Whalesbook
AI ਦੇ ਲਾਗੂਕਰਨ (implementation) ਵਿੱਚ ਆ ਰਹੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਿਲਾਂ ਅਤੇ AI-ਨੇਟਿਵ ਕੰਪਨੀਆਂ ਤੋਂ ਵਧਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਕਾਰਨ, ਭਾਰਤੀ IT ਦਿੱਗਜਾਂ ਨੇ ਆਪਣੀ ਰਣਨੀਤੀ ਬਦਲ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਹੁਣ ਇਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਸਿਰਫ਼ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਡਿਲੀਵਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ, ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਹਿੱਸਿਆਂ (client operations) ਵਿੱਚ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ (integrate) ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਉਹ ਫਾਰਵਰਡ ਡਿਪਲੋਇਡ ਇੰਜੀਨੀਅਰ (FDEs) ਤਾਇਨਾਤ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ AI ਟੂਲਜ਼ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਜਿੰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ, ਓਨਾ ਹੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਕੰਮਕਾਜ ਵਿੱਚ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਰੁਕਾਵਟ ਦੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ।
AI ਦੀ ਮੰਗ, On-site ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ
&
Traditional ਔਫਸ਼ੋਰ IT ਟੀਮਾਂ ਦਾ ਬਹੁ-ਸਾਲਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮਾਡਲ ਹੁਣ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੀ ਥਾਂ ਐਜ਼ਾਈਲ (agile), ਆਨ-ਸਾਈਟ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਲੈ ਰਹੀ ਹੈ। Infosys ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ FDE ਟੀਮਾਂ ਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਦਾ ਟੀਚਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਹੈ। HCLTech ਅਤੇ Coforge ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵੀ ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ AI ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਇਸ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਮਾਰਕੀਟ ਸੈਂਟੀਮੈਂਟ 'ਤੇ ਵੀ ਅਸਰ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਰਣਨੀਤੀ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੀਆਂ AI ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਦੀ ਹੈ, ਪਰ Infosys (ਮਾਰਕੀਟ ਕੈਪ ਲਗਭਗ $65 ਬਿਲੀਅਨ, P/E ~28) ਅਤੇ Wipro (ਮਾਰਕੀਟ ਕੈਪ ਲਗਭਗ $28 ਬਿਲੀਅਨ, P/E ~18) ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਇਹਨਾਂ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ Profit ਕਮਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਬਾਰੇ ਸਾਵਧਾਨੀ ਦਿਖਾ ਰਹੇ ਹਨ। Palantir Technologies (ਮਾਰਕੀਟ ਕੈਪ ਲਗਭਗ $25 ਬਿਲੀਅਨ, P/E ~75), ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਐਮਬੈੱਡਡ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਮੋਹਰੀ ਹੈ, ਉੱਚ ਵੈਲਿਊਏਸ਼ਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਡੂੰਘੇ ਏਕੀਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਵੀ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
IT ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਭੂਮਿਕਾ
FDE ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੋਡਿੰਗ ਸਕਿੱਲਜ਼, ਰਣਨੀਤਕ ਸਲਾਹ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਭਾਰਤੀ IT ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੇ, ਲਾਗਤ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਔਫਸ਼ੋਰ ਕੰਮ ਤੋਂ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਬਦਲਾਅ ਹੈ। OpenAI ਵਰਗੀਆਂ AI-ਨੇਟਿਵ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਕੰਸਲਟਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਾਂਚ ਕਰਕੇ ਇਸ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ AI ਸੋਲਿਊਸ਼ਨਜ਼ ਨਾਲ ਪੁਰਾਣੀਆਂ IT ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੀ ਚੁਣੌਤੀ ਮਿਲ ਰਹੀ ਹੈ। ਬੈਂਕਿੰਗ ਅਤੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਰਗੇ ਸੈਕਟਰਾਂ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਦਬਾਅ IT ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਬਿਜ਼ਨਸ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹਾਇਰ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। Coforge, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਆਪਣੇ FDE ਵਰਕਫੋਰਸ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੂਪ ਨਾਲ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਰਣਨੀਤਕ ਨਿਵੇਸ਼ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਹੈ।
Profitability (ਲਾਭ ਕਮਾਉਣ) ਲਈ ਜੋਖਮ
ਸਪੱਸ਼ਟ ਰਣਨੀਤਕ ਲੋੜ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, FDE-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਮਾਡਲ ਵੱਲ ਵਧਣ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਜੋਖਮ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ Profit ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀ ਮਾਰਜਿਨ ਇਰੋਜ਼ਨ (margin erosion) ਹੈ। ਵੱਡੇ ਔਫਸ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਤੋਂ ਮਿਲਣ ਵਾਲੀ ਅਨੁਮਾਨਤ, ਲਾਭਦਾਇਕ ਆਮਦਨ ਦੇ ਉਲਟ, ਆਨ-ਸਾਈਟ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ FDEs ਦਾ ਮਤਲਬ ਅਕਸਰ ਯਾਤਰਾ, ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਦੁਰਲੱਭ ਹੁਨਰਾਂ ਲਈ ਭਾਰੀ ਕੀਮਤਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਲਾਗਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਤੀਬਰ ਕੰਮ IT ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਚੰਗੇ ਰਹੇ Profit ਮਾਰਜਿਨ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਲਈ ਮੁਕਾਬਲਾ ਵੀ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ। FDEs ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਮਝ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਦੇ ਹੁਨਰ ਦਾ ਮਿਸ਼ਰਣ ਦੁਰਲੱਭ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਹਾਇਰਿੰਗ ਅਤੇ ਰਿਟੈਨਸ਼ਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਵਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਰਵਿਸ ਡਿਲੀਵਰੀ ਹੌਲੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। AI-ਨੇਟਿਵ ਡਿਸਟਰਪਟਰ (disruptors) ਇੱਕ ਹੋਂਦ ਦਾ ਖਤਰਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ; OpenAI ਅਤੇ Palantir ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਮਾਹਰਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਰਵਾਇਤੀ IT ਸਰਵਿਸ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦਾ ਕੰਮ ਘੱਟ ਮੁੱਲਵਾਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ, ਡਿਜੀਟਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫੋਰਮੇਸ਼ਨ ਦੌਰਾਨ, ਭਾਰਤੀ IT ਕੰਪਨੀਆਂ ਉੱਚ-Profit ਕੰਸਲਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਹੋਣ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਸਨ, ਅਕਸਰ ਸਿਰਫ਼ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੇ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਹੀ ਕੇਂਦਰਿਤ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਸਨ। ਘੱਟੀਆ ਸੇਵਾਵਾਂ ਜਾਂ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ (execution) ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਜੋਖਮ ਹੁਣ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। FDE ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਮਤਲਬ ਗਾਹਕਾਂ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਵੀ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਗਾਹਕ AI ਨੂੰ ਨਾ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਜੇਕਰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਾਸੇ ਅਚਾਨਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋਖਮ ਵਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ, ਇੱਕ ਟੀਚਾ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ।
ਭਵਿੱਖ ਦਾ ਨਜ਼ਰੀਆ
ਐਨਾਲਿਸਟਾਂ ਨੂੰ AI ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਮੰਗ ਜਾਰੀ ਰਹਿਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਅਪਣਾਉਣ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਰੈਗੂਲੇਟਿਡ ਉੱਤਰੀ ਅਮਰੀਕੀ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਆਨ-ਸਾਈਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਕੇਂਦਰੀ ਰਹਿਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨੇੜਿਓਂ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਵਿੱਤੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਐਜ਼ਾਈਲ AI ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇਹਨਾਂ ਮੰਗ ਵਾਲੇ ਰੋਲਜ਼ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੰਡਸਟਰੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਲ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ Profit ਵਧਾਉਂਦੇ ਹੋਏ AI ਦੀਆਂ ਵਿਹਾਰਕ ਮੰਗਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਢਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।