Cisco ਦੇ ਪ੍ਰਧਾਨ Jeetu Patel ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ AI ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਟੈਕਨੀਕਲ ਡੈੱਟ (Technical Debt) ਖਤਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਜਿੰਨੀਆਂ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ IT ਸੈਕਟਰ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਬਦਲਾਅ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ AI ਰੂਟੀਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਮੇਨਟੇਨੈਂਸ ਤੇ ਕੋਡਿੰਗ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ (Automate) ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੀ ਹੋਇਆ?
Cisco ਦੇ ਪ੍ਰਧਾਨ Jeetu Patel ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਬਦਲਣ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ AI ਟੂਲਸ ਹੁਣ ਵੱਡੀਆਂ, ਸਥਾਪਿਤ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ 'ਟੈਕਨੀਕਲ ਡੈੱਟ' ਤੋਂ ਛੁਟਕਾਰਾ ਦਿਵਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਟੈਕਨੀਕਲ ਡੈੱਟ, ਪੁਰਾਣੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਕੋਡ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿਣ ਕਾਰਨ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਆਉਣ ਵਾਲੀ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। AI ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਕੇ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖ (Rewrite) ਅਤੇ ਸਰਲ ਬਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। Patel ਨੇ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਉਦਾਹਰਨ ਵੀ ਸਾਂਝੀ ਕੀਤੀ ਜਿੱਥੇ Cisco ਨੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਸਕਿਉਰਿਟੀ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਦੇ 80 ਲੱਖ ਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਕੁਝ ਹੀ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ 15 ਲੱਖ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰ ਦਿੱਤਾ।
ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਇਸਦਾ ਕੀ ਮਹੱਤਵ ਹੈ?
ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ, ਵੱਡਾ ਆਕਾਰ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਫਰਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਰੁਕਾਵਟ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਸੀ। ਵੱਡੀਆਂ, ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਕਸਰ ਹੌਲੀ, ਬਿਊਰੋਕ੍ਰੇਟਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਜੂਝਦੀਆਂ ਸਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤੇਜ਼ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਜਲਦੀ ਨਵੀਨਤਾ (Innovate) ਕਰ ਸਕਦੇ ਸਨ। Patel ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਹੈ ਕਿ AI ਇਸ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜਟਿਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ (Complex Systems) ਦੀ ਮੇਨਟੇਨੈਂਸ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਕੇ, ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੀ ਮੌਜੂਦਾ ਤਾਕਤਾਂ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੂੰਘੇ ਗਾਹਕ ਸਬੰਧ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਨੈੱਟਵਰਕ - ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਆਪਣੇ ਪੁਰਾਣੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੁਆਰਾ ਹੌਲੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ। ਜੇ ਇਹ ਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਦੀ ਗਤੀ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਛੋਟੇ, ਵਧੇਰੇ ਚੁਸਤ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ਾਂ ਵਿਰੁੱਧ ਆਪਣਾ ਮਾਰਕੀਟ ਸ਼ੇਅਰ ਬਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਭਾਰਤੀ IT ਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ
ਇਹ ਰੁਝਾਨ ਭਾਰਤੀ IT ਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਸੈਕਟਰ ਲਈ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਗਲੋਬਲ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਜਟਿਲ ਕੋਡਬੇਸ (Codebases) ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ 'ਤੇ ਬਣਿਆ ਹੈ। ਜੇਕਰ AI ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਆਧੁਨਿਕ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਮਿਆਰੀ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ IT ਫਰਮਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਪਾਸੇ, ਇਸ ਨਾਲ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ (Operational Efficiency) ਅਤੇ ਮੁਨਾਫੇ ਦੇ ਮਾਰਜਿਨ (Profit Margins) ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਇਹ ਪਰੰਪਰਿਕ "ਬਿਲੇਬਲ ਆਵਰਜ਼" (Billable Hours) ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਮੇਨਟੇਨੈਂਸ ਦਾ ਕੰਮ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਘੱਟ ਮਿਹਨਤ ਵਾਲਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ IT ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਨ ਮਾਡਲਾਂ (Pricing Models) ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰੂਟੀਨ ਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਸਪੋਰਟ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੀਆਂ ਨਵੀਨਤਾ ਸੇਵਾਵਾਂ (Innovation Services) 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਦਬਾਅ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਬਿਜ਼ਨਸ ਰਿਐਲਿਟੀ ਚੈੱਕ
ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕੋਈ ਪੂਰਾ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। Patel ਨੇ ਮੰਨਿਆ ਕਿ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਮੁੱਦੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੌਲੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣਾ, ਕਠੋਰ ਢਾਂਚੇ, ਅਤੇ ਬਦਲਾਅ ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਰੋਧ, ਅਜੇ ਵੀ ਵੱਡੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਬਣੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਕੇਵਲ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਹੀ ਕਿਸੇ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਚੁਸਤ (Agile) ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੀ। ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਮੰਨਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਕਿ AI ਅਪਣਾਉਣ ਨਾਲ ਤੁਰੰਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੁਨਾਫਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਬਦੀਲੀ (Transition) ਦੌਰਾਨ ਖਰਚੇ ਕਰਨੇ ਪੈਣਗੇ, ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨਵੀਆਂ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਲਾਭ ਲੈਣ ਲਈ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ (Cultural Shifts) ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਪਾਰ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ।
ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਇਹ ਹੋਵੇਗੀ ਕਿ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ IT ਕੰਪਨੀਆਂ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਅਰਨਿੰਗਸ ਕਾਲਾਂ (Earnings Calls) ਵਿੱਚ ਆਪਣੀਆਂ AI ਅਪਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ (Strategies) ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਚਾਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਸ ਗੱਲ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖੋ ਕਿ ਕੀ AI-ਆਧਾਰਿਤ ਆਧੁਨਿਕੀਕਰਨ (Modernization) ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮੁਨਾਫੇ ਦੇ ਮਾਰਜਿਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਾਂ ਕੀ ਇਹ ਕੀਮਤਾਂ 'ਤੇ ਦਬਾਅ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਦੀ ਟਿੱਪਣੀ ਦੇਖੋ ਕਿ ਉਹ ਆਪਣੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਮੈਨੂਅਲ ਕੋਡਿੰਗ ਤੋਂ AI-ਆਧਾਰਿਤ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵੱਲ ਲਿਜਾਣ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਰੀ-ਟਰੇਨ (Re-train) ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨਵੀਆਂ ਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਮਾਲੀਆ ਵਾਧੇ (Revenue Growth) ਨਾਲ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਇਸਦੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗੀ।