Whalesbook
Infosys ਦੇ ਸਾਬਕਾ CEO Vishal Sikka ਨੇ IT ਸੇਵਾਵਾਂ (IT Services) ਦੇਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਕਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ (Business Models) ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਨਾ ਕੀਤਾ, ਤਾਂ ਉਹ ਬੇਕਾਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। AI ਟੂਲਸ ਹੁਣ ਉਹ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਵੱਡੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲੱਗਦੀਆਂ ਸਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਬਿਲਿੰਗ (Billing Model) ਦਾ ਮਾਡਲ ਖਤਰੇ ਵਿੱਚ ਹੈ।
ਕੀ ਹੈ ਮਾਮਲਾ?
Vianai Systems ਦੇ ਸੰਸਥਾਪਕ ਅਤੇ Infosys ਦੇ ਸਾਬਕਾ CEO, Vishal Sikka, ਨੇ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੀਆਂ IT ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ SaaS (Software-as-a-Service) ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ ਚੇਤਾਵਨੀ ਜਾਰੀ ਕੀਤੀ ਹੈ। Sikka ਨੇ ਕਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਤੋਂ ਜਲਦੀ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ (Operational Models) ਨੂੰ ਬਦਲ ਕੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਮੁੱਖ ਸੰਦੇਸ਼ ਇਹ ਹੈ ਕਿ AI ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਢਾਲਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਖ਼ਤਮ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ AI ਟੂਲਸ ਹੁਣ ਉਹ ਜਟਿਲ ਕੰਮ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਵੱਡੀਆਂ ਮਨੁੱਖੀ ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈਂਦੀ ਸੀ।
IT ਕਾਰੋਬਾਰ ਦਾ ਮਾਡਲ ਕਿਉਂ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ?
ਭਾਰਤੀ IT ਕੰਪਨੀਆਂ ਦਾ ਰਵਾਇਤੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਡਲ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲੋਕ-ਕੇਂਦਰਿਤ (People-Centric) ਰਿਹਾ ਹੈ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਗਾਹਕਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਿੱਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਚਾਰਜ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ "ਟਾਈਮ ਐਂਡ ਮਟੀਰੀਅਲ" (Time and Material) ਬਿਲਿੰਗ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ AI ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਉਸੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਬਿੱਲ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕੁੱਲ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਘੱਟ ਸਕਦੀ ਹੈ। IT ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ, ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਸਮੱਸਿਆ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਉਹ ਮਨੁੱਖੀ ਮਿਹਨਤ ਦੀ ਥਾਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਤੋਂ ਮਿਲਣ ਵਾਲੀ ਆਮਦਨ ਗੁਆ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਬਚਣ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨ ਲਈ, IT ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ "ਵੈਲਿਊ-ਬੇਸਡ" (Value-Based) ਜਾਂ "ਆਊਟਕਮ-ਬੇਸਡ" (Outcome-Based) ਪ੍ਰਾਈਸਿੰਗ ਵੱਲ ਵਧਣਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਗਾਹਕਾਂ ਤੋਂ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹੈੱਡਕਾਊਂਟ ਦੀ ਬਜਾਏ, AI ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੁੱਲ (Business Value) ਲਈ ਚਾਰਜ ਕਰਨਾ। ਨਿਵੇਸ਼ਕ (Investors) ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨੇੜਿਓਂ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਫਿਟ ਮਾਰਜਿਨ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਏ ਬਿਨਾਂ ਇਸ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
AI ਟੈਲੈਂਟ ਦੀ ਕਮੀ
Sikka ਨੇ AI ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਕਮੀ ਵੱਲ ਵੀ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕੀਤਾ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਭਾਵੇਂ AI ਦਾ ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹਨਾਂ ਉੱਨਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੈ। ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫਰੰਟੀਅਰ AI ਲੈਬਜ਼ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਹਜ਼ਾਰ ਮਾਹਰ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਟੈਲੈਂਟ ਲਈ ਭਾਰੀ ਮੁਕਾਬਲਾ ਹੈ। ਲੱਖਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਭਾਰਤ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ IT ਸੈਕਟਰ ਲਈ, ਮੌਜੂਦਾ ਵਰਕਫੋਰਸ ਨੂੰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨਵੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਪੁੰਨ ਬਣਾਉਣਾ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਬਣੇ ਰਹਿਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਭਾਰਤੀ IT ਸੈਕਟਰ ਦੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ Tata Consultancy Services, Infosys, HCLTech, ਅਤੇ Wipro ਵਰਗੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਨੂੰ ਇਸ ਤਕਨੀਕੀ ਬਦਲਾਅ ਦੇ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਸੰਕੇਤਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਪਹਿਲਾਂ, ਪ੍ਰੋਫਿਟ ਮਾਰਜਿਨ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖੋ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਰਿਸਰਚ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲਜ਼ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਖਰਚਾ ਕਰਨਗੀਆਂ, ਮੁਨਾਫੇ 'ਤੇ ਦਬਾਅ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁਣਗੇ ਕਿ ਕੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇਨ੍ਹਾਂ ਖਰਚਿਆਂ ਦੀ ਭਰਪਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਦੂਜਾ, AI ਆਮਦਨ ਬਾਰੇ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਦੀ ਟਿੱਪਣੀ ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਕਰੋ। IT ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਵਧਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਿੰਨੀ ਆਮਦਨ AI-ਸਬੰਧਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਤੋਂ ਆ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਵਾਧਾ ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਨੀ ਆਪਣੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੈ।
ਤੀਜਾ, ਪ੍ਰਾਈਸਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਦੇਖੋ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਕੰਪਨੀ ਇਹ ਐਲਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਆਊਟਕਮ-ਬੇਸਡ ਕੰਟਰੈਕਟਾਂ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਪੋਸਟ-AI ਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ ਢਲ ਰਹੀ ਹੈ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਵੱਡੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ AI ਹੁਨਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ। ਸਫਲਤਾ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਖਰੀਦਣ 'ਤੇ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਵਰਕਫੋਰਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ ਜੋ ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
