Whalesbook
லாபத்தில் பின்னடைவு
இந்தியாவின் முன்னணி IT நிறுவனங்கள் தற்போது சந்தையில் ஒரு பெரிய சரிவை சந்தித்து வருகின்றன. இது வெறும் தேவை குறைவதால் ஏற்பட்ட பிரச்சனை மட்டுமல்ல, நிறுவனங்களின் நீண்டகால வியாபார மாதிரியையே (Business Model) கேள்விக்குள்ளாக்கும் ஒன்றாகும்.
ஒப்பந்தங்கள் (Deals) அதிகம் கிடைத்தாலும், அவை வருவாயாக (Revenue) மாறுவது கடினமாகியுள்ளது. உலக நிறுவனங்கள் தங்கள் டிஜிட்டல் மாற்றங்களுக்கான (Digital Transformation) பட்ஜெட்டை, சொந்தமாக AI உள்கட்டமைப்பை உருவாக்குவதற்கும், தனிப்பயன் AI மாடல்களை (Custom AI Models) உருவாக்குவதற்கும் திருப்பி விடுகின்றன. இதனால், அப்ளிகேஷன் மெயின்டனன்ஸ் (Application Maintenance) மற்றும் பழைய சிஸ்டம் சப்போர்ட் (Legacy System Support) போன்ற பாரம்பரிய வருவாய் ஆதாரங்கள் கடுமையாக பாதிக்கப்பட்டுள்ளன.
போட்டியில் நீடிக்க, AI மூலம் கிடைக்கும் செயல்திறன் சேமிப்பை (Efficiency Gains) IT நிறுவனங்கள் வாடிக்கையாளர்களுடன் பகிர்ந்து கொள்ள வேண்டிய கட்டாயத்தில் உள்ளன. இது, கிளவுட் மைக்ரேஷன் (Cloud Migration) காலத்தில் இல்லாத ஒரு பிரச்சனையாக, இயக்க லாப வரம்புகளில் (Operating Margins) அழுத்தத்தை ஏற்படுத்துகிறது.
பங்கு மதிப்பீடுகளில் (Valuations) யதார்த்தம்
AI புரட்சியால் மற்ற தொழில்நுட்ப துறைகள் பயனடைந்த நிலையில், இந்திய IT நிறுவனங்கள் தொழில்நுட்ப மதிப்புச் சங்கிலியின் (Technology Value Chain) சேவைகள் பிரிவில் மட்டுமே அதிக கவனம் செலுத்துகின்றன. TCS மற்றும் Infosys போன்ற முன்னணி நிறுவனங்களின் பங்குகள் குறைந்த மதிப்பீடுகளில் (Lower Valuations) வர்த்தகம் செய்யப்படுகின்றன. இது, முந்தைய வளர்ச்சி விகிதங்களைத் தக்கவைக்கும் திறனை சந்தை சந்தேகிக்கிறது என்பதைக் காட்டுகிறது.
கடந்த காலங்களில் கிளவுட் மற்றும் SaaS-க்கு மாறியது போன்ற மாற்றங்களுக்கு இந்த இந்திய நிறுவனங்கள் வெற்றிகரமாக தங்களை மாற்றிக்கொண்டாலும், தற்போதைய நிலைமை வேறுபட்டது. AI ஆனது, முன்பு அதிக மணிநேர கணக்கீடுகளுக்கு (Billable Hours) காரணமாக இருந்த பணிகளை தானியங்குபடுத்துகிறது (Automating). Persistent Systems மற்றும் Coforge போன்ற நடுத்தர நிறுவனங்களும் (Mid-cap Companies) இந்த துறை சார்ந்த போக்கினால் பாதிக்கப்பட்டுள்ளன. சந்தை நீண்ட காலத்திற்கு மெதுவான வருவாய் வளர்ச்சியை (Slower Earnings Growth) எதிர்பார்க்கிறது.
AI ஒருங்கிணைப்பின் அபாயங்கள்
குறுகிய காலத்தில், 'AI வாய்ப்பு' பணப்புழக்கத்திற்கு (Cash Flow) ஒரு சவாலாக உள்ளது. 2010களின் பிற்பகுதியில் காணப்பட்ட விரைவான வளர்ச்சியைப் போலல்லாமல், AI-ஐ செயல்படுத்துவதற்கு திறமை (Talent) மற்றும் தொழில்நுட்பத்தில் குறிப்பிடத்தக்க ஆரம்ப முதலீடு (Upfront Investment) தேவைப்படுகிறது. பைலட் சோதனைக் கட்டங்களில் (Pilot Testing Phases) உடனடி வருவாய் குறைவாகவே உள்ளது.
மேலும், வாடிக்கையாளர்கள் செலவுகளைக் குறைக்க AI-ஐப் பயன்படுத்த வேண்டும் என்பதில் உறுதியாக இருப்பதாக நிறுவன நிர்வாகங்கள் தெரிவிக்கின்றன. இதனால், வாடிக்கையாளரின் பட்ஜெட்டால் வருவாய் வளர்ச்சி கட்டுப்படுத்தப்படும் நிலையில், IT நிறுவனங்களின் இயக்கச் செலவுகள் அதிகமாகவே இருக்கும். பெரிய ஒப்பந்த மதிப்புகளை உண்மையான வருவாயாக மாற்றுவதில் மேலும் தாமதங்கள் ஏற்பட்டால், அதிக லாப எச்சரிக்கைகளுக்கு (Profit Warnings) வழிவகுக்கும். தற்போதைய பங்கு விலைகள், தற்போதைய பொருளாதார சூழலில் ஆதரிக்க முடியாத வளர்ச்சி எதிர்பார்ப்புகளின் அடிப்படையில் உள்ளன.
முன்னோக்கிச் செல்வது எப்படி?
மீண்டு வர, இந்த IT நிறுவனங்கள் தொழிலாளர் செலவில் (Labor Costs) போட்டியிடுவதில் இருந்து, உயர் மதிப்பு அறிவுசார் சொத்து (High-Value Intellectual Property) மற்றும் தரவு மேலாண்மை சேவைகளை (Data Management Services) உருவாக்குவதில் தங்கள் கவனத்தை மாற்ற வேண்டும். ஆய்வாளர்கள் (Analysts) தகவமைப்புத் திறனை (Adaptability) அடிக்கடி குறிப்பிட்டாலும், மேம்பட்ட AI தீர்வுகளிலிருந்து வருவாய் ஈட்டும் மெதுவான செயல்முறை காரணமாக அடுத்த சில ஆண்டுகளுக்கான உடனடி நிதி நிலைமை பாதிக்கப்பட்டுள்ளது.
ஸ்திரத்தன்மையை (Stability) நாடும் முதலீட்டாளர்கள் வலுவான நிதி ஆதரவு கொண்ட பெரிய நிறுவனங்களுக்கு முன்னுரிமை அளிக்கலாம். இருப்பினும், இந்த சந்தை சுழற்சியில் குறிப்பிடத்தக்க வருமானம், நிறுவனங்களின் தனியுரிம AI தளங்கள் (Proprietary AI Platforms) அதிக விலையை ஈட்ட முடியும் என்பதை நிரூபிக்கும்போது மட்டுமே வரும். இது, பெருகிய முறையில் பொதுவானதாகிவரும் (Commoditized) IT சேவைகள் சந்தையிலிருந்து அவர்களின் வருவாய் வளர்ச்சியைப் பிரிக்கும்.