AI Experiment से Production तक पहुंच रही भारतीय टेक इंडस्ट्री
Artificial Intelligence को लेकर भारतीय technology ecosystem की चर्चा तेजी से बदल रही है। शुरुआती दौर में कंपनियों का जोर AI के संभावित use cases खोजने और छोटे pilots चलाने पर था। अब सवाल यह है कि सफल प्रयोगों को लाखों उपयोगकर्ताओं के लिए भरोसेमंद और आर्थिक रूप से टिकाऊ products में कैसे बदला जाए।
Inc42 के पहले CTO Summit का agenda इसी बदलाव पर केंद्रित है। Summit में architecture, AI-assisted coding, engineering productivity, data infrastructure, inference cost और AI-native organisations जैसे विषय शामिल किए गए हैं।
कार्यक्रम में Razorpay, Meesho, Rapido, ShareChat, PhonePe, MakeMyTrip, BookMyShow, Cashfree Payments, Acko और Naukri.com सहित कई technology companies के वरिष्ठ अधिकारी भाग लेने वाले हैं।
AI Code लिखे तो उसकी जांच कौन करेगा?
Generative AI के कारण software development में एक बड़ा बदलाव AI-assisted coding के रूप में सामने आ रहा है।
Summit के एक session, “How Engineering Changes When AI Writes The Code”, में इस बात पर चर्चा होगी कि जब production code का बड़ा हिस्सा AI की सहायता से तैयार होने लगे तो engineering workflow कैसे बदलता है।
यहां एक महत्वपूर्ण चुनौती सामने आती है: code generate करने की गति बढ़ सकती है, लेकिन testing, security review, architecture validation और senior engineers की verification capacity उसी गति से नहीं बढ़ती।
इसलिए AI से वास्तविक productivity gain को केवल लिखी गई code lines या pull requests की संख्या से मापना पर्याप्त नहीं होगा। Release frequency, defects, rework, rollback rate और production तक पहुंचने में लगने वाला समय अधिक उपयोगी संकेतक हो सकते हैं।
Engineering Teams का ढांचा भी बदल सकता है
AI का प्रभाव केवल coding tools तक सीमित नहीं है। यह engineering organisations के structure को भी प्रभावित कर सकता है।
“The Great Engineering Reset” session में यह चर्चा होगी कि routine coding, QA और coordination में automation बढ़ने के बाद junior engineers, senior developers, engineering managers और architecture-focused roles किस तरह बदल सकते हैं।
एक महत्वपूर्ण प्रश्न mentoring का भी है। यदि AI junior developers की output बढ़ाता है, लेकिन experienced engineers की संख्या अपेक्षाकृत सीमित रहती है, तो generated code की समीक्षा और नए engineers को प्रशिक्षित करने का दबाव बढ़ सकता है।
इसका अर्थ यह नहीं कि AI निश्चित रूप से बड़े पैमाने पर engineering jobs खत्म करेगा। वास्तविक प्रभाव कंपनी, काम के प्रकार, automation के स्तर और AI के साथ कर्मचारियों की भूमिका के पुनर्गठन पर निर्भर करेगा।
Indian Scale के लिए Architecture की अलग चुनौती
भारत में बड़े consumer technology platforms के लिए scale अक्सर सामान्य परिस्थितियों में नहीं, बल्कि अचानक आने वाले traffic spikes में परखा जाता है।
IPL matches, festive sales, UPI transaction spikes और सुबह 9:15 बजे stock market खुलने जैसे समय infrastructure पर असाधारण दबाव डाल सकते हैं।
Summit का “Architecture of 10X” session इस बात पर केंद्रित होगा कि कंपनियां capacity planning, graceful degradation और resilience को कैसे संभाल रही हैं।
AI workloads इस समस्या में एक नई परत जोड़ते हैं क्योंकि inference requests पारंपरिक application traffic की तुलना में अलग computational और cost requirements पैदा कर सकती हैं।
Rapido में करीब 66% AI-assisted code
Agenda में Rapido का एक practical case study भी शामिल है।
Inc42 के event details के मुताबिक, Rapido के CTO Srivatsa Katta यह बताएंगे कि कंपनी में AI adoption PR-review copilots से coding agents तक कैसे बढ़ा और engineering organisation में लगभग 66% code AI-assisted हो गया।
Rapido के बारे में यह भी बताया गया है कि कंपनी प्रतिदिन 70 लाख से अधिक rides को 400 से ज्यादा शहरों में संभाल रही है।
बढ़ते model usage के कारण कंपनी ने centralised model access, routing, governance और cost management के लिए एक LLM Gateway भी बनाया है।
यह case study AI adoption का एक वास्तविक उदाहरण प्रस्तुत करती है, लेकिन एक कंपनी का अनुभव पूरी भारतीय technology industry के लिए समान परिणाम की गारंटी नहीं देता।
MakeMyTrip के 80 लाख AI Conversations से क्या सीख मिली?
Travel sector में AI का इस्तेमाल traditional keyword search को conversational discovery में बदलने के लिए किया जा रहा है।
Summit में MakeMyTrip Group CTO Sanjay Mohan कंपनी के करीब 8 million यानी 80 लाख AI conversations से मिले अनुभवों पर चर्चा करेंगे।
यहां चुनौती केवल किसी यात्री को destination सुझाने की नहीं है। AI system को budget, यात्रा का उद्देश्य, साथ यात्रा करने वाले लोग, dates और preferences जैसे कई संकेतों को समझते हुए उन्हें वास्तविक flights, hotels, prices और availability से जोड़ना पड़ता है।
इससे AI-powered travel product और सामान्य chatbot के बीच का अंतर स्पष्ट होता है—conversation को अंततः वास्तविक transaction में बदलना होता है।
PhonePe: 72 करोड़ से अधिक Users के लिए AI और DPI
PhonePe के CTO Srijon Biswas का session AI और India's Digital Public Infrastructure के मेल पर केंद्रित होगा।
Event agenda के अनुसार, PhonePe के 720 million से अधिक users के संदर्भ में यह चर्चा होगी कि payments और दूसरी digital rails को AI-driven personalised financial experiences के साथ कैसे जोड़ा जा सकता है।
इसके साथ consent, privacy और data governance भी महत्वपूर्ण मुद्दे होंगे, क्योंकि personalised AI systems को अधिक contextual financial information की आवश्यकता हो सकती है।
AI की सफलता के नीचे Data की बड़ी चुनौती
किसी powerful AI model को अपनाना अपने आप में production-ready AI system बनाने के लिए पर्याप्त नहीं है।
कई कंपनियों के existing data systems मूल रूप से dashboards, reporting और traditional analytics के लिए बनाए गए थे। AI applications को इसके विपरीत साफ, contextual और कई मामलों में real-time information चाहिए।
Summit में fragmented customer identities, duplicate records, outdated inventory और inconsistent payments information जैसी समस्याओं पर चर्चा की जाएगी।
इसका व्यावहारिक अर्थ यह है कि AI transformation शुरू करने से पहले कई organisations को अपने पुराने data architecture की कमियों को ठीक करना पड़ सकता है।
AI को Scale करने की असली कीमत
AI product का successful demo बनाना और उसे करोड़ों users तक पहुंचाना दो अलग चुनौतियां हैं।
Large-scale deployment में inference cost, latency, model routing, caching, device limitations और network quality महत्वपूर्ण हो जाते हैं।
भारत में यह चुनौती और जटिल हो सकती है क्योंकि users अलग-अलग भाषाओं, Hinglish, voice inputs, low-end Android devices और inconsistent network connections के जरिए services का इस्तेमाल करते हैं।
इसलिए किसी global benchmark पर अच्छा प्रदर्शन करने वाला model जरूरी नहीं कि वास्तविक भारतीय consumer journey में भी समान परिणाम दे।
CTO Summit 2026 क्यों महत्वपूर्ण है?
इस Summit का व्यापक महत्व इस बात में है कि AI की चर्चा “क्या AI इस्तेमाल किया जाए?” से आगे बढ़कर “AI को भरोसेमंद तरीके से कैसे चलाया जाए?” तक पहुंच रही है।
जब AI production systems का हिस्सा बनता है, तो technology leaders को model quality के साथ infrastructure cost, cybersecurity, verification, data governance, workforce design और customer experience पर भी विचार करना पड़ता है।
हालांकि Summit में सामने आने वाले अनुभव participating companies के अपने use cases और operational environments से जुड़े होंगे। इसलिए इन्हें पूरी industry के लिए universal formula समझने के बजाय practical case studies के रूप में देखना अधिक उचित होगा।
भारत के AI Ecosystem के लिए अगला चरण
भारत पहले ही payments, ecommerce, mobility, travel और consumer internet में population-scale digital platforms बना चुका है। AI अब उन्हीं systems के ऊपर नई capabilities जोड़ रहा है।
अगला चरण केवल अधिक powerful models अपनाने का नहीं होगा। कंपनियों के लिए बड़ा सवाल यह होगा कि क्या वे AI को ऐसे products में बदल सकती हैं जो तेज होने के साथ reliable, affordable, secure और बड़े पैमाने पर उपयोग योग्य भी हों।
30 सितंबर का CTO Summit इसी transition को technology leadership के नजरिए से सामने लाने की कोशिश करेगा—जहां AI hype की जगह production engineering और वास्तविक deployment challenges चर्चा के केंद्र में होंगे।