आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आईटी क्षेत्र में शुरुआती स्तर की पारंपरिक इंजीनियरिंग नौकरियों के गायब होने का कारण बन रहा है
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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आईटी क्षेत्र में शुरुआती स्तर की पारंपरिक इंजीनियरिंग नौकरियों के गायब होने का कारण बन रहा है

आईटी सेवा प्रदाता LTM जूनियर इंजीनियरों की भूमिकाओं में पूर्ण पतन देख रहा है, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) द्वारा लाए गए परिवर्तनों के कारण हुआ है। ये परिवर्तन कंपनियों के कामकाज के तरीकों, सेवाओं के वितरण के तरीकों और संपूर्ण मूल्य श्रृंखला में दक्षता बढ़ाने की उद्यमों की इच्छा को प्रभावित करते हैं।

वे पद जिन्हें आमतौर पर बुनियादी इंजीनियरिंग कार्यों (स्तर L0-L2) के रूप में वर्गीकृत किया जाता है, खतरे में हैं क्योंकि मशीनें स्वयं हजारों कोड की पंक्तियाँ उत्पन्न करना शुरू कर चुकी हैं। सॉफ्टवेयर विकास जीवनचक्र (SDLC) छोटा हो रहा है क्योंकि एआई कई कार्यों को एकीकृत करता है।

गुरुराज देशपांडे, डिलीवरी निदेशक ने बिजनेस स्टैंडर्ड को बताया कि कंपनी अब नए निविदा प्रस्तावों में L0 भूमिकाओं को शामिल नहीं करती है। उन्होंने उल्लेख किया कि वे L0 से L2 तक के स्तरों को समाप्त करने और एआई-आधारित गुणवत्तापूर्ण सोच प्रक्रिया को सीधे कार्य मॉडल में लागू करने पर विचार कर रहे हैं।

देशपांडे ने आगे कहा कि उचित वास्तुकला का उपयोग करके एआई को उसकी वास्तविक क्षमता में एकीकृत करना खेल के नियमों को मौलिक रूप से बदल देता है। इसके लिए एक नए टूलसेट के निर्माण की आवश्यकता थी, जिसने उन्हें पुराने उपकरणों को छोड़ने और नई भूमिकाएँ बनाने के लिए मजबूर किया, क्योंकि पुराना दृष्टिकोण असंभव हो गया था।

नई आवश्यक भूमिकाओं में एआई समर्थन विशेषज्ञ, एआई आर्किटेक्ट और टोकनोमिक्स विशेषज्ञ शामिल हैं, जबकि परीक्षण, रखरखाव और गुणवत्ता आश्वासन से संबंधित पारंपरिक पद अतीत की बात हो गए हैं। मजबूत स्वचालन के कारण, मानव इंजीनियरों से अब इन कार्यों को स्वयं करने के बजाय मशीनों की निगरानी और जांच करने की अपेक्षा की जाती है।

देशपांडे के अनुसार, एआई समर्थन विशेषज्ञ नियंत्रण लूप में व्यक्ति की भूमिका निभाता है: वह सीधे कार्यों को करने के बजाय नियंत्रक के रूप में अधिक कार्य करता है। इसलिए, कंपनी के परिचालन मॉडल का एक हिस्सा टूलिंग विकसित करने और कर्मचारियों की भर्ती के लिए आवश्यक कौशल को परिभाषित करने पर केंद्रित था।

चूंकि एआई को सभी अनुबंधों में एकीकृत किया गया है, चाहे वे नए हों या नवीनीकृत हों, सेवा कंपनियां पारंपरिक के बजाय नई दक्षताओं वाले इंजीनियरों की तलाश कर रही हैं। यह निचले स्तरों पर भर्ती को भी प्रोत्साहित करता है, जिससे एआई-उन्मुख इंजीनियरों को कम लागत पर आकर्षित करना संभव होता है। उदाहरण के लिए, LTM इस वर्ष भूमिकाओं, करियर पथों और कौशल में बदलाव के बावजूद कम से कम 6000 हाल ही में स्नातक नियुक्त करने की योजना बना रहा है।

प्रतिभा के पुनर्मूल्यांकन के अलावा, मूल्य निर्धारण मॉडल भी बदल रहे हैं, हालांकि धीमी गति से। कंपनियां धीरे-धीरे पारंपरिक 'समय और सामग्री' (T&M) मॉडल से निश्चित मूल्य और प्राप्त परिणाम के लिए भुगतान मॉडल की ओर बढ़ रही हैं। देशपांडे ने जोर दिया कि यह परिवर्तन तुरंत नहीं होगा, क्योंकि कई ग्राहक अभी भी नियंत्रण बनाए रखना चाहते हैं और T&M मॉडल पर जोर देते हैं, जिसके लिए सहयोग की शर्तों पर निरंतर संवाद की आवश्यकता होती है।

एआई से संबंधित शुल्कों के संबंध में, उन्होंने उल्लेख किया कि चर्चाएं चर्चा के चरण में हैं। उनका मानना है कि सभी ग्राहक नई मूल्य निर्धारण प्रणाली को पूरी तरह से स्वीकार करने के लिए तैयार नहीं हैं, और कोई भी पुराने शुल्कों के दायरे में रहना नहीं चाहता है। उनके विचार में, ग्राहकों के सामने यह स्थिति पेश करना आवश्यक है कि यदि उन्हें वास्तव में पहले दिन से ही सभी उपकरणों से अवगत एक उच्च उत्पादक इंजीनियर की आवश्यकता है, तो उन्हें इसके लिए भुगतान करने के लिए तैयार रहना चाहिए।

वित्तीय वर्ष 27 की दूसरी तिमाही के अंत तक, LTM में कुल 88,835 कर्मचारी थे, और इस तिमाही में कर्मचारी टर्नओवर 13.3 प्रतिशत तक पहुंच गया था।

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Forge Code के विशेषज्ञ ने समझाया कि प्रभावी सॉफ्टवेयर विकास के लिए AI-आधारित 'सॉफ्टवेयर फैक्ट्री' क्यों आवश्यक है
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Forge Code के विशेषज्ञ ने समझाया कि प्रभावी सॉफ्टवेयर विकास के लिए AI-आधारित 'सॉफ्टवेयर फैक्ट्री' क्यों आवश्यक है

भले ही आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अभूतपूर्व गति से कोड उत्पन्न करने में सक्षम हो, लेकिन इसके परीक्षण, सत्यापन और उत्पादन वातावरण में तैनाती की प्रक्रिया एक अलग जटिल कार्य प्रस्तुत करती है। इंजीनियरिंग टीमें कोड लिखने, त्रुटियों को ठीक करने और नई सुविधाएँ बनाने के लिए तेजी से AI एजेंटों का उपयोग कर रही हैं, हालांकि कोडिंग में तेजी सॉफ्टवेयर वितरण में तेजी की गारंटी नहीं देती है।

जैसे-जैसे कोड जनरेशन गति पकड़ रहा है, जांचों की संख्या बढ़ रही है, परीक्षण धीमा हो रहा है, और टीमों के लिए परिवर्तनों की बढ़ती मात्रा का समन्वय करना मुश्किल होता जा रहा है।

TechSparks 2026 सम्मेलन में, Forge Code के सीईओ तुषार मातुर ने अपने सत्र 'सॉफ्टवेयर फैक्ट्री की शारीरिक रचना' में इस समस्या पर प्रकाश डाला। उन्होंने समझाया कि AI-उन्मुख इंजीनियरिंग संगठन व्यक्तिगत कोडिंग कार्यों के स्वचालन से परे जाकर सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट लाइफसाइकिल (SDLC) के पूरे जीवन चक्र को प्रबंधित करने वाली प्रणालियाँ कैसे बना सकते हैं।

मातुर ने उल्लेख किया कि केवल इसलिए कि कोड जनरेशन आसान और तेज हो गया है, इसका मतलब यह नहीं है कि समग्र SDLC तेज हो जाएगा। उन्होंने याद दिलाया कि पारंपरिक विकास दृष्टिकोण प्रभावी ढंग से कोड लिखने पर केंद्रित था, जिसके लिए टीमों को कार्यान्वयन चरण पर बोझ कम करने के लिए आवश्यकताओं को परिभाषित करने, विनिर्देश तैयार करने और वास्तुकला डिजाइन करने की आवश्यकता होती थी।

हालांकि, चूंकि AI कोडिंग का अधिकांश काम संभाल रहा है, इसलिए बाधाएं अन्य क्षेत्रों में स्थानांतरित हो जाती हैं। मातुर ने उस स्थिति का वर्णन किया जब संगठनों को समीक्षा की प्रतीक्षा कर रहे मर्ज अनुरोधों (पुल रिक्वेस्ट) की भारी मात्रा, लंबे परीक्षण चक्र और मौजूदा रिग्रेशन सेट द्वारा पता लगाए जा सकने वाले त्रुटियों की तुलना में अधिक त्रुटियों का सामना करना पड़ता है।

उन्होंने जोर दिया कि समस्या का समाधान जरूरी नहीं कि अधिक इंजीनियरों को नियुक्त करने या अधिक AI एजेंटों को चलाने में निहित हो। अतिरिक्त कर्मचारी समन्वय लागत बढ़ा सकते हैं, और प्रभावी फीडबैक तंत्र के बिना एजेंटों को जोड़ने से ऐसा कोड बन सकता है जो सत्यापन और परीक्षण प्रणालियों पर अत्यधिक भार डालता है।

मातुर ने समझाया, 'इसका कारण यह है कि कोई संकेत मौजूद नहीं है,' यह समझाते हुए कि स्वचालित चरणों को बस जोड़ने से एक प्रभावी सॉफ्टवेयर फैक्ट्री क्यों नहीं बनती है।

मातुर ने Forge Code को एक सॉफ्टवेयर फैक्ट्री के रूप में प्रस्तुत किया जो पूरे विकास चक्र के दौरान AI एजेंटों का समन्वय करता है। प्रक्रिया अनुरोधों को छांटने, विनिर्देश बनाने और सुविधाओं को लागू करने से शुरू होती है। फिर एजेंटों द्वारा तैनाती से पहले परिवर्तनों की जाँच की जाती है, जिसमें मानव इंजीनियर तब हस्तक्षेप करते हैं जब समाधान या प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है।

यह प्रणाली कार्य वातावरण में निगरानी भी करती है, प्राप्त डेटा का उपयोग भविष्य के कार्यों को सूचित करने के लिए करती है। यह एक फीडबैक लूप बनाता है, जिससे फैक्ट्री समस्याओं की पहचान कर सकती है, अपनी कार्यप्रणाली में सुधार कर सकती है और प्राप्त अनुभव के आधार पर नया काम उत्पन्न कर सकती है। प्रस्तुति के दौरान, मातुर ने बताया कि Forge Code ने सुविधाओं, संगतता और त्रुटि का पता लगाने पर काम करने के लिए पृष्ठभूमि में लगभग 100 एजेंटों का उपयोग किया था।

उन्होंने एक प्रभावी सॉफ्टवेयर फैक्ट्री बनाने के लिए छह सिद्धांतों की रूपरेखा प्रस्तुत की: स्वायत्तता, मापनीयता, आर्थिक दक्षता, मापनीयता, स्व-सुधार और व्यावसायिक लक्ष्यों के साथ संरेखण। अंतिम सिद्धांत विशेष महत्व रखता है।

फैक्ट्री को प्रत्येक अनुरोध के लिए कोड लिखने के कार्य के रूप में काम नहीं करना चाहिए, बल्कि ग्राहक प्रतिधारण बढ़ाने या नियामक अनुपालन सुनिश्चित करने जैसे विशिष्ट परिणामों को प्राप्त करने पर केंद्रित होना चाहिए। फिर टीमें मूल्य के आधार पर सुविधाओं को प्राथमिकता दे सकती हैं। इस मॉडल में, इंजीनियर प्रत्येक कार्य के प्रबंधन में कम समय बिताते हैं और परिणामों की निगरानी करने, संकेतों का विश्लेषण करने और स्वयं प्रणाली में सुधार करने में अधिक समय बिताते हैं। व्यवसाय के नेता भी सीधे अनुरोध और प्राथमिकताएं प्रदान कर सकते हैं, जिससे फैक्ट्री संगठनात्मक लक्ष्यों को विकास बैकलॉग में बदल सकती है।

कोड लिखने की गति अच्छी है, लेकिन बेहतर सॉफ्टवेयर बनाना ही वास्तविक जीत है। इंजीनियरिंग टीमों के लिए कुंजी AI द्वारा प्रदान की गई गति को विश्वसनीय उत्पादों, मापने योग्य प्रगति और वास्तविक व्यावसायिक परिणामों में बदलना है।

कंपनी ने लेख लिखने के लिए उच्च वेतन की पेशकश की, जिससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रभाव का सवाल उठा
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कंपनी ने लेख लिखने के लिए उच्च वेतन की पेशकश की, जिससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रभाव का सवाल उठा

स्वचालन के बढ़ते उपयोग के माहौल में, कई बड़ी कंपनियाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता में निवेश कर रही हैं और छंटनी कर रही हैं। फिर भी, Anthropic कंपनी पाठ लिखने से संबंधित काम के लिए 3.25 करोड़ रुपये की पेशकश करने को तैयार है। यह आश्चर्यजनक है क्योंकि वह कार्य जो एक व्यक्ति एक घंटे में करता है, उसे AI कुछ ही सेकंड में कर सकता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता कुछ ही सेकंड में एक ईमेल लिख सकती है या मिनटों में ब्लॉग का मसौदा तैयार कर सकती है, जिससे कंपनियों को उस पैमाने पर सामग्री बनाने में मदद मिलती है जिसके लिए पहले पूरी टीम की आवश्यकता होती थी। इस कारण से, कई लेखकों के मन में यह सवाल उठता है कि यदि मशीनें लिखना शुरू कर दें तो उनके काम का क्या मूल्य है।

AI के उदय के बावजूद, Anthropic ने एक विशेष रिक्ति खोली है। इस पद के लिए कंपनी सालाना 295,000 से 345,000 अमेरिकी डॉलर का वेतन देने की पेशकश कर रही है, जो लगभग 2.5 से 3.25 करोड़ रुपये के बराबर है। हालांकि, यह पद सामान्य लेखकों के लिए नहीं है। उम्मीदवार के पास वरिष्ठ प्रबंधन के साथ सहयोग करते हुए कार्यकारी संचार के क्षेत्र में कम से कम आठ वर्षों का अनुभव होना चाहिए।

एक स्वाभाविक प्रश्न उठता है: Anthropic इतने पैसे क्यों दे रहा है यदि AI काम कर सकता है? इसका उत्तर यह है कि इस पद पर कर्मचारी सीधे कंपनी के शीर्ष प्रबंधन के साथ काम करेगा। उसे महत्वपूर्ण क्षणों में कंपनी के रुख को जनता तक पहुंचाने के लिए संदेश तैयार करने और जटिल प्रश्नों को सरल भाषा में समझाने की आवश्यकता होगी। इसके लिए न केवल अच्छे लेखन कौशल की आवश्यकता होती है, बल्कि रणनीतिक रूप से सोचने और सही समय पर संतुलित जवाब देने की क्षमता की भी आवश्यकता होती है।

यह काम वेबसाइटों के लिए लेखों या उत्पादों के विवरण लिखने से कहीं अधिक है। इसमें एक ऐसे विशेषज्ञ की आवश्यकता होती है जो समस्या का गहराई से विश्लेषण कर सके, संदेश के दर्शकों पर पड़ने वाले प्रभाव का पूर्वानुमान लगा सके और नेताओं को यह तय करने में मदद कर सके कि क्या और कैसे कहना है।

Anthropic एकमात्र AI कंपनी नहीं है जो लेखन और संचार के क्षेत्र में विशेषज्ञों को उच्च वेतन की पेशकश करती है। सितंबर 2025 में OpenAI ने भी सामग्री रणनीति से संबंधित एक रिक्ति की घोषणा की थी, जिसमें लगभग 400 हजार डॉलर का वार्षिक पैकेज था। इस पद पर कर्मचारी को ChatGPT की ब्रांड जागरूकता बढ़ाने, सामग्री बनाने और इंजीनियरों और डिजाइनरों के साथ मिलकर काम करने का काम सौंपा गया था।

फिर भी, इसका मतलब यह नहीं है कि लेखन के क्षेत्र में वेतन हर जगह बढ़ रहे हैं। यह केवल इस बात का प्रमाण है कि कुछ AI कंपनियाँ अनुभवी पेशेवरों को महत्व देती हैं जो अच्छे लेखन के अलावा रणनीतिक योजना, लोगों की जरूरतों को समझने और जटिल विषयों को सरल बनाने के कौशल रखते हैं।

इसका एक दूसरा पहलू भी है। जून 2023 में एक कंटेंट राइटिंग ने बताया कि ChatGPT के आने के बाद उनके कुछ ग्राहकों ने उन्हें काम देना बंद कर दिया। वह वेबसाइटों और उत्पाद विवरणों के लिए सामग्री लिखता था, जिसे अब AI उपकरणों की मदद से जल्दी बनाया जा सकता है, जिससे ऐसे कार्यों पर दबाव बढ़ गया है।

इस प्रकार, एक ओर अनुभवी संचार विशेषज्ञों को उच्च भुगतान वाले प्रस्ताव मिल रहे हैं, और दूसरी ओर, सामान्य सामग्री से जुड़े कुछ फ्रीलांसरों के लिए काम ढूंढना कठिन हो रहा है। हालांकि, इसका मतलब यह नहीं है कि लेखन के क्षेत्र में सभी शुरुआती पद गायब हो रहे हैं या किसी भी वरिष्ठ लेखक का काम गारंटीकृत रूप से सुरक्षित है। AI का प्रभाव किए जा रहे काम के प्रकार और ग्राहक द्वारा उसके लिए भुगतान करने की इच्छा पर निर्भर करता है।

लेखक का काम केवल सामग्री बनाना नहीं है, बल्कि जानकारी की सत्यता की जांच करना, छूटी हुई बारीकियों की पहचान करना और पाठकों के लिए सामग्री की उपयुक्तता का आकलन करना भी है। सितंबर 2025 की रिपोर्ट में AI द्वारा उत्पन्न सामग्री में त्रुटियों को ठीक करने और सुधारने से संबंधित काम का उल्लेख किया गया था।

यह दर्शाता है कि AI द्वारा बनाए गए मसौदों की जाँच और उनमें सुधार के लिए मनुष्यों की आवश्यकता हो सकती है। हालांकि, यह मानना गलत होगा कि संपादक और तथ्य-जांचकर्ता के पेशे पूरी तरह से सुरक्षित हैं, क्योंकि AI उपकरण इन कार्यों में भी मदद कर सकते हैं। इसलिए, लेखकों के लिए केवल मसौदा तैयार करना ही महत्वपूर्ण नहीं है, बल्कि त्रुटियों को खोजना, जानकारी की पुष्टि करना और आवश्यक संदर्भ जोड़ना भी महत्वपूर्ण है।

Anthropic की रिक्ति सभी लेखकों के लिए उपयुक्त नहीं है, क्योंकि यह एक उच्च स्तरीय पद है जिसके लिए कई वर्षों के अनुभव की आवश्यकता होती है। इसलिए, यह निष्कर्ष नहीं निकाला जा सकता है कि हर कोई लेखन के क्षेत्र में ऐसा वेतन प्राप्त कर सकता है। पत्रकारिता, कॉपीराइटिंग या कॉर्पोरेट संचार में करियर बनाने के इच्छुक लोगों के लिए, न केवल अच्छे लेखन कौशल महत्वपूर्ण हैं, बल्कि अनुसंधान करने, तथ्यों की जांच करने, विषय वस्तु को समझने और आलोचनात्मक सोच रखने की क्षमता भी महत्वपूर्ण है। AI उपकरणों के सही उपयोग को सीखना भी उपयोगी हो सकता है।

वे लेखक जो काम को तेज करने के लिए AI का उपयोग कर सकते हैं, साथ ही जानकारी की जाँच कर सकते हैं, गुणवत्तापूर्ण संपादन कर सकते हैं और अपनी मौलिक सोच लागू कर सकते हैं, वे बदलती कार्यप्रणाली के अनुकूल हो सकेंगे।

स्टार्टअप पीकविजन एआई कॉर्पोरेट क्षेत्र में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को लागू करने के लिए एक वैकल्पिक दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है
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स्टार्टअप पीकविजन एआई कॉर्पोरेट क्षेत्र में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को लागू करने के लिए एक वैकल्पिक दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है

कंपनियों के लिए जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लागू कर रही हैं, उनके लिए मुख्य प्रश्न केवल मॉडल का चयन नहीं होते हैं, बल्कि एआई का स्थान, इसकी लागत और कंपनी के अपने नियंत्रण में गोपनीय डेटा को बनाए रखने की क्षमता भी होती है। पीकविजन एआई एक समाधान प्रस्तावित करता है जिसमें एआई के अधिकांश कार्यों को उद्यम के भीतर स्थानांतरित किया जाता है।

यह कंपनी की प्रणाली एक व्यक्तिगत एप्लिकेशन के बजाय कार्य को मुख्य कार्य इकाई के रूप में देखती है: उपयोगकर्ता एक लक्ष्य बताते हैं, और एआई एजेंट स्थानीय कंप्यूटिंग वातावरण में आवश्यक कदम उठाते हैं। सह-संस्थापक और तकनीकी निदेशक लियांगयू नी ने टेकनोड को बताया कि पीकविजन एआई की स्थापना 2024 में हुई थी, जिसने निगमों में एआई को लागू करने के रास्ते में आने वाली दो मुख्य बाधाओं को दूर किया: तकनीक को तैनात करने की जटिलता और डेटा सुरक्षा के बारे में चिंताएं।

मार्च 2026 में, कंपनी ने हांग्जोऊ में अपना मुख्यालय खोला और अनुसंधान एवं विकास के लिए 15 मिलियन युआन की सरकारी सहायता प्राप्त की। मई में, इसने अपनी पहली कॉर्पोरेट प्रणालियाँ प्रस्तुत कीं और प्रारंभिक फंडिंग राउंड पूरा किया, जिसके बाद अगस्त में दसियों मिलियन युआन का दूसरा दौर आया।

पीकविजन एआई कॉर्पोरेट एआई स्टैक बनाता है, जो स्थानीय रूप से तैनात कंप्यूटिंग, फेंगकान एआईओएस और एआई एजेंट सेवाओं को जोड़ता है। इस प्रणाली को इस तरह से डिज़ाइन किया गया है कि यह इस बात पर ध्यान केंद्रित करे कि एजेंट कार्य कैसे पूरे करते हैं, न कि लोग विभिन्न अनुप्रयोगों के बीच कैसे घूमते हैं। जैसा कि नी ने उल्लेख किया, उपयोगकर्ताओं को अब विभिन्न एप्लिकेशन डाउनलोड करने की आवश्यकता नहीं है; वे चैट विंडो के माध्यम से एआई को वांछित बताते हैं, और यह काम करता है।

स्टार्टअप का केंद्रीय विचार यह है कि कॉर्पोरेट सॉफ्टवेयर तेजी से मेनू, फ़ाइलों और अलग-अलग अनुप्रयोगों के बजाय इरादे और निष्पादन के आसपास संरचित होगा। कंपनी अक्टूबर के अंत तक फेंगकान एआईओएस को ओपन-सोर्स बनाने की योजना बना रही है। पीकविजन एआई का मुद्रीकरण हार्डवेयर, सब्सक्रिप्शन और कॉर्पोरेट एआई के व्यक्तिगत कार्यान्वयन के माध्यम से किया जाता है। कंपनी का व्यापक लक्ष्य परियोजना-विशिष्ट कार्य को विभिन्न उद्योगों के लिए सार्वभौमिक समाधानों में बदलना है।

फेंगकान एआईओएस तृतीय-पक्ष हार्डवेयर का समर्थन करता है, जबकि पीकविजन एआई अपनी कौशल पारिस्थितिकी तंत्र के प्रति चयनात्मक दृष्टिकोण अपनाता है। नी ने स्पष्ट किया कि उपयोगकर्ताओं के अंतिम कौशल, जिनमें मालिकाना कार्यप्रवाह शामिल हो सकते हैं, अपरिवर्तित रहेंगे। हालांकि, भागीदारों और अग्रणी इंजीनियरों द्वारा बनाए गए अधिक सामान्यीकृत कौशल बाजार में जारी किए जा सकते हैं।

वर्तमान में, कंपनी शंघाई सिक्सयूनिटेड इंटेलिजेंट टेक्नोलॉजी द्वारा उन्नत माइक्रो डिवाइसेस (एएमडी) के समर्थन से शुरू किए गए एफडीई अकादमी के माध्यम से अपने मॉडल का परीक्षण कर रही है। एएमडी कंप्यूटिंग हार्डवेयर, तकनीकी टूलचेन और परियोजनाओं के लिए संसाधन प्रदान करता है। पीकविजन एआई लागत और प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए उत्पाद विकास के शुरुआती चरणों में चिप निर्माताओं के साथ भी सहयोग करता है, जिसमें मेमोरी की लागत कम करने के लिए चांगसिन मेमोरी टेक्नोलॉजीज के साथ साझेदारी शामिल है।

वंडरल जैसी कंपनियों के विपरीत, जो बड़े, अक्सर विनियमित संगठनों पर ध्यान केंद्रित करती हैं और उन्हें एआई प्लेटफॉर्म और कार्यान्वयन टीमों की पेशकश करती हैं, पीकविजन एआई छोटे और मध्यम आकार के व्यवसायों को लक्षित करता है। नी ने जोर दिया कि ये उद्यम समान समस्याओं का सामना करते हैं - लागत, तकनीकी जटिलता और डेटा सुरक्षा - लेकिन उन्हें इन्हें हल करने के लिए कम संसाधन मिलते हैं। पीकविजन एआई प्रत्येक कार्यान्वयन को समान ग्राहकों के लिए एक दोहराने योग्य समाधान बनाने के लिए चीनी आपूर्ति श्रृंखला से सस्ते हार्डवेयर का उपयोग करता है।

नी ने कहा: 'मेरा मानना है कि दुनिया भर के छोटे और मध्यम उद्यम समान समस्याओं का सामना करते हैं। उनकी दर्द बिंदु बड़े उद्यमों के समान हैं, लेकिन एक अतिरिक्त समस्या है: वे इसे वहन नहीं कर सकते।' कंपनी विदेशों में अवसरों की सक्रिय रूप से तलाश कर रही है, अमेरिका, इज़राइल और सऊदी अरब में वितरकों की रुचि प्राप्त कर रही है, और दक्षिण पूर्व एशिया, लैटिन अमेरिका और अफ्रीका का पता लगा रही है, जहां सीमित या अविश्वसनीय इंटरनेट एक्सेस वाले व्यवसायों के लिए स्थानीय एआई आकर्षक हो सकता है।

पीकविजन एआई अपने दृष्टिकोण के शुरुआती उदाहरणों के रूप में उत्पादन और वित्तीय विश्लेषण का हवाला देता है। लाइफबोट निर्माण संयंत्र में, कंपनी ने बताया कि इसके एआई एजेंटों ने उत्पाद डिजाइन चक्र को एक महीने से घटाकर एक सप्ताह कर दिया। जहाज निर्माण कंपनी में, एआई-जनित डिजाइनों ने इंजीनियरों को प्रस्ताव तैयार करने से लेकर उनकी समीक्षा और अनुमोदन तक जाने की अनुमति दी। इसके अलावा, नी के अनुसार, कंपनी ने वित्तीय रिकॉर्ड का विश्लेषण करने के लिए भ्रष्टाचार विरोधी निकायों और धोखाधड़ी से जुड़े धन को ट्रैक करने के लिए पुलिस के लिए उपकरण विकसित किए हैं।

2027 तक, पीकविजन एआई का लक्ष्य 10 उद्योगों में 80-100 उद्यमों तक पहुंचना है, और दीर्घकालिक रूप से फेंगकान एआईओएस को कॉर्पोरेट एआई का एक व्यापक रूप से अपनाया गया मंच बनाना है। नी का मानना है कि एआई मानव निर्णय की जगह नहीं ले सकता है, लेकिन वह स्वीकार करता है कि यह कर्मचारियों की आवश्यकता को कम कर सकता है। जैसे-जैसे एआई अधिक कार्य संभालता है, कर्मचारी परिणामों की जांच करने और निर्णय लेने में अधिक समय बिता सकते हैं। नी ने टेक्नोड को बताया: 'एक नियोक्ता के लिए, ऐसे कार्य जिनके लिए पहले कम से कम पांच लोगों की आवश्यकता होती थी, अब केवल एक व्यक्ति द्वारा किए जा सकते हैं।'

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