Hindistondagi global kompetensiya markazlari (GCClar), avval transnasional korporatsiyalarning moliyadan muhandislik va mijozlarga yordamgacha boʻlgan barcha vazifalarni bajaradigan boʻlinmalari sifatida faoliyat yuritgan, uzoq vaqtdan beri asosan xarajat markazi sifatida qaralgan, nafaqat texnologiyalarni shakllantiruvchi tuzilmalar sifatida. Biroq, bu tushuncha dolzarbligini yoʻqotmoqda.
AI va GCC sohasidagi rahbariyat Kwin Jorj DevSparks Chennai 2026 konferensiyasida GCClar Hindistonda faqat buyurtma bajarish uchun emas, balki mahsulotlar, platformalar va innovatsiyalar ishlab chiqish uchun tugunli markazlarga aylanishini taʼkidladi. Uning «Koddan biznes samaradorligiga: Hindistondagi GCClar aslida nima yaratadi?» nomli maʼruzasi bu transformatsiyalarning harakatlantiruvchi kuchi sifatida ishlab chiquvchilar roliga va ulardan talab qilinadigan talablarga eʼtibor qaratdi.
Jorj GCClarda kuzatilayotgan uchta asosiy tendensiyani ajratib koʻrsatdi. Birinchisi, avtomatlashtirish: uning baholaricha, 50-60% GCClar qoʻllab-quvvatlash xizmatlaridagi ariza qayta ishlash kabi rutin, yuqori hajmli operatsiyalar uchun avtomatlashtirishni joriy etmoqda, bu operatsiyalar avval doimiy inson ishtirokini talab qilardi. Ikkinchisi, toʻliq masʼuliyatga oʻtish. Global mahsulotning kichik bir qismini yaratish oʻrniga, baʼzi GCClar endi boshidan oxirigacha butun tizimlarni ishlab chiqmoqda, bank mijozining kreditlarni boshqarish tizimini ishlab chiqish uchun toʻliq javob beradigan GCC misolini keltirdi. Uchinchi, AI muhandislari mutaxassislari tezkor ravishda yigʻilmoqda, garchi Jorj koʻplab tashkilotlar uchun bu yangi jamoalar yordamida aynan qanday mahsulotlar yaratilishi noaniq boʻlib qolganini tan olgan boʻlsa ham.
Bu faoliyatning katta qismi imkoniyatlarni qoʻldan boy bermaslik qoʻrquvi (FOMO) bilan turtki beriladi — bu ham Hindistonda GCClar yaratish uchun raqobatlashayotgan transnasional kompaniyalar tomonidan, ham AI sohasida ortda qolishni istagan oʻz GCClari tomonidan. Bu shoshilinchlik sezilarli natijalarga olib keldi: Jorj daromadga bevosita taʼsir qiladigan va aniq investitsiya qaytishini beradigan ikki turdagi AI qoʻllash ssenariylaridan foydalanayotgan kompaniyalarga va ichki samaradorlikni oshirishga qaratilganlarga ishora qildi.
Jorjning asosiy ogohlantirishi «prototiplar qabrni» deb nomlangan hodisaga tegishli — bu hackatonlardagi gʻalabalar va ishlayotganligi tasdiqlangan konsepsiyalar bir marta qayd etiladi, keyin esa tekshirilmaydi. U GCC xodimlari gʻoyadan tayyor yechimga oʻtishda uzoq muddatli barqarorlikni hisobga olish juda muhimligini taʼkidladi. Uning fikricha, bu eng katta kamchilikdir.
U taʼkidladi, gʻoyaning nazorat qilinadigan pilot rejimda ishonchli koʻrinishi, hali ham haqiqiy, joriy ekspluatatsiya va biznesning oʻzgaruvchan ehtiyojlariga moslashish va yangilik oʻtib ketgandan soʻng foydalanuvchilar qiziqishini saqlab qolish qobiliyatiga tekshirilishi kerak. Kuchli pilot uzoq muddatli muvaffaqiyatni kafolatlamaydi.
Jorj bu muammoni GCClardagi keng tarqalgan amaliyot bilan bogʻladi: jamoalar avvalo oʻzlari toʻgʻri deb hisoblagan mahsulotni ishlab chiqadi, soʻngra uni biznesga sotishga urinadi. U bu yondashuv teskari deb hisoblaydi. Buning oʻrniga, muhandislar rasmiy texnik topshiriq kutish oʻrniga, toʻgʻridan-toʻgʻri biznes va mijoz jamoalari bilan ishtirok etishi, muammolarni mustaqil aniqlashi kerak.
GCClar nima yaratayotgani oʻzgarishi ishlab chiquvchilarga qoʻyiladigan talablarga taʼsir qiladi. Jorj bu ishlab chiquvchilarning yagona boshlangʻich nuqtasi yoʻqligini va ular uch avlodga boʻlinishini taʼkidladi. Birinchi avlod mainframe kabi eskirgan tizimlar asosida oʻqitilgan; ikkinchi avlod Java va shunga oʻxshash tillarda oʻqitilgan; uchinchi avlod esa AI vositalari yordamida kodlashni oʻrganayotgan yangiroq avloddir. Aynan shu uchinchi avlod uni xavotirga soladi, chunki, uning soʻzlariga koʻra, bu odamlar mantiqiy va tizimli fikrlashni butunlay yoʻqotishi mumkin.
U bir texnologik oʻzgarishdan ikkinchisiga oʻtishda oʻtiladigan narsa biron bir aniq vositani bilish emas, balki muammolarni hal qilishning fundamental qobiliyati ekanligini bayon qildi. Shuning uchun, Jorjning fikricha, AI tizimiga toʻgʻri soʻrovlar (promptlar) berishni bilish yetarli emas. U buni AI arxitekti lavozimi uchun intervyu misoli bilan koʻrsatdi: murakkab promptni ishonch bilan bajargandan soʻng, nomzod tizimning «ortida nima sodir boʻlayotganini» tushuntira olmadi. Jorj uchun vositani boshqarish bilan uning tamoyillarini tushunish oʻrtasidagi farq haqiqiy AI muhandisi bilan faqat yaxshi AI dan foydalana olgan ishlab chiquvchini ajratib turadi. Kodlashni bilish yoki AI yordamida ilova yaratish AI muhandisi boʻlish bilan teng emas.
Aniqlangan koʻnikmalar boʻyicha Jorj prognozlariga koʻra, eng muhim boʻladigan beshta sohani belgiladi. Birinchisi — AI muhandisligi oʻzi, bu faqat texnik koʻnikmalar emas, balki mahsulot, jarayon, biznes va texnik jihatlarning birgalikda bilimini talab qiladi. Ikkinchisi — AI konfiguratsiya muhandisligi, bu katta til modellarini tashkilotning maxsus ehtiyojlariga moslashtirishni oʻz ichiga oladi. Uchinchisi — AI infratuzilmasi, yaʼni bu modellar ishlaydigan tizimlar. Bundan tashqari, u boshqaruv, xatarlar va talablarga muvofiqlik (governance, risk, and compliance) hamda kiberxavfsizlik AI ning GCClarda keng qoʻllanilishi bilan tez surʼatda olinmoqda va ishga olishda tobora katta ulushni egallaydi.
Xulosa qilib aytganda, Jorj boshlangʻich darajadagi ishga olish haqida ogohlantirdi. Rutin vazifalar tobora avtomatlashtirilayotgani sababli, u muhandislik mutaxassislarining atigi taxminan 30% kelajakda GCClarda kuchli lavozimlarga ega boʻlishi mumkin, qolganlar esa raqobatlashishlari uchun birinchi ishdan ancha uzoqroq boshlanishi kerak boʻlgan sezilarli darajada chuqurroq tayyorgarlikka muhtoj boʻladi.
