₹6 लाख करोड़ की बिकवाली से परे: भारतीय आईटी क्षेत्र का ‘ग्रेट एआई रीइन्वेंशन’

मुंबई — भारतीय सूचना प्रौद्योगिकी (आईटी) क्षेत्र, जो कभी देश के शेयर बाजारों का निर्विवाद सरताज हुआ करता था, वर्तमान में एक बड़े संकट के दौर से गुजर रहा है। पिछले आठ कारोबारी सत्रों में, एक भीषण बिकवाली ने इसके बाजार पूंजीकरण (मार्केट कैप) से ₹6 लाख करोड़ से अधिक का सफाया कर दिया है। निफ्टी आईटी इंडेक्स में 8% से अधिक की गिरावट आई है, जिसके पीछे एक ही अस्तित्वगत डर है: कि ‘जेनरेटिव’ और ‘एजेंटिक एआई‘ पारंपरिक आउटसोर्सिंग मॉडल को पूरी तरह खत्म कर देंगे।

दलाल स्ट्रीट पर हावी यह तर्क सरल लेकिन विनाशकारी है। यदि एआई (AI) एजेंट कोड लिख सकते हैं, डेटाबेस का रखरखाव कर सकते हैं और सॉफ्टवेयर परीक्षण कर सकते हैं—जो भारतीय आईटी दिग्गजों की बुनियादी सेवाएं हैं—तो टीसीएस, इंफोसिस और एचसीएल टेक जैसी कंपनियों के अरबों डॉलर के कारोबार का क्या होगा?

हालांकि, बाजार में मची इस तबाही की सुर्खियों के नीचे, अस्तित्व बचाने और खुद को बदलने की एक सूक्ष्म कहानी उभर रही है। भारत के सॉफ्टवेयर निर्यातक हाथ पर हाथ धरकर नहीं बैठे हैं; वे यह साबित करने के लिए आक्रामक रूप से खुद को तैयार कर रहे हैं कि एआई एक विकास (evolution) है, न कि उनके अंत की घटना।

अपस्फीति का खतरा: ‘विनाश’ की कीमत आंकना

निवेशकों के लिए तत्काल चिंता राजस्व अपस्फीति (revenue deflation) की है। यदि एआई उत्पादकता में 40% का सुधार करता है, तो क्या ग्राहक अभी भी उतने ही “बिल योग्य घंटों” (billable hours) के लिए भुगतान करेंगे?

मोतीलाल ओसवाल का अनुमान है कि आईटी सेवाओं के राजस्व का 30-40% हिस्सा वर्तमान में एआई-जनित अपस्फीति के जोखिम में है, विशेष रूप से एप्लिकेशन डेवलपमेंट और टेस्टिंग के क्षेत्र में। ब्रोकरेज का तर्क है कि यदि उत्पादकता 30-50% बढ़ जाती है, तो अगले कुछ वर्षों में इस क्षेत्र के कुल राजस्व का लगभग 9-12% हिस्सा खत्म हो सकता है।

जे.पी. मॉर्गन ने हाल ही में एक सेक्टर नोट में बाजार की मौजूदा धारणा को “विनाश की आशंका के साथ कम मूल्य” (discounted for extinction) के रूप में वर्णित किया है। उनके विश्लेषण के अनुसार, “बिग थ्री” (TCS, Infosys, HCL Tech) की वर्तमान शेयर कीमतें अगले 10 वर्षों में केवल 4-5.6% की राजस्व वृद्धि का संकेत देती हैं—जो उनके ऐतिहासिक औसत से काफी कम है। ब्रोकरेज ने चेतावनी दी है कि यदि एआई व्यवधान के कारण विकास दर 0% तक गिर जाती है, तो कीमतों में 30% तक की और गिरावट आ सकती है।

जवाबी तर्क: विकास के इंजन के रूप में एआई

निराशाजनक पूर्वानुमानों के बावजूद, कई वैश्विक ब्रोकरेज को उम्मीद की किरण भी दिख रही है। एचएसबीसी (HSBC) का तर्क है कि “एआई बनाम सॉफ्टवेयर” की बहस मौलिक रूप से त्रुटिपूर्ण है। बड़े और जटिल संगठनों में, एआई एक स्टैंडअलोन “मैजिक बॉक्स” की तरह काम नहीं कर सकता।

ब्रोकरेज ने उल्लेख किया, “एआई को आमतौर पर एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर और दैनिक कार्यप्रवाह (workflows) के भीतर रहने की आवश्यकता होती है। इसे डेटा सिस्टम, एक्सेस अनुमति और जोखिम नियंत्रण के साथ काम करना होता है—ये वे क्षेत्र हैं जहां बड़े आईटी वेंडर अभी भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।”

इसके अलावा, जे.पी. मॉर्गन का सुझाव है कि एआई काम की पूरी तरह से नई श्रेणियां पैदा करेगा:

• टेक डेट (Tech Debt) का समाधान: दशकों पुराने ‘लीगेसी कोड’ का आधुनिकीकरण, जिसे एआई अब आसानी से “पढ़” और फिर से लिख सकता है।

• कस्टम SaaS: उन उद्यमों के लिए सॉफ्टवेयर को फिर से लिखना जिन्हें अपने डेटा पर अधिक नियंत्रण की आवश्यकता है।

• एआई ट्रस्ट और एथिक्स: सुरक्षा घेरे (guardrails), विश्वसनीयता और ऑडिट चेक का निर्माण, जिसकी कॉर्पोरेट जगत को बड़े पैमाने पर एआई तैनात करने से पहले आवश्यकता होगी।

‘बिग फोर’ की रणनीतियां: कैसे मुकाबला कर रहे हैं दिग्गज

भारत की प्रत्येक शीर्ष फर्म ने अपनी मार्जिन और प्रासंगिकता की रक्षा के लिए एआई एकीकरण का एक अलग तरीका अपनाया है।

1. TCS: ‘फुल-स्टैक’ सॉवरेन दांव

टीसीएस अपनी विशाल क्षमता का उपयोग “फुल-स्टैक” एआई प्रदाता बनने के लिए कर रही है। केवल सॉफ्टवेयर पर ध्यान केंद्रित करने वाले प्रतिस्पर्धियों के विपरीत, टीसीएस बुनियादी ढांचे (infrastructure) के क्षेत्र में उतर रही है। इसने हाल ही में भारत में 1 गीगावाट (1 GW) क्षमता वाले एआई डेटा सेंटर में रणनीतिक निवेश की घोषणा की है ताकि “सॉवरेन एआई” की जरूरतों को पूरा किया जा सके—जो सुरक्षा के प्रति जागरूक ग्राहकों के लिए डेटा को राष्ट्रीय सीमाओं के भीतर रखता है।

वेंचुरा के रिसर्च हेड विनीत बोलिंजकर ने कहा कि टीसीएस “मुद्रीकरण पैमाने” (monetization scale) पर सबसे मजबूत दिखती है, जिसका वार्षिक एआई राजस्व रन-रेट लगभग $1.8 बिलियन है।

2. Infosys: आईपी-आधारित (IP-Led) रणनीति

इंफोसिस अपने ‘टोपाज’ (Topaz) प्लेटफॉर्म के माध्यम से एक “स्टाफिंग इंजन” से हटकर एक “आईपी-आधारित” पार्टनर बनने की ओर बढ़ रही है। विशिष्ट व्यावसायिक कार्यों के लिए 100 से अधिक जेन-एआई (GenAI) एजेंट बनाकर, इंफोसिस का लक्ष्य घंटों के बजाय “परिणाम” (outcomes) बेचना है। बोनान्ज़ा के रिसर्च एनालिस्ट अभिनव तिवारी कहते हैं, “इंफोसिस के पास सबसे अधिक उत्पादित (productized) एआई कहानी है। वे स्पष्ट रूप से एआई को बड़े सौदों की जीत से जोड़ रहे हैं।”

3. HCL Tech: इंजीनियरिंग और लचीलापन

एचसीएल टेक एक ऐसी जगह बना रही है जहां एआई भौतिक और डिजिटल बुनियादी ढांचे से मिलता है। उनका ध्यान “लचीली प्रणालियों” (resilient systems) पर है—यह सुनिश्चित करना कि एआई अपने ‘एआई फोर्स’ प्लेटफॉर्म के माध्यम से जटिल औद्योगिक वातावरण और क्लाउड स्टैक में प्रभावी ढंग से काम करे।

4. Wipro: बदलाव (Turnaround) की उम्मीद

विप्रो ने एआई और डेटा एनालिटिक्स के लिए तीन वर्षों में $1 बिलियन का निवेश करने की प्रतिबद्धता जताई है। हालांकि इसने अपने अधिकांश कार्यबल को प्रशिक्षित किया है, लेकिन विश्लेषक अभी भी सतर्क हैं और इसे एक “टर्नअराउंड दांव” के रूप में देख रहे हैं जिसे अपने बड़े साथियों की निष्पादन निरंतरता (execution consistency) के साथ मेल खाने की जरूरत है।

आंतरिक बदलाव: ‘कार्यबल’ का प्रशिक्षण

सबसे व्यावहारिक बदलाव दफ्तरों के भीतर हो रहा है। भारतीय आईटी फर्मों ने सामूहिक रूप से 10 लाख से अधिक कर्मचारियों को जेन-एआई कौशल में प्रशिक्षित किया है। वे अपने स्वयं के परिचालन की लागत कम करने के लिए ‘गिटहब कोपायलट’ (GitHub Copilot) जैसे उपकरणों का उपयोग कर रहे हैं।

इक्विपस कैपिटल के संदीप गोगिया बताते हैं: “आंतरिक लक्ष्य टर्नअराउंड समय को कम करना और मार्जिन की रक्षा करना है, भले ही ग्राहक कम खर्च में अधिक आउटपुट की मांग करें। वे इंजीनियरों को एआई-आधारित एजेंटों के साथ काम करने के लिए प्रशिक्षित कर रहे हैं।”

हेडकाउंट से परिणामों की ओर

केवल अधिक लोगों को जोड़कर राजस्व बढ़ाने का युग समाप्त हो गया है। उद्योग अब एक आईपी-आधारित, परिणाम-केंद्रित मॉडल की ओर बढ़ रहा है। जैसे-जैसे यह बदलाव आगे बढ़ेगा, बाजार की वर्तमान निराशा कीमतों में पहले से ही शामिल (baked in) हो सकती है, लेकिन असली परीक्षा आने वाली तिमाहियों में प्रबंधन की टिप्पणियों से होगी।

विनीत बोलिंजकर इस बदलाव को सटीक रूप से सारांशित करते हैं: “बदलाव कर्मचारियों की संख्या वाले मॉडल से हटकर आईपी-आधारित मॉडल की ओर है। एआई पहले से ही सौदों की जीत में दिखाई देने लगा है, भले ही यह पुराने राजस्व स्रोतों को थोड़ा कम कर दे।”

₹6 लाख करोड़ की बिकवाली अज्ञात के डर को दर्शाती है, लेकिन भारतीय आईटी दिग्गजों के लिए अगले दशक का खाका (blueprint) पहले से ही कोड किया जा रहा है।