एलेक्सेई तुलिया, Coinspaid Dev के एग्जीक्यूटिव लीडर, वारसॉ में टेक रेस समिट 2026 के AI Impact in Engineering पैनल पर इंजीनियर्स और सीटीओ की बदलती भूमिका पर चर्चा करते हुए, कंपनी के इंफ्रास्ट्रक्चर के माध्यम से कार्य करने वाले AI सिस्टम की ओर संक्रमण पर ध्यान केंद्रित किया।
कंपनियां पहले से ही ड्राफ्टिंग और विश्लेषण में मदद के लिए AI का उपयोग कर रही हैं। अगला चरण एजेंट्स को संवेदनशील डेटा से लेकर डिप्लॉयमेंट पाइपलाइन तक लाइव सिस्टम से जोड़ेगा, जिससे वे कार्रवाई कर सकें। इस पहुंच से अनुमतियों और प्रत्येक निर्णय के लिए कौन जिम्मेदार है, इस प्रश्न उठते हैं।
जब AI उत्पादन में कार्य कर सके
"जितनी अधिक अधिकार हम मशीनों को देते हैं, उतना ही जवाबदेही महत्वपूर्ण हो जाता है," टूलिया ने कहा।
एक ऐसे एआई एजेंट को विचार करें जो उत्पादन में बदलाव तैयार और तैनात कर सकता है। क्या इसे मानवीय अनुमति के बिना ऐसा करने की अनुमति दी जानी चाहिए? यदि तैनाती विफल हो जाए, तो कौन जिम्मेदार होगा?
इस एक्सेस को देने से पहले, संगठन को अनुमति नियंत्रण और ऑडिट लॉग की आवश्यकता होती है। इसे एजेंट को रोकने और असफल डिप्लॉयमेंट से बचाव करने में सक्षम होना चाहिए। इन सभी आवश्यकताओं से टूलिया का व्यापक तर्क प्रतिबिंबित होता है: उत्पादन में बड़ी स्वायत्तता के लिए स्पष्ट रूप से परिभाषित अधिकार और मानवीय जिम्मेदारी की आवश्यकता होती है।
बदलाव की क्षमता में निवेश
टुलिया ने सीटीओ को एआई खर्च को एक विशिष्ट संगठनात्मक आवश्यकता से जोड़ने की सलाह दी। उनके प्राथमिकताओं में मजबूत एपीआई और विश्वसनीय डेटा शामिल थे। स्वचालित परीक्षण, दृश्यता, सुरक्षा और लचीली आर्किटेक्चर कंपनियों को नई प्रौद्योगिकी को सुरक्षित ढंग से पेश करने का मौका देते हैं।
इंजीनियरिंग टीमों को प्रयोग के लिए क्षमता की भी आवश्यकता होती है। एक रोडमैप जो उपलब्ध सभी संसाधनों को उपयोग कर ले, तो उभरते हुए टूल का परीक्षण करने या प्राथमिकताओं में परिवर्तन होने पर प्रतिक्रिया देने के लिए कम स्थान छोड़ता है।
आर्किटेक्चर और कम वेंडर लॉक-इन से तुरंत कम आय हो सकती है। वे आरंभिक धारणाओं में बदलाव के समय प्रोवाइडर को बदलने या सिस्टम को संशोधित करने को आसान बनाते हैं।
“मुझे भविष्य का पूरी तरह से अनुमान लगाने की जरूरत नहीं है। मुझे गलत होने को सस्ता बनाने की जरूरत है,” टूलिया ने कहा।
इंजीनियर परिणामों के लिए जिम्मेदारी लेते हैं
AI कोडिंग और प्रोटोटाइपिंग को तेज कर रहा है। टुलिया ने कहा कि इससे इंजीनियर्स को व्यवसाय समस्या को समझने और परिणाम को उत्पादन में अनुसरण करने के लिए अधिक स्थान मिलना चाहिए।
नेता टीमों को व्यावसायिक संदर्भ और एक स्पष्ट अपेक्षित परिणाम देकर उस परिवर्तन का समर्थन कर सकते हैं। उत्पादकता को फिर कोड की मात्रा के बजाय सहीता, रखरखावयोग्यता, सुरक्षा और संचालन प्रदर्शन के माध्यम से मापा जा सकता है।
2029 की ओर देखते हुए
टुलिया का मानना है कि 2029 तक छोटी इंजीनियरिंग टीमें बड़े जिम्मेदारी के क्षेत्रों का प्रबंधन करेंगी। वह यह भी उम्मीद करते हैं कि एआई उत्पादन कोड का अधिकांश भाग उत्पन्न करेगा, जिससे सत्यापन और तकनीकी निर्णय लेने का महत्व बढ़ेगा।
CTO की भूमिका को व्यावसायिक समझ के साथ-साथ गहन तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता जारी रहेगी। आसान तकनीकी निर्माण से संगठन में अधिक विक्रेता और AI-उत्पादित प्रणालियाँ शामिल होंगी।
"मुझे लगता है कि तकनीकी निर्णय और अधिक महत्वपूर्ण हो जाता है," टूलिया ने कहा।
इंजीनियरिंग नेताओं के लिए, त немी कार्य यह है कि AI एजेंट्स को महत्वपूर्ण उत्पादन प्रणालियों तक पहुँच प्राप्त होने से पहले सुरक्षा उपाय और स्वामित्व को परिभाषित किया जाए।
Coinspaid Dev के बारे में
Coinspaid Dev एक स्वतंत्र रूप से स्वामित्व वाली और संचालित सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कंपनी है जो ब्लॉकचेन इंफ्रास्ट्रक्चर विकास में विशेषज्ञता रखती है। 120 से अधिक इंजीनियरों और 11 वर्षों से अधिक उद्योग अनुभव के साथ, Coinspaid Dev सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, इंफ्रास्ट्रक्चर, सुरक्षा और R&D टीमों को एकत्र करती है, जिनका 20 से अधिक ब्लॉकचेन नेटवर्क्स पर कार्यरत वितरित प्रणालियों और ब्लॉकचेन इंफ्रास्ट्रक्चर बनाने का अनुभव है।
यह लेख वित्तीय सलाह के रूप में नहीं है। केवल शैक्षिक उद्देश्यों के लिए।