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AI एजेंटों का इस्तेमाल बढ़ा, पर पूरी स्वायत्तता की तैयारी पीछे
सिंगापुर के 83% डेवलपरों को उम्मीद है कि तीन साल में AI एजेंट ज्यादातर विकास कार्य करेंगे, लेकिन सिर्फ 37% अपने कोडबेस को पूर्ण स्वायत्तता के लिए तैयार मानते हैं। सर्वे में शामिल बाजारों में लागत, सिस्टमों के साथ एकीकरण की जटिलता और गवर्नेंस की कमी, एजेंटों का इस्तेमाल बढ़ाने की बड़ी बाधाएं हैं। रिपोर्ट में बदलती तक...
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शोध उत्तर
मुख्य निष्कर्ष
- सिंगापुर के 83% डेवलपरों को उम्मीद है कि तीन साल में AI एजेंट ज्यादातर विकास कार्य करेंगे, लेकिन सिर्फ 37% अपने कोडबेस को पूर्ण स्वायत्तता के लिए तैयार मानते हैं।
- सर्वे में शामिल बाजारों में लागत, सिस्टमों के साथ एकीकरण की जटिलता और गवर्नेंस की कमी, एजेंटों का इस्तेमाल बढ़ाने की बड़ी बाधाएं हैं।
- रिपोर्ट में बदलती तकनीकी कौशल ज़रूरतों और जूनियर डेवलपरों में करियर को लेकर अधिक चिंता की ओर भी ध्यान दिलाया गया है।
AI संकेत
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Agoda की AI Developer Report 2026 दक्षिण-पूर्व एशिया और भारत में AI एजेंटों के इस्तेमाल और उन्हें पूरी तरह स्वायत्त बनाने की तैयारी के बीच का अंतर दिखाती है। भारत, इंडोनेशिया, मलेशिया, फिलीपींस, सिंगापुर, थाईलैंड और वियतनाम के 800 से अधिक डेवलपरों और इंजीनियरिंग नेताओं के सर्वे में एजेंट वास्तविक कामकाज का हिस्सा बनते दिखे। इसके बावजूद उत्पादन में बदलाव लागू करने से पहले मानव मंजूरी, लागत पर नियंत्रण और गवर्नेंस की अहमियत बनी हुई है।5
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सिंगापुर में यह अंतर खास तौर पर साफ है: डेवलपर अगले तीन वर्षों में एजेंटों से बड़े पैमाने पर काम कराने को लेकर आशावान हैं, लेकिन उनके अनुसार मौजूदा कोडबेस अभी उस स्तर की स्वायत्तता के लिए तैयार नहीं हैं।7
इस्तेमाल बढ़ रहा है, लेकिन पूरी स्वायत्तता आम नहीं
सर्वे में शामिल सभी बाजारों में 53% डेवलपरों ने बताया कि उनके संगठन में AI एजेंट उत्पादन में इस्तेमाल हो रहे हैं या व्यापक रूप से अपनाए जा चुके हैं। लेकिन इसका मतलब यह नहीं कि एजेंट बिना निगरानी काम कर रहे हैं: 79% प्रतिभागियों ने कहा कि उत्पादन में तैनाती से पहले इंसान की मंजूरी जरूरी होती है।17
सिंगापुर में 58% प्रतिभागियों ने चुनिंदा उत्पादन-कार्यप्रवाहों में एजेंटों के इस्तेमाल की जानकारी दी, जबकि 45% ने कहा कि उनकी टीमों में इनका व्यापक उपयोग होता है। व्यापक उपयोग का यह हिस्सा सर्वे के बाजारों में सबसे अधिक था; क्षेत्रीय आंकड़ा 31% था। ये अलग-अलग तरह के इस्तेमाल को दर्शाते हैं—इनमें से कोई भी आंकड़ा यह नहीं बताता कि एजेंट शुरू से अंत तक पूरा सॉफ्टवेयर-विकास संभाल रहे हैं।7
उम्मीदें कोडबेस की तैयारी से आगे
सिंगापुर के 83% डेवलपरों को उम्मीद है कि अगले तीन वर्षों में AI एजेंट ज्यादातर विकास-कार्य संभालेंगे। लेकिन सिर्फ 37% ने अपने कोडबेस को पूरी तरह स्वायत्त एजेंट के लिए काफी हद तक या पूरी तरह तैयार बताया।7 उम्मीद और मौजूदा तैयारी के बीच 46 प्रतिशत-अंक का अंतर है। यह भविष्य को लेकर सर्वे में जताई गई राय और आज की स्थिति का आकलन है—इस बात का प्रमाण नहीं कि पूरी स्वायत्तता अभी हासिल की जा सकती है।
व्यावहारिक चुनौती सिर्फ एजेंट टूल अपनाने की नहीं, बल्कि उस सॉफ्टवेयर माहौल और प्रक्रियाओं को तैयार करने की भी है जिसमें वे काम करेंगे। उत्पादन में AI से बने बदलावों पर विचार करते समय कोडबेस की गुणवत्ता, उन्हें जांचने के तरीके और मंजूरी की व्यवस्था सभी मायने रखते हैं।7
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लागत और एकीकरण से बढ़ाना मुश्किल
रिपोर्ट में एजेंटों का इस्तेमाल बढ़ाने की प्रमुख बाधाओं में लागत (28%), मौजूदा सिस्टमों के साथ एकीकरण की जटिलता (24%) और गवर्नेंस की कमी (19%) शामिल हैं।16
17 लागत का सवाल सिर्फ मॉडल चलाने के खर्च तक सीमित नहीं है। उत्पादन में इस्तेमाल होने वाले एजेंटों को डिजाइन करने, सिस्टम में जोड़ने, उनके काम की समीक्षा करने और नतीजों को परखने में भी इंजीनियरिंग का समय लगता है। Agoda के CTO इदान ज़ाल्ज़बर्ग ने भरोसेमंद सिस्टम बनाने के लिए इन व्यापक जरूरतों पर जोर दिया है।
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इसीलिए केवल मॉडल का खर्च घटने से काम की सारी अड़चनें दूर नहीं होंगी। टीमों को मौजूदा प्रक्रियाओं में एजेंटों को उपयोगी बनाने के लिए जरूरी इंजीनियरिंग और निगरानी का हिसाब भी रखना होगा।16
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इस्तेमाल के साथ नियंत्रण और कौशल भी जरूरी
AI का उपयोग बढ़ने के साथ उस पर सीमाएं लगाने के उपाय भी आम हैं। सिंगापुर के 90% प्रतिभागियों ने टोकन कोटा, उपयोग सीमा या बजट कैप जैसे नियंत्रणों की जानकारी दी; क्षेत्रीय आंकड़ा 81% था। इन उपायों से टीमों को AI का इस्तेमाल बढ़ाते हुए खर्च संभालने में मदद मिलती है।16
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रिपोर्ट के अनुसार सिस्टम आर्किटेक्चर और डिजाइन, AI की समझ और एजेंटों के संचालन से जुड़े कौशल का महत्व बढ़ रहा है। करियर को लेकर चिंता वरिष्ठता के हिसाब से अलग दिखी: 49% जूनियर डेवलपरों ने चिंता जताई, जबकि CTO और इंजीनियरिंग के उपाध्यक्षों में यह आंकड़ा 17% था।16
17 इससे संकेत मिलता है कि कौशल-विकास और कामकाज में बदलाव को लेकर संवाद अलग-अलग भूमिकाओं और अनुभव-स्तरों के अनुरूप होना चाहिए।
नेतृत्व के सामने सुरक्षित विस्तार की चुनौती
सिंगापुर के 42% प्रतिभागियों ने AI जोखिम का प्रबंधन इंजीनियरिंग नेतृत्व की निकट-अवधि की सबसे बड़ी चुनौती बताया।7
17 कुल मिलाकर, एजेंटों का इस्तेमाल बढ़ाने के लिए सिर्फ अधिक टूल तैनात करना काफी नहीं होगा। संगठनों को गवर्नेंस, कोडबेस की तैयारी, परीक्षण और मंजूरी की प्रक्रियाओं के साथ-साथ एजेंट-सहायता वाले काम को संभालने के लिए जरूरी कौशल भी विकसित करने होंगे।
ये निष्कर्ष सर्वे में शामिल डेवलपरों की बताई प्रथाओं और अपेक्षाओं को दर्शाते हैं। खास तौर पर, तीन वर्षों में एजेंटों से ज्यादातर विकास-कार्य कराने की उम्मीद एक अनुमान है—यह इस बात का प्रमाण नहीं कि एजेंट वास्तव में इतनी स्वायत्तता हासिल कर लेंगे।5
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"AI एजेंटों का इस्तेमाल बढ़ा, पर पूरी स्वायत्तता की तैयारी पीछे" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
सिंगापुर के 83% डेवलपरों को उम्मीद है कि तीन साल में AI एजेंट ज्यादातर विकास कार्य करेंगे, लेकिन सिर्फ 37% अपने कोडबेस को पूर्ण स्वायत्तता के लिए तैयार मानते हैं।
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
सिंगापुर के 83% डेवलपरों को उम्मीद है कि तीन साल में AI एजेंट ज्यादातर विकास कार्य करेंगे, लेकिन सिर्फ 37% अपने कोडबेस को पूर्ण स्वायत्तता के लिए तैयार मानते हैं। सर्वे में शामिल बाजारों में लागत, सिस्टमों के साथ एकीकरण की जटिलता और गवर्नेंस की कमी, एजेंटों का इस्तेमाल बढ़ाने की बड़ी बाधाएं हैं।
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रिपोर्ट में बदलती तकनीकी कौशल ज़रूरतों और जूनियर डेवलपरों में करियर को लेकर अधिक चिंता की ओर भी ध्यान दिलाया गया है।