दुनिया भर की कंपनियां Artificial Intelligence यानी AI को केवल प्रयोग के स्तर से निकालकर अपने रोजमर्रा के काम में शामिल करना चाहती हैं। लेकिन किसी AI model की subscription लेना और उसे business में सुरक्षित तथा उपयोगी तरीके से लागू करना दो अलग बातें हैं। इसी जरूरत को देखते हुए IT services company Cognizant ने OpenAI technologies पर काम करने के लिए 25,000 से अधिक professionals का dedicated group बनाया है। 31 अक्टूबर 2026 को यह खबर enterprise technology और भारतीय IT workforce के लिए महत्वपूर्ण है, क्योंकि इससे AI implementation, software development और customer operations में skilled teams की मांग का संकेत मिलता है। Express Computer की रिपोर्ट के अनुसार, इस समूह का नाम OpenAI Frontier Capability Group रखा गया है।
25,000 professionals की टीम का उद्देश्य
Cognizant के अनुसार, यह group enterprises को OpenAI products जैसे Codex और ChatGPT को software development, application modernisation और customer operations में लागू करने में मदद करेगा। इसका फोकस केवल AI tools दिखाने पर नहीं, बल्कि उन्हें कंपनियों के मौजूदा systems और business processes से जोड़ने पर है। किसी बड़े बैंक, manufacturer या healthcare company के पास वर्षों पुराने software, अलग-अलग databases और जटिल approval processes होते हैं। AI को इन systems के साथ काम कराने के लिए technology और domain knowledge दोनों चाहिए।
कंपनी ने बताया कि उसके 21,000 से अधिक कर्मचारियों ने OpenAI technologies से जुड़े learning tracks पूरे किए हैं और 40,000 से ज्यादा OpenAI badges हासिल किए हैं। ये आंकड़े Cognizant की ओर से दिए गए हैं। इनसे यह संकेत मिलता है कि company अपने कर्मचारियों को AI tools के इस्तेमाल के लिए train कर रही है। हालांकि, training badge अपने आप में किसी व्यक्ति की पूरी technical capability का प्रमाण नहीं होता। वास्तविक अनुभव project delivery, quality और customer outcomes से मापा जाएगा।
यह initiative ऐसे समय आया है जब enterprises AI pilots से आगे बढ़कर production use की ओर बढ़ रहे हैं। शुरुआती प्रयोग में कोई chatbot या code assistant कुछ कर्मचारियों को दिया जा सकता है। लेकिन बड़े स्तर पर इसे लागू करने के लिए data governance, security, integration, monitoring और human review की जरूरत होती है। इसी काम में IT services companies की भूमिका बढ़ सकती है।
कंपनियों को AI software के साथ ऐसे professionals भी चाहिए जो उसे पुराने systems, business rules और customer needs के अनुसार लागू कर सकें। Cognizant का नया group इसी implementation gap को कम करने की कोशिश है।
पहला focus: AI-native software engineering
OpenAI Frontier Capability Group का एक शुरुआती क्षेत्र AI-native software engineering है। इसमें Codex जैसे tools developers को code लिखने, समझने, test करने और सुधारने में मदद कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, developer किसी पुराने codebase को समझने, repetitive code तैयार करने या test cases बनाने में AI की सहायता ले सकता है। इससे कुछ काम तेज हो सकते हैं, लेकिन generated code को review और test करना जरूरी रहेगा।
Software development में छोटी गलती भी security vulnerability या production outage का कारण बन सकती है। इसलिए AI द्वारा तैयार किए गए code को बिना जांच के deploy करना उचित नहीं है। Developers को code quality, licensing, data leakage और security standards पर ध्यान देना होगा। AI assistant सुझाव दे सकता है, लेकिन architecture और critical decisions की जिम्मेदारी qualified engineers के पास रहनी चाहिए।
AI-native engineering का एक दूसरा पहलू developers के काम करने के तरीके में बदलाव है। भविष्य में developer का समय केवल हर line code लिखने में नहीं, बल्कि requirements समझने, AI outputs की जांच, system design और integration में अधिक लग सकता है। इससे नई skills की जरूरत पैदा होगी। Companies को कर्मचारियों को prompt writing से आगे बढ़ाकर testing, security और software architecture की training देनी होगी।
दूसरा focus: पुराने applications को modern बनाना
कई बड़ी कंपनियां आज भी पुराने mainframe systems और legacy applications पर निर्भर हैं। ये systems business के लिए जरूरी हो सकते हैं, लेकिन उनमें बदलाव करना महंगा और जोखिम भरा होता है। पुराने code को समझने वाले विशेषज्ञ कम मिलते हैं और migration के दौरान data या business logic खराब होने का डर रहता है।
Cognizant अपने Application Modernizer को OpenAI models के साथ इस्तेमाल करने की योजना बना रही है। इसका उद्देश्य पुराने code को समझने, documentation बनाने और cloud-native code तैयार करने की प्रक्रिया में सहायता देना है। इससे application modernisation का समय कम करने की संभावना बन सकती है। कंपनी ने बताया है कि उसके पास 500 से अधिक clients के mainframe modernisation का अनुभव है।
फिर भी, किसी पुराने application को cloud पर ले जाना केवल code बदलने का काम नहीं है। Business rules, security controls, performance, data migration और regulatory requirements भी समझने होते हैं। AI model किसी पुराने system का code समझने में मदद कर सकता है, लेकिन final architecture और testing का काम विशेषज्ञों को करना होगा। Cognizant ने भी consequential decisions पर engineers की समीक्षा बनाए रखने की बात कही है।
तीसरा focus: Customer operations में AI agents
तीसरा क्षेत्र AI-powered customer operations है। इसमें customer service, sales और support जैसे काम शामिल हैं। AI assistant ग्राहक के सवालों का जवाब देने, relevant information खोजने या support agent को case summary देने में मदद कर सकता है। कुछ workflows में agent कई systems से जानकारी लेकर अगला कदम सुझा सकता है। इससे repetitive tasks कम हो सकते हैं और कर्मचारियों को जटिल मामलों पर अधिक समय मिल सकता है।
Cognizant ने अपने internal sales और customer success teams में OpenAI models पर आधारित solution इस्तेमाल करने की बात कही है। कंपनी के अनुसार, यह system business opportunities पहचानने और pursue करने में मदद करता है। Internal use से कंपनी अपने processes में AI की उपयोगिता समझ सकती है और फिर बेहतर अनुभव clients तक पहुंचा सकती है।
रिपोर्ट में एक global biopharmaceutical company के साथ बनाए गए enterprise assistant का उदाहरण भी दिया गया है। Cognizant के अनुसार, इस assistant ने पांच million से अधिक conversations संभालीं और content creation time में 60 प्रतिशत कमी दर्ज की। यह कंपनी द्वारा बताया गया client example है, इसलिए इसे सभी businesses के लिए समान परिणाम की गारंटी नहीं समझना चाहिए। अलग-अलग industries में workflows, data और approval rules अलग होते हैं।
AI से बने customer replies, financial summaries या regulated documents को सीधे भेजने से पहले human review करें। Sensitive customer data को केवल approved systems में process करें और access permissions सीमित रखें।
OpenAI और Cognizant की साझेदारी का महत्व
Cognizant OpenAI Partner Network में Advanced partner है। दोनों कंपनियों के बीच यह initiative enterprise AI को बड़े पैमाने पर लागू करने की कोशिश का हिस्सा है। OpenAI के models और tools को Cognizant की consulting, software engineering और industry experience के साथ जोड़ा जा सकता है। इससे बड़े clients को एक ही partner के जरिए planning, integration और ongoing support मिल सकता है।
कंपनी ने अपने Codex hackathons में भारत और अमेरिका में 12,000 से अधिक participants के शामिल होने की बात कही है। Hackathons developers को नई technology के साथ प्रयोग करने और practical use cases खोजने का मौका देते हैं। लेकिन hackathon में बना prototype और production-ready enterprise application अलग होते हैं। Production deployment में data protection, uptime, auditability और long-term maintenance की जरूरत होती है।
भारत के IT professionals पर क्या असर होगा?
भारत में Cognizant जैसी IT services companies के बड़े delivery centres हैं। यदि enterprise AI projects बढ़ते हैं, तो software engineers, data specialists, cloud architects, cybersecurity professionals और business analysts के लिए नए अवसर बन सकते हैं। साथ ही, routine coding और repetitive support tasks में AI assistance बढ़ने से कुछ roles के काम करने का तरीका बदल सकता है।
इस बदलाव का अर्थ यह नहीं कि सभी software jobs खत्म हो जाएंगी। बल्कि companies उन कर्मचारियों को प्राथमिकता दे सकती हैं जो AI tools को समझकर business problems हल कर सकें। Developers को code review, testing, data governance और system integration सीखना उपयोगी रहेगा। Customer operations में काम करने वालों को AI-generated answers की जांच, escalation और customer empathy पर ध्यान देना पड़ सकता है।
Students और freshers के लिए programming fundamentals, databases, networking और problem solving सीखना अभी भी जरूरी है। केवल prompt लिखना पर्याप्त skill नहीं होगा। जो लोग AI outputs की कमियां पहचान सकते हैं, errors debug कर सकते हैं और secure systems बना सकते हैं, उनकी भूमिका महत्वपूर्ण रह सकती है।
कौन सी चुनौतियां सामने आ सकती हैं?
Enterprise AI projects में data privacy, intellectual property, model errors, bias और operational cost बड़ी चुनौतियां हैं। यदि किसी client का confidential data गलत तरीके से model में चला जाए तो कानूनी और व्यावसायिक समस्या पैदा हो सकती है। AI-generated code में vulnerability हो सकती है और customer service agent गलत जानकारी दे सकता है। इसलिए governance framework और human oversight जरूरी हैं।
एक और चुनौती है AI tools पर निर्भरता। Companies को यह तय करना होगा कि कौन से काम AI को दिए जा सकते हैं और किन फैसलों में मानव विशेषज्ञ की मंजूरी अनिवार्य होगी। Model updates, service availability और usage costs भी project planning का हिस्सा होने चाहिए। Cognizant का group कितना सफल होगा, यह उसके delivered projects और measurable customer outcomes से स्पष्ट होगा।
आगे क्या देखना होगा?
आने वाले महीनों में यह देखना होगा कि 25,000 से अधिक professionals वाला group कितने enterprise projects पर काम करता है और किन क्षेत्रों में AI adoption तेज होता है। यह भी महत्वपूर्ण होगा कि Cognizant के clients को लागत, समय और service quality में वास्तविक लाभ मिलता है या नहीं। कंपनी की घोषणा एक बड़े workforce commitment को दर्शाती है, लेकिन वास्तविक प्रभाव project results से ही सामने आएगा।
कुल मिलाकर, Cognizant की यह पहल बताती है कि enterprise AI की अगली दौड़ केवल बेहतर models बनाने की नहीं, बल्कि उन्हें सुरक्षित और उपयोगी तरीके से लागू करने की भी है। भारत के IT professionals के लिए यह अवसर और skill-upgradation दोनों का संकेत है।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
1. Cognizant OpenAI Frontier Capability Group क्या है?
यह Cognizant का dedicated group है, जिसमें 25,000 से अधिक professionals को OpenAI technologies पर enterprise projects के लिए जोड़ा गया है। इसका focus software engineering, application modernisation और AI-powered customer operations पर है।
2. इस group में कौन से OpenAI tools इस्तेमाल होंगे?
रिपोर्ट के अनुसार, group OpenAI products जैसे Codex और ChatGPT के साथ काम करेगा। इन tools का उपयोग software development, पुराने applications को modern बनाने और customer-facing business workflows में AI जोड़ने के लिए किया जा सकता है।
3. क्या AI developers की नौकरियां खत्म कर देगा?
इस initiative से सभी developer jobs खत्म होने का निष्कर्ष नहीं निकलता। AI repetitive coding tasks में सहायता कर सकता है, जबकि developers की भूमिका review, testing, architecture और integration की ओर बढ़ सकती है। नई skills सीखना महत्वपूर्ण होगा।
4. Cognizant ने कितने कर्मचारियों को AI training दी है?
कंपनी के अनुसार, 21,000 से अधिक employees ने OpenAI learning tracks पूरे किए हैं और 40,000 से ज्यादा badges हासिल किए हैं। ये company-reported figures हैं और practical expertise को project experience से भी परखना चाहिए।
5. Enterprise AI लागू करते समय सबसे बड़ी सावधानी क्या है?
कंपनियों को data privacy, security, accuracy और human review पर ध्यान देना चाहिए। AI-generated code या customer responses को बिना जांच के इस्तेमाल नहीं करना चाहिए। Sensitive information केवल approved systems में process की जानी चाहिए।
निष्कर्ष
Cognizant का 25,000 professionals वाला group enterprise AI को वास्तविक business workflows तक पहुंचाने की कोशिश है। इससे skilled professionals की मांग बढ़ सकती है, लेकिन सफलता सुरक्षित implementation, training और ग्राहकों को मिलने वाले मापने योग्य लाभ पर निर्भर करेगी।
Disclaimer: यह लेख सार्वजनिक कंपनी जानकारी और मीडिया रिपोर्ट पर आधारित है। रोजगार या business परिणामों की कोई गारंटी नहीं है।
