AI Software: AI बना रहा धड़ाधड़ सॉफ्टवेयर, फिर कंपनियां इस्तेमाल से क्यों बच रही हैं? जानें वजह

AI Software : आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस यानी AI ने सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट के तरीके में बड़ा बदलाव किया है। AI आधारित कोडिंग टूल्स की मदद से डेवलपर्स पहले की तुलना में काफी तेजी से कोड तैयार कर पा रहे हैं। ऑटो-कम्प्लीट फीचर से लेकर ऐसे AI एजेंट्स तक, जो खुद कई डेवलपमेंट टास्क संभाल सकते हैं, तकनीक लगातार आगे बढ़ी है। हालांकि, ज्यादा तेजी से कोड लिखे जाने के बावजूद सॉफ्टवेयर के वास्तविक इस्तेमाल में उसी अनुपात में बढ़ोतरी नहीं हुई है।

पेनसिल्वेनिया और MIT के शोधकर्ताओं ने की स्टडी

इस अंतर को समझने के लिए यूनिवर्सिटी ऑफ पेनसिल्वेनिया और MIT के शोधकर्ताओं ने एक विस्तृत अध्ययन किया। मीडिया रिपोर्ट्स के मुताबिक, शोधकर्ताओं ने 2022 से 2026 के बीच एक लाख से ज्यादा डेवलपर्स की गतिविधियों का विश्लेषण किया। इस दौरान AI कोडिंग टूल्स की अलग-अलग पीढ़ियों के आने के बाद डेवलपर्स की कोडिंग गतिविधि और प्रोडक्टिविटी में हुए बदलावों का अध्ययन किया गया।

AI टूल्स के साथ कोडिंग एक्टिविटी में बड़ी वृद्धि

अध्ययन में AI कोडिंग तकनीक के विकास के साथ डेवलपर्स की गतिविधियों में लगातार बढ़ोतरी देखी गई। शुरुआती ऑटो-कम्प्लीट सिस्टम आने के बाद कोडिंग एक्टिविटी में करीब 40 प्रतिशत की वृद्धि हुई। इसके बाद रियल-टाइम में कोड में बदलाव करने वाले सिंक एजेंट्स के साथ यह बढ़ोतरी करीब 140 प्रतिशत तक पहुंच गई। वहीं, खुद कई काम करने वाले असिंक्रोनस AI एजेंट्स के इस्तेमाल के दौरान कोडिंग गतिविधि में लगभग 180 प्रतिशत तक की वृद्धि दर्ज की गई।

ज्यादा कोड बनने के बावजूद आउटपुट उतना नहीं बढ़ा

यहां अध्ययन का सबसे महत्वपूर्ण पहलू सामने आता है। AI की मदद से डेवलपर्स बड़ी मात्रा में कोड तैयार करने लगे, लेकिन इसका पूरा असर तैयार सॉफ्टवेयर के रूप में दिखाई नहीं दिया। शोध के मुताबिक, AI के इस्तेमाल के साथ सॉफ्टवेयर प्रोजेक्ट्स की संख्या में लगभग 50 प्रतिशत और सॉफ्टवेयर रिलीज में करीब 30 प्रतिशत की वृद्धि हुई। यानी कोडिंग गतिविधि में 180 प्रतिशत तक की बढ़ोतरी के मुकाबले अंतिम सॉफ्टवेयर आउटपुट में वृद्धि काफी सीमित रही।

असली चुनौती अब कोड लिखने के बाद शुरू होती है

शोधकर्ताओं के अनुसार, सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट की मुख्य बाधा अब सिर्फ कोड लिखना नहीं रह गई है। AI तेजी से कोड तैयार कर सकता है, लेकिन उसके बाद कई जरूरी प्रक्रियाएं पूरी करनी पड़ती हैं। कोड रिव्यू, टेस्टिंग, अलग-अलग सिस्टम के साथ इंटीग्रेशन, सुरक्षा जांच और अंत में सॉफ्टवेयर को रिलीज करना ऐसे चरण हैं, जिनमें अभी भी मानवीय भागीदारी महत्वपूर्ण बनी हुई है।

इंसानी टीमों की क्षमता बनी बड़ी सीमा

AI द्वारा कोड तैयार करने की रफ्तार और उसे प्रोडक्शन तक पहुंचाने की इंसानी क्षमता के बीच अंतर इस समस्या को और स्पष्ट करता है। यदि किसी टीम को पहले से कई गुना अधिक कोड मिल रहा है, तो उस पूरे कोड की जांच, टेस्टिंग और इंटीग्रेशन के लिए भी अतिरिक्त समय और संसाधनों की जरूरत होगी। ऐसे में केवल कोडिंग की गति बढ़ाने से सॉफ्टवेयर डिलीवरी उसी अनुपात में तेज नहीं हो सकती।

ऐप स्टोर पर बढ़े नए सॉफ्टवेयर और ऐप्स

शोधकर्ताओं ने केवल डेवलपर्स की गतिविधियों का ही अध्ययन नहीं किया, बल्कि Apple App Store, Google Play Store, Chrome Web Store और SourceForge जैसे प्रमुख सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म का भी विश्लेषण किया। रिपोर्ट के मुताबिक, 2025 के मध्य से नए सॉफ्टवेयर और ऐप्स की संख्या में तेज वृद्धि दिखाई देने लगी। यह बदलाव AI कोडिंग एजेंट्स के बढ़ते इस्तेमाल के दौर से भी जुड़ा हुआ है।

ऐप्स की संख्या बढ़ी, लेकिन इस्तेमाल उसी रफ्तार से नहीं

Apple App Store का उदाहरण इस अंतर को समझने में मदद करता है। अध्ययन के अनुसार, AI कोडिंग एजेंट्स के व्यापक इस्तेमाल से पहले प्लेटफॉर्म पर हर महीने करीब 30 हजार नए ऐप रिलीज होते थे। अप्रैल 2026 तक यह संख्या बढ़कर लगभग एक लाख ऐप प्रति माह पहुंच गई। हालांकि, ऐप्स की संख्या में इतनी बड़ी वृद्धि के बावजूद कुल ऐप इस्तेमाल में उसी अनुपात की बढ़ोतरी देखने को नहीं मिली।

AI डेवलपमेंट के अगले चरण में क्या बदलेगा

शोध के निष्कर्ष बताते हैं कि AI की अगली चुनौती केवल तेजी से बेहतर कोड तैयार करना नहीं है। अब जरूरत सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट के पूरे चक्र को अधिक कुशल बनाने की है। यदि AI कोड रिव्यू, टेस्टिंग, इंटीग्रेशन और रिलीज जैसे चरणों में भी भरोसेमंद तरीके से सहायता कर सके, तो कोडिंग प्रोडक्टिविटी और वास्तविक सॉफ्टवेयर आउटपुट के बीच मौजूद अंतर को कम किया जा सकता है। इससे AI आधारित डेवलपमेंट का प्रभाव केवल ज्यादा कोड तक सीमित न रहकर वास्तविक उपयोगी सॉफ्टवेयर तक पहुंच सकता है।

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