- AI कोडिंग टूल्स के उपयोग में तेज़ बढ़ोतरी के कारण 2026 की शुरुआत के कुछ ही महीनों में नियोजित AI बजट खत्म हो गया, जबकि कुल R&D खर्च $3.4B (लगभग 5 ट्रिलियन KRW, साल-दर-साल +9%) के स्तर पर है
- आंतरिक प्रोत्साहन और उपयोग-आधारित लीडरबोर्ड संचालन ने तेज़ अपनाने को बढ़ावा दिया, और खासकर Claude Code का उपयोग आंतरिक अनुमान से आगे निकलकर पिछले साल के अंत से प्रमुख टूल के रूप में उभरा
- Cursor का उपयोग स्थिर रहा, और टूल स्टैक को बढ़ाने के लिए OpenAI Codex के परीक्षण की भी तैयारी हो रही है
- मौजूदा प्रोडक्शन backend code अपडेट्स का लगभग 11% अब AI agents लिख रहे हैं, जिनका उपयोग vehicle dispatch, pricing और bug fixes में हो रहा है
- केवल सहायक टूल्स से आगे बढ़कर अब agent engineers की दिशा में बदलाव होगा, जो coding, testing और deployment संभालेंगे; इससे productivity के साथ engineer की भूमिका में बदलाव और cost pressure भी बढ़ रहा है
AI उपयोग का विस्तार और लागत का दबाव
- Uber में AI कोडिंग टूल्स का उपयोग तेज़ी से बढ़ा है, जिसके चलते 2026 की शुरुआत के कुछ ही महीनों में नियोजित AI बजट पूरा खर्च हो गया
- 2025 में R&D खर्च 3.4 अरब डॉलर तक पहुँच गया, जो 9% की बढ़ोतरी है
- उम्मीद है कि यह आँकड़ा आगे भी बढ़ता रहेगा
- कंपनी के भीतर engineers को Claude Code और Cursor जैसे टूल्स इस्तेमाल करने के लिए सक्रिय रूप से प्रोत्साहित किया गया, और उपयोग-आधारित आंतरिक leaderboard भी चलाया गया
- इस प्रोत्साहन से तेज़ adoption हुआ, लेकिन साथ ही लागत भी बढ़ी
- CTO Praveen Neppalli Naga ने कहा कि खास तौर पर Anthropic के Claude Code का उपयोग कंपनी के आंतरिक अनुमान से अधिक रहा
- Claude Code पिछले साल के अंत से तेज़ी से प्रमुख टूल बन गया
- वहीं Cursor का उपयोग स्थिर बना रहा
- Uber अपने AI टूल स्टैक को और विस्तारित करते हुए OpenAI Codex के परीक्षण की भी तैयारी कर रहा है
- AI का विस्तार productivity का साधन होने के साथ-साथ लागत बढ़ाने वाला कारक भी बन रहा है
AI के जिम्मे बढ़ते development कार्य
- वर्तमान में Uber के प्रोडक्शन backend code updates का लगभग 11% AI agents लिख रहे हैं
- यह अनुपात कुछ ही महीनों में काफ़ी बढ़ा है
- ये सिस्टम vehicle dispatch, pricing और bug fixes जैसे कामों में उपयोग हो रहे हैं
- लंबी अवधि में agent engineers की दिशा में बदलाव आगे बढ़ाया जा रहा है
- यानी सहायक टूल्स से आगे बढ़कर AI systems coding, testing और deployment को पूरी तरह संभालें
- इसमें दूसरे AI टूल्स द्वारा उस प्रक्रिया की निगरानी करने वाली संरचना भी शामिल है
- hiring अभी धीमी नहीं हुई है
- लेकिन जैसे-जैसे AI अधिक काम संभाल रहा है, यह सवाल भी उठ रहा है कि engineers की भूमिका कितनी पीछे चली जाएगी
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