Des leaders technologiques indiens discutent des défis de mise à l'échelle de l'IA

Les entreprises technologiques indiennes naviguent dans les complexités de la mise à l'échelle des produits d'intelligence artificielle (IA) pour une vaste base d'utilisateurs qui dépendent de smartphones économiques, prennent en charge plusieurs langues et connaissent des connexions réseau incohérentes.

Lors du The CTO Summit 2026 d'Inc42 à Bengaluru, des dirigeants d'entreprises de premier plan telles que ShareChat, Moj, Meesho, Rapido et Shadowfax ont partagé leurs stratégies pour surmonter ces obstacles à l'adoption. Les discussions ont couvert diverses applications, des assistants d'achat à commande vocale aux outils pour le personnel de livraison.

L'évolution rapide des modèles d'IA présente un défi constant, nécessitant une infrastructure qui permet aux entreprises de changer de fournisseur sans refonte coûteuse des applications. Nitin Jain, CTO de ShareChat et Moj, a déconseillé le verrouillage propriétaire, soulignant l'accent mis par ShareChat sur une infrastructure flexible pour le changement de modèle et l'évaluation des performances.

Les contraintes spécifiques à l'Inde ont considérablement façonné le développement technologique. Les utilisateurs étant souvent sur des téléphones de milieu de gamme et avec une bande passante limitée, les entreprises doivent prendre en charge de nombreuses langues et offrir des expériences compétitives malgré un potentiel de monétisation plus faible. Cela a conduit à des investissements substantiels dans le traitement des données et les systèmes de recommandation.

Meesho a introduit Vaani, un assistant d'achat vocal conçu pour simplifier la découverte de produits, en particulier pour les utilisateurs ayant une faible littératie numérique. L'entreprise a signalé une augmentation de 22% des conversions chez les utilisateurs de Vaani dans certaines régions et explore l'IA sur appareil pour gérer les coûts.

Rapido a développé des couches logicielles permettant l'utilisation et la gestion de divers modèles d'IA. Shadowfax utilise l'IA pour améliorer la correspondance d'adresses et la précision de la localisation, dans le but de réduire les retards de livraison et les coûts associés.