Saulius Lazaravičius, Hostinger में प्रोडक्ट के उपाध्यक्ष – साक्षात्कार श्रृंखला

Saulius Lazaravičius, Hostinger में प्रोडक्ट के उपाध्यक्ष, दो दशकों से अधिक के सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, उद्यमिता, ई‑कॉमर्स और प्रोडक्ट विकास के अनुभव वाले प्रौद्योगिकी और प्रोडक्ट लीडर हैं। उन्होंने सॉफ्टवेयर इंजीनियर के रूप में करियर शुरू किया और फिर एक B2B SaaS कंपनी की सह-स्थापना की, जहाँ उन्होंने शून्य से एक ट्रांसपोर्टेशन मैनेजमेंट प्लेटफ़ॉर्म बनाया। बाद में उन्होंने BARBORA, बाल्टिक के सबसे बड़े ग्रॉसरी ई‑कॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म में से एक, की सॉफ्टवेयर विकास टीम का गठन और नेतृत्व किया, फिर NFQ में शामिल होकर क्रॉस‑फ़ंक्शनल तकनीकी टीमों और क्लाइंट प्रोडक्ट विकास का प्रबंधन किया। Lazaravičius ने 2022 में Hostinger में हेड ऑफ प्रोडक्ट के रूप में काम शुरू किया और 2024 में प्रोडक्ट के उपाध्यक्ष पद पर पदोन्नत हुए, जिससे उनकी ज़िम्मेदारियाँ वेब होस्टिंग और मैनेज्ड वर्डप्रेस से विस्तृत पोर्टफ़ोलियो तक बढ़ गईं, जिसमें कोर इन्फ्रास्ट्रक्चर, VPS, डोमेन, बिज़नेस ईमेल, प्रोडक्ट डिज़ाइन, प्रोडक्ट ग्रोथ और उभरते AI प्रोडक्ट शामिल हैं। उनका हालिया कार्य Hostinger के ईमेल मार्केटिंग ऑफ़र के लॉन्च और विकास तथा ओपन‑सोर्स AI एजेंट्स के लिए मैनेज्ड समाधान की शुरुआत को शामिल करता है।

Hostinger एक लिथुआनिया में स्थापित प्रौद्योगिकी कंपनी है जो पारंपरिक वेब होस्टिंग प्रदाता से विकसित होकर ऑनलाइन व्यवसायों को बनाना, लॉन्च करना और बढ़ाना के लिए एक व्यापक AI‑ड्रिवेन प्लेटफ़ॉर्म बन गई है। 2004 में स्थापित, कंपनी अब 150 से अधिक देशों में 5 मिलियन से अधिक उपयोगकर्ताओं को सेवा देती है और लगभग 900 कर्मचारियों की टीम रखती है। इसका प्रोडक्ट पोर्टफ़ोलियो वेब और क्लाउड होस्टिंग, मैनेज्ड वर्डप्रेस, वर्चुअल प्राइवेट सर्वर (VPS), डोमेन, बिज़नेस ईमेल, ई‑कॉमर्स और AI‑संचालित निर्माण उपकरणों को शामिल करता है। Hostinger ने अपनी रणनीति के केंद्र में AI को बढ़ते हुए स्थान दिया है, जिसमें Hostinger Horizons शामिल है, जो उपयोगकर्ताओं को संवादात्मक AI के माध्यम से वेबसाइट और वेब एप्लिकेशन बनाने और प्रकाशित करने की सुविधा देता है, साथ ही ई‑कॉमर्स, ग्राहक समर्थन और मैनेज्ड AI एजेंट्स के लिए एकीकृत AI क्षमताएँ भी प्रदान करता है।

आपने अपना करियर सॉफ्टवेयर इंजीनियर के रूप में शुरू किया, बाद में विकास टीमों का निर्माण और नेतृत्व किया, और अब Hostinger के कोर इन्फ्रास्ट्रक्चर, VPS, डोमेन, प्रोडक्ट ग्रोथ और ओपन‑सोर्स AI एजेंट्स के लिए मैनेज्ड समाधान सहित व्यापक प्रोडक्ट पोर्टफ़ोलियो की देखरेख करते हैं। इस प्रगति ने यह सोचने के तरीके को कैसे प्रभावित किया है कि डेवलपर्स को केवल कोड जेनरेट करने से आगे AI से वास्तव में क्या चाहिए?

मेरे लिए, सॉफ्टवेयर विकास का सबसे रोचक हिस्सा कभी कोड लिखना नहीं रहा। यह तकनीकी या उपयोगकर्ता समस्या का सही समाधान ढूँढना, एक परिकल्पना बनाना, उसके आसपास कुछ बनाना, और फिर देखना है कि लोग इसे कैसे उपयोग करते हैं और इससे उन्हें क्या लाभ मिलता है।

पहले, डेवलपर का बहुत समय उस प्रक्रिया के दोहराव वाले कार्यों में जाता था: लाइब्रेरी और कोड स्निपेट्स खोजना, विभिन्न हिस्सों को जोड़ना, डिबग करना, परीक्षण करना और छोटे‑छोटे मुद्दों को ठीक करना, इससे पहले कि आप यह सही‑से‑मूल्यांकन कर सकें कि समाधान अच्छा है या नहीं।

AI इस संतुलन को बदल देता है। अब वह दोहराव वाला काम कुछ प्रॉम्प्ट्स से ही किया जा सकता है, जिससे डेवलपर्स को रचनात्मक भाग के लिए अधिक समय मिल जाता है: समस्या को समझना, विभिन्न दृष्टिकोणों का अन्वेषण करना, प्रोडक्ट निर्णय लेना, और वास्तविक उपयोगकर्ता व्यवहार से सीखना।

यहीं पर मैं डेवलपर्स के लिए AI का सबसे बड़ा मूल्य देखता हूँ। यह केवल कोड तेज़ी से जेनरेट करने के बारे में नहीं है। यह अनिवार्य लेकिन कम रोचक कार्यों को हटाने के बारे में है ताकि डेवलपर्स अधिक समय समस्याओं को हल करने में लगा सकें जो वास्तव में मायने रखते हैं।

AI कोडिंग टूल्स ने विचार से कार्यशील कोड तक पहुँचने में लगने वाले समय को नाटकीय रूप से घटा दिया है। क्या आप मानते हैं कि अब डिप्लॉयमेंट और इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रबंधन AI‑सहायता वाले सॉफ़्टवेयर विकास में बड़े बाधा बन रहे हैं?

हाँ, मेरा मानना है कि वे अगली बड़ी बाधा बन रहे हैं।

AI ने विचार से उपयोगी कोड तक पहुँचने का समय बहुत तेज़ कर दिया है। लेकिन एक बार कोड बन जाने के बाद, आपको उसे कहीं रखना, सही ढंग से कॉन्फ़िगर करना, सेवाओं को जोड़ना, डोमेनों और सुरक्षा को संभालना, और एप्लिकेशन को चलाते रहना होता है। यदि इन चरणों को अभी भी कई डैशबोर्ड, दस्तावेज़ पृष्ठ, टर्मिनल और टूल्स के बीच स्विच करना पड़ता है, तो वर्कफ़्लो फिर से धीमा हो जाता है।

हम देख सकते हैं कि डेवलपर्स कोड से प्रोडक्शन तक वही गति चाहते हैं जो वे अब विचार से कोड तक प्राप्त कर रहे हैं। 19,000 से अधिक ग्राहक पहले ही Hostinger Connector का उपयोग कर चुके हैं, लगभग 1,500 इसे दैनिक रूप से उपयोग कर रहे हैं, और वे प्रतिदिन लगभग 30,000 से 40,000 कार्य कर रहे हैं। यह एक मजबूत संकेत है कि डिप्लॉयमेंट और ऑपरेशन्स सीधे AI‑सहायता वाले विकास वर्कफ़्लो में शामिल हो रहे हैं।

Hostinger कहता है कि Connector पहले ही प्रतिदिन 30,000 से 40,000 कार्यों को प्रोसेस कर रहा है वेबसाइटों और सेवाओं में। डेवलपर्स वास्तव में प्रोडक्शन में AI एजेंट्स से क्या करने को कह रहे हैं, और क्या इन उपयोग पैटर्न ने आपको आश्चर्यचकित किया है?

डेवलपर्स Connector को सीधे उन टूल्स से उपयोग करते हैं जिनमें वे पहले से काम कर रहे होते हैं, जैसे VS Code, Antigravity, और Cursor। यह बदलाव महत्वपूर्ण है क्योंकि यह इन्फ्रास्ट्रक्चर कार्यों को विकास प्रवाह में लाता है, बजाय इसके कि डेवलपर्स को अलग‑अलग डैशबोर्ड के बीच कूदना पड़े।

हमारे द्वारा देखे जा रहे सबसे स्पष्ट उपयोग मामलों में से एक डिप्लॉयमेंट है। 14,600 से अधिक विशिष्ट वेबसाइटें पहले ही MCP के माध्यम से डिप्लॉय हो चुकी हैं, और पिछले महीने में साप्ताहिक डिप्लॉयमेंट लगभग 300% बढ़े हैं।

डिप्लॉयमेंट के अलावा, एजेंट्स Connector का उपयोग डोमेनों और DNS, वेबसाइट फ़ाइलों, सर्वर संसाधनों, फ़ायरवॉल नियमों, SSH कुंजियों, ई‑कॉमर्स कार्यों, ईमेल अभियानों और अन्य Hostinger सेवाओं को प्रबंधित करने के लिए करते हैं। व्यावहारिक रूप से, इसका मतलब है कि एक एजेंट प्रोजेक्ट बनाने में मदद करने से लेकर उसे ऑनलाइन लाने और उसके आसपास की सेवाओं को प्रबंधित करने तक जा सकता है।

AI एजेंट को कोड लिखने की अनुमति देने और उसे DNS रिकॉर्ड, फ़ायरवॉल नियम, SSH कुंजियों या सर्वर कॉन्फ़िगरेशन बदलने की अनुमति देने में एक महत्वपूर्ण अंतर है। जब एजेंट्स को इस स्तर का ऑपरेशनल नियंत्रण दिया जाता है, तो कौन से नए सुरक्षा उपाय आवश्यक हो जाते हैं?

मुख्य अंतर यह है कि एजेंट अब केवल सुझाव नहीं दे रहा है; वह लाइव सिस्टम में वास्तविक परिवर्तन कर रहा है, इसलिए सुरक्षा और नियंत्रण बहुत अधिक महत्वपूर्ण हो जाते हैं।

इसका मतलब है कि एजेंट्स को स्पष्ट अनुमति सीमाएँ, सुरक्षित एक्सेस, और उनके द्वारा किए गए कार्यों की दृश्यता चाहिए। लेकिन आदर्श रूप में, डेवलपर्स को यह सारी जटिलता स्वयं प्रबंधित नहीं करनी चाहिए।

यह वही दृष्टिकोण है जिसे हम Hostinger Connector और हमारे एजेंट प्लेटफ़ॉर्म के साथ अपना रहे हैं। प्लेटफ़ॉर्म एजेंट के आसपास इन्फ्रास्ट्रक्चर, एक्सेस और सुरक्षा परतों को संभालता है, जिससे डेवलपर्स यह परिभाषित करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं कि वे अपने एजेंट्स से क्या करवाना चाहते हैं, न कि नीचे की सभी चीज़ों को कॉन्फ़िगर और बनाए रखने में।

“Vibe coding” ने सॉफ़्टवेयर विकास को उन लोगों के लिए सुलभ बना दिया है जिनके पास इन्फ्रास्ट्रक्चर या DevOps का सीमित ज्ञान हो सकता है। जब ऐसे उपयोगकर्ता एजेंट्स के माध्यम से एप्लिकेशन डिप्लॉय करना शुरू करते हैं, जबकि वे अंतर्निहित सिस्टम को पूरी तरह नहीं समझते, तो क्या होता है?

मेरा मानना है कि यह जिम्मेदारी प्लेटफ़ॉर्म पर अधिक आती है, न कि उपयोगकर्ता पर। यदि AI अधिक लोगों को सॉफ़्टवेयर बनाने में सक्षम बनाता है, तो हम यह नहीं उम्मीद कर सकते कि सभी को इन्फ्रास्ट्रक्चर विशेषज्ञ भी बनना पड़े।

प्लेटफ़ॉर्म को नीचे की जटिलता, जैसे सुरक्षा, बैकअप, मॉनिटरिंग, संसाधन सीमाएँ और समझदार डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स, को संभालना चाहिए। उपयोगकर्ताओं को उच्च स्तर पर क्या हो रहा है, समझना चाहिए, लेकिन उन्हें सुरक्षित रूप से एप्लिकेशन ऑनलाइन लाने के लिए गहरी DevOps जानकारी की आवश्यकता नहीं होनी चाहिए।

हमने AI एजेंट्स के साथ पहले ही समान पैटर्न देखा है। Managed OpenClaw जैसे उत्पादों के साथ, कई उपयोगकर्ताओं के लिए चुनौती यह नहीं थी कि एजेंट क्या कर सकता है, बल्कि इसे विश्वसनीय रूप से चलाने के लिए आवश्यक सब कुछ: होस्टिंग, कॉन्फ़िगरेशन, API कुंजियाँ, सुरक्षा और रखरखाव। इस सेटअप बोझ को हटाने से तकनीक अधिक सुलभ हो गई।

मेरा मानना है कि इन्फ्रास्ट्रक्चर भी इसी तरह काम करेगा। उपयोगकर्ता यह पर ध्यान केंद्रित कर सकें कि वे क्या बनाना चाहते हैं, जबकि प्लेटफ़ॉर्म पृष्ठभूमि में अधिक ऑपरेशनल जटिलता को सुरक्षित रूप से संभालता रहे।

एक AI एजेंट को इन्फ्रास्ट्रक्चर को विश्वसनीय रूप से संचालित करने के लिए, उसे परिवेश के बारे में कितना संदर्भ चाहिए, जैसे निर्भरताएँ, सर्वर संसाधन, सुरक्षा नीतियां, क्रेडेंशियल्स, और पिछले कॉन्फ़िगरेशन परिवर्तन?

एक एजेंट को पर्याप्त संदर्भ चाहिए ताकि वह न केवल कार्य को समझे, बल्कि उसके आसपास के वातावरण को भी समझे।

DNS रिकॉर्ड बदलना, सर्वर को रीस्टार्ट करना, या नया संस्करण डिप्लॉय करना जैसी साधारण कार्रवाई सिस्टम के अन्य हिस्सों को प्रभावित कर सकती है। इसलिए एजेंट को उन संसाधनों के बारे में संरचित जानकारी तक पहुँच होनी चाहिए जिनपर वह काम कर रहा है: क्या डिप्लॉय किया गया है, क्या उस पर निर्भर है, कौन से संसाधन उपलब्ध हैं, एजेंट को कौन‑सी अनुमतियाँ हैं, और पहले क्या हुआ था।

साथ ही, अधिक संदर्भ का मतलब असीमित एक्सेस नहीं होना चाहिए। एजेंट को केवल वही जानकारी और अनुमतियाँ मिलनी चाहिए जो उसे कार्य को सुरक्षित रूप से पूरा करने के लिए आवश्यक हैं। केवल इसलिए एजेंट को अत्यधिक एक्सेस देना कि अधिक संदर्भ उसे अधिक समझदार बना सकता है, सही समझौता नहीं होगा।

मानव अनुमोदन कहाँ अनिवार्य रहना चाहिए? क्या कुछ इन्फ्रास्ट्रक्चर कार्यों के ऐसे वर्ग हैं जिन्हें आप मानते हैं कि AI एजेंट्स स्वायत्त रूप से कर सकते हैं और अन्य जिन्हें हमेशा स्पष्ट मानव अनुमोदन की आवश्यकता होगी?

मेरा मानना है कि AI एजेंट्स काफी हद तक स्वयं काम कर सकते हैं, बशर्ते सिस्टम शुरू से ही सही तरीके से कॉन्फ़िगर किया गया हो।

एक एजेंट पर सब कुछ करने के भरोसे के बजाय, विभिन्न एजेंट्स के अलग‑अलग ज़िम्मेदारियाँ हो सकती हैं। एक कोडिंग और डिप्लॉयमेंट संभाल सकता है, दूसरा परिणाम का परीक्षण कर सकता है, तीसरा सिस्टम की निगरानी कर अलर्ट दे सकता है, और दूसरा समस्या होने पर उसे एस्केलेट कर सकता है।

ऐसे सेटअप में, मानव को हर व्यक्तिगत कार्रवाई को मंजूरी देने की जरूरत नहीं है। उनका रोल पूरे एजेंट सिस्टम की देखरेख करना है: नियम निर्धारित करना, सही अनुमतियाँ सेट करना, एजेंट्स के सहयोग को मॉनिटर करना, और समय‑समय पर सेटअप को सुधारते रहना।

इसलिए मेरे लिए मुख्य प्रश्न यह नहीं है कि कौन‑सी व्यक्तिगत कार्रवाइयों को हमेशा मानव अनुमोदन चाहिए, बल्कि यह है कि क्या संपूर्ण सिस्टम को सही जाँच, ज़िम्मेदारियों और एस्केलेशन पाथ्स के साथ डिजाइन किया गया है।

जैसे‑जैसे विकास पर्यावरण एप्लिकेशन डिप्लॉयमेंट, डोमेनों का प्रबंधन, सर्वर कॉन्फ़िगरेशन और बाहरी सेवाओं के नियंत्रण के इंटरफ़ेस बनते जा रहे हैं, क्या आप मानते हैं कि पारंपरिक IDE, DevOps प्लेटफ़ॉर्म और क्लाउड मैनेजमेंट कंसोल के बीच की सीमाएँ समाप्त हो जाएँगी?

मैं उम्मीद करता हूँ कि सीमाएँ काफी हद तक धुंधली हो जाएँगी, हालांकि मेरा मानना नहीं है कि हर विशेषीकृत इंटरफ़ेस समाप्त हो जाएगा।

आज, डेवलपर्स अक्सर एक एप्लिकेशन को प्रोडक्शन में लाने के लिए IDE, होस्टिंग डैशबोर्ड, डोमेन पैनल, टर्मिनल और कई बाहरी सेवाओं के बीच घूमते हैं। AI एजेंट्स इन कई चरणों को जोड़ सकते हैं और उन्हें उस पर्यावरण में ला सकते हैं जहाँ डेवलपर पहले से काम कर रहा है।

इसका मतलब यह नहीं है कि डैशबोर्ड या क्लाउड मैनेजमेंट टूल्स समाप्त हो जाएंगे। वे गहरी कॉन्फ़िगरेशन और निगरानी के लिए अभी भी उपयोगी रहेंगे। लेकिन कई दैनिक कार्यों के लिए, डेवलपर्स को अब यह नहीं सोचना पड़ेगा कि अगला कौन‑सा इंटरफ़ेस खोलना है।

अनुभव अधिकतर उस कार्य के बारे में हो जाता है जिसे आप पूरा करना चाहते हैं, न कि इस बारे में कि पारंपरिक रूप से कौन‑सा टूल उस कार्य का मालिक है।

AI एजेंट्स इन्फ्रास्ट्रक्चर परिवर्तन मनुष्यों से बहुत तेज़ी से कर सकते हैं, लेकिन वे मशीन की गति से गलतियाँ भी कर सकते हैं। जैसे ऑडिट ट्रेल, रोलबैक मैकेनिज़्म, अनुमति सीमाएँ और निरंतर मॉनिटरिंग जैसी क्षमताएँ एजेंटिक विकास के परिपक्व होने पर कितनी महत्वपूर्ण हो जाएँगी?

जैसे ही एजेंट्स अधिक ऑपरेशनल कार्य संभालेंगे, ये क्षमताएँ अनिवार्य हो जाएँगी।

AI इंसान की तुलना में इन्फ्रास्ट्रक्चर परिवर्तन बहुत तेज़ी से कर सकता है, जो तब उपयोगी होता है जब सब कुछ सही चलता है। लेकिन वही गति गलतियों को भी तेज़ी से फैलने का कारण बन सकती है। इसलिए उपयोगकर्ताओं को यह जानना आवश्यक है कि क्या बदला, एजेंट को क्या एक्सेस की अनुमति थी, और अगर कुछ गड़बड़ हो तो कैसे पुनः प्राप्त किया जाए।

ऑडिट ट्रेल, अनुमति सीमाएँ, मॉनिटरिंग और रोलबैक मैकेनिज़्म ही इस प्रकार की ऑटोमेशन को भरोसेमंद बनाते हैं।

जैसे ही एजेंट्स अधिक सक्षम होते हैं, मुझे लगता है कि इन सुरक्षा उपायों की गुणवत्ता एजेंट की बुद्धिमत्ता जितनी ही महत्वपूर्ण होगी।

आगे देखते हुए, क्या आपको लगता है कि जीतने वाले AI विकास प्लेटफ़ॉर्म वे होंगे जिनके पास सबसे अच्छे कोडिंग मॉडल हों, या प्रतिस्पर्धात्मक लाभ अधिकतर एजेंट्स को इन्फ्रास्ट्रक्चर, टूल्स, संगठनात्मक संदर्भ और प्रोडक्शन सिस्टम तक सुरक्षित पहुँच देने से आएगा?

कोडिंग मॉडल की गुणवत्ता अभी भी मायने रखेगी, लेकिन मेरा मानना नहीं है कि वह अकेले पर्याप्त होगी।

एक बार मॉडल कोड जेनरेट करने में अच्छे हो जाएँ, तो बड़ा सवाल यह बन जाता है कि आगे क्या होता है। क्या एजेंट एप्लिकेशन को डिप्लॉय कर सकता है? क्या वह सही सेवाओं को जोड़ सकता है, वातावरण को समझ सकता है, सुरक्षित रूप से परिवर्तन कर सकता है, और यह सत्यापित कर सकता है कि सब कुछ काम कर रहा है?

यहीं पर इन्फ्रास्ट्रक्चर एक्सेस, टूल्स, अनुमतियाँ और संदर्भ बहुत अधिक महत्वपूर्ण हो जाते हैं।

मेरा मानना है कि सबसे मजबूत AI विकास प्लेटफ़ॉर्म अच्छे मॉडल को कोड के आसपास के सिस्टम तक सुरक्षित पहुँच के साथ जोड़ेंगे। वास्तविक मूल्य केवल किसी को सॉफ़्टवेयर तेज़ी से लिखने में मदद करना नहीं है, बल्कि उन्हें विचार से कार्यशील प्रोडक्ट तक कम चरणों में पहुँचाने में मदद करना है।

उत्कृष्ट साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठकों को यदि उपलब्ध विभिन्न होस्टिंग समाधान के बारे में अधिक जानना है तो कृपया Hostinger पर जाएँ।