рм╢рм┐рмХрнНрм╖рм╛
рм╕рнНрн▒рм╛рм╕рнНрмернНрнЯ
Hemant Taneja: AI Bubble Is Good, India Must Lean Into Applied AI

Hemant Taneja: AI Bubble Is Good, India Must Lean Into Applied AI

General Catalyst CEO Hemant Taneja says the AI тАЬbubbleтАЭ is mobilising talent and capital, accelerating long-term transformation. He believes IndiaтАЩs biggest opportunity lies in applied AI, enterprise transformation, and sectoral leapfrogging.

Artificial Intelligence may appear overheated, but that is not necessarily a bad thing, says Hemant Taneja, CEO ofGeneral Catalyst. Speaking at theIndia Today AI Summit 2026, Taneja described AI as a transformative force and argued that even if the current surge resembles a bubble, it is laying the foundation for lasting global change.

“Bubbles are very good,” he remarked, explaining that they mobilise capital and talent toward solving important problems. While some investments may fail, he believes the long-term outcome will be the creation of groundbreaking companies that reshape industries.

Research vs Applied AI

Taneja drew a clear distinction between foundational AI research and the applied AI layer. Investment in foundational models continues due to the promise of future breakthroughs beyond current language and token-prediction systems. However, he admitted that it remains uncertain when such research will consistently translate into profitable businesses.

In contrast, applied AI is already generating measurable impact. According to Taneja, enterprises have begun shifting labour spend into AI-driven productivity. AI tools are evolving rapidly — from assisting with faster coding to autonomously generating functional software components. This shift dramatically reduces development timelines, improving margins and value creation.

Beyond programming, transformations are occurring across departments such as customer support, marketing, and sales. “Every department is going through that kind of transformation,” he noted.

Making Enterprises AI-Native

For Taneja, the real opportunity lies not just in building AI products but in transforming enterprises themselves. He emphasized the need to make companies AI-native at their core.

Using healthcare as an example, he described a future where hospitals combine human professionals with AI-driven digital agents whose marginal costs approach zero over time. Such transformation, he argued, requires fundamentally rethinking business models rather than merely adding AI tools to existing systems.

India’s Position in the AI Race

Taneja acknowledged that India lags in foundational model development and infrastructure compared to global leaders. However, he sees immense promise in applied AI.

He highlighted India’s strong IT services ecosystem and forward-deployed engineering talent — skills that are critical for building applied AI solutions tailored to real-world customer problems. According to him, India’s workforce is well-positioned to shift from traditional digital transformation to AI-led structural problem-solving.

Rather than focusing solely on building repeatable minimum viable products, founders should deeply understand evolving AI capabilities and apply them directly to solving complex customer challenges.

Leapfrogging in Healthcare and Agriculture

Taneja expressed optimism about India’s potential to leapfrog legacy systems, particularly in healthcare and agriculture.

In healthcare, building AI-native systems from scratch could help India design scalable solutions for over a billion people — solutions that could later be exported globally.

In agriculture, he described the sector as “the last manufacturing process we leave for the elements.” AI combined with robotics and control systems could optimise yield, quality, and efficiency, transforming food production at scale.

Will AI Cut Jobs?

Addressing concerns about job displacement, Taneja acknowledged that AI adoption will impact tasks and roles. However, he warned that resisting AI would leave businesses uncompetitive.

The solution, he argued, is proactive reskilling. India’s digital-native generation must embrace AI, integrate it into their workflows, and enhance productivity rather than fear disruption.

Final Advice to Founders

Taneja’s closing message to Indian entrepreneurs was clear:Lean into AI, learn it, internalise it, and use it to solve meaningful problems.

For him, India’s AI future will not depend on winning the foundational model race but on building applied AI solutions that improve lives and scale globally. The opportunity is vast — but only for those willing to embrace transformation.

Latest News
рмЕрмЧрм╖рнНрмЯрм░рнБ рмнрнБрммрмирнЗрм╢рнНрн▒рм░ рммрм┐рморм╛рмирммрмирнНрмжрм░рм░рнЗ рмирнВрмЖ рмЖрмирнНрмдрм░рнНрмЬрм╛рмдрнАрнЯ рмЧрмормирм╛рмЧрморми  рммрнНрнЯрммрм╕рнНрмерм╛, рмХрнЗрммрм│ рм░рм╛рмдрм┐рм░рнЗ рморм┐рм│рм┐рмм рммрм┐рмжрнЗрм╢ рмпрм╛рмдрнНрм░рм╛ рм╕рнБрммрм┐рмзрм╛

рмЕрмЧрм╖рнНрмЯрм░рнБ рмнрнБрммрмирнЗрм╢рнНрн▒рм░ рммрм┐рморм╛рмирммрмирнНрмжрм░рм░рнЗ рмирнВрмЖ рмЖрмирнНрмдрм░рнНрмЬрм╛рмдрнАрнЯ рмЧрмормирм╛рмЧрморми...

рмЕрмЧрм╖рнНрмЯ рморм╛рм╕рм░рнБ рмнрнБрммрмирнЗрм╢рнНрн▒рм░рм░ рммрм┐рмЬрнБ рмкрмЯрнНрмЯрмирм╛рнЯрмХ рмЖрмирнНрмдрм░рнНрмЬрм╛рмдрнАрнЯ рмм...

рммрм┐рмирм╛ рм╕рморнНрмкрмдрнНрмдрм┐ рмУ рмЬрм╛рморм┐рмирмжрм╛рм░рм░рнЗ рморм┐рм│рм┐рмм рм╢рм┐рмХрнНрм╖рм╛ рмЛрмг: PNBрм░ PM-рммрм┐рмжрнНрнЯрм╛рм▓рмХрнНрм╖рнНрморнА рмпрнЛрмЬрмирм╛рм░рнЗ рмЙрмЪрнНрмЪрм╢рм┐рмХрнНрм╖рм╛рм░ рм╕рнНрн▒рмкрнНрми рмкрнВрм░рмг

рммрм┐рмирм╛ рм╕рморнНрмкрмдрнНрмдрм┐ рмУ рмЬрм╛рморм┐рмирмжрм╛рм░рм░рнЗ рморм┐рм│рм┐рмм рм╢рм┐рмХрнНрм╖рм╛...

рмЙрмЪрнНрмЪрм╢рм┐рмХрнНрм╖рм╛ рмкрм╛рмЗрмБ рммрмврм╝рнБрмерм┐рммрм╛ рмЦрм░рнНрмЪрнНрмЪ рмЕрмирнЗрмХ рмкрм░рм┐рммрм╛рм░рмЩрнНрмХ рмкрм╛рмЗ...

рм╕рм░рмХрм╛рм░рнА рмХрм▓рнЗрмЬ рмкрнНрм░рм┐рмирнНрм╕рм┐рмкрм╛рм▓рмЩрнНрмХрмарм╛рм░рнБ рмЕрмгрм╢рм┐рмХрнНрм╖рмХ рмирм┐рмпрнБрмХрнНрмдрм┐ рмХрнНрм╖рмормдрм╛ рмкрнНрм░рмдрнНрнЯрм╛рм╣рм╛рм░ рмХрм▓рнЗ рм░рм╛рмЬрнНрнЯ рм╕рм░рмХрм╛рм░

рм╕рм░рмХрм╛рм░рнА рмХрм▓рнЗрмЬ рмкрнНрм░рм┐рмирнНрм╕рм┐рмкрм╛рм▓рмЩрнНрмХрмарм╛рм░рнБ рмЕрмгрм╢рм┐рмХрнНрм╖рмХ рмирм┐рмпрнБрмХрнНрмдрм┐ рмХрнНрм╖рмормдрм╛...

рмЙрмЪрнНрмЪрм╢рм┐рмХрнНрм╖рм╛ рмЕрмирнБрм╖рнНрмарм╛рмирмЧрнБрмбрм╝рм┐рмХрм░рнЗ рмирм┐рмпрнБрмХрнНрмдрм┐ рмкрнНрм░рмХрнНрм░рм┐рнЯрм╛рмХрнБ рмЕ...

рмПрм╕рнНтАМрм╕рм┐рммрм┐рм░рнЗ тАШрморм╣рм╛рмкрнНрм░рнЯрм╛рмгтАЩ рм╕рнЗрммрм╛ рм╕рмЩрнНрмХрмЯ: рм╢рммрммрм╛рм╣рнА рмЧрм╛рмбрм╝рм┐ рмЕрмнрм╛рммрм░рнБ рммрнЗрм╕рм░рмХрм╛рм░рнА рмЖрморнНрммрнБрм▓рм╛рмирнНрм╕ рмнрм░рм╕рм╛рм░рнЗ рмЧрм░рм┐рмм рмкрм░рм┐рммрм╛рм░

рмПрм╕рнНтАМрм╕рм┐рммрм┐рм░рнЗ тАШрморм╣рм╛рмкрнНрм░рнЯрм╛рмгтАЩ рм╕рнЗрммрм╛ рм╕рмЩрнНрмХрмЯ: рм╢рммрммрм╛рм╣рнА рмЧрм╛рмбрм╝рм┐...

рмУрмбрм╝рм┐рм╢рм╛рм░ рм╕рммрнБрмарм╛рм░рнБ рммрмбрм╝ рм░рнЗрмлрм░рм╛рм▓рнН рм╣рм╕рнНрмкрм┐рмЯрм╛рм▓ рмХрмЯрмХрм╕рнНрмерм┐рмд рмПрм╕рнНрм╕...

рмУрмбрм╝рм┐рм╢рм╛рм░рнЗ рмХрнЛрмнрм┐рмбрнН рмЖрмХрнНрм░рм╛рмирнНрмд рм╕рмВрмЦрнНрнЯрм╛ рнйрм░рнЗ рмкрм╣рмЮрнНрмЪрм┐рм▓рм╛, рмкрм░рм┐рм╕рнНрмерм┐рмдрм┐ рмирм┐рнЯрмирнНрмдрнНрм░рмгрм░рнЗ: рмЬрмирм╕рнНрн▒рм╛рм╕рнНрмернНрнЯ рмирм┐рм░рнНрмжрнНрмжрнЗрм╢рмХ

рмУрмбрм╝рм┐рм╢рм╛рм░рнЗ рмХрнЛрмнрм┐рмбрнН рмЖрмХрнНрм░рм╛рмирнНрмд рм╕рмВрмЦрнНрнЯрм╛ рнйрм░рнЗ рмкрм╣рмЮрнНрмЪрм┐рм▓рм╛,...

рмУрмбрм╝рм┐рм╢рм╛рм░рнЗ рмХрнЛрмнрм┐рмбрнН-рнзрнп рморм╛рморм▓рм╛рмХрнБ рмирнЗрмЗ рмЬрмирм╕рнНрн▒рм╛рм╕рнНрмернНрнЯ рммрм┐рмнрм╛рмЧ рмк...

рмлрм╛рм╖рнНрмЯ-рмЯрнНрм░рм╛рмХрнН рмХрнЛрм░рнНрмЯрм░рнЗ рм╣рнЗрмм рмкрнЗрмкрм░ рм▓рм┐рмХрнН рморм╛рморм▓рм╛рм░ рм╢рнБрмгрм╛рмгрм┐: рмкрнНрм░рмзрм╛рмирмормирнНрмдрнНрм░рнАрмЩрнНрмХ рммрмбрм╝ рмирм┐рм╖рнНрмкрмдрнНрмдрм┐

рмлрм╛рм╖рнНрмЯ-рмЯрнНрм░рм╛рмХрнН рмХрнЛрм░рнНрмЯрм░рнЗ рм╣рнЗрмм рмкрнЗрмкрм░ рм▓рм┐рмХрнН рморм╛рморм▓рм╛рм░...

рм░рм╛рмЬрмзрм╛рмирнА рмжрм┐рм▓рнНрм▓рнАрм░ рмЬрмирнНрмдрм░рмормирнНрмдрм░рм░рнЗ рмЫрм╛рмдрнНрм░рмЫрм╛рмдрнНрм░рнАрмЩрнНрмХ рммрм┐рм░рнЛрмз...

рмПрм╕рнНтАМрм╕рм┐рммрм┐ рморнЗрмбрм┐рмХрм╛рм▓рм░рнЗ рмжрнБрм░рнНрм▓рмн рм╕рм░рнНрмЬрм░рнАрм░ рм╕рмлрм│рмдрм╛: CAH рм░рнЛрмЧрнАрмЩрнНрмХрнБ рморм┐рм│рм┐рм▓рм╛ рм╕рм╛рмзрм╛рм░рмг рмЬрнАрммрмирм░ рмирнВрмЖ рмЖрм╢рм╛

рмПрм╕рнНтАМрм╕рм┐рммрм┐ рморнЗрмбрм┐рмХрм╛рм▓рм░рнЗ рмжрнБрм░рнНрм▓рмн рм╕рм░рнНрмЬрм░рнАрм░ рм╕рмлрм│рмдрм╛: CAH...

рмХрмЯрмХрм░ рмПрм╕рнНрм╕рм┐рммрм┐ рморнЗрмбрм┐рмХрм╛рм▓ рмХрм▓рнЗрмЬ рмУ рм╣рм╕рнНрмкрм┐рмЯрм╛рм▓ рмкрнБрмгрм┐рмерм░рнЗ рмЪрм┐рмХрм┐рмд...

тАЬрм╕рнЗрморм╛рмирнЗ рмжрнЗрм╢рм░ рмнрммрм┐рм╖рнНрнЯрмд, рм╢рмдрнНрм░рнБ рмирнБрм╣рмирнНрмдрм┐тАЭ; рмзрм░рнНрморнЗрмирнНрмжрнНрм░ рмкрнНрм░рмзрм╛рмирмЩрнНрмХ рмЗрм╕рнНрмдрмлрм╛ рмжрм╛рммрм┐ рмХрм▓рнЗ рм╕рнЛрмирм┐рмЖ рмЧрм╛рмирнНрмзрнА

тАЬрм╕рнЗрморм╛рмирнЗ рмжрнЗрм╢рм░ рмнрммрм┐рм╖рнНрнЯрмд, рм╢рмдрнНрм░рнБ рмирнБрм╣рмирнНрмдрм┐тАЭ; рмзрм░рнНрморнЗрмирнНрмжрнНрм░...

рмжрнЗрм╢рммрнНрнЯрм╛рмкрнА рмирм┐рмЯрнН рмкрм░рнАрмХрнНрм╖рм╛ рммрм┐рммрм╛рмж рмУ рм╢рм┐рмХрнНрм╖рм╛ рммрнНрнЯрммрм╕рнНрмерм╛рмХрнБ рми...

рмЧрмЬрмкрмдрм┐ рморнЛрм╣рмирм╛ рм╕рм┐рмПрмЪрнНтАМрм╕рм┐рм░рнЗ рмЦрнЛрм▓рм╛рм░рнЗ рмкрмбрм╝рм┐рм░рм╣рм┐рмЫрм┐ рмФрм╖рмз, рморм┐рмЖрмж рмкрнВрм░рнНрмгрнНрмг рмУ рммрнНрнЯрммрм╣рм╛рм░рмпрнЛрмЧрнНрнЯ рморнЗрмбрм┐рм╕рм┐рмирнН рморм┐рм│рм┐рммрм╛ рмкрм░рнЗ рмдрмжрмирнНрмд рмирм┐рм░рнНрмжрнНрмжрнЗрм╢

рмЧрмЬрмкрмдрм┐ рморнЛрм╣рмирм╛ рм╕рм┐рмПрмЪрнНтАМрм╕рм┐рм░рнЗ рмЦрнЛрм▓рм╛рм░рнЗ рмкрмбрм╝рм┐рм░рм╣рм┐рмЫрм┐ рмФрм╖рмз,...

рмЧрмЬрмкрмдрм┐ рмЬрм┐рм▓рнНрм▓рм╛рм░ рморнЛрм╣рмирм╛ рмХрморнНрнЯрнБрмирм┐рмЯрм┐ рм╣рнЗрм▓рнНрме рм╕рнЗрмгрнНрмЯрм░ (рм╕рм┐рмПрмЪрнНрм╕...

рнй рмжрм┐рмирм┐рмЖ рмУрмбрм╝рм┐рм╢рм╛ рмЧрм╕рнНрмдрм░рнЗ рмЖрм╕рм┐рммрнЗ рм░рм╛рм╖рнНрмЯрнНрм░рмкрмдрм┐ рмжрнНрм░рнМрмкрмжрнА рморнБрм░рнНрморнБ; рмЕрмЧрм╖рнНрмЯ рнйрм░рнЗ рмнрнБрммрмирнЗрм╢рнНрн▒рм░рм░рнЗ рмкрм╣рмЮрнНрмЪрм┐рммрнЗ

рнй рмжрм┐рмирм┐рмЖ рмУрмбрм╝рм┐рм╢рм╛ рмЧрм╕рнНрмдрм░рнЗ рмЖрм╕рм┐рммрнЗ рм░рм╛рм╖рнНрмЯрнНрм░рмкрмдрм┐...

рм░рм╛рм╖рнНрмЯрнНрм░рмкрмдрм┐ рмжрнНрм░рнМрмкрмжрнА рморнБрм░рнНрморнБ рмЖрм╕рмирнНрмдрм╛ рмЕрмЧрм╖рнНрмЯ рнйрм░рнБ рнл рмдрм╛рм░рм┐рмЦ...

Breaking News
рмХрнНрн▒рм╛рм░рнНрмЯрм░рмлрм╛рмЗрмирм╛рм▓рнНтАМ рмкрнВрм░рнНрммрм░рнБ рмЗрмВрм▓рмгрнНрмб-рмирм░рн▒рнЗ рмкрнНрм░рмзрм╛рмирмормирнНрмдрнНрм░рнАрмЩрнНрмХ рмЬрм░рнНрм╕рм┐ рмЕрмжрм│рммрмжрм│, рмлрнБрмЯрммрм▓рнНтАМрмХрнБ рмирнЗрмЗ рмормЬрм╛рмжрм╛рм░ рмХрмерм╛рммрм╛рм░рнНрмдрнНрмдрм╛ рмЖрморнЗрм░рм┐рмХрм╛ рмЙрмкрм░рнЗ рмЪрнБрмХрнНрмдрм┐ рмЙрм▓рнНрм▓рмВрмШрмирм░ рмЕрмнрм┐рмпрнЛрмЧ рмЖрмгрм┐рм▓рнЗ рмЗрм░рм╛рми рм╕рмВрм╕рмж рммрм╛рмЪрм╕рнНрмкрмдрм┐; рмХрм╣рм┐рм▓рнЗ- тАШрмжрм╛рмжрм╛рмЧрм┐рм░рм┐рм░ рмпрнБрмЧ... рмжрнМрм╕рм╛ рмжрнБрм░рнНрмШрмЯрмгрм╛ рмкрм░рнЗ рмжрм┐рм▓рнНрм▓рнА-рморнБрморнНрммрм╛рмЗ рмПрмХрнНрм╕рмкрнНрм░рнЗрм╕рн▒рнЗрм░ рм╕рнБрм░рмХрнНрм╖рм╛ рмпрм╛рмЮрнНрмЪ рмХрм▓рнЗ рмирнАрмдрм┐рми рмЧрмбрм╝рмХрм░рнА рмнрнБрммрмирнЗрм╢рнНрн▒рм░ рмХрнЛрм░рнНрмЯрмХрнБ рммрнЛрморм╛ рмзрмормХ: рмЪрм╛рм▓рм┐рмЫрм┐ рммрнНрнЯрм╛рмкрмХ рмдрм▓рм╛рм╕рм┐, рморнБрмдрнЯрми рммрнЛрморм╛ рмирм┐рм╖рнНрмХрнНрм░рм┐рнЯрмХрм░рмг рм╕рнНрмХрнНрн▒рм╛рмбрнН рмХрнНрн▒рм╛рм░рнНрмЯрм░рмлрм╛рмЗрмирм╛рм▓рнНтАМ рмкрнВрм░рнНрммрм░рнБ рмЗрмВрм▓рмгрнНрмб-рмирм░рн▒рнЗ рмкрнНрм░рмзрм╛рмирмормирнНрмдрнНрм░рнАрмЩрнНрмХ рмЬрм░рнНрм╕рм┐ рмЕрмжрм│рммрмжрм│, рмлрнБрмЯрммрм▓рнНтАМрмХрнБ рмирнЗрмЗ рмормЬрм╛рмжрм╛рм░ рмХрмерм╛рммрм╛рм░рнНрмдрнНрмдрм╛ рмЖрморнЗрм░рм┐рмХрм╛ рмЙрмкрм░рнЗ рмЪрнБрмХрнНрмдрм┐ рмЙрм▓рнНрм▓рмВрмШрмирм░ рмЕрмнрм┐рмпрнЛрмЧ рмЖрмгрм┐рм▓рнЗ рмЗрм░рм╛рми рм╕рмВрм╕рмж рммрм╛рмЪрм╕рнНрмкрмдрм┐; рмХрм╣рм┐рм▓рнЗ- тАШрмжрм╛рмжрм╛рмЧрм┐рм░рм┐рм░ рмпрнБрмЧ... рмжрнМрм╕рм╛ рмжрнБрм░рнНрмШрмЯрмгрм╛ рмкрм░рнЗ рмжрм┐рм▓рнНрм▓рнА-рморнБрморнНрммрм╛рмЗ рмПрмХрнНрм╕рмкрнНрм░рнЗрм╕рн▒рнЗрм░ рм╕рнБрм░рмХрнНрм╖рм╛ рмпрм╛рмЮрнНрмЪ рмХрм▓рнЗ рмирнАрмдрм┐рми рмЧрмбрм╝рмХрм░рнА рмнрнБрммрмирнЗрм╢рнНрн▒рм░ рмХрнЛрм░рнНрмЯрмХрнБ рммрнЛрморм╛ рмзрмормХ: рмЪрм╛рм▓рм┐рмЫрм┐ рммрнНрнЯрм╛рмкрмХ рмдрм▓рм╛рм╕рм┐, рморнБрмдрнЯрми рммрнЛрморм╛ рмирм┐рм╖рнНрмХрнНрм░рм┐рнЯрмХрм░рмг рм╕рнНрмХрнНрн▒рм╛рмбрнН
+