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

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.

LIVE TV
LIVE
Latest News
рнирнзрм░рнБ рнирно рм╕рнЗрмкрнНрмЯрнЗрморнНрммрм░ рм╕рм╛рмкрнНрмдрм╛рм╣рм┐рмХ рм░рм╛рм╢рм┐рмлрм│: рмХрм╛рм╣рм╛рм░ рммрмврм╝рм┐рмм рмЖрнЯ, рмХрм╛рм╣рм╛рмХрнБ рморм┐рм│рм┐рмм рмЪрм╛рмХрм┐рм░рм┐рм░рнЗ рм╕рмлрм│рмдрм╛? рмЬрм╛рмгрмирнНрмдрнБ рнзрни рм░рм╛рм╢рм┐рм░ рмнрм╛рмЧрнНрнЯрмлрм│

рнирнзрм░рнБ рнирно рм╕рнЗрмкрнНрмЯрнЗрморнНрммрм░ рм╕рм╛рмкрнНрмдрм╛рм╣рм┐рмХ рм░рм╛рм╢рм┐рмлрм│: рмХрм╛рм╣рм╛рм░...

  рм╕рнЗрмкрнНрмЯрнЗрморнНрммрм░рм░ рмПрм╣рм┐ рм╕рмкрнНрмдрм╛рм╣ рмЬрнНрнЯрнЛрмдрм┐рм╖ рмжрнГрм╖рнНрмЯрм┐рм░рнБ...

ATM рм▓рнБрмЯрнН рммрнЗрм│рнЗ рм╣рмарм╛рмдрнН рм▓рм╛рмЧрм┐рм▓рм╛ рмирм┐рмЖрмБ, рмЯрмЩрнНрмХрм╛ рмЫрм╛рмбрм╝рм┐ рмлрнЗрм░рм╛рм░ рм╣рнЗрм▓рнЗ рмжрнБрм░рнНрммрнГрмдрнНрмд

ATM рм▓рнБрмЯрнН рммрнЗрм│рнЗ рм╣рмарм╛рмдрнН рм▓рм╛рмЧрм┐рм▓рм╛ рмирм┐рмЖрмБ,...

рм╕рнБрмирнНрмжрм░рмЧрмбрм╝: рммрнАрм░рморм┐рмдрнНрм░рмкрнБрм░-рм░рм╛рмЗрммрнЛрмЧрм╛ рм░рнЛрмбрнН‌рм░рнЗ рмерм┐рммрм╛ S...

рмЕрмирнНрмирмжрм╛рми рмкрм╛рмЗрмБ рм░рнЛрм╖рнЗрмЗ рмХрм░рнБрмерм┐рм▓рнЗ, рмлрнБрмЯрнБрмерм┐рммрм╛ рм╕рм╛рморнНрммрм╛рм░ рмкрм╛рмдрнНрм░рм░рнЗ рмкрмбрм╝рм┐ рморм╣рм┐рм│рм╛рмЩрнНрмХ рморнГрмдрнНрнЯрнБ

рмЕрмирнНрмирмжрм╛рми рмкрм╛рмЗрмБ рм░рнЛрм╖рнЗрмЗ рмХрм░рнБрмерм┐рм▓рнЗ, рмлрнБрмЯрнБрмерм┐рммрм╛ рм╕рм╛рморнНрммрм╛рм░...

рмЖрмирнНрмзрнНрм░рмкрнНрм░рмжрнЗрм╢рм░ рммрм┐рмЬрнЯрн▒рм╛рмбрм╝рм╛рм░рнЗ рмЧрмгрнЗрм╢ рмЙрмдрнНрм╕рмм рмормзрнНрнЯрм░рнЗ рмПрмХ рмжрнБрмГ...

рм╕рнЛрм╕рм┐рмЖрм▓ рморм┐рмбрм┐рмЖ LIVE рмнрм┐рмбрм┐рмУрмХрнБ рмирнЗрмЗ рмЧрмгрнНрмбрмЧрнЛрм│, рмлрнБрмЯрм┐рм▓рм╛ рмЧрнБрм│рм┐; рнл рмЬрмг рмЧрнБрм░рнБрмдрм░

рм╕рнЛрм╕рм┐рмЖрм▓ рморм┐рмбрм┐рмЖ LIVE рмнрм┐рмбрм┐рмУрмХрнБ рмирнЗрмЗ рмЧрмгрнНрмбрмЧрнЛрм│,...

рмнрнБрммрмирнЗрм╢рнНрн▒рм░:рм╕рнЛрм╕рм┐рмЖрм▓ рморм┐рмбрм┐рмЖрм░рнЗ рмХрм░рм╛рмпрм╛рмЗрмерм┐рммрм╛ рмПрмХ LIVE рмнрм┐рмбрм┐рмУрмХ...

рморм┐рмирм┐рмЯрнН рммрнБрмХрнН рмЬрм╛рм▓рм┐рмЖрмдрм┐ рмЕрмнрм┐рмпрнЛрмЧ: рмЧрм┐рм░рмл рмкрм░рнЗ рмЪрнМрмжрнНрн▒рм╛рм░ рмЬрнЗрм▓рнНтАМрмХрнБ рмЧрм▓рнЗ рмЬрнЗрм▓рнН рм╕рнБрмкрм░рм┐рмгрнНрмЯрнЗрмгрнНрмбрнЗрмгрнНрмЯ рм╕рнБрмЬрм┐рмд рмХрнБрморм╛рм░ рм░рм╛рмЙрм│

рморм┐рмирм┐рмЯрнН рммрнБрмХрнН рмЬрм╛рм▓рм┐рмЖрмдрм┐ рмЕрмнрм┐рмпрнЛрмЧ: рмЧрм┐рм░рмл рмкрм░рнЗ...

рмХрмЯрмХ: рмЪрнМрмжрнНрн▒рм╛рм░ рм╕рм░рнНрмХрм▓рнН рмЬрнЗрм▓рнН‌рм░ рм╕рм┐рмирм┐рнЯрм░ рм╕рнБрмкрм░рм┐рмгрнНрмЯрнЗрмгрнН...

рммрм░рмЧрмбрм╝ PEOрмЩрнНрмХ рнмрмЯрм┐ рмарм┐рмХрмгрм╛рм░рнЗ рмнрм┐рмЬрм┐рм▓рм╛рмирнНрм╕ рмЪрмврм╝рм╛рмЙ; рмЖрнЯрмарм╛рм░рнБ рмЕрмзрм┐рмХ рм╕рморнНрмкрмдрнНрмдрм┐ рмЕрмнрм┐рмпрнЛрмЧ

рммрм░рмЧрмбрм╝ PEOрмЩрнНрмХ рнмрмЯрм┐ рмарм┐рмХрмгрм╛рм░рнЗ рмнрм┐рмЬрм┐рм▓рм╛рмирнНрм╕ рмЪрмврм╝рм╛рмЙ;...

рммрм░рмЧрмбрм╝ рмЬрм┐рм▓рнНрм▓рм╛рм░ рмЬрмгрнЗ рмкрмЮрнНрмЪрм╛рнЯрмд рмПрмХрнНрмЬрм┐рмХрнНрнЯрнБрмЯрм┐рмнрнН рмЕрмлрм┐рм╕рм░ (PEO...

рм╕рнНрмХрнБрм▓рм░рнЗ рмкрм┐рм▓рм╛рмЩрнНрмХ рм╕рм╣ рмЪрмЯрнЗрмЗрм░рнЗ рммрм╕рм┐ рмЬрм│рмЦрм┐рмЖ рмЦрм╛рмЗрм▓рнЗ рмдрм╛рморм┐рм▓рмирм╛рмбрнБ CM рммрм┐рмЬрнЯ

рм╕рнНрмХрнБрм▓рм░рнЗ рмкрм┐рм▓рм╛рмЩрнНрмХ рм╕рм╣ рмЪрмЯрнЗрмЗрм░рнЗ рммрм╕рм┐ рмЬрм│рмЦрм┐рмЖ...

рмдрм╛рморм┐рм▓рмирм╛рмбрнБрм░рнЗ рм╕рм░рмХрм╛рм░рнА рмУ рм╕рм░рмХрм╛рм░рнА рм╕рм╣рм╛рнЯрмдрм╛рмкрнНрм░рм╛рмкрнНрмд рм╕рнНрмХрнБрм▓рм░ рмЫ...

UPI MDR рмЙрмкрм░рнЗ рм▓рм╛рмЧрм┐рмм рмХрм┐ рнзрно% GST? NPCI рмжрнЗрм▓рм╛ рм╕рнНрмкрм╖рнНрмЯрнАрмХрм░рмг, рмЬрм╛рмгрмирнНрмдрнБ рмХрм╛рм╣рм╛рмХрнБ рмкрмбрм╝рм┐рмм рмкрнНрм░рмнрм╛рмм

UPI MDR рмЙрмкрм░рнЗ рм▓рм╛рмЧрм┐рмм рмХрм┐ рнзрно%...

UPI рморм╛рмзрнНрнЯрморм░рнЗ рммрмбрм╝ рморнВрм▓рнНрнЯрм░ рммрнНрнЯрммрм╕рм╛рнЯрм┐рмХ рмХрм╛рм░рммрм╛рм░рмХрнБ рмирнЗрмЗ рмирнВрмЖ...

рмУрмбрм╝рм┐рм╢рм╛ рмбрм┐рмЬрм┐рмкрм┐ рмирм┐рмпрнБрмХрнНрмдрм┐ рморм╛рморм▓рм╛: рм╕рнБрмкрнНрм░рм┐рмормХрнЛрм░рнНрмЯрм░рнЗ рм╢рнБрмгрм╛рмгрм┐ рмЕрм╕рморм╛рмкрнНрмд, рммрнБрмзрммрм╛рм░ рмкрнБрмгрм┐ рм╢рнБрмгрм╛рмгрм┐

рмУрмбрм╝рм┐рм╢рм╛ рмбрм┐рмЬрм┐рмкрм┐ рмирм┐рмпрнБрмХрнНрмдрм┐ рморм╛рморм▓рм╛: рм╕рнБрмкрнНрм░рм┐рмормХрнЛрм░рнНрмЯрм░рнЗ рм╢рнБрмгрм╛рмгрм┐...

рмУрмбрм╝рм┐рм╢рм╛рм░ рмкрм░рммрм░рнНрмдрнНрмдрнА рмбрм┐рмЬрм┐рмкрм┐ рмирм┐рмпрнБрмХрнНрмдрм┐ рмкрнНрм░рмХрнНрм░рм┐рнЯрм╛рмХрнБ рмирнЗрмЗ...

Breaking News
рнЯрнБрмПрмЗрм░рнЗ рммрмбрм╝ рмирм┐рммрнЗрм╢ рмЖрм╢рм╛, рмЖрмЬрм┐рмарнБ рнл рмжрм┐рмирм┐рмЖ рмЧрм╕рнНрмдрм░рнЗ рморнБрмЦрнНрнЯрмормирнНрмдрнНрм░рнА рморнЛрм╣рми рморм╛рмЭрнА рммрм┐рм╢рнНрн▒ рнм-рмЬрм┐ рмжрнМрмбрм╝рм░рнЗ рмнрм╛рм░рмд, рмЖрморнЗрм░рм┐рмХрм╛ рм╕рморнЗрмд рнирнк рмжрнЗрм╢ рм╕рм╣ рморм┐рм╢рм┐ рмирнВрмЖ рмкрмжрмХрнНрм╖рнЗрмк рмЗрмгрнНрмбрнЛрмирнЗрм╕рм┐рмЖ рмлрнЗрм░рм┐рммрнЗ рмХрм┐ рнл рмУрм░рм╛рмЩрнНрмЧрмЙрмЯрм╛рмирнН рм╢рм╛рммрмХ? рмЪрм┐рмарм┐ рмкрм░рнЗ рммрмврм╝рм┐рм▓рм╛ рмЪрм░рнНрмЪрнНрмЪрм╛ рмирнВрмЖрмжрм┐рм▓рнНрм▓рнАрм░рнЗ рммрм╕рм┐рмм BRICSрм░ рморнЗрмЧрм╛ рммрнИрмармХ, рмпрнЛрмЧрмжрнЗрммрнЗ рморнЛрмжрнАрмЩрнНрмХ рм╕рморнЗрмд рммрм┐рм╢рнНрн▒рм░ рм╢рнАрм░рнНрм╖ рмирнЗрмдрм╛ BRICSрм░рнЗ рмЪрнАрмирнНтАМрм░ рмжрммрмжрммрм╛ рмЬрм╛рм░рм┐, рм╣рнЗрм▓рнЗ рнл рммрм░рнНрм╖рм░рнЗ рмнрм╛рм░рмдрм░ рмЕрм░рнНрмермирнАрмдрм┐ рммрмврм╝рм┐рмЫрм┐ рмЕрмзрм┐рмХ рмжрнНрм░рнБрмд рнЯрнБрмПрмЗрм░рнЗ рммрмбрм╝ рмирм┐рммрнЗрм╢ рмЖрм╢рм╛, рмЖрмЬрм┐рмарнБ рнл рмжрм┐рмирм┐рмЖ рмЧрм╕рнНрмдрм░рнЗ рморнБрмЦрнНрнЯрмормирнНрмдрнНрм░рнА рморнЛрм╣рми рморм╛рмЭрнА рммрм┐рм╢рнНрн▒ рнм-рмЬрм┐ рмжрнМрмбрм╝рм░рнЗ рмнрм╛рм░рмд, рмЖрморнЗрм░рм┐рмХрм╛ рм╕рморнЗрмд рнирнк рмжрнЗрм╢ рм╕рм╣ рморм┐рм╢рм┐ рмирнВрмЖ рмкрмжрмХрнНрм╖рнЗрмк рмЗрмгрнНрмбрнЛрмирнЗрм╕рм┐рмЖ рмлрнЗрм░рм┐рммрнЗ рмХрм┐ рнл рмУрм░рм╛рмЩрнНрмЧрмЙрмЯрм╛рмирнН рм╢рм╛рммрмХ? рмЪрм┐рмарм┐ рмкрм░рнЗ рммрмврм╝рм┐рм▓рм╛ рмЪрм░рнНрмЪрнНрмЪрм╛ рмирнВрмЖрмжрм┐рм▓рнНрм▓рнАрм░рнЗ рммрм╕рм┐рмм BRICSрм░ рморнЗрмЧрм╛ рммрнИрмармХ, рмпрнЛрмЧрмжрнЗрммрнЗ рморнЛрмжрнАрмЩрнНрмХ рм╕рморнЗрмд рммрм┐рм╢рнНрн▒рм░ рм╢рнАрм░рнНрм╖ рмирнЗрмдрм╛ BRICSрм░рнЗ рмЪрнАрмирнНтАМрм░ рмжрммрмжрммрм╛ рмЬрм╛рм░рм┐, рм╣рнЗрм▓рнЗ рнл рммрм░рнНрм╖рм░рнЗ рмнрм╛рм░рмдрм░ рмЕрм░рнНрмермирнАрмдрм┐ рммрмврм╝рм┐рмЫрм┐ рмЕрмзрм┐рмХ рмжрнНрм░рнБрмд
+