26 जनवरी 2026 को Gulfood के श्रोताओं के बीच बैठकर मैंने हमारे संस्थापक, चेयरमैन और रणनीति प्रमुख अफ़ज़ल हुसैन मोहम्मद नख़ीब को “नई तकनीकें और AI आधारित ऑटोमेशन: समझदार खाद्य प्रणाली के लिए रणनीतिक मूल्य निर्माता” पैनल पर बोलते सुना। उनके साथ थे Swarm के CEO शैल खियारा, Oshima Good Food के CEO मार्क ओशिमा, और सेंटर फ़ॉर AI & डिजिटल पॉलिसी में AI पॉलिसी क्लिनिक्स की निदेशक डॉ. ग्रेस एस. थॉमसन (CAIDP)। दुबई के उस मंच पर, चारों ओर पूरे वैश्विक खाद्य उद्योग के बीच, उन्हें सुनकर मेरे लिए साफ़ हो गया कि T57 में हमें अपनी ऊर्जा किस पर लगानी है।
Gulfood के गलियारों में घूमिए, और आप वैश्विक खाद्य प्रणाली में बहती छिपी चुनौतियों को लगभग महसूस कर सकते हैं। उद्योग के जानकारों से बात हुई, और कई ने इशारा किया कि शिपमेंट देर से या ख़राब होकर पहुँचती हैं, कीमतें बेतहाशा ऊपर-नीचे होती हैं, और ख़रीदार अब भी अधूरी, कभी-कभी अविश्वसनीय जानकारी के आधार पर फ़ैसले लेते हैं। फिर भी इस कहानी को बदलने वाली तकनीकें, यानी AI, ब्लॉकचेन, IoT और डेटा प्रशासन के नए मॉडल, पहले से मौजूद हैं। जैसा हमारे पैनल ने साफ़ किया, असली सवाल यह है कि हम उन्हें फ़ार्म से थाली तक भरोसेमंद, इस्तेमाल लायक ढाँचे में कितनी तेज़ी से बदल सकते हैं।
पूरी खाद्य शृंखला में हर कोई आधा अँधेरे में उड़ रहा है। यही कड़वा सच है। किसानों को शायद ही कभी रियल-टाइम में पता होता है कि आने वाले हफ़्तों में माँग और कीमतें कैसी होंगी। ख़रीदारों और शेफ़ को अक्सर ऐसा माल मिलता है जो अपेक्षित गुणवत्ता या शेल्फ़-लाइफ़ के मानकों पर खरा नहीं उतरता, जिससे आख़िरी पल में मेन्यू बदलना पड़ता है या माल बट्टे खाते में जाता है। उपभोक्ता सत्यापित डेटा से ज़्यादा लेबल और ब्रांडिंग पर भरोसा करते हैं, क्योंकि वह डेटा सीधे, आसान तरीके से उपलब्ध ही नहीं है। यह सिर्फ़ तकनीक की कमी नहीं है; यह प्रणाली की कमी है। डेटा मौजूद है, लेकिन बिखरा हुआ है, दबाकर रखा गया है, और शायद ही कभी ऐसे फ़ैसलों में बदलता है जो मार्जिन और लोगों, दोनों की एक साथ रक्षा करें।
AI और स्थानीय समझ फ़ार्म से थाली तक भरोसा फिर से कैसे बना सकते हैं?
पैनल पर अफ़ज़ल की बात सीधे इस समस्या की जड़ तक गई: खाद्य क्षेत्र में AI क्लाउड में बैठा कोई एक विशाल, सामान्य मॉडल नहीं हो सकता। उसे स्थानीय होना होगा, यानी मौसम, मिट्टी, पानी और माँग की क्षेत्रीय सच्चाइयों पर बना। उन्होंने छोटे, क्षेत्रीय AI मॉडल की ज़रूरत पर बात की, और ऐसी सार्वजनिक-निजी साझेदारियों पर जिनमें सरकारें, विश्वविद्यालय और T57 जैसे प्लेटफ़ॉर्म मिलकर ये मॉडल बनाएँ, और उनमें शुरू से सही शासन और नियमन शामिल हो। T57 में हम ठीक यही ढाँचा अपनाना चाहते हैं: स्थानीय समझ, जो किसान के असली हालात और ख़रीदार की ज़रूरतों के हिसाब से ढली हो, लेकिन एक वैश्विक नेटवर्क से जुड़ी हो, ताकि एक बाज़ार के झटकों का अंदाज़ा दूसरे बाज़ार के खिलाड़ी पहले ही लगा सकें।
क्या ट्रेसबिलिटी हर रसोई और हर उपभोक्ता तक पहुँच सकती है?
ट्रेसबिलिटी इस बदलाव की सबसे साफ़ अभिव्यक्ति है। पैनल चर्चा के बाद सवाल-जवाब में हॉस्पिटैलिटी क्षेत्र से सवाल आया कि क्या ट्रेसबिलिटी रसोई और रेस्तराँ तक पहुँच सकती है। अफ़ज़ल ने एक तस्वीर खींची जो हम T57 में बना रहे हैं, उसी का आईना है: कल्पना कीजिए कि दुबई का कोई रेस्तराँ किसी उत्पाद को स्कैन करे और तुरंत देखे कि वह अबू धाबी के किस फ़ार्म में उगा, कटाई की तारीख़ और समय क्या था, उत्पादक का नाम क्या है, सफ़र के हर पड़ाव पर भंडारण तापमान कितना रहा, और क्या उत्पाद कभी पिघलाकर दोबारा जमाया गया। AI इस जानकारी को समझने और उस पर अमल करने में मदद करता है, लेकिन ब्लॉकचेन और IoT डेटा को छेड़छाड़ से सुरक्षित और रियल-टाइम बनाते हैं। जब समुद्र में कोई प्रशीतित कंटेनर कुछ घंटों के लिए बिजली से कट जाए, तो शृंखला में हर किसी को पता होना चाहिए, और वे उस जोखिम की कीमत उसी हिसाब से लगा सकें।
यही पारदर्शिता खाद्य सुरक्षा, अनुपालन और स्थिरता के दावों के लिए भी ज़रूरी है। नॉन-GMO, ऑर्गेनिक, कम कार्बन, फ़ेयर ट्रेड, कई देशों में फैली जटिल आपूर्ति शृंखलाओं की दुनिया में ये लेबल सिर्फ़ भरोसे पर नहीं टिक सकते। सेंसर डेटा, सैटेलाइट तस्वीरों, लॉजिस्टिक्स टेलीमेट्री और लेन-देन के रिकॉर्ड को मिलाकर AI गड़बड़ियाँ पकड़ सकता है, गुणवत्ता के नतीजों का अनुमान लगा सकता है, और जोखिमों को संकट बनने से पहले सामने ला सकता है। T57 में हमारे लिए यह सिर्फ़ एक फ़ीचर नहीं है; यह एक नए खाद्य ऑपरेटिंग सिस्टम का केंद्र है, जहाँ डेटा उतनी ही आज़ादी और भरोसे से चलता है जितना ख़ुद माल।
समझदार खाद्य प्रणाली को हर किसी के इस्तेमाल लायक बनाने के लिए क्या चाहिए?
लेकिन इसमें से कुछ भी मायने नहीं रखता अगर इसे सिर्फ़ मुट्ठी भर पढ़े-लिखे विशेषज्ञ ही इस्तेमाल कर सकें। सत्र के सबसे असरदार पलों में से एक वह था जब अफ़ज़ल ने एक सीधा उदाहरण बताया: कोई ख़रीदार WhatsApp पर वॉइस नोट भेजे, “मुझे इस हफ़्ते सबसे सस्ते, सबसे अच्छी गुणवत्ता वाले, ऑर्गेनिक, नॉन-GMO संतरे चाहिए”, और पर्दे के पीछे सारा भारी काम AI करे। खेती, व्यापार, लॉजिस्टिक्स और कई रसोइयों में काम करने वाले ज़्यादातर लोग डेटा साइंटिस्ट या AI प्रॉम्प्ट इंजीनियर नहीं हैं, और उन्हें होना भी नहीं चाहिए। CTO के रूप में मेरे लिए यह डिज़ाइन की एक शर्त है: इंटरफ़ेस मैसेज भेजने जैसा लगना चाहिए, प्रोग्रामिंग जैसा नहीं।
दूसरे पैनलिस्टों ने उन मानवीय और शासन से जुड़े पहलुओं को और धार दी, जिन्हें हम तकनीकी लोग नज़रअंदाज़ नहीं कर सकते। शैल ने ज़ोर दिया कि लोगों के बिना AI मूल्य नहीं देगा, और संगठनों से कहा कि वे अमूर्त पायलट के बजाय सबसे ज़्यादा दाँव वाले फ़ैसलों से शुरुआत करें। यह बात T57 में हमारे रोडमैप पर ध्यान देने के तरीके से गहराई से मेल खाती है: हम सबसे पहले AI को ठोस फ़ैसलों से जोड़ रहे हैं, जैसे क्या भेजना है, कहाँ से ख़रीदना है, कीमत कैसे तय करनी है। नियंत्रित वातावरण कृषि के अपने अनुभव के आधार पर मार्क ने वर्टिकल फ़ार्म की बात की। ये फ़ार्म लाखों डेटा पॉइंट बनाते हैं, जिनसे रियल-टाइम में दिशा सुधारी जा सकती है, और पैदावार ज़्यादा अनुमान योग्य और मज़बूत बनती है। ये हमें दिखाते हैं कि खुले खेतों के किसानों और व्यापारियों तक भी हम फ़ैसलों में किस तरह की मदद पहुँचाना चाहते हैं।
डॉ. ग्रेस थॉमसन ने बातचीत को नैतिकता, क़ानून और राष्ट्रीय रणनीति से जोड़ा। उन्होंने यूएई की खाद्य सुरक्षा रणनीति 2051, वैश्विक संस्थाओं की AI नैतिकता पर सिफ़ारिशों, और उन कठिन सवालों पर बात की जो उद्यमों को डेटा के स्रोत, सहमति, पक्षपात और जवाबदेही को लेकर वेंडरों से पूछने चाहिए। सुनते हुए मैंने अपने तकनीकी ढाँचे को उसी नज़र से देखा: T57 सिर्फ़ डेटा और मॉडल नहीं जोड़ रहा; हम पारदर्शिता, ऑडिट की सुविधा, और हमारी प्रणालियाँ जो करती हैं उसकी ज़िम्मेदारी की साफ़ रेखाएँ भी उसमें बुन रहे हैं।
T57 के लिए Gulfood 2026, और ख़ास तौर पर वह पैनल, एक सम्मेलन सत्र से कहीं ज़्यादा था। वह एक आईना भी था और एक ज़िम्मेदारी भी। उस कमरे में, जब अफ़ज़ल शैल, मार्क और डॉ. ग्रेस के साथ मंच पर थे, एक समझदार खाद्य प्रणाली की रूपरेखा सामने रखी गई: एक विशाल मॉडल के बजाय क्षेत्रीय AI मॉडल, फ़ार्म से थाली तक ट्रेसबिलिटी, इंसान को केंद्र में रखने वाले इंटरफ़ेस, और डेटा व नैतिकता का मज़बूत शासन।
अब मेरा काम उस साझा सोच पर ध्यान बनाए रखना और उसे ऐसे कोड, ढाँचे और सेवाओं में बदलना है जिन्हें किसान, ख़रीदार, व्यापारी और हेड शेफ़, सब बिना अड़चन इस्तेमाल कर सकें। अगर हम सफल होते हैं, तो अगली बार Gulfood लौटने पर “फ़ार्म से थाली तक” वह नारा नहीं रहेगा जिस पर हम पैनल में चर्चा करते हैं। वह एक पारदर्शी, मापने लायक और साझा सच्चाई होगी, जिसे हम ज़मीन पर दिखाएँगे।