एक ऐसा डोमेन है जिसे मैं "AI के पहले कुछ मील" कहता हूं। पिछले तीन वर्षों में, यह हमारे उद्योग का सबसे गर्म क्षेत्र रहा है। सेमीकंडक्टर के लिए सामग्री बनाने वाले रासायनिक निर्माता। फ्लैश मेमोरी कंपनियां जो AI के सीखने के डेटा को स्टोर करती हैं। ये, बोलने के लिए, बुद्धिमत्ता के कच्चे माल हैं। और कच्चे माल के इस डोमेन में, जापान मजबूत है।
इससे परे "दूसरा मील" है: फाउंडेशन मॉडल। Anthropic का Claude, OpenAI का ChatGPT, Google का Gemini। ये वे इंजन हैं जो बुद्धिमत्ता को चलाते हैं।
इन कंपनियों की वृद्धि दर और पैमाना उस स्तर पर है जहां कोई भी सॉफ्टवेयर कंपनी पहले कभी नहीं पहुंची है। हाल ही में, कुछ लोग यह भी कहने लगे हैं कि ये कंपनियां इतनी शक्तिशाली हो गई हैं कि बाकी सब कुछ शायद ज्यादा मायने नहीं रखता।
इन दोनों डोमेन—कच्चे माल और इंजन—की मांग लगातार तेजी से बढ़ रही है। तेज नवाचार, तेज मांग, तेज विकास। यह प्रवाह निस्संदेह नहीं रुकेगा।
मैं पिछले कुछ हफ्तों से संयुक्त राज्य अमेरिका में हूं। मैं वहां हुई बातचीत के माध्यम से जो देखा और सोचा, उसे साझा करना चाहता हूं।
सबसे महत्वपूर्ण "मील"
हालांकि, मुझे सबसे ज्यादा किसी और चीज की परवाह है। मैं इसे "AI का अंतिम मील" कहता हूं।
अंतिम मील वह जगह है जहां प्रौद्योगिकी वास्तविक दुनिया से मिलती है। यह वह जगह है जहां बुद्धिमत्ता को वास्तविक उद्योगों, वास्तविक ग्राहकों और वास्तविक समस्याओं पर लागू किया जाता है। मेरा मानना है कि यहीं पर अपार मूल्य का सृजन होता है।
इस डोमेन में, स्थानीय होना और ग्राहक के करीब होना निर्णायक रूप से प्रभावी है। बुद्धिमत्ता और सॉफ्टवेयर की दुनिया पर अब तक विदेशी कंपनियों का दबदबा रहा है। लेकिन अंतिम मील पूरी तरह से अलग खेल है। यहां, जापान के पास संरचनात्मक ताकत है।
वह ताकत काम की प्रकृति से आती है। अंतिम मील में विजेताओं को अलग करने वाली चीजें वे हैं जिन्हें सीमाओं के पार नहीं ले जाया जा सकता। विशिष्ट उद्योग रीति-रिवाज और प्रक्रियाएं, नियामक विवरण, भाषा, और सबसे बढ़कर, वर्षों से बना विश्वास। जापानी कंपनियों—दिग्गज और स्टार्टअप दोनों—के पास ये पहले से ही हैं। इसलिए, अंतिम मील में वे मजबूत होते हैं जो जमीन को जानते हैं। यह दुनिया में हर जगह सच है। तो जापान में, जापानी खिलाड़ी मजबूत हैं, और मैं चाहता हूं कि वे मजबूत रहें।
इंजन चाहे जहां भी बना हो, मेरा मानना है कि हम उस हिस्से में चमक सकते हैं जहां हम उस बुद्धिमत्ता को उन उद्योगों और ग्राहकों तक पहुंचाते हैं जिन्हें हम सबसे अच्छी तरह जानते हैं।
यह अंतिम मील कई रूपों में वितरित किया जा सकता है। SaaS एक शक्तिशाली रूप है, लेकिन यह एकमात्र नहीं है। परामर्श और SIers, रोबोटिक्स और डिवाइस जैसी सेवाएं। अब से, यह संभवतः इनका एक संयोजन होगा।
पांच चीजें हैं जो मैंने इस यात्रा के दौरान इस "AI के अंतिम मील" के बारे में विशेष रूप से दृढ़ता से महसूस कीं।
टोकन का प्रवाह
पहला एक प्रश्न है जो अमेरिकी उद्यमियों और निवेशकों के साथ बातचीत में बार-बार उठा:
"आपका उत्पाद या सेवा टोकन के प्रवाह में कहां स्थित है?"
यदि टोकन बढ़ते हैं, तो क्या आपके द्वारा बेचे जाने वाले उत्पाद की मांग भी बढ़ती है? दूसरे शब्दों में, जैसे-जैसे ग्राहक आपके उत्पाद का अधिक उपयोग करते हैं, क्या वे अधिक टोकन का उपयोग करते हैं? यह वह लेंस बनता जा रहा है जिसके माध्यम से व्यवसायों का मूल्यांकन किया जाता है।
Snowflake या Databricks के बारे में सोचें। जैसे-जैसे टोकन बढ़ते हैं, डेटा बढ़ता है, और जैसे-जैसे डेटा बढ़ता है, उत्पाद पर निर्भरता गहरी होती जाती है। Datadog के लिए भी यही बात है। टोकन आउटपुट का निरीक्षण करने की आवश्यकता जितनी बढ़ती है, मांग उतनी ही बढ़ती है। Cursor और Slack की स्थिति भी दिलचस्प है। वे लोगों के लिए AI एजेंटों को निर्देश देने और उनके साथ काम करने के लिए प्रवेश बिंदु के रूप में कार्य करते हैं। जितना अधिक एजेंटों का उपयोग किया जाता है, उस प्रवेश बिंदु का मूल्य उतना ही अधिक होता है।
इसलिए, अंतिम मील में उत्तर देने के लिए तीन प्रश्न हैं:
"क्या हम अधिक टोकन के उपयोग को सक्षम बना रहे हैं?"
"क्या हम नियंत्रित करते हैं कि टोकन का उपयोग कैसे किया जाता है?"
"क्या टोकन में वृद्धि सीधे हमारे उत्पाद की मांग को बढ़ाती है?"
यदि तीनों का उत्तर "नहीं" है, तो मुझे लगता है कि इस वास्तविकता का सीधे सामना करना उचित है। इसका मतलब यह नहीं है कि व्यवसाय चलेगा नहीं। इसका सीधा सा मतलब है कि आप बाजार की सबसे मजबूत अनुकूल हवा पर सवार नहीं हैं।
सौंपे जाने की संपत्ति
दूसरा बिंदु थोड़ा अलग कोण से है। यदि टोकन का प्रवाह व्यवसाय की "अनुकूल हवा" के बारे में है, तो यह इस बारे में है कि "पहले स्थान पर काम किसे सौंपा जाता है।"
बुद्धिमत्ता तेजी से "अधिशेष" होती जाएगी। मॉडल स्मार्ट होते रहेंगे, और उनकी कीमतें गिरती रहेंगी। यदि यह केवल स्मार्ट होने के बारे में है, तो जल्द ही कोई भी इसे प्राप्त कर सकेगा।
तो, क्या अधिशेष नहीं होगा? अंत तक क्या दुर्लभ रहेगा?
मेरा मानना है कि यह "सौंपा जाना" है।
AI चाहे कितना भी उत्कृष्ट क्यों न हो, एक बैंक अचानक किसी बाहरी मॉडल को महत्वपूर्ण संचालन नहीं सौंपेगा। एक अस्पताल आसानी से मरीजों का डेटा बाहर नहीं सौंपेगा। चरम सीमा पर, यदि कोई निर्णय गलत है, तो ग्राहक के सामने कौन खड़ा होगा? कौन जिम्मेदारी लेगा?
यहां जिस चीज पर सवाल उठाया जा रहा है, वह स्मार्टनेस नहीं है। यह, फिर से, लंबे समय से बना विश्वास और यह कहने का दृढ़ संकल्प है, "मैं अंत में जिम्मेदारी लूंगा।"
स्मार्टनेस को कुछ हद तक पैसे, डेटा और कंप्यूटिंग संसाधनों से खरीदा जा सकता है। लेकिन विश्वास और दृढ़ संकल्प नहीं खरीदा जा सकता। वे केवल ग्राहक के सामने वर्षों तक खड़े रहने से उभरते हैं।
जो चीजें नहीं खरीदी जा सकतीं, उन्हें बनाना होगा। "सौंपे जाने" की संपत्ति ठीक वही है जो अंतिम मील को संभालने वाली कंपनियों को जमा करनी चाहिए।
फॉरवर्ड डिप्लॉयड
तीसरा है "फॉरवर्ड डिप्लॉयड।" आप फॉरवर्ड डिप्लॉयड इंजीनियर (FDE) शब्द सुनकर थक गए होंगे। हालांकि, ग्राहक के करीब होने का मूल्य पहले से कहीं अधिक है। मुझे लगता है कि सॉफ्टवेयर में जीतने के कुछ तरीकों में से एक यह है।
उद्योगों और देशों के अपने अनूठे नियम, रीति-रिवाज और प्रक्रियाएं हैं, लेकिन यह उससे कहीं अधिक है। प्रत्येक ग्राहक का और भी अधिक स्थानीय संदर्भ होता है। जैसे-जैसे सॉफ्टवेयर स्वयं वस्तुकृत होता जाता है, आप इस संदर्भ को कैप्चर कर सकते हैं या नहीं, यह परिणाम निर्धारित करेगा।
AI के लिए अंतिम मील में वास्तव में उपयोगी होने के लिए, मॉडल का स्मार्ट होना पर्याप्त नहीं है। यह तभी काम करना शुरू करता है जब चार चीजें एक साथ आती हैं: प्रौद्योगिकी, उस उद्योग या ग्राहक के लिए अद्वितीय ज्ञान, ऑन-साइट व्यावसायिक प्रक्रियाएं, और डिलीवरी के बाद का समर्थन। मॉडल इन चार में से केवल एक है। शेष तीन संगठन की गति से चलते हैं, प्रौद्योगिकी की गति से नहीं।
इसके अलावा, बुद्धिमत्ता परत लगातार बदल रही है। जो किया जा सकता है वह बदलता रहता है। कल जो काम करता था, वह अचानक टूट सकता है। यही कारण है कि AI की दुनिया में, बिक्री के "बाद" होने वाली चीजों पर भार डाला जाता है। ग्राहक सफलता एक अंतहीन यात्रा बन जाती है। उत्पाद, इंजीनियरिंग और ग्राहक सफलता पहले से कहीं अधिक निकटता से जुड़ेंगे।
वे टीमें जो प्रौद्योगिकी, ज्ञान, प्रक्रिया और समर्थन को एक साथ बांधना जारी रख सकती हैं, मजबूत होती हैं। और वह एकीकरण और संचालन तब तक समाप्त नहीं होगा जब तक ग्राहक के साथ संबंध जारी रहता है। क्योंकि यह समाप्त नहीं होता, इसलिए इसकी आसानी से नकल नहीं की जा सकती। मेरा मानना है कि यहीं पर अंतिम मील के लिए प्रवेश की सच्ची बाधा उत्पन्न होती है।
युद्धकालीन मोड
चौथा है "युद्धकालीन मोड।" इस यात्रा पर मैंने जिन कई उद्यमियों से बात की, उन्होंने कहा, "हम युद्धकालीन स्थिति में हैं।" कुछ कंपनियों में "युद्ध कक्ष" नामक एक बैठक कक्ष भी था।
तेजी से आगे बढ़ना, कभी-कभी चलते-चलते चीजों को तोड़ना, डिफ़ॉल्ट गति बन गया है। कोई मंदी नहीं है, और कोई समाप्ति रेखा नहीं है। एक कंपनी में, हर कोई सुबह 5 बजे कार्यालय आता है और रात 9 बजे तक काम करता है। उनके पास शनिवार की छुट्टी होती है, लेकिन रविवार को बैठकें और रिमोट वर्क चलता है। "जीतने के लिए यह आवश्यक है," वे कहते हैं। जब मैंने शाम को एक अन्य कंपनी का दौरा किया, तो हर कोई रात के खाने की डिलीवरी के लिए क्या लेना है, इस पर चर्चा करने लगा था। यह वहां से फिर से भागदौड़ करने का ईंधन था।
AI लोगों को तेजी से आगे बढ़ने पर मजबूर करता है। साथ ही, यह कंपनियों के बीच प्रतिस्पर्धा को और भी तीव्र बना रहा है। और अवसर भी बहुत तेजी से बड़े हो रहे हैं।
युद्धकालीन मोड में, योजनाओं को अपडेट करने की आवृत्ति तेजी से बढ़ जाती है। त्रैमासिक या अर्ध-वार्षिक OKR निर्धारित करना और उन्हें योजना के अनुसार पूरा करना—यह लय, जिसे कभी सामान्य माना जाता था, अब लागू नहीं होती। कभी-कभी निर्धारित लक्ष्य उस समय तक अप्रासंगिक हो चुके होते हैं जब वे प्राप्त होते हैं।
कई उद्यमियों ने मुझे बताया कि वे वास्तव में यहीं संघर्ष कर रहे हैं। एक उद्यमी ने कहा कि वे हर हफ्ते उत्पाद रोडमैप की समीक्षा करते हैं। यदि प्रतिस्पर्धा और प्रौद्योगिकी की गतिशीलता बदलती है, तो उन्हें तदनुसार बदलना होगा। उत्पाद टीम, बिक्री टीम और मार्केटिंग टीम सभी को इस आधार को स्वीकार करना होगा कि "योजनाएं कभी भी बदल सकती हैं" और "हम पहले की तुलना में एक अलग चरण में हैं" एक सामान्य बात के रूप में।
हम अभी भी 1% पर हैं
और पांचवां। यह एक भावना से कम और एक दृढ़ विश्वास से अधिक है। एक चीज जो पूरी यात्रा के दौरान मेरे दिमाग में थी। हम AI के अंतिम मील में जो किया जा सकता है, उसके केवल 1% निशान पर हैं। फाउंडेशन मॉडल—बुद्धिमत्ता परत—और भी स्मार्ट और अधिक सक्षम हो जाएंगे। यह अंतिम मील की संभावनाओं का विस्तार करता रहेगा। रोबोटिक्स और हार्डवेयर भी विकसित होंगे। हम और अधिक कर पाएंगे। हम श्रम की दुनिया की चुनौतियों को और अधिक सीधे हल कर पाएंगे।
मैं यह नहीं कह सकता कि मैंने इस परिवर्तन की पूरी तस्वीर समझ ली है। ऐसी कई चीजें हैं जो मैं नहीं जानता—क्या होगा, या हम कितनी दूर तक जा सकते हैं। लेकिन यही कारण है कि मैं बस आगे क्या है, इसके बारे में उत्साहित हूं।
यदि ऐसे उद्यमी हैं जो इस अंतिम मील को चुनौती देने की कोशिश कर रहे हैं, तो कृपया मुझसे संपर्क करें। पहले, मैं आगे की संभावनाओं के बारे में बात करना चाहता हूं। मुझे खुशी होगी अगर यह उससे आगे एक साथ चलने के मार्ग की ओर ले जाए।
(लेख के संपादन के लिए kobajenne का धन्यवाद)
