Transcript
00:00:00(उत्साहजनक संगीत)
00:00:02आज, हमारा ध्यान AI वैल्यू गैप को पाटने पर है
00:00:07और इस विषय के विशेषज्ञ के साथ जुड़कर मैं बहुत रोमांचित हूँ
00:00:10जो Vercel के ग्राहक भी हैं, डैन मार्टिनेज,
00:00:13BCG प्लेटोनियन में प्रबंध निदेशक।
00:00:16तो डैन, आपका स्वागत है।
00:00:19- धन्यवाद, जेन।
00:00:19यहाँ आकर बहुत अच्छा लगा।
00:00:20- बहुत बढ़िया।
00:00:21खैर, शायद इस पर चर्चा शुरू करने के लिए,
00:00:24BCG के शोध में पाया गया कि केवल 5% कंपनियाँ ही
00:00:27AI से पर्याप्त मूल्य (वैल्यू) उत्पन्न कर रही हैं,
00:00:30जबकि 60% अभी भी संघर्ष कर रही हैं।
00:00:32यह अंतर किस वजह से पैदा हो रहा है?
00:00:34क्या यह तकनीक की समस्या है, क्रियान्वयन की समस्या है,
00:00:37या कुछ और ही बात है?
00:00:40- देखिए जेन, अगर हम पिछले तीन सालों पर नज़र डालें, है ना?
00:00:44जब से 2023 में बुनियादी तौर पर Gen AI की शुरुआत हुई,
00:00:48कई कंपनियों ने यूज केसेस और पायलट प्रोजेक्ट्स के साथ शुरुआत की, है ना?
00:00:52और मैंने पाया कि कुछ कंपनियों में तो जैसे होड़ लगी थी
00:00:54कि वे कितने यूज केसेस बना सकती हैं।
00:00:57और कभी-कभी वे 100 या 300 तक पहुँच जाते थे।
00:00:59मैंने संगठनों को ऐसे सैंकड़ों यूज केसेस रखते देखा है।
00:01:03और मुझे लगता है कि अंततः
00:01:04लोग बहुत ज़्यादा बिखर गए।
00:01:06इनमें से कुछ विचार बहुत छोटे थे।
00:01:08वे वैसे नहीं थे जिसे हम प्रक्रिया की नई कल्पना (प्रोसेस रीइमेजिनेशन) कहते हैं।
00:01:11वे संगठन के कार्यात्मक पुनर्निर्माण नहीं थे।
00:01:15और फिर लोग बस,
00:01:17मुझे लगता है कि वे आपाधापी में खो गए।
00:01:18और इनमें से कुछ विचारों के साथ,
00:01:19मुझे लगता है कि व्यवसाय बहुत छोटे लक्ष्य रख रहा था।
00:01:22साथ ही, हमने पाया कि इनमें से कुछ विचार ऐसे नहीं थे,
00:01:27जिनमें क्षमता निर्माण (कैपेबिलिटी बिल्ड) शामिल हो।
00:01:28इसलिए लोग ये यूज केसेस विकसित तो कर रहे थे,
00:01:30लेकिन उन्हें यह स्पष्ट नहीं था कि जॉब श्रेणियों में क्या बदलाव आएगा?
00:01:33कौशल बढ़ाने (अपस्किलिंग) पर इसका क्या प्रभाव पड़ेगा?
00:01:35लोगों पर इसका क्या असर होगा?
00:01:36प्रक्रियाओं पर इसका क्या असर होगा?
00:01:37तो मुझे लगता है कि संगठन काम के उस बड़े हिस्से को
00:01:39नज़रअंदाज़ कर रहे थे, जिसे हम BCG में,
00:01:4210, 20, 70 कहते हैं, जहाँ 10% तकनीक (स्टैक) है,
00:01:4720% डेटा एल्गोरिदम है।
00:01:49और फिर 70% वास्तव में काम का मुख्य हिस्सा है।
00:01:53यह व्यवसायों पर फिर से विचार करना है, कार्यों पर फिर से विचार करना है,
00:01:56कि प्रक्रियाएं कैसे अलग हैं, किसे कौशल बढ़ाने की जरूरत है,
00:01:58और नौकरियां कैसे बदलेंगी।
00:02:00और मुझे लगता है कि 23, 24 में बहुत सारे लोग
00:02:03इन यूज केसेस के साथ प्रयोग और परीक्षण कर रहे थे,
00:02:07लेकिन वास्तव में इस बारे में नहीं सोच रहे थे कि,
00:02:09देखिए, इन्हें वास्तविक उपयोग (प्रोडक्शन) में लाना होगा।
00:02:10इन्हें बड़े पैमाने पर ले जाने की जरूरत है।
00:02:11हमें बहुत सारी चीजों के बारे में सोचने की जरूरत है।
00:02:13तो मुझे लगता है कि अब कंपनियाँ वह क्षमता,
00:02:18अनुशासन और एकाग्रता विकसित कर रही हैं,
00:02:20नेतृत्व अब इस ओर ध्यान दे रहा है।
00:02:22AI अब केवल एक तकनीकी प्रोजेक्ट नहीं रह गया है।
00:02:26AI अब कोई छोटा प्रयोगात्मक प्रोजेक्ट नहीं है।
00:02:30यह अब हमेशा के लिए यहाँ है।
00:02:31यह अस्तित्व का जोखिम है।
00:02:33यह प्रतिस्पर्धात्मक लाभ है।
00:02:35- हाँ, यह काफी तर्कसंगत लगता है।
00:02:3670% वाली आपकी बात पर, मैंने पाया है कि
00:02:40GTM में हम जो काम कर रहे हैं, उसमें से बहुत कुछ वास्तव में,
00:02:42प्रोडक्शन से पहले का काम है, अगर आप कहें तो,
00:02:45यह समझना कि एक बेहतरीन प्रक्रिया
00:02:48कैसी होनी चाहिए।
00:02:49और क्या आपके पास उसके लिए पूरी सामग्री है,
00:02:51इसे पूरी तरह समझने के बाद?
00:02:53तो इसी बात को आगे बढ़ाते हुए,
00:02:54एक वाक्यांश है जो इन दिनों सामने आ रहा है
00:02:55एंटरप्राइज AI की चर्चाओं में,
00:02:57जो कि "सिस्टम ऑफ रिकॉर्ड" से
00:02:59"सिस्टम ऑफ वर्क" की ओर बदलाव है।
00:03:01व्यवहार में इसका क्या अर्थ है और यह क्यों मायने रखता है
00:03:03कि कंपनियाँ अपने तकनीकी निवेश के बारे में कैसे सोचती हैं?
00:03:07- हाँ, मैंने सबसे पहले यह अवधारणा बे एरिया के एक VC के
00:03:09लेख में देखी थी, जहाँ उन्होंने बात की थी कि,
00:03:14आप जानते हैं, 20 साल पहले डिजिटल के उदय के साथ,
00:03:17कंपनियाँ ऑन-प्रिमाइसेस सॉफ़्टवेयर से SaaS की ओर बढ़ीं
00:03:20और बड़े एंटरप्राइज पैकेजों की ओर बढ़ीं,
00:03:22जिन्हें हम सिस्टम ऑफ रिकॉर्ड कहते हैं, है ना?
00:03:24तो अगर आप Salesforce या ServiceNow या Workday के बारे में सोचें,
00:03:28है ना, ये वे सिस्टम हैं जिनमें बहुत सारा कॉर्पोरेट डेटा होता है।
00:03:31इनमें आपके ग्राहक, आपके ऑर्डर, आपकी डिलीवरी की जानकारी होती है,
00:03:36है ना, आपका वित्तीय डेटा इन्हीं सिस्टम में होता है।
00:03:39लेकिन फिर समय के साथ, हमने महसूस किया कि लोग
00:03:42अलग तरह से सहयोग करना चाहते थे।
00:03:43और हमने अधिक आधुनिक सिस्टम ऑफ एंगेजमेंट का
00:03:46उदय देखा, उदाहरण के लिए, Slack या Teams।
00:03:51Zoom, उदाहरण के लिए, और लोग इन सिस्टम का उपयोग
00:03:53जुड़ने, आंतरिक और बाहरी सहयोग के लिए कर रहे हैं।
00:03:56तो यह लगभग यूजर इंटरफेस जैसा है,
00:04:00एंटरप्राइज आर्किटेक्चर के नजरिए से सोचें तो,
00:04:02UI सिस्टम ऑफ रिकॉर्ड से हटकर
00:04:04सिस्टम ऑफ एंगेजमेंट की ओर चला गया है।
00:04:06और अब AI के साथ हम जो देख रहे हैं,
00:04:08वह पूरी तरह से एक नई घटना है,
00:04:10जहाँ इनमें से कुछ सिस्टम ऑफ रिकॉर्ड का
00:04:13बिजनेस लॉजिक अब सिस्टम ऑफ वर्क की ओर जा रहा है,
00:04:16और वे एजेंटिक (agentic) बनते जा रहे हैं, है ना?
00:04:18तो जिन्हें हम नियमों पर आधारित (rules-based),
00:04:20निश्चित प्रकार की सुविधाओं के रूप में देखते थे,
00:04:22अब वे इन मल्टी-एजेंट सिस्टम में
00:04:25संभाव्यता-आधारित (probabilistic) सिस्टम प्रॉम्प्ट्स की ओर बढ़ रहे हैं।
00:04:28और निश्चित रूप से, हाइपरस्केलर्स उसी दिशा में बढ़ रहे हैं।
00:04:30वे बहुत सारे प्लेटफॉर्म बना रहे हैं।
00:04:32मेरा मतलब है, Vercel भी उसी दायरे में है,
00:04:35जो कंपनियों को बहुत जल्दी और तेज़ी से
00:04:37इन नए एजेंटिक सिस्टम को बनाने में मदद कर रहा है।
00:04:41और फिर हम Salesforce जैसी कंपनियों को देखते हैं,
00:04:42वे भी उसी दिशा में बढ़ रहे हैं, है ना?
00:04:44वे एजेंट फ़ोर्स को एक क्षमता के रूप में
00:04:47विकसित कर रहे हैं और तैयार एजेंटों के साथ बाज़ार में आ रहे हैं, है ना?
00:04:50और यह कुछ ऐसा है जिसे मुझे लगता है कि CIOs
00:04:52समझने लगे हैं और इस नई वास्तविकता को अपना रहे हैं, है ना?
00:04:56इन सिस्टम ऑफ रिकॉर्ड से आगे बढ़ते हुए।
00:04:58मैं भविष्य में इन सिस्टम ऑफ रिकॉर्ड में कैसे निवेश करूँ?
00:05:01लेकिन फिर मैं ऐसी क्षमता कैसे विकसित करूँ
00:05:03जो मुझे इन व्यावसायिक नियमों को
00:05:06एजेंटिक सिस्टम में बदलने की अनुमति दे?
00:05:07मुझे लगता है कि यह अब और स्पष्ट होता जा रहा है।
00:05:102025, 2026 वह समय है जब हमने संगठनों को
00:05:13मल्टी-एजेंट सिस्टम की ओर बढ़ते हुए देखना शुरू किया,
00:05:16प्रयोगों से वास्तविक उपयोग (प्रोडक्शन) की ओर बढ़ते हुए,
00:05:20अधिक लचीलापन, शासन (गवर्नेंस) विकसित करते हुए,
00:05:23और इसके चारों ओर का पूरा आर्किटेक्चर।
00:05:27और यही वह पैटर्न है जिसे हम '26 और '27 में
00:05:29ज़्यादा से ज़्यादा देखने की उम्मीद करते हैं।
00:05:31- हाँ, मेरा मतलब है, मैं इसे Vercel के साथ
00:05:33काफी विशेष रूप से समझा सकती हूँ,
00:05:35लेकिन आप इसका जो वर्णन कर रहे हैं वह बिल्कुल
00:05:38हमारे यहाँ के अनुभवों से मेल खाता है,
00:05:39कि हमारे पास Salesforce है, जो अभी भी एक सिस्टम ऑफ रिकॉर्ड है।
00:05:44हमने एक अकेला एजेंट बनाकर शुरुआत की थी
00:05:47ताकि हमारे आने वाले लीड्स (inbound leads) को संभाला जा सके।
00:05:49यानी वे लोग जो 'कॉन्टैक्ट सेल्स' फॉर्म भरते हैं।
00:05:51उस एजेंट को बनाकर, हम 10 सेल्स डेवलपमेंट
00:05:54प्रतिनिधियों से घटाकर केवल एक पर आ गए।
00:05:57उसने फिर एक प्लेबुक प्लेटफॉर्म का आधार बनाया
00:06:00जहाँ अब हमारे पास सेल्स डेवलपमेंट फंक्शन के
00:06:02कई प्रकार उपलब्ध हैं।
00:06:04जैसे इवेंट फॉलो-अप या हॉट PLG लीड्स।
00:06:09उस तरह की चीजें।
00:06:11तो आपके पास वे सभी मल्टीपल एजेंट चल रहे हैं
00:06:13और फिर सिस्टम ऑफ एंगेजमेंट है।
00:06:16तो इनमें से बहुत सी चीजें अब Slack में भेजी जाती हैं
00:06:19या कस्टम वर्कफ़्लो UI बनाए जाते हैं
00:06:22क्योंकि Salesforce का फ्रंट-एंड ज़रूरी नहीं कि उन्हें
00:06:25ठीक उसी तरह दिखाए जैसा हम चाहते थे।
00:06:28तो वास्तव में आपने जो अभी बताया, वह बिल्कुल वही है
00:06:30जो हमने अपने पहले छह महीनों में होते देखा है
00:06:34जब हम AI को गहराई से बाज़ार (go to market) में लाए।
00:06:39- आप कंपनियों को यह पहचानने में कैसे मदद करते हैं
00:06:42कि किन वर्कफ़्लो को प्राथमिकता दी जाए?
00:06:44Vercel में हम AI के बेतरतीब इस्तेमाल से बचने की पूरी कोशिश कर रहे थे।
00:06:50इसलिए हमने पाया कि एजेंटों के लिए सफलता की सबसे अधिक संभावना
00:06:53उन कार्यों से आती है जो थोड़े अधिक
00:06:57दोहराव वाले और निश्चित (deterministic) होते हैं।
00:06:59यानी जिनमें बहुत ज़्यादा मानसिक बोझ न हो।
00:07:02लीडिंग वाला उदाहरण जो मुझे मिला, वह एक अच्छा उदाहरण है।
00:07:05क्या यह उससे मेल खाता है जो हम देख रहे हैं?
00:07:07BCG, मेरी जानकारी में यह भाषा ऐसी है कि
00:07:10यूज केस वाली मानसिकता को छोड़ें और उस
00:07:13पायलट के चक्रव्यूह से बाहर निकलें, जैसा मैंने कई बार सुना है।
00:07:16तो मुझे लगता है कि आप वैचारिक रूप से
00:07:18Vercel के 'AI के बेतरतीब इस्तेमाल' वाली बात से सहमत हैं।
00:07:20लेकिन फिर से, आप उस तीव्र प्रोटोटाइपिंग से बढ़कर
00:07:23उन यूज केसेस को कैसे चुनते हैं
00:07:24जो वास्तव में वैल्यू (मूल्य) पैदा करने वाले हैं?
00:07:26- हाँ, मुझे लगता है कि हम वहाँ पूरी तरह सहमत हैं।
00:07:28मेरा मतलब है, '23, '24 में हर कोई पायलट के चक्रव्यूह में फँसा था।
00:07:32सीखना, तकनीक को समझना, सटीकता और
00:07:35भ्रम (hallucination) की समस्याओं को सुलझाना, rag एप्लिकेशन बनाना,
00:07:40लेकिन अंततः यह महसूस करना कि इसे बड़े पैमाने पर ले जाना बहुत कठिन था।
00:07:44और मुझे लगता है कि लोगों ने महसूस किया कि इसे बड़े पैमाने पर ले जाना कठिन था
00:07:47क्योंकि व्यवसाय में,
00:07:48बिजनेस की तरफ बहुत सारा काम बाकी है, है ना?
00:07:50लोगों को फिर से प्रशिक्षित करना, प्रक्रियाओं पर फिर से विचार करना आदि।
00:07:53और मुझे लगता है कि हमने उस यूज केस पायलट वाली मानसिकता को छोड़कर
00:07:58वैल्यू पूल्स (value pools) पर ध्यान केंद्रित करना शुरू कर दिया है।
00:08:01और संगठनों के लिए
00:08:05ये बड़े बदलाव के अवसर क्या हैं, है ना?
00:08:06तो मेरा सर्विसिंग संगठन कैसे अलग होगा?
00:08:10मेरा फाइनेंस फंक्शन कैसे अलग होगा?
00:08:13मेरा सप्लाई चेन फंक्शन कैसे अलग होगा?
00:08:15इसलिए लोग अब इसके दायरे को बढ़ा रहे हैं,
00:08:18प्रक्रिया और वैल्यू चेन के स्तर पर सोच रहे हैं,
00:08:21वैल्यू चेन में चलाने के लिए विशिष्ट उदाहरण चुन रहे हैं,
00:08:25लेकिन वास्तव में बहुत बड़े दायरे पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं।
00:08:26और एक ऐसा दायरा जो कहीं अधिक बिजनेस-आधारित है,
00:08:29एक ऐसा दायरा जिसमें जोखिम, अनुपालन और
00:08:32कानूनी पहलुओं को शामिल करना ज़रूरी है ताकि हम
00:08:35इसकी हर बारीकी को अच्छी तरह समझ सकें।
00:08:36और इसलिए हम एक तरह से यूज केसेस से हटकर वैल्यू पूल्स की ओर बढ़ गए।
00:08:41इसका मतलब यह नहीं है कि कंपनियाँ यूज केसेस का इस्तेमाल नहीं कर रही हैं।
00:08:43मैं अभी भी उस भाषा का उपयोग होते देखता हूँ,
00:08:45लेकिन हम वैल्यू पूल्स की ओर बढ़ रहे हैं।
00:08:46और हम देखते हैं, उदाहरण के लिए,
00:08:48बाज़ार में कुछ बहुत ही स्पष्ट वैल्यू पूल्स हैं।
00:08:50तो उदाहरण के लिए, सर्विसिंग, ग्राहक सेवा, स्वास्थ्य कार्य
00:08:52तर्कसंगत रूप से नंबर एक क्षेत्र रहा है
00:08:55जहाँ कंपनियाँ AI का उपयोग कर रही हैं।
00:08:57हम इस क्षेत्र में स्टार्टअप्स का
00:09:00एक बड़ा उदय देख रहे हैं।
00:09:01कुछ बाजार में अच्छी तरह से स्थापित हो रहे हैं।
00:09:05सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के लिए AI।
00:09:06मेरा मतलब है, संगठनों के लिए यह एक बहुत बड़ा वैल्यू पूल है।
00:09:09Vercel बिल्कुल इसी क्षेत्र में है,
00:09:11बाजार के लीडर्स में से एक के रूप में,
00:09:13यहाँ कमान संभालते हुए, इस यात्रा को आगे बढ़ाते हुए।
00:09:15मुझे लगता है कि हम अभी इसकी शुरुआत ही कर रहे हैं।
00:09:18आप जानते हैं, इन उपकरणों को अपनाया जा रहा है।
00:09:21इंजीनियरिंग टीमें इसके ऊपर निर्माण कर रही हैं।
00:09:24मेरा मतलब है, इनमें से कुछ उपकरण ईकोसिस्टम और उद्यमों के साथ
00:09:27अधिक एकीकृत और अंतर्निहित होते जा रहे हैं।
00:09:32यह वास्तव में उन चीजों में से एक है जो मुझे
00:09:34Vercel के बारे में पसंद है, कि आप लोगों ने पहले ही
00:09:36कई इंटीग्रेशन बना लिए हैं जो बहुत सोच-समझकर बनाए गए हैं, है ना?
00:09:39तो, आप जानते हैं, अगर कंपनियों को यह
00:09:42एक हाइपरस्केलर पर करना है, तो उन्हें चुनने के लिए
00:09:44हाइपरस्केलर की कई सेवाओं के माध्यम से काम करना पड़ता है, इत्यादि।
00:09:47मुझे लगता है कि फिर से, हम अभी केवल शुरुआत ही कर रहे हैं।
00:09:49हम जल्द ही इन तकनीकों का उपयोग करके
00:09:52मल्टी-एजेंट सिस्टम बनाने की ओर बढ़ेंगे,
00:09:54ताकि संगठनों के डिजिटल ट्विन्स बनाए जा सकें।
00:09:57और यहीं से हम संगठन के लिए
00:10:00अगली फ्यूचर-प्रूफिंग देख रहे हैं, है ना?
00:10:02BCG में जो उभर रहा है, वह है प्रक्रियाओं के,
00:10:06कार्यों के, और भागीदारों के
00:10:10डिजिटल ट्विन्स विकसित करने की क्षमता, है ना?
00:10:13यह एक बहुत ही स्केलेबल कॉन्सेप्ट है, है ना?
00:10:16यदि मैं यूज़ केस पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय,
00:10:18वैल्यू पूल पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय,
00:10:20संगठन का एक डिजिटल ट्विन बना सकूँ
00:10:22और फिर सुधार के विचारों का अनुकरण (सिमुलेट) कर सकूँ, है ना?
00:10:25और हम संगठनों में इसकी शुरुआत कर रहे हैं
00:10:28जहाँ यदि कोई संगठन हमारे पास
00:10:32किसी विशिष्ट समस्या के साथ आता है, तो हम इसे बनाते हैं,
00:10:35यह लगभग एक रीइमेजिनेशन AI की तरह है
00:10:38जो हमें इसमें डेटा फीड करने
00:10:39और कार्यों और प्रक्रियाओं का पुन: अनुकरण करने की अनुमति देता है
00:10:42और उद्यम स्तर पर "क्या होगा अगर" परिदृश्यों को देखने की, है ना।
00:10:45यह एक बहुत ही दिलचस्प प्रयोग है।
00:10:47मेरा मतलब है, मुझे लगता है कि हम अभी वहाँ भी
00:10:49केवल शुरुआत ही कर रहे हैं, लेकिन उम्मीद है कि इससे पता चलेगा
00:10:52कि हम संगठनों में इन वैल्यू पूल्स को कैसे ढूंढते हैं, है ना?
00:10:56- यह बिल्कुल वही बात नहीं है जो आप कह रहे थे,
00:10:58लेकिन डिजिटल ट्विन के विचार पर,
00:11:01हमारे पास एक आंतरिक डेटा एजेंट है।
00:11:04आप इसे इस तरह सोच सकते हैं, जैसे कि
00:11:07लगभग एक दशक के अनुभव वाला
00:11:09एक डेटा वैज्ञानिक विश्लेषक हो,
00:11:11और इसकी क्षमता का स्तर भी लगभग वैसा ही है।
00:11:13और इस सप्ताहांत, किसी ने उस एजेंट को
00:11:16एग्जीक्यूटिव चैनल में शामिल कर दिया।
00:11:18और इसलिए हम सभी मज़ाक कर रहे थे कि यह,
00:11:21पहला एजेंट प्रमोशन था।
00:11:23लेकिन आप जानते हैं, हम निश्चित रूप से ऐसा कर रहे हैं।
00:11:27मैं कहूँगा कि हम डेटा साइंस के मामले में
00:11:28काफी आगे निकल चुके हैं
00:11:31जहाँ आप वास्तव में देख सकते हैं कि वह टीम
00:11:33जो एजेंट बना रही है, वे वास्तव में डिजिटल ट्विन्स हैं।
00:11:36आपने इस पर भी बात शुरू की कि,
00:11:39आप प्रोटोटाइप से प्रोडक्शन तक कैसे जाते हैं,
00:11:42इंटीग्रेशन जैसी चीज़ों को छूते हुए,
00:11:44उन सभी चीज़ों के बारे में जिन्हें लोग ज़रूरी नहीं समझते
00:11:48जब आप प्रोटोटाइप बना रहे होते हैं, लेकिन आप जानते हैं,
00:11:50आप ज़रूरी नहीं कि AWS में 20 अंतर्निहित सेवाओं
00:11:53को चालू करना चाहें।
00:11:56तो आपने लोगों को उस अंतर को पाटने के लिए
00:12:00कौन से सबसे अच्छे तरीके अपनाते हुए देखा है?
00:12:02- हम उन अंतरालों को संगठनों के लिए
00:12:04विशिष्ट आर्कटाइप्स (प्रारूपों) में विभाजित कर रहे हैं।
00:12:06हमने AI एजेंटों के इन चार आर्कटाइप्स को तैयार किया है।
00:12:09पहला यह है कि लोग स्वयं सेवा (सेल्फ-सर्विस) के जरिए
00:12:13एजेंटों का विकास करने जा रहे हैं, है ना?
00:12:14और वे उपयोग करने जा रहे हैं,
00:12:16और शायद कुछ लोग उन्हें एजेंट कहें या न कहें,
00:12:18लेकिन इसके बावजूद कस्टम GPTs या,
00:12:23सेल्फ-सर्विस टूल्स जहाँ लोग,
00:12:26क्लाउड स्किल्स, उदाहरण के लिए, और आप जानते हैं,
00:12:29लोग अपने स्वयं के एजेंट विकसित करने
00:12:32और सिस्टम के साथ जुड़ने के लिए इन टूल्स का उपयोग करेंगे।
00:12:33जैसे कि मेरा एक एजेंट है जो हर सुबह चलता है,
00:12:37मेरा ईमेल पढ़ता है, मुझे सारांश भेजता है कि मुझे क्या करना है?
00:12:40मुझे क्या कार्रवाई करने की आवश्यकता है और मुझे वे सभी ईमेल भेजता है
00:12:43जिनका मुझे उत्तर देना है, प्राथमिकता के आधार पर।
00:12:45ठीक है, मेरा मतलब है, वह एक सेल्फ-सर्विस एजेंट है।
00:12:47मैं इसे एक टूल में चलाता हूँ और यह व्यक्तिगत रूप से मेरे लिए सहायक है।
00:12:52लेकिन फिर हम अन्य प्रकार के एजेंट देखने जा रहे हैं
00:12:55जो संगठनों में अभी भी कर्मचारियों द्वारा बनाए गए हैं
00:12:58जहाँ वे माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट जैसे टूल्स में बनाए गए हैं,
00:13:02उद्यम प्रणालियों (एंटरप्राइज सिस्टम्स) में चल रहे हैं,
00:13:04शेयरपॉइंट जैसे टूल्स से जुड़े हुए हैं,
00:13:08डेटा से जुड़े हुए हैं, इत्यादि।
00:13:09मेरा मतलब है, थोड़ा अधिक परिष्कृत (सोफिस्टिकेटेड),
00:13:11लेकिन फिर भी कर्मचारियों द्वारा विकसित किए जाने के दायरे में।
00:13:14फिर कंपनियाँ एजेंट खरीदने जा रही हैं, है ना?
00:13:17और वे एजेंट फ़ोर्स जैसे प्लेटफॉर्म्स से
00:13:19एजेंट खरीदने जा रहे हैं, है ना?
00:13:20तो हम देखना शुरू कर रहे हैं, हम अधिक कर रहे हैं,
00:13:22उदाहरण के लिए, एजेंटों का मार्केट स्कैन, है ना?
00:13:25ठीक वैसे ही जैसे हम डिजिटल ऐप्स और SaaS कंपनियों के लिए किया करते थे।
00:13:28अब हम एजेंटों के लिए मार्केट स्कैन कर रहे हैं।
00:13:31और फिर अगला वह है जहाँ IT विभाग आएगा
00:13:33और एंटरप्राइज एजेंट विकसित करेगा, है ना?
00:13:36और वह कला से कहीं अधिक विज्ञान बन जाएगा।
00:13:40यह बन जाएगा,
00:13:42इन एजेंटों के आसपास बहुत अधिक कठोरता (रिगर) होने वाली है।
00:13:45हमें उनका परीक्षण करना होगा, उन्हें अच्छी तरह से विकसित करना होगा,
00:13:48और सूचना सुरक्षा और नीतियों के
00:13:50आसपास बहुत अधिक छानबीन होने वाली है,
00:13:55कानूनी कठोरता।
00:13:57उदाहरण के लिए, जिम्मेदार AI एक बड़ा,
00:14:00महत्वपूर्ण घटक और सुरक्षा घेरा (गार्डरेल्स) होने जा रहा है।
00:14:02और फिर इन एजेंटों के लिए, हमारे पास एक एंटरप्राइज फ्रेमवर्क है
00:14:06कि इन एजेंटों को कैसे विकसित किया जाए, है ना?
00:14:08यहीं हम AI कोडिंग टूल्स को
00:14:10IT टीमों के लिए एक बहुत बड़ी वैल्यू बनते हुए देखते हैं।
00:14:14मैं वास्तव में सोचता हूँ कि जब हम खरीदने बनाम बनाने के बारे में सोचते हैं,
00:14:19तो Vercel जैसे समाधान और AI कोडिंग टूल्स
00:14:21IT टीमों को निर्माण करने में
00:14:25बहुत कुशल बनाने में सक्षम करेंगे।
00:14:26- हाँ, बिल्कुल।
00:14:27मुझे लगता है कि CIOs के बारे में हमारा नजरिया समान है
00:14:30कि वे सॉफ्टवेयर के खरीदार से सॉफ्टवेयर के निर्माता बन रहे हैं।
00:14:34मुझे लगता है कि Vercel पर हम जो कई यूज़ केसेस देख रहे हैं,
00:14:37वे बाहरी के साथ-साथ आंतरिक एप्लिकेशन भी हैं।
00:14:40तो अगर CIOs अब सिर्फ खरीदार के बजाय
00:14:42सॉफ्टवेयर निर्माता बन रहे हैं,
00:14:44तो भूमिका के दृष्टिकोण से वह बदलाव क्या लाता है?
00:14:47CIO की भूमिका में नया क्या होने वाला है?
00:14:50- हाँ, यह दिलचस्प है क्योंकि एक तरफ,
00:14:54यह खरीदने बनाम बनाने की चर्चा को पूरी तरह से ऊपर उठा रहा है
00:14:58और IT के लिए इसका क्या मतलब है।
00:15:00हमने कंज्यूमर कंपनियों जैसी कंपनियों को
00:15:05एजेंट डेवलपर्स को नियुक्त करते देखा है, है ना?
00:15:07तो ये अब आपके सामान्य मशीन लर्निंग इंजीनियर नहीं हैं
00:15:11जिनके पास डेटा साइंस में PhD हो
00:15:15और जो पायथन को बहुत अच्छी तरह जानते हों।
00:15:18और मैंने इनमें से एक कंपनी के लिए जॉब डिस्क्रिप्शन देखा है
00:15:22और उसमें पायथन की भी आवश्यकता नहीं थी, उदाहरण के लिए, है ना?
00:15:27तो यह एक नई अजीब दुनिया है जिसमें हम प्रवेश कर रहे हैं, है ना?
00:15:30अब लोग सक्षम और आत्मनिर्भर हैं
00:15:33कि वे अपने स्वयं के एजेंट विकसित कर सकें।
00:15:35- हाँ, और इसलिए आप यहाँ जो कुछ भी बता रहे हैं
00:15:37वह वास्तव में एक केंद्रीय AI प्लेटफॉर्म है।
00:15:39और आपके शोध ने दिखाया है कि भविष्य के लिए तैयार कंपनियाँ
00:15:43केंद्रीय AI प्लेटफॉर्म संचालित करने की 3 गुना अधिक संभावना रखती हैं।
00:15:46एजेंट पूरे उद्यम में कई गुना बढ़ जाते हैं।
00:15:48उस प्लेटफॉर्म आर्किटेक्चर को वास्तव में कैसा दिखना चाहिए?
00:15:52- हम संगठनों के साथ इस प्लेटफॉर्म को
00:15:54डिजाइन करने के तरीके पर कई बातचीत कर रहे हैं, है ना?
00:15:57और डिजाइन में, मैं कहूँगा कि डिजाइन
00:16:01दो साल पहले बहुत अधिक ध्यान केंद्रित करता था
00:16:05साधारण RAG एप्लिकेशन बनाने पर, है ना?
00:16:08तो यह सब एक वेक्टर डेटाबेस का चयन करने,
00:16:12आपके मॉडल गार्डन में मौजूद LLM का चयन करने,
00:16:16एप्लिकेशन स्तर पर गार्डरेल्स बनाने के बारे में था,
00:16:18और आप तैयार थे, है ना?
00:16:19और आपकी सबसे बड़ी सिरदर्द सटीकता (एकरेसी) की समस्याएँ थीं।
00:16:23लेकिन हमने उस सोच से एक बदलाव देखा है, है ना?
00:16:28और आजकल यह बहुत अधिक जटिल होता जा रहा है, है ना?
00:16:31आपको केवल एजेंट स्तर पर गार्डरेल्स की आवश्यकता नहीं है।
00:16:33हमें ऑर्केस्ट्रेशन स्तर पर गार्डरेल्स की आवश्यकता है।
00:16:36आपको न केवल सटीकता के लिए नियंत्रित करने की आवश्यकता है,
00:16:38बल्कि आपको कोर सिस्टम के साथ एकीकरण के लिए भी नियंत्रण चाहिए।
00:16:43इन एजेंटों पर सुरक्षा के बारे में सोचने
00:16:46का एक बहु-स्तरीय तरीका है।
00:16:47तो सोचने के लिए बहुत कुछ है, है ना?
00:16:50CIOs को अपनी IT टीमों के कौशल,
00:16:55अपनी आर्किटेक्चर टीमों को अनुकूलित करना पड़ रहा है
00:16:56ताकि वे जटिलता के इस अतिरिक्त स्तर से निपट सकें।
00:16:59लेकिन जब हम मल्टी-एजेंट सिस्टम की ओर जाते हैं,
00:17:00तो हमें इसी बारे में सोचने की आवश्यकता है, है ना?
00:17:02मल्टी-एजेंट सिस्टम संगठनों के लिए सहज होने के लिए
00:17:04एक बड़ा कदम होने वाला है,
00:17:06लेकिन यही वह जगह है जहाँ हम 26 और 27 में
00:17:09वैल्यू का एक बड़ा हिस्सा उभरते हुए देखते हैं।
00:17:12- तो आपने वहाँ एप्लिकेशन लेयर पर थोड़ा स्पर्श किया।
00:17:15अगर हम उन प्रणालियों की ओर बढ़ रहे हैं जिनकी हमने बात की थी,
00:17:18तो एप्लिकेशन लेयर क्या भूमिका निभाती है?
00:17:20क्या वह सॉफ्टवेयर जो AI मॉडल्स और यूज़र्स के बीच बैठता है,
00:17:23अधिक या कम रणनीतिक हो जाता है?
00:17:25- मेरा मतलब है, निश्चित रूप से उनकी एक रणनीतिक भूमिका है
00:17:29क्योंकि वे सिस्टम ऑफ रिकॉर्ड हैं।
00:17:31तो अंततः संगठन में डेटा का रिपॉजिटरी
00:17:36उन्हीं के पास होता है, है ना?
00:17:36इसलिए वे उस अर्थ में बहुत मूल्यवान बने रहेंगे।
00:17:41वे इसलिए भी बहुत मूल्यवान हैं क्योंकि वे संगठनों में
00:17:44एजेंटों के उपयोग के लिए वे एंटरप्राइज APIs प्रदान करेंगे।
00:17:49लेकिन सवाल यह है कि कुछ बिजनेस लॉजिक
00:17:53सिस्टम ऑफ रिकॉर्ड से सिस्टम ऑफ वर्क की ओर बढ़ रहा है।
00:17:58तो यह सवाल खड़ा होता है कि SaaS का क्या होगा, है ना?
00:18:02हमने कुछ टेक लीडर्स को यह कहते सुना है कि SaaS खत्म हो चुका है।
00:18:06मैं अभी तक उस निष्कर्ष पर नहीं पहुँचा हूँ, लेकिन मुझे लगता है कि वे
00:18:09एक बहुत ही विशिष्ट संरचना के साथ,
00:18:11बहुत ही विशिष्ट नियंत्रण बिंदुओं के साथ,
00:18:14बहुत मजबूत डेटाबेस बनने जा रहे हैं,
00:18:17और वे इस तरह से मूल्यवान बने रहेंगे, है न?
00:18:20इनमें से कुछ कंपनियों को एहसास हो रहा है
00:18:22कि यह ट्रेंड आ रहा है, वे AI की ओर बढ़ रही हैं,
00:18:25जो पूरी तरह से तर्कसंगत है, है न?
00:18:27कुछ अपनी स्थिति पर कायम हैं और थोड़ा
00:18:30"देखो और इंतज़ार करो" वाली मुद्रा में भरोसा कर रही हैं।
00:18:33लेकिन हम अगले 12, 24 महीनों में देखेंगे,
00:18:37हमें इन कार्य प्रणालियों (systems of work) का
00:18:38उदय दिखना शुरू हो रहा है।
00:18:40इनमें से कई खरीदारी के बेहतरीन अवसर प्रदान कर रही हैं।
00:18:43मुझे लगता है कि SaaS कंपनियों को डिजिटल-फर्स्ट के बजाय,
00:18:46AI-फर्स्ट बनने की ज़रूरत होगी, है न।
00:18:49और इसमें समय लगेगा,
00:18:50खासकर कुछ बड़ी कंपनियों के लिए।
00:18:52- तो आपने जिक्र किया कि यहाँ बहुत सारे अवसर हैं,
00:18:54लेकिन आप यह भी कह सकते हैं कि AI वेंडर का परिदृश्य
00:18:57अभी काफी भ्रमित करने वाला है।
00:18:58मुझे लगता है कि ज्यादातर श्रेणियों में 10 खिलाड़ी हैं,
00:19:01जो शायद लंबी अवधि में टिकने वाली संख्या से
00:19:04कहीं अधिक है।
00:19:05एंटरप्राइज खरीदारों को क्या सवाल पूछने चाहिए
00:19:08ताकि वे मार्केटिंग से असली क्षमता को अलग कर सकें?
00:19:11और वे कैसे मूल्यांकन करें कि कोई टूल
00:19:13वाकई वैल्यू देता है या सिर्फ बिना इस्तेमाल वाला सॉफ्टवेयर बन जाता है?
00:19:17- निश्चित रूप से इसमें तकनीकी उपयुक्तता का सवाल है, है न?
00:19:20ये कंपनियां, ये एजेंट एक एंटरप्राइज
00:19:24इन्फ्रास्ट्रक्चर पर कैसे चलेंगे?
00:19:27उन्हें उस टेक्नोलॉजी स्टैक में कैसे एकीकृत किया जाता है?
00:19:31उदाहरण के लिए, वे सिस्टम ऑफ रिकॉर्ड के साथ
00:19:34कैसे जुड़ते हैं, यह एक निरंतर चलने वाली चर्चा है।
00:19:37फिर, हम एंटरप्राइज की जरूरतों के बारे में सवाल पूछते हैं।
00:19:40उदाहरण के लिए, वे अनुपालन (compliance) का प्रबंधन कैसे करते हैं?
00:19:43वे जोखिम का प्रबंधन कैसे करते हैं?
00:19:45वे डेटा प्राइवेसी के साथ कैसा व्यवहार करते हैं?
00:19:47ये सबसे प्रमुख सवाल हैं।
00:19:49आप जानते हैं, एंटरप्राइज कंपनियों में
00:19:52काम शुरू करना ही नामुमकिन है अगर उनके पास
00:19:54इस तरह के सवालों के अच्छे जवाब न हों।
00:19:56हम लागत को देखते हैं, है न?
00:19:59तो यह खरीदने बनाम बनाने (buy vs build) की लागत है,
00:20:02और इनमें से कुछ समाधान बहुत महंगे हैं, है न?
00:20:06वे प्रति उपयोगकर्ता प्रति माह के स्तर पर शुल्क लेते हैं,
00:20:10और, आप जानते हैं, कंपनियों में
00:20:12हमें इस तरह के समाधानों के लिए
00:20:14बजट आवंटित करने की आवश्यकता होगी।
00:20:16मेरा मतलब है, ये समाधान आ रहे हैं।
00:20:17वे अधिक महंगे हैं, लेकिन वे बहुत मूल्यवान हैं।
00:20:20और फिर हम कंपनी की परिपक्वता को देखते हैं।
00:20:23जैसा कि आपने कहा, इनमें से कुछ नए खिलाड़ी हैं।
00:20:25इनमें से कई अभी भी सीरीज़ A, सीरीज़ B में हैं।
00:20:28इनमें से कई में शायद 100 कर्मचारी हैं, है न?
00:20:31तो ये युवा कंपनियां हैं,
00:20:32और वे एंटरप्राइज क्षेत्र में प्रवेश करने की कोशिश कर रही हैं।
00:20:34एंटरप्राइज क्षेत्र बहुत जटिल है और इसके लिए
00:20:39बहुत ध्यान देने की आवश्यकता होती है, और यह
00:20:41एक लंबी बिक्री प्रक्रिया (sales cycle) है।
00:20:43इनमें से कुछ कंपनियों को एक नए AI एजेंट को
00:20:46शामिल करने में छह से नौ महीने लग जाते हैं, है न?
00:20:49यह काफी सामान्य बात है।
00:20:50मैं यह हर समय देखता हूँ।
00:20:51और कंपनियां यह समझने की कोशिश कर रही हैं
00:20:54कि हम इस प्रक्रिया को तेज कैसे करें,
00:20:56लेकिन इनमें से किसी वेंडर को जोड़ने के लिए
00:20:58जांच-परख (due diligence) की एक लंबी प्रक्रिया होती है, है न?
00:21:00लेकिन दिलचस्प बात यह है कि मैं देख रहा हूँ कि
00:21:03इनमें से कुछ ने छोटी और मध्यम आकार की कंपनियों से शुरुआत की।
00:21:06इनमें से कुछ वेंडर्स, इन AI एजेंट्स ने,
00:21:08रिटेल ग्राहकों से शुरुआत की थी।
00:21:12और मैं उनमें से एक के साथ काम कर रहा हूँ,
00:21:14और यह पहली तिमाही होने वाली है
00:21:15जहाँ एंटरप्राइज राजस्व, रिटेल राजस्व से अधिक होगा।
00:21:19तो हम फिर से देख रहे हैं,
00:21:21कि इनमें से कुछ समाधानों के लिए एंटरप्राइज
00:21:24सबसे बड़ा ग्राहक बनता जा रहा है।
00:21:28- हाँ, Vercel में भी हम यही देख रहे हैं।
00:21:31खैर, डैन, हमारे साथ जुड़ने के लिए बहुत-बहुत धन्यवाद।
00:21:33यह एक बेहतरीन बातचीत थी।
00:21:36देखने वाले सभी दर्शकों के लिए,
00:21:37यदि आप चर्चा जारी रखना चाहते हैं,
00:21:38तो कृपया LinkedIn पर डैन या मुझसे जुड़ें।
00:21:41हमें यह जानकर खुशी होगी कि आप
00:21:43अपने संस्थानों में क्या देख रहे हैं।
00:21:45और यदि आप प्रोटोटाइप से प्रोडक्शन की ओर बढ़ने के लिए तैयार हैं,
00:21:48तो v0.app पर नया V0 देखें।
00:21:51हमने अभी कुछ बड़े अपडेट जारी किए हैं
00:21:53जो एक विचार को तैनात किए गए एप्लिकेशन (deployed application) तक
00:21:55पहुंचाना पहले से कहीं अधिक आसान बना देते हैं।
00:21:58हमारे पहले Shipped Q&A में शामिल होने के लिए धन्यवाद।
00:22:01हम आप सभी से अगली बार मिलेंगे।
00:22:03(मंद संगीत)