डाट-कॉम से AI तक: पिछले तकनीकी नुकसानों से बचने के सबक

डाट-कॉम उछाल के दौरान, किसी कंपनी के नाम में “.com” जोड़ने से उसका स्टॉक मूल्य आसमान छू सकता था, भले ही ग्राहक, राजस्व या व्यवहार्य व्यवसाय मॉडल न हो। आज, “AI” के आसपास वही उन्माद है, कंपनियां इस प्रचार का लाभ उठाने के लिए उत्सुकता से इस लेबल को अपना रही हैं।

व्यवसाय अपने ब्रांडिंग, उत्पाद विवरण और डोमेन नामों में “AI” को एकीकृत करने के लिए दौड़ रहे हैं। डोमेन नेम स्टैट के अनुसार, 2024 में “.ai” डोमेन पंजीकरण में साल-दर-साल 77.1% की वृद्धि हुई, क्योंकि स्टार्टअप और स्थापित फर्म दोनों ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ तालमेल बिठाने के लिए तत्पर हैं, चाहे उनकी वास्तविक AI क्षमताएं हों या न हों।

1990 के दशक के अंत ने हमें सिखाया कि अत्याधुनिक तकनीक का लाभ उठाना पर्याप्त नहीं है। डाट-कॉम के जीवित बचे लोग रुझानों का पीछा नहीं कर रहे थे—वे वास्तविक जरूरतों को संबोधित कर रहे थे और विचारपूर्वक विस्तार कर रहे थे।

AI में उद्योगों को बदलने की समान संभावना है, लेकिन सफलता सतही ब्रांडिंग से नहीं आएगी। यह उन कंपनियों से आएगी जो शोर को पार करके प्रभाव पर ध्यान केंद्रित करती हैं।

मुख्य बात? मामूली शुरुआत करें, एक विशिष्ट क्षेत्र चुनें, और रणनीतिक रूप से विस्तार करें।

छोटे से शुरू करें: विस्तार से पहले अपनी जगह पक्की करें

डाट-कॉम की एक बड़ी गलती थी बहुत जल्दी विस्तार करना—आज के AI नवप्रवर्तकों को इस सबक पर ध्यान देना चाहिए।

ईबे पर विचार करें। यह संग्रहणीय वस्तुओं, जैसे पेज़ डिस्पेंसर, के लिए एक साधारण नीलामी मंच के रूप में शुरू हुआ, जो उन शौकीनों की विशिष्ट समस्या को हल करता था जो ऑफलाइन नहीं जुड़ सकते थे। इस क्षेत्र में महारत हासिल करने के बाद ही ईबे ने इलेक्ट्रॉनिक्स, फैशन और अन्य क्षेत्रों में विस्तार किया।

इसके विपरीत, वेबवैन ने ऑनलाइन ऑर्डर और कई शहरों में तेजी से डिलीवरी के साथ किराना खरीदारी में क्रांति लाने का लक्ष्य रखा। इसने मांग साबित करने से पहले गोदामों और लॉजिस्टिक्स पर लाखों खर्च किए, और अपनी महत्वाकांक्षा के तले दबकर ढह गया।

निष्कर्ष: एक सटीक उपयोगकर्ता आवश्यकता पर ध्यान केंद्रित करें और विस्तार से पहले एक संकीर्ण खंड पर हावी हों।

AI डेवलपर्स के लिए, इसका मतलब है “सभी के लिए AI” बनाने की जाल में फंसने से बचना। उदाहरण के लिए, डेटा विश्लेषण के लिए एक जेनरेटिव AI उपकरण को एक विशिष्ट समूह को लक्षित करना चाहिए—जैसे उत्पाद प्रबंधक, डिज़ाइनर, या डेटा वैज्ञानिक। क्या आप SQL नौसिखियों या अनुभवी विश्लेषकों की सेवा कर रहे हैं? प्रत्येक समूह की अपनी अनूठी जरूरतें और कार्यप्रवाह हैं।

सीमित SQL कौशल वाले तकनीकी उत्पाद प्रबंधकों जैसे परिभाषित दर्शकों पर ध्यान केंद्रित करके, जो त्वरित अंतर्दृष्टि चाहते हैं, आप उनकी जरूरतों को गहराई से समझ सकते हैं, अनुभव को परिष्कृत कर सकते हैं, और कुछ आवश्यक बना सकते हैं। इसके बाद ही आपको संबंधित उपयोगकर्ताओं या सुविधाओं में विस्तार करना चाहिए। स्थायी AI उत्पाद बनाने की दौड़ में, विजेता वे होंगे जो एक विशिष्ट दर्शक को असाधारण रूप से अच्छी तरह से सेवा देंगे, न कि सभी को एक साथ।

अपने डेटा लाभ को सुरक्षित करें: स्थायी रक्षात्मकता बनाएं

छोटे से शुरू करना उत्पाद-बाजार फिट हासिल करने में मदद करता है, लेकिन सफलता को बनाए रखने के लिए रक्षात्मकता की आवश्यकता होती है—विशेष रूप से मालिकाना डेटा के माध्यम से।

डाट-कॉम के जीवित बचे लोगों ने न केवल उपयोगकर्ताओं को आकर्षित किया; उन्होंने अद्वितीय डेटा एकत्र किया। उदाहरण के लिए, अमेज़न ने किताबें बेचने पर रुक नहीं किया। इसने खरीद और ब्राउज़िंग डेटा का उपयोग सिफारिशों को परिष्कृत करने के लिए किया, फिर क्षेत्रीय ऑर्डर पैटर्न का लाभ उठाकर लॉजिस्टिक्स को अनुकूलित किया, जिसने प्राइम की बेजोड़ दो-दिवसीय डिलीवरी का मार्ग प्रशस्त किया।

गूगल ने भी यही दृष्टिकोण अपनाया। प्रत्येक खोज, क्लिक और सुधार ने बेहतर परिणामों और बाद में विज्ञापनों को बढ़ावा दिया, जिससे एक प्रतिक्रिया लूप बना जो इसके लाभ को मजबूत करता था।

AI निर्माताओं के लिए सबक स्पष्ट है: दीर्घकालिक सफलता मालिकाना डेटा लूप्स पर निर्भर करती है जो समय के साथ उत्पादों को बेहतर बनाते हैं।

कोई भी एक ओपन-सोर्स बड़े भाषा मॉडल को फाइन-ट्यून कर सकता है या एक API तक पहुंच सकता है, लेकिन उच्च-मूल्य, वास्तविक दुनिया के उपयोगकर्ता डेटा को दोहराना कठिन है।

AI उत्पाद निर्माताओं को जल्दी पूछना चाहिए:

• हमारा उत्पाद उपयोगकर्ता इंटरैक्शन से कौन सा अद्वितीय डेटा कैप्चर करेगा?
• हम निरंतर सुधार के लिए प्रतिक्रिया लूप कैसे बना सकते हैं?
• क्या हम नैतिक और सुरक्षित रूप से डोमेन-विशिष्ट डेटा एकत्र कर सकते हैं जो प्रतिस्पर्धियों को उपलब्ध नहीं है?

डुओलिंगो को लें। GPT-4 के साथ, “मेरे उत्तर की व्याख्या करें” और AI रोल-प्ले जैसी सुविधाएं समृद्ध उपयोगकर्ता डेटा उत्पन्न करती हैं, जो न केवल प्रतिक्रियाओं को बल्कि शिक्षार्थी कैसे सोचते और इंटरैक्ट करते हैं, इसे कैप्चर करती हैं। यह डेटा अनुभव को परिष्कृत करता है, जिससे प्रतिस्पर्धी लाभ बनता है।

AI युग में, मालिकाना डेटा आपका स्थायी लाभ है। जो कंपनियां अद्वितीय डेटा से सीखने के लिए उत्पाद डिज़ाइन करती हैं, वे नेतृत्व करेंगी।

निष्कर्ष: एक मैराथन, न कि एक स्प्रिंट

डाट-कॉम युग ने साबित किया कि प्रचार क्षणिक है, लेकिन मूलभूत तत्व स्थायी हैं। AI उछाल उसी पैटर्न का पालन करता है। सफलता रुझानों का पीछा करने से नहीं आएगी, बल्कि वास्तविक समस्याओं को हल करने, विचारपूर्वक विस्तार करने और रक्षात्मक लाभ बनाने से आएगी।

भविष्य उन AI निर्माताओं का है जो इसे एक मैराथन के रूप में देखते हैं, और मार्ग पर बने रहने की अनुशासन के साथ।

कैलियांग फू उबर में एक AI उत्पाद प्रबंधक हैं।