AI के नए युग में Palantir से मिलने वाले सबक

• Palantir को हाल ही में S&P 500 में शामिल किया गया
• शुरुआती दौर में Palantir को गलत तरीके से एक “consulting company” माना गया। कई engineers ग्राहकों के साथ काम करते हुए उनके business problems को गहराई से समझते थे
• Palantir के engineers को Forward Deployed Engineers कहा जाता है, और वे ग्राहक के काम, business model, pain points आदि को गहराई से समझकर ग्राहक की ज़रूरतों के मुताबिक product को बेहतर और विस्तारित करते हैं
• यह service-oriented approach, Palantir की competitive advantage बनी, जिसने customer-specific solutions विकसित करके उन्हें platform में बदला
• Palantir के मुख्य concepts में से एक Ontology है, जो data को व्यवस्थित रूप से संरचित करके जटिल business problems हल करती है
  • Ontology : ग्राहक के data और processes को map करके solution में encode करने का एक विशिष्ट approach

सेवा-केंद्रित business model में बदलाव

• हाल में AI language models (LLMs) के आने से, पारंपरिक service companies अब अधिक आकर्षक business model में बदल रही हैं
• AI जटिल language-based tasks को automate कर सकता है, और कई मामलों में इंसानों से बेहतर error detection क्षमता रख सकता है
• service और product के मिश्रण वाले hybrid business models बढ़ रहे हैं, जिनके ज़रिए ग्राहकों की वास्तविक समस्याएँ हल की जा रही हैं और अधिक value capture की जा रही है
• technology का उपयोग करके दो तरीकों से operating leverage बनाया जा सकता है:
  1. मौजूदा vendors की तुलना में तेज़, सस्ता और बेहतर service quality देकर एक अनोखा value proposition बनाना
  2. cost structure से labor को हटाना, margin structure बदलना, और competitors की तुलना में scaling को आसान बनाना
• AI कई पारंपरिक service industries में operational efficiency को बहुत बढ़ा सकता है, और productivity को दोगुना या उससे अधिक करने की क्षमता रखता है

AI service companies की विशेषताएँ और अवसर

• AI service companies "Service-as-Software" model अपनाती हैं, और कई तेज़ी से बढ़ते startups इस तरीके का उपयोग कर रहे हैं
• जब केवल model performance पर्याप्त नहीं होती, तब Copilot जैसे user-assist solutions बेचे जाते हैं। उदाहरण: Numeric का technical accounting AI
• सिर्फ AI के सहारे जटिल processes को automate करना कठिन है, इसलिए technology और human expertise को जोड़ने वाला approach ज़रूरी है
• AI service model की चुनौतियाँ और अवसर
  • जोखिम 1: क्योंकि कोई भी model का उपयोग कर सकता है, नए competitors तेज़ी से उभर सकते हैं और मौजूदा customers छीन सकते हैं
  • जोखिम 2: नए AI models की बेहतर performance से, मौजूदा products की कुछ functionalities redundant हो सकती हैं
  • लेकिन जटिल processes का पूरी तरह automation अभी भी कठिन है। technology और human expertise का संयुक्त approach आवश्यक है
• AI service companies कैसे operate करती हैं
  • अलग value proposition: मौजूदा service providers से तेज़, सस्ती और उच्च-गुणवत्ता वाली service देना
  • unit economics में सुधार: cost का बड़ा हिस्सा बनने वाले manpower को घटाकर business scalability और margin structure बेहतर करना
    • उदाहरण: Loop ने freight audit और payment automation के ज़रिए पूरे workflow को redesign करके efficiency अधिकतम की
  • customer के नज़रिए से, कई vendors और software को manage करने के बजाय, integrated AI solution के ज़रिए सभी functions outsource किए जा सकते हैं
• सफल AI service companies के 4 मुख्य सिद्धांत
  • पूरे business ontology को map करके R&D focus की priorities तय करना
  • metrics पर ध्यान देना
  • organic growth और M&A को साथ लेकर चलना
  • सही team बनाना

सफल AI service companies के सिद्धांत

1. पूरे business ontology को map करके R&D priorities तय करना

• ontology की अवधारणा: Palantir business ontology के माध्यम से उस data structure और workflows को परिभाषित करता है जो कंपनी के सभी operations को support करते हैं
  • ontology data, logic, action से बनी होती है और business process map (BPM) की भूमिका निभाती है
  • उदाहरण: aviation industry में airplane, flight, airline, airport, delay जैसे objects और उनके बीच के relations को परिभाषित किया जाता है
• ontology का महत्व:
  • ontology ग्राहक के workflows को software में map करने के लिए आवश्यक है, खासकर technology-driven service companies में इसका महत्व और अधिक है
  • technology और operations के मेल से customer, employee और software systems के बीच के तीन-पक्षीय संबंध को समझना संभव होता है, जिससे automation और optimization संभव होते हैं
  • Palantir ने शुरुआत से ontology पर ज़ोर दिया, और इसी के बल पर data integration और AI solutions में अग्रणी स्थान हासिल किया
• data integration और automation:
  • अधिकांश organizations में data अलग-अलग formats और locations में बिखरा होता है
  • अगर पहले ontology बनाई जाए, तो उसी संरचना के आधार पर data integration और automation अधिक प्रभावी ढंग से किया जा सकता है
• Reserv का उदाहरण:
  • Reserv ने claims adjusters के workflows को गहराई से समझा, और किन features को खुद बनाना है तथा किन्हें license करना है, इसे स्पष्ट रूप से अलग किया
  • इससे वह बड़े customer contracts जल्दी हासिल कर सका और scale कर सका
• ontology के व्यावहारिक लाभ:
  • SaaS products का उद्देश्य customer workflows को software में map करना होता है
  • technology-driven service companies को ऐसी ontology बनानी चाहिए जिसमें customer, employee और software systems के बीच के संबंध शामिल हों
  • इससे software और workforce के सहयोग वाला एक positive feedback loop बनता है
• ontology mapping के फायदे:
  • शुरुआती ontology work vision तय करने, goals सेट करने और team alignment में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है
  • यह investors और advisors को meaningful feedback देने का अवसर देता है
  • सही दिशा न चुनने पर गलत decisions की बड़ी लागत चुकानी पड़ सकती है

2. Metrics (मेट्रिक्स, सूचकांकों) पर ध्यान देना

• ontology और metrics:
  • ontology बनने के बाद business के core KPIs को पहचानना आसान हो जाता है
  • SaaS industry में कई standardized metrics हैं, जिन्हें operations analytics tools के माध्यम से आसानी से monitor किया जा सकता है
  • SaaS companies ऊँचे margins की वजह से operational metrics के मामले में कुछ कम कठोर हो सकती हैं, लेकिन service-centric business में ऐसा नहीं है
• service business में metrics का महत्व:
  • service companies में value creation, product-centric companies की तुलना में अधिक जटिल और मापने में कठिन होता है
  • अलग-अलग industries में common metrics खोजना कठिन है, इसलिए सही metrics न चुनने पर P&L समस्याएँ पैदा हो सकती हैं
  • उदाहरण: asset management company का बुनियादी metric managed assets हो सकता है, लेकिन ontology long-term customer satisfaction, portfolio performance और advisory efficiency को जोड़कर अधिक शक्तिशाली metrics सेट करने में मदद करती है
• ontology-based metrics analysis:
  • ontology analysis अप्रत्याशित leverage points सामने ला सकता है
  • उदाहरण: customer support में initial response speed से अधिक महत्वपूर्ण issue classification की accuracy हो सकती है
  • Reserv ने claims process के कुछ हिस्सों को automate किया और processing speed के साथ-साथ customer satisfaction तथा cash flow पर उसके प्रभाव का भी analysis किया
• metrics का महत्व:
  • technology-driven service business का सार यह है कि workforce और software के सहयोग से margins और service quality बेहतर की जाए
  • metrics सिर्फ quarterly report का हिस्सा नहीं, बल्कि पूरी company का focus होना चाहिए
  • सफल service companies metrics को केवल मापती नहीं हैं, बल्कि उन्हीं के आधार पर decision-making, investment priorities और team alignment को आगे बढ़ाती हैं
  • हर employee अपने core metrics और उन्हें बेहतर बनाने में अपनी भूमिका को समझता है

3. Organic Growth और M&A को साथ लेकर चलना

• अतीत में M&A की समस्याएँ:
  • 2010s में कई venture investors M&A से बचने की प्रवृत्ति रखते थे
  • M&A का उपयोग अक्सर product flaws या sales problems की भरपाई के लिए अस्थायी उपाय के रूप में किया जाता था, लेकिन यह मूल समस्या यानी product-market fit की कमी को हल नहीं करता था
• आधुनिक technology service companies में बदलाव:
  • आज की technology service companies शुरुआती market entry की "cold start" समस्या हल करने के लिए M&A का रणनीतिक उपयोग करती हैं
  • खासकर heavily regulated markets या high switching cost वाले industries में, किसी existing company को acquire करना प्रभावी हो सकता है
  • M&A के ज़रिए hiring और sales का बोझ घटाया जा सकता है और technology-driven margin improvement पर ध्यान केंद्रित किया जा सकता है
• M&A के फायदे:
  • सही तरीके से किया गया M&A growth accelerator बन सकता है
  • उदाहरण के लिए, 15% margin वाली मौजूदा service company का valuation लगभग 6-8x cash flow multiple पर हो सकता है। दूसरी ओर, अच्छी तरह बनी AI service company पहले से 60% margin रख सकती है और उससे ऊँचे multiple पर मूल्यांकित हो सकती है
  • acquired company को integrate करने से मौजूदा revenue की economics बेहतर हो सकती है और growth rate फिर तेज़ हो सकती है
  • कोई AI company competitors को 1x revenue पर acquire करके, $100M के investment से $60M cash flow और $600M equity value बना सकती है
• नई M&A strategy:
  • यह approach पारंपरिक M&A से अलग है, और technology के साथ जुड़ा M&A अमेरिकी industry के अगले growth phase का रास्ता खोल सकता है
  • बाहर से यह venture capital (VC) के private equity (PE) strategy अपनाने जैसा लग सकता है, लेकिन वास्तविकता में यह technology-driven growth strategy है
  • जहाँ technology service workflows की productivity को बड़े पैमाने पर बढ़ा सकती है, वहाँ M&A तेजी से बड़ा value creation करने का स्पष्ट तरीका बन जाता है
• M&A strategy पर विचार:
  • M&A हर company के लिए उपयुक्त नहीं है। खासकर जब customer acquisition आसान हो या integration बहुत जटिल हो, तब यह सही विकल्प नहीं हो सकता
  • ontology बनाने से इन trade-offs का analysis करने, पहले acquisition का उचित आकार तय करने, और उसी industry में acquire करना है या adjacent industry में, यह निर्णय लेने में मदद मिल सकती है
  • अतीत की असफलताओं को लेकर चिंताएँ हैं, लेकिन नया M&A paradigm अनुमानित और ऊँचा ROI देने वाली नई रणनीति का रास्ता खोलता है

4. सही team बनाना

• सफल SaaS companies की विशेषताएँ:
  • उनके पास मज़बूत technical culture और तेज़ iterative development को संभव बनाने वाली engineering capability होती है
  • software जैसे-जैसे अधिक fragmented markets तक फैलता है, domain expertise और customer की भाषा समझना अधिक महत्वपूर्ण हो जाता है
  • इसी कारण मज़बूत industry advisory groups बनाए जाते हैं, या कभी-कभी कम technical अनुभव वाले industry experts को hire किया जाता है
• technology-driven services में team composition का बदलाव:
  • सफल business बनाने के लिए उच्च IQ और EQ वाले technical तथा operational talent की ज़रूरत होती है
  • तेज़ी से बदलती innovation culture को customer-centric, process-oriented approach के साथ जोड़ना पड़ता है
  • technical talent और operational talent को साथ काम करना, एक-दूसरे से सीखना और mutual trust बनाना चाहिए
  • technical talent में AI और software development skills के साथ-साथ service operations की बारीकियों के प्रति जिज्ञासा और सम्मान भी होना चाहिए
  • operational experts को नई technology अपनाने और मौजूदा processes पर पुनर्विचार करने के लिए तैयार रहना चाहिए
• Palantir का उदाहरण: Forward Deployed Engineers:
  • Palantir एक Forward Deployed Engineers team चलाता है, जो सीधे ग्राहकों के साथ मिलकर उनकी ज़रूरतों के अनुसार platform configure करती है
  • उस समय Silicon Valley की प्रमुख tech companies में customer interaction को sales और customer success teams के हवाले करना आम बात थी
  • लेकिन Palantir ने technology, operations और communication skills तीनों से लैस talent hire करके customers की ज़रूरतों का सीधे जवाब दिया
  • यह hiring strategy technology-driven service companies के लिए अनिवार्य है, और Palantir alumni आज कई technology service startups में founders और शुरुआती employees के रूप में सक्रिय हैं
• सही team बनाने के मुख्य तत्व:
  • ऐसी culture बनानी होगी जो technical innovation और service excellence दोनों को समान महत्व दे
  • यदि M&A strategy अपनाई जाती है, तो private equity (PE) दुनिया के अनुभव और समझ वाले talent की भी आवश्यकता होगी
  • इससे न सिर्फ मौजूदा services को अधिक कुशलता से दोहराया जा सकेगा, बल्कि पूरे industry को transform भी किया जा सकेगा

AI service revolution का भविष्य

• AI advancement की अनिश्चितता:
  • यह अनुमान लगाना कठिन है कि AI technology की तेज़ प्रगति कहाँ तक जाएगी
  • यह मानना यथार्थवादी नहीं है कि AGI (Artificial General Intelligence) सभी समस्याएँ हल कर देगा। और अगर AGI वास्तविकता बन भी जाए, तो उसके परिणाम बहुत सकारात्मक भी हो सकते हैं और बहुत नकारात्मक भी
• मौजूदा AI technology से भी पर्याप्त value creation संभव:
  • भले ही AI advancement मौजूदा स्तर पर रुक जाए, तब भी यह service industries में लगभग $2T तक के wages को क्रांतिकारी रूप से अधिक efficient बना सकता है
  • इससे GDP growth, अधिक efficient labor markets, और productivity में दोगुनी या तिगुनी वृद्धि संभव हो सकती है
  • repetitive और simple tasks automate होने पर workers को अपनी वास्तविक skills इस्तेमाल करने या नई skills सीखने के अवसर मिल सकते हैं
• AI service wave अभी शुरुआती चरण में है:
  • मौजूदा AI service wave अभी शुरुआती चरण में है, और इसकी संभावनाएँ तथा प्रभाव अभी पूरी तरह सामने नहीं आए हैं
  • शुरुआती SaaS wave में Smart Enterprise paper ने platform-centric industrial innovation का framework पेश किया था, जो अब व्यापक रूप से सामान्य हो चुका है
  • जैसे-जैसे technology service wave मजबूत होगी, ontology mapping और अन्य strategies महत्वपूर्ण conceptual foundation बनेंगी
• भविष्य की दिशा और लक्ष्य:
  • इस innovation को वास्तविकता में बदलने के लिए उत्कृष्ट leadership, शानदार teams और लगातार मेहनत की आवश्यकता होगी
  • Palantir की सफलता प्रेरणा देती है, और उम्मीद है कि इस productivity wave से और अधिक पीढ़ीगत कंपनियाँ जन्म लेंगी

[joon14]

मैंने Palantir पर काफ़ी लेख खोजे हैं, लेकिन वे हमेशा ontology के ज़रिए यह दावा करते हैं कि हमारे पास एक स्तर आगे कुछ और है, पर वास्तव में वह अतिरिक्त चीज़ क्या है, यह ठीक से समझ नहीं आता।
लगता है कि अंदरूनी तौर पर उनके पास data science बेहतर करने वाले लोग काफ़ी हैं, लेकिन product खुद क्या है, यह स्पष्ट नहीं है।

[roxie]

FDE भर्ती के वायरल ट्रेंड के नज़रिए से देखें तो क्या यह अतिरंजित भ्रम है?

[hilft]

उच्च-स्तरीय SI

[savvykang]

लगता है डिजिटल ट्रांसफ़ॉर्मेशन की असलियत शायद यही है

[9gyooo]

Palantir पर जब भी कोई लेख आता है, मैं उसे ध्यान से पढ़ता/पढ़ती हूँ। अभी भी इसका business model उतना साफ़ समझ में नहीं आता, हाय।

[xguru]

Palantir पर एक पुनरावलोकन