AI engineering कंपनी के रूप में कैसे बढ़ें

 (vercel.com)
23 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-04-21 | अभी कोई टिप्पणी नहीं है. | WhatsApp पर शेयर करें
  • AI अब भविष्य नहीं, बल्कि वर्तमान की मुख्य तकनीक है, और कंपनियों को इसके केंद्र में रखकर अपने बिज़नेस को फिर से परिभाषित करना चाहिए
  • Vercel अपनी मौजूदा ताकत का उपयोग करके AI SDK और v0 जैसे टूल्स से सहज AI integration को संभव बनाता है
  • पारंपरिक AI development तरीका (Software 1.0) टूट रहा है, और ऐसा AI युग खुल चुका है जहाँ कोई भी जल्दी MVP बनाकर उसे बेहतर कर सकता है
  • proprietary data, तेज feedback loop, और domain expertise वे मुख्य तत्व हैं जिनकी मदद से startups Big Tech से प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं
  • AI को डेवलपर्स की जगह लेने के बजाय डेवलपर्स की क्षमता बढ़ाने वाले टूल की तरह काम करना चाहिए
  • AI development में सरल शुरुआत से धीरे-धीरे optimize करने वाला iterative approach हर आकार की कंपनी के लिए सुलभ है

AI-केंद्रित कंपनी बनने का तरीका – Vercel की रणनीति

AI innovation की रफ़्तार smartphone क्रांति से भी तेज़ है

  • smartphone को mass adoption तक पहुँचने में कई साल लगे, लेकिन AI कुछ ही महीनों में व्यापक रूप से अपनाया गया
  • GPT-3 → GPT-4 → कई cutting-edge models exponential गति से आगे बढ़े
  • अब असली सवाल यह नहीं है कि “क्या AI हम पर असर डालेगा?”, बल्कि “हम इसे कैसे integrate करेंगे?”

Vercel की रणनीति: अपनी मौजूदा ताकत में स्वाभाविक रूप से AI जोड़ना

  • Vercel web framework कंपनी के रूप में अपनी पहचान बनाए रखते हुए AI को स्वाभाविक रूप से अपनाता है
    • AI SDK: अलग-अलग models को आसानी से जोड़ने वाला JavaScript-केंद्रित development tool
    • v0: natural language input से UI बनाने वाला generative web frontend tool
      > मुख्य बात है अपनी ताकत को विकृत किए बिना, AI से उसे और मजबूत बनाना

AI engineering में paradigm shift

  • पहले का AI development तरीका (जिसे अक्सर Software 1.0 कहा जाता है) कुछ इस तरह था:
    • इसमें मुख्य रूप से विश्वविद्यालयों में ज़्यादा इस्तेमाल होने वाली Python भाषा का उपयोग होता था,
    • development शुरू करने से पहले complex infrastructure बनाना पड़ता था,
    • किसी खास उद्देश्य के लिए छोटे models को खुद train करना पड़ता था,
    • training में महीनों से लेकर सालों तक का समय लगता था,
    • यह काम अक्सर PhD या विशेषज्ञ समूहों का क्षेत्र होता था,
    • और वास्तविक नतीजे आने में भी कई महीने से कई साल लग जाते थे।
  • लेकिन आज का AI युग बिल्कुल अलग तरीके से चल रहा है:
    • TypeScript जैसी परिचित भाषाओं से भी AI के साथ काम किया जा सकता है,
    • frontend-केंद्रित तरीके से पहले user experience पर ध्यान दिया जाता है,
    • large language models (LLM) को API के ज़रिए call करके इस्तेमाल किया जाता है,
    • सिर्फ prompts के ज़रिए models को संचालित किया जा सकता है,
    • विशेषज्ञ न होने पर भी कोई भी इसे इस्तेमाल कर सकता है,
    • और कुछ दिनों से कुछ हफ्तों के भीतर products को deploy करके experiment किया जा सकता है।
  • अब idea → experiment → improvement तक की speed ही प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त है
  • यह ऐसा दौर है जहाँ degree से ज़्यादा execution मायने रखता है

Big Tech से प्रतिस्पर्धा भी संभव है

  1. proprietary data: internal documents, customer information जैसी ऐसी data assets जिन तक बड़े models की पहुँच नहीं होती
  2. feedback loop: startups तेज़ी से experiment और iterative improvement कर सकते हैं
  3. domain complexity: ऐसे क्षेत्रों पर फोकस करके जहाँ generalized models समाधान नहीं दे पाते, प्रतिस्पर्धा की जा सकती है

> “आपके पास पहले से ही प्रतिस्पर्धा करने के हथियार मौजूद हैं”

AI optimization cycle: सरल शुरुआत, फिर क्रमिक सुधार

  1. पहले कुछ ऐसा बनाइए जो काम करे (थोड़ी लागत आए तो भी ठीक है)
  2. जल्दी deploy करें और feedback इकट्ठा करें
  3. mid-tier models पर switch करके cost घटाएँ
  4. performance validation (Eval) से quality बनाए रखें
  5. fine-tuning आदि से अतिरिक्त cost कम करें

यह तरीका बड़ी कंपनियों और startups दोनों पर लागू होता है

प्रोडक्ट के भीतर AI को स्वाभाविक रूप से शामिल करना

  • AI को सिर्फ chatbot UI तक सीमित नहीं रहना चाहिए, बल्कि app के अंदरूनी components में स्वाभाविक रूप से integrate होना चाहिए
  • उदाहरण: generateText() जैसी एक-दो function lines से AI features को system level पर शामिल किया जा सकता है
  • जब उपयोगकर्ता AI को “बातचीत करने वाली इकाई” नहीं, बल्कि feature के एक हिस्से के रूप में महसूस करे, तभी अनुभव वास्तव में सार्थक बनता है

v0: वास्तविक दुनिया में लागू उदाहरण

  • designers, PMs, और non-developers भी prompts के ज़रिए interactive UI बना सकते हैं
  • “ऐसा टूल जिससे code जाने बिना भी UI prototype बनाया जा सकता है”
  • AI उपयोगकर्ता की विशेषज्ञता की जगह नहीं लेता, बल्कि उसे बढ़ाने वाला सहायक साधन बनता है

AI युग में डेवलपर की जगह कहाँ है?

  • AI tools बस शुरुआत को आसान बनाते हैं; सोचना अब भी इंसानों का काम है
  • असली बात है AI का उपयोग करके उस क्षेत्र को खोजना जिसमें मैं और बेहतर हो सकता हूँ
  • डर के बजाय experiment और improvement की मानसिकता के साथ आगे बढ़ना चाहिए

> AI innovation की शुरुआत हो चुकी है, और कोई भी उसका हिस्सा बन सकता है
> अभी ज़रूरत है execution और सीखने की इच्छा की

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