AI engineering कंपनी के रूप में कैसे बढ़ें

• 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

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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