- MIT के शोध के अनुसार कॉरपोरेट AI प्रोजेक्ट्स की 95% विफलता दर दिखती है, लेकिन असल में यह इस संरचनात्मक समस्या को उजागर करता है कि बड़ी कंपनियां AI को खुद बनाकर लागू नहीं कर पा रही हैं
- बड़ी कंपनियां आंतरिक IT टीमों या consulting firms के जरिए AI systems बनाना चाहती हैं, लेकिन product development क्षमता की कमी और राजनीतिक बाधाओं के कारण ज्यादातर असफल हो जाती हैं
- बाहरी startup vendors को चुनने वाले प्रोजेक्ट्स की सफलता दर in-house development की तुलना में कहीं अधिक थी, और अब कंपनियां startup solutions पर निर्भर होने की स्थिति में हैं
- बड़ी कंपनियों की engineering teams के भीतर AI skeptics बड़ी संख्या में मौजूद हैं, इसलिए वे वास्तव में काम करने वाले products नहीं बना पातीं, और यही startups के लिए अभूतपूर्व अवसर बनाता है
- AI-native systems बनाने और switching cost की वजह से ऊंची entry barrier बनने से, सही मायने में काम करने वाले solutions बना सकने वाले startups के लिए अनुकूल माहौल बन रहा है
MIT शोध रिपोर्ट की असली बात
- AI influencers द्वारा फैलाया गया विकृत निष्कर्ष: X और YouTube पर "95% AI projects fail" को "AI एक धोखा है" के सबूत के रूप में पेश किया गया
- असली शोध कंपनियों के AI adoption के तरीके और सफलता के कारकों का विश्लेषण है, और यह AI agents के वास्तविक काम करने के तरीके तथा प्रभावी approaches को दिखाता है
- यहां तक कि कॉलेज छात्र भी सिर्फ tweet version पढ़कर गलत निष्कर्ष पर पहुंच गए कि "YC जिन AI startups की बात करता है वे काम नहीं करते"
एंटरप्राइज़ AI अपनाने की संरचनात्मक विफलता के कारण
- आंतरिक IT systems की पुरानी समस्या: ज्यादातर कंपनियों के internal IT systems की गुणवत्ता कम होती है, और Ernst & Young या Deloitte जैसी consulting firms को रखने पर समस्या अक्सर दोगुनी हो जाती है
- Apple भी software development में असफल होता है: असीमित पूंजी और प्रतिभा तक पहुंच रखने वाली Apple में भी calendar app में रोज़ bugs आते हैं
- यह दिखाता है कि सामान्य कंपनियों या IT departments के लिए अच्छा software बनाना कितना कठिन है
- संगठन के भीतर राजनीतिक टकराव: बड़ी कंपनियों में sophisticated software deploy करते समय कई teams शामिल होती हैं, जिससे राजनीतिक संघर्ष और क्षेत्रीय खींचतान पैदा होती है
- consultants data science team, customer support team, IT team आदि के बीच समन्वय करते हुए requirement documents लिखते हैं
- लेकिन consultants के पास वास्तविक software building की technical expertise की कमी होती है
- legacy systems की सीमाएं: कंपनी के internal systems इतने पुराने और siloed होते हैं कि बाहरी consulting expertise और software building क्षमता दोनों एक साथ चाहिए होती हैं
- अंतिम नतीजा अक्सर committee द्वारा डिज़ाइन किया गया ऊंट जैसा बनता है, यानी ऐसा समझौता जिसमें व्यावहारिक उपयोगिता नहीं होती
सफल startup उदाहरण
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Tactile (business decision engine)
- बैंकों में KYC/AML का real-time processing: loan applicants की credit checks और business rules verification को रोज़ाना लाखों मामलों के स्तर पर प्रोसेस करना
- Citibank और JP Morgan ने इसे खुद बनाने की कोशिश की, लेकिन 3–5 साल और करोड़ों डॉलर लग गए
- Tactile REST API के जरिए real-time decisioning देता है, latest AI models के plugins जोड़ सकता है, और बजट के एक हिस्से तथा बहुत कम समय में बनाया गया
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Greenlight (बैंकों के लिए AI system)
- एक बैंक ने अपने मौजूदा vendor Ernst & Young से AI system बनाने को कहा
- Ernst & Young ने 1 साल तक development किया लेकिन पूरी तरह विफल रहा
- बाद में बैंक ने फिर Greenlight से संपर्क किया, और अब वह पूरी तरह deploy होकर काम कर रहा है
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शोध निष्कर्ष: external vendor vs internal development
- जांचे गए प्रोजेक्ट्स में 2/3 in-house development या consulting firms के साथ किए गए थे
- सिर्फ 1/3 ने Greenlight या Tactile जैसे external vendors के products खरीदे
- external vendors चुनने पर सफलता दर in-house development से कहीं अधिक थी
startups के सफल होने की वजह
- polymath की कमी की समस्या: product और engineering दोनों में दक्ष लोग बेहद दुर्लभ हैं
- बेहतरीन engineers अक्सर सिर्फ coding पर ध्यान देते हैं और बैंक कर्मचारियों जैसे domain users से संवाद नहीं कर पाते
- domain experts के पास coding, technology, design या product launch की क्षमता नहीं होती
- Windsurf का उदाहरण: engineering degree के बिना एक sales leader ने Windsurf से अपना internal tool बना लिया
- IQ 150 स्तर के संगठनों में यह पहले से हो रहा है, लेकिन अधिकांश संगठनों में अभी यह संभव नहीं है
- startup-shaped gap: लगभग हर business process और system में ऐसे खाली स्थान हैं जिन्हें startups को भरना है
- दुर्लभ skill combination की जरूरत: latest AI की समझ, product sense, और human processes की समझ—तीनों एक साथ चाहिए
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Castle AI उदाहरण (mortgage server)
- legacy vendors की AI जोड़ने की कोशिश: दशकों पुराने systems के ऊपर AI चिपकाकर प्रतिस्पर्धा करने की कोशिश
- बैंकों के भरोसेमंद मौजूदा vendors के साथ bake-off competition करना जरूरी था
- कई मामलों में vendor solutions सिर्फ "AI ऊपर से लगा दिया गया" स्तर के थे और बहुत खराब निकले
- Castle AI ने शुरुआत से native तरीके से बने product sense के दम पर बड़े बैंकों के contracts जीते
- deployment के 1 साल के भीतर नतीजे हासिल किए
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Reducto उदाहरण (document processing)
- YC Launch के जरिए FAANG कंपनी ने सीधे खोजा: deployment के 154 दिनों के भीतर FAANG कंपनी के साथ contract हुआ
- उस कंपनी ने कई साल तक in-house solution बनाने की कोशिश की थी
- open source, AWS Tesseract आदि कई OCR solutions आज़माए, लेकिन असफल रही
- product excellence के आधार पर contract मिला
- internal team से मुकाबला करते हुए organizational politics को सावधानी से navigate करना पड़ा
- MIT रिपोर्ट में भी इसी चुनौती का उल्लेख है
- अब यह 1–2 साल से अधिक समय से production environment में चल रहा है
सफलता की रणनीति
- champion तैयार करें: ऐसे internal व्यक्ति को खोजें जो होशियार और युवा लोगों को मौका देना चाहता हो
- आदर्श internal champion का प्रकार
- startup का सपना रखने वाला लेकिन risk-averse कर्मचारी: यानी जो वास्तव में खुद startup शुरू नहीं करेगा
- दिलचस्प startups के जरिए प्रतिनिधिक संतुष्टि महसूस करना चाहता हो
- जो महसूस करे कि वह startup journey का हिस्सा है और founder की सफलता चाहता है
- ऐसे लोगों को खोजें जो अपने भीतर के startup सपने को ज़िंदा रखना चाहते हैं
- founders को कैसी भूमिका अपनानी चाहिए
- suit पहनना या Microsoft homepage की नकल करना जैसे औपचारिक दिखावे की जरूरत नहीं
- ईमानदारी से startup जैसा व्यवहार करना ज्यादा महत्वपूर्ण है
- smart और credible दिखना जरूरी है, लेकिन जरूरत से ज्यादा औपचारिकता अनावश्यक है
कंपनियों की AI अपनाने की इच्छा और startups का अवसर
- MIT रिपोर्ट का सकारात्मक मुख्य संदेश: कंपनियों में AI adoption की जबरदस्त मांग है
- TripleByte चलाने के दौर की तुलना में आज FAANG कंपनियों को AI agents बेचना कहीं आसान है
- कंपनियां मौजूदा software companies या late-stage startups से solutions खरीदना पसंद करती हैं
- वे उन vendors को प्राथमिकता देती हैं जिनके पास ज्यादा funding हो और जो कम risky लगें
- मूलभूत संरचनात्मक समस्या कि वे product बना ही नहीं सकतीं:
- बड़ी कंपनियों की engineering teams में AI पर विश्वास न करने वाले लोग भरे हुए हैं
- वे code generation tools का उपयोग नहीं करते
- MIT शोध को बढ़ा-चढ़ाकर बताया गया है, ऐसा कहने वाले posts को retweet करके पसंद करते हैं
- वे उसी narrative से चिपके रहते हैं जिस पर वे विश्वास करना चाहते हैं
- अगर engineers भरोसा नहीं करते, तो काम करने वाला product बनाना असंभव हो जाता है
- startups के लिए अभूतपूर्व अवसर: अगर आप काम करने वाला product बना दें, तो कंपनियों को आपसे बात करनी ही पड़ेगी
- वे इसे internally नहीं बना सकतीं, और पुरानी कंपनियों के पास भी हमेशा नहीं जा सकतीं
AI skeptics के लिए संदेश
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खुद आज़माइए
- अगर आप engineer हैं, तो किसी वास्तविक project में समय लगाकर इसे इस्तेमाल करें
- एक बार variable name की गलती देखकर हार मत मानिए
- यह आपकी मुख्य नौकरी के बाहर मज़ेदार side project के रूप में भी हो सकता है
- "Vibe Coding Dad's Night" उदाहरण: तकनीकी पृष्ठभूमि न रखने वाले मकान-मालिक ने किरायेदारों के rent verification के लिए system बना लिया
- यह 10x engineer को 100x और 1x engineer को 10x बनाने वाला tool है
- इसके लिए अपनी अंदरूनी भावनात्मक प्रतिरोध को पार करना होगा
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Andrej Karpathy इंटरव्यू के विकृत उद्धरण का मामला
- tweet: "Karpathy ने कहा कि agents को बढ़ा-चढ़ाकर पेश किया गया है"
- असली बात: आप agents को सिर्फ prompt देकर perfect result की उम्मीद नहीं कर सकते; सही data, context, evaluation, और tool work की जरूरत होती है
- असली अर्थ: startups और software developers के लिए जबरदस्त अवसर
- अभी भी बनाने के लिए शानदार tools का पहाड़ बाकी है
- AI एक tool है, जादू नहीं; इसे बेहतर काम करने लायक बनाना पड़ता है
AI-native systems का पुनर्निर्माण ही अवसर है
- हर system को पूरी तरह AI-native रूप में फिर से लिखना होगा
- software को AI के साथ काम करने के लिए पूरी तरह नए सिरे से तैयार करना होगा
- founders के लिए अनंत अवसर खुले हैं
- "जैसे ही कोई organization system training में समय निवेश कर दे, switching cost इतनी बढ़ जाएगी कि उसे वहन करना मुश्किल होगा"
- यही असली moat है: उन लोगों के लिए साफ जवाब जो ChatGPT wrapper में moat न होने की चिंता करते हैं
निष्कर्ष: startups का अवसर
- AI निराशावादियों की गलत व्याख्या: 95% failure rate को AI की असंभवता के सबूत के रूप में पेश करना
- असल संदेश: AI implementation बेहद कठिन है और सिर्फ 5% सफल होते हैं
- लेकिन YC acceptance rate 1% से भी कम है: वही 1% founders इस 5% में आने वाले top-tier implementations बना सकते हैं
- सफलता के कारक: शानदार technical क्षमता + polymath जैसी बहु-विषयक क्षमता + लोगों को समझने की योग्यता
- 5 billion dollar fintech CIO वास्तव में क्या चाहता है, यह समझना
- इस 5% में शामिल होने का आत्मविश्वास: अगर आप सच में बेहतरीन हैं, तो यह बिल्कुल संभव है, और YC में इसके ढेरों उदाहरण हैं
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