माइक्रोसॉफ्ट ने बिक्री लक्ष्य न मिलने पर AI बिक्री वृद्धि लक्ष्य को आधा किया

 (arstechnica.com)
1 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-12-06 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • माइक्रोसॉफ्ट ने AI एजेंट उत्पादों की बिक्री वृद्धि का लक्ष्य आधा कर दिया, क्योंकि कई बिक्री कर्मी अपने वर्तमान बिक्री आवंटन लक्ष्य हासिल नहीं कर पाए।
  • AI एजेंट ऐसे भाषा मॉडल आधारित सिस्टम हैं जो केवल एकल प्रॉम्प्ट के उत्तर देने के बजाय कई चरणों वाले काम को स्वायत्त रूप से करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, और 2025 में कंपनी की मुख्य रणनीति के रूप में पेश किए गए।
  • कुछ Azure बिक्री विभागों में Foundry उत्पाद राजस्व को 50% बढ़ाने का लक्ष्य रखा गया था, लेकिन केवल 20% से भी कम बिक्री कर्मी ही इसे पूरा कर पाए, इसलिए लक्ष्य 25% पर नीचे लाया गया।
  • एंटरप्राइज़ ग्राहक अभी भी AI एजेंट टूल के लिए प्रीमियम भुगतान करने के इच्छुक नहीं दिखते हैं, और Copilot की तुलना में ChatGPT को प्राथमिकता देने के उदाहरण भी सामने आए हैं।
  • वर्तमान AI एजेंट तकनीक अभी स्वायत्त व्यवसायिक कामों को विश्वसनीय ढंग से संभालने के लिए पर्याप्त भरोसेमंद नहीं मानी जाती, जबकि माइक्रोसॉफ्ट अभी भी बड़े पैमाने के इंफ्रास्ट्रक्चर निवेश को जारी रखे हुए है।

माइक्रोसॉफ्ट द्वारा AI बिक्री लक्ष्य में कटौती

  • माइक्रोसॉफ्ट ने जून में समाप्त हुई वित्तीय अवधि में कई बिक्री कर्मियों द्वारा AI उत्पाद बिक्री कोटा पूरा न कर पाने के बाद, AI एजेंट उत्पादों का बिक्री वृद्धि लक्ष्य आधा कर दिया।
    • The Information के अनुसार, यह माइक्रोसॉफ्ट के लिए असामान्य स्तर की कटौती मानी जा रही है।
    • कंपनी ने इस वर्ष की शुरुआत में “AI एजेंट का युग” की घोषणा करते हुए AI-केंद्रित राजस्व वृद्धि को मुख्य लक्ष्य के रूप में रखा था।
  • AI एजेंट एक स्वायत्त बहु-चरणीय कार्य निष्पादन करने के लिए डिज़ाइन किए गए भाषा मॉडल सिस्टम हैं, जो साधारण प्रश्नोत्तर से आगे की क्षमता देते हैं।
    • माइक्रोसॉफ्ट ने Build 2025 में इन्हें अपनी मुख्य रणनीति के रूप में पेश किया।
    • Ignite 2025 में कंपनी ने Word, Excel और PowerPoint के लिए Copilot एजेंट तथा Azure AI Foundry और Copilot Studio के ज़रिए एजेंट निर्माण व डिप्लॉयमेंट टूल दिखाए।

बिक्री में कमजोरी और लक्ष्य समायोजन के उदाहरण

  • अमेरिका की एक Azure बिक्री शाखा ने Foundry उत्पाद राजस्व में 50% वृद्धि का लक्ष्य रखा था, लेकिन केवल 20% से कम बिक्री कर्मी ही इसे हासिल कर पाए।
    • परिणामस्वरूप इस वित्तीय वर्ष का लक्ष्य 25% वृद्धि पर ला दिया गया।
  • दूसरे Azure विभाग ने Foundry राजस्व को 2x बढ़ाने का लक्ष्य रखा था, लेकिन अधिकांश ने इसे नहीं पाया, इसलिए इसे 50% वृद्धि लक्ष्य पर संशोधित किया गया।
  • ये परिणाम दर्शाते हैं कि एंटरप्राइज़ ग्राहक अभी AI एजेंट टूल के लिए ऊँचे दाम देने को तैयार नहीं हैं।

Copilot और ChatGPT की प्रतिस्पर्धा

  • Bloomberg के अनुसार, एंटरप्राइज़ ग्राहक Copilot से अधिक ChatGPT को प्राथमिकता देने की प्रवृत्ति दिखा रहे हैं।
    • दवा कंपनी Amgen ने 20,000 कर्मचारियों के लिए Copilot लागू किया, लेकिन कई कर्मचारियों ने OpenAI के ChatGPT को प्राथमिकता दी।
    • Copilot का इस्तेमाल मुख्यतः Outlook, Teams जैसी Microsoft-विशिष्ट कामों तक ही सीमित रहता है।
  • माइक्रोसॉफ्ट ने बिक्री कोटा समायोजन पर टिप्पणी करने से इनकार किया।

AI एजेंट तकनीक की सीमाएँ

  • AI एजेंट की अवधारणा GPT-4 के लॉन्च (2023) के बाद उभरी, जिसमें कई AI मॉडल समानांतर रूप से काम करते हैं और आउटपुट का मूल्यांकन करते हैं।
  • लेकिन मौजूदा मॉडल अभी भी ‘हैलुसिनेशन’/confabulation की समस्या से जूझते हैं और गलत जानकारी को तथ्य की तरह पेश कर सकते हैं।
    • हालिया मॉडलों में त्रुटियाँ घटी हैं, लेकिन सिम्यूलेटेड रीजनिंग (simulated reasoning) आधारित सिस्टम में अभी भी गंभीर ग़लतियों की संभावना बनी रहती है।
  • ऐसे सिस्टम बुनियादी मॉडल के पैटर्न-मैचिंग की सीमाओं को जारी रखते हैं, इसलिए अनट्रेन किए गए सवालों या नए हालात में गलत अनुमान लगाने का जोखिम बड़ा रहता है।
  • वर्तमान AI एजेंट की ‘नाजुकता (brittleness)’ AGI (Artificial General Intelligence) के बढ़ते आकर्षण का भी एक कारण बन रही है।

इंफ्रास्ट्रक्चर निवेश और बाजार स्थिति

  • माइक्रोसॉफ्ट अपनी AI इंफ्रास्ट्रक्चर निवेश को लगातार बढ़ा रहा है, और अक्टूबर में समाप्त हुए वित्तीय Q1 में पूंजीगत व्यय 34.9 बिलियन डॉलर तक पहुँच गया, जो रिकॉर्ड ऊँचाई है।
    • भविष्य में खर्च और बढ़ने की चेतावनी दी गई है।
  • The Information का मानना है कि माइक्रोसॉफ्ट के AI राजस्व का एक बड़ा हिस्सा AI कंपनियों को क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर किराए पर देने से आता है।
    • पारंपरिक कंपनियों में AI अपनाने की रफ्तार अभी भी सीमित है।
  • आज के AI बाजार में ओवरहाइप्ड निवेश बुलबुले की चिंता बढ़ रही है, जबकि माइक्रोसॉफ्ट अब भी उन कंपनियों के लिए इंफ्रास्ट्रक्चर तैयार कर रहा है जो अभी मुख्यधारा में शामिल नहीं हुई हैं।

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2025-12-06
Hacker News राय

  • मशीन लर्निंग पसंद करने वाले व्यक्ति के नज़रिए से, Microsoft का AI इम्प्लीमेंटेशन ऐसा लगता है जैसे “हम आपकी जगह सोच लेंगे”
    हर टूल वाक्यों और कामों को ऑटो-कम्प्लीट करने की कोशिश करता रहता है, और मैं बार-बार Escape और Backspace दबाकर वापस लौटता रहता हूँ
    नतीजे में यह समय की बर्बादी है, और यह मेरी ज़रूरतों के हिसाब से बिल्कुल ऑप्टिमाइज़्ड नहीं है। उनके टूल्स ऐसे लगते हैं मानो वे सिर्फ “सुप्रभात टीम, आज हम बिज़नेस करेंगे” जैसी ईमेल लिखने में मदद करते हों

    • पूरी तरह सहमत। “Copilot” दरअसल रुकावट पैदा करने वाले तरीके से पैक किया गया है
      मैंने इसे Azure services के बीच communication समस्या diagnose करने में इस्तेमाल किया था, और यह पूरी तरह बेकार था
      उल्टा किसी दूसरे LLM को बस मोटे तौर पर समझाने पर बेहतर नतीजा मिला
    • 20 साल से ज़्यादा समय तक SF में काम करते हुए मैंने महसूस किया है कि टेक इंडस्ट्री हमेशा ‘frictionless experience’ के पीछे भागती रही है
      लेकिन friction, feedback के आदान-प्रदान के लिए ज़रूरी तत्व है। friction के बिना सोच आखिरकार सिर्फ ‘खालीपन में घूमते रहना’ बन जाती है
      education technology में भी यही देखा है। छात्र का सीधे रोबोट से जवाब पा लेना efficient है, लेकिन इस प्रक्रिया में relationship building और motivation जैसी ‘friction’ खो जाती है
      अंततः ऐसी संस्कृति “रात का खाना बनाना inefficient है, तो बस nutrients inject कर देते हैं” वाली सोच से अलग नहीं है
    • “हम आपकी जगह सोच लेंगे” वाला रवैया सिर्फ Microsoft की समस्या नहीं है, आजकल ज़्यादातर productivity tools के ads ऐसे ही हैं
      लोग भी सच में इन्हें उसी तरह इस्तेमाल कर रहे हैं — जैसे सोचने का काम outsource कर रहे हों
    • एक पुराने interface designer के तौर पर, मुझे लगता है कि आज की समस्या पिछले 10~20 सालों में software design philosophy के बदलाव की वजह से है
      पहले ‘tools’ बनाए जाते थे जो user की क्षमता बढ़ाते थे, अब ‘magic box’ बनाने की कोशिश होती है
      “user intent predict करो”, “magic जैसा experience दो” जैसी बातें बहुत आम हो गई हैं, और 80~90 के दशक के designer यह सुनकर बेहोश हो जाएँ
      इंडस्ट्री मानो ‘heavy equipment designer’ से ‘Disneyland ride designer’ बन गई है
    • शायद यह bug नहीं, feature हो सकता है
      हर बार जब user Escape दबाता है या suggestion स्वीकार करता है, Microsoft को और ज़्यादा training data मिलता है
      यानी जानबूझकर बार-बार suggestions फेंककर data collect करने की रणनीति भी हो सकती है

  • मुझे नहीं लगता कि Microsoft जिस स्तर का autonomous business AI वादा करता है, वह अभी तैयार है
    फिर भी यह भ्रम बेचा जा रहा है, वजह सरल है — लालच। short term में इससे पैसा बनता है, लेकिन long term में यही कमजोरी बनेगा

    • यह finance industry केंद्रित आर्थिक धोखाधड़ी ढाँचे का हिस्सा है
      आखिरकार इस प्रवाह को रोकने के लिए मौजूदा vested-interest structure को तोड़ने वाला market correction चाहिए
      दर्दनाक होगा, लेकिन इस बार कम से कम यह चुनना हमारे हाथ में है कि चोट कहाँ लगेगी
    • लेकिन इसे पूरी तरह बुरी नीयत से देखना भी ज़रूरी नहीं। कई leaders बस अयोग्य हैं या politically safe choices कर रहे होंगे
      क्योंकि जब पूरी industry एक ही दिशा में जाती है, तब “हम ही यह नहीं करेंगे” कहना मुश्किल हो जाता है
      अगर विफलता होती है तो सब साथ विफल होते हैं, और अगर सफलता मिलती है तो सिर्फ पीछे रह जाने वाले को नुकसान होता है
    • अगर यह “शुद्ध लालच” होता, तो वे market demand को ठीक से समझने की कोशिश करते, लेकिन अभी वह भी नहीं है
      यह मूर्खतापूर्ण लालच है
    • वे लंबे समय से खराब products बेचकर भी पैसा कमाते रहे हैं, इसलिए वे users को हल्के में लेते हैं
    • लेकिन सिर्फ इसलिए कि AI senior developer की जगह नहीं ले पा रहा, इसे धोखा कहना गलतफहमी है
      मेरे आसपास लगभग हर कोई रोज़ LLM इस्तेमाल करता है
      उदाहरण के लिए, मेरी माँ ने ChatGPT से recipe photos upload करके checklist बनाने वाला app बनाया
      आम users के लिए असली उपयोगिता ऐसे ही मामलों में है

  • Microsoft Copilot app में “writing improvement”, “image generation”, “understanding changes”, “data visualization” जैसे चार use cases आगे रखता है
    लेकिन असल में लोग बार-बार किए जाने वाले कामों के automation चाहते हैं
    जैसे, Epic में हर दिन वही बटन क्लिक करने का काम Copilot सीख ले और मेरी जगह कर दे
    Microsoft 365 Copilot App

    • लेकिन क्या ऐसे automation पर भरोसा किया जा सकता है?
      अगर बटन का मतलब बदल जाए तो? LLM user intent infer नहीं कर सकता और न ही state manage कर सकता है
      पुराने ELIZA की तरह स्पष्ट सवाल वापस पूछने की क्षमता चाहिए
    • सच तो यह है कि ऐसी समस्या AutoHotkey जैसी simple script से भी हल की जा सकती है
      हर action पर नज़र रखने वाला AI agent रखना हद से ज़्यादा है
    • लोग असल में लचीला और बदला जा सकने वाला software चाहते हैं
      संबंधित लेख: What if software shipped with a software engineer?
    • मैं अक्सर Microsoft 365 recommend करता हूँ, लेकिन Copilot के ठोस use cases ढूँढना मुश्किल है
      उल्टा Dreamhost के free AI tools से website बनाना कहीं ज़्यादा efficient था
    • संदर्भ के लिए, मैं ऐसे repetitive task automation को लक्ष्य बनाने वाला open source project OpenAdapt चला रहा हूँ

  • कल साझा किए गए लेख के अनुसार, Microsoft ने AI software revenue target में कटौती वाली रिपोर्ट से इनकार किया था
    Ars Technica का लेख भी वही source cite करता है, लेकिन Microsoft की प्रतिक्रिया अभी उसमें शामिल नहीं है
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    • आखिरकार यह शब्दों के खेल और packaging का मामला लगता है

  • AI मात्रा के हिसाब से दवा भी हो सकता है, ज़हर भी
    समस्या यह है कि AI users की मदद करने के बजाय उन्हें replace करने वाली दिशा में जा रहा है
    “AI Everywhere” से ज़्यादा “AI Somewhere” की ज़रूरत है

    • LLM से पहले ऐसा संतुलन पहले से मौजूद था
      समस्या यह है कि अब हर जगह AI ठूँसने वाला ढाँचा बन गया है

  • आजकल Microsoft के development-संबंधित blogs या Java, .NET, C++, Python से जुड़ा content भी पूरी तरह AI-केंद्रित हो गया है
    दूसरे विषय अब priority से नीचे धकेली गई tickets जैसे लगते हैं। काफी थकान होती है

  • मौजूदा स्थिति किसी तरह की engineers की revenge story जैसी लगती है
    बड़ी कंपनियाँ enterprise Copilot हर जगह चिपकाकर startups से मुकाबला करना चाहती हैं, लेकिन नतीजा GPU बढ़ाने और engineers को निकालने की दिशा में जा रहा है
    निकाले गए लोगों में बहुत से साधारण engineers भी थे, लेकिन इस तरीके से सफलता नहीं मिलेगी

    • सोचता हूँ वे कितने ‘साधारण’ engineer रहे होंगे

  • अगर किसी को Microsoft के Fabric product पर ज़बरदस्ती migrate किया गया है, तो वह समझ जाएगा कि sales कम क्यों है
    bug से भरे AI First design की वजह से उसके अंदरूनी कामकाज पर बिल्कुल भरोसा नहीं किया जा सकता
    ऐसा लगता है जैसे opaque agent model अपने-आप निष्कर्ष निकाल रहा हो

    • Microsoft के नए products अब सब ऐसे ही हैं। उनमें जल्दीबाज़ी में जोड़ी गई कच्ची अधूरी गुणवत्ता महसूस होती है

  • “Confabulate” शब्द ज़्यादा सटीक लगता है, समझ नहीं आता कि यह “Hallucinate” पर क्यों टिक गया
    जब AI ऐसा झूठा output देता है जो सच जैसा दिखता है, उस घटना को समझाने के लिए

    • सच कहें तो कोई भी term इस्तेमाल करें, LLM हमेशा बस ‘बना ही रहा होता है’
      सही जवाब भी दे तो वह सिर्फ training data के आधार पर हुआ एक संयोगपूर्ण generation है
      “Confabulate” में memory gap भरने का भाव है, इसलिए वह भी पूरी तरह सही नहीं बैठता
    • Wikipedia की definition के अनुसार confabulate का मतलब “विकृत स्मृति का निर्माण” है, लेकिन LLM memory नहीं बल्कि तुरंत किया गया अनुमान देता है
      इसलिए “guess” शायद ज़्यादा सटीक शब्द है
    • जब मैंने Whisper AI इस्तेमाल किया, तब “hallucination” शब्द बिल्कुल सही लगा
      शुरू में वह ठीक अनुवाद करता है, फिर अचानक बेतुकी बातें जोड़ने लगता है
    • दिलचस्प बात यह है कि Spanish में confabular का मतलब “साज़िश रचना” होता है
      जबकि इसका Latin मूल सिर्फ “साथ बोलना” था, लेकिन अलग-अलग भाषाओं में अर्थ अलग तरह से विकसित हुआ
    • दोनों में से कोई भी शब्द परफेक्ट नहीं है, लेकिन फिर भी confabulate थोड़ा ज़्यादा करीब पड़ता है

  • OpenAI के साथ शुरुआती partnership की वजह से Microsoft को बड़ा फायदा मिला था, लेकिन अब consumer AI market में उसकी मौजूदगी कमज़ोर है
    Copilot का नाम Claude या ChatGPT के साथ नहीं लिया जाता
    फिर भी OpenAI में हिस्सेदारी की वजह से valuation के लिहाज़ से उसे अब भी फायदा होगा

    • Copilot कोई model नहीं, सिर्फ brand label है
      यहाँ तक कि अगर Clippy अभी भी होता, तो उसे भी Copilot कहा जाता
    • लगता है Microsoft ने अब consumer PC market छोड़ दिया है
      अब सिर्फ gamers और enterprise बचे हैं, और enterprise users के पास desktop configuration पर लगभग कोई आवाज़ नहीं होती
    • “Copilot” शब्द का AI के पर्याय की तरह अति-उपयोग करते-करते अब उसका मतलब भी खो गया है और उपयोगिता भी