अगर आप प्रोडक्ट या टेक क्षेत्र में काम करते हैं, तो आप शायद ऐसी मीटिंग में बैठ चुके होंगे। किसी विक्रेता का डेमो या कोई वायरल पोस्ट आता है, और अचानक रोडमैप में एजेंट, MCP ऐप या harness की ज़रूरत दिखने लगती है। क्लाइंट मीटिंग भी अक्सर इसी तरह शुरू होती है, “हमें इसके लिए एक एजेंट चाहिए।” अनुरोध को प्रथम सिद्धांतों से खोलने पर अक्सर पता चलता है कि क्लाइंट को कुछ और चाहिए: एक कस्टम पूर्वानुमान मॉडल, उनके पास मौजूद LLM का बेहतर उपयोग, या फिर बिल्कुल भी AI नहीं। किसी को बिना रक्षात्मक लगे “इतनी जल्दी नहीं” कहना होता है। यह आसान नहीं है, क्योंकि AI की चर्चा शोरगुल भरी और प्रभावशाली है।
यह लेख जमीन से जुड़े रहने के लिए तीन कदम सुझाता है। पहला, AI वैल्यू चेन को समझें और जानें कि उसमें आप वास्तव में कहाँ खड़े हैं। दूसरा, ज्ञान की ऐसी नींव बनाएँ जिससे AI के बारे में सीखी गई बातों को व्यवस्थित और दोबारा उपयोग किया जा सके। तीसरा, जानबूझकर जानकारी लें और अपना दृष्टिकोण बनाए रखें। ये आदतें मिलकर आपको अगली हाइप लहर आने पर टीम के लिए बेहतर चर्चा-साथी बनाती हैं।
वैल्यू चेन शीर्ष पर चिप्स से लेकर निचले स्तर पर उद्यमों तक जाती है। शीर्ष पर रिटर्न लगभग तय होता है, क्योंकि सिलिकॉन की कीमत डिलीवरी पर चुकाई जाती है, लेकिन नीचे की ओर जाने पर रिटर्न कम निश्चित होता जाता है। क्लाउड प्रदाता और मॉडल लैब भविष्य की मांग पर दांव लगाते हैं, और उस मांग का बड़ा हिस्सा इसी इकोसिस्टम के भीतर घूमता है। वास्तविक अंतिम-उपयोगकर्ता की मांग चेन के अंत में ही तय होती है।
अगर आप एंटरप्राइज़ अपनाने वाले या एप्लिकेशन डेवलपर हैं, तो आप प्राप्तकर्ता के छोर पर हैं। AI कंपनियाँ “पहुँच का भ्रम” फैलाती हैं कि AI सस्ता, आसान और परिवर्तनकारी है, जबकि विक्रेता अपने उत्पादों की सीमाएँ आपसे कहीं बेहतर जानते हैं। सर्वेक्षण इस अंतर को रेखांकित करते हैं: McKinsey के 2025 सर्वेक्षण के अनुसार, जनरेटिव AI का उपयोग करने वाली 80% से अधिक कंपनियों ने कहा कि उनके समग्र मुनाफे पर स्पष्ट प्रभाव नहीं दिखा।
स्रोत: Towards Data Science · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित