डॉट-कॉम से डॉट-एई तक: हम अंतिम तकनीकी परिवर्तन से कैसे सीख सकते हैं (और समान गलतियाँ करने से बचें)

कंपनी के नाम पर “.com” को जोड़ने के लिए, Boom की ऊंचाई, अपने स्टॉक मूल्य को बढ़ाने के लिए पर्याप्त थी, जिसमें व्यवसाय में वास्तविक ग्राहक, आय या लाभप्रदता नहीं थी। आज, इतिहास खुद को दोहरा रहा है। “एआई” .com “के लिए” चॉप “और कहानी बहुत परिचित लगती है।

कंपनियां अपने पिच डेक, उत्पाद विवरण और डोमेन नामों में “एआई” स्प्रे करने के लिए दौड़ रही हैं, एक प्रचार की सवारी करने की उम्मीद कर रही हैं। डोमेन नाम राज्य के अनुसार, 2024 में वर्ष-दर-वर्ष वर्ष में “.ai” डोमेन के पंजीकरण में लगभग 77.1% की वृद्धि हुई है, स्टार्टअप्स और ऑब्जेक्ट्स द्वारा चलाया जाता है, क्योंकि वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता से खुद को जोड़ने के लिए दौड़ते हैं।

1990 के दशक के अंत में निर्दिष्ट एक आइटम: ब्रेकथ्रू टेक्नोल। इसका उपयोग करना पर्याप्त नहीं है। डॉट-कॉम क्रैश से बचने वाली कंपनियां प्रचार का पीछा नहीं कर रही थीं-वे वास्तविक समस्याओं को हल कर रही थीं और उद्देश्य के साथ स्केलिंग कर रही थीं।

AI अलग नहीं है। यह उद्योग को फिर से खोल देगा, लेकिन विजेता लैंडिंग पृष्ठ पर “एआई” को थप्पड़ नहीं देंगे – यह प्रचार के माध्यम से कट जाएगा और जो महत्वपूर्ण है उस पर ध्यान केंद्रित करेगा।

पहले कदम? छोटी शुरुआत करें, अपनी वेज ढूंढें और जानबूझकर स्केल करें।

छोटे से शुरू करें: स्केल से पहले अपनी वेज ढूंढें

डॉट-कॉम युग की सबसे महंगी गलतियों में से एक जल्द ही पुराने होने की कोशिश कर रहा था-एआई उत्पाद बिल्डर्स एक सबक को नजरअंदाज नहीं कर सकते।

उदाहरण के लिए, ईबे लें। यह कलेक्टरों के लिए एक सरल ऑनलाइन नीलामी साइट के रूप में शुरू हुआ – पेज़ डिस्पेंसर जैसी एक विशेष चीज़ के साथ शुरू। शुरुआती उपयोगकर्ताओं ने इसे पसंद किया क्योंकि यह एक बहुत ही विशिष्ट समस्या को हल करता है: यह उन हॉबीस्ट से जुड़ा हुआ है जो एक -दूसरे की ऑफ़लाइन फ्लिन नहीं पा सकते थे। प्रारंभिक ical BHI eBaye इलेक्ट्रॉनिक्स, फैशन और अंत में, व्यापक श्रेणियों के बाद ही हावी होने के बाद लगभग कुछ भी आप खरीद सकते हैं।

इसे वेबवायर से तुलना करें, कई अलग-अलग रणनीतियों के साथ डॉट-कॉम युग की दूसरी शुरुआत। वेबवन का उद्देश्य ऑर्डर नलिन ऑर्डर और फास्ट होम डिलीवरी के साथ किराने का सामान में क्रांति लाना था – सभी एक साथ, कई शहरों में। उन्होंने मजबूत ग्राहकों की मांग करने से पहले लाखों डॉलर बड़े गोदामों और जटिल वितरण बेड़े खर्च किए। जब विकास काफी तेजी से नहीं किया गया था, तो कंपनी अपने वजन के तहत गिर गई।

पैटर्न स्पष्ट है: एक तेज, विशेष उपयोगकर्ता की आवश्यकता के साथ शुरू करें। उस संकीर्ण कील पर ध्यान दें जिस पर आप हावी हो सकते हैं। तभी विस्तार करें जब आपके पास मजबूत मांग का सबूत हो।

एआई उत्पाद बिल्डरों के लिए, इसका मतलब है कि “सब कुछ जो एआई करता है” बनाने के अनुरोध का विरोध करना। उदाहरण के लिए, डेटा विश्लेषण के लिए एक जेनेरिक एआई टूल लें। क्या आपके पास उत्पाद प्रबंधक, डिजाइनर या डेटा वृद्धि है? लोगों को निशाना बनाना? क्या आप उन लोगों के लिए निर्माण कर रहे हैं जो SQL नहीं जानते हैं, उन्हें सीमित अनुभव या अनुभवी विश्लेषक हैं?

यह प्रत्येक उपयोगकर्ता की जरूरतों, वर्कफ़्लोज़ और अपेक्षाओं से बहुत अलग है। सीमित एसक्यूएल अनुभव के साथ तकनीकी परियोजना प्रबंधकों (पीएमएस) जैसे एक संकीर्ण, अच्छी तरह से परिभाषित द्रव्यमान के साथ शुरू करना, जिसके लिए उत्पाद निर्णयों को निर्देशित करने के लिए तेजी से अंतर्दृष्टि की आवश्यकता होती है-आपको अपने उपयोगकर्ता को एक अच्छे आउट के साथ समझने, अनुभव को ट्यून करने और कुछ अपरिहार्य बनाने के लिए सभी की आवश्यकता होती है। वहां से, आप जानबूझकर निकटतम व्यक्तियों या क्षमताओं का विस्तार कर सकते हैं। एक स्थायी सामान्य एआई उत्पाद बनाने की दौड़ में, विजेता वह नहीं होंगे जो एक ही समय में सभी की सेवा करने की कोशिश करता है – वे छोटे हो जाएंगे, और किसी के अविश्वसनीय सेवा करेंगे।

आपका डेटा MOT के स्वामित्व में है: एक कंपाउंडिंग डिफेंस जल्दी बनाएं

एक छोटी सी शुरुआत आपको एक उत्पाद-बाजार फिट खोजने में मदद करती है। लेकिन एक बार जब आप एक कर्षण प्राप्त कर लेते हैं, तो आपकी अगली प्राथमिकता एक रक्षा बनाना है – और जनरल एआई की दुनिया में, इसका मतलब है कि आपका डेटा मालिक है।

डॉट-कॉम बूम से बचने वाली कंपनियां न केवल उपयोगकर्ताओं को पकड़े गए-उन्होंने स्वामित्व डेटा प्राप्त किया। उदाहरण के लिए, अमेज़ॅन ने किताबें बेचना बंद नहीं किया। उन्होंने सिफारिशों को बेहतर बनाने के लिए दृश्यों को खरीदने और उत्पादन करने के लिए क्षेत्रीय अंतरंग डेटा का उपयोग किया। शहरों और ज़िप कोड में खरीदने की विधि का विश्लेषण करके, उन्होंने मांग की भविष्यवाणी की, गोदाम के दो-दिवसीय वितरण की नींव को अधिक स्मार्ट और सुव्यवस्थित शिपिंग मार्ग-प्राथमिकता दी, मुख्य लाभकारी प्रतियोगी मेल नहीं खाते हैं। उन डेटा रणनीतियों में से कोई भी एक दिन के लिए उत्पाद में पकाया नहीं गया होगा।

Google ने उसी तरह से पीछा किया। प्रत्येक क्वेरी, क्लिक और सुधार खोज परिणाम – और बाद में, विज्ञापनों को बेहतर बनाने के लिए प्रशिक्षण डेटा बन गया। उन्होंने सिर्फ एक खोज इंजन नहीं बनाया; उन्होंने एक वास्तविक समय की प्रतिक्रिया लूप बनाई जो उपयोगकर्ताओं से सीखना जारी रखती है, एक चट्टान बनाती है जिससे उनके परिणाम मिलते हैं और इसे हराना मुश्किल हो जाता है।

जनरल एआई उत्पाद बिल्डरों के लिए सबक स्पष्ट है: दीर्घकालिक लाभ केवल शक्तिशाली मॉडल के उपकर होने से नहीं आएगा-जो समय के साथ स्वामित्व डेटा लूप बनाने से आएगा।

आज, पर्याप्त संसाधनों के साथ कोई भी खुला स्रोत एक बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को ठीक कर सकता है या एपीआई तक पहुंच के लिए भुगतान कर सकता है। क्या बहुत मुश्किल है और अधिक मूल्यवान है-कि समय के साथ उच्च-सिग्नल, वास्तविक-दुनिया उपयोगकर्ता इंटरैक्शन डेटा एकत्र कर रहा है।

यदि आप एक सामान्य एआई उत्पाद बना रहे हैं, तो आपको जल्द ही महत्वपूर्ण प्रश्न पूछने की आवश्यकता है:

• हमारे साथ बातचीत करते समय हम उपयोगकर्ताओं को क्या अनूठा डेटा कैप्चर करेंगे?
• हम फीडबैक लूप्स कैसे डिज़ाइन कर सकते हैं जो उत्पाद को लगातार बेहतर बनाते हैं?
• क्या डोमेन-विशिष्ट डेटा है जिसे हम (नैतिक और सुरक्षित रूप से) एकत्र कर सकते हैं जो प्रतियोगियों के पास नहीं है?

उदाहरण के लिए, डुओलिंगो लें। GPT -4 के साथ, वे बुनियादी निजीकरण के साथ आगे बढ़ गए हैं। “मेरे उत्तर की व्याख्या करें” और एआई रोल-प्ले जैसी विशेषताएं अधिक समृद्ध उपयोगकर्ता इंटरैक्शन बनाती हैं, न केवल उत्तर, बल्कि यह भी कि शिक्षार्थी कैसे सोचते हैं और संवाद करते हैं। डुओलिंगो इस डेटा को अनुभव में सुधार करने के लिए अपने स्वयं के एआई से जोड़ता है, जिससे यह फायदेमंद हो जाता है, प्रतियोगी आसानी से मेल नहीं खाते हैं।

सामान्य एआई युग में, आपके डेटा का संयोजन लाभ होना चाहिए। स्वामित्व डेटा से पकड़ने और सीखने के लिए अपने उत्पाद बनाने वाली कंपनियां जीवित रह सकती हैं और नेतृत्व कर सकती हैं।

निष्कर्ष: यह एक मैराथन है, स्प्रिंट नहीं

डॉट-कॉम युग ने हमें दिखाया कि हाइपा जल्दी से फीका पड़ जाता है, लेकिन बुनियादी बातों का सामना करना पड़ा। जनरल एआई बूम अलग नहीं है। ब्लूम जो कंपनियां सुर्खियों का पीछा नहीं करेगी – यह वास्तविक समस्याओं को हल करने, अनुशासन के साथ खोपड़ी को हल करने और वास्तविक मोटे बनाने के लिए होगी।

एआई का भविष्य बिल्डरों का होगा जो समझते हैं कि यह एक मैराथन है – और यह थोड़ा रन है।

कैलीआंग फू उबेर में एक एआई उत्पाद प्रबंधक है।

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