19 अग॰ 2025·8 मिनट
एआई युग में तकनीकी संस्थापक: बढ़त और कैसे अन्य जीतते हैं
एआई में तकनीकी संस्थापक तेज़ी से आगे बढ़ते हैं, लेकिन गैर-तकनीकी संस्थापक मजबूत समस्या-फोकस, समझदारी से भर्ती, और सख्त निष्पादन से जीत सकते हैं।
एआई में तकनीकी संस्थापक तेज़ी से आगे बढ़ते हैं, लेकिन गैर-तकनीकी संस्थापक मजबूत समस्या-फोकस, समझदारी से भर्ती, और सख्त निष्पादन से जीत सकते हैं।
एआई संस्थापक का काम एक सरल तरीके से बदल देता है: आपकी कंपनी अब सिर्फ़ सॉफ़्टवेयर नहीं बना रही है। आप एक ऐसा सिस्टम बना रहे हैं जो डेटा से सीखता है, प्रायिकतात्मक व्यवहार करता है, और उपयोगी बने रहने के लिए लगातार माप की आवश्यकता होती है।
जब लोग कहते हैं कि एआई में तकनीकी संस्थापकों का फायदा है, तो यह दुर्लभ ही बुद्धिमत्ता के बारे में होता है। यह अधिकतर गति और नियंत्रण के बारे में है:
यह शुरुआत में सबसे मायने रखता है, जब आप एक वास्तविक उपयोग केस और उसकी नियमित डिलीवरी का तरीका खोजने की कोशिश कर रहे होते हैं।
यह मार्गदर्शिका प्रारंभिक-स्तर के संस्थापकों, छोटी टीमों, और किसी भी व्यक्ति के लिए है जो अपना पहला एआई-संचालित उत्पाद बाजार में भेज रहा है—चाहे आप किसी मौजूदा वर्कफ़्लो में एआई जोड़ रहे हों या शून्य से एआई-नेटिव टूल बना रहे हों। आपको एमएल शोधकर्ता होने की ज़रूरत नहीं है। आपको बस एआई को उत्पाद के मुख्य हिस्से के रूप में लेना होगा।
परंपरागत सॉफ़्टवेयर "होगा" माना जा सकता है। एआई उत्पादें शायद ही कभी पूरी हो जाती हैं। उनकी गुणवत्ता इस पर निर्भर करती है:
पहले, हम समझाएँगे तकनीकी बढ़त: क्यों बिल्डर अक्सर तेज़ी से इटरेट करते हैं, जल्दी शिप करते हैं, और महंगी गलती से बचते हैं।
फिर हम एक गैर-तकनीकी जीतने की प्लेबुक पर आएंगे: कैसे बेहतरीन स्कोपिंग, उपयोगकर्ता अंतर्दृष्टि, भर्ती, मूल्यांकन अनुशासन, और गो-टू-मार्केट निष्पादन के साथ प्रतिस्पर्धा करें—भले ही आप कभी मॉडल कोड न लिखें।
एआई स्टार्टअप में गति सिर्फ़ तेज़ी से कोड लिखने के बारे में नहीं है। यह ग्राहक जो कहते हैं, उत्पाद को क्या करना चाहिए, और सिस्टम वास्तविक रूप से क्या दे सकता है के बीच हैंडऑफ टाइम को कम करने के बारे में है।
तकनीकी संस्थापक एक भीड़-भाड़ वाले ग्राहक अनुरोध को बिना कई भूमिकाओं के बीच 'टेलीफोन' खेले हुए एक बनावटीय स्पेक में बदल सकते हैं।
वे ऐसे स्पष्ट प्रश्न पूछ सकते हैं जो सीधे सीमाओं से मेल खाते हैं:
यह संपीड़न—ग्राहक ज़रूरत → मापनीय व्यवहार → लागू करने योग्य योजना—अकसर हफ्तों बचाता है।
एआई उत्पादों से तेज़ प्रयोगों को लाभ होता है: किसी दृष्टिकोण का टेस्ट करने के लिए नोटबुक, लेटेंसी सत्यापित करने के लिए छोटा सर्विस, किसी वर्कफ़्लो का पालन करने के लिए प्रॉम्प्ट टेस्ट।
एक तकनीकी संस्थापक ये प्रोटोटाइप घंटों में बना सकता है, उपयोगकर्ताओं को दिखा सकता है, और बिना पछतावे के फेंक सकता है। वह तेज़ लूप बताता है कि असली मूल्य क्या है बनाम जो केवल पिच डेक में प्रभावशाली लगता था।
यदि आपकी बाधा एक कार्यशील एंड-टू-एंड डेमो तक पहुँचना है, तो एक vibe-coding प्लेटफ़ॉर्म जैसे Koder.ai का उपयोग भी 'विचार → उपयोगी ऐप' चक्र को संपीड़ित कर सकता है। आप चैट के माध्यम से इटरेट कर सकते हैं, फिर जब आप इम्प्लीमेंटेशन को हार्डन करने या अपने पाइपलाइन में स्थानांतरित करने के लिए तैयार हों तो स्रोत कोड एक्सपोर्ट कर सकते हैं।
जब कोई एआई फ़ीचर 'काम नहीं करता', तो मूल कारण आमतौर पर तीन बास्केट में से एक होता है:
तकनीकी संस्थापक अक्सर जल्दी से यह अलग कर लेते हैं कि किस बकेट में हैं, बजाय इसके कि सब कुछ मॉडल समस्या समझ लें।
अधिकांश एआई निर्णय ट्रेडऑफ होते हैं। तकनीकी संस्थापक बिना मीटिंग का इंतज़ार किए कॉल कर सकते हैं: कब कैश करें, कब बैच करें, क्या छोटा मॉडल पर्याप्त है, टाइमआउट कैसे सेट करें, और बाद में फिक्स के लिए क्या लॉग करें।
यह सही रणनीति की गारंटी नहीं देता—पर यह इटरेशन को चलता बनाए रखता है।
अधिकांश एआई उत्पाद इसलिए नहीं जीतते कि वे 'एआई उपयोग करते हैं'। वे इसलिए जीतते हैं क्योंकि वे प्रतियोगियों की तुलना में तेज़ी से सीखते हैं। व्यावहारिक मोअट एक कड़ा लूप है: सही डेटा इकट्ठा करें, स्पष्ट इवॉल्स के साथ परिणाम मापें, और बिना भरोसा तोड़े साप्ताहिक (या दैनिक) इटरेशन करें।
तकनीकी संस्थापक डेटा को एक प्रथम श्रेणी उत्पाद संपत्ति के रूप में लेते हैं। इसका मतलब है कि वे स्पेसिफिक होते हैं:
एक उपयोगी नियम: अगर आप यह वर्णन नहीं कर सकते कि आज की उपयोगिता कल के सुधार में कैसे बदलती है, तो आप मोअट नहीं बना रहे—आप उसे किराये पर ले रहे हैं।
एआई सिस्टम पूर्वानुमान्य तरीकों से टूटते हैं: एज केस, बदलते उपयोगकर्ता व्यवहार (ड्रिफ्ट), हैलुसीनेशन, और बायस। तकनीकी संस्थापक अक्सर तेज़ी से आगे बढ़ते हैं क्योंकि वे जल्दी पूछते हैं:
उत्पाद इस तरह डिज़ाइन करें कि उपयोगकर्ता आउटपुट सुधार सकें, अनिश्चित मामलों को स्केल कर सकें, और संरचित फ़ीडबैक छोड़ सकें। वह फ़ीडबैक भविष्य के प्रशिक्षण डेटा है।
एक डेमो भ्रामक हो सकता है। इवॉल्स स्वाद को अंकों में बदलते हैं: प्रमुख कार्यों पर सटीकता, रिजेक्शन दर, लेटेंसी, सफल परिणाम प्रति लागत, और त्रुटि श्रेणियाँ। लक्ष्य परफेक्ट स्कोर्स नहीं है—यह सुसंगत सुधार और जब गुणवत्ता गिरती है तो तेज़ रोलबैक है।
हर समस्या को LLM की ज़रूरत नहीं होती। नियम स्थिरता और अनुपालन के लिहाज़ से बढ़िया हैं। क्लासिक एमएल क्लासीफिकेशन के लिए सस्ता और अधिक स्थिर हो सकता है। LLMs उन स्थितियों में चमकते हैं जहाँ भाषा और लचीलापन मायने रखते हैं। मजबूत टीमें इन दृष्टिकोणों को मिश्रित करती हैं—और नतीजों के आधार पर चुनती हैं, हाइप पर नहीं।
तकनीकी संस्थापक अक्सर इन्फ्रास्ट्रक्चर को एक उत्पाद प्रतिबंध के रूप में लेते हैं, न कि बैक-ऑफिस विवरण के रूप में। इसका नतीजा कम आश्चर्यजनक बिल, कम लेट-नाइट आउटेज, और तेज़ इटरेशन होता है क्योंकि टीम समझती है कि क्या महँगा है और क्या नाज़ुक है।
एआई उत्पाद API, ओपन-सोर्स मॉडलों और मैनेज्ड प्लेटफ़ॉर्म से असेम्बल किए जा सकते हैं। फायदा यह जानने में है कि प्रत्येक विकल्प कहाँ फेल होता है।
यदि आप नया उपयोग केस एक्सप्लोर कर रहे हैं, तो किसी API के लिए भुगतान मांग को मान्य करने का सबसे सस्ता तरीका हो सकता है। जब उपयोग बढ़े या आपको कड़ा नियंत्रण चाहिए (लेटेंसी, डेटा रेज़िडेंसी, फाइन-ट्यूनिंग), तो ओपन-सोर्स या मैनेज्ड होस्टिंग यूनिट लागत कम कर सकती है और नियंत्रण बढ़ा सकती है। तकनीकी संस्थापक जल्दी ट्रेडऑफ मॉडल कर सकते हैं—उससे पहले कि अस्थायी विक्रेता विकल्प स्थायी बन जाएं।
एआई सिस्टम अक्सर संवेदनशील इनपुट को स्पर्श करते हैं (कस्टमर ईमेल, दस्तावेज़, चैट)। व्यावहारिक नींव मायने रखती है: न्यूनतम-प्रिविलेज एक्सेस, स्पष्ट डेटा रिटेंशन नियम, ऑडिट लॉगिंग, और प्रशिक्षण डेटा और प्रोडक्शन डेटा के बीच पृथक्करण।
कुछ नियंत्रण—कौन प्रॉम्प्ट देख सकता है, लॉग कहाँ जाते हैं, राज़ कैसे स्टोर होते हैं—कुछ महीनों की अनुपालन क्लीनअप बचा सकते हैं।
अधिकांश एआई खर्च कुछ बकेट्स में क्लस्टर होते हैं: टोकन (प्रॉम्प्ट + आउटपुट), GPU समय (प्रशिक्षण/फाइन-ट्यूनिंग/बैच जॉब्स), स्टोरेज (डेटासेट, एम्बेडिंग, लॉग्स), और पैमाने पर इनफ़ेरेंस (थ्रुपुट + लेटेंसी आवश्यकताएँ)।
तकनीकी संस्थापक अक्सर शुरुआती चरण में प्रति-रिक्वेस्ट लागत इंस्ट्रूमेंट करते हैं और इसे उत्पाद मेट्रिक्स (एक्टिवेशन, रिटेंशन) से जोड़ते हैं, ताकि स्केल निर्णय जमीनी रहें।
प्रोडक्शन एआई को गार्डरेल चाहिए: बैकऑफ के साथ रिटराइज़, सस्ते/छोटे मॉडलों पर फॉलबैक, कैश्ड उत्तर, और एज केस के लिए मानव-इन-द-लूप फ्लोज़। ये पैटर्न चर्न कम करते हैं क्योंकि उपयोगकर्ता 'टूटा' के बजाय 'धीमा पर काम करता है' अनुभव करते हैं।
तेज़ एआई टीमें अधिक विचार होने से नहीं जीतती—वे अनिश्चितता को एक शिप किए गए उपयोगकर्ता सुधार में बदलकर जीतती हैं, फिर दोहराती हैं। तरकीब यह है कि मॉडलों को एक साइंस प्रोजेक्ट नहीं बल्कि एक वर्कफ़्लो के चलते भाग के रूप में समझें।
उपयोगकर्ता शर्तों में यह परिभाषित करें कि 'काफी अच्छा' क्या है, मॉडल शर्तों में नहीं।
उदाहरण के लिए: 'ड्राफ्ट उत्तर मुझे 5 मिनट बचाता है और इसे संपादित करने में <30 सेकंड लगते हैं' यह '95% सटीकता' से अधिक स्पष्ट है। एक स्पष्ट बार प्रयोगों को भटकने से रोकता है और यह तय करना आसान बनाता है कि कब शिप करें, रोलबैक करें, या इटरेट रखें।
अति-निर्माण से बचें। सबसे छोटा वर्कफ़्लो वह न्यूनतम कदमों का सेट है जो असली उपयोगकर्ता के लिए विश्वसनीय रूप से वैल्यू बनाता है—अक्सर एक स्क्रीन, एक इनपुट, एक आउटपुट, और एक स्पष्ट 'किया गया'।
यदि आप वर्कफ़्लो को एक वाक्य में नहीं बता सकते, तो पहली इटरेशन के लिए यह शायद बहुत बड़ा है।
गति साप्ताहिक (या तेज़) लूप से आती है:
Фीडबैक को विशिष्ट रखें: उपयोगकर्ताओं ने क्या अपेक्षा की, इसके बजाय क्या किया, कहाँ हिचकिचाए, क्या संपादित किया, और क्या छोड़ दिया।
बेसिक एनालिटिक्स जल्दी जोड़ें ताकि आप देख सकें कि उपयोगकर्ता कहाँ सफल होते हैं, असफल होते हैं, और छोङते हैं।
वर्कफ़्लो-स्तर की घटनाएँ (start → generate → edit → accept → export) ट्रैक करें और मापें:
जब आप मॉडल परिवर्तनों को इन मेट्रिक्स से जोड़ सकें, प्रयोग शिपिंग फ़ीचर्स बन जाते हैं—अनंत ट्वीकिंग नहीं।
तकनीकी संस्थापक अक्सर तेज़ी से शिप करते हैं क्योंकि वे बिना हैंडऑफ के प्रोटोटाइप कर सकते हैं। वही ताकत अनुमानतः पूर्वानुमान्य अन्धे धब्बे भी पैदा करती है—खासकर एआई उत्पादों में जहाँ 'डेमो में काम करना' वास्तविक वर्कफ़्लोज़ में 'विश्वसनीय' होने के समान नहीं है।
यह आसान है कि आप साप्ताहों मॉडल की सटीकता, लेटेंसी, या प्रॉम्प्ट क्वालिटी पर काम करते हुए मान लें कि वितरण खुद-ब-खुद हो जाएगा। पर उपयोगकर्ता अकेले 'बेहतर आउटपुट' को अपनाते नहीं—वे उन उत्पादों को अपनाते हैं जो उनकी आदतों, बजटों, और अनुमोदनों में फिट बैठते हैं।
एक उपयोगी चेक: यदि मॉडल गुणवत्ता में 10% सुधार रिटेंशन नहीं बदलेगा, तो आप शायद सीमित लाभ के बिंदु से आगे हैं। ध्यान ऑनबोर्डिंग, प्राइसिंग, और उत्पाद के मौजूदा टूलचेन में फिट होने की तरफ स्थानांतरित करें।
एक डेमो मैन्युअल कदमों और परिपूर्ण इनपुट से जुड़े रह सकता है। एक उत्पाद को पुनरुत्पाद्य होना चाहिए।
सामान्य गैप्स में शामिल हैं:
यदि आप यह उत्तर नहीं दे सकते कि 'अच्छा' का क्या मतलब है एक मापनीय स्कोर के साथ, तो आप इस्तेमाल बढ़ाने के लिए तैयार नहीं हैं।
एआई आउटपुट बदलते हैं। उस परिवर्तनशीलता से सपोर्ट लोड बनता है: भ्रमित उपयोगकर्ता, भरोसे का सवाल, और 'कल काम कर रहा था' टिकट। तकनीकी टीमें इनको दुर्लभ कोने के मामलों की तरह देख सकती हैं; ग्राहक इन्हें टूटी हुई वादों के रूप में अनुभव करते हैं।
रिकवरी के लिए डिज़ाइन करें: स्पष्ट डिस्क्लेमर, आसान रिट्राई, ऑडिट ट्रेल्स, और मानव एस्केलेशन पाथ।
प्लेटफ़ॉर्म leverage जैसा महसूस होते हैं, पर वे अक्सर सीखने में देरी करते हैं। एक विजयी उपयोग केस—좁 ऑडियंस, स्पष्ट वर्कफ़्लो, स्पष्ट ROI—वास्तविक पुल पैदा करता है। एक बार जब आपने वह पा लिया, तो प्लेटफ़ॉर्म बनाना मांग के जवाब में होना चाहिए, अटकलबाज़ी नहीं।
गैर-तकनीकी होना आपको एआई कंपनी बनाने से नहीं रोकता। यह बदल देता है कि आप अपनी अनफेयर एडवांटेज कहाँ बनाते हैं: समस्या चयन, वितरण, भरोसा, और निष्पादन अनुशासन। लक्ष्य शुरुआती उत्पाद को अनिवार्य बनाना है—भले ही पहला संस्करण आंशिक रूप से मैन्युअल हो।
एक निश्चित वर्कफ़्लो चुनें जहाँ कोई पहले से ही भुगतान करता है (या रोज़ाना पैसा खोता है) और बिना समिति के 'हाँ' कह सके। 'सेल्स के लिए एआई' अस्पष्ट है; 'डेंटल क्लीनिकों के लिए नो-शो रेट घटाना' ठोस है। एक स्पष्ट खरीदार और बजट पायलट और रिन्यूअल को बहुत आसान बनाते हैं।
उपकरण चुनने से पहले एक वाक्य में किया जाने वाला काम और सफलता मेट्रिक्स लॉक करें जो हफ्तों में मापे जा सकें, क्वार्टर में नहीं।
उदाहरण:
यह आपको प्रभावहीन परदर्शन करने वाले डेमो भेजने से रोकेगा जो व्यापार परिणाम नहीं बदलते।
एआई उत्पाद किन किन किनारों पर फेल होते हैं: अजीब इनपुट, अस्पष्ट मामले, अनुपालन, हेंडऑफ़। पूरा रास्ता स्केच करें:
इनपुट → प्रोसेसिंग → आउटपुट → एज केस → मानव जाँच → फ़ीडबैक लूप।
यह संस्थापक का काम है, इंजीनियरिंग का नहीं। जब आप यह बता सकते हैं कि मनुष्यों को कहाँ समीक्षा, ओवरराइड, या अनुमोदन करना चाहिए, तो आप सुरक्षित रूप से शिप कर सकते हैं और तेज़ी से इटरेट कर सकते हैं।
'बिल्ड' करने से पहले निम्न करें:
अगर लोग मैन्युअल वर्शन के लिए नहीं भुगतान करेंगे, तो ऑटोमेशन उसे बचाएगा नहीं। अगर वे भुगतान करते हैं, तो आपने एआई में निवेश करने का अधिकार कमाया है और तकनीकी गहराई भर्ती करने का समय आ गया है।
आपको मॉडल कोड लिखने की ज़रूरत नहीं है ताकि आप एआई टीम का नेतृत्व कर सकें—पर आपको परिणामों, जवाबदेही, और काम के मूल्यांकन के तरीके के बारे में स्पष्ट होना चाहिए। लक्ष्य अस्पष्टता कम करना है ताकि इंजीनियर बिना गलत चीज़ बनाए तेज़ी से बढ़ सकें।
एक छोट, निष्पादन-भारी टीम से शुरू करें:
यदि आप सिर्फ़ दो हायर कर सकते हैं, तो प्रोडक्ट-मानसिकता वाला इंजीनियर + एमएल जनरलिस्ट को प्राथमिकता दें, और डिज़ाइन को स्प्रिंट्स के लिए कॉन्ट्रैक्ट पर लें।
वो आर्टिफ़ैक्ट माँगे जो निर्णय और फॉलो-थ्रू दिखाते हैं:
एक पेड परीक्षण टास्क का उपयोग करें जो आपकी वास्तविकता से मेल खाता है: उदा., 'एक न्यूनतम प्रोटोटाइप बनाएं जो X को क्लासिफाई/सपोर्ट करे, और एक- पेज इवैल्यूएशन प्लान दिये'। आप स्पष्टता, मान्यताओं, और इटरेशन गति को ग्रेड कर रहे हैं—शैक्षिक परिपूर्णता नहीं।
अंत में, संदर्भ जांचें जो स्वामित्व का परीक्षण करें: 'क्या उन्होंने शिप किया? क्या उन्होंने समय पर जोखिम संवाद किया? क्या उन्होंने समय के साथ सिस्टम में सुधार किया?'
इसे हल्का और सुसंगत रखें:
लिखें कि किसके पास क्या अधिकार है:
स्पष्ट निर्णय अधिकार मीटिंग्स घटाते हैं और निष्पादन को पूर्वानुमान्य बनाते हैं—खासकर जब आप हर तकनीकी विवरण की समीक्षा नहीं कर रहे होते।
आपको पहले दिन एक पूरी इन-हाउस एआई टीम रखने की ज़रूरत नहीं है। कई गैर-तकनीकी संस्थापकों के लिए सबसे तेज़ मार्ग एक छोटे कोर टीम को 'बर्स्ट' विशेषज्ञों के साथ मिलाने का है—ऐसे लोग जो महत्वपूर्ण हिस्से जल्दी सेट कर सकें, फिर सिस्टम स्थिर होने पर बाहर निकल जाएँ।
एक अच्छा नियम: कॉन्ट्रैक्टर्स को उस काम के लिए लाएँ जो हाई-इम्पैक्ट, अच्छी तरह स्कोप्ड, और सत्यापित करने में आसान हो।
एआई उत्पादों के लिए यह अक्सर शामिल है: डेटा लेबलिंग (या लेबलिंग गाइडलाइन्स डिज़ाइन करना), प्रॉम्प्ट और इवैल्यूएशन वर्कफ़्लो सेटअप, और शिप करने से पहले सुरक्षा/गोपनीयता समीक्षा। एक अनुभवी विशेषज्ञ आपको हफ्तों की कोशिश और गलती बचा सकता है।
यदि आप सीधे काम का मूल्यांकन नहीं कर सकते, तो आपको ऐसे आउटपुट चाहिए जिन्हें आप माप सकें। 'हम मॉडल बेहतर करेंगे' वादों से बचें। व्यावहारिक लक्ष्यों की माँग करें जैसे:
भुगतान को जहाँ संभव हो माइलस्टोन से बाँधें। यहां तक कि एक सादा साप्ताहिक रिपोर्ट जो इन संख्याओं को ट्रैक करे आपको निर्णय लेने में मदद करेगी बिना गहरे डेटा और एमएल मूलभूत ज्ञान के।
कॉन्ट्रैक्टर्स शानदार हैं—जब तक वे मौजूद हों। गति को सुरक्षित रखने के लिए आवश्यक शर्तें रखें:
यह खासकर महत्वपूर्ण है यदि आपका MVP नाज़ुक प्रॉम्प्ट चेन या कस्टम इवैल्यूएशन स्क्रिप्ट्स पर निर्भर करता है।
सलाहकार और साझेदार केवल तकनीकी निष्पादन के लिए नहीं होते। डोमेन विशेषज्ञ आपको विश्वसनीयता और वितरण दे सकते हैं: परिचय, पायलट ग्राहक, और स्पष्ट आवश्यकताएँ। सबसे अच्छी साझेदारियाँ किसी विशिष्ट साझा परिणाम पर केंद्रित होती हैं (उदा., '30 दिनों में सह-विकसित पायलट') बजाय अस्पष्ट 'रणनीतिक सहयोग' के।
सही उपयोग पर, सलाहकार, ठेकेदार, और साझेदार समय संकुचित करते हैं: आपको वरिष्ठ-स्तरीय निर्णय वहीं मिलता है जहाँ यह मायने रखता है, जबकि आपकी कोर टीम उत्पाद निर्णय और गो-टू-मार्केट पर ध्यान रखती है।
गैर-तकनीकी संस्थापक अक्सर यह कम आंकते हैं कि वे गो-टू-मार्केट में कितने मजबूत हो सकते हैं। एआई उत्पाद सबसे अच्छे मॉडल से नहीं बल्कि अपनाने, भरोसा, और भुगतान होने से जीते जाते हैं। यदि आप ग्राहकों, वर्कफ़्लोज़, खरीद समितियों, और वितरण चैनलों के करीब हैं, तो आप तकनीकी टीम से तेज़ी से आगे बढ़ सकते हैं जो अभी भी बैकएंड को परफेक्ट कर रही है।
खरीदार 'एआई' के लिए बजट नहीं बनाते—वे परिणामों के लिए बजट बनाते हैं।
स्पष्ट पहले/बाद के साथ नेत्तृत्व करें:
'एआई' को सहायक भूमिका में रखें: यह तरीका है, संदेश नहीं। आपका डेमो, वन-पेजर, और प्राइसिंग पेज ग्राहक की वर्कफ़्लो भाषा को प्रतिबिंबित करें—वे आज क्या करते हैं, कहाँ टूटता है, और अपनाने के बाद क्या बदलता है।
एआई टूल्स अक्सर फैलाव करते हैं: वे हर किसी की मदद कर सकते हैं। यह जाल है।
एक तंग वेज चुनें:
यह फोकस आपका मैसेजिंग तेज़ बनाता है, ऑनबोर्डिंग सरल बनाता है, और आपके केस स्टडीज़ विश्वसनीय बनाते हैं। यह 'एआई चिंता' घटाता है क्योंकि आप ग्राहक से उनका पूरा व्यवसाय नहीं बदलवा रहे—सिर्फ़ एक काम करवा रहे हैं।
प्रारम्भिक एआई उत्पादों की लागत और प्रदर्शन परिवर्तनीय होते हैं। ऐसे प्राइस करें जो धारणा जोखिम घटाएँ और आश्चर्यजनक बिलों को रोकें:
आपका उद्देश्य पहले दिन अधिकतम राजस्व न निकालना है—बल्कि एक साफ़ 'हाँ' निर्णय और दोहराने योग्य रिन्यूअल कहानी बनाना है।
एआई अपनाना धीमा पड़ता है जब ग्राहक यह स्पष्ट नहीं कर सकते या नियंत्रित नहीं कर सकते कि सिस्टम क्या कर रहा है।
ऐसे भरोसा बिल्डर कमिट करें जिन्हें आप पूरा कर सकते हैं:
भरोसा एक गो-टू-मार्केट फीचर है। यदि आप विश्वसनीयता और जवाबदेही बेचे—जादू नहीं—तो आप अक्सर उन टीमों से बेहतर प्रदर्शन करेंगे जो केवल मॉडल नवीनता पर प्रतिस्पर्धा करती हैं।
एआई उत्पाद तब जादुई महसूस करते हैं जब वे काम करते हैं—और नाजुक जब वे नहीं करते। फर्क अक्सर माप में होता है। यदि आप 'बेहतर' को माप नहीं सकते, तो आप मॉडल अपग्रेड पीछा करते रहेंगे बजाय मूल्य शिप करने के।
शुरू करें उन मेट्रिक्स से जो असली परिणाम बताते हैं, न कि मॉडल नवीनता:
यदि ये नहीं सुधर रहे, तो आपका मॉडल स्कोर आपको बचाएगा नहीं।
कुछ छोटे मेट्रिक्स जोड़ें जो बताते हैं कि परिणाम क्यों बदल रहे हैं:
ये तीन गुणवत्ता बनाम विश्वसनीयता बनाम यूनिट इकॉनॉमिक्स का स्पष्ट व्यापार-ऑफ़ बनाते हैं।
ऑपरेशनल रूप से, आपको कुछ गार्डरेल चाहिए: इनपुट्स और आउटपुट्स पर ड्रिफ्ट चेक, संरचित उपयोगकर्ता फ़ीडबैक कैप्चर (थम्ब्स अप/डाउन साथ में 'क्यों'), और एक रोलबैक योजना (फीचर फ्लैग्स, वर्शनड प्रॉम्प्ट/मॉडल्स) ताकि आप मिनटों में—not दिनों में—वापस आ सकें।
यदि आप तेज़ प्रोटोटाइप बना रहे हैं और सुरक्षित इटरेशन चाहते हैं, तो यह भी मदद करता है कि आप ऐप स्वयं के लिए स्नैपशॉट और रोलबैक जैसी 'प्रोडक्ट-लेवल' टूलिंग अपनाएँ (सिर्फ़ मॉडल नहीं)। Koder.ai जैसे प्लेटफ़ॉर्म इसे वर्कफ़्लो में बुनियादी रूप से जोड़ते हैं ताकि टीमें शिप कर सकें, टेस्ट कर सकें, और जल्दी वापस जा सकें जबकि वे अभी यह पता लगा रहे हों कि उपयोगकर्ता वास्तव में क्या चाहते हैं।
दिन 1–30: वैध करें। एक प्राथमिक कार्य परिभाषित करें, 50–200 वास्तविक टेस्ट केस लिखें, और स्पष्ट सफलता मानदंडों के साथ हल्के पायलट चलाएँ।
दिन 31–60: MVP बनाएं। वर्कफ़्लो एंड-टू-एंड लागू करें, लॉगिंग जोड़ें, एक इवैल्यूएशन हार्नेस बनाएं, और सफल टास्क पर लागत ट्रैक करें।
दिन 61–90: लॉन्च और इटरेट करें। अधिक उपयोगकर्ताओं तक विस्तार करें, साप्ताहिक तौर पर इंसिडेंट की समीक्षा करें, सबसे खराब विफलता मोड पहले सुधारें, और एक पूर्वानुमेय ताल पर छोटे अपडेट शिप करें।
तकनीकी संस्थापक एआई युग में तेज़ी से आगे बढ़ते हैं क्योंकि वे बिना अनुवाद के प्रोटोटाइप, डिबग, और इटरेट कर सकते हैं। वह गति घूमती है: तेज़ प्रयोग, तेज़ सीखना, और तेज़ शिपिंग।
गैर-तकनीकी संस्थापक फिर भी जीत सकते हैं यदि वे क्या बनाना है और क्यों लोग इसके लिए भुगतान करेंगे पर तेज़ और साफ़ रहें—ग्राहक अंतर्दृष्टि, पोजिशनिंग, और सेल्स निष्पादन अक्सर परिणाम तय करते हैं जब उत्पाद 'पर्याप्त अच्छा' हो चुका होता है।
एक मुख्य उपयोगकर्ता यात्रा चुनें, एक सफलता मेट्रिक परिभाषित करें, और अगले दो हफ्तों में 3–5 लक्षित प्रयोग चलाएँ। यदि आप गैर-तकनीकी हैं, तो आपकी लीवरेज सही यात्रा चुनने, वास्तविक उपयोगकर्ताओं तक पहुँचने, और एक स्पष्ट स्वीकृति बार सेट करने में है।
यदि आप पहले दिन एक पूर्ण इंजीनियरिंग पाइपलाइन पर प्रतिबद्ध किए बिना तेज़ी से आगे बढ़ना चाहते हैं, तो उस बिल्ड वातावरण पर विचार करें जो आपको स्पेक → कार्यशील वर्कफ़्लो तेज़ी से दे सके, जबकि बाद में एक्सपोर्ट पाथ भी दे। Koder.ai इसी के लिए डिज़ाइन किया गया है: चैट-आधारित ऐप बिल्डिंग (वеб, बैकएंड, और मोबाइल), स्रोत कोड एक्सपोर्ट, और जब आप तैयार हों तो डिप्लॉयमेंट/होस्टिंग।
यदि आप गहराई में जाना चाहते हैं, तो /blog पर यहाँ से शुरू करें:
यदि आप अपनी टीम और प्रतिबंधों के लिए एक अनुरूप 90-दिन योजना चाहते हैं, तो /contact पर संपर्क करें।
एआई उत्पादों में सिस्टम प्रायिकतात्मक होता है और गुणवत्ता डेटा, प्रॉम्प्ट/मॉडल और आसपास के वर्कफ़्लो पर निर्भर करती है। इसका मतलब है कि आप केवल फ़ीचर नहीं भेज रहे—आप एक लूप भेज रहे हैं:
फायदा अक्सर गति और नियंत्रण होता है, ना कि बुद्धिमत्ता:
ग्राहक की ज़रूरत को मापने योग्य स्पेक में बदलें:
जब कोई एआई फ़ीचर विफल हो तो पहले कारण का वर्ग तय करें:
एक बकेट चुनें, एक लक्षित परीक्षण चलाएँ, और उसके बाद ही सिस्टम बदलें।
यदि उपयोग लगातार सुधार में बदलता है तो डेटा आपका चक्रवृद्धि संपत्ति है:
अगर आप यह नहीं बता सकते कि आज की उपयोगिता अगले महीने की गुणवत्ता कैसे बढ़ाएगी, तो आप शायद अपना लाभ 'किराए' पर ले रहे हैं।
छोटा रखकर और शिपिंग निर्णयों से जोड़े रखें:
इवॉल्स का उद्देश्य रिग्रेशन रोकना और इटरेशन को सुरक्षित बनाना है, परफेक्ट स्कोर का पीछा नहीं।
मापनीय परिणामों के आधार पर चुनें, हाइप पर नहीं:
कई मजबूत उत्पाद इन्हें मिलाकर इस्तेमाल करते हैं (उदा., गार्डरिल्स के लिए नियम + ड्राफ्टिंग के लिए LLM)।
प्रारंभ में यूनिट इकॉनॉमिक्स मापन शुरू करें:
खर्च को एक्टिवेशन/रिटेंशन से जोड़ें ताकि स्केलिंग निर्णय जमीनी रहें।
हाँ—दायर, वर्कफ़्लो और वितरण में अपनी बढ़त बनाए रखते हुए:
निर्णय और फॉलो-थ्रू दिखाने वाले आर्टिफ़ैक्ट मांगे:
भीतरी तौर पर, एक सरल स्कोरकार्ड रखें: गति (साइकिल समय), गुणवत्ता (विश्वसनीयता), संचार, और ओनरशिप।