05 अग॰ 2025·8 मिनट
मार्क एंड्रीसेन: सॉफ्टवेयर, एआई और आगे क्या है
मार्क एंड्रीसेन के सॉफ्टवेयर और एआई पर मुख्य विचारों का व्यावहारिक गाइड — उत्पाद, स्टार्टअप, काम, नियमन और तकनीक अगले किस दिशा में जा सकती है, इस पर स्पष्ट सोच।
मार्क एंड्रीसेन के सॉफ्टवेयर और एआई पर मुख्य विचारों का व्यावहारिक गाइड — उत्पाद, स्टार्टअप, काम, नियमन और तकनीक अगले किस दिशा में जा सकती है, इस पर स्पष्ट सोच।
मार्क एंड्रीसेन सिलिकॉन वैली के उद्यमी और निवेशक हैं, जिनके कामों में Netscape (प्रारम्भिक वेब ब्राउज़र) का सह-निर्माण और बाद में Andreessen Horowitz की सह-स्थापना शामिल है। लोग उनकी बात इसलिए देखते हैं क्योंकि उन्होंने कई तकनीकी लहरों को नज़दीक से देखा है—उत्पाद बनाना, कंपनियों को फंड करना, और सार्वजनिक रूप से बाज़ारों की दिशा पर बहस करना।
यह सेक्शन जीवनी नहीं है और न ही अनुमोदन है। बात सरल है: एंड्रीसेन के विचार प्रभावशाली सिग्नल हैं। संस्थापक, कार्यकारी, और नीतिनिर्माता अक्सर उनके फ्रेम के अनुसार प्रतिक्रिया करते हैं—या उसे गलत साबित करने की कोशिश करते हैं। किसी भी तरह, उनके सिद्धांत इस बात को प्रभावित करते हैं कि क्या बनाया, फंड किया और विनियमित किया जाता है।
इस लेख को निर्णय-निर्माण के व्यावहारिक लेंस के रूप में पढ़ें:
अगर आप उत्पादों पर दाँव लगा रहे हैं, रणनीति बना रहे हैं, या बजट आवंटित कर रहे हैं—ये लेंस आपको बेहतर सवाल पूछने में मदद करते हैं: क्या सस्ता होता है? क्या दुर्लभ होता है? कौन से नए प्रतिबंध उभरेंगे?
हम पहले मूल “सॉफ्टवेयर दुनिया को खा रहा है” тезिस और क्यों यह अभी भी बहुत से व्यापार बदलावों की व्याख्या करता है, से शुरू करेंगे। फिर हम एआई को एक नए प्लेटफ़ॉर्म शिफ्ट के रूप में देखेंगे—यह क्या सक्षम करता है, क्या तोड़ता है, और स्टार्टअप गतिशीलता कैसे बदलती है।
अंत में, हम मानवीय और संस्थागत परिणामों का परीक्षण करेंगे: काम और नौकरियाँ, खुले बनाम बंद एआई सिस्टम, और नियमन, सुरक्षा और नवप्रवर्तन के बीच तनाव। लक्ष्य आपको नारे नहीं बल्कि अगले कदमों के बारे में स्पष्ट सोच देना है।
मार्क एंड्रीसेन का "सॉफ़्टवेयर दुनिया को खा रहा है" एक सरल दावा है: अर्थव्यवस्था का बढ़ता हुआ हिस्सा सॉफ़्टवेयर द्वारा चलाया, सुधारा और बाधित हो रहा है। सिर्फ़ "ऐप्स" ही नहीं—कोड वह निर्णय और समन्वय परत बन जाता है जो व्यवसायों को बताती है क्या करना है—किसे सेवा देनी है, क्या चार्ज करना है, कैसे डिलीवर करना है, और कैसे जोखिम प्रबंधित करना है।
किसी उद्योग का सॉफ्टवेयर द्वारा "खाया" जाना यह ज़रूरी नहीं करता कि वह उद्योग पूरी तरह डिजिटल हो जाए। इसका मतलब है कि सबसे अधिक मूल्यवान लाभ भौतिक परिसंपत्तियों (दुकानें, कारखाने, बेड़े) से उन सिस्टम्स की ओर स्थानांतरित हो रहा है जो उन्हें नियंत्रित करते हैं (डेटा, एल्गोरिदम, वर्कफ़्लो, और डिजिटल चैनलों के जरिए वितरण)।
वास्तव में, सॉफ्टवेयर उत्पादों को सेवाओं में बदल देता है, समन्वय को स्वचालित करता है, और प्रदर्शन को मापने योग्य बनाकर अनुकूलनीय बनाता है।
कुछ परिचित केस पैटर्न दिखाते हैं:
आधुनिक व्यापार "आईटी" के अलावा भी कोर ऑपरेशंस के लिए सॉफ़्टवेयर पर चलता है: राजस्व प्रबंधन के लिए CRM, प्राथमिकताएँ सेट करने के लिए एनालिटिक्स, चक्र समय घटाने के लिए ऑटोमेशन, और ग्राहकों तक पहुँचने के लिए प्लेटफ़ॉर्म। भौतिक उत्पाद वाली कंपनियाँ भी अपने संचालन को इन्स्ट्रूमेंट और डेटा से सीखने के आधार पर प्रतिस्पर्धा करती हैं।
इसलिए सॉफ़्टवेयर कंपनियाँ नए श्रेणियों में विस्तार कर सकती हैं: एक बार जब आप नियंत्रण परत (वर्कफ़्लो और डेटा) के मालिक बन जाते हैं, तो आसन्न उत्पाद जोड़ना आसान हो जाता है।
यह тезिस यह नहीं कहता कि "हर चीज तुरंत सॉफ़्टवेयर कंपनी बन जाएगी"। कई मार्केट्स भौतिक प्रतिबंधों से जुड़े रहते हैं—निर्माण क्षमता, आपूर्ति श्रृंखलाएँ, रियल एस्टेट, ऊर्जा, और मानव श्रम।
और सॉफ़्टवेयर लाभ अस्थायी हो सकता है: फ़ीचर्स जल्दी कॉपी होते हैं, प्लेटफ़ॉर्म नियम बदलते हैं, और ग्राहक विश्वास उतनी ही तेज़ी से खोया जा सकता है जितना बना था। सॉफ़्टवेयर शक्ति बदलता है—पर यह लागत संरचना, वितरण और नियमन जैसे मूलभूत तत्वों को नहीं मिटाता।
एआई को व्यावहारिक रूप से समझना सबसे आसान है: यह प्रशिक्षित मॉडलों (अक्सर "फाउंडेशन मॉडल") का सेट है जिन्हें ऐसे टूल्स में लपेटा जाता है जो सामग्री जनरेट कर सकते हैं, वर्कफ़्लो के चरणों को ऑटोमेट कर सकते हैं, और निर्णयों में मदद कर सकते हैं। हर नियम को हाथ से कोड करने की जगह, आप लक्ष्य को प्राकृतिक भाषा में बताकर मॉडल से वांछित काम करवा सकते हैं—ड्राफ्ट करना, वर्गीकृत करना, संक्षेप करना, योजना बनाना, या जवाब देना।
प्लेटफ़ॉर्म शिफ्ट तब होता है जब नया कंप्यूटिंग लेयर डिफ़ॉल्ट तरीके से सॉफ़्टवेयर बनाने और उपयोग करने का तरीका बन जाता है—जैसे पीसी, वेब, मोबाइल, और क्लाउड। कई लोग एआई को उसी श्रेणी में देखते हैं क्योंकि यह इंटरफ़ेस बदलता है (आप सॉफ़्टवेयर से "बात" कर सकते हैं), बिल्डिंग ब्लॉक्स बदलता है (मॉडल क्षमताएँ हैं जिन्हें प्लग-इन किया जाता है), और अर्थशास्त्र बदलता है (नई फ़ीचर सालों के डेटा साइंस के बिना भी आ सकती हैं)।
पारंपरिक सॉफ़्टवेयर निर्धार्य (deterministic) होता है: एक ही इनपुट पर वही आउटपुट मिलता है। एआई जोड़ता है:
यह सॉफ़्टवेयर का विस्तार करता है—स्क्रीन और बटनों से बाहर—ऐसा काम जो एक सक्षम असिस्टेंट की तरह हर उत्पाद में एम्बेड होता दिखता है।
आज उपयोगी: ड्राफ्टिंग और एिडिटिंग, कस्टमर सपोर्ट ट्राइएज, आंतरिक डॉक्यूमेंट्स पर नॉलेज सर्च, कोड सहायता, मीटिंग सारांश, और ऐसे वर्कफ़्लो जहां मनुष्य आउटपुट की समीक्षा करता है।
अभी भी हाइप प्रवण: टीमों को पूरी तरह स्वायत्त एजेंट जो टीमों की जगह ले लें, परफेक्ट तथ्यात्मक सटीकता, और एक ऐसा मॉडल जो सुरक्षित रूप से सब कुछ करे। निकट-कालीन विजेताओं के लिए एआई को उत्पादों में एक नई परत माना जाता है—शक्तिशाली, पर नियंत्रित, मापा और सीमित।
एआई उत्पाद रणनीति को फिक्स्ड फ़ीचर्स भेजने से बदलकर उन "क्षमताओं" को भेजने की ओर ले जाता है जो गंदे, वास्तविक दुनिया के इनपुट्स के अनुकूल होते हैं। सबसे अच्छी टीमें "हम कौन-सा नया स्क्रीन जोड़ें?" पूछना छोड़कर पूछती हैं "हम कौन सा परिणाम भरोसेमंद तरीके से दे सकते हैं, और किस गार्डराइल से यह सुरक्षित रहेगा?"।
अधिकांश एआई फ़ीचर छोटे सेट के घटकों से बनते हैं:
एक उत्पाद रणनीति जो इनमें से किसी को (खासकर UX और डेटा अधिकार) नज़रअंदाज़ करती है, अक्सर अटक जाती है।
एक थोड़ा कमजोर मॉडल उस उत्पाद के अंदर जीत सकता है जिसे उपयोगकर्ता पहले से ही भरोसे के साथ इस्तेमाल करते हैं, क्योंकि वितरण (मौजूदा वर्कफ़्लो, इंटीग्रेशन, डिफ़ॉल्ट) अपनाने की बाधा कम कर देता है। और भरोसा संयोजित होता है: उपयोगकर्ता अस्थायी imperfections सहन कर लेंगे अगर सिस्टम पारदर्शी, सुसंगत, और उनके डेटा के प्रति सम्मानजनक हो।
भरोसा इस प्रकार बनता है: पूर्वानुमेय व्यवहार, जहाँ संभव हो स्रोत दिखाना, "रिव्यू-बिफोर-सेन्ड" पैटर्न, और "सहायता" और "कर्म" के बीच स्पष्ट सीमा।
सबसे आम कारण जहाँ AI फ़ीचर टिक नहीं पाते:
निर्माण से पहले यह प्रयोग करें:
एआई स्टार्टअप खेल को एक साथ दो दिशाओं में झुकाता है: यह निर्माण को नाटकीय रूप से तेज़ बनाता है, और यह "इसे बना पाने" को कमजोर लाभ बनाता है। अगर "सॉफ़्टवेयर दुनिया को खाता है" ने दिखाया कि कैसे कोड व्यवसाय को स्केल कर सकता है, तो एआई सुझाव देता है कि टीमें भी स्केल कर सकती हैं—क्योंकि वह काम जो पहले बहुत लोगों से होता था, उसे टूल्स और वर्कफ़्लो में समेटा जा सकता है।
एआई-असिस्टेड कोडिंग, डिजाइन, रिसर्च, और सपोर्ट से एक लीन टीम कुछ दिनों में प्रोटोटाइप भेज सकती है, मैसेजिंग जल्दी टेस्ट कर सकती है, और असली ग्राहक फीडबैक के साथ इटरेट कर सकती है बजाय लंबी योजना चक्रों के। तेज़ लूप का कंपाउंडिंग प्रभाव मायने रखता है: आप सही उत्पाद आकार जल्दी ढूँढते हैं और गलत चीज़ों पर कम समय गंवाते हैं।
व्यावहारिक रूप में, यही वह जगह है जहाँ "वाइब-कोडिंग" प्लेटफ़ॉर्म महत्व रखने लगे हैं: कई आंतरिक टूल्स और प्रारंभिक-चरण उत्पादों के लिये बाधा अब हर लाइन लिखना नहीं, बल्कि किसी वर्कफ़्लो को तेज़ी से और सुरक्षित रूप से उपयोगी ऐप में बदलना है।
एआई यह भी बदलता है कि "निर्माण" कैसा दिखता है। नए भूमिका उभर रही हैं:
ये भूमिकाएँ सिर्फ तकनीकी नहीं हैं; ये गंदे वास्तविक दुनिया की जरूरतों को ऐसे सिस्टम में अनुवाद करने के बारे में हैं जो सुसंगत व्यवहार करें।
जब हर कोई तेज़ी से फ़ीचर्स भेज सकता है, तो विभेदन फोकस, स्पीड, और विशिष्टता की ओर बढ़ता है।
आपकी बढ़त डोमेन अंतर्दृष्टि, वितरण, और भरोसा बन जाती है—ना कि केवल डेमो जो जल्दी कॉपी हो सकता है।
एआई-फर्स्ट स्टार्टअप्स असली नाज़ुकता का सामना करते हैं। एक मॉडल वेंडर पर भारी निर्भरता मूल्य-शॉक, नीति जोखिम, या अचानक गुणवत्ता परिवर्तनों का कारण बन सकती है। कई एआई फ़ीचर आसानी से नकल हो जाते हैं, जिससे उत्पाद कमोडिटाइज़ेशन और पतली मोआट की ओर धकेले जा सकते हैं।
उत्तर यह नहीं है कि "एआई से बचो।" बल्कि एआई क्षमता को किसी ऐसी चीज़ के साथ जोड़ें जिसे नकल करना कठिन हो: मालिकाना डेटा एक्सेस, वर्कफ़्लो में गहरी एकीकरण, या एक ब्रांड जिस पर ग्राहक तब भरोसा करें जब आउटपुट सही होना जरूरी हो।
एंड्रीसेन का आशावादी फ्रेमिंग अक्सर एक सरल अवलोकन से शुरू होता है: नया सॉफ़्टवेयर पहले यह बदलता है कि लोग क्या करते हैं, उससे पहले कि क्या उनकी ज़रूरत खत्म हो जाती है। एआई के साथ, निकट-कालीन प्रभाव कई भूमिकाओं में टास्क-स्तरीय पुनर्विन्यास है—ज़्यादा समय निर्णय, ग्राहक संदर्भ, और जटिलता पर खर्च होगा, और कम समय दोहराव, खोज, और संक्षेपण पर।
ज़्यादातर नौकरियाँ टास्क का बंडल होती हैं। एआई उन हिस्सों में फिट होता है जो भाषा-भारी, पैटर्न-आधारित, या नियम-चालित हैं।
"सहायक" टास्क के आम उदाहरण:
परिणाम अक्सर उच्च थ्रूपुट और छोटा चक्र काल होता है—बिना उस भूमिका को तुरंत हटाए।
अपनाने का सर्वोत्तम तरीका है इसे प्रक्रिया डिज़ाइन की तरह मानना, न कि मुफ्त-उपकरण वितरण।
कुछ भूमिकाएँ और टास्क सिकुड़ेंगे, खासकर जहाँ काम पहले से मानकीकृत है। इसलिए रिस्किलिंग वास्तविक प्राथमिकता बनती है: लोगों को उच्च-संदर्भ कार्यों (ग्राहक संबंध, सिस्टम मालिकाना, गुणवत्ता नियंत्रण) की तरफ़ स्थानांतरित करें और पहले से प्रशिक्षण में निवेश करें—ताकि दबाव गंभीर होने से पहले तैयारी हो सके।
यह तय करना कि एआई "खुला" होना चाहिए या "बंद"—यह भविष्य किसका बनेगा और किन शर्तों पर—के ऊपर एक प्रतिनिधि लड़ाई बन चुका है। व्यवहारिक रूप से यह पहुँच (कौन शक्तिशाली मॉडल उपयोग कर सकता है), नियंत्रण (कौन उन्हें बदल सकता है), और जोखिम (कुछ ग़लत होने पर जिम्मेदार कौन है) के बारे में बहस है।
क्लोज्ड AI आम तौर पर मालिकाना मॉडल और टूलिंग को दर्शाता है: आप API के जरिए क्षमताएँ एक्सेस करते हैं, पर ट्रेनिंग डेटा, मॉडल वज़न, या आंतरिक सुरक्षा तरीकों की सीमित दृश्यता होती है।
ओपन AI कई बातों का मतलब हो सकता है: खुले वज़न, मॉडल चलाने या फाइन-ट्यून करने के लिए ओपन-सोर्स कोड, या ओपन टूलिंग (फ्रेमवर्क, इवैल, सर्विंग स्टैक)। कई ऑफ़र "आंशिक रूप से खुले" होते हैं, इसलिए पूछना मददगार है कि क्या साझा है और क्या नहीं।
क्लोज्ड विकल्प सुविधा और अपेक्षित प्रदर्शन पर जीतते हैं। आपको मैनेज्ड इन्फ्रास्ट्रक्चर, डॉक्स, अपटाइम गारंटी, और फ्रीक्वेंट अपडेट मिलते हैं। ट्रेड-ऑफ़ निर्भरता है: प्राइसिंग बदल सकती है, शर्तें कड़ियाँ हो सकती हैं, और कस्टमाइज़ेशन, डेटा रेसीडेंसी, या लेटेंसी पर सीमाएं आ सकती हैं।
ओपन विकल्प वह स्थान चमकते हैं जहाँ लचीलापन चाहिए। अपना मॉडल चलाने से बड़े पैमाने पर प्रति-रिक्वेस्ट लागत कम हो सकती है, गहरी कस्टमाइज़ेशन संभव होती है, और गोपनीयता व डेپلॉयमेंट पर अधिक नियंत्रण रहता है। ट्रेड-ऑफ़ संचालनात्मक बोझ है: होस्टिंग, मॉनिटरिंग, सुरक्षा परीक्षण, और मॉडल अपडेट आपकी जिम्मेदारी बन जाते हैं।
दोनों तरफ सुरक्षा सूक्ष्म है। क्लोज्ड प्रदाता अक्सर डिफ़ॉल्ट रूप से मजबूत गार्डरेल रखते हैं, पर आप हमेशा यह निरीक्षण नहीं कर सकते कि वे कैसे काम करते हैं। ओपन मॉडल पारदर्शिता और ऑडिटेबिलिटी देते हैं, पर साथ ही बुरे अभिनेताओं के लिए गलत उपयोग भी आसान करते हैं।
ओपन वज़न और टूलिंग प्रयोग की लागत घटा देते हैं। टीमें जल्दी प्रोटोटाइप कर सकती हैं, निचली डोमेन के लिए फाइन-ट्यून कर सकती हैं, और मूल्यांकन विधियाँ साझा कर सकती हैं—इसलिए नवप्रवर्तन तेज फैलता है और विभेदन "किसके पास पहुँच है" से "किसने सबसे अच्छा उत्पाद बनाया" की ओर.shift हो जाता है। यह डायनेमिक क्लोज्ड प्रदाताओं पर दबाव बना सकता है कि वे मूल्य निर्धारण, नीति स्पष्टता, और फ़ीचर्स सुधारें।
अपनी सीमाओं से शुरू करें:
व्यावहारिक तरीका हाइब्रिड है: क्लोज्ड मॉडल से प्रोटोटाइप करें, फिर उत्पाद और लागत प्रोफ़ाइल स्पष्ट होने पर चयनित वर्कलोड ओपन/सेल्फ-होस्ट पर माइग्रेट करें।
एआई टेक में एक परिचित बहस को फिर जगाता है: नियम कैसे बनाएं बिना प्रगति को धीमा किए। नवप्रवर्तन-समर्थक दृष्टिकोण (जिसे अक्सर एंड्रीसेन-स्टाइल आशावाद से जोड़ा जाता है) का कहना है कि भारी, पूर्व-नियामक नियम आज के दिग्गजों को और मजबूत कर देते हैं, स्टार्टअप्स के लिए अनुपालन लागत बढ़ाते हैं, और प्रयोग को कम प्रतिबंध वाले क्षेत्रों की ओर धकेलते हैं।
चिंता यह नहीं कि "कोई नियम नहीं हों", बल्कि ऐसे नियम जल्दी लिख दिए जाएँ—उससे पहले कि हम जानें कौन-सा उपयोग सचमुच हानिकारक है और कौन-सा सिर्फ अपरिचित।
नीति चर्चा अक्सर कुछ जोखिम-क्षेत्रों के चारों ओर केंद्रित होती है:
एक कामकाजी मध्य मार्ग है जोखिम-आधारित नियमन: कम-जोखिम उपयोग (मार्केटिंग ड्राफ्ट) के लिए हल्की आवश्यकताएँ, और उच्च-जोखिम डोमेन (हेल्थ, फाइनेंस, क्रिटिकल इन्फ्रास्ट्रक्चर) के लिए कड़ी निगरानी। इसे स्पष्ट जवाबदेही के साथ जोड़ें: जब एआई उपयोग में हो—विक्रेता, डेप्लॉयर, या दोनों—किस पर जिम्मेदारी होगी, यह परिभाषित करें, और ऑडिटेबल नियंत्रण (टेस्टिंग, इंसिडेंट रिपोर्टिंग, मानव-रिव्यू थ्रेशहोल्ड) आवश्यक करें।
शुरू ही से "कम्प्लायंस-रेडी" उत्पाद आदतें बनाइए: डेटा स्रोत दस्तावेज़ित करें, रेड-टीम मूल्यांकन चलाएँ, संवेदनशील वर्कफ़्लो के लिए मॉडल वर्ज़न और प्रॉम्प्ट लॉग रखें, और हानिकारक व्यवहार के लिए किल-स्विच रखें।
सबसे ज़रूरी बात: एक्सप्लोरेशन को डिप्लॉयमेंट से अलग रखें। सैन्डबॉक्स्ड वातावरण में तेजी से प्रोटोटाइपेज़ करने की अनुमति दें, फिर उत्पादन रिलीज़ को चेकलिस्ट, मॉनिटरिंग, और स्वामित्व के साथ गेट करें। इससे गति बनी रहती है और सुरक्षा व नियमन डिज़ाइन कॉन्स्ट्रेंट के रूप में शामिल हो जाते हैं—न कि अंतिम-क्षण का संकट।
"मोआट" वह कारण है जिसकी वजह से ग्राहक आपको चुनते रहते हैं, भले ही विकल्प मौजूद हों। यह स्विचिंग कॉस्ट, भरोसा, और लाभ का मिश्रण है जो आपके उत्पाद को डिफ़ॉल्ट बनाता है—न कि केवल एक दिलचस्प डेमो।
एआई फ़ीचर निर्माण को सस्ता और तेज़ बना देता है, जिसका मतलब है कई उत्पाद महीनों में समान दिख सकते हैं। ऐसे मोआट्स जो मायने रखते हैं वे अब फ़ीचर-नवोन्मेष से कम और ग्राहक के दैनिक काम में आपकी जगह के बारे में ज़्यादा हैं।
अगर आपकी बढ़त सिर्फ़ यह है कि "हमने चैटबॉट जोड़ दिया", या कुछ प्रॉम्प्ट्स जो कोई भी कॉपी कर सकता है, तो मान लें प्रतिस्पर्धी जल्दी मिल जाएंगे। फ़ीचर पैरिटी सामान्य स्थिति है।
चार प्रश्न पूछें:
एंड्रीसेन का मूल बिंदु अभी भी लागू होता है: सॉफ़्टवेयर लाभ कंपाउंड करते हैं। एआई में कंपाउंडिंग अक्सर अपनाने, भरोसा, और एम्बेडनेस से आता है—न कि नवीनता से।
एआई का सबसे तत्काल आर्थिक प्रभाव सीधा है: प्रति घंटे अधिक आउटपुट। कम स्पष्ट प्रभाव यह है कि यह यह भी बदल सकता है कि किसी चीज़ को उत्पादित करने की लागत क्या है, जो मूल्य निर्धारण, प्रतिस्पर्धा, और अंततः मांग को बदल देता है।
अगर एक टीम एआई सहायता से कॉपी ड्राफ्ट कर सकती है, UI वेरिएंट जनरेट कर सकती है, ग्राहक कॉल्स का सार बना सकती है, और टिकट ट्रायज कर सकती है, तो वही हेडकाउंट अधिक शिप कर सकता है। पर बड़ी शिफ्ट लागत संरचना में हो सकती है: कुछ काम "प्रति घंटे भुगतान" से "प्रति रिक्वेस्ट भुगतान" में चले जाते हैं, और कुछ लागत श्रम से कंप्यूट पर शिफ्ट होती है।
संभावित परिदृश्यों में यह कर सकता है:
जब लागत घटती है, तो कीमतें अक्सर घटती हैं—कम से कम प्रतिस्पर्धी बाज़ारों में। कम कीमतें बाजार का विस्तार कर सकती हैं, पर उम्मीदें भी बढ़ा देती हैं। अगर ग्राहक तुरंत उत्तर, व्यक्तिगत अनुभव, और "हमेशा-ऑन" सेवा के आदी हो जाते हैं, तो पहले प्रीमियम फ़ीचर टेबल-स्टेक बन जाता है।
यही वह जगह है जहाँ "सॉफ़्टवेयर दुनिया को खा रहा है" विचार को नया ट्विस्ट मिलता है: एआई कुछ सेवाओं को बहुत उपलब्ध बनाकर मूल्य को उस चीज़ की तरफ़ ले जा सकता है जो दुर्लभ है—भरोसा, विभेदन, और ग्राहक संबंध।
एआई सिर्फ़ लागत को नहीं घटाता; यह उत्पादों को अधिक लोगों और स्थितियों के लिए व्यवहार्य बना सकता है।
कुछ विश्वसनीय मांग-विस्तार उदाहरण:
इनमें से कुछ भी सुनिश्चित नहीं है। विजेता वे टीमें हो सकती हैं जो एआई को केवल मौजूदा वर्कफ़्लो को तेज करने के लिए नहीं, बल्कि बिजनेस मॉडल को फिर से डिज़ाइन करने का तरीका मानें।
एआई रणनीति तब स्पष्ट होती है जब आप इसे ऐसे प्रश्नों के सेट में बदल देते हैं जिनका जवाब सबूत के साथ दिया जा सके—न कि भावनाओं से। नीचे दिए गए प्रम्प्ट्स को एक लीडरशिप मीटिंग या उत्पाद समीक्षा में प्रयोग करें ताकि यह निर्णय लिया जा सके कहां दाँव लगाना है, क्या पायलट करना है, और क्या टालना है।
पूछें:
पूछें:
पूछें:
पूछें:
एक उच्च वॉल्यूम और स्पष्ट मापन वाला वर्कफ़्लो चुनें (सपोर्ट ट्राइएज, सेल्स ईमेल ड्राफ्ट, दस्तावेज़ सारांश)। 4-सप्ताह का पायलट चलाएँ:
ट्रैक करने वाले सफल मेट्रिक्स: साइकिल टाइम, क्वालिटी स्कोर (मानव-रेटेड), लागत प्रति परिणाम, और यूज़र अपनाना।
अगर आप इन पायलट्स के हिस्से के रूप में आंतरिक टूल्स या हल्के ग्राहक-समोहन ऐप बना रहे हैं, तो प्लेटफ़ॉर्म जैसे Koder.ai आपको चैट में वर्णित वर्कफ़्लो से वेब या बैकएंड प्रोटोटाइप तक तेज़ी से पहुंचने में मदद कर सकते हैं—और जब प्रोडक्शन समय आए तो स्रोत कोड एक्सपोर्ट करने देते हैं।
अगर आपको सही टियर या उपयोग मॉडल चुनने में मदद चाहिए, तो देखें /pricing। और अधिक व्यावहारिक प्लेबुक के लिए ब्राउज़ करें /blog।
मार्क एंड्रीसेन की थ्रूलाइन सरल है: तकनीक को लीवरेज मानो। पहले सॉफ़्टवेयर विचारों को स्केल करने का सार्वभौमिक उपकरण था; अब एआई एक नया लेयर जोड़ता है—ऐसे सिस्टम जो सिर्फ़ निर्देशों को नहीं करते, बल्कि जेनरेट, संक्षेप, निर्णय और रचना में मदद करते हैं।
"एआई हर चीज बदल देता है" रणनीति नहीं है। स्पष्ट सोच एक ठोस समस्या, एक उपयोगकर्ता, और एक मापनीय परिणाम (समय बचत, त्रुटि दर घटाना, प्रति ग्राहक राजस्व, सपोर्ट टिकट कम करना, चर्न में कमी) से शुरू होती है। जब एआई का काम मेट्रिक्स पर टिका होता है, तो चमकदार डेमो से बचना आसान होता है जो शिप नहीं होते।
एआई प्रगति ऐसे चुनाव थोपती है जो सहजता से हल नहीं होते:
बिंदु यह नहीं कि हमेशा के लिए किसी एक पक्ष को चुनें—बल्कि यह है कि ट्रेडऑफ़ को स्पष्ट बनाइए और जैसे क्षमताएँ और जोखिम बदलें, उसे फिर से देखें।
एक वर्कफ़्लो लिखिए जहाँ कोई टीम साप्ताहिक घंटे खो रही है। दिनों में नहीं महीनों में एक एआई-सहायित संस्करण प्रोटोटाइप कीजिए। तय करें कि "अच्छा" कैसा दिखता है, इसे छोटे समूह के साथ चलाएँ, और वही रखें जो संख्या बढ़ाता है।
अधिक फ्रेमवर्क और उदाहरणों के लिए ब्राउज़ करें /blog। अगर आप समाधानों और लागतों का मूल्यांकन कर रहे हैं, तो /pricing से शुरू करें।
मार्क एंड्रीसेन वेब (Netscape) के सह-निर्माता और बाद में वेंचर फर्म Andreessen Horowitz के सह-संस्थापक के रूप में कई प्लेटफ़ॉर्म बदलावों के करीब रहे हैं। भले ही आप उनकी हर राय से सहमत न हों, उनका फ्रेम अक्सर यह तय करता है कि संस्थापक क्या बनाते हैं, निवेशक क्या फंड करते हैं, और नीतिनिर्माता किन सवालों पर ध्यान देते हैं—इसलिए इसे एक “सिग्नल” के रूप में देखना उपयोगी होता है ताकि आप स्पष्ट सवाल और बेहतर रणनीति विकसित कर सकें।
इसका मतलब यह है कि कई उद्योगों में प्रतिस्पर्धात्मक लाभ भौतिक संपत्ति रखने से बदलकर "कंट्रोल लेयर"—डेटा, सॉफ़्टवेयर वर्कफ़्लो, डिजिटल चैनलों के जरिए वितरण, और प्रदर्शन को मापकर अनुकूलित करने की क्षमता—के पास चला जाता है。
एक खुदरा विक्रेता अभी भी भौतिक हो सकता है, पर कीमत निर्धारण, इन्वेंटरी, लॉजिस्टिक्स और ग्राहक अधिग्रहण बढ़ते हुए सॉफ़्टवेयर-संपन्न समस्याएँ बन जाते हैं।
नहीं। लेख का बिंदु यह है कि सॉफ़्टवेयर व्यवसायों के संचालन और प्रतिस्पर्धा को बदलता है, लेकिन मूल तत्व बने रहते हैं।
भौतिक प्रतिबंध जैसे निर्माण, ऊर्जा, आपूर्ति श्रृंखला और श्रम अभी भी मायने रखते हैं, और सॉफ़्टवेयर का लाभ अस्थायी हो सकता है जब:
एक प्लेटफ़ॉर्म शिफ्ट वह होता है जब नया कंप्यूटिंग लेयर डिफ़ॉल्ट बन जाता है—जैसे वेब, मोबाइल, क्लाउड। एआई इस बदलाव में शामिल है क्योंकि यह:
नतीजा: टीमें "स्क्रीन" की जगह قابلیتें देने लगती हैं।
आज उपयोगी होने वाले मामलों में अक्सर मानव-इन-द-लूप कार्य होते हैं जहाँ गति और कवरेज महत्त्व रखते हैं लेकिन गलतियाँ संभाली जा सकती हैं। उदाहरण:
पैटर्न: एआई "सुझाव" देता है, इंसान इसे "स्वीकृत" करता है—विशेषकर शुरूआत में।
क्योंकि एआई फ़ीचर निर्माण कमोडिटाइज़ हो रहा है—कई टीमें समान डेमो जल्दी बना सकती हैं। टिकाऊ लाभ अक्सर इनसे आता है:
अगर आपकी रक्षा सिर्फ़ "हमने चैटबॉट जोड़ दिया" है, तो मान लीजिये फीचर-पैरिटी जल्दी आ जाएगी।
अगर आप निर्माण से पहले एक सरल चेकलिस्ट चाहते हैं:
आम अवरोध चार बकेट में आते हैं:
कम करने के उपाय: दायरे को सीमित करें, मानव समीक्षा अनिवार्य रखें, विफलताओं को लॉग करें, और "गोल्ड सेट" असली उदाहरणों के खिलाफ इटरेट करें।
क्लोज्ड AI आम तौर पर API के जरिए दी जाती है: ट्रेनिंग डेटा, वज़न और सुरक्षा तरीकों में सीमित दृश्यता होती है; यह सुविधाजनक और अपेक्षित प्रदर्शन देती है। ओपन AI का मतलब हो सकता है खुले वज़न, फाइन-ट्यूनिंग के लिए ओपन-सोर्स कोड, या ओपन टूलिंग—लचीलापन मिलता है पर संचालनात्मक बोझ बढ़ता है।
व्यावहारिक दृष्टिकोण अक्सर हाइब्रिड होता है:
इसे 'टूल डंप' की तरह न लेकर प्रक्रिया डिज़ाइन की तरह अपनाएँ:
हल्का आरंभ करने के लिए: एक उच्च-वॉल्यूम वर्कफ़्लो पर 4-सप्ताह का पायलट चलाएँ और स्केल करने से पहले नतीजों की समीक्षा करें।