कंपनी के भीतर विकास करना एक लागत जाल के रूप में: अधिकांश कंपनियां एआई को लेकर अपने दृष्टिकोण में पूरी तरह से गलत क्यों हैं और गलत जगह पर पैसा बचा रही हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए 80/20 का नियम: जो लोग इस रणनीति को नजरअंदाज करते हैं, वे अपनी कंपनी के भविष्य को खतरे में डाल रहे हैं।

महंगे लेकिन बेकार एआई प्रयोगों का युग समाप्त हो चुका है। जहां एक ओर दुनिया भर में अरबों डॉलर इन-हाउस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विकसित करने में खर्च किए जा रहे हैं, वहीं मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (एमआईटी) के एक हालिया अध्ययन से एक कड़वी सच्चाई सामने आई है: इनमें से 95 प्रतिशत पायलट प्रोजेक्ट वास्तविक व्यावसायिक मूल्य उत्पन्न करने में बुरी तरह विफल हो जाते हैं। प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने के बजाय, ये अंतहीन और बेहद खर्चीले "विज्ञान परियोजनाओं" में तब्दील हो जाते हैं। इस कड़वी सच्चाई के कारण वर्तमान में उद्यम बाजार में एक अभूतपूर्व बदलाव आ रहा है। नया, अपरिहार्य आदर्श वाक्य है: बनाने के बजाय खरीदें। सीमित डेवलपर संसाधनों को उन मालिकाना प्रणालियों में लगाने के बजाय जो पूरा होने तक अप्रचलित हो जाती हैं, अग्रणी कंपनियां अब तथाकथित 80/20 नियम और मॉड्यूलर प्लेटफॉर्म दृष्टिकोण पर भरोसा कर रही हैं। यह विश्लेषण बताता है कि पारंपरिक "वन साइज फिट्स ऑल" सॉफ्टवेयर अप्रचलित क्यों हो गया है, Unframe एआई जैसे उभरते स्टार्टअप द्वारा प्रदान की जाने वाली अनुकूलित एआई सेवाएं बाजार में क्रांति क्यों ला रही हैं, और 2026 तक वैश्विक प्रतिस्पर्धा में सफलता या विफलता किन रणनीतिक निर्णयों पर निर्भर करेगी।.

एआई के युग में भी जो कोई भी इन-हाउस डेवलपमेंट पर निर्भर है, वह न केवल पैसा बर्बाद कर रहा है, बल्कि अपना भविष्य भी बर्बाद कर रहा है।

कंपनियों को अपने एआई समाधान स्वयं विकसित करने चाहिए या विशेषज्ञ प्रदाताओं से खरीदने चाहिए, यह प्रश्न 2026 के सबसे महत्वपूर्ण रणनीतिक निर्णयों में से एक है। जनरेटिव एआई में अरबों डॉलर का निवेश हो रहा है, लेकिन मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (एमआईटी) के एक चर्चित अध्ययन में पाया गया है कि कंपनियों में एआई के 95 प्रतिशत पायलट प्रोजेक्ट मापने योग्य व्यावसायिक मूल्य उत्पन्न करने में विफल रहते हैं। साथ ही, वर्तमान बाजार डेटा एक नाटकीय बदलाव को दर्शाता है: केवल एक वर्ष के भीतर, एआई समाधानों के इन-हाउस विकास और आउटसोर्सिंग का अनुपात लगभग उलट गया है। इसी गतिशील वातावरण में, इजरायली-जर्मन स्टार्टअप Unframe एआई जैसी कंपनियां एक बिल्कुल नए व्यावसायिक मॉडल के साथ खुद को स्थापित कर रही हैं, जो उद्यम सॉफ्टवेयर के पारंपरिक नियमों को मौलिक रूप से चुनौती देता है।.

निम्नलिखित विश्लेषण, निर्माण बनाम खरीद की बहस के आर्थिक, तकनीकी और रणनीतिक आयामों की जांच करता है, जिसमें मेनलो वेंचर्स, गार्टनर, मैककिन्से और एमआईटी के हालिया बाजार आंकड़ों का उपयोग किया गया है, और निष्कर्षों को इस परिवर्तन प्रक्रिया के बीच काम कर रही एक वास्तविक कंपनी के संदर्भ में रखता है।.

अस्थिर बाज़ार: 37 अरब डॉलर और एक असुविधाजनक सच्चाई

आंकड़े खुद ही सब कुछ बयां करते हैं। मेनलो वेंचर्स की उद्यमों में जनरेटिव एआई की स्थिति पर तीसरी वार्षिक रिपोर्ट के अनुसार, विश्व भर के संगठनों ने 2025 में जनरेटिव एआई पर लगभग 37 अरब डॉलर खर्च किए, जो पिछले वर्ष के 11.5 अरब डॉलर से तीन गुना अधिक है। इसका मतलब है कि जनरेटिव एआई पहले से ही वैश्विक सॉफ्टवेयर बाजार का छह प्रतिशत हिस्सा है – सॉफ्टवेयर उद्योग के इतिहास में बाजार में पैठ बनाने की यह दर अभूतपूर्व है। कम से कम दस एआई उत्पाद अब एक अरब डॉलर से अधिक का वार्षिक आवर्ती राजस्व अर्जित कर रहे हैं, और पचास से अधिक उत्पाद 100 मिलियन डॉलर का आंकड़ा पार कर चुके हैं।.

लेकिन इन प्रभावशाली आंकड़ों के पीछे एक कहीं अधिक जटिल वास्तविकता छिपी है। गार्टनर ने 2026 के लिए वैश्विक एआई खर्च 2.52 ट्रिलियन डॉलर होने का अनुमान लगाया है, जो पिछले वर्ष की तुलना में 44 प्रतिशत अधिक है। हालांकि, गार्टनर ने स्पष्ट रूप से एआई उद्योग को 2026 के लिए तथाकथित निराशा के गर्त में रखा है और चेतावनी दी है कि एआई को अधिकतर मामलों में मौजूदा सॉफ्टवेयर विक्रेताओं के माध्यम से कंपनियों को बेचा जाएगा, न कि महत्वाकांक्षी परियोजनाओं के हिस्से के रूप में। गार्टनर के विश्लेषक जॉन-डेविड लवलॉक के अनुसार, एआई के सही मायने में व्यापक उपयोग से पहले निवेश पर प्रतिफल की बेहतर भविष्यवाणी संभव होनी चाहिए।.

निवेश की मात्रा और वास्तविक मूल्य सृजन के बीच का अंतर ही वर्तमान एआई उछाल का मुख्य विरोधाभास है। कंपनियां रिकॉर्ड गति से निवेश कर रही हैं, लेकिन इनमें से अधिकांश निवेश प्रयोगों, पायलट परियोजनाओं और अवधारणाओं के प्रमाणों पर बर्बाद हो जाते हैं जो कभी उत्पादन के लिए तैयार नहीं होते। इससे एक मूलभूत रणनीतिक प्रश्न उठता है: क्या एआई समाधानों को स्वयं विकसित करना अधिक बुद्धिमानी है या उन्हें खरीदना?

बड़ा बदलाव: कंपनियां अपना खुद का एआई बनाना क्यों बंद कर रही हैं?

2025 की सबसे चौंकाने वाली खोज शायद एआई समाधानों के निर्माण और खरीद के अनुपात में आया पूर्ण उलटफेर है। मेनलो वेंचर्स के अनुसार, कंपनियों में एआई के सभी उपयोगों में से 76 प्रतिशत अब खरीदे गए समाधानों द्वारा कवर किए जाते हैं, जबकि केवल 24 प्रतिशत आंतरिक रूप से विकसित किए जाते हैं। 2024 तक, यह अनुपात लगभग 50:50 था, जिसमें 47 प्रतिशत आंतरिक रूप से विकसित और 53 प्रतिशत खरीदे गए थे। मात्र बारह महीनों के भीतर, बाजार में यह व्यापक रूप से बदल गया है।.

यह बदलाव आकस्मिक नहीं, बल्कि दर्दनाक अनुभवों का परिणाम है। एसएंडपी ग्लोबल मार्केट इंटेलिजेंस ने उत्तरी अमेरिका और यूरोप की 1,000 से अधिक कंपनियों के सर्वेक्षण में पाया कि 2025 तक 42 प्रतिशत कंपनियां अपनी अधिकांश एआई परियोजनाओं को छोड़ देंगी—जो 2024 के मात्र 17 प्रतिशत से एक नाटकीय वृद्धि है। औसतन, उत्पादन के लिए तैयार होने से पहले ही 46 प्रतिशत एआई व्यवहार्यता अध्ययन बंद कर दिए गए। रैंड कॉर्पोरेशन इस बात की पुष्टि करता है कि 80 प्रतिशत से अधिक एआई परियोजनाएं विफल हो जाती हैं—जो गैर-एआई प्रौद्योगिकी परियोजनाओं की तुलना में दोगुनी हैं।.

आंतरिक विकास परियोजनाओं की विफलता के कारण बहुआयामी हैं। मैकिन्से की रिपोर्ट के अनुसार, लगभग 85 प्रतिशत एआई प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट पायलट चरण से आगे नहीं बढ़ पाते। बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप द्वारा 59 देशों के 1,000 अधिकारियों के विश्लेषण से पता चला है कि केवल 26 प्रतिशत कंपनियों ने ही प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट चरण से आगे बढ़ने की क्षमता विकसित की है, और केवल चार प्रतिशत कंपनियां ही लगातार महत्वपूर्ण एआई मूल्य उत्पन्न कर पा रही हैं। गार्टनर के विश्लेषक तो यहां तक ​​भविष्यवाणी करते हैं कि 2027 तक, एजेंट-आधारित एआई परियोजनाओं में से 40 प्रतिशत से अधिक बढ़ती लागत, अस्पष्ट व्यावसायिक मूल्य या अपर्याप्त जोखिम नियंत्रण के कारण बंद कर दी जाएंगी।.

इस पृष्ठभूमि में, आउटसोर्सिंग की ओर व्यापक बदलाव असफलताओं की लहर के प्रति एक तर्कसंगत बाजार प्रतिक्रिया प्रतीत होता है। कॉर्पोरेट खरीदारों का संदेश स्पष्ट है: मूल्य सृजन की गति पूर्ण अनुकूलन से अधिक महत्वपूर्ण है। खरीदे गए एआई समाधान उत्पादन के लिए काफी तेजी से तैयार हो जाते हैं और पारंपरिक सॉफ्टवेयर की तुलना में लगभग दोगुने उच्च रूपांतरण दर का दावा करते हैं। मेनलो वेंचर्स के अनुसार, खरीदे गए एआई सौदों में से 47 प्रतिशत उत्पादन में शामिल हो जाते हैं।.

एमआईटी अध्ययन और एंटरप्राइज एआई की विफलता: एक विश्लेषणात्मक विश्लेषण

एमआईटी मीडिया लैब में आदित्य चल्लापल्ली के नेतृत्व में एमआईटी नंदा द्वारा किए गए अध्ययन, "द जेनएआई डिवाइड: स्टेट ऑफ एआई इन बिजनेस 2025" को व्यवसायों में एआई परियोजनाओं की संरचनात्मक विफलता पर सबसे अधिक उद्धृत संदर्भ के रूप में देखा जा रहा है। यह अध्ययन 150 अधिकारियों के साक्षात्कार, 350 कर्मचारियों के सर्वेक्षण और 300 सार्वजनिक एआई तैनाती के विश्लेषण पर आधारित है। इसके निष्कर्ष विफलता की एक भयावह तस्वीर पेश करते हैं: 80 प्रतिशत संगठन एआई उपकरणों का पता लगाते हैं, 60 प्रतिशत उद्यम समाधानों का मूल्यांकन करते हैं, 20 प्रतिशत पायलट परियोजनाएं शुरू करते हैं, लेकिन केवल पांच प्रतिशत ही मापने योग्य व्यावसायिक प्रभाव के साथ उत्पादन स्तर तक पहुंचते हैं।.

इस अध्ययन का मुख्य निष्कर्ष उल्लेखनीय है क्योंकि यह आम बहानेबाजी को गलत साबित करता है। समस्या एआई मॉडल की गुणवत्ता, अपर्याप्त बुनियादी ढांचा या मुख्य रूप से नियामक बाधाएं नहीं हैं। असली अड़चन वह है जिसे एमआईटी के शोधकर्ता "सीखने का अंतर" कहते हैं: ऐसे उद्यम तंत्र जो अनुकूलन नहीं करते, फीडबैक संग्रहित नहीं करते और कार्यप्रवाह में एकीकृत नहीं होते। चैटजीपीटी जैसे सामान्य उपकरण व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए शानदार ढंग से काम करते हैं क्योंकि वे लचीले होते हैं। हालांकि, उद्यम संदर्भों में, वे स्थिर अकादमिक परियोजनाएं बन जाते हैं जो न तो संदर्भ से सीखते हैं और न ही समय के साथ बेहतर होते हैं।.

इस अध्ययन का एक और महत्वपूर्ण निष्कर्ष यह है कि विशेषज्ञ प्रदाताओं से एआई उपकरण खरीदना और उनके साथ साझेदारी करना लगभग 67 प्रतिशत मामलों में सफल होता है, जबकि आंतरिक विकास केवल एक तिहाई ही सफल होता है। यह निष्कर्ष वित्तीय क्षेत्र और अन्य अत्यधिक विनियमित उद्योगों के लिए विशेष रूप से प्रासंगिक है, जहां 2025 में भी कई कंपनियां अपने स्वयं के जनरेटिव एआई सिस्टम को आंतरिक रूप से विकसित करने का प्रयास कर रही थीं। एमआईटी के आंकड़ों से पता चलता है कि अकेले प्रयास करने पर कंपनियों को कहीं अधिक बार असफलता मिलती है।.

एक अन्य व्यवस्थित त्रुटि संसाधनों के गलत आवंटन से संबंधित है। जनरेटिव एआई के बजट का आधे से अधिक हिस्सा बिक्री और विपणन उपकरणों में खर्च होता है, जबकि एमआईटी के अध्ययन में बैक-ऑफिस स्वचालन में उच्चतम आरओआई (निवेश पर लाभ) की पहचान की गई है - यानी, व्यावसायिक प्रक्रिया आउटसोर्सिंग को समाप्त करने, बाहरी एजेंसी लागत को कम करने और प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने में। इसलिए कंपनियां न केवल कार्यान्वयन के प्रकार में गलत निवेश कर रही हैं, बल्कि अक्सर गलत अनुप्रयोग क्षेत्रों में भी निवेश कर रही हैं।.

एंटरप्राइज एआई का 80/20 नियम: एक नया रणनीतिक प्रतिमान

विभिन्न डेटा स्रोतों और उद्योग विश्लेषणों के अभिसरण से एक रणनीतिक प्रतिमान उभर रहा है, जिसे उद्यम एआई के 80/20 नियम के रूप में वर्णित किया जा सकता है। उद्योग पर्यवेक्षकों और गार्टनर और डेलॉइट जैसे विश्लेषकों के डेटा से पता चलता है कि अधिकांश कंपनियों को एक हाइब्रिड दृष्टिकोण अपनाना चाहिए: एआई आवश्यकताओं का 80 प्रतिशत खरीदे गए या सदस्यता-आधारित समाधानों द्वारा पूरा किया जाता है, जबकि 20 प्रतिशत को कस्टम-विकसित आंतरिक समाधानों द्वारा पूरा किया जाता है जहां गहन एकीकरण या अद्वितीय बौद्धिक संपदा महत्वपूर्ण है।.

व्यवहार में भी यह 80/20 का अनुपात दिखाई देता है। खरीद के लिए आदर्श रूप से उपयुक्त उपयोग के मामलों में आईटी टिकटिंग सिस्टम, ज्ञान-आधारित खोज फ़ंक्शन, मार्केटिंग सामग्री निर्माण, असंरचित दस्तावेज़ों से डेटा निष्कर्षण और मानकीकृत रिपोर्टिंग समाधान शामिल हैं। बौद्धिक संपदा संबंधी चिंताओं या जहां एआई समाधान एक रणनीतिक विशिष्टता प्रस्तुत करता है, जैसे कि कोर बैंकिंग सिस्टम, मालिकाना व्यापार एल्गोरिदम या व्यवसाय-महत्वपूर्ण निर्णय मॉडल, वहां आंतरिक विकास समझदारी भरा रहता है।.

इस विभाजन के पीछे का आर्थिक तर्क बेहद ठोस है। आउटसोर्सिंग से लाभ प्राप्त करने में लगने वाला समय कम हो जाता है, सब्सक्रिप्शन मॉडल के माध्यम से लागत का अनुमान लगाया जा सकता है, प्रदाता द्वारा निरंतर नवाचार चक्र चलता रहता है, और आंतरिक विकास में लंबित कार्यों से बचा जा सकता है। दूसरी ओर, आंतरिक विकास से डेवलपरों के सीमित संसाधन व्यस्त हो जाते हैं, तकनीकी ऋण उत्पन्न होता है, और यह मूलभूत जोखिम बना रहता है कि आंतरिक रूप से लॉन्च किया गया समाधान पूरा होने तक तकनीकी रूप से अप्रचलित हो जाएगा क्योंकि इस बीच अंतर्निहित एआई मॉडल विकसित हो चुके होंगे।.

वेंचर कैपिटल फर्म आंद्रेसेन होरोविट्ज़ (a16z) ने 100 एंटरप्राइज़ CIOs के अपने विश्लेषण में इस प्रवृत्ति की पुष्टि की है: हाल ही में, AI एप्लीकेशन इकोसिस्टम के परिपक्व होने के साथ, इन-हाउस डेवलपमेंट से आउटसोर्सिंग की ओर महत्वपूर्ण बदलाव आया है। विशेष रूप से, विभिन्न मॉडलों के बीच गतिशील प्रदर्शन अंतर और घटती लागतों के कारण, प्रत्येक उपयोग के मामले के लिए निरंतर मूल्यांकन और अनुकूलन को आंतरिक रूप से संभालने के बजाय, किसी बाहरी प्रदाता की समर्पित AI एप्लीकेशन टीम को आउटसोर्स करना अधिक समझदारी भरा कदम बन गया है।.

एक ही आकार सबके लिए उपयुक्त होने का चलन समाप्त: मानकीकृत सॉफ्टवेयर अप्रचलित क्यों हो गया है।

दशकों तक, पारंपरिक एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर एक सरल सिद्धांत का पालन करता रहा: सभी के लिए एक ही उत्पाद। मानकीकृत समाधानों को समान कार्यों के साथ व्यापकतम उपयोगकर्ता वर्ग की सेवा करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में यह प्रतिमान भारी दबाव में है। सूत्र बदल गया है: "एक आकार सभी के लिए उपयुक्त" अब "एक आकार किसी के लिए उपयुक्त नहीं" बन रहा है।.

इस बदलाव के पीछे गहरे आर्थिक कारण हैं। कंपनियों की ज़रूरतें लगातार बढ़ती जा रही हैं, जिन्हें सामान्यीकृत समाधान अब पूरा नहीं कर सकते। व्यावसायिक प्रक्रियाओं की बढ़ती जटिलता, आईटी परिदृश्यों की विविधता और चैटजीपीटी और इसी तरह के उपकरणों के निजी उपयोग से वैयक्तिकृत अनुभव की आदी उपयोगकर्ताओं की बढ़ती अपेक्षाएं, अनुकूलित दृष्टिकोणों को अनिवार्य बनाती हैं।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) द्वारा संचालित वैयक्तिकरण सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म को प्रत्येक उपयोगकर्ता के व्यवहार, प्राथमिकताओं और विशिष्ट व्यावसायिक चुनौतियों के अनुरूप वास्तविक समय में अनुकूलित होने में सक्षम बनाता है। AI द्वारा संचालित कोड जनरेशन, रिफैक्टरिंग और टेस्टिंग के माध्यम से वैयक्तिकरण की सीमांत लागत में नाटकीय रूप से कमी आती है—शून्य तक तो नहीं, लेकिन इतनी कम हो जाती है कि सॉफ्टवेयर वितरण व्यवसाय मॉडल पर मौलिक रूप से पुनर्विचार किया जा सके। इससे ऐसे मॉडल विकसित होते हैं जहां प्रत्येक ग्राहक को पंजीकरण के बाद, उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप तैयार किया गया, तार्किक रूप से पृथक, क्लाउड-आधारित सॉफ्टवेयर संस्करण प्राप्त होता है।.

इसके साथ ही, मूल्य निर्धारण मॉडल भी बदल रहे हैं। परिणाम-आधारित मूल्य निर्धारण पारंपरिक लाइसेंस या सीट-आधारित मॉडल की जगह ले रहा है। गार्टनर ने भविष्यवाणी की है कि 2025 तक, 30 प्रतिशत से अधिक एंटरप्राइज़ SaaS समाधानों में परिणाम-आधारित घटक शामिल होंगे, जबकि 2022 में यह आंकड़ा लगभग 15 प्रतिशत था। बेसेमर वेंचर पार्टनर्स ने अपनी वर्तमान मूल्य निर्धारण प्लेबुक में बताया है कि कैसे AI-आधारित कंपनियां सीट-आधारित SaaS मूल्य निर्धारण को छोड़कर उपयोग, आउटपुट और परिणाम-आधारित मॉडल अपना रही हैं, जो राजस्व को सीधे मापने योग्य परिणामों से जोड़ते हैं। इंटरकॉम (प्रति हल किए गए अनुरोध के लिए $0.99) या सेल्सफोर्स (प्रति वार्तालाप के लिए $2) जैसे उदाहरण इस बदलाव की दिशा को दर्शाते हैं।.

मॉड्यूलर सिद्धांत: मॉड्यूलर एआई प्लेटफॉर्म किस प्रकार बाजार पर कब्जा कर रहे हैं

एंटरप्राइज एआई क्षेत्र में तेजी से लोकप्रिय हो रहा एक प्रमुख आर्किटेक्चरल मॉडल मॉड्यूलर अप्रोच है, जिसे अक्सर लेगो-ब्लॉक सिद्धांत के रूप में वर्णित किया जाता है। मूल विचार यह है कि मोनोलिथिक, कठोर एआई सिस्टम बनाने के बजाय, समाधानों को पुन: प्रयोज्य, विनिमेय बिल्डिंग ब्लॉक से असेंबल किया जाता है जिन्हें आवश्यकतानुसार लचीले ढंग से संयोजित और प्रतिस्थापित किया जा सकता है।.

यह सिद्धांत तीन महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है: पहला, बेहतर तकनीक उपलब्ध होने पर घटकों को जोड़ने और बदलने की सुविधा। दूसरा, संपूर्ण बुनियादी ढांचे को पुनर्निर्मित किए बिना एआई उपकरणों को अद्यतन करने की क्षमता। तीसरा, अनुकूलनशीलता बनाए रखते हुए मूल्य सृजन की तीव्र गति। एक ऐसे उद्योग में जहां अंतर्निहित मॉडल साप्ताहिक रूप से विकसित होते हैं, यह लचीलापन एक अतिरिक्त लाभ नहीं बल्कि एक अनिवार्य आवश्यकता है।.

इस सिद्धांत के व्यावहारिक कार्यान्वयन को डेटा निष्कर्षण के उदाहरण से समझाया जा सकता है। वाणिज्यिक पट्टा समझौतों, यानी 80 से 90 पृष्ठों के जटिल दस्तावेज़ों को संसाधित करने के लिए एक प्रारंभिक मॉड्यूल विकसित किया जा रहा है। यह मॉड्यूल इतना सामान्य है कि इसे न्यूनतम समायोजन के साथ एक्सेल में वित्तीय रिपोर्ट, रिज्यूमे या छवि-आधारित उपयोग के मामलों में भी इस्तेमाल किया जा सकता है। प्रत्येक नया मॉड्यूल लाइब्रेरी का विस्तार करता है और बाद के ग्राहकों के लिए तुरंत उपलब्ध हो जाता है। स्केलेबल पुन: प्रयोज्यता का यह सिद्धांत प्लेटफ़ॉर्म मॉडल का आर्थिक आधार है: प्रत्येक अतिरिक्त कार्यान्वयन की सीमांत लागत में नाटकीय रूप से कमी आती है, जबकि अनुभव के बढ़ते भंडार के माध्यम से गुणवत्ता में वृद्धि होती है।.

व्यवहार में, मॉड्यूलर एआई आर्किटेक्चर का अर्थ यह भी है कि फाउंडेशन के विभिन्न मॉडलों का उपयोग अलग-अलग कार्यों के लिए किया जा सकता है—उदाहरण के लिए, तार्किक तर्क के लिए जीपीटी, आर्किटेक्चरल कार्यों के लिए जेमिनी और सटीक कार्यों के लिए क्लाउड—बिना समग्र समाधान को प्रभावित किए। यह एलएलएम अज्ञेयवाद, इन-हाउस विकास की तुलना में एक और प्रमुख अंतर है, जो आमतौर पर एक विशिष्ट मॉडल से जुड़ा होता है और प्रत्येक मॉडल परिवर्तन के साथ महत्वपूर्ण माइग्रेशन प्रयास की आवश्यकता होती है।.

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Unframe एआई: नए एंटरप्राइज एआई बिजनेस मॉडल का एक केस स्टडी

इजरायली-जर्मन स्टार्टअप Unframe एआई, वर्णित बाजार रुझानों के व्यावहारिक कार्यान्वयन के लिए एक शिक्षाप्रद केस स्टडी प्रस्तुत करता है। इस कंपनी की स्थापना अप्रैल 2024 में शाय लेवी, लारिसा श्नाइडर और आदि अजारिया ने की थी। लेवी ने इससे पहले नोनेम सिक्योरिटी की सह-स्थापना की थी और सीटीओ के रूप में, इसे एपीआई साइबर सुरक्षा क्षेत्र की पहली यूनिकॉर्न कंपनी में परिवर्तित किया था, जिसे बाद में अकामाई को लगभग 500 मिलियन डॉलर में बेच दिया गया था। श्नाइडर के पास एंटरप्राइज टेक सेक्टर में एक दशक से अधिक का अनुभव है, जिसमें नुटानिक्स और नोनेम सिक्योरिटी में नेतृत्व पद शामिल हैं, साथ ही सैन फ्रांसिस्को के हल्ट इंटरनेशनल बिजनेस स्कूल से उनकी अकादमिक पृष्ठभूमि भी है।.

अप्रैल 2025 में, Unframe 50 मिलियन डॉलर की कुल फंडिंग के साथ अपनी गुप्त गतिविधि को सार्वजनिक किया। इस फंडिंग में 20 मिलियन डॉलर का सीड राउंड और बेसेमर वेंचर पार्टनर्स के नेतृत्व में 30 मिलियन डॉलर का सीरीज ए राउंड शामिल था। अन्य निवेशकों में टीएलवी पार्टनर्स, क्राफ्ट वेंचर्स, थर्ड पॉइंट वेंचर्स, सेंटिनलवन वेंचर्स, सर्का पार्टनर्स और टेरा नोवा वेंचर्स शामिल थे। एक साल से भी कम समय में, कंपनी ने लाखों डॉलर का वार्षिक आवर्ती राजस्व (एआरआर) हासिल किया और कुश्मैन एंड वेकफील्ड और नोमुरा सहित दुनिया भर में दर्जनों बड़े उद्यम ग्राहकों का अधिग्रहण किया।.

Unframe बात इसका व्यावसायिक मॉडल है। यह प्लेटफ़ॉर्म तथाकथित ब्लूप्रिंट दृष्टिकोण पर आधारित है, एक ऐसी कार्यप्रणाली जो व्यापक मॉडल प्रशिक्षण या फाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता के बिना डोमेन-विशिष्ट परिणाम उत्पन्न करने के लिए बड़े भाषा मॉडलों को आवश्यक संदर्भ प्रदान करती है। कंपनी एलएलएम-स्वतंत्र है, जिसका अर्थ है कि ग्राहक किसी विशिष्ट इकोसिस्टम से बंधे बिना विभिन्न सार्वजनिक और निजी मॉडलों के बीच स्विच कर सकते हैं। मूल्य निर्धारण प्रति व्यक्ति प्रति वर्ष विभिन्न स्तरों (स्मॉल, मीडियम, लार्ज, एक्स्ट्रा लार्ज) में उपलब्ध है, जिसमें सभी अनुकूलन सेवाएं और एआई उत्पाद विशेषज्ञों का काम सदस्यता में शामिल है - कोई छिपी हुई लागत या अतिरिक्त शुल्क नहीं है।.

इस बिजनेस मॉडल का शायद सबसे क्रांतिकारी पहलू परिणाम-आधारित भुगतान का सिद्धांत है: ग्राहक तभी भुगतान करते हैं जब उन्हें वास्तविक प्रभाव दिखाई देता है। एक ऐसे उद्योग में जहां 95 प्रतिशत एआई परियोजनाएं विफल हो जाती हैं, यह एक साहसिक वादा है जो तभी सफल हो सकता है जब कार्यान्वयन वास्तव में मूल्य सृजित करे। कंपनी के अनुसार, प्रारंभिक परामर्श से लेकर उत्पादन के लिए तैयार, पूरी तरह से अनुकूलित समाधान तक का समय आमतौर पर कुछ दिनों का होता है, न कि महीनों या वर्षों का जो उद्योग में मानक है।.

1,670 उपयोग के मामले और अभी भी कोई अंत नज़र नहीं आ रहा: बड़ी कंपनियों में एआई की मांग की वास्तविकता

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को लागू करने में बड़ी कंपनियों के सामने मौजूद चुनौती की गंभीरता को एक ठोस उदाहरण से समझा जा सकता है। वॉल स्ट्रीट के तीन सबसे बड़े निवेश बैंकों में से एक की वरिष्ठ एआई अधिकारी ने बताया कि उनके विभाग में परिचालन विभाग द्वारा 1,670 एआई उपयोग मामलों का लंबित दस्तावेज जमा हो चुका है, जिन्हें 2026 के अंत तक लागू किया जाना था। इस अधिकारी का आकलन स्पष्ट था: असीमित आंतरिक विकास संसाधनों के साथ भी, इतनी बड़ी मात्रा को आंतरिक रूप से संभालना असंभव होगा। आवश्यकता एक ऐसे दृष्टिकोण की थी जो विस्तार योग्य हो।.

यह उदाहरण कोई अपवाद नहीं है। जेपी मॉर्गन चेस वर्तमान में जोखिम प्रबंधन, विपणन, धोखाधड़ी का पता लगाने और ग्राहक सेवा सहित विभिन्न क्षेत्रों में 1,000 से अधिक एआई उपयोग मामलों का संचालन कर रहा है। बैंक ऑफ अमेरिका ने अपने 13 अरब डॉलर के प्रौद्योगिकी बजट में से 4 अरब डॉलर 2025 तक एआई के लिए निर्धारित किए हैं। सिटीग्रुप ने 5,000 कर्मचारियों के लिए एजेंट-आधारित एआई का परीक्षण किया है और एआई को अपनी सभी प्रक्रियाओं में व्यवस्थित रूप से एकीकृत करने के लिए एक कंपनी-व्यापी पहल शुरू की है। ये आंकड़े दर्शाते हैं कि बड़े उद्यमों में एआई कार्यान्वयन की मांग उपलब्ध आंतरिक क्षमता से कहीं अधिक है।.

मैकिन्से के आंकड़ों से पता चलता है कि जहां 88 प्रतिशत संगठन कम से कम एक व्यावसायिक कार्य में एआई का उपयोग कर रहे हैं, वहीं केवल सात प्रतिशत ने ही एआई को कंपनी-व्यापी स्तर पर लागू किया है। अधिकांश संगठन प्रयोग (32 प्रतिशत), पायलट प्रोजेक्ट (30 प्रतिशत) और व्यापक कार्यान्वयन (31 प्रतिशत) के बीच के मध्यवर्ती चरण में हैं। कंपनियां एआई से क्या करना चाहती हैं और वे वास्तव में क्या लागू कर सकती हैं, इसके बीच का अंतर वर्तमान एआई परिवर्तन में सबसे बड़ी बाधा है।.

इस संदर्भ में, यह स्पष्ट हो जाता है कि हाइब्रिड मॉडल, जो आंतरिक विकास (अनुकूलनशीलता, नियंत्रण) के लाभों को आउटसोर्सिंग (गति, विस्तारशीलता, कम रखरखाव का बोझ) के साथ जोड़ते हैं, क्यों महत्व प्राप्त कर रहे हैं। एक विशेषीकृत प्लेटफ़ॉर्म प्रदाता के साथ साझेदारी करने से कंपनियां आंतरिक टीमों पर अत्यधिक बोझ डाले बिना एआई उपयोग मामलों के तेजी से बढ़ते बैकलॉग को व्यवस्थित रूप से संबोधित कर सकती हैं।.

शासन संबंधी विरोधाभास: जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंट नियंत्रण से बाहर हो जाते हैं

निर्माण बनाम खरीद के निर्णय के आर्थिक पहलुओं के अलावा, एक ऐसा आयाम भी है जिसे अक्सर नजरअंदाज कर दिया जाता है: शासन। एजेंट-आधारित एआई प्रणालियों के उदय के साथ यह विषय विशेष रूप से महत्वपूर्ण होता जा रहा है - अर्थात्, एआई एजेंट जो न केवल जानकारी प्रदान करते हैं बल्कि उद्यम प्रणालियों के भीतर स्वायत्त रूप से कार्यों को भी निष्पादित कर सकते हैं।.

बीमा उद्योग का एक ज्वलंत उदाहरण इस समस्या को स्पष्ट करता है। अमेरिका के पश्चिमी तट पर स्थित एक बड़ी बीमा कंपनी के आईटी प्रबंधक को उनके अधिकारियों द्वारा एआई एजेंट बनाने की मांग का सामना करना पड़ा, जबकि उनके इच्छित उपयोग की कोई स्पष्ट परिभाषा नहीं थी। व्यावसायिक इकाइयों को स्वतंत्र रूप से एआई एजेंट बनाने के लिए एक उपकरण प्रदान करने का विचार महत्वपूर्ण जोखिमों से भरा है: एक अत्यधिक विनियमित उद्योग में कंपनी के भीतर स्वायत्त कार्यों को करने वाले लाखों एआई एजेंट, जिनका रखरखाव नहीं किया जाता है, शासन के लिए एक दुःस्वप्न का समान रूप से गंभीर समस्या पैदा कर सकते हैं।.

नियामकीय आवश्यकताएं इस समस्या को और भी गंभीर बना देती हैं। अगस्त 2024 से लागू यूरोपीय संघ के एआई अधिनियम में 2026/2027 तक उच्च जोखिम वाले एआई सिस्टमों के लिए बढ़ती बाध्यताओं का प्रावधान है, जिनमें अनुरूपता मूल्यांकन, सीई मार्किंग और सामान्य एआई मॉडल के लिए पारदर्शिता आवश्यकताएं शामिल हैं। सिंगापुर के एजेंट-आधारित एआई ढांचे में तथाकथित एक्शन स्पेस (वे उपकरण और सिस्टम जिनका उपयोग एजेंट कर सकता है) की परिभाषा के साथ-साथ मानवीय निगरानी के साथ स्वायत्तता की स्पष्ट सीमाएं निर्धारित करना आवश्यक है। एनआईएसटी एआई जोखिम प्रबंधन ढांचा जोखिम नियंत्रण के लिए विक्रेता-तटस्थ संरचना प्रदान करता है, जिसे अमेरिकी कंपनियां तेजी से अपना रही हैं।.

शासन संबंधी पहलू, निर्माण बनाम खरीद के निर्णय को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करता है। जो कंपनियां आंतरिक रूप से एआई विकसित कर रही हैं, उन्हें संपूर्ण शासन अवसंरचना का निर्माण और रखरखाव स्वयं ही करना होगा: जीवनचक्र द्वार, पुन: प्रमाणन चक्र, मॉडल मानचित्र, रेड टीम परीक्षण, बाज़ार में आने के बाद की निगरानी और घटना संबंधी कार्यप्रवाह। विशिष्ट प्लेटफ़ॉर्म प्रदाता इन शासन संबंधी आवश्यकताओं को केंद्रीय रूप से संबोधित कर सकते हैं और इन्हें अपने मानक समाधान के हिस्से के रूप में प्रदान कर सकते हैं, जिससे व्यक्तिगत ग्राहकों का कार्यभार काफी कम हो जाता है। ऐसे समय में जब एआई प्रणालियों के लिए नियामक आवश्यकताएं तेजी से बढ़ रही हैं, शासन विशेषज्ञता प्लेटफ़ॉर्म प्रदाताओं के लिए एक महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धी लाभ बन रही है।.

प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (KPIs) या अंधेरे में तीर चलाना: सफल AI परियोजनाओं को असफल परियोजनाओं से क्या अलग करता है?

आंकड़े स्पष्ट हैं: एआई परियोजनाओं की सफलता का निर्णायक कारक स्वयं तकनीक नहीं है, बल्कि लॉन्च से पहले सफलता के स्पष्ट मापदंड निर्धारित करना है। एमआईटी के अध्ययन में तकनीक और व्यावसायिक प्रक्रियाओं के बीच तालमेल की कमी को विफलता का मुख्य कारण बताया गया है। कंपनियों ने वांछित व्यावसायिक प्रभाव को पहले परिभाषित करने और उसके अनुसार कार्यान्वयन को सख्ती से संरेखित करने के बजाय, जनरेटिव एआई को मौजूदा प्रक्रियाओं में मामूली समायोजन के साथ जबरदस्ती शामिल करने का प्रयास किया है।.

वर्तमान सर्वोत्तम प्रथाओं के अनुसार, एआई परियोजनाओं के लिए एक बहुआयामी केपीआई ढांचा छह आयामों से बना है: व्यावसायिक प्रभाव (राजस्व वृद्धि, लागत में कमी), परिचालन दक्षता (प्रक्रिया की गति, त्रुटि में कमी), जोखिम न्यूनीकरण (अनुपालन, धोखाधड़ी की रोकथाम), रणनीतिक मूल्य (बाजार की स्थिति, नवाचार क्षमता), आर्थिक दक्षता (प्रति परिणाम लागत) और अपनाने की दर (उपयोगकर्ता स्वीकृति, पैठ)।.

व्यवहारिक क्रियान्वयन ही सफलता और असफलता के बीच का अंतर तय करता है। सफल कंपनियां किसी भी परियोजना के शुरू होने से पहले ठोस, मापने योग्य लक्ष्य निर्धारित करती हैं – उदाहरण के लिए, 90 प्रतिशत से अधिक प्रतिक्रिया पूर्णता दर के साथ 96 प्रतिशत सटीकता। वे तुलना करने के लिए मानदंड स्थापित करते हैं और कोड की पहली पंक्ति लिखे जाने से पहले ही सफलता का सटीक स्वरूप स्पष्ट कर देते हैं।.

इसके विपरीत, अधिकांश कंपनियां इस अस्पष्ट प्रश्न का उत्तर देने में विफल रहती हैं: "हम वास्तव में एआई से क्या कर सकते हैं?" यह खोजपूर्ण, अव्यवस्थित दृष्टिकोण उद्योग विशेषज्ञों द्वारा विज्ञान परियोजनाओं के रूप में वर्णित चीजों को जन्म देता है: तकनीकी रूप से दिलचस्प प्रदर्शन जिनका कोई महत्वपूर्ण व्यावसायिक मूल्य नहीं होता। इसका परिणाम प्रयोगों का एक अंतहीन चक्र होता है जो कभी उत्पादन में नहीं बदल पाते।.

निर्माण बनाम खरीद के निर्णय के परिणाम महत्वपूर्ण हैं। आंतरिक विकास टीमें तकनीकी व्यवहार्यता पर ध्यान केंद्रित करती हैं और व्यावसायिक प्रभाव को गौण मानती हैं। दूसरी ओर, विशिष्ट प्लेटफ़ॉर्म प्रदाता, जो परिणामों के आधार पर शुल्क लेते हैं, पहले दिन से ही व्यावसायिक मूल्य प्रदान करने पर निर्भर होते हैं, क्योंकि अन्यथा उनका व्यावसायिक मॉडल ध्वस्त हो जाएगा। यह संरचनात्मक प्रोत्साहन संरेखण खरीद मॉडल का एक ऐसा लाभ है जिसे अक्सर कम आंका जाता है।.

गति का लाभ: एआई अर्थव्यवस्था में समय सबसे कठिन मुद्रा क्यों है?

एआई अर्थव्यवस्था में, समय ही निर्णायक प्रतिस्पर्धी कारक है। तकनीकी विकास इतनी तेज़ी से हो रहा है कि आंतरिक रूप से विकसित समाधान पूरा होने तक अप्रचलित हो सकता है। पारंपरिक उद्यम परिवेशों में, आंतरिक एआई प्रणाली की परिकल्पना और उसके उत्पादन के लिए तैयार होने के बीच का समय आमतौर पर 19 से 24 महीने तक होता है: आवश्यकताओं के आकलन के लिए एक से दो महीने, परीक्षण के लिए तीन से चार महीने, और बजट अनुमोदन, विक्रेता चयन, कानूनी और सुरक्षा समीक्षा, एकीकरण और अंत में कार्यान्वयन के लिए अतिरिक्त महीने।.

इस दौरान, फाउंडेशन के दर्जनों नए मॉडल सामने आते हैं, उत्पादों की पूरी श्रेणियां उभरती और लुप्त होती हैं, और बेंचमार्क प्रदर्शन में कई गुना सुधार होता है। मेनलो वेंचर्स के दस्तावेज़ों के अनुसार, कोड एजेंटों और एआई ऐप बिल्डरों पर खर्च लगभग शून्य से बढ़कर कई अरब डॉलर तक पहुंच गया, क्योंकि अब मॉडल संपूर्ण कोडबेस की व्याख्या कर सकते हैं और बहु-स्तरीय कार्यों को पूरी तरह से स्वायत्त रूप से निष्पादित कर सकते हैं। अत्याधुनिक आंतरिक विकास के रूप में शुरू हुई यह तकनीक, पूरा होने पर अप्रचलित होने का जोखिम उठाती है।.

विशेषज्ञ प्लेटफॉर्म प्रदाता इस समय सीमा को महीनों से घटाकर दिनों या हफ्तों तक कम कर देते हैं। वे मॉडल में होने वाले लगातार बदलावों, अपडेट्स और सुरक्षा पैच की जटिलता को एक जगह केंद्रित कर लेते हैं, जिससे अलग-अलग उद्यम ग्राहकों को अपने संसाधन खर्च किए बिना ही लाभ मिल जाता है। नवाचार की गति का यह एकीकरण पैमाने की अर्थव्यवस्थाओं का एक उत्कृष्ट उदाहरण है: जो काम कोई एक कंपनी इतनी जल्दी नहीं कर सकती, वही काम प्लेटफॉर्म के माध्यम से कई कंपनियों के लिए एक साथ संभव हो जाता है।.

इसके अलावा, a16z रिपोर्ट से पता चलता है कि विभिन्न मॉडलों के प्रदर्शन में अंतर लगातार कम होता जा रहा है, जबकि लागत में अंतर अभी भी काफी अधिक है। इस स्थिति में, प्रतिस्पर्धात्मक लाभ मॉडल चयन से हटकर कार्यान्वयन की गति और प्रक्रिया एकीकरण पर केंद्रित हो जाता है – यानी विशेष प्लेटफार्मों की खूबियों पर।.

रणनीतिक अपवाद: जब इन-हाउस डेवलपमेंट अभी भी उपयुक्त हो

आउटसोर्सिंग के पक्ष में तमाम तर्कों के बावजूद, कुछ ऐसे क्षेत्र स्पष्ट रूप से परिभाषित हैं जहाँ कंपनी के भीतर ही एआई समाधान विकसित करना रणनीतिक रूप से उचित रहता है। इन क्षेत्रों में आमतौर पर निम्नलिखित में से एक या अधिक विशेषताएं होती हैं: कंपनी की बौद्धिक संपदा से उच्च प्रासंगिकता, रणनीतिक विभेदक के रूप में मुख्य व्यवसाय से सीधा जुड़ाव, या ऐसे उपयोग के मामले जहाँ एआई समाधान स्वयं एक बिक्री योग्य उत्पाद बन जाता है।.

मालिकाना एल्गोरिदम पर आधारित एक कोर बैंकिंग प्रणाली, जो जोखिम मॉडलिंग में वास्तविक प्रतिस्पर्धी लाभ प्रदान करती है, समझदारीपूर्ण आंतरिक विकास का एक उत्कृष्ट उदाहरण है। इसी प्रकार, मालिकाना व्यापार रणनीतियाँ जिनमें एआई तर्क केंद्रीय भूमिका निभाता है और उन्हें किसी बाहरी प्रदाता को प्रकट करना अस्वीकार्य जोखिम पैदा करता है। फार्मास्युटिकल उद्योग में, एआई-संचालित आणविक अनुसंधान किसी कंपनी के डीएनए में इतनी गहराई से समाहित हो सकता है कि आउटसोर्सिंग न तो व्यावहारिक है और न ही वांछनीय।.

हालांकि, निर्णय लेने वालों के लिए चुनौती यह है कि वे वास्तविक रणनीतिक अंतरों और कुख्यात "यहाँ आविष्कार नहीं किया गया" सिंड्रोम के बीच स्पष्ट अंतर कर सकें। कई कंपनियाँ उन उपयोग मामलों के रणनीतिक महत्व को ज़रूरत से ज़्यादा आंकती हैं जो वास्तव में केवल मानक कार्यक्षमताएँ हैं। एक आईटी टिकटिंग सिस्टम, ज्ञान-आधारित खोज या मार्केटिंग सामग्री निर्माण आमतौर पर रणनीतिक अंतर की श्रेणी में नहीं आते हैं और यदि इन्हें कंपनी के भीतर ही विकसित किया जाता है, तो ये केवल एक महँगा विकास बैकलॉग बनाते हैं।.

उद्योग विश्लेषकों की सिफारिश स्पष्ट रूप से एकमत है: आंतरिक विकास का 20 प्रतिशत हिस्सा सख्ती से उन क्षेत्रों तक सीमित होना चाहिए जो वास्तव में एक अद्वितीय प्रतिस्पर्धी लाभ पैदा करते हैं, जबकि शेष 80 प्रतिशत को विशेष प्लेटफार्मों द्वारा तेजी से, अधिक लागत प्रभावी ढंग से और काफी कम जोखिम के साथ कवर किया जाना चाहिए।.

निराशा की घाटी को पार करना: 2026 और उसके बाद की ओर एक नज़र

गार्टनर की यह भविष्यवाणी कि 2026 तक एआई के प्रति मोहभंग का दौर समाप्त हो जाएगा, इसे किसी भी तरह से निराशावादी संकेत नहीं समझना चाहिए। बल्कि, प्रचार चक्र का यह चरण वह स्वस्थ मोड़ है जहाँ अवास्तविक अपेक्षाएँ वास्तविकता में तब्दील हो जाती हैं और कंपनियाँ इस तकनीक की वास्तविक खूबियों और सीमाओं को समझने लगती हैं। यह वह चरण है जिसमें विशुद्ध प्रयोग की जगह निवेश पर प्रतिफल का ठोस आकलन ले लेता है।.

आंकड़े बताते हैं कि यह विकास प्रक्रिया पहले से ही अच्छी तरह से चल रही है। 2026 में वैश्विक एआई खर्च 2.52 ट्रिलियन डॉलर और 2027 में इसके बढ़कर 3.3 ट्रिलियन डॉलर होने का अनुमान यह दर्शाता है कि व्यक्तिगत परियोजनाओं में निराशाओं के बावजूद निवेश करने की इच्छाशक्ति अत्यंत प्रबल बनी हुई है। अनुमान है कि 2026 में एआई का कुल आईटी खर्च में 41.5 प्रतिशत हिस्सा होगा, और यह हिस्सा 2027 में 50 प्रतिशत से अधिक हो सकता है। अकेले बुनियादी ढांचे में निवेश से ही 2026 में एआई-अनुकूलित सर्वरों पर खर्च में 49 प्रतिशत की वृद्धि होगी।.

निवेश की मात्रा में नहीं, बल्कि उसकी संरचना में बदलाव आ रहा है। कंपनियां अपने एआई प्रोजेक्ट्स को चुनने में अधिक सावधानी बरत रही हैं और संभावित संभावनाओं के बजाय सिद्ध परिणामों को प्राथमिकता दे रही हैं। एआई प्रयोग का युग अब एआई उत्पादन के युग में परिवर्तित हो रहा है – और यह उत्पादन अब बनाया नहीं जा रहा, बल्कि खरीदा जा रहा है। ऐसे प्लेटफॉर्म प्रदाताओं के लिए जो स्पष्ट रूप से मापने योग्य व्यावसायिक मूल्य प्रदान करते हैं, एक ऐतिहासिक रूप से बड़ा बाजार खुल रहा है। जो कंपनियां अभी भी निर्माण और खरीद के बीच दुविधा में हैं, उनके लिए निर्णय स्पष्ट होता जा रहा है: ऐसी दुनिया में जहां गति सबसे महत्वपूर्ण कारक बन गई है और 95 प्रतिशत आंतरिक एआई प्रोजेक्ट विफल हो जाते हैं, विशेष समाधान खरीदना न केवल अधिक व्यावहारिक है, बल्कि अधिकांश उपयोग मामलों के लिए एकमात्र आर्थिक रूप से बेहतर रणनीति भी है।.

इस परिवर्तन के विजेता वे कंपनियाँ होंगी जिनमें अपने संसाधनों को वास्तव में रणनीतिक 20 प्रतिशत पर केंद्रित करने और शेष 80 प्रतिशत के लिए चतुर साझेदारों पर भरोसा करने का साहस होगा—ऐसे साझेदार जो तेज़ी से, कम लागत में और स्पष्ट रूप से उच्च सफलता दर के साथ परिणाम देते हैं। बाकी कंपनियाँ निराशा में डूबी रहेंगी, और एक ऐसे उद्योग में अपनी ही सुस्ती के कारण पिछड़ जाएँगी जो संकोची लोगों पर कोई रहम नहीं दिखाता।.

Konrad Wolfenstein

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