2026 में एआई-पहली कंपनियों के लिए क्या है

पीछे मुड़कर देखने पर, 2025 वास्तव में एआई अर्थव्यवस्था का तनाव परीक्षण था। हाल के आंकड़े कुछ सोबरिंग सच्चाइयों को प्रकट करते हैं: स्टार्टअप विफलताएं लगभग 40%) तक बढ़ गई हैं, 60-70% पायलट कभी भी उत्पादन तक नहीं पहुंचते हैं, और केवल एक छोटा सा हिस्सा (22%) संगठनों ने एआई को अलग-अलग प्रयोगों से परे स्केल करना सीखा है. जैसे ही एआई-पहले स्टार्टअप एक नए अध्याय में प्रवेश करते हैं, जहां मेट्रिक्स जैसे फंडिंग राउंड, मॉडल बेंचमार्क, और प्रेस डेमो कम मायने रखते हैं, वास्तविक बाधाएं संरचनात्मक, संज्ञानात्मक, और संगठनात्मक साबित होती हैं।

इस लेख में, एलेक्स कुरोव, सीपीओ ऑफ जिंग कोच, 2026 में विजेताओं और पीड़ितों को अलग करने वाले पांच अंतर्निहित बलों का अन्वेषण करते हैं। वे अभी तक निवेशक मेमो में नहीं हैं, लेकिन वे पहले से ही लाइव एआई सिस्टम और वर्कफ्लो में सफलता या पतन का निर्धारण करते हैं।

विभाजित एआई परिदृश्य

आइए शुरुआत के लिए कुछ कठिन आंकड़े लेते हैं। एमआईटी की “एआई इन बिजनेस 2025 की स्थिति” रिपोर्ट दिखाती है कि लगभग 95% जेन-एआई पायलट मापनीय मूल्य या उत्पादन में स्केल करने में विफल रहते हैं। यहां तक कि एक सामान्य रूप से आशावादी मैककिंसे सर्वेक्षण यह पाता है कि केवल ~23% कंपनियां जो एआई प्रणालियों को अपनाती हैं, उन्हें अर्थपूर्ण रूप से उपयोग करती हैं, जो यह दर्शाता है कि बाजार उत्साहजनक एआई समाधानों को एकत्रित करने के लिए उत्साही नहीं है जैसा कि एक साल पहले था।

यह डेटा हमारी उम्मीदों से बहुत कम रोमांचक है, और 2026 में हर एआई-पहली कंपनी को इस पृष्ठभूमि के खिलाफ जांचा जाना चाहिए। जो परियोजनाएं सफल होती हैं, वे अधिक चतुर या बड़े मॉडल के कारण नहीं होती हैं। तो उनका जादुई सॉस क्या है?

मॉडल की नाजुकता और सबसे स्थिर की बचत

जब गैर-इंजीनियर “एआई” सुनते हैं, तो वे स्मार्ट आउटपुट का सपना देखते हैं। जो सबसे ज्यादा मायने रखता है वह यह है कि क्या सिस्टम वास्तविक दुनिया की जटिलता को संभाल सकता है, जहां डेटा गंदा है, उद्देश्य लगातार बदलते रहते हैं, और अनदेखे किनारे के मामले सब कुछ बर्बाद करने के लिए आते हैं। एक मॉडल को उस स्मार्ट आउटपुट को वितरित करना चाहिए जो अंतिम उपयोगकर्ता उम्मीद करता है।

मॉडल की नाजुकता वास्तव में दुश्मन है। मॉडल अक्सर अलग-अलग परीक्षणों में अच्छा प्रदर्शन करने के लिए परीक्षण किए जाते हैं। कोई आश्चर्य नहीं कि वे इनपुट, संदर्भ, या वर्कफ्लो में हल्की सी बदलाव के तहत टूट जाते हैं। अन्य सिस्टम बाहरी परिस्थितियों में कल्पना करते हैं या अप्रत्याशित रूप से व्यवहार करते हैं जब वे संकीर्ण परिस्थितियों से बाहर निकलते हैं जिनके लिए उन्हें प्रशिक्षित किया गया था। कॉर्पोरेट एआई अनुसंधान अभी भी सुरक्षा डिजाइन और लचीलेपन में निवेश करता है. क्यों? क्योंकि लंबे समय तक, प्रदर्शन बेंचमार्क पर ध्यान केंद्रित करना निवेशकों को आकर्षित करने के लिए पर्याप्त था। दुर्भाग्य से, ये बेंचमार्क तैनाती में हमें नहीं बचाएंगे।

2026 के लिए, कंपनियों को बेंचमार्क स्कोर को अधिकतम करने के लिए जुनूनी होना बंद करना चाहिए और सिस्टम स्थिरता के बारे में सोचना शुरू करना चाहिए। क्या आपका मॉडल सुसंगत रूप से विविधताओं में प्रदर्शन करता है? क्या यह सुंदर रूप से विफल रहता है? क्या यह पुनर्प्राप्ति और स्व-सुधार करता है? नाजुक मॉडल टूट जाते हैं जब वास्तविक वर्कफ्लो से परे कुछ भी मांगा जाता है, इसलिए हमें पाठ्यपुस्तक के उपयोग के लिए निर्माण नहीं करना चाहिए।

छिपी हुई जटिलता परत: मल्टी-एजेंट अस्थिरता

जैसे ही सिस्टम एकल मॉडल से एजेंटिक पाइपलाइनों में बढ़ते हैं, जो स्वतंत्र रूप से योजना, समन्वय और कार्य करते हैं। यह अंतर्संबंध है जो हर छोटी सी विफलता को एक बड़े विस्फोट में बदल देता है। मल्टी-एजेंट सिस्टम का उदय एक नए स्तर की अस्थिरता को पेश करता है, ज़ाहिर है, क्योंकि प्रत्येक एजेंट जोड़ता है जटिलता को: आंतरिक स्थितियां विचलित होती हैं, फीडबैक लूप जोड़ते हैं, आप नाम देते हैं। जबकि व्यावहारिक विशेषज्ञ इन मुद्दों पर चर्चा करते हैं (रेडिट पर, मुख्य रूप से प्रिंट में नहीं), विचलन के कैस्केड अन्यथा दिलचस्प मल्टी-एजेंट एआई सिस्टम को अपने घुटनों पर ला देते हैं।

मल्टी-एजेंट अस्थिरता हमें मधुमक्खी झुंड से सीखने के लिए प्रेरित करती है। एक झुंड में, प्रत्येक इकाई के सरल लक्ष्य होते हैं, फिर भी सामूहिक व्यवहार अभी भी सावधानी से शासित होता है। पारंपरिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग विधियां यहां साफ़ नहीं लगती हैं, क्योंकि मधुमक्खियों की तरह, एआई एजेंट संभावित, अनुकूलनीय और संदर्भ-संवेदनशील होते हैं। निष्कर्ष? एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन को एक अलग डिज़ाइन अनुशासन के रूप में मानें जो स्थिरता विश्लेषण, इंटरैक्शन नियंत्रण और मॉड्यूल के बीच सुरक्षित मोड़ की सीमा की आवश्यकता होती है।

शासन की कमियां सभी स्केलिंग अवसरों को मार रही हैं

यहां तक कि स्थिर समाधान जो एजेंटों के व्यवहार की भविष्यवाणी करते हैं, शासन के कारण स्केल करने से पहले ही असफल हो जाते हैं। हाल के उद्यम अनुसंधान से पता चलता है कि अधिकांश कंपनियां जो एआई का उपयोग करती हैं, उनमें अभी भी पूरी तरह से निहित शासन के ढांचे की कमी है जो नैतिक प्रथाओं, जोखिम सीमा, डेटा हैंडलिंग या जीवन चक्र पर्यवेक्षण को कवर करेगी। केवल एक छोटा सा अंश इन प्रथाओं को अपनी मानक विकास प्रक्रियाओं में एकीकृत करता है।

और भी बुरी बात यह है कि तैनाती चरण सुरक्षा कार्य, जिसमें पूर्वाग्रह निगरानी, व्याख्या ट्रैकिंग, आदि शामिल हैं, दोनों अध्ययन और लागू करने में कमी है. व्यावहारिक शब्दों में, इसका अर्थ है कि टीमें संवेदनशील डोमेन में पूर्वाग्रह नियंत्रण के बिना, कार्रवाई योग्य गार्डरेल के बिना, और फीडबैक लूप के साथ एआई लॉन्च करती हैं जो ड्रिफ्ट पकड़ने के लिए अतिसंवेदनशील होते हैं।

2026 के लिए, शासन अब एक चेकबॉक्स नहीं होगा। जैसा कि 2025 में शासन की कमियों ने कई कंपनियों को उनकी पूरी प्रतिष्ठा का खर्च कर दिया है, यह समय है कि दोनों अनुपालन नीतियों और उपकरणों को दैनिक विकास और तैनाती में शामिल किया जाए।

संज्ञानात्मक अधिभार

हype चक्र की होड़ में, स्टार्टअप और उद्यमों ने एआई-संचालित उपकरणों और एआई-संबंधित प्रश्नों को टीमों पर ढेर कर दिया है बिना संज्ञानात्मक भार को कम किए। एआई टूल्स का तेजी से प्रसार छाया एआई अपनाने के लिए मार्ग प्रशस्त करता है (कर्मचारी अनुमोदित उपकरणों के बाहर उपकरणों का उपयोग करते हैं)। फिर, मानव अपेक्षाओं और संगठनात्मक तैयारी के बीच बड़े असंरेखण हैं। परिणाम? जटिलता बढ़ती है, स्पष्टता नहीं है।

कोई भी एआई एक महान रहस्यमय मंदिर के रूप में मानव विचार को प्रतिस्थापित करने के लिए कभी भी स्केल नहीं किया गया है। इसलिए हमें लोगों की आवश्यकता है जो एआई समाधानों को समझने और उन पर विश्वास करने में सक्षम हों, और उनके साथ, न कि उनके खिलाफ मिलकर काम करें। मानव-एआई इंटरैक्शन किसी भी अन्य मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन की तरह है, और इसे मापने योग्य प्रदर्शन मेट्रिक्स की आवश्यकता होती है जैसे कि विश्वास कैलिब्रेशन, संज्ञानात्मक उपयोग में आसानी, और सबसे ऊपर, पारदर्शिता।

एकीकरण की खिंचाव

एआई विफलता डेटाबेस एक पैटर्न दिखाते हैं: एआई परियोजनाएं मुख्य रूप से विफल हो जाती हैं क्योंकि एआई को विरासत प्रणालियों में वर्कफ्लो, डेटा पाइपलाइनों और संगठनात्मक प्रतिबद्धताओं पर ध्यान दिए बिना जोड़ दिया जाता है। केवल एक अल्पसंख्यक उद्यम प्रारंभिक प्रयोग से पूर्ण-स्केल तैनाती तक आगे बढ़े। यह क्लासिक एकीकरण खिंचाव है: डेटा एआई प्रशिक्षण या अनुमान के लिए तैयार नहीं है, अनुप्रयोग संदर्भ-समृद्ध आउटपुट को अवशोषित नहीं कर सकते हैं, और टीमें सफलता की परिभाषा पर सहमत नहीं हो सकती हैं।

जबकि इस समस्या के लिए कोई एक-आकार-फिट-हर-उद्योग समाधान नहीं है, हमें अधिक आधे निर्मित खिलौने जैसे एआई समाधानों की आवश्यकता नहीं है। बाजार के विजेता एकीकरण को अपने बुनियादी ढांचे के डिजाइन के हिस्से के रूप में मानेंगे, जिसमें डेटा वास्तुकला, मानव वर्कफ्लो, और फीडबैक सिस्टम शामिल हैं।

जो कुछ जीतते हैं उन्हें अलग करता है

एआई की सफलता मानव और मशीन प्रणालियों के चौराहे पर रहती है। जो कंपनियां जटिलता को प्रबंधित करती हैं और पूरी चीज़ को धुंधला नहीं करती हैं वे हYPE के बीच खड़े रहते हैं।

2026 में, विजेता स्थिर, लचीले मॉडल, अनुमानित मल्टी-एजेंट पारिस्थितिकी, निहित शासन के साथ होंगे जो विश्वास और अनुपालन को स्केल करते हैं, और वर्कफ्लो में तरल एकीकरण। फ्लैशी डेमो आउट हैं, मापने योग्य मूल्य में हैं। 2025 के बढ़े हुए वादे को अलविदा कहें, और अनुशासन और संरेखण के युग में प्रवेश करें।