KheprAI का घन अंतरिक्ष में तैरता है और धीरे-धीरे घूमता है। फ़्रेम के बाहर से एक सुनहरी रोशनी ऊपर उठती है और उसे जगमगा देती है।
बिज़नेस कंसल्टिंग, शुरू से अंत तक AI के साथ।
हम AI से संचालित रणनीतियाँ बनाते और लागू करते हैं।
हम AI वहीं लगाते हैं, जहाँ वह जायज़ हो।
हम हर चुनौती को परखते हैं और उसे टेक्नोलॉजी से तब सुलझाते हैं, जब असर साबित किया जा सके, समय और जोखिम वाजिब हों, और वह बिज़नेस के लिहाज़ से समझदार योजना का हिस्सा हो।
रोशनी का वह बिंदु कोई तारा नहीं है।
वह आग है। हमने उसे बहुत पहले जलाया था।
आग400,000 ई.पू.
+396,800 साल बाद
हमने शब्द को स्मृति दी।
लेखन · उरुक, मेसोपोटामिया · लगभग 3200 ई.पू.
+3,828 साल बादपहली छलांग से 104 गुना तेज़
हमने ‘कुछ नहीं’ को एक अंक दिया।
शून्य · ब्रह्मगुप्त, भारत · 628 ई.
+822 साल बादपहली छलांग से 483 गुना तेज़
ज्ञान ने ख़ुद को कई गुना करना सीखा।
छापाख़ाना · गुटेनबर्ग, माइंत्स · लगभग 1450 · वि.सं. 1507
+319 साल बादपहली छलांग से 1,244 गुना तेज़
हमने आग को ताक़त में बदला।
भाप इंजन · जेम्स वॉट · 1769 · वि.सं. 1826
+113 साल बादपहली छलांग से 3,512 गुना तेज़
उस ताक़त से हमने रात को रोशन किया।
बिजली · पर्ल स्ट्रीट, न्यूयॉर्क · 1882 · वि.सं. 1939
+89 साल बादपहली छलांग से 4,458 गुना तेज़
रेत ने गिनना सीखा।
सिलिकॉन · पहला माइक्रोप्रोसेसर · 1971 · वि.सं. 2028
+46 साल बादपहली छलांग से 8,626 गुना तेज़
मशीन ने ध्यान देना सीखा।
ट्रांसफ़ॉर्मर · Google Brain · 2017 · वि.सं. 2074
+5 साल बादपहली छलांग से 79,360 गुना तेज़
मशीन पहले से धकेलती थी। अब वह सोचती है।
सबके लिए AI · 2022 · वि.सं. 2079
AI पहले से हर एजेंडे पर है।
- बोर्डपूछता है कि इस बारे में क्या किया जा रहा है।
- टीमेंपहले से इसका इस्तेमाल कर रही हैं, हर कोई अपने तरीक़े से।
- वेंडरऐसे पायलट पेश करते हैं जो प्रोडक्शन तक नहीं पहुँचते।
बढ़त उसकी है, जो इसे सबसे पहले व्यवस्थित करता है।
तीन सिद्धांत इस बदलाव को तय करते हैं।
I काम के टूल
हर व्यक्ति ज़्यादा कर पाता है।
नोट्स लेना, विश्लेषण, प्लानिंग, रिपोर्ट लिखना, टीम का तालमेल, प्रोग्रामिंग: AI उस काम की मात्रा और जटिलता को कई गुना कर देता है, जिसे हर व्यक्ति सँभाल सकता है।
II प्रोडक्ट
सॉफ़्टवेयर देखता है, सुनता है, बोलता है और रचता है।
ग्राहकों को सँभालने और काम निपटाने वाले एजेंट, जाँच करने वाला विज़न, अपने आप बनती तस्वीरें, वीडियो और दस्तावेज़। जो पहले संभव नहीं था, वह आज बन रहा है।
III फ़ैसले
सिस्टम तर्क करते हैं और फ़ैसले लेते हैं।
जिसके लिए पहले सैकड़ों तय नियम लगते थे, जैसे कोई लोन मंज़ूर करना या किसी केस की प्राथमिकता तय करना, उसे आज एक मॉडल करता है जो मानदंडों पर चलता है और कारण भी बताता है।
यह डिजिटल युग का पुनर्जागरण है।
यह सोचने का मौक़ा है कि हर कंपनी कैसे उत्पादन करती है: टेक्नोलॉजी उसकी ताक़त हो, और बिज़नेस उसका रास्ता दिखाए।
प्राचीन मिस्र में, Khepri वह स्कारब भृंग है जो हर सुबह सूरज को क्षितिज के ऊपर धकेलता है। उसके नाम का अर्थ है “अस्तित्व में आना”: वह पुनर्जन्म का देवता है।
यहीं से, KHEPRAI।
घन ऊपर से नीचे उतरता है और क्षितिज पर टिक जाता है। वह चमकता है, बुझ जाता है, और उसके पीछे सूरज उगता है।
बिज़नेस × AI
हम AI को बिज़नेस की नज़र से सोचते हैं।
हम वहाँ से शुरू करते हैं जहाँ पैसा कमाया या गँवाया जाता है, टूल से नहीं। हम एक तेज़ और मापने लायक़ पहला असर खोजते हैं, जो रास्ते को सही साबित करे, जोखिम घटाए और आगे आने वाली हर चीज़ के लिए राह खोले।
इस क्रांति में साथ चलने के लिए, हमारे पास एक फ़ॉर्मूला है।
हमारी पद्धति
Akhet
प्राचीन मिस्र में, वह क्षितिज जहाँ खेप्री हर सुबह सूरज को उठाता है। महान पिरामिड का नाम भी यही था: ब्लॉक पर ब्लॉक रखकर बना क्षितिज।
हमारी पद्धति · Akhet
- हम आपकी कंपनी के भीतर जाते हैं: बिज़नेस, आँकड़े, प्रक्रियाएँ, डेटा, टीम और सीमाएँ। फ़ैसले लेने वालों से भी बात करते हैं और काम चलाने वालों से भी। और अवसरों का एक नक़्शा लेकर निकलते हैं, जो मूल्य, व्यवहार्यता और जोखिम के क्रम में हो।समझ
- आपके नेतृत्व के साथ हम चुनते हैं कि पहले क्या होगा, क्या नहीं होगा, कैसे मापा जाएगा और आगे बढ़ने के लिए क्या होना ज़रूरी है। सब कुछ लिखित में रहता है: दायरा, मेट्रिक्स, ज़िम्मेदार लोग और निवेश।निर्णय
- हम आपके असली संचालन में, आपके डेटा और आपके लोगों के साथ लागू करते हैं: एजेंट, ऑटोमेशन, कस्टम टूल और इंटीग्रेशन। पहले दिन से बेसलाइन के मुक़ाबले मापते हैं।निर्माण
- जो काम करता है, वह फैलता है; जो नहीं करता, वह बंद होता है। नियंत्रण आपकी टीम के पास रहता है: प्रशिक्षित, दस्तावेज़ों, उपयोग के नियमों और आगे का फ़ैसला करने के मानदंडों के साथ।विस्तारप्रगति, जो रफ़्तार पकड़ती है।
हम कैसे अमल करते हैं
हर क़दम, ठोस ज़मीन पर।
- 01बिज़नेस से तालमेल।हर पहल नेतृत्व के किसी लक्ष्य का जवाब होती है।
- 02प्रमाणित व्यवहार्यता।पहले वह, जिसे हम सीमित जोखिम में साबित कर सकें।
- 03नपी-तुली उम्मीदें।हम उतना ही वादा करते हैं, जितना डेटा सँभाल सके।
- 04डेटा से फ़ैसले।योजना और आँकड़े तय करते हैं; अंतर्ज्ञान सुझाव देता है।
- 05पारदर्शी प्रगति, क़दम-दर-क़दम।हर चरण एक साफ़ आधार और अगला क़दम उठाने के मानदंड छोड़ता है।
हम क्या सौंपते हैं
नतीजे, और वह सब कुछ जो उन्हें संभव बनाता है।
- डायग्नोस्टिक और अवसरों का नक़्शाआपकी कंपनी में AI कहाँ राजस्व, लागत, समय या जोखिम को प्रभावित करता है, और हर अवसर का मूल्य कितना है।
- रणनीति और रोडमैपप्राथमिकताएँ, क्रम, निवेश और मेट्रिक्स, नेतृत्व के साथ तय किए हुए।
- प्रोडक्शन में समाधानएजेंट, ऑटोमेशन, कस्टम टूल और आपके सिस्टम के साथ इंटीग्रेशन।
- व्यवस्थित डेटास्रोत पहचाने हुए, साफ़ किए हुए, और जहाँ ज़रूरी हो वहाँ माइग्रेट किए हुए।
- नियम और सुरक्षाज़िम्मेदार उपयोग, एक्सेस, गोपनीयता और मॉडलों का गुणवत्ता नियंत्रण।
- अपने दम पर चलने वाली टीमआपके लोग हम पर निर्भर हुए बिना चलाते, मापते और सुधारते हैं।
हम ख़ुद को कैसे मापते हैं
राजस्व
हम किस पर ध्यान देते हैंकन्वर्ज़न, औसत टिकट, ग्राहक बनाए रखना, नए चैनल
हम क्या जाँचते हैंबिक्री का इतिहास और ग्राहक डेटा
लागत
हम किस पर ध्यान देते हैंहर प्रक्रिया के घंटे, प्रति लेन-देन लागत, ग़लतियाँ
हम क्या जाँचते हैंहर प्रक्रिया की बेसलाइन
रफ़्तार
हम किस पर ध्यान देते हैंजवाब देने का समय, निर्णय चक्र, बाज़ार तक पहुँचने का समय
हम क्या जाँचते हैंआज समय कैसे मापा जाता है
जोखिम
हम किस पर ध्यान देते हैंअनुपालन, गुणवत्ता, कुछ ख़ास लोगों पर निर्भरता
हम क्या जाँचते हैंमौजूदा नियंत्रण और जोखिम की स्थिति
अशांत समय का सबसे बड़ा ख़तरा अशांति नहीं, बल्कि कल के तर्क से काम करना है।
हम कहाँ आते हैं
- 01जब AI का दबाव हो, और कोई योजना न हो।
- 02जब पायलट प्रोडक्शन तक न पहुँचें।
- 03जब बढ़ने के लिए ऐसा ढाँचा चाहिए, जो अभी है ही नहीं।
- 04जब कोई प्रक्रिया महँगी, धीमी हो या कुछ ही लोगों पर टिकी हो।
- 05जब डेटा भरपूर हो, और फ़ैसले कम।
- 06जब तय करना हो कि कहाँ निवेश करें और कहाँ नहीं।
हम कौन हैं
दो पार्टनर, दो सफ़र, एक पूरक धुरी।
KheprAI बिज़नेस और टेक्नोलॉजी रणनीति की एक कंसल्टेंसी है, जिसे दो ऐसे पार्टनर्स ने शुरू किया जो एक-दूसरे के पूरक हैं: एक बिज़नेस और मार्केटिंग से आते हैं, दूसरे इंजीनियरिंग से।
बिज़नेस और मार्केटिंग
- उपभोक्ता उत्पादों की बहुराष्ट्रीय कंपनियों और विनियमित बाज़ारों में मार्केटिंग और बिज़नेस के दो दशक।
- लैटिन अमेरिका में नए बाज़ारों में प्रवेश और बड़े पैमाने पर वितरण।
- रणनीतिक और ब्रांड मार्केटिंग, व्यावसायिक विस्तार और निवेशक संबंध।
टेक्नोलॉजी
- 2009 से प्रोडक्शन में सॉफ़्टवेयर।
- डिजिटल हेल्थ सॉफ़्टवेयर स्टूडियो के सह-संस्थापक और CEO।
- AI वाला एक असिस्टेंट जो हर महीने 15,000 से ज़्यादा मरीज़ों की सेवा करता है।
- ऐसा सॉफ़्टवेयर जिसने एक वैश्विक फ़ार्मा कंपनी का राजस्व लगभग 15% बढ़ाया।
साथ मिलकर, निदान से संचालन तक।
क्लाइंट
वे कंपनियाँ, जिन्होंने अपनी AI रणनीति में हमें आवाज़ दी।
4 लाख वर्षों में विश्व उत्पादन का ग्राफ़: हज़ारों वर्षों तक लगभग सपाट रेखा पिछली दो सदियों में ऊपर उठती है; आज के बाद वह नक़्शे जैसी रेखा में अनुमान के रूप में आगे बढ़ती है और सीधी खड़ी हो जाती है।
मानव प्रगति · 4 लाख वर्ष
AI से आई रफ़्तार नई संभावनाएँ खोलती है।
अनुमानित सकल विश्व उत्पाद, पैमाने के अनुसार। स्रोत लीगल पेज पर।
KheprAI Labs
हम उन्हें अपनी प्रयोगशाला में परखते हैं।
KheprAI Labs हमारी AI इम्प्लीमेंटेशन प्रयोगशाला है: हम खोजते हैं कि हर नई टेक्नोलॉजी का सबसे ज़्यादा फ़ायदा कैसे उठाया जाए। जो काम करता है, वह हमारे क्लाइंटों के प्रोजेक्ट तक पहुँचता है।
- काम करने के नए तरीक़ेउन टीमों के लिए बनी पद्धतियाँ और प्रक्रियाएँ, जो हर दिन AI के साथ काम करती हैं।
- प्रयोग की तकनीकेंAI इस्तेमाल करने के नए तरीक़े, जिन्हें किसी क्लाइंट तक ले जाने से पहले हम ख़ुद परखते हैं।
- टूलबनाने, विश्लेषण करने, माइग्रेट करने और चलाने का काम तेज़ करने के लिए। इनमें से कुछ open source हैं।
- multi-agent सिस्टमएजेंटों के आपसी संवाद के प्रोटोकॉल, और ऐसे ढाँचे जो उन्हें उन्नत संज्ञानात्मक क्षमताएँ देते हैं।
- Dripshippingहम एक ही सरल पेशकश वाले छोटे कियोस्क शुरू करते हैं: बूँदें। हर एक, बिकने वाले असली प्रोडक्ट से हमारे बुनियादी सिद्धांतों को परखता है।
- वर्कशॉपहर क्लाइंट की चुनौती के लिए कस्टम समाधान: डेटा को ढालना, तेज़ माइग्रेशन, असली नतीजों वाले नए उपयोग खोलना।
हम कैसे काम करते हैं
हमारे लिए मायने रखता है कि आप हमें चुनें।और हम भी उतनी ही परख से चुनते हैं।
आप जान चुके हैं कि हम कैसे काम करते हैं। अब हम आपका केस जानना चाहते हैं।
हम कैसे काम करते हैं
एक समय में, ज़्यादा से ज़्यादा दो प्रोजेक्ट।
हम ताक़त और गहराई चाहते हैं। ऑपरेशन की कमान हम संभालते हैं और उसे पूरा करते हैं; अगर और लोग जुड़ते हैं, तो उनका नेतृत्व क़रीब से करते हैं।
प्रतिबद्धताएँ और कैलेंडर
- उपलब्धता
- व्यस्त
- आवेदन
- खुले हैं
- शुरुआत
- अनुमानित प्रतीक्षा: दो महीने
- प्रारंभिक जवाब
- कुछ ही मिनटों में: हमारा AI आकलन करता है
- अंतिम जवाब
- 48 घंटों के भीतर, मानवीय समीक्षा के साथ
| सेक्टर | मेज़ पर | |
|---|---|---|
| 01 भरा हुआ | हाइड्रोकार्बन | अमेरिका · मध्य पूर्व · अर्जेंटीना |
| 02 भरा हुआ | निवेश | फ़ैमिली ऑफ़िस · निवेश समिति |
हमारा AI हर आवेदन को सख़्त गोपनीयता के साथ लेता है। हम उसकी निगरानी करते हैं, उसे प्रशिक्षित करते हैं और नियंत्रित ढंग से उसका दायरा बढ़ाते हैं।
आवेदन क्लाउड सर्वरों पर निजी रूप से चलने वाले मॉडलों से प्रोसेस होते हैं, गोपनीयता और सूचना सुरक्षा के सख़्त मानकों के तहत।
AI आपकी कंपनी में आ चुका है।
हम उसे दिशा दे सकते हैं।
एक सफ़ेद चमक असल में बहुत क़रीब से दिखती सूरज की सतह निकलती है। कैमरा पीछे हटता है और सूरज पीछे छूट जाता है, अंतरिक्ष में।
रात में कैमरा पृथ्वी के ठीक ऊपर से गुज़रता है, जब सूरज क्षितिज पर झाँक रहा होता है; वह दूर हटता है, चंद्रमा दिखता है और फिर पूरा ग्रह, मानव गतिविधि के साथ: शहर, सड़कें, विमान, जहाज़ और उपग्रह।
आइए, आगे जो आने वाला है उसे गढ़ें।
हम उन कंपनियों के साथ काम करते हैं, जो AI के पीछे भागने के बजाय उसे दिशा देने का इरादा रखती हैं।