नया स्टार्टअप स्टैक: डेटा पाइपलाइनों से लेकर एजेंटिक एआई सिस्टम तक

स्टार्टअप की अगली पीढ़ी केवल एआई टूल का उपयोग नहीं करेगी; वे पहले दिन से ही AI के आधार पर बनाए जाएंगे। जैसे-जैसे व्यवसाय अभूतपूर्व मात्रा में डेटा उत्पन्न करते हैं, वास्तविक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ जानकारी एकत्र करने से हटकर इसे उत्पादों, संचालन और विकास में तेज़, स्वचालित निर्णयों में बदलना है।

सभी क्षेत्रों में, स्टार्टअप पहले से ही एआई-फर्स्ट, एजेंट-संचालित सिस्टम की ओर बढ़ रहे हैं जो वर्कफ़्लो को स्वचालित करते हैं, दक्षता में सुधार करते हैं और वास्तविक समय में निर्णय लेने में सक्षम बनाते हैं। 24 अप्रैल 2026 को ए स्नोफ्लेक x AWS मिक्सर एआई नवाचार स्टार्टअप पारिस्थितिकी तंत्र को कैसे नया आकार दे रहा है, इस पर चर्चा करने के लिए बेंगलुरु में संस्थापकों, ऑपरेटरों और निवेशकों को एक साथ लाया गया। शाम को लाइव डेमो, पैनल चर्चा, दर्शकों के प्रश्नोत्तर, और कॉकटेल और रात्रिभोज पर नेटवर्किंग शामिल थी।

कार्यक्रम के केंद्र में पैनल चर्चा थी, डेटा से निर्णय तक: एआई-फर्स्ट स्टार्टअप का निर्माण. की विशेषता सौरव स्वरूपसह-संस्थापक और सीटीओ, वेलोसिटी; प्रमोद राजगोपालसॉल्यूशंस इंजीनियरिंग के प्रमुख (एंटरप्राइज़ इंडिया/साउथ एशिया), स्नोफ्लेक; सचिन नंदवानासह-संस्थापक और निदेशक, बिगहाट भारत; स्मिता सत्यवदाक्लाउड सेल्स लीडर, AWS; अभिषेक मिश्राप्रिंसिपल, अरकम वीसी; और द्वारा संचालित किया गया शिवानी मुथन्नासीनियर डायरेक्टर, कंटेंट पार्टनरशिप्स, योरस्टोरी, बातचीत से पता चला कि स्टार्टअप कैसे एजेंटिक एआई सिस्टम तैयार कर रहे हैं, लागत के साथ पैमाने को संतुलित कर रहे हैं, और दीर्घकालिक प्रतिस्पर्धी बढ़त के रूप में डेटा का उपयोग कर रहे हैं।

एआई के साथ स्टार्टअप वास्तव में क्या निर्माण कर रहे हैं

सभी उद्योगों में, स्टार्टअप प्रयोग से आगे बढ़ रहे हैं और एआई को सीधे मुख्य संचालन में शामिल कर रहे हैं।

वेलोसिटी में, सौरव स्वरूप ने एक आंतरिक-प्रथम दृष्टिकोण का वर्णन किया जिसमें एआई एजेंटों का उपयोग ओवरहेड्स को कम करने और दक्षता में सुधार करने के लिए किया जाता है। कंपनी ने उत्पादकता में 4 गुना वृद्धि देखी है, जबकि ग्राहक सहायता प्रणाली अब मानवीय हस्तक्षेप के बिना टिकटों के एक महत्वपूर्ण हिस्से का समाधान करती है। एआई गैर-डिलीवरी रिपोर्ट के लिए स्वचालित कॉल से लेकर ऑर्डर की पुष्टि तक लॉजिस्टिक्स वर्कफ़्लो को भी शक्ति प्रदान करता है। एआई कॉलिंग एजेंट वाणी जैसे उत्पाद राजस्व हानि को कम करने के लिए इन क्षमताओं को शिपिंग स्टैक में विस्तारित करते हैं।

बिगहाट में, सचिन नंदवाना ने कृषि में विखंडन को संबोधित करने के लिए एआई का उपयोग करने के बारे में बात की। कंपनी का एआई-संचालित पारिस्थितिकी तंत्र फसल रोग का पता लगाने, पूर्वानुमानित मौसम अंतर्दृष्टि और फसल पैटर्न विश्लेषण का समर्थन करता है। जियोलोकेशन, फसल-चरण डेटा और सामुदायिक इनपुट के संयोजन से, प्लेटफ़ॉर्म किसानों को बड़े पैमाने पर बेहतर निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।

निवेशक के दृष्टिकोण से, अभिषेक मिश्रा ने परिणाम-संचालित एआई की ओर बढ़ते बदलाव की ओर इशारा किया। जैसे-जैसे एआई का स्वास्थ्य देखभाल, कानूनी और शिक्षा जैसे क्षेत्रों में विस्तार हो रहा है, उन्होंने स्थानीय संदर्भ, सहज ज्ञान युक्त इंटरफेस और सक्रिय समस्या-समाधान के महत्व पर प्रकाश डाला।

स्मिता सत्यवदा ने कहा कि स्टार्टअप तेजी से हाइब्रिड प्रौद्योगिकी दृष्टिकोण अपना रहे हैं, जिसमें भेदभाव के लिए ओपन-सोर्स टूल और पैमाने और विश्वसनीयता के लिए मालिकाना सिस्टम का उपयोग किया जा रहा है। मॉडलों के बीच प्रदर्शन अंतर कम होने के साथ, निष्पादन और गति अकेले मॉडल चयन से अधिक महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं।

निर्णय-ग्रेड डेटा का उदय

जैसे-जैसे एआई सिस्टम अधिक परिष्कृत होते जा रहे हैं, सबसे बड़ी चुनौती अब बुद्धिमत्ता नहीं, बल्कि संदर्भ है।

स्वरूप ने प्रयोग करने योग्य प्रारूपों में डिजिटलीकरण और डेटा की संरचना के महत्व पर जोर दिया। डेटा जितना अधिक कनेक्टेड और व्यवस्थित होगा, एआई सिस्टम द्वारा उत्पन्न आउटपुट उतना ही बेहतर होगा।

मिश्रा ने तर्क दिया कि अकेले डेटा दीर्घकालिक समस्या नहीं रह सकता है। अब जो अधिक मायने रखता है वह यह है कि स्टार्टअप उस डेटा को मजबूत ढांचे के माध्यम से कैसे संरचना और उपयोग करते हैं जो लगातार निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।

इस पर आगे बढ़ते हुए, राजगोपाल ने “निर्णय-ग्रेड” डेटा का विचार पेश किया: ऐसी जानकारी जो न केवल साफ-सुथरी हो, बल्कि व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए पर्याप्त विश्वसनीय हो। इसके लिए निरंतर निगरानी, ​​मल्टी-एजेंट सिस्टम जैसे आर्किटेक्चर और संदर्भ प्रदान करने वाली सिमेंटिक परतों की आवश्यकता होती है। उन्होंने किनारे के मामलों का अनुकरण करने के लिए सिंथेटिक डेटा की बढ़ती भूमिका की ओर इशारा किया, जबकि चेतावनी दी कि ऐसे डेटासेट पर अत्यधिक निर्भरता कभी-कभी परिणामों को विकृत कर सकती है।

सत्यवादा ने डेटा गुणवत्ता को चार आवश्यक तत्वों में सरलीकृत किया: सटीकता, समयबद्धता, पूर्णता और शासन। उन्होंने वास्तविक समय की जांच, निरंतर ऑडिट और स्पष्ट पता लगाने की आवश्यकता पर जोर दिया ताकि प्रत्येक एआई-संचालित निर्णय को उसके अंतर्निहित डेटा स्रोत से जोड़ा जा सके। उन्होंने कहा कि डेटा गुणवत्ता अब एक बार का अभ्यास नहीं है, बल्कि एक सतत परिचालन अनुशासन है।

एजेंट एआई: निरीक्षण के साथ स्वायत्तता को संतुलित करना

जैसे-जैसे स्टार्टअप तेजी से एजेंटिक एआई सिस्टम को अपना रहे हैं, बातचीत क्षमता से नियंत्रण की ओर स्थानांतरित हो रही है।

स्वरूप ने आंतरिक और ग्राहक-सामना वाले उपयोग के मामलों के बीच अंतर किया। आंतरिक रूप से, वेलोसिटी दक्षता को अधिकतम करने के लिए उच्च स्तर की स्वायत्तता की अनुमति देती है। हालाँकि, बाहरी तौर पर वर्कफ़्लो अधिक संरचित रहता है, जिसमें जोखिम को कम करने के लिए स्पष्ट रूप से परिभाषित मानवीय हैंडऑफ़ होते हैं।

नंदवाना ने कहा कि कंपनी क्रमिक रोलआउट रणनीति का पालन करती है। एआई आउटपुट की लगातार निगरानी की जाती है और केवल तभी तैनात किया जाता है जब वे पूर्वनिर्धारित सटीकता सीमा को पूरा करते हैं। मॉडलों को नियमित रूप से पुनः प्रशिक्षित किया जाता है, और आवश्यकता पड़ने पर सुधार तुरंत सूचित किए जाते हैं।

मिश्रा ने मजबूत मूल्यांकन ढांचे के महत्व पर जोर दिया। उन्होंने कहा कि जो स्टार्टअप एजेंट के प्रदर्शन के परीक्षण और सुधार में शुरुआती निवेश करते हैं, वे मानव-सहायता वाले सिस्टम से पूरी तरह से स्वायत्त सिस्टम में जाने के लिए बेहतर स्थिति में हैं।

सत्यवदा ने ऐसी प्रणालियाँ डिज़ाइन करने की अनुशंसा की जो पूर्णता मानने के बजाय विफलता की आशा करती हों। उन्होंने कठोर नियमों को, जिनका उल्लंघन नहीं किया जा सकता, लचीले नियमों से, जो अनुकूलन की अनुमति देते हैं, अलग करने की सलाह दी। मल्टी-एजेंट सेटअप, जहां एजेंट एक-दूसरे के आउटपुट को मान्य करते हैं, विश्वसनीयता में सुधार के व्यावहारिक तरीके के रूप में भी उभर रहे हैं।

राजगोपाल ने पहले दिन से ही शासन की आवश्यकता पर बल दिया। उत्पादन के लिए तैयार एआई वातावरण के लिए ऑडिटेबिलिटी, सिमेंटिक संदर्भ परतें और समन्वित मल्टी-एजेंट सिस्टम आवश्यक हैं।

स्नोफ्लेक के एजेंटिक एआई ब्लूप्रिंट के अंदर

इस कार्यक्रम में एक लाइव डेमो भी दिखाया गया भरत सुरेशसीनियर पार्टनर सॉल्यूशंस इंजीनियर, स्नोफ्लेक, शीर्षक ब्लूप्रिंट: एजेंटिक वर्कफ़्लोज़ के साथ डेटा से एक्शन तक।

सुरेश ने बताया कि कैसे स्नोफ्लेक, AWS के साथ साझेदारी में, स्टार्टअप्स को स्थिर डेटा सिस्टम से वास्तविक समय, AI-संचालित निर्णय लेने में मदद कर रहा है। एक दशक से अधिक के सहयोग, 50+ एकीकरण और AWS पर काम करने वाले अधिकांश ग्राहकों के साथ, साझेदारी का उद्देश्य व्यवसायों के एआई सिस्टम के निर्माण, पैमाने और मुद्रीकरण को सरल बनाना है।

उन्होंने डेटा वेयरहाउस से पूर्ण एआई और डेटा क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म में स्नोफ्लेक के विकास पर प्रकाश डाला जो संपूर्ण जीवनचक्र का समर्थन करता है: डेटा अंतर्ग्रहण, इंजीनियरिंग, एनालिटिक्स, मशीन लर्निंग और जेनएआई।

उन्होंने बताया कि एक प्रमुख बदलाव, मॉडल को सीधे डेटा में लाने की क्षमता है, जिससे स्टार्टअप को जटिल एकीकरण के बिना, प्लेटफ़ॉर्म के भीतर अग्रणी एलएलएम के साथ काम करने की अनुमति मिलती है। यह केवल स्थिर डैशबोर्ड के बजाय संवादात्मक, वास्तविक समय डेटा अन्वेषण को सक्षम बनाता है।

सुरेश ने स्नोफ्लेक के पूरी तरह से प्रबंधित, पे-एज़-यू-गो इंफ्रास्ट्रक्चर मॉडल पर भी प्रकाश डाला, जो सर्वर या क्लस्टर प्रबंधन की आवश्यकता को समाप्त करता है। कॉर्टेक्स एआई और कॉर्टेक्स कोड जैसी सुविधाएं कम-कोड, स्पेक-संचालित विकास को सक्षम करती हैं, स्टार्टअप को सरल संकेतों के माध्यम से पाइपलाइन, एप्लिकेशन और एजेंटिक वर्कफ़्लो बनाने में सक्षम बनाती हैं और विकास की समयसीमा को काफी कम करती हैं।

डेमो में स्नोफ्लेक इंटेलिजेंस भी प्रदर्शित किया गया, एक इंटरफ़ेस जो उपयोगकर्ताओं को संरचित और असंरचित डेटा को संवादात्मक रूप से क्वेरी करने देता है, और मैन्युअल प्रयास के बिना, AWS डेटा स्रोतों सहित सिस्टम में अंतर्दृष्टि को संयोजित करता है।

अंतर्निहित शासन, सुरक्षा और एक बड़े बाज़ार पारिस्थितिकी तंत्र के साथ, स्नोफ्लेक खुद को उन स्टार्टअप्स के लिए एक एकीकृत मंच के रूप में स्थापित कर रहा है जो डेटा को बड़े पैमाने पर कार्रवाई योग्य, निर्णय-ग्रेड इंटेलिजेंस में बदलते हुए विचार से उत्पादन की ओर तेज़ी से आगे बढ़ना चाहते हैं।

शाम का समापन कॉकटेल और रात्रिभोज पर नेटवर्किंग सत्र के साथ हुआ।