Snowflake Startup Mixer uchrashuvida, 17-iyulda Haydarobad shahrida boʻlib oʻtgan tadbirda startaplar asoschilari, texnologik rahbariyatlar va investorlar jamlandi. Tadbirning asosiy mavzusi maʼlumotlarni qaror qabul qilish va keyingi harakatlarga aylantirish edi. Panel muhokama, mahsulot namoyishlari va networking doirasida startaplar oddiy maʼlumot yigʻish va tahlil qilishdan tashqari, agentlik AI yordamida mustaqil qarorlar qabul qila oladigan aqlli tizimlarni yaratib, cheklanmayotgani muhokama qilindi.
«24 soat ishlaydigan startaplar: hech qachon uxlamaydigan kompaniyalar yaratish» nomli panel sessiyasi YourStorydagi kontent hamkorligi boʻyicha bosh direktor Shivani Mutanna tomonidan boshqarildi. U yerda Pocket FM ning ijodiy direktor-assotsiatsi; Sidʼs Farm asoschisi va Bosh ijrochi direktori Kishor Indukuri; Recykal operatsion direktori va solboshlari Abhishek Deshpande hamda Dallas Venture Capital hamkorining Kiran Kalluri ishtirok etdi.
Muhokama «24 soat ishlash» tushunchasi nimani anglatishi haqidagi savol bilan boshlandi. Muhokama ishtirokchilari uchun bu xodimlar kuniga 24 soat ishlayotgani degani emas, balki jamoalar ishini tugatganidan keyin ham muhim ish jarayonlarini bajarishda davom etadigan tizimlarni yaratishni anglatadi.
Turli mamlakatlardagi auditoriyaga xizmat koʻrsatadigan Pocket FM holatida kontent ishlab chiqarish de facto hech qachon toʻxtamaydi. AI ijodiy jarayonning butun davri davomida ajralmas yordamchi boʻldi, sifatni saqlagan holda ishlab chiqarishni tezlashtirdi. Kompaniya AI dan materiallar yaratish, aktivlarni qayta ishlash va ishlab chiqarishni qoʻllab-quvvatlash uchun foydalanadi, shu bilan birga odamlar sifat va hikoya qilish uchun masʼul boʻlib qoladi.
Xuddi shunday konsepsiya Sidʼs Farmda ham qoʻllaniladi. Kuniga minglab yetkazib berishlar, xom ashyo harakati va mijozlar bilan oʻzaro aloqalar tufayli maʼlumotlar fermalardan va ishlab chiqarish obʼektlaridan logistika tarmoqlariga va isteʼmolchilarga uzluksiz kiritiladi. Indukuri AI kompaniyaga bu maʼlumotlarni juda tez tushunishga yordam berishini, kichik operatsion muammolar jiddiyroq boʻlmasdan oldin reaksiyaga kirishishga imkon berishini tushuntirdi.
Recykalda ish kuni quyosh chiqishidan oldin boshlanadi, chunki chiqindilarni yigʻuvchilar yoʻnalishlarini boshlaydi va yuklar shaharlarda harakatlanayotgan vaqtda kechgacha davom etadi. Har bir bosqich operatsion maʼlumotlarni hosil qiladi, taʼminot zanjiridagi qarorlarni optimallashtirish imkoniyatlarini beradi, bu esa deyarli toʻxtamaydigan jarayon hisoblanadi.
Investor nuqtai nazaridan, Kalluri taʼkidladi, asosiy farq AI vositalaridan foydalanadigan kompaniyalar bilan AI tomonidan qoʻllab-quvvatlanadigan operatsiyalarning asosida qurilgan kompaniyalar oʻrtasidagi farqdir. Agar AI ni olib tashlash ish jarayonlarini sezilarli darajada oʻzgartirmasa, kompaniya AI dan asosan samaradorlikni oshirish uchun foydalanadi. Biroq, agar AI yoʻqligi biznesning oʻzini toʻliq qayta ishlashni talab qilsa, u tashkilot haqiqatan ham AI-natijali deb hisoblanishi mumkin.
AI biznes jarayonlariga chuqurroq integratsiya qilinayotgan sari, startaplar miqyoslashni ham qayta koʻrib chiqmoqda. Recykal uchun AI alohida texnologik tashabbus sifatida emas, balki butun korxona talabi sifatida qaraldi. Deshpande dedi: «Bizda ichki mandat bor. Har martongʻi yangi AI tashabbusi paydo boʻlishi kerak. Biz buni muhokama qilishimiz kerak va uni stajyor dan tortib CXO gacha har kim taklif qilishi mumkin».
U kompaniya har bir biznes funksiyasini xaritalaganini, AI uchun mos keladigan takrorlanuvchi jarayonlarni aniqlaganini va ish jarayonlarini qayta loyihalash uchun koʻp yillik operatsion maʼlumotlardan foydalanganini tushuntirdi. Natijalar sezilarli boʻldi: Recykal shtatni taxminan 80 dan 128 ga oshirish orqali yillik daromadni 400–500 milliarddan 1 400 milliardga oshirdi.
Pocket FM da Sharma rahbarlik AI ni ijodiy mutaxassislarni almashtiruvchi vosita emas, balki qoʻllab-quvvatlovchi vosita sifatida joylashtirganini taʼkidladi. Kompaniya AI yordamida audio, video va tasvir yaratish vositalariga sarmoya kiritdi, shu bilan birga odamlar sifat nazoratini va tomoshabinlar kutgan hissiy tajribani saqlab qolishini taʼminladi. Yuzlab yoki hatto minglab epizodlardan iborat hikoyalar yaratish hali ham inson hukmi talab qiladi, bunda AI ijodkorlikni almashtirmay, ishlab chiqarishni tezlashtiradi.
Sidʼs Farmda AI ni joriy etish saʼy-harakatlari isteʼmolchiga yoʻnaltirilgan operatsiyalarga qaratilgan. Indukuri dedi: «Biz faol ravishda AI dan foydalanadigan yoki doim kuzatib turadigan soha – bu isteʼmolchi tomoni». Sut sanoati har kuni ulkan hajmdagi operatsion maʼlumotlarni hosil qiladi. AI tobora koʻproq talabni bashorat qilishga, yoʻqotishlarni kamaytirishga, ishlab chiqarishni rejalashtirishni optimallashtirishga va yetkazib berish kanallari boʻyicha zaxiralarni dinamik tartibga solishga yordam beradi.
Kalluri qoʻshimcha qilib, bu misollar AI dan foydalanadigan barqaror kompaniyalar bilan mavjud til modellarini shunchaki oʻrab turadigan korxonalar orasidagi farqni koʻrsatayotganini aytdi. U ogohlantirdi: «Agar bu jarayonlarni ushlab olish qobiliyati boʻlmasa, biz buni qizil bayroqlar sifatida koʻramiz. Va bu kengayishi va butun TAM ga hujum qila oladigan kompaniyalar emas. Ular bitta aniq mijoz bilan va juda maxsus holatda muvaffaqiyatga erishishi mumkin, ammo agar ular bizneslarini kengaytirishlari va butun TAM ga hujum qilishlari kerak boʻlsa, bunday asoslari boʻlmasa, bu juda qiyinlashadi».
Investorlar uchun uzoq muddatli miqyoslashning kuchliroq koʻrsatkichlari farqlangan maʼlumotlarga ega boʻlish, ishonchli ish jarayonlarini qurish va kompaniyani AI-yoʻnaltirilgan deb brendlashdan koʻra, AI ni barcha mahsulotlar, bozorga chiqish funksiyalari va ichki operatsiyalarga joriy etishdir.
Startaplar ish jarayonlarini avtomatlashtirib borayotgan sari, AI qayerda tugashi va odamlar nazoratni qayerda saqlab qolishi muhimroq boʻlmoqda. Panel ishtirokchilari AI vazifalarni amalga oshirishni sezilarli darajada tezlashtirishi mumkin boʻlsa-da, muhim biznes qarorlari hali ham inson nazoratini talab qilishi kerak, degan fikrda birlashdilar.
Deshpande AI natijalarini shubhasiz qabul qilishdan ehtiyot boʻlishni ogohlantirdi. «Menga AI bu „rozilik beruvchi“ kabi tuyuladi, shuning uchun biz juda aqlli boʻlishimiz kerak. Inson aralashuvi kerak. Siz odamlarni almashtira olmaysiz. Asosan, siz nima xohlayotganingizni aniq tushunishingiz kerak».
Indukuri Sidʼs Farm AI ni xodimlar tanlash, mijozlarni qoʻllab-quvvatlash va operatsion rejalashtirishga integratsiya qilishini bildirdi, ammo AI avvalo oddiy soʻrovlarni qayta ishlashi, keyin esa murakkabroq vaziyatlarni odamlarga topshirishi kerak deb hisoblaydi. Masalan, qoʻllab-quvvatlash xizmati yetkazib berish yoki buyurtma holati haqidagi savollarga avtomatik javob bera oladi, shu bilan birga norozidan mijozlar yoki sifat bilan bogʻliq muammolar inson jamoalariga yoʻnaltirilishi kerak. Xodimlarni almashtirish oʻrniga, AI ularga hukm, empatiya va kontekst talab qiladigan muammolarga eʼtibor qaratish imkonini beradi.
Muhokama shuni ham taʼkidladi,ki, startaplar muvaffaqiyatini aniqlash uchun faqat texnologiyalar yetarli emas. Asoschilarga intizomli tashkilotlar, ishonchli jarayonlar, yuqori sifatli maʼlumotlar va AI qayerda haqiqiy biznes qiymatini yaratishini aniq tushunish kerak. Deshpande AI startaplarning isteʼdodlarga yondashuvini allaqachon oʻzgartirayotganini taʼkidladi: «Men stajyor 10 yillik tajribali odamdan yaxshiroq natija berganini koʻrdim. Yosh avlod tezroq moslashadi».
U shuni qoʻshimcha qildi,ki, asoschilar oʻzlari ham jamoalari yangi vositalarni qabul qilishini kutishdan oldin AI ning faol foydalanuvchilari boʻlishlari kerak. Muvaqqiyat avvalo toʻgʻri biznes muammolarini aniqlashga bogʻliq; faqat shunda AI ahamiyatli natijalar bera oladi, keraksiz murakkablik qoʻshmaydi.
Kech Snowflake tomonidan Axshat Parik, Harish Chintakunta va Navedeja Odja tomonidan taqdim etilgan «Chizish: maʼlumotlardan harakatga agentlik ish jarayonlari yordamida» nomli jonli namoyish bilan yakunlandi. Sessiya startaplar qanday qilib korporativ maʼlumotlarni agentlik AI imkoniyatlari bilan birlashtirib, AI asosidagi ilovalarni yaratish uchun ketadigan vaqtni sezilarli darajada qisqartirishlari mumkinligini namoyish etdi. Maʼlumotlar yuklari uchun ixtisoslashgan AI kodlash agenti boʻlgan Snowflake Cortex Code dan foydalanib, maʼruzachilar dasturchilar qanday qilib tabiiy til soʻrovidan bir necha daqiqada ishlab chiqarishga tayyor ilovaga oʻtishlari mumkinligini koʻrsatdilar.
Fintex sohasida firibgarlikni aniqlash uchun keltirilgan amaliy misol bu jarayonni tasvirlab berdi. Bir soʻrov mijozlar va tranzaktsiyalar haqidagi maʼlumotlarni qabul qiladigan, firibgarlik xavf ballarini hisoblaydigan, monitoring panellarini yaratadigan va AI asosida tekshiruv uchun ish maydonini shakllantiradigan ilovani yaratdi. Monitoring panellari bilan birga, foydalanuvchilar tabiiy tilda firibgarlik tendensiyalari, mijozlar xatti-harakati va tranzaktsiya naqshlari haqida savol berishlari mumkin edi. AI bu soʻrovlarni amaliy xulosalar chiqarishdan oldin bir nechta fikrlash bosqichlariga ajratdi.
Jamoa Snowflake modellari moslashuvchanligini ham yoritdi. Tashkilotlarni bitta asosiy modelga bogʻlash oʻrniga, platforma Claude, Llama, DeepSeek, Mistral va OpenAI kabi bir nechta yetakchi modellarini qoʻllab-quvvatlaydi, bu biznesga har bir vazifa uchun mos keladigan modelni tanlash imkonini beradi, shu bilan birga maʼlumotlarni xavfsiz boshqaruv tizimi doirasida saqlab turadi. Kech boʻyi bitta xabar aniq boʻlib qoldi: AI endi shunchaki startaplarga tezroq ishlashga yordam bermayapti. U tobora korxonalar qanday loyihalashtirilishi va ishlashi tarkibiy qismi boʻlib qolmoqda. Startaplar uni alohida vosita sifatida koʻrmasdan, AI ni mahsulotlarining, ish jarayonlarining va kundalik qaror qabul qilishining asosiga kiritishni boshladilar.