शोध
हम यह सुलझा रहे हैं कि एंटरप्राइज़ AI आगे क्या बनेगा — खुले में, सरल भाषा में, और इतनी ईमानदारी से कि जो हम अभी नहीं जानते, वह भी कह सकें।
प्रमुख कार्यक्रम
रिट्रीवल सवालों के जवाब देता है। लर्निंग क्षमता संचित करती है।
आज का एंटरप्राइज़ AI ज़्यादातर रिट्रीव करता है: आप पूछते हैं, वह खोजता है, जवाब देता है, और भूल जाता है। LAG हमारा दांव है इस पर कि इसके बाद क्या आता है — ऐसे सिस्टम, जहाँ हर संवाद कुछ पीछे छोड़ जाता है। एक सुधार नियम बन जाता है। एक परिणाम वरीयता बन जाता है। एक ग़लती सीमा बन जाती है।
संगठन इंटेलिजेंस को सिर्फ़ इस्तेमाल नहीं करता — उसे संचित करता है। हम LAG को अपने प्लेटफ़ॉर्म की लर्निंग परत में बुन रहे हैं और रास्ते में जो पाते हैं, उसे लिखते जा रहे हैं — उन हिस्सों समेत, जो काम नहीं करते।
यहाँ चक्रवृद्धि ब्याज लागू होता है: लूप जितने महीने चलता है, उतनी सीख आपके प्रतिस्पर्धियों के पास नहीं होती।
सार और पहला शोधपत्र — 2026 में प्रकाशन
घोषणापत्र
“पहली पीढ़ी ने कारोबार को डिजिटल किया। दूसरी ने काम को स्वचालित। अगली पीढ़ी निरंतर सीखेगी।”
इसका विस्तृत रूप — हम क्यों मानते हैं कि सीखता हुआ एंटरप्राइज़ अवश्यंभावी है, वह क्या माँगता है, और हम उसके लिए क्या कर रहे हैं — अभी लिखा जा रहा है, उसी परवाह के साथ, जो हम किसी क्लाइंट के ब्रांड को देते हैं।
जल्द प्रकाशित होगा — सबसे पहले पढ़ने के लिए नीचे सब्सक्राइब करें
हम किन धागों को खींच रहे हैं
किसी कंपनी का — किसी मॉडल का नहीं — बुद्धिमान होना आख़िर क्या मायने रखता है? वह इंटेलिजेंस कहाँ बसती है, और उसकी देखभाल कौन करता है?
प्रोडक्शन सिस्टम में फ़ीडबैक सुधार कैसे बनता है: क्या रखना है, क्या भूलना है, और फ़र्क़ कैसे पहचानना है।
वे आकार, जो असली एंटरप्राइज़ भार के नीचे टिकते हैं — ज्ञान, स्मृति, एजेंट, और उनके बीच की सिलाइयाँ।
वे पैटर्न, जिन्हें हमने एक से ज़्यादा बार बनाया है — लिखकर रखे हुए, ताकि अगली टीम — हमारी हो या आपकी — शून्य से शुरू न करे।
वर्कशॉप के फ़र्श से मिली बिना चमक-दमक की सीखें: इवैल, गार्डरेल, विफलता के तरीक़े, और जो सचमुच टूटा।
निबंध
A response · July 2026
Chamath Palihapitiya says the price of intelligence is collapsing. Our response: what lands at the bottom of the curve is brilliant, amnesiac — and the moat moves to memory.
निबंध पढ़ें →Research · July 2026
The program behind our wager: systems where every action becomes memory, every outcome becomes learning, and March is measurably better than January.
निबंध पढ़ें →Argument · July 2026
Low-code agent builders optimise for the median demo. Your edge lives in the twenty percent they abstract away — which is why the agentic layer has to be built and owned, not configured.
निबंध पढ़ें →Position · July 2026
The cost of building software has collapsed — so the old bargain of generic tools plus an army of managed services is over. Build the thing that fits, own it, and let it stay with you.
निबंध पढ़ें →Thesis · July 2026
Open models have closed the agentic gap. The enterprise that fine-tunes its own weights turns institutional memory into an asset nobody can rent back to it.
निबंध पढ़ें →Stress test · July 2026
Maybe AI is a bubble. Maybe the labs go bust. The enterprise that built — rather than rented — keeps everything: the code keeps running, the weights don't expire, and the bill goes down.
निबंध पढ़ें →Inside view · July 2026
AI broke the maths of the billable hour. What replaces T&M — outcomes, subscriptions, virtual FTEs — why the giants are already pivoting, and the bet we placed ourselves.
निबंध पढ़ें →निबंध अंग्रेज़ी में प्रकाशित होते हैं।
प्रकाशित होते ही बस एक ईमेल। कोई न्यूज़लेटर नहीं, कोई मार्केटिंग-सिलसिला नहीं — हम बनाने में बहुत व्यस्त हैं।