ಸಂಶೋಧನೆ

ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಅಲೆದಾಡುವ ಸಂಶೋಧನೆ.

ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ AI ಮುಂದೇನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದೇವೆ — ಬಹಿರಂಗವಾಗಿ, ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ, ಮತ್ತು ‘ಇನ್ನೂ ಗೊತ್ತಿಲ್ಲ’ ಎಂದು ಹೇಳುವಷ್ಟು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ.

ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ

Learning-Augmented Generation

ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಕಲಿಕೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸಂಚಯಿಸುತ್ತದೆ.

ಇಂದಿನ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ AI ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಹುಡುಕಿ ತರುತ್ತದೆ: ನೀವು ಕೇಳುತ್ತೀರಿ, ಅದು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ, ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ, ಮರೆಯುತ್ತದೆ. ಅದರ ನಂತರ ಏನು ಬರುತ್ತದೆ ಎಂಬ ನಮ್ಮ ಪಣವೇ LAG — ಪ್ರತಿ ಸಂವಾದವೂ ಏನನ್ನಾದರೂ ಬಿಟ್ಟುಹೋಗುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು. ತಿದ್ದುಪಡಿಯೊಂದು ನಿಯಮವಾಗುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶವೊಂದು ಆದ್ಯತೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ತಪ್ಪೊಂದು ಗಡಿಯಾಗುತ್ತದೆ.

ಸಂಸ್ಥೆ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಕೇವಲ ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ — ಸಂಚಯಿಸುತ್ತದೆ. LAG ಅನ್ನು ನಮ್ಮ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನ ಕಲಿಕಾ ಪದರದೊಳಗೆ ಕಟ್ಟುತ್ತಿದ್ದೇವೆ, ಮತ್ತು ದಾರಿಯುದ್ದಕ್ಕೂ ಕಂಡದ್ದನ್ನು ಬರೆದಿಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ — ಕೆಲಸ ಮಾಡದ ಭಾಗಗಳನ್ನೂ ಸೇರಿಸಿ.

ಚಕ್ರಬಡ್ಡಿ ಇಲ್ಲೂ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ: ಲೂಪ್ ಓಡುವ ಪ್ರತಿ ತಿಂಗಳೂ ನಿಮ್ಮ ಸ್ಪರ್ಧಿಗಳ ಬಳಿ ಇಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ.

ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ಮೊದಲ ಪ್ರಬಂಧ — 2026ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟ

ಪ್ರಣಾಳಿಕೆ

“ಮೊದಲ ತಲೆಮಾರು ವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾಡಿತು. ಎರಡನೆಯದು ಕೆಲಸವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿತು. ಮುಂದಿನದು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.

ಕಲಿಯುವ ಸಂಸ್ಥೆ ಏಕೆ ಅನಿವಾರ್ಯ ಎಂದು ನಾವು ನಂಬುತ್ತೇವೆ, ಅದು ಏನನ್ನು ಬೇಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನಾವು ಏನು ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ — ಈ ದೀರ್ಘರೂಪವನ್ನು, ಗ್ರಾಹಕರ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗೆ ನೀಡುವ ಅದೇ ಕಾಳಜಿಯಿಂದ ಈಗ ಬರೆಯುತ್ತಿದ್ದೇವೆ.

ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ಪ್ರಕಟ — ಮೊದಲು ಓದಲು ಕೆಳಗೆ ಚಂದಾದಾರರಾಗಿ

ನಾವು ಎಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಎಳೆಗಳು

ಐದು ಎಳೆಗಳು, ಒಂದೇ ದಿಕ್ಕು.

i.

ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ

ಮಾಡೆಲ್ ಅಲ್ಲ, ಕಂಪನಿಯೊಂದು ಬುದ್ಧಿವಂತವಾಗುವುದು ಎಂದರೇನು? ಆ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಎಲ್ಲಿ ಬದುಕುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಪೋಷಿಸುವವರು ಯಾರು?

ii.

ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಕಲಿಕೆ

ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸುಧಾರಣೆಯಾಗುವ ಬಗೆ: ಏನನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು, ಏನನ್ನು ಮರೆಯಬೇಕು, ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ತಿಳಿಯುವುದು ಹೇಗೆ.

iii.

AI ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್

ನೈಜ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಹೊರೆಯಡಿ ನಿಲ್ಲುವ ಆಕಾರಗಳು — ಜ್ಞಾನ, ಸ್ಮೃತಿ, ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು, ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ನಡುವಿನ ಹೊಲಿಗೆಗಳು.

iv.

ರೆಫರೆನ್ಸ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳು

ನಾವು ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಬಾರಿ ಕಟ್ಟಿದ ಮಾದರಿಗಳು, ಬರೆದಿಟ್ಟದ್ದು — ಮುಂದಿನ ತಂಡ, ನಮ್ಮದೇ ಆಗಲಿ ನಿಮ್ಮದೇ ಆಗಲಿ, ಶೂನ್ಯದಿಂದ ಆರಂಭಿಸದಿರಲಿ ಎಂದು.

v.

ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸಂಶೋಧನೆ

ಕಾರ್ಯಾಗಾರದ ನೆಲದಿಂದ ಬಂದ ಆಡಂಬರವಿಲ್ಲದ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಗಳು: ಇವಾಲ್‌ಗಳು, ಗಾರ್ಡ್‌ರೇಲ್‌ಗಳು, ವೈಫಲ್ಯದ ಬಗೆಗಳು, ಮತ್ತು ನಿಜವಾಗಿ ಮುರಿದದ್ದು ಏನು.

ಪ್ರಬಂಧಗಳು

ಇತ್ತೀಚಿನ ಬರಹ

A response · July 2026

After the descent, the only moat is memory

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.

ಪ್ರಬಂಧ ಓದಿ

Research · July 2026

Learning-Augmented Generation

The program behind our wager: systems where every action becomes memory, every outcome becomes learning, and March is measurably better than January.

ಪ್ರಬಂಧ ಓದಿ

Argument · July 2026

You can't configure a moat

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.

ಪ್ರಬಂಧ ಓದಿ

Position · July 2026

Build the thing that fits

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.

ಪ್ರಬಂಧ ಓದಿ

Thesis · July 2026

Own the weights

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.

ಪ್ರಬಂಧ ಓದಿ

Stress test · July 2026

If the bubble bursts

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.

ಪ್ರಬಂಧ ಓದಿ

Inside view · July 2026

The end of the billable hour

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.

ಪ್ರಬಂಧ ಓದಿ

ಪ್ರಬಂಧಗಳು ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾಗುತ್ತವೆ.

ಶಾಯಿ ಇನ್ನೂ ಒಣಗುವ ಮೊದಲೇ
ಓದಿಬಿಡಿ.

ಪ್ರಕಟಿಸಿದಾಗ ಒಂದೇ ಒಂದು ಇಮೇಲ್. ನ್ಯೂಸ್‌ಲೆಟರ್‌ಗಳಿಲ್ಲ, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸರಣಿಗಳಿಲ್ಲ — ಕಟ್ಟುವುದರಲ್ಲೇ ನಮಗೆ ಪುರುಸೊತ್ತಿಲ್ಲ.