एआई परियोजनाओं के निराश करने का सबसे आम कारण मॉडल नहीं होता। कारण यह होता है कि संगठन में कोई नहीं जानता कि एक सक्षम मॉडल को काम करने वाली प्रक्रिया में कैसे बदला जाए। 2 अक्टूबर को Anthropic ने इस समस्या की क़ीमत तय कर दी: ठीक यही काम करने वाले 10,000 लोगों को प्रशिक्षित करने के लिए US$100 मिलियन।
क्या हुआ
Anthropic की घोषणा के अनुसार, नई Claude Frontier Academy का लक्ष्य 2027 के अंत तक 10,000 "Frontier Deployed Engineers" को प्रशिक्षित करना है, जिसके पीछे US$100 मिलियन की प्रतिबद्धता है। पहला कार्यक्रम एक रेज़िडेंसी है जो Anthropic के शब्दों में "विशेषज्ञता निर्माण के चिकित्सा मॉडल का अनुसरण करती है"। संगठन मज़बूत इंजीनियरों को नामित करते हैं, और हर इंजीनियर एक नामित Claude परियोजना के साथ आता है। वे पहले एक सिम्युलेटेड एंटरप्राइज़ परिनियोजन और अंकित व्यावहारिक परीक्षा वाले कई दिनों के प्रत्यक्ष कार्यक्रम में भाग लेते हैं, फिर Anthropic इंजीनियरों की सहायता से 12 सप्ताह तक अपने संगठन में एक वास्तविक उपयोग-मामले का नेतृत्व करते हैं, जिसके बाद अंतिम मूल्यांकन होता है।
कोहोर्ट सैन फ़्रांसिस्को, न्यूयॉर्क और लंदन में चल रहे हैं। पहले कोहोर्ट में नामित कंपनियों में Accenture, Bain, Capgemini, Commonwealth Bank of Australia, Deloitte, McKinsey, Morgan Stanley और Novo Nordisk शामिल हैं। Anthropic का कहना है कि अकादमी उसके साझेदार नेटवर्क पर आधारित है, जहाँ 46,000 फ़र्मों के पेशेवरों ने 1,75,000 से अधिक प्रमाणपत्र हासिल किए हैं।
घोषणा में उद्धृत Accenture के एक प्रमुख का कहना है कि रेज़िडेंसी "अलग-थलग तकनीकी कौशल का नहीं, बल्कि एक सिम्युलेटेड एंटरप्राइज़ परिनियोजन पर परखे गए विवेक" का आकलन करती है।
यह क्यों मायने रखता है
पहले प्रतिभागियों की सूची पढ़ें: कंसल्टेंसी, बैंक, एक फ़ार्मास्युटिकल कंपनी। यही वे संगठन हैं जो दूसरी कंपनियों के भीतर, मार्केटिंग विभागों सहित, एआई परिनियोजित करेंगे। मॉडल नया नहीं है; फ़ील्ड इंजीनियर और सॉल्यूशन आर्किटेक्ट हर एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर श्रेणी में होते हैं। नया है इसका पैमाना और वास्तविक परिनियोजन में विवेक पर ज़ोर।
मार्केटिंग में भी यही खाई है, और उस पर काम करने वाले लोग कम हैं। कई टीमों के पास अब बेहतरीन मॉडल और टूल्स तक पहुँच है। बहुत कम के पास कोई ऐसा व्यक्ति है जिसका काम किसी उलझी मार्केटिंग प्रक्रिया — जैसे प्रतिस्पर्धी निगरानी, क्रिएटिव परीक्षण या रिपोर्टिंग — को लेकर उसे मापन, सुरक्षा उपायों और अपनाने की व्यवस्था के साथ एआई के इर्द-गिर्द फिर से डिज़ाइन करना हो।
कोहोर्ट के स्थान भी ध्यान देने योग्य हैं। कोई भी एशिया में नहीं है। हमारे क्षेत्र के लिए यह या तो स्थानीय रूप से भरने लायक एक खाई है, या इस बात का संकेत कि प्रमाणित परिनियोजन प्रतिभा की पहली लहर कहीं और केंद्रित होगी।
मेरा शोध क्या कहता है
मेरे विचार में, अनुप्रयुक्त एआई में सबसे कठिन कदम एक काम करने वाले मॉडल और एक काम करने वाली प्रक्रिया के बीच का होता है। हमारा शोध इसे दर्शाता है। MindFuse (ACM Multimedia 2025) और ACM Multimedia 2025 में SOMIN इंडस्ट्री डेमॉन्स्ट्रेशन में योगदान केवल मॉडल नहीं, बल्कि यह भी है कि वे मार्केटर के रणनीतिक काम में कैसे फ़िट होते हैं: प्रदर्शन पूर्वानुमान के साथ एक एलएलएम जो व्याख्या और अनुशंसा करता है।
मैंने Forbes में मार्केटिंग और एआई प्रणालियों के बीच की खाई पाटने और चैटबॉट से आगे व्यवसाय में एलएलएम के उपयोग के बारे में लिखा है। लगातार उभरने वाला विषय यह है कि मूल्य तब सामने आता है जब कोई दोनों पक्षों को समझता हो: मॉडल भरोसेमंद ढंग से क्या कर सकता है, और व्यवसाय को वास्तव में क्या चाहिए। मार्केटिंग में ऐसा व्यक्ति दुर्लभ है।
मैं अन्य संस्थानों के साथ NUS और INSEAD में पढ़ाता भी हूँ, और मेडिकल रेज़िडेंसी वाली परिकल्पना मुझे जँचती है। परिनियोजन स्लाइड्स से नहीं सीखा जाता। यह किसी वास्तविक मामले की ज़िम्मेदारी लेकर, निगरानी में, और विवेक पर आकलन के ज़रिए सीखा जाता है।
मार्केटिंग टीमें अभी यह भूमिका कैसे बना सकती हैं
- एक ज़िम्मेदार व्यक्ति तय करें। एआई क्षमता को मार्केटिंग प्रक्रिया में बदलने की स्पष्ट ज़िम्मेदारी एक व्यक्ति को दें, और इसके लिए समय भी।
- वास्तविक मामले पर सीखें। एक चालू वर्कफ़्लो चुनें, जैसे साप्ताहिक प्रतिस्पर्धी रिपोर्टिंग, और उसे शुरू से अंत तक फिर से डिज़ाइन करें, एक बेसलाइन और लक्ष्य के साथ।
- मार्केटिंग और इंजीनियरिंग को साथ लाएँ। सबसे अच्छे परिनियोजन तब होते हैं जब निर्णय को समझने वाला एक मार्केटर और प्रणाली को समझने वाला एक तकनीकी विशेषज्ञ साथ मिलकर काम करते हैं।
- टूल चलाने की दक्षता नहीं, विवेक का आकलन करें। क्या वह व्यक्ति समझा सकता है कि एआई पर कब भरोसा नहीं करना चाहिए और तब क्या होता है?
- जो काम करता है उसे साझा करें। हर परिनियोजन को एक छोटे केस के रूप में लिखें: समस्या, डिज़ाइन, परिणाम, विफलता के तरीक़े।
प्रशिक्षण के लिए सौ मिलियन डॉलर एक बड़ी राशि है। लेकिन यह उस नुकसान की तुलना में छोटी है जो संगठन उन एआई परियोजनाओं पर उठाते हैं जो कभी रोज़मर्रा के काम तक नहीं पहुँचतीं। मार्केटिंग को इंतज़ार नहीं करना चाहिए कि कोई और उसके परिनियोजकों को प्रशिक्षित करे।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
Claude Frontier Academy क्या है?
यह 2 अक्टूबर 2026 को Anthropic द्वारा शुरू किया गया एक प्रशिक्षण कार्यक्रम है, जिसके पीछे US$100 मिलियन की प्रतिबद्धता है, और जिसका लक्ष्य एक प्रत्यक्ष कार्यक्रम और उसके बाद एक वास्तविक परियोजना पर 12 सप्ताह की रेज़िडेंसी के ज़रिए 2027 के अंत तक 10,000 Frontier Deployed Engineers को प्रशिक्षित करना है।
Claude Frontier Academy के पहले कोहोर्ट में कौन-सी कंपनियाँ हैं?
Anthropic अन्य कंपनियों के साथ Accenture, Bain, Capgemini, Commonwealth Bank of Australia, Deloitte, McKinsey, Morgan Stanley और Novo Nordisk के नाम लेता है, और कोहोर्ट सैन फ़्रांसिस्को, न्यूयॉर्क और लंदन में हैं।
मार्केटिंग को एआई परिनियोजन विशेषज्ञों की ज़रूरत क्यों है?
क्योंकि मॉडलों तक पहुँच अब बाधा नहीं है। मूल्य वास्तविक मार्केटिंग वर्कफ़्लो को मापन और सुरक्षा उपायों के साथ एआई के इर्द-गिर्द फिर से डिज़ाइन करने से आता है, जिसके लिए ऐसे लोगों की ज़रूरत है जो तकनीक और मार्केटिंग निर्णय दोनों को समझते हों।
स्रोत
- Anthropic invests $100 million to train 10,000 engineers and tackle the enterprise AI talent gap — Anthropic, 2 October 2026