बेंगलुरु की स्टार्टअप Pronto अपनी 'Verified' सर्विस का तेजी से विस्तार कर रही है। यह सर्विस कर्मचारियों द्वारा पहने जाने वाले कैमरों से AI ट्रेनिंग डेटा जुटाती है। कंपनी इसे अगस्त तक **1,300** डिवाइसेस तक पहुंचाने की योजना बना रही है। हालांकि, यह मॉडल प्राइवेसी और स्केलेबिलिटी को लेकर सवालों के घेरे में है।
AI डेटा सर्विस का बड़ा विस्तार
बेंगलुरु की होम सर्विस स्टार्टअप Pronto अपनी 'Verified' सर्विस को आक्रामक रूप से बढ़ा रही है। यह सर्विस रोबोटिक्स के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को ट्रेन करने के लिए कर्मचारियों द्वारा पहने जाने वाले कैमरों से घर के अंदरूनी हिस्सों की वीडियो फुटेज कैप्चर करती है। कंपनी ने बताया है कि मांग में तेजी आई है, पिछले दो हफ्तों में सर्विस के दैनिक ऑर्डर 15 से बढ़कर लगभग 700 हो गए हैं। इस मांग को पूरा करने के लिए, Pronto अगस्त तक बेंगलुरु और राष्ट्रीय राजधानी क्षेत्र (NCR) में अपने हेड-माउंटेड रिकॉर्डिंग डिवाइसेस की संख्या 130 से बढ़ाकर 1,300 करने की योजना बना रही है।
फिजिकल AI डेटा की ओर बिज़नेस का रुख
Pronto खुद को फिजिकल AI ट्रेनिंग डेटा प्रदाता के रूप में स्थापित कर रही है। यह एक विशेष क्षेत्र है जहाँ कंपनियाँ रोबोट्स को जटिल वातावरण में नेविगेट करना सिखाने के लिए वास्तविक दुनिया के मूवमेंट पैटर्न एकत्र करती हैं। कंपनी की फाउंडर अंजलि सरदाना का अनुमान है कि अगले पांच वर्षों में यह डेटा-केंद्रित व्यवसाय उनके कुल राजस्व का 90% तक उत्पन्न कर सकता है। जहाँ कई प्रतिस्पर्धी डेटा प्रोसेसिंग को आउटसोर्स करते हैं, वहीं Pronto संग्रह, एनोटेशन और बिक्री की पूरी प्रक्रिया को आंतरिक रूप से प्रबंधित करने का इरादा रखती है। कंपनी वर्तमान में 20% और 70% के बीच ग्रॉस मार्जिन के साथ काम कर रही है, और उनका लक्ष्य 50% से 60% की स्थिर रेंज हासिल करना है क्योंकि उनकी आंतरिक प्रोसेसिंग सिस्टम अधिक कुशल हो जाएंगे।
ऑपरेशनल और प्राइवेसी की चुनौतियाँ
यह रणनीति निजी घरों के अंदर रिकॉर्डिंग की संवेदनशील प्रकृति के कारण काफी ध्यान आकर्षित कर चुकी है। Pronto का कहना है कि यह प्रोग्राम पूरी तरह से 'ऑप्ट-इन' है और इसमें गुमनाम वीडियो का उपयोग किया जाता है। हालांकि, उद्योग के पर्यवेक्षकों ने ऐसे मॉडलों की दीर्घकालिक व्यवहार्यता पर सवाल उठाए हैं। Uniqus Consultech के विशेषज्ञ भारत चड्ढा ने बताया है कि घरेलू सेटिंग्स में डेटा एकत्र करने में नियंत्रित औद्योगिक वातावरण की तुलना में अधिक स्केलेबिलिटी और प्राइवेसी की बाधाएँ हैं। इसके अलावा, अर्बन कंपनी (Urban Company) और स्नबिट (Snabbit) सहित प्रतिस्पर्धियों ने सार्वजनिक रूप से ऐसी रिकॉर्डिंग नीतियों से दूरी बना ली है, और वे समान डेटा-गैदरिंग उपाय लागू नहीं कर रहे हैं।
निवेशकों के लिए ध्यान देने योग्य बातें
इस बिज़नेस पिवट की वित्तीय सफलता Pronto की उच्च परिचालन लागतों को प्रबंधित करने की क्षमता पर निर्भर करेगी। कंपनी वर्तमान में आने वाले डेटा को संभालने के लिए क्लाउड कंप्यूटिंग और GPU प्रोसेसिंग पावर पर भारी खर्च कर रही है, जो लाभ मार्जिन पर दबाव डालता है। इसके अलावा, कंपनी अपने वर्कफ़्लो को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए मशीन लर्निंग और डेटा साइंस पेशेवरों की सक्रिय रूप से भर्ती कर रही है। निवेशकों और हितधारकों को कंपनी द्वारा अपने पूंजी-गहन प्रौद्योगिकी निवेशों को अपने चुने हुए बिज़नेस मॉडल में निहित नैतिक और प्राइवेसी-संबंधित चुनौतियों के साथ कैसे संतुलित किया जाता है, इस पर नज़र रखनी चाहिए। भविष्य की प्रगति कंपनी की मांग बनाए रखने की क्षमता के साथ-साथ घरेलू स्थानों में डेटा प्राइवेसी के संबंध में संभावित नियामक जांच को नेविगेट करने पर निर्भर करेगी।