एआई विश्व के सबसे छोटे व्यवसायों के बीच एक नया बाजार खोल रहा है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) विभिन्न क्षेत्रों में व्यवसायों को बदल रही है, और इसका प्रभाव अब बड़े निगमों तक सीमित नहीं रहा; यह अब छोटे व्यवसायों के दैनिक संचालन में प्रवेश कर रहा है। यह परिवर्तन धीरे‑धीरे अधिक स्पष्ट हो रहा है।

अमेरिका, कनाडा, ऑस्ट्रेलिया और यूके के हजारों वयस्कों पर आधारित एक QuickBooks-प्रायोजित सर्वेक्षण ने पाया कि बढ़ती अनौपचारिक उद्यमशीलता अर्थव्यवस्था नई कंपनियों के आरम्भ के तरीके को बदल रही है।

सर्वेक्षण के अनुसार, 33% अमेरिकी वयस्क इस वर्ष एक व्यवसाय या साइड हसल शुरू करने की योजना बना रहे हैं, जो पिछले वर्ष से 94% की वृद्धि है, और 65% आशावादी अमेरिकी व्यवसायी कहते हैं कि वे अपने उद्यम को शुरू करने के लिए AI पर निर्भर रहने की संभावना रखते हैं। ये महत्वाकांक्षी संस्थापक AI का उपयोग बाजार अनुसंधान (29%), वेबसाइट या उत्पाद सूची बनाने (19%), और ब्रांडिंग संपत्तियों का विकास (14%) करने की योजना बना रहे हैं।

वही शोध यह दर्शाता है कि इन आकांक्षाओं के पीछे धन सीमित है, अमेरिकी अनुमान लगाते हैं कि व्यवसाय शुरू करने के लिए उन्हें दसियों हजार डॉलर की आवश्यकता होगी। फिर भी लागत बाधाओं ने उन लोगों के अपनाने की गति को नहीं रोका जो पहले से ही व्यवसाय चला रहे हैं। सैन फ्रांसिस्को के फेडरल रिज़र्व बैंक का नया शोध पाया कि लगभग 46% छोटे‑व्यवसाय उत्तरदाताओं ने पहले ही AI का उपयोग किया है, जबकि अतिरिक्त 15% ने अगले 12 महीनों में इसका उपयोग शुरू करने की योजना बनाई है।

हालाँकि, 2025 के छोटे व्यवसाय क्रेडिट सर्वेक्षण में एक‑तीहाई कंपनियों ने AI का उपयोग करने की कोई योजना नहीं बनाई है, जिसमें 30% ने कहा कि वे बस नहीं चाहते। और AI उपयोग करने वालों में से केवल 7% ने इसे अपने व्यापार प्रक्रियाओं में पूरी तरह एकीकृत किया है, जबकि आधे ने कहा कि वे प्रयोग कर रहे हैं और अतिरिक्त 44% ने आंशिक रूप से एकीकृत किया है।

इसी समय, SoFi की रिपोर्ट बताती है कि लगभग तीन‑चौथाई छोटे व्यवसाय मालिक अब कम से कम एक AI टूल का उपयोग कर रहे हैं, और LinkedIn की 2026 शोध AI को एक रणनीतिक संपत्ति के रूप में वर्णित करती है।

“AI ने 2026 में लचीला रहने और बढ़ने का लक्ष्य रखने वाले छोटे व्यवसायों के लिए एक टूल से रणनीतिक संपत्ति में परिवर्तन किया है। AI को अपनाकर, व्यवसाय संचालन को सरल बना सकते हैं, लागत कम कर सकते हैं, और निर्णय‑लेने की गति बढ़ा सकते हैं, जिससे नवाचार और संबंध निर्माण के लिए स्थान बनता है।”

– शरत राघवन, एक अर्थशास्त्री और LinkedIn में अनुसंधान निदेशक

इन सभी डेटा से स्पष्ट है कि AI अब केवल बड़े कंपनियों की कहानी नहीं रह गई; यह व्यापक व्यावसायिक अर्थव्यवस्था में भी प्रकट हो रहा है। लेकिन सवाल अभी भी बना है: क्या AI वास्तव में सबसे छोटे व्यवसायों और बड़े प्रतिस्पर्धियों के बीच संसाधन अंतर को घटा सकता है, या यह एक नया तकनीकी विभाजन पैदा करेगा?

यह प्रश्न विशेष रूप से अनौपचारिक अर्थव्यवस्था में महत्वपूर्ण है, जो अनरजिस्टर्ड, अनियमित और अधिकांशतः सूक्ष्म आकार के व्यवसायों से युक्त है। एक नया शैक्षणिक अध्ययन इसी पर प्रकाश डालता है: इन व्यवसायों में कौन जीतता है और कौन पीछे रह जाता है।

AI बाधा को कम करता है, लेकिन सभी बाधाओं को नहीं

आज, कृत्रिम बुद्धिमत्ता हर जगह है, और ऐसा लगता है कि यह एक रात में ही आया है। जबकि 2022 के अंत में ChatGPT के लॉन्च ने AI को मुख्यधारा में लाया, AI का इतिहास इससे बहुत पहले का है। इस तकनीक की नींव शुरुआती 1900 के दशक में रखी गई थी।

1950 में, गणितज्ञ एलन ट्यूरिंग ने “Computer Machinery and Intelligence” प्रकाशित किया, जिसमें ट्यूरिंग टेस्ट पेश किया गया, जिसका उपयोग विशेषज्ञ कंप्यूटर बुद्धिमत्ता को मापने के लिए करते हैं। इसी बीच, “artificial intelligence” शब्द जॉन मैकार्थी ने गढ़ा, जिन्होंने AI अनुसंधान के लिए पहला प्रोग्रामिंग भाषा (LISP) भी बनाई।

तेज़ विकास और संघर्ष दोनों के एक दौर के बाद 1980-1987 की AI बूम आई, जो सरकारी फंडिंग और अनुसंधान breakthroughs द्वारा चिह्नित थी। लेकिन फिर इस तकनीक में रुचि घट गई, हालांकि विकास जारी रहा, और 2000 के पहले दशक में उल्लेखनीय प्रगति हुई, जिसमें मानव भावनाओं का अनुकरण करने वाला रोबोट, बिना मानव हस्तक्षेप के अन्य ग्रहों की सतह पर नेविगेट करने वाले रिमोट‑कंट्रोल्ड वाहन, कंपनियों द्वारा अपने UX एल्गोरिद्म में AI का उपयोग, और Siri का रिलीज़ शामिल है।

यह हमें वर्तमान समय तक ले आता है, जहाँ हम चैटबॉट, वर्चुअल असिस्टेंट, सर्च इंजन और वर्कफ़्लो ऑटोमेशन जैसे सामान्य‑उपयोग AI टूल्स में तेज़ी से वृद्धि देख रहे हैं। इन टूल्स ने उपभोक्ताओं में AI को अत्यधिक लोकप्रिय बना दिया है और अब व्यापार जगत पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल रहे हैं। AI कंप्यूटर सिस्टम और अनुप्रयोगों को सम्मिलित करता है जो मानव बुद्धिमत्ता का अनुकरण करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जिसमें पैटर्न पहचानना, भविष्यवाणी करना, और निर्णय‑समर्थन शामिल है।

व्यापार में, AI लगातार उन डिजिटल उत्पादों में एम्बेड हो रहा है जिन्हें हम नियमित रूप से उपयोग करते हैं, जैसे ग्राहक‑सेवा चैटबॉट, सिफ़ारिश प्रणाली, कंटेंट‑जनरेशन टूल, अनुवाद अनुप्रयोग, विज्ञापन प्लेटफ़ॉर्म, और वित्तीय तकनीकें। इससे उद्यमियों को AI तक पहुँच मिलती है उन टूल्स के माध्यम से जो वे पहले से उपयोग कर रहे हैं, बजाय इसके कि वे स्वयं AI सिस्टम बनाएं।

छोटे व्यवसाय चलाने वाले लोगों के लिए यह महत्वपूर्ण है क्योंकि उनका मुख्य प्रतिबंध समय, पैसा, जानकारी और श्रम की सीमित उपलब्धता है, जो उद्यमशीलता की आकांक्षा को कार्रवाई में बदलने के लिए आवश्यक है, और AI इन प्रतिबंधों को हटाने में मदद करता है।

सालों तक, AI द्वारा प्रदान किए जाने वाले स्वचालन के लाभ केवल बड़े संगठनों द्वारा ही आनंदित किए जा सकते थे, जो डेटा वैज्ञानिकों, क्लाउड अनुबंधों और कस्टम सॉफ़्टवेयर को वहन कर सकते थे। परिणामस्वरूप, छोटे व्यवसाय नई तकनीकों को अपनाने में बड़े संगठनों से पीछे रह गए। लेकिन यह स्मार्टफ़ोन और सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म के साथ बदल गया, जिन्होंने ये क्षमताएँ सीधे उन टूल्स में रख दीं जो लोग पहले से ही रखते हैं। अब AI टूल्स व्यापक रूप से सुलभ हैं, इसलिए उद्यमी को न्यूरल नेटवर्क कैसे काम करता है, समझने की आवश्यकता नहीं; उन्हें केवल यह जानना है कि ऐप कैसे खोलें।

यह AI अपनाने में वृद्धि को प्रेरित कर रहा है। उदाहरण के लिए, JPMorgan की पहली रिपोर्ट जो Small Business in the Age of AI शोध श्रृंखला में है, ने बताया कि नई कंपनियां “शुरुआत में AI अपनाने की अधिक संभावना रखती हैं और तेज़ी से बढ़ती हैं”। छोटे व्यवसाय भी लगातार AI के लिए भुगतान कर रहे हैं, “पहले की तुलना में अधिक विविध सेवाओं का उपयोग कर रहे हैं”।

और भी, यह तकनीक छोटे व्यवसायों के प्रतिस्पर्धा करने के तरीके को बदल सकती है। जनरेटिव AI का उपयोग करके, वे विचार विकसित करने या सामग्री बनाने में लागत और समय घटा सकते हैं, अनुवाद टूल्स के माध्यम से भाषाओं के बीच अधिक आसानी से संवाद कर सकते हैं, ग्राहक प्राथमिकताओं और बाजार आंदोलनों को समझने के लिए AI‑समर्थित विश्लेषण का उपयोग कर सकते हैं, और स्वचालित ग्राहक इंटरैक्शन के माध्यम से अपने कार्य समय से परे अपनी प्रतिक्रियाशीलता को बढ़ा सकते हैं।

Amazon द्वारा कमिश्न्ड एक नया अध्ययन भारत में SMBs पर, जिसमें (AMZN ) विज्ञापन शामिल हैं, ने बताया कि लगभग 87% SMBs कहते हैं कि AI‑संचालित विज्ञापन टूल्स की मदद से उन्होंने उन दर्शकों या चैनलों तक पहुँच प्राप्त की है जो पहले उनकी पहुँच से बाहर थे, जबकि तीन‑चौथाई के लिए AI‑सक्षम विज्ञापन ने सीधे व्यवसाय वृद्धि को बढ़ावा दिया।

AI उद्यमी को प्रतिस्थापित नहीं करता; यह उनकी मौजूदा क्षमता को बढ़ाता है। लेकिन यह सब सकारात्मक नहीं है। Fed के 2025 Small Business Credit Survey के उत्तरदाताओं ने कहा कि तकनीक का उपयोग करने से उत्पादकता (71%), वस्तुओं और सेवाओं की गुणवत्ता में सुधार (39%), और बिक्री में वृद्धि (31%) हुई, लेकिन यह श्रम लागत को नहीं बदला।

AI उपयोग के साथ अन्य चुनौतियां भी आती हैं। लगभग आधे उत्तरदाताओं (46%) के लिए चुनौती सटीकता है, जबकि 43% के लिए यह AI टूल्स को अपने व्यवसाय की जरूरतों के अनुसार अनुकूलित करना था।

व्यवसाय की जरूरतों को पूरा करने वाले टूल्स ढूँढ़ना अगले 12 महीनों में AI अपनाने की योजना रखने वाले लोगों में से आधे से अधिक (54%) के लिए प्रमुख चुनौती रही है। कर्मचारियों को AI पर प्रशिक्षण देने में लगने वाला समय (37%) इन कंपनियों के लिए एक और महत्वपूर्ण चुनौती है।

इसके अलावा, कस्टम, महंगे AI से सस्ते, एम्बेडेड AI की ओर बदलाव ने तकनीक को सुलभ बना दिया है, लेकिन सुलभता का अर्थ यह नहीं कि उससे स्थायी मूल्य निकालने की क्षमता हो।

यह अंतर अनौपचारिक अर्थव्यवस्था में विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो जाता है। नवीनतम अध्ययन इस सटीक परिदृश्य को मानचित्रित करता है, यह तर्क देता है कि AI अनौपचारिक अर्थव्यवस्था में स्थित विश्व भर के लगभग आधे गैर‑कृषि नौकरियों के लिए एक दोधारी उपकरण के रूप में उभर रहा है, जो कई विकासशील देशों में जीडीपी का लगभग एक‑तिहाई उत्पन्न करता है।

अध्ययन का मुख्य दावा है कि AI एक वास्तविक स्तरकर्ता हो सकता है, जो उत्पादकता और बाजार पहुँच को सुधारता है, जबकि उद्यमियों को डिजिटल असमानता, प्लेटफ़ॉर्म निर्भरता, और नई कमजोरियों के सामने लाता है।

AI खेल का मैदान बराबर कर सकता है या विभाजन को गहरा बना सकता है

अध्ययन जिसका शीर्षक ‘Artificial intelligence in the informal economy: game changer for microentrepreneurs?¹‘ एक पारंपरिक बड़े‑पैमाने के अनुभवात्मक परीक्षण नहीं बल्कि दो स्थापित सिद्धांतों को मिलाकर एक फ्रेमवर्क बनाता है, जिसे लेखक तीन वास्तविक माइक्रो‑उद्यमों के माध्यम से दर्शाते हैं।

यह फ्रेमवर्क समझाता है कि अनौपचारिक माइक्रो‑उद्यम कैसे गंभीर संसाधन प्रतिबंधों के बावजूद AI को विकसित और लागू कर सकते हैं। इस फ्रेमवर्क में एकीकृत दो मुख्य दृष्टिकोणों में से एक है ब्रीकोलेज सिद्धांत, जिसे मूलतः यह समझाने के लिए विकसित किया गया था कि संसाधन‑कमी वाले अभिनेता उपलब्ध टूल्स को रचनात्मक रूप से पुनः संयोजित करके काम कैसे पूरा करते हैं, बजाय “सही” संसाधनों की प्रतीक्षा करने के।

डिजिटल टूल्स पर लागू करने पर, लेखक इसे कम उपयोग किए गए या अप्रयुक्त डिजिटल संसाधनों को सक्रिय करने और रचनात्मक रूप से पुनः संयोजित करने के रूप में परिभाषित करते हैं। एक अनौपचारिक उद्यमी के लिए, इसका अर्थ हो सकता है एक पुराना स्मार्टफ़ोन पुनः उपयोग करना, एक मुफ्त विश्लेषण डैशबोर्ड का उपयोग करना, किफायती सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों को मिलाना, सुलभ AI सेवाओं के साथ प्रयोग करना बजाय एक जटिल एंटरप्राइज़ सिस्टम खरीदने के, और एक मैसेजिंग ऐप की अंतर्निहित ऑटोमेशन का उपयोग करके व्यापार मूल्य बनाना, वितरित करना और पकड़ना।

लेखकों का तर्क है कि डिजिटल संसाधन इस प्रकार की सुधारात्मक कार्यवाही के लिए विशेष रूप से उपयुक्त हैं क्योंकि वे पोर्टेबल, बहुमुखी, और लगातार अधिक अंतःक्रियाशील होते जा रहे हैं। फ्रेमवर्क में एकीकृत दूसरा मुख्य दृष्टिकोण है डायनेमिक कैपेबिलिटीज़ सिद्धांत, जो समझाता है कि समान परिस्थितियों में काम करने वाली कुछ कंपनियां अपने समकक्षों से आगे कैसे निकल जाती हैं। अंतर कंपनी की नई अवसरों को महसूस करने, उन्हें पकड़ने, और परिस्थितियों के बदलने पर अपने संसाधनों को पुनः कॉन्फ़िगर करने की क्षमता में निहित है।

AI के संदर्भ में, इसका अर्थ है कि यह उपयोगी जानकारी उत्पन्न कर सकता है, लेकिन केवल जानकारी से प्रतिस्पर्धात्मक लाभ नहीं बनता। यह उद्यमी पर निर्भर है कि वह क्या महत्वपूर्ण है, इसे पहचानें, क्या कार्रवाई करनी है तय करें, और उसके अनुसार व्यवसाय को अनुकूलित करें।

इसीलिए अध्ययन AI क्षमता और उद्यमशील क्षमता को परस्पर बदलने योग्य नहीं, बल्कि पूरक मानता है।

इस संबंध में, AI अवसर की पहचान, निर्णय‑लेना, और अनुकूलन को सुदृढ़ करता है, जबकि उद्यमी की क्षमताएँ यह निर्धारित करती हैं कि ये तकनीकी संभावनाएँ व्यावसायिक परिणामों में परिवर्तित होती हैं या नहीं।

ब्रीकोलेज और डायनेमिक कैपेबिलिटीज़ सिद्धांतों को आधार बनाकर, लेखक AI, डिजिटल ब्रीकोलेज, डायनेमिक कैपेबिलिटीज़, प्रतिस्पर्धात्मकता, और उद्यम वृद्धि के बीच संबंधों से संबंधित नौ नए प्रस्ताव प्रस्तुत करते हैं। ये प्रस्ताव नाइजीरिया के लागोस के तीन वास्तविक माइक्रो‑उद्यमों के साथ चित्रित किए गए हैं।

ये तीन मामलों को 17 छोटे व्यवसायों के व्यापक समूह से चुना गया है, जो स्वास्थ्य‑सेवा, शिक्षा, निर्माण, लॉजिस्टिक्स, कृषि, इंजीनियरिंग, फैशन, और परामर्श क्षेत्रों को कवर करते हैं।

Healthcare Multimedia Services, Market Research Services, और Fashion Tech Innovations को विस्तृत चित्रण के लिए चुना गया है। ये व्यवसाय डिजिटल तकनीकों के सबसे व्यापक उपयोग को दर्शाते हैं, जिसमें स्मार्टफ़ोन, क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म, कम‑लागत सॉफ़्टवेयर, विश्लेषण, ऑगमेंटेड रियलिटी (AR), और अन्य सुलभ तकनीकें शामिल हैं, बजाय महंगे कस्टम AI इन्फ्रास्ट्रक्चर पर निर्भर रहने के।

परिणाम दो‑तरफ़ा गतिशीलता को दर्शाते हैं। सशक्तिकरण पक्ष में, मोबाइल‑मनी प्लेटफ़ॉर्म और AI‑संचालित विश्लेषण जैसे ठोस AI संसाधन अनौपचारिक उद्यमियों को वैकल्पिक डेटा के माध्यम से क्रेडिटयोग्यता का आकलन करने, मांग का पूर्वानुमान लगाने, और अपने भौतिक पड़ोस से बहुत आगे ग्राहकों तक पहुँचने की अनुमति देते हैं। इस प्रकार की बाजार पहुँच को पहले औपचारिक बैंकिंग संबंधों और पूँजी की आवश्यकता होती थी, जो इन उद्यमियों के पास नहीं है।

लागोस के मामलों में यह व्यावहारिक रूप से दिखाया गया है। एक स्वास्थ्य‑सेवा‑केन्द्रित व्यवसाय बुनियादी AR और VR ऐप्स को मौजूदा हार्डवेयर के साथ मिलाकर दूरस्थ प्रशिक्षण और परामर्श प्रदान करता है। एक मार्केट‑रिसर्च ऑपरेशन मुफ्त विश्लेषण टूल्स को मिलाकर उन क्षमताओं की नकल करता है, जो अन्यथा स्वामित्व वाले एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता होती। एक फैशन‑टेक उद्यम AR को वर्चुअल फिटिंग रूम के लिए पुनः उपयोग करता है, जबकि कर्मचारियों को व्यावहारिक प्रयोग‑त्रुटि के माध्यम से प्रशिक्षित करता है, ताकि वे भविष्यसूचक एल्गोरिद्म को प्रबंधित कर सकें, जिनकी उन्हें औपचारिक शिक्षा नहीं मिली।

विपरीत पक्ष में, पत्र यह पाता है कि असंगत, कम‑लागत टूल्स पर निर्भरता अक्सर टुकड़े‑टुकड़े क्षमताओं को उत्पन्न करती है जो एक साथ काम नहीं करतीं, डेटा साइलो बनाती हैं, और यह सीमित करती हैं कि एक व्यवसाय कितनी दूर तक स्केल कर सकता है।

उदाहरण के लिए, फैशन उद्यम का वर्चुअल फिटिंग रूम ग्राहक सहभागिता के लिए अच्छा काम करता है, लेकिन इन्वेंट्री प्रबंधन में सटीक डेटा वापस फीड करने में संघर्ष करता है क्योंकि टूल्स को कभी भी अंतःक्रियाशील बनाने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया था।

अध्ययन ने एक संरचनात्मक जोखिम भी उजागर किया है: बड़े, बेहतर संसाधन‑सम्पन्न फर्म छोटे फर्मों की तुलना में AI से अधिक मूल्य निकालते हैं। इसका अर्थ है कि मौजूदा बाजार प्रभुत्व को बाधित करने के बजाय, तकनीक इसे मजबूत कर सकती है। व्यावहारिक रूप से, इससे ग्रामीण या कम‑शिक्षित वर्गों के उद्यमी अपने शहरी, बेहतर‑जुड़े हुए समकक्षों से और पीछे रह सकते हैं।

अध्ययन का मुख्य तर्क है कि AI दोनों, स्तरकर्ता और वर्गीकरणकर्ता, के रूप में कार्य करता है। निर्णायक कारक तकनीक नहीं, बल्कि यह है कि क्या उद्यमी के पास डिजिटल साक्षरता, बुनियादी ढांचे तक पहुँच, और अनुकूलन ज्ञान है जिससे वह एक मुफ्त टूल को स्थायी क्षमता में बदल सके।

अध्ययन के निहितार्थ सरल यह दावा से अधिक सूक्ष्म हैं कि AI छोटे व्यवसायों की मदद करता है। अध्ययन के अनुसार, कम‑लागत AI पूर्वानुमान, ग्राहक सहभागिता, बाजार पहुँच, और संचालन निर्णय‑लेने को सार्थक रूप से सुधार सकता है।

लेकिन यह सीमाएँ भी बनाता है, जिसका अर्थ है कि सबसे बड़ा निवेश अवसर उन प्रदाताओं के पास हो सकता है जो इन क्षमताओं को सरल, एकीकृत टूल्स में पैकेज कर सकें, जिन्हें उद्यमी पहले से ही उपयोग करते हैं।

“अनौपचारिक माइक्रो‑उद्यमियों के लिए, जो अक्सर संसाधन असमानताओं का सामना करते हैं और सीमित संस्थागत समर्थन के साथ काम करते हैं, AI का संभावित लाभ आशा और जटिलता दोनों का मिश्रण लाता है: विकास और डिजिटल पहुँच में ऐतिहासिक बाधाओं को पार करने की आशा, और दोहरी असुरक्षा, एल्गोरिदमिक नियंत्रण के माध्यम से पुनः‑मध्यस्थता, और संसाधन असमानता में गहराई जैसी तीव्र चुनौतियों के कारण जटिलता,” अध्ययन ने कहा।

नीति निर्माताओं के लिए, इसका अर्थ है लक्षित हस्तक्षेप जैसे सब्सिडी‑प्राप्त डिजिटल‑साक्षरता प्रशिक्षण, तकनीक अपनाने के लिए कर प्रोत्साहन, और माइक्रो‑उद्यमों तथा विश्वविद्यालयों या टेक हब्स के बीच साझेदारी।

इन हस्तक्षेपों को उद्यमियों को टुकड़े‑टुकड़े, सहज ब्रीकोलेज से अधिक एकीकृत, स्केलेबल AI सिस्टम की ओर ले जाना चाहिए, बिना उस लचीलापन को खोए जो अनौपचारिक उद्यम को मूल रूप से लचीला बनाता था। अध्ययन में प्रस्तुत मामलों को उदाहरणात्मक माना गया है, और लेखक अधिक बड़े, दीर्घकालिक, और विभिन्न क्षेत्रों एवं भौगोलिक क्षेत्रों में तुलनात्मक अनुसंधान की मांग करते हैं।

Meta Platforms (NASDAQ: META)

निवेश के दृष्टिकोण से, Meta (पहले Facebook) एक आकर्षक विकल्प है। शोधकर्ता बार‑बार WhatsApp, Facebook, सोशल मीडिया, और डिजिटल मार्केटप्लेस का उल्लेख करते हैं, जिन्हें अनौपचारिक व्यवसाय ग्राहक जानकारी एकत्र करने, संवाद करने, उत्पाद बेचने, और डिजिटल क्षमताएँ बनाने के उपकरण के रूप में उपयोग करते हैं।

1.424 ट्रिलियन डॉलर के मार्केट कैप के साथ, META स्टॉक वर्तमान में $564.29 पर ट्रेड कर रहा है, जो वर्ष‑से‑अब तक 15.3% गिरावट दर्शाता है। इसका EPS (TTM) 28.88 और P/E (TTM) 19.36 है। META 0.38% के डिविडेंड यील्ड का भुगतान करता है।

AI और इमर्सिव तकनीकों द्वारा संचालित, Meta मानव संबंधों का निर्माण कर रहा है। अपने उत्पादों के माध्यम से, कंपनी लोगों को मित्रों और परिवार के साथ जुड़ने और साझा करने में सक्षम बनाती है।

Meta मुख्यतः दो खंडों के माध्यम से संचालित होता है: Family of Apps (FoA), जिसमें WhatsApp, Instagram, Threads, Messenger, और Facebook शामिल हैं, और Reality Labs (RL), जिसमें इसके ऑगमेंटेड, वर्चुअल, और मिश्रित वास्तविकता‑संबंधित हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर शामिल हैं।

कंपनी की हालिया उत्पाद रणनीति दर्शाती है कि वह व्यवसायों के लिए AI को एक ऑपरेटिंग लेयर बनाने पर काम कर रही है। जून में, उसने Meta Business Agent को सभी आकार के व्यवसायों के लिए पेश किया, जिसे पहले ही एक मिलियन से अधिक सक्रिय व्यवसाय उपयोग कर रहे हैं।

AI‑संचालित एजेंट को WhatsApp, Instagram, और Messenger पर विश्वभर में रोल‑आउट किया गया। यह सिस्टम प्रश्नों के उत्तर दे सकता है, उत्पादों की सिफ़ारिश कर सकता है, लीड को योग्य बना सकता है, अपॉइंटमेंट बुक कर सकता है, और बिक्री में सहायता कर सकता है, और कंपनी इसे बाजार अनुसंधान और प्रतिस्पर्धी खुफ़िया जैसे क्षेत्रों में विस्तारित करने की योजना बना रही है। उन माइक्रो‑बिज़नेस के लिए जो समर्पित ग्राहक‑सेवा कर्मचारी नहीं रख सकते, एक AI एजेंट संभावित रूप से उस कार्यभार का कुछ हिस्सा संभाल सकता है।

शुरुआत में मुफ्त, Meta ने इस महीने एजेंट के लिए शुल्क लेना शुरू किया और अब यह प्रति‑टोकन आधार पर $2 प्रति मिलियन टोकन के हिसाब से चार्ज किया जाता है।

हाल ही में, कंपनी के वित्तीय परिणामों की घोषणा करते हुए, संस्थापक और CEO Mark Zuckerberg ने कहा कि “AI हमारे मुख्य व्यवसाय को आज तेज़ कर रहा है, हमारे अगले पीढ़ी के उत्पादों को शक्ति दे रहा है, और पूरी तरह नई एंटरप्राइज़ अवसरों के द्वार खोल रहा है।”

Q2 2026 के लिए, कंपनी ने $60.80 बिलियन की आय की रिपोर्ट की, जो YoY में 28% बढ़ी, हालांकि कुल लागत और खर्च तेज़ी से बढ़े, 55% बढ़कर $42.03 बिलियन हो गए, जिसमें $2.40 बिलियन कानूनी प्रक्रियाओं में और $1.18 बिलियन सेवरेंस खर्च शामिल हैं। इस अवधि के लिए कैपेक्स $31.08 बिलियन था।

कंपनी ने औसतन 3.60 बिलियन परिवार दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं (DAP) की भी रिपोर्ट की, जबकि प्रति विज्ञापन औसत कीमत YoY में 12% बढ़ी। आय कॉल के दौरान, Zuckerberg ने कहा कि 3.6 बिलियन लोग हर दिन कम से कम एक ऐप का उपयोग करते हैं, जिसमें Threads ने 500 मिलियन मासिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं को पहुंचा, Instagram ने 2 बिलियन दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं को छुआ, Facebook ने 2 बिलियन से अधिक दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं को, और WhatsApp ने प्रति सेकंड 30 मिलियन संदेश भेजने की चोटी पर पहुंचा।

इस अवधि में, Meta का ऑपरेटिंग कैश फ्लो $31.86 बिलियन और फ्री कैश फ्लो $784 मिलियन था। जून के अंत में नकद, नकद समकक्ष, और बाजार‑योग्य प्रतिभूतियों की राशि $90.26 बिलियन थी। इस बीच, कंपनी ने डिविडेंड और डिविडेंड‑समकक्ष भुगतान पर $1.35 बिलियन खर्च किए।

Q3 2026 के लिए, कंपनी $61‑64 बिलियन की आय और $165‑169 बिलियन के कुल खर्च की अपेक्षा करती है। आय कॉल पर, Zuckerberg ने कहा कि कंपनी “अब उस बिंदु पर है जहाँ हमारे AI में निवेश हमारे मुख्य व्यवसाय के हर प्रमुख भाग को तेज़ कर रहे हैं। वे हमारे ऐप्स का उपयोग करने वाले लोगों के अनुभव को सुधार रहे हैं, विज्ञापनदाताओं के लिए बेहतर प्रदर्शन ला रहे हैं, और हमारी टीमों को नए अनुभव बनाने और तेज़ी से लॉन्च करने में मदद कर रहे हैं।”

Meta व्यक्तिगत एजेंट भी विकसित कर रहा है जो उसके अगले उत्पाद और राजस्व रेखाओं की नींव बनेंगे, जिसमें Zuckerberg ने सुपरइंटेलिजेंस बनाने की बात की है, जिसका फोकस “इसे व्यापक रूप से वितरित करना और हर किसी को इसे उनके लिए महत्वपूर्ण चीज़ों की ओर निर्देशित करने की क्षमता देना” है।

निष्कर्ष

AI हमारे जीवन के हर क्षेत्र में प्रवेश कर चुका है, और जैसे-जैसे तकनीक सस्ती और सुलभ होती जा रही है, यह उन व्यवसायों को सक्षम बनाता है जो पहले इसे वहन नहीं कर सकते थे, एंटरप्राइज़‑स्तर की क्षमताओं का लाभ उठाने के लिए। परिणामस्वरूप, छोटे और अनौपचारिक व्यवसाय इस उभरते अवसर के सबसे बड़े और सबसे तेज़ी से बढ़ते उपयोगकर्ता आधार में से एक बन रहे हैं।

हालाँकि, सफलता इस बात पर कम निर्भर करती है कि AI उपलब्ध है या नहीं, और अधिक इस बात पर कि ये छोटे व्यवसाय डिजिटल ब्रीकोलेज को स्थायी, अवसर‑सेंसिंग‑और‑सेज़िंग क्षमता में बदल सकते हैं या नहीं। समग्र रूप से, अनौपचारिक अर्थव्यवस्था में AI का भविष्य तकनीक की परिष्कार के साथ-साथ समावेशन और क्षमता‑निर्माण द्वारा निर्धारित होगा।

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संदर्भ

1. Kolade, O., Egbetokun, A., Owoseni, A. & Woldesenbet Beta, K. Artificial intelligence in the informal economy: game changer for microentrepreneurs? International Journal of Entrepreneurial Behavior & Research (2026). https://doi.org/10.1108/IJEBR-12-2024-1457