Digicode के प्रेसिडेंट और ग्लोबल CEO, Max Maslii, 2000 के दशक की शुरुआत से एप्लाइड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में काम कर रहे हैं। SiGMA न्यूज़ के साथ एक खास इंटरव्यू में, उन्होंने बताया कि AI क्रांति दशकों के डेवलपमेंट का लॉजिकल नतीजा क्यों है, और इसका उन iGaming ऑपरेटरों के लिए क्या मतलब है जिन्होंने अभी तक अपने AI मॉडल नहीं बनाए हैं।
विस्फोट नहीं, बल्कि जमा होना
जब लोग 2022–2024 के AI “विस्फोट” के बारे में बात करते हैं, तो ऐसा लगता है कि यह टेक्नोलॉजी कहीं से भी आ गई। Maslii इसे एक भ्रम मानते हैं।
वह याद करते हैं, “हम 2001 से ही सैटेलाइट इमेजरी को टोपोग्राफिक मैप में बदलने के लिए इमेज रिकग्निशन प्रोजेक्ट पर काम कर रहे थे। ये बहुत पावरफुल टेक्नोलॉजी थीं जिनसे शानदार नतीजे मिले।”
उस ज़माने के सिस्टम सड़कों को इलाके से अलग कर सकते थे, और आउटपुट तुरंत इंडस्ट्रियल सॉल्यूशन में इस्तेमाल किए जाते थे। AI लंबे समय से मुश्किल समस्याओं को हल कर रहा है, बस उन खास B2B सिनेरियो में जो आम लोगों की नज़रों से ओझल रहे।
Maslii कंप्यूटिंग लागत में भारी कमी को मौजूदा लहर का मुख्य कारण मानते हैं। जहां 2000 के दशक की शुरुआत में हर प्रोसेसर साइकिल का ध्यान से हिसाब रखना पड़ता था, वहीं आज तस्वीर उलटी है: “कोई भी एक्स्ट्रा 60 प्रोसेसर या 500 गीगाबाइट मेमोरी के बारे में दो बार नहीं सोचता। आप ऐसा कोड बना सकते हैं जो एक अनुभवी इंजीनियर के लिखे कोड से सैकड़ों गुना कम एफिशिएंट हो, और फिर भी वह चलेगा।”
“असली क्रांति आइडिया में नहीं है। यह सस्ते हार्डवेयर, बड़े डेटा और मैच्योर एल्गोरिदम के कॉम्बिनेशन में है।”
लेबर मार्केट: जूनियर रोल पर दबाव
AI का असर इंजीनियरिंग से कहीं ज़्यादा है। Maslii लेबर मार्केट में एक स्ट्रक्चरल बदलाव के बारे में बताते हैं, जिसमें रूटीन काम करने वाले जूनियर स्पेशलिस्ट की मांग तेज़ी से गिर रही है।
वे कहते हैं, “एंट्री-लेवल प्रोफेशनल्स की ज़रूरत काफ़ी कम हो रही है, क्योंकि AI पर आसान कामों के लिए भरोसा किया जा सकता है।”
साथ ही, ऐसे अनुभवी प्रोफेशनल्स की मांग बढ़ रही है जो AI सिस्टम के लिए काम सेट कर सकें, आउटपुट रिव्यू कर सकें और आर्किटेक्चर के हिसाब से सोच सकें। इससे जेनरेशन गैप का रिस्क पैदा होता है: सीधा-सादा काम मशीनों पर चला जाता है, जबकि जूनियर से सीनियर लेवल तक का नैचुरल करियर पाथ कम तय हो जाता है।
दूसरी उलझन यह है कि यूज़र का ध्यान न बदलने के बैकग्राउंड में प्रोडक्ट और कंटेंट वॉल्यूम में ज़बरदस्त बढ़ोतरी होती है। Maslii पूछते हैं, “अगर हर कोई एक हफ़्ते में अपना प्रोजेक्ट बना सकता है, तो क्या होगा?” जुए के मामले में, जवाब साफ़ है: प्लेयर को बनाए रखने के लिए कॉम्पिटिशन और तेज़ होगा।
यूक्रेनियन स्कूल: मैथमेटिक्स प्लस मोटिवेशन
Maslii, जो यूक्रेन में पैदा हुए और वहीं रहते हैं, यूक्रेनी IT टैलेंट की कॉम्पिटिटिवनेस का क्रेडिट तीन फैक्टर्स को देते हैं: मैथमेटिक्स में मज़बूत एकेडमिक ग्राउंडिंग, यूनिवर्सिटीज़ और असली बिज़नेस वर्ल्ड के बीच मज़बूत लिंक्स, और हाई प्रोफेशनल मोटिवेशन।
उन्होंने कहा, “एकेडमिक स्टडी और इंडस्ट्री में प्रैक्टिकल प्रैक्टिस ने बहुत अच्छे रिज़ल्ट दिए और मार्केट में हज़ारों IT प्रोफेशनल्स तैयार किए।” कहते हैं।
Digicode ने अपने खुद के ट्रेनिंग कोर्स चलाए और लोगों को शुरू से तैयार किया। सरकारी शिक्षा के साथ-साथ, यूक्रेन में एक प्राइवेट टैलेंट पाइपलाइन डेवलप हुई, जो सीधे लाइव प्रोजेक्ट्स से जुड़ी थी। Maslii के हिसाब से, यूक्रेनी स्पेशलिस्ट की सबसे बड़ी खूबी यह है कि वे दिए गए काम के दायरे से आगे जाने को तैयार रहते हैं। यह खासियत खास तौर पर उन AI प्रोजेक्ट्स में काम आती है जिनमें सिस्टम-लेवल की सोच की ज़रूरत होती है।
iGaming में कॉम्पिटिटिव एज के तौर पर प्राइवेट AI मॉडल
iGaming में, Maslii इस सवाल को तय मानते हैं कि AI को अपनाना है या नहीं: “सभी कंपनियाँ किसी न किसी तरह AI का इस्तेमाल करेंगी। अगर आप ऐसा नहीं करते हैं, तो सेल्स की कॉस्ट कॉम्पिटिटिव होने के लिए बहुत ज़्यादा हो जाएगी।”
वह एक उभरते हुए मार्केट आर्किटेक्चर के बारे में बताते हैं जिसमें कुछ ग्लोबल प्लेयर्स बेसिक मॉडल्स में अरबों इन्वेस्ट करते हैं, जबकि बाकी सभी प्रोप्राइटरी मॉडल्स बनाते हैं। उनके ऊपर सॉल्यूशन। उनका तर्क है कि ये प्राइवेट मॉडल ही ऑपरेटर का मुख्य कॉम्पिटिटिव एडवांटेज बनेंगे।
“एक प्राइवेट AI मॉडल जो प्लेयर्स के साथ सही तरीके से कम्युनिकेट करता है, उनके व्यवहार, ज़रूरतों, पसंद और पोटेंशियल का अंदाज़ा लगाता है, एक iGaming कंपनी को प्रॉफिटेबिलिटी के सबसे ऊंचे लेवल पर ले जाएगा।”
2025 के आखिर तक, AI CRM, सेगमेंटेशन और कम्युनिकेशन में सबसे गहराई तक पहुँच चुका होगा। डेवलपमेंट के अगले एरिया गेम डिज़ाइन, ऑफ़र जेनरेशन और एंटी-फ्रॉड हैं। Maslii ने खास तौर पर फ्रॉड की रोकथाम पर ज़ोर दिया: “AI दोनों तरफ होगा: इंडस्ट्री की तरफ, और प्लेयर की तरफ, जो सिस्टम को हराने के लिए अपने टूल्स का इस्तेमाल करेंगे।”
AI बनाम AI
बड़े पैमाने पर AI ऑटोमेशन से नई कमज़ोरियाँ पैदा होती हैं। Maslii मानते हैं कि जेनरेटिव मॉडल वाले तेज़ डेवलपमेंट साइकिल अक्सर सिक्योरिटी में कमज़ोरियां लाते हैं।
“iGaming में, दूसरे सेक्टर की तरह, AI, AI से लड़ सकता है। बुरे लोग मौके ढूंढ लेते हैं; सिक्योरिटी स्पेशलिस्ट सिस्टम को चालू रखते हुए उनका मुकाबला करने के तरीके ढूंढते हैं,” वे समझाते हैं।
जुआ खेलने के लिए, जो पहले फ्रॉड के नज़रिए से एक हाई-रिस्क सेक्टर था, इसका मतलब है कि बिना AI-बेस्ड मॉनिटरिंग और प्रोटेक्शन टूल्स कुछ सालों में बेकार हो जाएंगे।
एक ऑपरेटिंग मॉडल के तौर पर केओस इंजीनियरिंग
Digicode कुछ मुट्ठी भर लोगों से बढ़कर कई सौ लोगों तक पहुंच गया है, जानबूझकर एक फ्लैट स्ट्रक्चर और तेजी से अडैप्टेशन का कल्चर बनाए रखा है। Maslii अपने अप्रोच को “केओस इंजीनियरिंग” बताते हैं।
“यह एक ऐसे प्रोसेस को बताने की कोशिश है जो केओस जैसा दिखता है, लेकिन असल में एक स्ट्रक्चर्ड, डायरेक्टेड केओस है। पार्टिसिपेंट्स इम्प्रोवाइज़िंग पार्टिकल्स की तरह चलते हैं, लेकिन हर कोई जानता है कि वे कहाँ जा रहे हैं और बहुत तेज़ी से दिशा बदल सकते हैं,” वे समझाते हैं।
ऐसे मार्केट में जहाँ AI स्टैक, रेगुलेटरी ज़रूरतें और ऑपरेटर की डिमांड हर छह महीने में बदलती रहती हैं, यह मॉडल कंपनी को रेलिवेंट बनाए रखता है।
मॉडल्स की लड़ाई पहले ही शुरू हो चुकी है
Max Maslii में साफ़ तौर पर कुछ कहने की कोई गुंजाइश नहीं है: आने वाले सालों में AI को अपनाने से मना करना, एक ऑपरेटर के लिए, इंडस्ट्रियल क्रांति के दौरान ऑटोमेशन को मना करने जैसा होगा। कॉम्पिटिशन ऑफ़र कॉपी या मैनुअल कॉन्फ़िगरेशन से नहीं, बल्कि प्राइवेट मॉडल से तय होगा जो प्लेयर्स को अच्छी तरह समझ सकें और उनकी लाइफ़साइकल को मैनेज कर सकें।
जो लोग आज यह कैपेबिलिटी बनाना शुरू करेंगे, उन्हें तीन से पांच साल में एक स्ट्रक्चरल एडवांटेज मिलेगा जिसे खत्म करना बहुत मुश्किल होगा। यूक्रेनी डेवलपमेंट स्कूल इसे पाने का एक मुमकिन रास्ता है। लेकिन असली चॉइस ऑपरेटर्स की है: अपनी AI एक्सपर्टीज़ बनाएं, या उन लोगों को जगह दें जो पहले से ही अपनी एक्सपर्टीज़ बना रहे हैं।
यह आर्टिकल ओरिजिनली 19 मई को रशियन में पब्लिश हुआ था।
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