मौजूदा AI डेटा सेंटर निवेश का पैमाना और योजनाएँ जरूरत से ज़्यादा हैं, इस बात से सहमत हुआ जा सकता है, लेकिन योजना आखिर योजना ही होती है, और ऐसी स्थिति में जहाँ तकनीक की प्रगति की रफ़्तार और दिशा का कोई भी सटीक अनुमान नहीं लगा सकता, इतना निर्णायक निष्कर्ष निकालना जोखिम भरा है और CEO के तौर पर भी यह अच्छा निर्णय नहीं लगता।
2024 के अंत में - रोज़मर्रा के 28% कामों में Claude का इस्तेमाल हो रहा था, और उत्पादकता 20% बढ़ी
2025 के अंत में - रोज़मर्रा के 59% कामों में Claude का इस्तेमाल हो रहा था, और उत्पादकता 50% बढ़ी
1 साल में कर्मचारियों के AI इस्तेमाल वाले काम 2 गुना बढ़े, और उत्पादकता 2.5 गुना बढ़ गई।
> पूंजी के नज़रिए से, मेरा मानना है कि जितना अधिक किसी high-context काम के लिए सूक्ष्म और लंबे prompts की ज़रूरत होती है, उसका प्रतिस्थापन उतना ही देर से हो पाएगा।
सिर्फ सारांश देखकर मेरी जो शुरुआती धारणा बनी थी (क्लिकबेट जैसा लगा..) उसके मुकाबले लेख की सामग्री कहीं बेहतर है। जिनकी रुचि हो, उन्हें मूल लेख पढ़ने की सलाह दूँगा।
दूसरे लोगों की बात अलग, लेकिन डेवलपर्स के लिए Linux ही सबसे अच्छा विकल्प है। और Mac का इस्तेमाल तो तब ही होना चाहिए जब App Store पर रिलीज़ करना हो, नहीं तो इसकी ज़रूरत नहीं होनी चाहिए। प्लीज़, कम से कम एक बार value for money जैसी चीज़ के बारे में सोचिए।
chatgpt की समस्याएँ
बग बहुत ज़्यादा हैं। Send दबाने पर कभी message generate ही नहीं होता, या message streaming के दौरान error आकर सब कुछ गायब हो जाता है, वगैरह। Deep Research में सोचने वाले mode से भी कम sources मिलते हैं। अब Deep Research इस्तेमाल करने की वजह ही नहीं बची।
codex की समस्याएँ
बहुत धीमा है। Claude Code में जो काम 5 मिनट में हो जाता है, वही Codex में 10 मिनट से ज़्यादा लेता है। बहुत बेवकूफ़ है
मैनेजरों के लिए टीम सदस्यों की काम पर फ़ोकस करने की स्थिति की पुष्टि/मैनेज करने हेतु, यह लगभग तय है कि दिशा और अधिक जटिल, अधिक सख्त, और निजता का उल्लंघन कर सकने वाले मैनेजमेंट/सिक्योरिटी टूल्स इंस्टॉल करने की ओर बढ़ेगी
remote work collaboration वाले क्षेत्रों में productivity बढ़ाने में बहुत कम योगदान देता है
remote work में communication के लिए offline work की तुलना में कंपनी को ज़्यादा लागत उठानी पड़ती है
remote work managers के लिए team members के work focus को जांचने/प्रबंधित करने में मुश्किल पैदा करता है
कंपनी हमेशा मौजूद resources (कर्मचारियों सहित) से न्यूनतम लागत पर अधिकतम लाभ पैदा करने की कोशिश करती है,
इसलिए यह किसी व्यक्ति के आकलन से कुछ हद तक अलग हो सकता है
मौजूदा AI डेटा सेंटर निवेश का पैमाना और योजनाएँ जरूरत से ज़्यादा हैं, इस बात से सहमत हुआ जा सकता है, लेकिन योजना आखिर योजना ही होती है, और ऐसी स्थिति में जहाँ तकनीक की प्रगति की रफ़्तार और दिशा का कोई भी सटीक अनुमान नहीं लगा सकता, इतना निर्णायक निष्कर्ष निकालना जोखिम भरा है और CEO के तौर पर भी यह अच्छा निर्णय नहीं लगता।
क्या ही इतनी स्वाभाविक बात कह रहे हैं lol (मज़ाक कर रहा हूँ)
मैंने पहले जो पोस्ट आई थी, वह देखी थी; लगता है अब यह आधिकारिक हो गया है।
2024 के अंत में - रोज़मर्रा के 28% कामों में Claude का इस्तेमाल हो रहा था, और उत्पादकता 20% बढ़ी
2025 के अंत में - रोज़मर्रा के 59% कामों में Claude का इस्तेमाल हो रहा था, और उत्पादकता 50% बढ़ी
1 साल में कर्मचारियों के AI इस्तेमाल वाले काम 2 गुना बढ़े, और उत्पादकता 2.5 गुना बढ़ गई।
मुझे भी सिर्फ़ रुचि ही थी और मैंने वास्तव में इसमें गहराई से काम नहीं किया था, लेकिन यह लेख प्रेरणा और insight दोनों देता है। अच्छी लेख-सिफारिश है।
उत्पादकता में सुधार को लेकर केवल साधारण अनुभवजन्य एहसास नहीं, बल्कि मापे जा सकने वाले डेटा पर आधारित सटीक प्रमाण की ज़रूरत है।
> पूंजी के नज़रिए से, मेरा मानना है कि जितना अधिक किसी high-context काम के लिए सूक्ष्म और लंबे prompts की ज़रूरत होती है, उसका प्रतिस्थापन उतना ही देर से हो पाएगा।
मुझे भी यह हिस्सा एक शानदार insight लगा।
सिर्फ सारांश देखकर मेरी जो शुरुआती धारणा बनी थी (क्लिकबेट जैसा लगा..) उसके मुकाबले लेख की सामग्री कहीं बेहतर है। जिनकी रुचि हो, उन्हें मूल लेख पढ़ने की सलाह दूँगा।
दूसरे लोगों की बात अलग, लेकिन डेवलपर्स के लिए Linux ही सबसे अच्छा विकल्प है। और Mac का इस्तेमाल तो तब ही होना चाहिए जब App Store पर रिलीज़ करना हो, नहीं तो इसकी ज़रूरत नहीं होनी चाहिए। प्लीज़, कम से कम एक बार value for money जैसी चीज़ के बारे में सोचिए।
मुझे जिज्ञासा है कि 10 साल बाद, जब 10 साल के अनुभव वाले लोग ही नहीं बचेंगे, तो समाज कैसा होगा।
chatgpt की समस्याएँ
बग बहुत ज़्यादा हैं। Send दबाने पर कभी message generate ही नहीं होता, या message streaming के दौरान error आकर सब कुछ गायब हो जाता है, वगैरह। Deep Research में सोचने वाले mode से भी कम sources मिलते हैं। अब Deep Research इस्तेमाल करने की वजह ही नहीं बची।
codex की समस्याएँ
बहुत धीमा है। Claude Code में जो काम 5 मिनट में हो जाता है, वही Codex में 10 मिनट से ज़्यादा लेता है। बहुत बेवकूफ़ है
सच कहूँ तो Copilot 365 वाकई बहुत खराब है। आखिर इसे कहाँ इस्तेमाल करना है?
लेकिन Gemini का UI वगैरह, और कुल मिलाकर, ChatGPT की तुलना में इस्तेमाल करने में ज़्यादा असुविधाजनक नहीं है..?
मूल अनुवाद: https://rosettalens.com/s/ko/claude-4-5-opus-soul-document
soul document अनुवाद: https://rosettalens.com/s/ko/claude-4-5-opus-soul-document-1
इससे Isaac Asimov के रोबोट के 3 नियमों में से Zeroth Law याद आता है। इस उपन्यास में ऐसे रोबोट आते हैं जो 'मानवता के समग्र दीर्घकालिक हित' के लिए अलग-अलग इंसानों को नुकसान पहुंचाते हैं.. https://en.wikipedia.org/wiki/Three_Laws_of_Robotics#Zeroth_Law_added
मैं Steam Deck यूज़र हूँ, और मुझे लगता है कि Value इन दिनों ऐसे काम कर रही है जिनसे ग्राहक-कंपनी-इंडस्ट्री सभी के लिए win-win-win स्थिति बन रही है.
शायद इसलिए भी कि यह Gabe Newell की निजी कंपनी है, ऐसे फैसलों को लंबे समय तक लगातार आगे बढ़ाना संभव हो पाता है.
अब यह सिर्फ़ कंपनियों या सीनियरों की कोशिशों से आगे बढ़कर ऐसी स्थिति बनती दिख रही है जहाँ कानून बनाए जाने चाहिए।
अतिरिक्त
(किसी इंटरव्यू में) SKT के चेयरमैन Choi Tae-won से पूछा गया था कि क्या उन्हें लगता है AI एक bubble है, और उनका जवाब काफ़ी प्रभावशाली था
कंपनी हमेशा मौजूद resources (कर्मचारियों सहित) से न्यूनतम लागत पर अधिकतम लाभ पैदा करने की कोशिश करती है,
इसलिए यह किसी व्यक्ति के आकलन से कुछ हद तक अलग हो सकता है