AI code लिखता है। फ़ैसले भी करता है। बस ज़िम्मेदारी नहीं ले सकता।

"वह तो मेरे R&R में नहीं आता" का अंत

• R&R ज़िम्मेदारी को स्पष्ट करने का एक टूल है, ज़िम्मेदारी से बचने की ढाल नहीं — restructuring की ज़िम्मेदारी management के business judgment में होती है, लेकिन अपने career की safety को उस judgment और company की goodwill पर छोड़ देना अब सुरक्षित नहीं रहा, लेख की शुरुआत यही कहती है

मौजूदा hiring freeze = AI नहीं, बल्कि 2023 में शुरू हो चुका normalization

• 2021~2022 की COVID liquidity glut → developers के लिए शुरुआती वेतन 60 million won, bootcamp graduates की तुरंत hiring → overhiring का दौर. फंडिंग सूखते ही बंद हो चुकी कंपनियों के लोग और overhired workforce बाज़ार में उमड़ पड़े
• Financial Services Commission data के अनुसार 2023 की पहली छमाही में देशीय venture investment पिछले साल की समान अवधि की तुलना में 42% कम. Startup Alliance के अनुसार 2023 के पूरे साल का investment 52% कम
• "AI ने developer market को अचानक बर्बाद नहीं किया. AI ने सिर्फ उस employment contract का असली चेहरा जल्दी सामने ला दिया, जो पहले से ही ढह रहा था"
• उस समय सबसे निश्चिंत लोग company management थे. जैसे ही market जमी, उनकी business failure की कीमत सीधे individual employees पर डाल दी गई

AI जो absorb कर रहा है, वह code नहीं बल्कि specialization खुद है

• Google: 2024 Q3 earnings call में कहा गया कि नए code का 25% AI-generated था → 2026-04 Cloud Next तक यह 75% हो गया. डेढ़ साल में 3 गुना. मुख्य वाक्यांश है "AI-generated and approved by engineers" — लिखता AI है, approval और responsibility engineers की
• Meta के Mark Zuckerberg, Q4 2025 earnings call: "जो projects पहले बड़ी team मांगते थे, अब वे सचमुच एक बेहद बेहतरीन व्यक्ति के द्वारा पूरे होते दिखने लगे हैं"
• 10 लोगों का काम एक व्यक्ति करे, इसका मतलब सिर्फ efficiency नहीं है; इसका मतलब है कि बड़े team में बंटी हुई judgment, coordination, verification, और deployment के बाद की responsibility भी उसी एक व्यक्ति में सिमट जाती है. Hiring criteria quantity → quality की ओर जा रहे हैं
• AI विशेषज्ञता को खत्म नहीं कर रहा, बल्कि सिर्फ विशेषज्ञता रखने वाले लोगों का safe zone खत्म कर रहा है. जब market जमती है, तो सबसे पहले वही लोग गायब होते हैं जो सिर्फ अपने job function तक सीमित रहते हैं

Taste·निर्णय क्षमता भी safe zone नहीं है

• "AI यह सब कर रहा है, इसलिए इंसानों को Taste·निर्णय क्षमता पर फोकस करना चाहिए" वाला फ्रेम AI और इंसान को एक ही स्तर पर तुलना करने का जाल है. इसका मतलब यह भी है कि किसी level/sector में Taste·निर्णय भी पर्याप्त रूप से replace किए जा सकते हैं
• ThePrimeagen (20 साल का अनुभव, I suck talk 2026-05-02): 6 महीने के slump में उन्होंने दो hypotheses एक-एक कर हटाए. taste? नहीं. code की मात्रा? नहीं. निष्कर्ष: "अगर एक line code की cost नाटकीय रूप से गिर गई है, तो सही एक line code की cost नाटकीय रूप से बढ़ जाती है"
• दोनों तरफ का data: GitHub Copilot experiment (arXiv 2302.06590) में 55.8% faster completion दिखा. उल्टा METR 2025 study में, अनुभवी open source developers ने अपने परिचित codebase में AI इस्तेमाल किया तो वे 19% slower हो गए. AI output की cost घटाता है, लेकिन context understanding और सही choice की cost अपने-आप नहीं घटाता
• Design mockups, code की first review, architecture trade-offs की organizing — लेखक के workflow में भी ऐसे क्षेत्र बढ़ रहे हैं जहाँ "मैं फैसला करूँ या AI करे, नतीजे में फर्क बहुत मामूली है". इस स्तर पर यह संकेत है कि Taste absorb हो रहा है
• AI जो नहीं कर सकता, वह ज़्यादा सुंदर choice करना नहीं, बल्कि उस choice के नतीजे की ज़िम्मेदारी लेना है

AI ज़िम्मेदारी नहीं ले सकता — यही मूलभूत अंतर है

• Air Canada chatbot case (2024): chatbot ने ग्राहक को गलत refund जानकारी दी → company ने chatbot को अलग entity की तरह देखने की कोशिश की, लेकिन Canada की dispute resolution body ने कहा, "जानकारी static page से आए या chatbot से, ज़िम्मेदारी company की है". AI जवाब बना सकता है, लेकिन उस जवाब को दिखाने का फैसला करने की ज़िम्मेदारी इंसानों और organizations की होती है
• लेखक का आत्म-स्वीकार: CTO के दूसरे साल में जब company को investment raise करने में दिक्कत हुई, तब जाकर उन्होंने finance team से हर महीने materials भेजने को कहा. finance head के चेहरे का वह भाव अभी भी याद है: "CTO यह अब आकर क्यों देख रहा है?" तभी समझ आया कि अज्ञानता, गैर-ज़िम्मेदारी का दूसरा नाम है
• Anthropic की Careers page पर लिखे hiring criteria: "When it comes to our mission, none of us are bystanders. We each take personal ownership over making our mission successful." AI सबसे अच्छी तरह बनाने वाली company ने खुद hiring criterion के रूप में ownership लिखा है
• ज़िम्मेदारी लेने वाले और उससे बचने वाले लोगों के behavior patterns एकदम उल्टे होते हैं. एक पक्ष पूछता है, "यह result ग्राहक तक किस value के रूप में पहुँचता है, और company के किस metric से जुड़ता है," और काम खराब होने पर समझाता है, "मैंसे क्या छूट गया". दूसरा पक्ष R&R के भीतर ही रहता है और outcome खराब होने पर भी अपने output को छोड़ नहीं पाता
• Taste, निर्णय, principles की समझ, communication — ये ज़िम्मेदारी निभाने की क्षमताएँ हैं, ज़िम्मेदारी के विकल्प नहीं

व्यक्ति को खुद से पूछने चाहिए ये 5 सवाल

• ① मैं अभी जो काम कर रहा हूँ, वह ग्राहक की कौन-सी समस्या हल करता है — इसका जवाब नहीं है तो वह काम बाहरी market value से कटा हुआ है
• ② यह काम किस business KPI (revenue/cost/retention) से और कैसे जुड़ता है — अगर एक line में नहीं समझा सकते, तो इसका मतलब है कि company मेरी role को कैसे आँकेगी, यह मुझे पता ही नहीं
• ③ मैंने जो बनाया, क्या वह वास्तव में इस्तेमाल हुआ? और failure होने पर क्या मैं 3 वाक्यों में कारण समझा सकता हूँ? — deployment ≠ usage, बनाया हुआ ≠ पहुँचा हुआ
• ④ क्या मैं AI का इस्तेमाल ज़्यादा बनाने के लिए नहीं, बल्कि ज़्यादा तेज़ validation के लिए कर रहा हूँ? — AI युग का सबसे बड़ा trap यही है. ज़िम्मेदारी लेने वाले लोग मात्रा पर नहीं, validation speed पर resources लगाते हैं
• ⑤ "यह मेरे R&R में नहीं है" के variants — अगर कोई चीज़ result के लिए अहम है, लेकिन job boundary के बाहर होने के कारण आप हाथ खींच लेते हैं, तो ज़िम्मेदारी भी साथ ही निकल जाती है

कंपनियों को भी reward system बदलना होगा — यह एकतरफ़ा लेख नहीं है

• लेख के उत्तरार्ध में साफ कहा गया है ताकि बात सिर्फ व्यक्ति पर ज़िम्मेदारी डालने तक सीमित न रह जाए: "अगर कोई company कर्मचारियों पर उतनी ज़िम्मेदारी डालना चाहती है, तो उसे उतना ही compensation भी देना होगा"
• Generalist की तरह काम करते हुए ज़िम्मेदारी लेने और customer value संभालने वाले लोग अब तक सही तरह से आंके नहीं गए. ऐसे दौर में जब specialization AI द्वारा absorb हो रही है, उनकी value पहले से कहीं अधिक है
• Jasmine Sun, NYT Opinion 2026-04-30: "AI industry में जिन ज़्यादातर लोगों को मैं जानती हूँ, वे मानते हैं कि आम लोग बर्बाद हो चुके हैं. और उन्हें बिल्कुल नहीं पता कि इसके बारे में क्या करना चाहिए." Silicon Valley के सामने असली nightmare rogue AI नहीं, बल्कि वह scenario है जिसमें आम लोग automation के कारण अपना economic leverage खो देते हैं
• अंतिम पंक्ति: "AI हमारा काम कर सकता है. लेकिन वह हमारी ज़िम्मेदारी नहीं उठा सकता. इसलिए AI युग में सबसे कीमती व्यक्ति वह नहीं है जो ज़्यादा बनाता है, बल्कि वह है जो आखिर तक ज़िम्मेदारी लेता है."