39 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2026-05-07 | 7 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • "नौकरियाँ AI नहीं छीन रहा, बल्कि मैनेजमेंट का लालच और short-term performance obsession इंडस्ट्री को तोड़ रहा है"
  • टेक इंडस्ट्री का असली काम साफ-सुथरी योजना और परफेक्ट production process नहीं, बल्कि दिशा खो चुका जहाज़, जलते उपकरण, गायब हो चुका ज्ञान, और बेकार automation के मिश्रण जैसा है
  • संगठन AI को productivity बढ़ोतरी के सबूत की तरह पेश कर headcount reduction और फ़ैसले outsource करने को जायज़ ठहराते हैं, और इस तरह junior से senior बनने वाली apprenticeship pipeline तक तोड़ देते हैं
  • Goodhart’s Law, speed metrics, story points, test coverage, और DORA metrics असली quality और judgment की जगह नहीं ले सकते; और जब ग़लतियाँ पकड़ने वाले लोग हट जाते हैं, तो codebase कमज़ोर हो जाता है
  • 2016 से हर दिन सुबह 3 बजे चलने वाला cron job और # DO NOT CHANGE!!! Ask Ben जैसी operational knowledge Sara जैसे लोगों के सहारे टिकी है, लेकिन संगठन को इसका पता तक नहीं
  • असली समस्या AI नहीं बल्कि लालच है, और अगर Sara गायब हो जाए तो 30,000 कर्मचारियों वाली कंपनी की payroll चलाने वाला अदृश्य सिस्टम भी साथ ढह सकता है

Sorry Peter - 2014 में Peter Welch की "Programming Sucks" के बाद

AI से आए बदलावों से पहले ही ढह चुके सॉफ़्टवेयर संगठन

  • जन्मदिन की पार्टियों में बार-बार पूछा जाता है, "क्या तुम्हें चिंता नहीं कि AI तुम्हारी नौकरी छीन लेगा?" लेकिन टेक इंडस्ट्री का काम कभी भी बाहर से कल्पना की जाने वाली साफ योजनाओं और परफेक्ट production process जैसा नहीं था
  • असली काम दिशाहीन जहाज़, जलते उपकरण, ऐसे सिस्टम जिनकी कार्यप्रणाली जानने वाले लोग ग़ायब हो चुके हैं, और बेकार automation के मिश्रण के अधिक क़रीब है
  • CEO AI से दोस्त Jared की टीम की productivity बढ़ने और आधी टीम को निकालने की कहानी लेकर आता है, लेकिन ज़मीन पर वह बात डींग और धमकी के बीच की पहचान मिटा देने वाले दबाव की तरह काम करती है
  • "AI नौकरियाँ छीन रहा है" इस डर से भी बड़ी समस्या यह है कि संगठन AI को बहाना बनाकर headcount reduction और judgment के outsourcing को जायज़ ठहरा रहे हैं

निकाला गया केवल आज का output नहीं, बल्कि भविष्य की skill भी थी

  • जो लीडर कभी इंजीनियर थे, वे जानते थे कि code review क्यों ज़रूरी था, और कैसे junior का पहला PR senior द्वारा सख़्ती से review होने के बावजूद सीखने की प्रक्रिया बनता था
  • 2024 में अचानक code review और apprenticeship growth हटाने का फ़ैसला नहीं हुआ; runway पहले ही घट चुका था, और CFO की spreadsheet तथा CEO के AI demo पर भरोसे ने संगठनात्मक निर्णयों को धक्का दिया
  • CEO ने offsite में "agent 14 मिनट में पूरा feature लिख देता है" वाला demo देखा और बोर्ड से कहा कि Q2 तक engineering organization का 30% कम किया जा सकता है
  • लीडरों ने ख़ुद को समझाया कि junior लोग adjust कर लेंगे, retrain होकर कहीं और जगह बना लेंगे, senior की कमी को absorb कर लिया जाएगा, और agents बाकी खाली जगह भर देंगे
  • लेकिन junior की असली क़ीमत तत्काल output में नहीं थी, बल्कि आगे चलकर "लाशें कहाँ दबी हैं" यह जानने वाले senior engineer बनने में थी
  • output optimization ने apprenticeship growth को मिटा दिया, और कुछ साल बाद जब senior engineers की कमी होगी, तब शायद किसी को याद भी नहीं होगा कि इसकी वजह क्या थी

metrics और tools judgment की जगह नहीं ले सकते

  • जिन इंजीनियरों ने पहले भी आसान जवाब बेचने वाले लीडरों की सफ़ाई की है, वे पहले से जानते थे कि numbers असली quality की गारंटी नहीं देते
  • Goodhart’s Law ने speed metrics, story points, test coverage जैसे उन numbers को बेकार कर दिया जिन्हें non-engineers को "काम ठीक चल रहा है" के सबूत के रूप में दिया जाता था
  • DORA metrics में भी यह पहले से दिख चुका था कि जब judgment से पहले tools जोड़ने पर ज़ोर होता है, तो deployment stability कैसे हिल जाती है
  • जब ग़लतियाँ पकड़ने वाले लोग हटा दिए जाते हैं, या लोग ग़लतियाँ पकड़ना बंद करना सीख जाते हैं, तो codebase कमज़ोर हो जाता है
  • फिर भी लोगों ने सूची पर हस्ताक्षर किए। विकल्प नौकरी खोना था, और नौकरी mortgage, tuition, visa, और उस ख़ुद से जुड़ी थी जिसे वे मानते थे कि बाद में सुधार लेंगे
  • वह "बाद में" कभी नहीं आता, और यह बात सब जानते थे

अदृश्य operational knowledge ही कंपनी को थामे हुए है

  • कहीं किसी infrastructure में 2016 से हर दिन सुबह 3 बजे चलने वाला एक cron job है, और यह जाने बिना भी कि वह ठीक-ठीक क्या करता है, यह कोई अहम काम कर रहा है
  • फ़ाइल के ऊपर टिप्पणी में # DO NOT CHANGE!!! Ask Ben लिखा है, लेकिन Ben से अब संपर्क नहीं किया जा सकता
  • पिछले 4 सालों में हर roadmap planning में "legacy cron modernization" एक candidate task के रूप में आया, लेकिन कभी चुना नहीं गया; इस आइटम को दो बार सीधे हटाया भी गया
  • उस काम को वास्तव में ज़िंदा रखने वाली Sara है, और संगठन को यह भी नहीं पता कि Sara यह काम करती है
  • Sara पचास के दशक के मध्य में है, और पहले मुख्यालय से तीन गलियाँ दूर एक छोटे दफ़्तर में काम करती थी, लेकिन cost cutting में वह दफ़्तर बंद होने के बाद उसे जहाज़ के निचले हिस्से के एक डेस्क और network connection के सहारे काम करना पड़ा
  • Sara को 1998 से Ben ने mentor किया था, और Ben के निधन के बाद वह उसके अंतिम संस्कार में भी गई, लेकिन संगठन यह भी नहीं जानता
  • जब वह job नियमित रूप से रुक जाती है, तो Sara को फ़ोन आता है, वह समस्या जाँचती है, फिर उसे दोबारा push करके retry करवाती है
  • वह job समय में खो चुके एक module पर निर्भर है, लेकिन Sara के पास Ben की डेस्क से मिली USB stick में उसकी एक copy मौजूद है
  • किसी भी agent ने उस module को छुआ नहीं है, और आगे भी नहीं छू पाएगा

Sara उस irreplaceable pipeline का आख़िरी रूप है

  • Sara केवल एक सुरक्षित व्यक्ति नहीं है; वह institutional knowledge का चलता-फिरता रूप है, जिसे संगठन के transition ने मिटा दिया था, और जो अब 55 साल के शरीर में मौजूद है
  • Sara, Ben, 1998, और USB stick से जुड़ी apprenticeship growth का परिणाम है, और लगभग लोगों को तैयार करने वाली pipeline खुद है
  • जब Sara ग़ायब होगी, तब उसका replacement hire नहीं किया जा सकेगा, क्योंकि Sara जैसे लोगों को बनाने वाला सिस्टम 3 साल पहले ही मर चुका होगा
  • वह cron job payroll चलाता है, लेकिन संगठन को यह भी नहीं पता
  • अगर Sara ग़ायब हो जाए और cron job मर जाए, तो 30,000 लोगों की कंपनी को सबको वेतन देने का कोई नया तरीका फिर से खोजना पड़ेगा
  • उस समय ज़रूरत होगी "चम्मच पकड़ने वाले इंसान" को hire करने की, लेकिन संगठन ने पहले ही ऐसे लोगों को बनाना असंभव कर दिया है

निष्कर्ष: समस्या AI नहीं, लालच है

  • पार्टी के सवाल का जवाब "AI हमारी नौकरियाँ ले गया" नहीं, बल्कि लालच ले गया है
  • वही लालच जो फ़ैक्ट्रियाँ बांग्लादेश ले गया और कांगो की cobalt mines में गुलामी छोड़ गया, इस बार AI का नया मुखौटा पहनकर आया है
  • Shopify store बनाने वाले भतीजे को मैं कोई और काम करने की सलाह दूँगा, लेकिन कम-से-कम उसे यह दिखावा तो कम करना पड़ेगा कि उसकी ज़िंदगी बर्बाद करने वाला कोई robot है
  • Sara अब भी एक अपवाद की तरह बची हुई है। वह निचले डेक में USB stick पकड़े बैठी है, और संगठन को यह पता ही नहीं कि वह वहाँ है, इसलिए अभी तक वे उसे ढूँढ नहीं पाए हैं
  • बाकी लोग ऊपरी डेक पर उलटे पड़े मस्तूल और जलती हुई कठपुतलियाँ देखते खड़े हैं, बिना यह जाने कि चीज़ें असल में कैसे चलती हैं

7 टिप्पणियां

 
xguru 2026-05-08

2014 में मशहूर हुआ लेख "Programming Sucks"
12 साल बाद, आज के समय को दिखाता हुआ "Programming Still Sucks"

मूल लेख "प्रोग्रामिंग की अपनी अव्यवस्था" की बात करता था,
जबकि यह लेख AI युग में "मैनेजमेंट के लालच" ने उस "अव्यवस्था को और कैसे बदतर बना दिया" इस पर बात करता है, इसलिए दोनों को साथ पढ़ना दिलचस्प है।

मैंने मूल लेख भी जोड़ा है प्रोग्रामिंग खराब है [2014]

 
aer0700 2026-05-08

पढ़ते-पढ़ते लग रहा है कि PTSD होने वाला है।

 
laeyoung 2026-05-09

मैं भी यह हिस्सा पढ़ रहा हूँ, और रोंगटे खड़े हो गए 🥲

  • किसी infrastructure के किसी कोने में 2016 से हर दिन सुबह 3 बजे चलने वाला एक cron job है, और वह ठीक-ठीक क्या करता है यह जाने बिना भी कोई महत्वपूर्ण काम कर रहा है
  • फ़ाइल के ऊपर की टिप्पणी में # DO NOT CHANGE!!! Ask Ben लिखा है, लेकिन Ben से अब संपर्क नहीं किया जा सकता
 
pluto 2026-05-08

बू हू, यह वाकई आसान नहीं है..

 
jjw9512151 2026-05-08

पिछले साल ऊपर की पोज़िशन पर चले गए लोगों के करियर जोड़ें तो 50 साल.. सैलरी 5 गुना.. हाह... मुझे भी निकलना चाहिए..

 
GN⁺ 2026-05-08
Lobste.rs की राय
  • यह इन दिनों इंडस्ट्री के बारे में मेरी भावना को बहुत सटीक तरीके से समेटता है। मैं अभी भी अपेक्षाकृत जूनियर हूँ, लेकिन यह रुझान साफ दिखता है कि कंपनियाँ सक्षम दिखने की कोशिश करने के बजाय हर हाल में तेज़ ग्रोथ चुन रही हैं
    जिन टूल्स का हम इस्तेमाल करते हैं, उनमें एडिटर को छोड़कर बाकी सब अस्थिर हैं और लगातार बदलते रहते हैं, इसलिए उनमें हाथ जमाना लगभग नामुमकिन है। हर प्लेटफ़ॉर्म आधा-अधूरा बना लगता है, ज़्यादातर नए प्रोडक्ट लगभग बेकार दिखते हैं, और क्वालिटी से ज़्यादा स्पीड को महत्व देने वाला माहौल बढ़ता जा रहा है, जिससे software engineering खुद के प्रति मेरा लगाव कम हो रहा है
    मुझे पता है कि अब भी बहुत से लोग सच में परवाह करते हैं। generative AI का बहुत इस्तेमाल करने वालों में भी ऐसे लोग हैं जो नतीजों की परवाह करते हैं। लेकिन रुझान इतना साफ है कि मुझे नौकरी खोने से ज़्यादा इस बात का डर है कि कहीं मैं जुनून और परवाह करने की क्षमता न खो दूँ

    • “अब भी बहुत से लोग सच में परवाह करते हैं” यही सबसे अहम बात है। ऑनलाइन जो रुझान दिखता है, वह असल में हो रही चीज़ों का सिर्फ़ एक हिस्सा है
      उदाहरण के लिए, हमारी कम्युनिटी social media की जगह लोकल प्रचार करती है। पिछली Seattle मीटअप में हमने Walter Bright को बुलाया था, और कैफ़े इतना भर गया था कि लोगों को वापस भेजना पड़ता-पड़ता बचा
      AI को शांत और संतुलित ढंग से लेने वाली जगहों में Zig Day भी लगती है। ऐसी और कम्युनिटीज़ के बारे में जानना चाहूँगा
  • ऐसा अनुभव बड़े language model आने से बहुत पहले से होता रहा है। कंपनियाँ ज़रूरत से ज़्यादा भर्ती सिर्फ़ इसलिए करती थीं कि इससे venture investment जुटाने में अच्छा लगे, या कई स्तर ऊपर किसी हज़ारों किलोमीटर दूर बैठे व्यक्ति की spreadsheet में सब अच्छा दिखे
    बहुत-सी “tech” कंपनियाँ ऐसी थीं जैसे अंधा अंधे को रास्ता दिखा रहा हो। 15 साल पहले एक बड़ी कंपनी में मेरे साथ काम करने वाला एक आदमी एक दिन ऑफिस पहुँचा तो देखा कि उसकी पूरी टीम निकाल दी गई है, उसे यह भी नहीं पता था कि अब उसे किसे रिपोर्ट करना है, और किसी को यह तक मालूम नहीं था कि उसका कोई मैनेजर ही नहीं है। वह 6 महीने तक ऑफिस आता रहा और सिर्फ़ इंटरनेट देखता रहा, फिर ऊबकर नई नौकरी ढूँढ ली
    सार यह है कि programming खराब नहीं है, कंपनियाँ खराब हैं

  • जहाज़ वाली उपमा duct tape और गोंद से software बनाने के तरीके, और खुशमिज़ाज लेकिन बेकार AI assistant के साथ होने वाली बातचीत को काफ़ी अच्छी तरह पकड़ती है। लेकिन शीर्षक और उससे निकाला गया सबक मेरे अनुभव से बिल्कुल मेल नहीं खाते। एक senior developer के तौर पर मैं रोज़ programming का आनंद लेता हूँ, और यह बिल्कुल भी बेकार नहीं है
    Github का बार-बार डाउन हो जाना परेशान करता है, और पिछले साल अक्टूबर जैसा व्यवहार करवाने के लिए YAML फ़ाइलों को चार-स्तरीय inception की तरह तराशना भी परेशान करता है, लेकिन मूल रूप से कोड पढ़ना और लिखना शानदार है
    मुझे पैसे मिलते हैं कि मैं business संभालने वाले लोगों से समस्याओं पर बात करूँ, अपने दिमाग़ में समाधान का मॉडल बनाऊँ, उससे जुड़ी दिलचस्प नई और पुरानी technologies के बारे में पढ़ूँ, और फिर कीबोर्ड पर उसे खुद implement करूँ, जिससे सीखी हुई चीज़ें पक्की होती हैं और business की समस्या भी हल होती है। यह सच में बहुत मज़ेदार है। फिर मैं business लोगों और दूसरे developers के सामने उसे पेश करता हूँ, और मुझे प्रस्तुति देना भी पसंद है, इसलिए वह भी अच्छा लगता है
    हो सकता है कहानी की Sara मैं ही हूँ, लेकिन अगर ऐसा है तो Sara की तरह जीना कमाल है, और शायद मुझे interns को cron jobs सिखाने में एक और दिन लगा देना चाहिए। मुझे सिखाना भी coding जितना ही पसंद है, और इस लेख से तो लगता है कि हाल के समय में उसकी अहमियत और बढ़ गई है

    • मुझे नहीं लगता कि आप कहानी वाली Sara हैं
      मैं आपको नहीं जानता और न ही यह जानता हूँ कि आप कहाँ काम करते हैं, लेकिन मैंने ऐसी ही जगहों पर काम किया है। मेरी उम्र 58 है, और मुझे वे दिन भी याद हैं जब हालात आज जितने अराजक नहीं थे। असली बात यह है कि Sara फ़ाइलें USB key में रखती है और scheduled batch jobs संभालती है, और ये दोनों काम मैं कर चुका हूँ
      अगर आप Github इस्तेमाल करते हैं, तो आप Git इस्तेमाल करते हैं, यानी आप version control इस्तेमाल करते हैं। इसका मतलब है कि आप उन 50+ उम्र वाले वेटरन लोगों जैसे नहीं हैं जो किसी के डेस्क से लाई गई USB key को अपने डेस्क पर रखकर उसी पर निर्भर रहते हैं। ऐसे लोग remote website या Git जैसे जटिल, रोएँदार और अंदर से क्या है समझ न आने वाले protocol पर भरोसा नहीं करते
  • इस पोस्ट पर “rant” टैग होना चाहिए
    मैं 50s में हूँ, और उस नाव पर घसीटकर लाए गए आदमी जैसी स्थिति से काफ़ी मिलता-जुलता हूँ, लेकिन सच कहूँ तो मुझे तब ही निकल जाना चाहिए था जब नाव थी ही नहीं। मुझे समझ जाना चाहिए था कि यह टोली संदिग्ध है। काम लिया, पैसे मिले, तो चीज़ें अक्सर ऐसे ही चलती हैं
    कुछ काम कमाल के होते हैं और कुछ बेहद खराब। क्या on-site technicians को कोई घटिया काम नहीं करना पड़ता? कभी सोचा है उन लोगों के बारे में जो विशाल apartment buildings के बाथरूम में टाइलें लगाते हैं, लाइटें फिट करते हैं, केबल बिछाते हैं, या plumbing करते हैं? 5,000 लाइटें लगाने में कितने दिन लगेंगे? 500 toilets install करने में? क्या आप इसकी कल्पना भी कर सकते हैं? अरे, हम तो सच में बहुत आराम से काम करते हैं
    दुनिया में बहुत-से काम बुरे हैं, enterprise software engineering में बहुत कुछ गड़बड़ है, भयानक नौकरियाँ भी हैं, AI एक दुःस्वप्न है — यह सब सच है
    Sara को संभलना चाहिए और उस धिक्कारयोग्य cron job को ठीक से दुरुस्त करना चाहिए

  • अगर आपका मानक tech companies में होने वाली programming है, तो उसमें हमेशा समस्याएँ रही हैं और ज़्यादातर खराब नतीजे ही निकले हैं। सिर्फ़ एक बड़ा कारण ही काफ़ी है: संरचनात्मक रूप से यूज़र से कभी बात ही नहीं कर सकते
    कुछ लोग इसे “alienation” या “labor” जैसे शब्दों से समझाते हैं, और लगता है कि वे कह रहे हैं कि यह समस्या सिर्फ़ programming तक सीमित नहीं है
    किसी बड़े संगठन के भीतर, जो पूरी तरह अपने आप में बंद तंत्र न हो, किसी चीज़ को सपोर्ट करने वाली छोटी टीम में की जाने वाली programming कहीं बेहतर होती है। अपने इस्तेमाल के लिए टूल्स बनाने वाली programming भी बहुत बेहतर है

    • मैंने काफ़ी ऐसी कंपनियाँ देखी हैं जिन्होंने in-house tools से शुरुआत की थी, जैसे ticket systems या time trackers, जिन्हें इस्तेमाल करना आनंददायक था, लेकिन management ने आखिरकार उन्हें छोड़कर outsourced tools अपनाने का फैसला किया। साथ में capex और opex जैसी बातें भी थीं
      जब देखता हूँ कि SaaS कंपनियाँ ऐसे deals जीत लेती हैं, तो सच में लगता है जैसे वे मेहमाननवाज़ी और ड्रग्स तक इस्तेमाल कर रही हों
  • आजकल मुझे अपने इलाके के local businesses और professionals के लिए इंसानों के पैमाने की programming करना पसंद है। मैं organizations और SMBs के लिए कुछ खास open source software की managed hosting भी देता हूँ। यहाँ बड़े language models नहीं हैं, बल्कि ऐसा simple stack है जिसे maintain और operate करना आसान हो, स्पष्ट boundaries हों, ईमानदार pricing हो, और आसान onboarding तथा offboarding हो
    यह मेरे उस करियर के बिल्कुल विपरीत है जिसमें मैं विदेश की tech startups और बड़ी कंपनियों के लिए remote काम करता रहा हूँ। इसलिए अब मैं remote consulting या contract work सिर्फ़ कभी-कभार लेता हूँ, वह भी तब जब वह ठीक बैठता हो, और बाकी समय कुछ और करता हूँ। आमदनी के हिसाब से यह उल्टा लग सकता है, लेकिन यह समझौता मेरी well-being के लिए सच में बहुत मददगार रहा है

 
GN⁺ 2026-05-07
Hacker News की राय
  • “AI ने हमारी नौकरियाँ नहीं छीनीं, लालच ने छीनीं” — यह पंक्ति बहुत जोर से लगी
    फैक्ट्रियाँ Bangladesh ले जाना और Congo की cobalt खदानों में गुलाम मज़दूरी बनाए रखना — वही लालच बस नए मुखौटे में लौट आया है — यह बात अच्छी लगी, और अपने भांजे/भतीजे से कहना कि वह कोई और काम करे, यह हिस्सा भी बहुत तीखा था
    यह लेख किसी कला-कृति जैसा लगा, इसलिए एक रात सोकर सुबह फिर से पढ़ना चाहिए

    • जो मैं इन दिनों महसूस कर रहा था, उसे इसने सच में बहुत अच्छे से शब्द दिए
      मुझे programming पसंद है और मैं इसमें काफ़ी अच्छा भी हूँ, लेकिन यह industry एक कूड़ेदान जैसी लगती है
      मैं पहले ही फिर से पढ़ाई के लिए लौट चुका हूँ ताकि तथाकथित ‘असल’ नौकरी पा सकूँ, और समाज को तोड़ने पर आमादा industry में काम करके थक चुका हूँ
    • समाज मुझ पर सिर्फ इसलिए सालाना $500k से ज़्यादा का कर्ज़दार नहीं है कि मैं किसी रहस्यमय specification language में कुछ पंक्तियाँ निर्देश की लिख देता हूँ
      इतना पैसा मिलना शानदार रहा है, लेकिन मेरे हिसाब से यह किस्मत और हालात की वजह से था
      अगर robots मेरा काम ले जाएँ, तो मैं दूसरा काम ढूँढ लूँगा, और किसी दुष्ट अमीर या किसी और राक्षस को दोष देने का इरादा नहीं है
    • क्या सच में? अगर देखें कि Congo में गुलाम मज़दूरी क्यों मौजूद है, तो वजह यह है कि अमीर पश्चिमी देशों की माँग पूरी करने के लिए premium EVs में जाने वाली सामग्री तैयार करनी होती है
      अगर वह माँग ही न होती, या लोग कहते कि “इस कीमत पर तो यह नहीं होना चाहिए”, तो नैतिक ज़िम्मेदारी सिर्फ उद्योगपतियों पर डालकर बात खत्म नहीं की जा सकती, और ऐसी खदानें भी शायद होती ही नहीं
    • नौकरियाँ लालच नहीं, प्रगति ले जाती है
      washing machine होने से लोग हाथ से कपड़े धोकर पैसे नहीं कमाते, और news के digital होने से newspaper delivery करने वालों की ज़रूरत कम हुई
      AI भी अलग नहीं है; अगर “किसी” काम को automate या ज़्यादा efficient बनाया जा सकता है, तो वह किया जाएगा
      हो सकता है यह किसी व्यक्ति के लिए फायदेमंद न हो, लेकिन पूरे समाज के लिए हो
      मैं यह नहीं कह रहा कि यहाँ AI या LLMs सच में वह काम कर सकते हैं; बात बस इतनी है कि “अगर” कर सकते हैं, तो ऐसा होगा
      इसमें लालच की ज़रूरत नहीं
    • मैंने बस थोड़ा-बहुत computer systems में मदद की है, लेकिन लेख में गिनाई गई शिकायतें—लोग system को नहीं समझते, लोग छोड़कर चले जाते हैं, management कोई चलन वाला software उठा लाता है—ये सब लालची पूँजीवाद के बिना भी होता है
  • “tech industry में काम करना हमेशा खराब था, और वैसा कभी नहीं था जैसा लोग सोचते थे” — यह बात सही नहीं है
    1988 से 2000 तक, कम-से-कम 13 साल, tech industry में काम करना मेरे लिए वाकई बहुत अच्छा था, और शायद उसके बाद भी काफ़ी अच्छा ही रहा होगा
    चीज़ें खराब होने की मुख्य वजह tech नहीं बल्कि business, खासकर acquisitions और mergers थे
    अच्छी companies में दिलचस्प समस्याएँ सुलझाना, मायने रखने वाला software बनाना, और संतुष्ट customers के साथ काम करना — यह engineers के लिए स्वर्ग था

    • यह सुनकर अच्छा लगा कि आपका समय अच्छा बीता, मेरा भी
      चीज़ें इसलिए खराब नहीं हुईं कि वे अचानक खराब हो गईं, बल्कि इसलिए कि हमने उसे पहचानना शुरू किया
      tech खुद बुरी नहीं है, tech industry बुरी है
      यह हमेशा कुछ लोगों के लिए बुरी रही है, और अब बस ऐसा लग रहा है कि यह सबके लिए खुलकर बुरी हो गई है
    • उस दौर में काम करते हुए जो बात सबसे ज़्यादा याद रहती है, वह यह है कि managers technical decisions engineers पर छोड़ देते थे
  • मैं इस लेख के निष्कर्ष से पूरी तरह सहमत नहीं हूँ, लेकिन यह अच्छा लगा कि एक HN पोस्ट आखिर तक पढ़ते हुए मुझे AI सह-लेखन की चमक महसूस नहीं हुई

    • मज़े की बात यह है कि आधे रास्ते तक पहुँचते-पहुँचते मुझे शक होने लगा था कि शायद यह लेख कम-से-कम Claude से edit किया गया है
      लेखक को नीचा दिखाने का मेरा बिल्कुल इरादा नहीं है, और मुझे यह एक विचारशील लेख लगा, लेकिन मुझे AI सह-लेखन की चमक महसूस हुई
      इससे मैं सोचने लगा कि मैंने कितने ऐसे लेख पढ़े होंगे जिन्हें मैं LLM-generated के रूप में पहचान ही नहीं पाया
      मुझे लगता है मेरी कुछ intuition है, लेकिन वह परफ़ेक्ट नहीं है, और false negatives भी होंगे और false positives भी
      अगर हम अब फर्क ही न कर पाएँ, तो उसका मतलब क्या होगा?
      थोड़ा और सोचने पर लगा कि इस लेख के विषय को देखते हुए, उम्मीद है लेखक मेरी बात को अपमान की तरह नहीं लेंगे
      शायद सुबह-सुबह का असर है, और हो सकता है मेरा judgment गलत हो
      इसलिए ऊपर वाला सवाल और ज़्यादा परेशान करता है
    • सही, यह X नहीं बल्कि Y है
      मैं दफ़्तर में लोगों को em dash डालकर, वही घिसा-पिटा AI style में लिखते हुए देखकर बहुत थक गया हूँ
      यह थोड़ा अपमानजनक लगता है, लेकिन आखिरकार यह याद भी दिलाता है कि हम सब इस अभिनय में शामिल हैं
  • तथाकथित AI-जनित job losses की वजह AI नहीं है
    मुझे नहीं लगता कोई और तरह से दलील देगा
    एक साल के भीतर, शायद उससे भी पहले, software systems टूटने लगेंगे, और सच में ऐसा होगा
    तब tech hiring में विस्फोटक बढ़ोतरी होगी
    बल्कि मुझे लगता है AI की खामियाँ भरने के लिए दुनिया भर के developers भी काफ़ी नहीं होंगे
    हिसाब साफ़ है
    अगर इंसान generated सभी software systems में सिर्फ 1% को भी छुए, तो भी मौजूदा हालत और आने वाले regulations को देखते हुए वह भी यथार्थवादी नहीं है, और दुनिया के 4.7 करोड़ developers इसके लिए बिल्कुल नाकाफ़ी हैं
    नौकरियाँ वापस आएँगी और वेतन भी बेहतर होगा, लेकिन programming और ज़्यादा पीड़ादायक हो जाएगी, और यह हर किसी के लिए नहीं होगी
    अगर आपको इस उलझे हुए कबाड़खाने को उल्टा खोलकर समझने में आनंद नहीं आता, तो शायद यह काम आपके लिए नहीं है
    अगर AI ही सब कुछ है और AI ही software है, तो सब कुछ software बन जाएगा और हर कोई उस software का एक टुकड़ा चाहेगा

    • “मुझे नहीं लगता कोई और तरह से दलील देगा” — लेकिन हक़ीक़त में लाखों लोग ठीक इसका उल्टा कह रहे हैं
  • लेख का भाव बिल्कुल सही है
    मैं 4 साल पहले retire हुआ था, और तब तक भी चीज़ें 10 साल से ज़्यादा समय से नीचे ही जा रही थीं
    बस एक बात जोड़ूँगा: programming अभी भी मज़ेदार हो सकती है
    पेशे के रूप में programming खराब हो सकती है, लेकिन अगर आप personal projects के लिए programming करें, तो पता चलता है कि यह अभी भी मज़ेदार है
    फिर भी, वहाँ से निकल आना वाकई राहत की बात है
    अपने career के आख़िरी दौर में, एक सहकर्मी के साथ Apple Park में lunch करते हुए, मुझे याद है कि मैं ‘park’ के बीचोंबीच पौधों और पेड़ों की देखभाल करते एक माली को खाली निगाहों से देख रहा था
    जैसे ही मेरे सहकर्मी ने उस माली के बारे में कुछ कहना शुरू किया, मुझे तुरंत समझ आ गया कि वह भी वही सोच रहा है जो मैं, और वह आगे क्या कहने वाला है

  • लेख सच में बहुत अच्छा था
    “चलो अब Iran पर nuclear strike करनी चाहिए या नहीं जैसे हल्के विषय पर चलते हैं”, “juniors अब रहे ही नहीं। 2024 में उनका अंतिम संस्कार हुआ, लेकिन कोई आया नहीं”, और “AI ने हमारी नौकरियाँ नहीं छीनीं, लालच ने छीनीं” जैसी पंक्तियाँ बहुत पसंद आईं
    निंदक अनुभव से निकला व्यंग्य बहुत अच्छी तरह उभरकर आता है

    • “जब तालियाँ थम जाएँगी, मेरे कर्मचारी, या मेरे reports, या अच्छे मूड में जिन्हें मैं ‘मेरी team’ कहता हूँ” — यह हिस्सा भी बहुत अच्छा था
  • programming हमेशा से खराब रही है
    अब फ़र्क बस इतना है कि इस खराब काम की जगह लेने के लिए AI agents आ गए हैं, और किसी तरह सब कुछ और बुरा हो गया है
    अब मुझे उस code को debug करना पड़ता है जिसे मैंने लिखा भी नहीं, पूरी तरह समझता भी नहीं, और code review में ठीक से समझा भी नहीं सकता

    • आपको programming खराब क्यों लगती है?
  • यह एक सुंदर लेख था
    Peter Welch के उस लेख की आध्यात्मिक पूर्वज जैसी रचना तक जाने वाला backlink देखकर भी अच्छा लगा, जिसे ढूँढना मैं भूल चुका था, और फिर से पढ़ने का आनंद मिला

  • “programming खराब है” नाम का लेख, जो शायद static-generated blog पर है, HN traffic से घुट रहा है — इसमें थोड़ी विडंबना नहीं है?

    • सही है, यह मेरी गलती थी
      ISR पर जाना मुझे आलसीपन लगा, इसलिए मैं Cloudflare के free tier पर था, और मुझे बिल्कुल उम्मीद नहीं थी कि इतना traffic आ जाएगा
  • यह सच में बहुत अच्छा था, और मैं वापस जाकर “Programming Sucks” भी पढ़ आया
    वहाँ भी ऐसी कई मज़ेदार पंक्तियाँ थीं
    “coders के computers, non-coders के computers से बेहतर सिर्फ इसलिए चलते हैं क्योंकि coders जानते हैं कि computer किसी autoimmune disease वाले schizophrenic बच्चे जैसा होता है, और जब वह बुरा बर्ताव करे तो उसे मारना नहीं चाहिए”

    • जो processes बात नहीं मानते, उन्हें सबको मार दो