AI-native संगठन (Twitter के सह-संस्थापक Jack Dorsey)

Jack Dorsey (Block CEO) की कंपनी संचालन दर्शन में बदलाव: पदानुक्रमित संगठन से intelligence organization तक

इस बातचीत में Jack Dorsey (Block, जो पहले Square था, के CEO) और Roelof Botha (Sequoia Capital) इस पर चर्चा करते हैं कि AI युग में कंपनी की organizational structure को किस तरह मूलभूत रूप से फिर से डिजाइन किया जाना चाहिए। Dorsey हाल ही में Block के 40% कर्मचारियों की कटौती करते हुए कंपनी को ही एक 'intelligence' के रूप में फिर से बनाने का प्रयोग कर रहे हैं। इसका मूल विचार यह है कि पारंपरिक management hierarchy के जरिए जानकारी को ऊपर-नीचे पहुंचाने के बजाय, AI कंपनी के भीतर बनने वाले सभी outputs को model करे ताकि हर व्यक्ति सीधे कंपनी से बातचीत कर सके।

समस्या की पहचान और शुरुआती बिंदु

• पदानुक्रम का सार: Dorsey का कहना है कि पिछले 2,000 वर्षों से चला आ रहा management hierarchy बस उस पैमाने पर जानकारी को व्यापक रूप से पहुंचाने का एक साधन था, जिसे इंसान संभाल सकता था।
• जानकारी के नुकसान की समस्या: Slack messages, email, code pull requests, meeting notes जैसी कंपनी द्वारा बनाई गई सभी outputs (artifacts) मौजूद होती हैं, लेकिन इंसानों के बीच से गुजरने की प्रक्रिया में जानकारी विकृत हो जाती है या खो जाती है।
• AI से प्रतिस्थापन की संभावना: अगर इन artifacts के ऊपर एक intelligence layer रखी जाए, तो कंपनी से बातचीत करने की तरह queries की जा सकती हैं, और केवल CEO ही नहीं बल्कि सभी कर्मचारियों को एक जैसी information access मिल सकती है।

नई organizational structure

• तीन भूमिकाओं तक सरलीकरण: भूमिकाओं को IC (builder·operator), DRI (customer outcomes के लिए जिम्मेदार owner), और player coach (जो खुद काम करते हुए साथियों की क्षमता बढ़ाता है) तक व्यवस्थित किया गया है।
• layers घटाने का लक्ष्य: अभी CEO से लेकर सबसे निचले कर्मचारी तक अधिकतम 5 levels की गहराई है, जिसे इस साल 2~3 levels तक लाने का लक्ष्य है, और आदर्श रूप से 6,000 लोग सीधे CEO को report करें, ऐसी संरचना की दिशा में बढ़ना है।
• reporting नहीं, assignment: player coach reporting structure का हिस्सा नहीं होता, बल्कि IC या DRI को coaching देने के लिए assign किया जाता है।

अंतर और प्रमुख विशेषताएँ

• कंपनी को mini AGI मानना: कंपनी को ही एक general AI की तरह model करके ऐसी संरचना की कल्पना की गई है जहां board, earnings calls, analyst meetings आदि में real-time queries संभव हों।
• customers roadmap तय करें: conversational interface के जरिए customer की चाहत सीधे signal के रूप में आती है, इसलिए inference पर आधारित पारंपरिक market research की तुलना में data fidelity अधिक हो जाती है।
• AI को copilot नहीं, core मानना: जहां industry का बड़ा हिस्सा AI को मौजूदा कामों पर जोड़े गए एक सहायक tool के रूप में देखता है, वहीं Dorsey का तर्क है कि कंपनी के संचालन की बुनियाद को ही AI-केंद्रित तरीके से फिर से डिजाइन किया जाना चाहिए।

40% workforce reduction के फैसले की पृष्ठभूमि

• model performance का tipping point: Dorsey के अनुसार लगभग दिसंबर 2024 तक coding models इतने mature हो गए थे कि वे legacy codebase तक संभाल सकते थे, और hallucination की समस्या भी काफी कम हो गई थी। यही फैसला लेने का निर्णायक कारण था।
• backcasting approach: सवाल यह था, "अगर आज इन tools के साथ कंपनी को शून्य से बनाना हो, तो वह कैसी दिखेगी?" इसी से शुरुआत कर service maintenance, regulatory compliance और growth commitments को पूरा करने के लिए जरूरी न्यूनतम headcount का अनुमान लगाया गया।
• proactive execution: दबाव में आकर reactive तरीके से निर्णय लेने के बजाय, पर्याप्त गुंजाइश रहते हुए integrity और generosity के साथ कदम उठाने के लिए 3 हफ्तों के भीतर निर्णय और execution पूरा किया गया।

leadership पर दृष्टिकोण

• trust asset का उपयोग: Dorsey का कहना है कि अगर leader को कुछ अर्थपूर्ण करना है, तो उसे stakeholders के बीच कुछ समय के लिए trust खोने का जोखिम उठाने के लिए तैयार रहना चाहिए। Square Capital और Cash App दोनों को शुरुआत में board और अंदरूनी स्तर पर कड़ा विरोध झेलना पड़ा था।
• अनगिनत mentors: किसी एक mentor पर निर्भर रहने के बजाय, हर मुलाकात और हर समस्या को सीखने का अवसर मानने वाली मानसिकता पर जोर दिया गया।
• Roelof की CEO qualities पर राय: वे Authenticity, Logic, Empathy वाले ALE framework को पेश करते हैं और मानते हैं कि स्थायी गुणों के साथ-साथ बदलाव की गति के अनुरूप निर्णायकता अब नई आवश्यकता बन गई है।
• reprogramming की क्षमता: Dorsey उन लोगों को सबसे अधिक मूल्यवान मानते हैं जो अपनी धारणाओं और पिछले सफलता-सूत्रों की लगातार समीक्षा करते हैं, और AI के output को अंतिम परिणाम नहीं बल्कि बेहतर input के रूप में इस्तेमाल करना जानते हैं।

meetings के दृश्य में बदलाव

• slides से prototype तक: सिर्फ दो महीने पहले तक जहां meetings Google Docs या slide presentations से चलती थीं, अब सभी सदस्य वास्तविक data या simulated data से बने काम करने वाले prototypes लेकर आते हैं।
• exploration cost में गिरावट: गलत रास्ते से लौटकर दूसरे रास्ते पर जाने की लागत लगभग 0 के करीब पहुंचने से खोज की चौड़ाई बढ़ जाती है, और आखिरी 20% तय करने वाली taste और judgment की अहमियत बढ़ जाती है।

यह बातचीत उस सामान्य धारणा से आगे जाती है कि AI केवल ऐसा tool है जो व्यक्तिगत कर्मचारियों की productivity को 10 गुना बढ़ा देता है। इसके बजाय, यह Dorsey की उस समस्या-चेतना को दिखाती है कि कंपनी नाम की संगठनात्मक संरचना को ही फिर से डिजाइन किया जाना चाहिए। उनका मुख्य तर्क है कि hierarchy सिर्फ information transfer का एक साधन था, और जब उस साधन को बेहतर technology से बदला जा सकता है, तब जो कंपनियां संगठन को फिर से नहीं बनातीं, वे frontier labs की नकल भर बनकर रह जाने के जोखिम में हैं। हालांकि, जैसा कि Dorsey खुद भी मानते हैं, यह model उन businesses में बेहतर काम कर सकता है जहां गहरे customer signals मौजूद हों, और हर कंपनी इसे ज्यों का त्यों लागू नहीं कर सकती। फिर भी, कंपनी को एक intelligence के रूप में देखने का नजरिया आने वाले वर्षों में organizational design की चर्चा का एक महत्वपूर्ण विषय बनने की संभावना रखता है.