प्रोडक्ट का युग खत्म, अब दिमाग का युग आ रहा है

• जैसे-जैसे software की सीमांत उत्पादन लागत 0 के करीब पहुँच रही है, खरीदने की प्रेरणा ही बदल रही है; अब लोग इसलिए नहीं खरीदते कि वे खुद बना नहीं सकते, बल्कि इसलिए कि उनके पास उसे बनाने का समय नहीं है या उसे maintain करने की इच्छा नहीं है
• tool चुनने का आधार feature नहीं, बल्कि software चलाने वाले लोगों की निर्णय क्षमता की ओर शिफ्ट हो रहा है
• regulated industries की बड़ी कंपनियाँ vendor का मूल्यांकन ROI से नहीं, बल्कि जिम्मेदारी, भरोसे और भविष्य का अनुमान लगाने की क्षमता के आधार पर करती हैं; और जल्द ही छोटी कंपनियाँ भी यही सवाल पूछेंगी
• 21वीं सदी का नया production factor है बड़े पैमाने पर निर्णय की गुणवत्ता (decision quality at scale); execution की लागत घटी है, लेकिन सबसे अच्छे निर्णय की लागत नहीं घटी
• founders को product नहीं, बल्कि सोचने का तरीका, पूर्वानुमान क्षमता और निर्णय प्रक्रिया को सार्वजनिक रूप से साबित करने वाले content के जरिए प्रतिस्पर्धा करनी होगी

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software की कीमत और खरीदने की प्रेरणा में बदलाव

• जिन चीज़ों को मुफ्त होना चाहिए, उनके महँगा होने के उदाहरणों (bottled water, pre-washed lettuce, tax filing services आदि) की तरह software भी जल्द इस श्रेणी में जा सकता है
• software की सीमांत उत्पादन लागत 0 के करीब जा रही है और हर category में tools की संख्या विस्फोटक रूप से बढ़ रही है, फिर भी कीमतें मौत की सर्पिल में गिरती नहीं दिख रहीं
• खरीदने की प्रेरणा "मैं खुद नहीं बना सकता" से बदलकर "मैं इसे बनाना नहीं चाहता, या इसे deploy और maintain करने का समय नहीं है" हो रही है
• tool चुनने का एक ही मुख्य मानदंड है: software चलाने वाले लोगों की निर्णय क्षमता

enterprise की liability समस्या

• regulated industries की बड़ी कंपनियाँ software पूरी तरह commoditized और democratized हो जाने पर भी internal tools खुद बनाना नहीं चाहतीं
• tool का मूल्यांकन करते समय वे ROI से अधिक इन सवालों को महत्व देती हैं
  • कौन मुझे किसी बड़े संकट में नहीं डालेगा
  • किसे मैं अपने संगठन के भविष्य का एक हिस्सा सौंप सकता हूँ (उदाहरण: CRM के मामले में, कौन customer data को सुरक्षित संभालेगा और sales टीम को परेशानी या miss होने वाली चीज़ों से बचाएगा)
  • किसके पास इतनी foresight है कि वह system को इस तरह चलाए कि हमें उसे फिर से उखाड़कर दोबारा evaluate और retrain करने की लंबी और पीड़ादायक प्रक्रिया बार-बार न दोहरानी पड़े
• जल्द ही छोटी कंपनियाँ भी यही सवाल पूछेंगी, और यह institutional investors द्वारा fund managers का मूल्यांकन करने के तरीके जैसा है
  • fund strategy की नकल की जा सकती है, लेकिन alpha की नकल नहीं की जा सकती
  • पिछला return भविष्य के return का कमजोर predictor है; decision process और intellectual rigor बेहतर predictor हैं
  • यही वजह है कि बेहतरीन funds अपने track record से ज़्यादा अपनी philosophy और mental models को सामने रखते हैं, और software कंपनियों को भी यही दिशा लेनी चाहिए

अपूरणीय संपत्ति के रूप में निर्णय की गुणवत्ता

• classical economics में production के तीन प्रमुख factors हैं: land, labor और capital; 20वीं सदी में technology (total factor productivity) इसमें जुड़ी
• 21वीं सदी का नया, अब भी कम आंका गया production factor है बड़े पैमाने पर निर्णय की गुणवत्ता (decision quality at scale)
• लागत संरचना में असमानता
  • decision execute करने की लागत automation, software और AI की वजह से तेजी से घट रही है
  • लेकिन क्या execute करना है, इस बारे में सबसे अच्छा निर्णय लेने की लागत बिल्कुल नहीं घटी है
• निर्णय की गुणवत्ता जटिल और अनिश्चित परिस्थितियों की समझ की स्पष्टता से सीमित होती है, और यह क्षमता अच्छी तरह scale नहीं होती
• वास्तविक अनिश्चितता, नवीनता और अपूर्ण जानकारी के सामने किया गया निर्णय automate नहीं किया जा सकता; और भविष्य ऐसे ही हालात की निरंतर श्रृंखला है
• केवल historical data से ठीक-ठाक निर्णय लिए जा सकते हैं, लेकिन सबसे अच्छे निर्णय नहीं

tug-of-war की उपमा — एक जैसी शर्तें, अलग नतीजे

• मान लीजिए दो कंपनियाँ एक ही CRM, data warehouse और LLM API का इस्तेमाल करती हैं, और एक ही market condition में एक ही ग्राहकों के पीछे हैं
• नतीजा तय करता है असंख्य छोटे निर्णयों की जमा हुई गुणवत्ता
  • इस quarter में enterprise और mid-market में किसे प्राथमिकता दी जाए
  • product roadmap का क्रम कैसे तय किया जाए
  • कब और किस नए channel में निवेश किया जाए
• हर निर्णय के कई संभावित जवाब होते हैं, और सबसे अच्छा जवाब पहले से निश्चित नहीं होता
• बेहतर world model, अनिश्चितता के प्रति intellectual honesty, और बेहतर data के आधार पर update करने की इच्छा रखने वाली टीम समय के साथ हावी हो जाती है
• यह tug-of-war जैसा है; सिर्फ ताकतवर लेकिन मूर्ख व्यक्ति या सिर्फ कमजोर लेकिन बुद्धिमान व्यक्ति दोनों ही second-best हैं; ज़रूरत है ताकतवर और बुद्धिमान खींचने वालों की

Warren Buffett शैली का दृष्टिकोण — founder content

• "Thought leadership" शब्द का अर्थ इतना पतला हो चुका है कि उसे छोड़ देना चाहिए
• इसका बिगड़ा हुआ रूप LinkedIn की बकबक और content marketers द्वारा निकाले गए AI slop blog posts हैं
• असल में ज़रूरत है Warren Buffett के shareholder letters, Charlie Munger की Poor Charlie's Almanac जैसे founder content की
• प्रभावी founder content को सार्वजनिक रूप से यह साबित करना चाहिए
  • उस domain में median से बेहतर prediction और decision, competitors की तुलना में कम लागत पर और अधिक बार लेने का track record
  • अद्वितीय expertise

• content में होने चाहिए 4 तत्व

  • prediction quality: public, robust predictions; सही होना ज़रूरी नहीं, लेकिन अप्रत्याशित होते हुए भी तर्कसंगत होने चाहिए; गलत होने पर visibly update होना चाहिए; predictions specific और confident हों, hedging कम हो
  • decision transparency: सिर्फ निष्कर्ष नहीं, reasoning भी समझानी चाहिए; मुख्य बात सही होना नहीं, बल्कि स्पष्ट reasoning है, ताकि buyer सोचने के तरीके का मूल्यांकन कर सके
  • epistemic honesty: uncertainty को स्वीकार करना; bold claims के साथ ज्ञान की सीमाओं को भी मानना; overconfidence उल्टा चिंता का कारण बनता है
  • speed and economy: जो टीमें जल्दी और सस्ते में अच्छे निर्णय लेती हैं, वे first movers बनकर competitive advantage हासिल करती हैं
• format कुछ भी हो सकता है: blog, talk, handbook, book, shareholder letter, documentary आदि; मुख्य बात इन तत्वों को पूरा करना है

founders के लिए — अभी क्या करना चाहिए

• product को आगे मत रखिए: जैसे-जैसे feature parity बढ़ती है, product निर्णय का कमजोर कारक बनता है; product और philosophy को बराबरी पर रखें, या brand पहले, product बाद में रखें
  • इसके लिए site design, founder content, product design principles आदि कई तरीके इस्तेमाल किए जा सकते हैं
• सत्यापित किए जा सकने वाले ठोस दावों का सार्वजनिक track record बनाइए: market की दिशा, निर्णय और उनके कारण, और जहाँ आप गलत थे, उन मामलों को दर्ज कीजिए
  • सही होने पर यह edge का सबूत है, और गलत होने पर epistemic honesty का सबूत
  • गलत होने के भी सही तरीके होते हैं, और यह आशावाद व निराशावाद की आपकी स्थिति का संकेत देता है
• टीम को visible बनाइए: रस्सी साथ खींचने वाले लोग कौन हैं, खासकर lead engineers और product leaders, यह समझदार buyers के लिए महत्वपूर्ण है
• अपनी roadmap predictions की गुणवत्ता पर प्रतिस्पर्धा कीजिए: आपने "क्या करने का वादा किया" और "वास्तव में क्या बनाया" इसका इतिहास सार्वजनिक कीजिए
  • लंबे procurement cycle और AI की तेज़ प्रगति को समझने वाले buyer इस बिंदु को महत्वपूर्ण मानेंगे
  • इसे historical decision ledger के रूप में भी रखा जा सकता है
• gimmick और ज़्यादा humor से बचिए: enterprise sales में सुरक्षित रास्ता यही है
  • gimmick थोड़ी देर मज़ेदार लग सकती है, लेकिन गलत ग्राहकों को खींच लाती है और alignment बिगाड़ती है; परिभाषा के अनुसार यह बौद्धिक रूप से ईमानदार नहीं होती
  • Ramp के उदाहरण को अपवाद मानते हुए भी, The Office के Kevin जैसे प्रयोग low-frequency distraction हैं और समय के साथ फीके पड़ सकते हैं
  • चमक-दमक ideas को ढक देती है; यही वजह है कि Amazon document-centric meetings पर टिका रहता है
  • आपको शांत लेकिन सही व्यक्ति बनना चाहिए, शोरगुल वाला, बहुत बोलने वाला लेकिन गलत व्यक्ति नहीं
  • humor प्रामाणिकता का एक उपयोगी रूप हो सकता है, लेकिन lowest-common-denominator memes B2C या बहुत बड़े audience के अलावा लंबे समय में नुकसानदेह हैं

value shift और industry का भविष्य

• market का इतिहास commoditization के साथ होने वाले value shift का इतिहास है; इसमें कुछ असामान्य नहीं है
• "tech industry मर रही है" जैसी सोच पेड़ों में उलझकर जंगल न देख पाने जैसी है; असली प्रतिस्पर्धा है value delivery efficiency — यानी buyer के सबसे कम समय और effort में सबसे ज़्यादा value देना
• build vs buy अगर पूरी तरह buy की ओर झुक भी जाए, तो भी यह समस्या नहीं; यह घरेलू सहायक रखने वाले market की तरह सामान्य रूप है
• value shift का प्रवाह hardware → operating system → middleware → application layer तक आया, और अब value application के ऊपर मौजूद उस चीज़ की ओर जा रही है जो उसे productive बनाती है: सोच और निर्णय की गुणवत्ता
• भले ही AI लगभग सब कुछ कर ले, जब तक LLM मुख्य AI-based OS की तरह काम करते हैं, human in the loop निकट भविष्य में आवश्यक रहेगा
• कोई business buyers के लिए जिस नंबर-1 सवाल का अच्छा जवाब दे, वह है: "आपकी टीम में कितने मजबूत और strategic लोग हैं, और वे साथ में कैसे काम करते हैं?"