- AI अतिविश्वास तब पैदा होता है जब CEO सिर्फ प्रोटोटाइप या कॉन्ट्रैक्ट ड्राफ्ट बनाकर यह जल्दी मान लेते हैं कि एजेंट वास्तविक काम भी बदल सकते हैं
- Aaron Levie AI आशावादी और angel investor हैं, लेकिन उनका मानना है कि CEO मैदानी काम के आख़िरी चरण को समझे बिना automation की सीमा का बढ़ा-चढ़ाकर आकलन करते हैं
- 2026 के पहले 5 महीनों में टेक इंडस्ट्री की layoffs 152 कंपनियों में 115,430 लोगों तक पहुंच गई, जो 2025 के पूरे साल के 124,636 के लगभग बराबर है
- ClickUp ने लगभग 3,000 AI agents लागू करने के बाद कर्मचारियों के 22% को निकाल दिया, और Zeb Evans तेज़ी से review करने वाले कर्मचारियों पर केंद्रित “100x org” चाहते हैं
- UC Berkeley, NBER और MIT के शोध बताते हैं कि AI का productivity effect सीमित या विरोधाभासी हो सकता है, और तैयारी के बिना CEO का AI अतिविश्वास संगठनात्मक अव्यवस्था में बदल सकता है
CEO के AI अतिविश्वास और ज़मीनी काम के बीच की खाई
- Box के संस्थापक Aaron Levie के अनुसार सबसे बड़ा जोखिम यह है कि CEO AI अतिविश्वास में फंस रहे हैं
- CEO AI से प्रोटोटाइप बनाकर या कॉन्ट्रैक्ट जनरेट करके जल्दी यह निष्कर्ष निकाल लेते हैं कि एजेंट वास्तविक काम भी संभाल सकते हैं
- लेकिन deployment से पहले code review करना, bugs ढूंढना, और hallucinated libraries के calls पहचानना CEO के रोज़मर्रा के काम से काफ़ी दूर है
- कंपनी-विशिष्ट contract terms पर AI model को train करना, या कॉन्ट्रैक्ट की बारीक धाराओं को कई दिनों तक खंगालना भी आमतौर पर CEO खुद नहीं करते
- Levie AI के विरोधी नहीं हैं; वे X पर अपने 27 लाख followers के साथ अक्सर AI के पक्ष में विचार साझा करते हैं और AI startups में angel investor के रूप में भी शामिल हैं
- “Headless software is the future” में उनका कहना है कि AI agents के लिए बनाया गया software ही आगे की दिशा है
- वे CEO को सलाह देते हैं कि AI का “बहुत ज़्यादा” इस्तेमाल करके खुद समझें कि क्या संभव है और क्या नहीं, और उसकी ताकतों के साथ वास्तविक ज़रूरी काम को भी समझें
- समस्या तब होती है जब CEO कामकाजी processes को पर्याप्त रूप से समझे बिना automation की सीमा को बढ़ा-चढ़ाकर आंकते हैं, और उसी विश्वास को संगठन संचालन में उतार देते हैं
layoffs, productivity research, और संगठनात्मक अव्यवस्था
- 2026 के पहले 5 महीनों में टेक इंडस्ट्री की layoffs 2025 के पूरे साल के स्तर के लगभग बराबर पहुंच गईं
- Layoffs.fyi के अनुसार 2026 में अब तक 152 टेक कंपनियों में 115,430 लोग निकाले जा चुके हैं
- 2025 में 275 कंपनियों में 124,636 लोग निकाले गए थे
- कई कंपनियों ने job cuts की वजह AI को बताया, लेकिन एक व्याख्या यह भी है कि इसे AI washing की तरह पेश किया जा रहा है, जहां असली वजह दूसरे business decisions और metrics होते हैं और AI productivity gains को सिर्फ पैकेजिंग की तरह इस्तेमाल किया जाता है
- ClickUp CEO Zeb Evans ने X पर बताया कि internal work संभालने के लिए लगभग 3,000 AI agents लागू करने के बाद कंपनी ने कर्मचारियों के 22% को निकाल दिया
- Evans का कहना है कि लक्ष्य cost cutting नहीं है; वे ऐसा संगठन चाहते हैं जो AI agents चलाए और उनके outputs को तेज़ी से review करे
- वे ऐसे संगठन को “100x org” कहते हैं
- AI और productivity पर उपलब्ध शोध CEO की अपेक्षाओं को बहुत मज़बूती से support नहीं करते
- UC Berkeley की California Management Review में छपी अक्टूबर meta-analysis ने निष्कर्ष निकाला कि AI adoption और कुल productivity growth के बीच “मज़बूत संबंध” नहीं है
- National Bureau of Economic Research के मार्च अध्ययन ने माना कि AI adoption से productivity बढ़ी, लेकिन साथ ही productivity paradox की ओर इशारा किया, जहां महसूस की गई productivity growth, मापी गई productivity growth से अधिक थी
- MIT researchers ने हज़ारों agents को tasks में लगाने के परिणामों के आधार पर निष्कर्ष निकाला कि कई मामलों में वे अब भी मानव-स्तर की quality नहीं दे पाते
- मौजूदा LLM improvement rate को देखते हुए अनुमान है that 2029 तक अधिकतर text-related tasks को न्यूनतम पर्याप्त quality standard पर औसतन 80%~95% success rate के साथ पूरा किया जा सकेगा
- इसका मतलब है कि AI लगभग 3 साल बाद अधिकांश tasks में baseline capability तक पहुंच सकता है, लेकिन इंसानों से बेहतर बनने में कुछ और साल लग सकते हैं
- अगर AI outputs बढ़ाता है, तो bottleneck management approvals और organizational control की ओर खिसक सकता है
- Harvard Business Review के अनुसार अगर हर कोई AI से ज़्यादा output बनाने लगे, तो bottleneck बस management तक शिफ्ट हो जाएगा
- जैसे-जैसे output बढ़ेगा, approve किए जाने वाले काम भी बढ़ेंगे, और अगर decision-making authority सबको दे दी जाए तो संगठन नियंत्रण से बाहर जा सकता है
- पिछले साल OpenAI के internal experience पर आधारित TechCrunch report भी संकेत देती है कि authority expansion control problems पैदा कर सकती है
- अगर CEO इस operational burden को संभालने के लिए तैयार नहीं हैं, तो लगातार CEO AI अतिविश्वास का सबसे निश्चित नतीजा संगठनात्मक अव्यवस्था हो सकता है
2 टिप्पणियां
यह खासकर कोरिया की राष्ट्रव्यापी समस्या है।
Hacker News की राय
अगर आपने 500 से ज़्यादा लोगों वाली किसी संस्था को मैनेज किया है, तो agent से जुड़ी ज़्यादातर परेशानियाँ इंसानी संगठनों में पहले से ही मौजूद हैं
दिशा तय करना, उस दिशा में तेज़ी से बढ़ने को कहना, बार-बार जाँच करना और नतीजों के हिसाब से रास्ता बदलना, जबकि वास्तव में वे लोग क्या कर रहे हैं इसे पूरी तरह न समझना
यह अपने आप में कोई घातक फर्क नहीं है
नेता अपने द्वारा नियुक्त लोगों की क्षमता पर निर्भर करते हैं, काम करने वालों और निगरानी करने वालों को एक-दूसरे से संतुलित रखते हैं, और इस आधार पर काम करते हैं कि दोनों ही गलती कर सकने वाले इंसान हैं
मूल फर्क यह है कि इंसान नतीजों का काफ़ी अच्छा अनुमान लगा लेते हैं, उनकी ऐसी प्रतिष्ठा होती है जिसे वे खराब नहीं करना चाहते, वे मना कर सकते हैं, और आम तौर पर जेल नहीं जाना चाहते
AI tools ऊपर से देखने पर मिलते-जुलते लगते हैं, लेकिन इंसानों को नियुक्त करने पर जो उपयोगी तनाव अपने आप साथ आता था, वह इसमें नहीं है
बेकार के टकराव भी नहीं हैं, लेकिन मैंने जो निर्देश दिया और कोई वास्तव में क्या करना चाहता है, उनके बीच का हर टकराव बुरा नहीं होता
यह उनके पास पहले से मौजूद lever जैसा ही है, लेकिन ज़्यादा तेज़ और ज़्यादा सीधे तरीके से लागू किया जा सकता है
नुकसान यह है कि AI के पास वे self-preservation control mechanism नहीं हैं जैसे वेतन, पदोन्नति या जेल से बचना, और मूल रूप से यही चीज़ें विनाशकारी नतीजों को रोकने वाली cushioning थीं
यह आपके सबसे नाराज़ कर्मचारी से भी तेज़ी से और ज़्यादा मुस्कुराते हुए production database मिटा सकता है
कोई junior गलती करता है और उसे समय पर पकड़ा नहीं जाता, तो आम तौर पर वह उससे अपने आप कुछ सीखता है, लेकिन LLM को गलती सिखाने के लिए आपको harness बदलना पड़ता है और उम्मीद करनी पड़ती है कि वह काम करे
इसमें खास मज़ेदार बात यह है कि पहले हम हमेशा शिकायत करते थे कि tacit knowledge को शब्दों में ढालना इतना मुश्किल है कि junior जल्दी ऊपर आ सके ऐसी स्पष्ट guidelines बनाई ही नहीं जा सकतीं, और अब हम ठीक वही करने की कोशिश कर रहे हैं
अच्छा harness नतीजों को बेहतर बना सकता है, लेकिन मुझे नहीं लगता कि LLM senior स्तर तक पहुँच सकता है
नए कर्मचारी को data delete करने, पैसा ट्रांसफर करने या contract साइन करने की असीमित permission नहीं दी जाती, आम तौर पर कोई उसकी निगरानी करता है
यह अपेक्षा भी होती है कि पहले वह किसी हद तक खुद को साबित करे
लेकिन CEO या decision-maker अक्सर AI को महसूस की गई क्षमता के स्तर पर लगभग इंसान जैसा मान लेते हैं, जबकि असली testing या प्रत्यक्ष अनुभव बस इतना होता है कि इसने एक शानदार presentation बना दी
AI agent के मौजूदा versions तब तक सक्षम नहीं हैं जब तक काम जानने वाला कोई व्यक्ति पास से निगरानी न करे
यह सिर्फ tech CEO की समस्या नहीं है, और मुझे नहीं पता कि psychosis शब्द यहाँ न्यायसंगत या सटीक भी है या नहीं
मैंने एक ऐसे व्यक्ति के साथ काम किया है जो Shopify काफ़ी अच्छी तरह इस्तेमाल करता था, store manage कर सकता था और बहुत कुछ कर सकता था, लेकिन programmer नहीं था
उसने मुझे दिखाया कि Shopify के AI block generator से वह 1 मिनट में लगभग 65% तैयार नतीजा बना लेता है
मेरा एक दोस्त भी है जिसे WordPress में बस इतना code आता है कि बात खतरनाक हो सकती है, और उसने vibe coding से API integration बना लिया और इतना उत्साहित हो गया कि उसे plugin या product बनाना चाहता था
फिलहाल tech की स्थिति यही है
अच्छे prompt और थोड़े-बहुत edits के साथ आप बहुत जल्दी minimum viable product जैसी कोई चीज़ पा सकते हैं, और यह काफ़ी नशीला, ताकत देने वाला और रोमांचक लगता है
जो चीज़ पहले बहुत मुश्किल थी या आपकी पहुँच से बाहर थी, वह अचानक आँखों के सामने आ जाती है, और जब आप इतनी तेज़ी से वहाँ तक पहुँच जाते हैं, तो लगता है कि बस थोड़ा और करें और काम पूरा हो जाएगा
अभी ज़्यादातर मामलों में ऐसा नहीं होता, लेकिन लोगों को ऐसा महसूस होने के लिए दोष देना भी मुश्किल है
non-technical व्यक्ति का बनाया project ऊपर से ठीक चलता हुआ दिख सकता है, लेकिन वह गलत दिशा में हो, generalize न करता हो, या उसमें साफ़-साफ़ गलत हिस्से हों, यह वे देख नहीं पाते
minimum viable product के उपयोगी होने का मतलब यह है कि domain knowledge वाला व्यक्ति सिर्फ product assemble नहीं कर रहा था, बल्कि वह कठिन हिस्सों, क्या चलता है, क्या नहीं चलता, और क्या आज़माने लायक है, यह समझता था
vibe coding ठीक वही काम नहीं करती
यह बस minimum viable product जैसा दिखने वाला कुछ बना देती है, लेकिन असल में वह क्या है, यह पता नहीं होता
मुझे लगता है कि इस एहसास के लिए “ताकत देने वाला” से ज़्यादा सही शब्द नशीला है
यह शत्रुतापूर्ण लगती है और सार्थक बातचीत की गुंजाइश खत्म कर देती है
अगर आप किसी को पागल कहेंगे, तो वह बातचीत में कम शामिल होगा और अपने नज़रिए से और भी चिपक सकता है
काश HN,
/r/HNऔर/r/AIजैसे दो “subreddit” में बँट जाएजब यह धारणा बनती है कि कोई नया बाज़ार विजेता-सब-कुछ-ले-जाएगा वाली बड़ी सोने की खान है, तो निवेशक जीतने के लिए जुआ खेलने को तैयार हो जाते हैं
अगर वे असफल भी होते हैं, तो इसका मतलब बस इतना है कि अमीर लोग बहुत-से लोगों को रोज़गार देते हुए पैसा खो रहे हैं, इसलिए जो लोग अमीरों पर ज़्यादा tax चाहते हैं, उन्हें तो इसे स्वीकार करना चाहिए
जब agriculture का आविष्कार हुआ था तब शिकारी-संग्रहकर्ताओं की भारी बेरोज़गारी हुई थी, और जब automobile आया था तब घोड़ा-गाड़ी के चाबुक भी अप्रासंगिक हो गए थे
जीवन में झटके आते हैं, लेकिन वे अपरिहार्य हैं, और लंबी अवधि में खुद को ढाल लेना बेहतर होता है
अगर आप परिवार और दोस्तों को केंद्र में रखकर जीवन बनाते हैं, और घर या कार पर हद से ज़्यादा बोझ नहीं लेते, तो आप ठीक रहेंगे
असली innovation और startup करने वाले hackers के मूल HN को, यानी /r/startup, फिर से जीवित करना चाहिए
वह HN, जब ऐसे लोग जो कभी brush तक नहीं उठाए, painting पर लंबी-लंबी बातें नहीं करते थे
GitHub भी
/trendingऔर/trending-aiमें बँट जाए तो अच्छा होगामेरे एक सहकर्मी ने कहा कि जो लोग AI सीखना चाहते हैं, उनके लिए अच्छी बात यह है कि आजकल हर podcast AI की बात करता है, लेकिन मुझे नहीं लगता कि यह अच्छी बात है
मैं ठोस चीज़ें और अलग-अलग विषय सीखना चाहता हूँ, न कि ऑनलाइन जो कुछ भी पढ़ूँ और सुनूँ वह सब AI ही हो
bubble फूटेगा और शोर शांत हो जाएगा
अभी कुछ ही समय पहले तक लगता था कि front page crypto/blockchain/web3 की बकवास से भरा रहता था
अभी जो वर्णन किया जा रहा है, वह AI की कोई बिल्कुल अनोखी घटना नहीं है
यह सिद्धांत कि “CEO लोग प्रक्रियाओं को पर्याप्त रूप से नहीं समझते, इसलिए उन्हें नहीं पता कि क्या automate हो सकता है और क्या नहीं। लेकिन उनकी यह अज्ञानता उन्हें अपने विश्वास के आधार पर काम करने से नहीं रोकती” बहुत पहले से मौजूद है
मैं लंबे समय से काम कर रहा हूँ, और जितना मुझे याद है यह सिद्धांत हमेशा से रहा है
यह Undercover Boss का मूल आधार है, और r/maliciouscompliance पोस्टों का एक आम अंत भी
कंपनी में जितना ऊपर जाते हैं, उतनी ही संभावना बढ़ती है कि आप अग्रिम पंक्ति के कर्मचारियों से दूर हो जाएँ, उनकी ज़रूरतों को कम समझें, और अपने फैसलों के पूरे असर को जाने बिना कुछ आगे बढ़ा दें
हमारे CEO ने हाल ही में घोषणा की कि उन्होंने front-end programming शुरू कर दी है, जबकि असल में उन्होंने सिर्फ ChatGPT से HTML output कराने को कहा था
ज़ाहिर है, ChatGPT ने शायद उन्हें यह भी बताया होगा कि उनके ideas कितने smart और शानदार हैं, और वे कितने महान engineer हैं
ऐसी चीज़ें CEO की कल्पना में कर्मचारी क्या करते हैं और कर्मचारी वास्तव में क्या करते हैं, इन दोनों के बीच की दूरी को और बढ़ा देती हैं
बेहतर दिशा तय करने के लिए अक्सर मौजूदा process की बारीकियों और छोटे-छोटे हिस्सों को नज़रअंदाज़ करना पड़ता है
लक्ष्य department स्तर के short- या mid-term दर्द या अनचाहे नतीजों से बचना नहीं, बल्कि कंपनी को एक नई दिशा में मोड़ना होता है
उस दिशा को हासिल करने के लिए process को ढलना होगा या छोड़ना होगा
यह उस समय से बहुत अलग नहीं है जब एहसास होता है कि software architecture ही रुकावट बन गया है
तब आप मौजूदा functions, modules, और layers को हर हाल में “बचाने” की कोशिश नहीं करते, बल्कि पूरे system और उसकी ज़रूरी दिशा पर ऊपर से दिखने वाले नज़रिए के आधार पर उन्हें छोड़ने या बदलने को तैयार रहते हैं
हम दशकों से कई CEO के reality distortion field की बात करते आए हैं, और मैंने ऐसे CEO के साथ काम भी किया है
AI बस उस reality distortion field को और बढ़ा देता है
उनकी समझ धीरे बनती थी, लेकिन वे अच्छी तरह सीखकर सावधानी से आगे बढ़ते थे
बस ऐसे लोग बहुत दुर्लभ होते हैं
इसलिए cost cutting या लोगों के समय को असली समस्याएँ हल करने में लगाने से ज़्यादा अहम हो जाता है कि अगले quarter के numbers को लगातार घिस-घिसकर short-term shareholders को शांत रखा जाए
कभी-कभी sales team का bonus business margin से भी ज़्यादा महत्वपूर्ण हो जाता है
“गलत चीज़ें” ऊपर से नीचे आने की कई वजहें होती हैं, और ज़रूरी नहीं कि वजह “सुनना नहीं” हो; कभी-कभी वजह यह होती है कि वे किसी और, ज़्यादा महत्वपूर्ण व्यक्ति की बात सुन रहे होते हैं
यह एक clickbait शीर्षक है
“Box संस्थापक Aaron Levie का कहना है कि CEO को AI का ज़्यादा इस्तेमाल करके उसकी सीमाएँ सीखनी चाहिए” जैसा कुछ ज़्यादा सही होगा
मूल रूप से वह कह रहे हैं कि शीर्ष प्रबंधन LLM से कठिन समस्याओं को एक ही बार में हल कर देने की क्षमता को बढ़ा-चढ़ाकर आँकता है, और उसके बाद आने वाले मानवीय maintenance work को कम करके आँकता है
हमारे CEO ने AI prototyping में काफ़ी गहराई तक उतरकर देखा, लेकिन आखिरकार data architecture और deployment पर आकर अटक गए
शुक्र है, उन्हें बहुत जल्दी समझ आ गया कि बिना इंसानों द्वारा डिज़ाइन किए गए core infrastructure के vibe coding पटरी से उतर जाती है
tech industry में काम करने का मतलब लगातार नई चीज़ों को परखना, और यह तय करना है कि इंतज़ार किया जा सकता है या पीछे छूट जाने का जोखिम उठाना पड़ेगा
इसमें समझदारी चाहिए, लेकिन कई CEO FOMO से खिंचते हुए लगते हैं
management ladder पर जितना ऊपर जाते हैं, आगे बने रहने के लिए तकनीकी क्षमता में उतना ही पीछे छूटते जाते हैं—यह बात भी FOMO को कम नहीं करती
फिर भी, यह बहुत अच्छी बात है कि आपके CEO ने अपनी समझ को इतना तेज़ बनाए रखा
या तो आसानी से सीखेगा, या मुश्किल तरीके से
अगर hype के incentives और असली product को अलग करके देखें, तो पूरी तरह समझ आता है कि यह तकनीक कितनी आकर्षक है और कैसे एक तरह के उन्माद तक ले जा सकती है
मैं खुद भी कभी रात देर तक इसके साथ छेड़छाड़ करता रहा हूँ और चीज़ें बनाता रहा हूँ
यह आग की खोज जैसा है—एक साथ उपयोगी भी और जादुई भी
इससे खाना पकाया जा सकता है, गर्मी ली जा सकती है, और साथ ही आग को देखते हुए कहानियाँ बनाई जा सकती हैं और कभी ऊब नहीं होती
शायद हमें आनुवंशिक रूप से ऐसी चीज़ों की ओर खिंचने के लिए बनाया गया है जिनमें function भी हो और form भी
लेकिन यह यूँ ही नहीं था कि पागलपन के करीब पहुँच जाने वाला शमन कभी कबीले का मुखिया नहीं होता था
नेतृत्व के लिए निर्णय क्षमता चाहिए
यह जानना पड़ता है कि कब शमन से पूछना है, कब पड़ोसी बुज़ुर्गों के साथ सलाह करनी है, और कब तलवार निकालनी है
मुखिया जानता है कि “efficiency” के नाम पर अगर कबीले का एक-तिहाई हिस्सा काट दिया जाए, या आग बढ़ाने के लिए बीज जला दिए जाएँ, या पहरेदारों की जगह golem लगा दिए जाएँ, तो क्या होगा
शमन का अंत अक्सर अपने ही कड़ाहे में उबलते हुए होता है
टेक CEO अगली तिमाही के नतीजों को लेकर AI psychosis से गुजर रहे हैं, और मैं किराया किस्तों में भरने वाली psychosis से गुजर रहा हूँ
इससे सोचने पर मजबूर होता हूँ कि क्या इंसान FOMO हो या वित्तीय दबाव, किसी न किसी तरह के जुनून में फँसने के लिए ही बना है
हालत कितनी भी अच्छी हो जाए, आखिरकार आदमी उसकी आदत डाल लेता है, ऊब जाता है, और दुखी होने के लिए कुछ न कुछ ढूँढ लेता है
यह बच्चों से लेकर बुजुर्गों तक सबके साथ होता है
जैसे साँपों और मकड़ियों से सावधान रहना, और साफ-सफाई बनाए रखने वाला जुनून
आधुनिक सभ्यता में उसी शक्तिशाली device में किराया किस्तों में भरने जैसे दूसरे stimuli भी डाल दिए गए, ताकि लोग समाज के productive सदस्य बनें
सबसे खुशहाल देश हमेशा सबसे productive नहीं होते
खासकर तब, जब Finns की तरह लोग tokenmaxxing की जगह sauna पर ज्यादा अटके रहें
कोड deploy करो, लाइन ऊपर ले जाओ, और बहुत पहले मर चुके लोगों की allegory की पूजा करो—ऐसे सामाजिक memes बुनियादी जैविक सच्चाइयों को ढँक देते हैं
शिकारी-संग्रहकर्ता समूह जीवित रहने के लिए ढीले-ढाले ढंग से सहयोग करते थे, लेकिन भाषा और कृषि परंपराओं ने सिर्फ जीवित रहने से कहीं ज्यादा, और अर्थहीन मौखिक परंपराओं के पालन की माँग की है
अपने self-sense को नज़रअंदाज़ करो, और उन जीवित बुजुर्गों के memes दोहराने का कर्तव्य निभाओ जो इस डर में जीते हैं कि कहीं उन्हें वृद्धाश्रम में अकेला न छोड़ दिया जाए
वे शायद बस इतना सीधे नहीं कह पाते, इसलिए पुराने धार्मिक और राजनीतिक वाक्यांशों का सहारा लेते हैं
मतलब, जिन्होंने बिल बनाया उनके मर जाने के बाद भी इस कर्ज़ की बही को सँभालते रहो
आखिर में यह सब सिर्फ जिंदा रहने की ललक को बेकार की philosophy से धो-पोंछकर धुँधला कर देने जैसा है
मुझे यह चलन बिल्कुल पसंद नहीं कि therapy terms को हर जगह फेंका जाए और लोग एक-दूसरे का diagnosis करने लगें
ऐतिहासिक रूप से भी, जिनसे हम असहमत हों उन्हें इस तरह medicalize करना अच्छे नतीजों तक नहीं पहुँचा है
मूल रूप से इसका मतलब मशीनों के वश में होना है, कुछ-कुछ वैम्पायर जैसी मोहग्रस्तता के अर्थ में
यह AI पर हद से ज्यादा भरोसा करने की स्थिति को कहता है; कोई भी यह नहीं सोचता कि ये लोग सचमुच शब्दशः psychosis में हैं
रणनीतिक कंसल्टिंग के काम में करीब ढाई साल तक मुख्य रूप से Claude इस्तेमाल करने, और साथ में GPT व Gemini भी आज़माने के आधार पर मैं यकीन से कह सकता हूँ
टेक leadership के echo chamber में चल रहा यह irrational overheating, जो honeymoon phase के नशे में management responsibility Claude को सौंप देना चाहता है, बाद में मुड़कर देखने पर बेहद मूर्खतापूर्ण लगेगा