जो CEO सोचते हैं कि AI कर्मचारियों की जगह ले लेगा, वे बस खराब CEO हैं

 (techdirt.com)
1 पॉइंट द्वारा GN⁺ 5 시간 전 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • LLM टूल्स तब बेहद शक्तिशाली हो सकते हैं जब कर्मचारी उन्हें खुद सीखें और काम में सहायक टूल के रूप में चुनें, लेकिन पूरे संगठन में जबरन इस्तेमाल और नौकरी से निकालने की धमकी इनके अच्छे उपयोग का तरीका नहीं है
  • पिछले 3 महीनों में सामने आए 4 मामलों में CEO ने कंपनी-व्यापी ईमेल में इस तरह के संदेश भेजे कि यदि कर्मचारी तुरंत AI टूल्स सीखकर इस्तेमाल नहीं करेंगे तो वे दूसरी नौकरी ढूंढ लें
  • टोकन उपयोग leaderboard जैसे तरीके, जो सिर्फ उपयोग मात्रा को पुरस्कृत करते हैं, LLM को अच्छी तरह इस्तेमाल करना नहीं सिखाते बल्कि गैर-उत्पादक उपयोग बढ़ा सकते हैं
  • भले ही CEO ने agent टूल्स से काम करने वाला prototype या contract बना लिया हो, code review, clauses की जांच, security और legal compliance जैसे वास्तविक काम अब भी जरूरी रहते हैं
  • LLM की ताकत इस बात में है कि वे सक्षम कर्मचारियों को और अधिक काम करने में मदद करें, इसका मतलब यह नहीं कि कम इंसानों की जरूरत है

CEO की AI पर अतिरंजित प्रतिक्रिया

  • पिछले 3 महीनों में ऐसे 4 मामले सामने आए जिनमें CEO ने AI को लेकर जरूरत से ज्यादा प्रतिक्रिया दी
  • इनमें एक समान बात यह थी कि कंपनी-व्यापी ईमेल में कहा गया कि LLM टूल्स तुरंत सीखो और इस्तेमाल करो, नहीं तो दूसरी नौकरी खोजो
  • कुछ कंपनियों ने consultants बुलाकर टीमों को टूल्स का उपयोग सिखाया, या office hours और आंतरिक AI hackathon चलाए
  • इन सभी मामलों का सार यही था कि AI एक चमत्कारी तकनीक है, इसलिए कर्मचारियों को अपने काम में इसे हमेशा इस्तेमाल करना चाहिए

प्रोत्साहन का गलत तरीका

  • कुछ कंपनियों ने token usage leaderboard बनाए, जो LLM का अच्छा उपयोग प्रोत्साहित करने का उचित तरीका नहीं है
  • AI का सही उपयोग सीखने के लिए tokens को एक scarce resource की तरह देखना सीखना चाहिए
  • यदि सिर्फ अधिक token उपयोग को बेहतर उपयोग माना जाए, तो गैर-उत्पादक उपयोग आसानी से बढ़ सकता है
  • LLM टूल्स शक्तिशाली और महत्वपूर्ण हो सकते हैं, लेकिन उनकी वास्तविक उपयोगिता में कई समस्याएं और सीमाएं हैं

जबरन उपयोग और स्वैच्छिक चयन का अंतर

  • LLM तब शक्तिशाली हो सकते हैं जब उपयोगकर्ता टूल को अच्छी तरह सीखें और उसे स्वेच्छा से काम के सहायक टूल के रूप में चुनें
  • जिसे जबरन LLM टूल इस्तेमाल करना पड़े, वह अक्सर उसे सही तरह इस्तेमाल करना नहीं सीख पाता
  • कर्मचारी भी AI टूल्स की ताकत और सीमाओं को गहराई से समझकर लाभ उठा सकते हैं
  • LLM की ताकत इस बात में है कि जब उनका सही और स्वैच्छिक उपयोग हो, तो वे कर्मचारियों को अधिक काम करने में मदद करें

CEO जिन वास्तविक कामों को नजरअंदाज करते हैं

  • Box के CEO Aaron Levie, जो AI के बड़े समर्थक हैं, यह समझाते हैं कि CEO AI में जरूरत से ज्यादा क्यों बह जाते हैं
  • CEO उस वास्तविक काम से काफी दूर होते हैं जो आखिरी चरण में AI से मूल्य बनाने के लिए जरूरी होता है, इसलिए वे “AI psychosis” के प्रति संवेदनशील हो जाते हैं
  • “AI psychosis” शब्द गलतफहमी पैदा कर सकता है, और कई मनोवैज्ञानिकों व मनोचिकित्सकों ने इसे गलत और समस्या को बढ़ाने वाला बताया है
  • CEO AI का उपयोग करते समय केवल अच्छे परिणाम देखते हैं, लेकिन agent के जरिए टिकाऊ परिणाम पाने के लिए जरूरी अगले 10 या 20 कामों पर ध्यान नहीं देते
  • अगर CEO कहते हैं, “मैंने एक शानदार product prototype बना लिया,” तब भी production में डालने से पहले code review और bug fixes जरूरी हैं
  • अगर CEO कहते हैं, “मैंने एक contract generate कर लिया,” तब भी सामने वाली पार्टी को भेजने से पहले हर clause की जांच और मौजूदा contracts से उसका संबंध जोड़ना जरूरी है

काम करने वाली चीज और scale पर काम करने वाले product में फर्क

  • “कुछ काम करता है”, “अच्छे से काम करता है”, “scale पर अच्छे से काम करता है”, और “किसी खास environment में scale पर अच्छे से काम करता है” — ये सब अलग-अलग बातें हैं
  • कंपनियां बहुत से कर्मचारियों को इसलिए रखती हैं ताकि वे उन छोटे लेकिन महत्वपूर्ण details को संभाल सकें जिन्हें CEO अक्सर ठीक से नहीं देख पाते
  • security, legal compliance और accessibility ऐसे details के उदाहरण हैं जिन्हें CEO आसानी से नजरअंदाज कर सकते हैं
  • agent टूल्स से कोई काम करने वाली चीज बनाना संभव है, लेकिन mass market product को अच्छी तरह बनाना और उसे सुरक्षित रूप से इस्तेमाल योग्य बनाना कहीं अधिक काम मांगता है
  • agent coding टूल्स कुछ कामों में मदद कर सकते हैं, लेकिन “मैंने एक बना लिया” से “इसलिए कोई भी बना सकता है” तक छलांग लगा देना इस बात को नजरअंदाज करता है कि जानकार और अनुभवी लोगों को क्यों नियुक्त किया जाता है

व्यक्तिगत टूल्स और cargo cult सोच

  • LLM टूल्स का सबसे अच्छा उपयोग मामला mass market टूल बनाने के बजाय किसी खास काम में मदद करने वाले पूरी तरह personal tool बनाना है
  • यदि CEO सिर्फ यह देखते हैं कि संगठन में कहीं कर्मचारी कंप्यूटर पर काम करके परिणाम बना रहे हैं, और फिर मान लेते हैं कि Claude Code से उनका कुछ बना लेना वही काम है, तो यह cargo cult सोच है
  • कर्मचारियों द्वारा किए जाने वाले वे अतिरिक्त चरण और processing, जिन्हें CEO नहीं देख पाते, अब भी जरूरी हैं
  • जब CEO Claude Code जैसे agent टूल से कुछ बनाते हैं और उसे काम करते हुए देखते हैं, तो वे गलत निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि इतने सारे कर्मचारियों की जरूरत क्यों है

छंटनी का तर्क और कॉर्पोरेट नैरेटिव

  • यह स्थिति एक अंधेरे हास्य जैसी बताई गई है, जहां CEO AI तकनीक में पूरी तरह डूबते ही यह निष्कर्ष निकाल लेते हैं कि वे तुरंत आधे कर्मचारियों को निकाल सकते हैं
  • जो कंपनियां सोचती हैं कि LLM टूल्स की वजह से बड़े पैमाने पर कर्मचारियों को निकाला जा सकता है, वे जल्द ही समझेंगी कि वे गलत थीं
  • जरूरत कम लोगों की नहीं, बल्कि ऐसे अधिक लोगों की है जो उत्पादक तरीके से काम करना जानते हों
  • जब कंपनियां बड़े पैमाने पर layoffs के कारण के रूप में LLM का हवाला देती हैं, तो अधिकतर मामलों में वह सिर्फ एक बहाना होता है
  • “AI efficiency” की कहानी Wall Street को “हमने जरूरत से ज्यादा hiring कर ली थी” वाले स्पष्टीकरण से ज्यादा आसानी से स्वीकार होती है

CEO को क्या सीखना चाहिए

  • CEO को सीखना चाहिए कि तकनीक कैसे काम करती है, और इसमें उसकी सीमाओं को समझना भी शामिल है
  • यदि CEO को लगता है कि vibe coding से बना उनका prototype production-ready है, तो उन्हें उसे खुद launch करके परिणाम देखने चाहिए
  • यदि CEO को लगता है कि vibe coding से बना contract वकील द्वारा देखे गए contract जितना मजबूत है, तो समस्या आने पर उन्हें कानूनी लागत का अंदाजा हो जाएगा
  • AI टूल्स शक्तिशाली हैं, लेकिन जो CEO मानते हैं कि वे कर्मचारियों का काम बदल सकते हैं, वे खराब CEO हैं

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 5 시간 전
Hacker News की राय

  • पुराना मज़ाक याद आता है: “कोड का 90% काम का 90% होता है। बाकी 10% कोड फिर एक और 90% काम होता है”
    1986 से अपनी लगभग पूरी वयस्क ज़िंदगी product launch में बिताई है, और बहुत शुरुआती दौर में जो बात सीखी, उनमें एक यह थी कि “launch” का दायरा “design” से बड़ा होता है
    किसी ऐसे product को deliver करने में, जिसे अपने brand के साथ बाहर भेजना हो और बाद में support भी करना हो, बहुत ज़्यादा काम लगता है
    यह बच्चे पैदा करने जैसा है। गर्भधारण मज़ेदार होता है, जन्म देना पीड़ादायक होता है, और पालन-पोषण जीवनभर का काम होता है
    मेरा मानना है कि पैसे लेकर launch किए जाने वाले products पर भी यही बात लागू होती है

    • लोगों के AI के मामले में “किसी ऐसे product को deliver करने में, जिसे अपने brand के साथ बाहर भेजना हो और बाद में support भी करना हो, बहुत ज़्यादा काम लगता है” को अलग तरह से सोचने की एक वजह यह है कि Anthropic लगातार कहता रहा है कि ज़्यादातर कामों में अब code लिखने या review करने की ज़रूरत नहीं रही
      उनके agent swarm GitHub, Slack और wiki को खंगालकर अगला काम तय करते हैं, और फिर agents का एक दूसरा झुंड code review, test, merge, deploy, A/B test, यहाँ तक कि rollback भी कर देता है
      Boris ने अकेले पिछले 1~2 हफ्तों में लगभग 300 PR merge किए हैं, इसलिए लगता है कि शीर्ष research labs ने productivity की मुहर तोड़ दी है
      और वे इतने शक्तिशाली और स्वायत्त recursive self-improving AI की बात करते हैं कि उनका दावा है कि हर कंपनी को उस प्रयास को “रोकने” की तैयारी रखनी चाहिए
      Fable/Mythos के model card[1] में तो ऐसी पाबंदियाँ भी हैं जिनका मतलब यह है कि model इतना शक्तिशाली है कि आम लोगों को इसका उपयोग नहीं करने देना चाहिए, इसलिए वे model tuning और training requests को ठुकराएँगे
      [1] We’ve implemented new interventions that limit Claude’s effectiveness for requests targeting frontier LLM development (for example, on building pretraining pipelines, distributed training infrastructure, or ML accelerator design). Using Claude to develop competing models already violates our Terms of Service, but enforcing this restriction through our safeguards avoids accelerating the actors most willing to violate these terms. Unlike our interventions for cybersecurity, biology and chemistry, and distillation attempts, these safeguards will not be visible to the user. Fable 5 will not fall back to a different model. Instead, the safeguards will limit effectiveness through methods such as prompt modification, steering vectors, or parameter-efficient fine-tuning (PEFT)
    • पूरी तरह सहमत। एक पूरा product launch करना, जिसमें ठीक से काम करने वाला user acquisition funnel भी हो, कहीं ज़्यादा मुश्किल है
      पहले आपको features से भरा पूरा product बनाना पड़ता है, फिर उन सभी features को landing page पर दिखाने लायक एक बेहद संक्षिप्त overview बनाना पड़ता है
      अगर visitor 10 सेकंड के भीतर पूरे जटिल product को नहीं समझ पाता, तो आप पहले ही मौका खो चुके हैं
      product का जटिल होना ज़रूरी है। software market पहले से ही ऐसी स्थिति में है, और जो आसान मौके थे, वे आमतौर पर आपके पता लगने तक उठाए जा चुके होते हैं
      तकनीकी बदलाव से पैदा होने वाले नए आसान मौकों से पैसा कमाने वाले लोग ज़रूर होंगे, लेकिन संभव है कि वह आप न हों। क्योंकि उसे संभव बनाने वाले business connections आपके पास नहीं होंगे
    • यह उपमा पसंद आई। जैसे बच्चे को अच्छी तरह पालने पर फायदा मिलता है, वैसे ही product को अच्छी तरह deliver करने पर dividend जैसा return मिलता है। समस्याएँ पैदा होने की संभावना कम होती है, और अगर हों भी, तो उनका दायरा छोटा रहता है
    • “कोड का 90% काम का 90% होता है। बाकी 10% कोड फिर एक और 90% काम होता है” वाला मज़ाक शायद मैंने नहीं सुना, लेकिन मेरे अनुभव में यह बिल्कुल सही लगता है
      “खेल का 90% आधा मानसिक होता है” वाली बात भी याद आती है
    • यह उपमा आखिर तक शानदार है। आख़िरी 10% में सबसे ज़्यादा मेहनत और iteration लगता है, ताकि बाद में maintenance में ज़्यादा समय न लगे

  • खराब CEO वाकई बहुत होते हैं। काफ़ी हद तक राजनेताओं जैसे। CEO बनना काफ़ी मुश्किल है, लेकिन वहाँ तक पहुँचने के लिए जिन क्षमताओं की ज़रूरत होती है और वास्तव में काम अच्छी तरह करने के लिए जिन क्षमताओं की ज़रूरत होती है, वे हमेशा एक-दूसरे से मेल नहीं खातीं

    • लगभग हर मामले में CEO उस पद तक बहुत सारी ऑफिस पॉलिटिक्स के ज़रिए पहुँचते हैं
      किसकी चापलूसी करनी है और किसकी नहीं, और सही समय पर किस्मत का साथ मिलना—यही अहम होता है
      CEO सचमुच अपने काम में सक्षम हों, ऐसा बहुत ही कम होता है
      ज़्यादातर मामलों में कंपनी को मज़दूर वर्ग ही संभाले रहता है, और कुछ मामलों में कर्मचारी CEO की मर्ज़ी के ख़िलाफ़ जाकर भी कंपनी को टिकाए रखते हैं
      इसका मतलब यह नहीं कि executives कंपनी को बर्बाद करना चाहते हैं, लेकिन वे अयोग्य होते हैं और लगातार घटिया फैसले लेते रहते हैं
    • “CEO बनना काफ़ी मुश्किल है” के उलट, यह उन गिनी-चुनी नौकरियों में से एक लगती है जिनके लिए शायद कोई योग्यता ही नहीं चाहिए
      CEO बनने के लिए आख़िरकार बस इतना चाहिए कि आप किसी को यह यक़ीन दिला दें कि अगर वह आपको पैसा उधार दे तो उसे वापस मिल जाएगा
      मैंने ऐसे बेहद भयानक लोगों के अधीन काम किया है जो शायद कहीं भी इंटरव्यू पास न कर पाते, लेकिन वे लगातार और पैसा खींच लाने में माहिर थे, इसलिए CEO बने बैठे थे
    • पता नहीं किस क्षमता की बात हो रही है। मैं कुछ लोगों से मिला हूँ
      ज़्यादातर के अमीर माता-पिता ने पैसा लगाया, और alumni favoritism से वे नामी स्कूलों में दाख़िल हुए
      काफ़ी लोग औसत से ज़्यादा होशियार थे, लेकिन बिल्कुल भी जीनियस नहीं थे
      उसी अमीरी की वजह से उन्हें दूसरों से पहले कंप्यूटर मिल गए
      वे यह समझ नहीं पाते, या समझना नहीं चाहते, कि औसतन वे भारी संख्या में “nepo babies” हैं
    • CEO बनना बिल्कुल भी मुश्किल नहीं है, और CEO का काम भी high-skill technical काम की तुलना में कोई ख़ास मुश्किल नहीं है। ज़्यादा मुश्किल सिर्फ़ जिम्मेदारी है
      हाँ, Microsoft जैसी कंपनी का CEO होना कई मायनों में बहुत कठिन और भारी दबाव वाला होगा, लेकिन ज़्यादातर CEO की नौकरी ऐसी नहीं होती
      केवल अपने अनुभव के आधार पर कहूँ तो ज़्यादातर CEO और CTO कुछ नहीं जानने वाले बेवकूफ़ ही थे
      हालाँकि मैं 25 साल से programming कर रहा हूँ और सिर्फ़ 3 साल CEO रहा हूँ, इसलिए मेरी बात को कुछ छानकर सुनना चाहिए
      मुझे लगता है लोग इन titles को बहुत बढ़ा-चढ़ाकर देखते हैं। आख़िरकार बात इस पर निर्भर करती है कि कंपनी वास्तव में क्या करती है, और उस कंपनी में उस पद से क्या अपेक्षा है
      किसी बेकार-सी SaaS कंपनी का CTO तो कॉलेज से अभी-अभी निकला कोई व्यक्ति भी बन सकता है। शायद वहाँ ऐसा मामूली काम हो रहा हो जिसे कोई भी, यहाँ तक कि LLM भी, जोड़-घटाकर कर सके
      इसके उलट, अगर किसी व्यापक रूप से इस्तेमाल और विश्वसनीय streaming service का CTO हो, जो दुनिया के इंटरनेट ट्रैफ़िक का अर्थपूर्ण हिस्सा संभालती हो, तो वह कहीं ज़्यादा दिलचस्प और कठिन समस्याएँ सुलझा रहा होगा, और उसके फैसले भी कहीं ज़्यादा महत्वपूर्ण होंगे
    • “CEO बनना काफ़ी मुश्किल है”, लेकिन सचमुच LLC या Corporation registration करवा लें, बस। यह काम आपके लिए कर देने वाली कई SaaS कंपनियाँ भी हैं

  • मैंने Xitter पर देखा था: “जो CEO AI से नौकरियाँ बदलना चाहता है, उसे पहले अपनी secretary को AI से बदलना चाहिए।” मुझे लगता है यह एकदम सही नियम है
    AI demo तो सब के सब निजी सचिव के किसी रूपांतर जैसे ही हैं, तो AI वह काम कर सके—ऐसी उम्मीद तो होनी चाहिए, है न?
    मेरा मानना है कि secretary रखने वाले CEOs में स्वयंसेवक शून्य होंगे
    और साफ़ कर दूँ, मेरा मतलब मानव सचिवों का अपमान करना नहीं है। वे मूल्यवान काम करते हैं, और उन्हें AI से बदला भी नहीं जाना चाहिए

    • यही तो dogfooding है
      OpenAI की तरफ़ के किसी व्यक्ति ने कहा था कि यह अब डॉक्टरों से बेहतर है। यह मैंने नहीं, उसने कहा था। तो फिर उसने अपना डॉक्टर बदल दिया होगा, है न?

  • अगर customized AI हो, तो वह CEO को बदलने के लिए काफ़ी अच्छा लग रहा है। ज़रा सोचिए, इतनी overhead cost घट जाए तो कंपनी कितना कुछ कर सकती है

    • customized होने की भी ज़रूरत नहीं। ChatGPT अगर पूरे दिन corporate initiative और PR language बनाता रहे, तो किसी को पता भी नहीं चलेगा
    • एक CEO की लागत में तो बहुत सारे token खरीदे जा सकते हैं। मुझे लगता है एक बार आज़माना चाहिए
    • मैं अभी एक project बना रहा हूँ, और बाद में ऐसा AI बनाने वाला हूँ जो उसे manage भी करे और CEO की भूमिका भी निभाए
      code इंसान + AI मिलकर लिखेंगे, और management सिर्फ़ AI करेगा
    • अगर AI कोई अनैतिक या ग़ैरक़ानूनी काम करे, तो ज़िम्मेदार कौन होगा? क्या कंप्यूटर को जेल भेजेंगे? या फिर जैसे मानव CEO के साथ करते हैं, वैसे ही बस नज़रअंदाज़ कर देंगे?
    • robotics अभी वहाँ तक पहुँची नहीं है। उसे investors और board members के साथ golf appointments पर भी जाना होगा

  • CEOs यह समझते हैं कि AI productivity increase की संभावना देता है। उस productivity gain का इस्तेमाल कर्मचारियों की छँटनी के लिए करना कल्पनाशक्ति की कमी वाला तरीका है
    ज़्यादा साहसी तरीका यह होगा कि उस बढ़त का इस्तेमाल मौजूदा ग्राहकों की अपेक्षाओं से आगे निकलने में किया जाए, या कर्मचारियों की संख्या उसी अनुपात में बढ़ाए बिना revenue बढ़ाया जाए

  • खराब CEO बहुत होते हैं
    खराब software developers भी बहुत होते हैं
    जब दोनों मिलते हैं, तो software developer को निकाल दिया जाता है
    CEO कुछ समय बाद अपने stock options cash out करके निकल जाता है

    • खराब CEO + खराब software developer = नया CTO

  • आधुनिक listed companies के CEO ज़्यादातर ऐसे hedge fund managers जैसे हैं जो श्रम से आख़िरी 1 डॉलर तक निचोड़ लेना चाहते हैं। AI उनके लिए एक आकर्षक, लेकिन बहुत असरदार न होने वाला lever है

  • अगर AI आपको और सक्षम बना देती है, तो मूल रूप से यह capital injection मिलने जैसा है
    जो CEO यह देखकर सोचता है कि अब लोगों की संख्या घटानी चाहिए, वह यह संकेत भी देता है कि उसे बढ़े हुए संसाधनों का इस्तेमाल करना आता ही नहीं

  • हम ऐसे CEOs को बदलने वाला AI model क्यों नहीं बना सकते? लगता है कंपनी तो वह काफ़ी अच्छी चला लेगा

  • जो कर्मचारी सोचते हैं कि AI उनके अपने CEO को बदल देगा, उनका क्या?

    • एकदम senior management material लगते हैं