- हाल में ऐसे CEO की अतिरंजित प्रतिक्रियाएँ बार-बार दिख रही हैं जो LLM टूल्स को पूरे स्टाफ पर तुरंत थोप देते हैं और जो लोग उनका इस्तेमाल नहीं करते उन्हें नौकरी से निकालने योग्य मानते हैं; ऐसी जबरन लागू की गई व्यवस्था उल्टा नुकसान करती है
- यह केवल तभी असरदार होता है जब लोग टूल को अपनी इच्छा से चुनकर इस्तेमाल करें; जिसे जबरन धकेला जाता है, वह उसे कभी अच्छी तरह संभाल नहीं पाता
- CEO असली काम के अंतिम चरण (last mile) से दूर होते हैं, इसलिए वे AI के केवल चिकने-चुपड़े नतीजे (happy path) देखते हैं और उसके बाद लगने वाले कई ज़रूरी फ़ॉलो-अप कामों को नज़रअंदाज़ कर देते हैं
- "कुछ चल जाना" और "ठीक से, बड़े पैमाने पर, और किसी खास माहौल में अच्छी तरह चलना" अलग बातें हैं; security, compliance, accessibility जैसी बारीकियों को पूरा करने के लिए कुशल लोगों की ज़रूरत होती है
- ज़्यादातर कंपनियाँ जो LLM का हवाला देकर बड़े पैमाने पर छँटनी को सही ठहराती हैं, वे असल में अपनी overhiring छिपाने के लिए AI को बहाने की तरह इस्तेमाल कर रही होती हैं
CEO की AI पर अति-प्रतिक्रिया
- पिछले 3 महीनों में 4 मामले देखे गए, और सभी में लगभग एक जैसा पैटर्न था
- "all hands" ईमेल में LLM टूल्स के चमत्कार पर ज़ोर देना, और पूरे स्टाफ को बताना कि अगर वे तुरंत सीखना शुरू नहीं करते तो कोई और नौकरी तलाश लें
- "consultant" रखकर टूल सिखाना, या "office hours" और अंदरूनी "AI hackathon" चलाना
- सबसे खराब उदाहरण कुछ कंपनियों का token leaderboard बनाना है, जो LLM सीखने को बढ़ावा देने का शायद सबसे मूर्खतापूर्ण तरीका है
- AI का अच्छा उपयोग यह सीखने में भी है कि token को सीमित संसाधन की तरह कैसे देखा जाए
- केवल ज़्यादा इस्तेमाल को ही अच्छा मानकर गिनना गैर-उत्पादक इस्तेमाल में token की बर्बादी बढ़ाता है, इसलिए यह अव्यावहारिक है
स्वैच्छिक चयन की अहमियत
- LLM तब शक्तिशाली हो सकते हैं जब उपयोगकर्ता टूल को अच्छी तरह सीखें और अपनी मर्ज़ी से उसे काम के सहायक टूल के रूप में चुनें
- जिन्हें जबरन LLM टूल इस्तेमाल कराया जाता है, वे उसे सही तरीके से इस्तेमाल करना सीख ही नहीं पाते
- कर्मचारी भी AI टूल्स की ताकत और सीमाओं को गहराई से समझकर फ़ायदा उठा सकते हैं
- LLM की ताकत इस बात में है कि जब उनका सही और स्वैच्छिक उपयोग हो, तो वे कर्मचारियों को ज़्यादा काम करने में मदद करते हैं
Aaron Levie की पहचान
- Box के CEO Aaron Levie खुद AI के बड़े समर्थक हैं, फिर भी उन्होंने CEO की इस अति-उत्साही मानसिकता की वजह सही पकड़ी
- CEO, AI से बनने वाली ज़्यादातर वैल्यू के लिए अब भी ज़रूरी असल काम के आख़िरी चरण से काफ़ी कटे हुए रहते हैं, इसलिए वे "AI psychosis" में फँस जाते हैं
- AI के साथ काम करते समय वे केवल चिकने नतीजे देखते हैं, लेकिन टिकाऊ परिणाम के लिए पीछे लगने वाले 10–20 अतिरिक्त कामों पर ध्यान नहीं देते
- "मैंने शानदार product prototype बना लिया" → लेकिन production environment में deploy करने से पहले code review और कई समस्याओं को ठीक करना ज़रूरी है
- "मैंने contract तैयार कर लिया" → लेकिन सामने वाले को भेजने से पहले सभी शर्तों की जाँच और पुराने contracts से जोड़कर देखना ज़रूरी है
- CEO के लिए सबसे अच्छा यह है कि वे AI का बड़े पैमाने पर इस्तेमाल करें, enterprise में agents के असली मतलब को समझें, और फायदों के साथ असली मेहनत की मात्रा दोनों को जानें
- हालांकि "AI psychosis" शब्द खुद भ्रामक है, और कई मनोवैज्ञानिकों व मनोचिकित्सकों ने इसे ग़लत और असटीक बताया है
कटे हुए CEO और cargo cult जैसी सोच
- समस्या का बड़ा हिस्सा इस बात से आता है कि पारंपरिक CEO असल में काम करने वाले लोगों से कटे हुए होते हैं
- कई टीमों और परतों से गुज़रते हुए, असली कामकाज की प्रक्रिया संगठन-चार्ट के ज़रिए केवल टुकड़ों में ऊपर तक पहुँचती है
- जब कोई CEO Claude Code जैसे agent tool से कुछ बनाकर उसे चलते हुए देखता है और सोचता है, "अगर मैं यह खुद बना सकता हूँ तो इतने लोगों की क्या ज़रूरत है," तभी समस्या साफ दिखती है — ऐसा CEO ही अयोग्य CEO है
- कर्मचारियों को रखने की वजह यह है कि वे उन छोटी लेकिन अहम बारीकियों को पूरा करते हैं जो CEO को आसानी से दिखाई नहीं देतीं, जैसे security, compliance, accessibility
- “कुछ चल जाना”, “अच्छी तरह चलना”, “बड़े पैमाने पर अच्छी तरह चलना”, और “किसी खास माहौल में बड़े पैमाने पर अच्छी तरह चलना” — ये सब अलग बातें हैं
- कुछ चलने लायक बना देना और mass market के लिए सुरक्षित व उपयोगी product बनाना, इन दोनों के बीच बहुत बड़ा फ़र्क है
- "मैंने बना लिया, तो कोई भी बना सकता है" जैसी छलाँग इस बात को ही नज़रअंदाज़ करती है कि कुशल और अनुभवी लोगों को भर्ती क्यों किया जाता है
- इसलिए इसका सबसे अच्छा उपयोग mass market tool बनाने में नहीं, बल्कि किसी खास काम में मदद करने वाले पूरी तरह personalized tool बनाने में है
- यह cargo cult जैसी सोच है — CEO खुद Claude Code से कुछ काम होते देख लेते हैं और मान बैठते हैं कि यह कर्मचारियों के काम के बराबर है, जबकि कर्मचारियों द्वारा किए जाने वाले अदृश्य सभी चरण अब भी ज़रूरी रहते हैं
छँटनी की दलील में खामी
- यह दृश्य अँधेरा भी है और हास्यास्पद भी कि कोई CEO AI तकनीक पर पूरी तरह मोहित होकर तुरंत निष्कर्ष निकाल ले कि अब आधे कर्मचारियों को निकाला जा सकता है
- जो कंपनियाँ मानती हैं कि LLM की वजह से बड़े पैमाने पर workforce घटाई जा सकती है, वे जल्दी ही समझ जाएँगी कि यह ग़लत आकलन है
- LLM की ताकत इस बात में है कि सही और स्वैच्छिक उपयोग होने पर वे कर्मचारियों की productivity बढ़ाते हैं; इसका मतलब यह नहीं कि अब कम इंसानों की ज़रूरत है — बल्कि उत्पादक तरीके से काम करना जानने वाले इंसानों की और ज़्यादा ज़रूरत पड़ती है
- जो कंपनियाँ LLM को बड़े पैमाने की layoffs का कारण बताती हैं, वे ज़्यादातर बस इसे बहाने की तरह इस्तेमाल करती हैं
- क्योंकि overhiring के बाद "हमसे staffing decision ग़लत हुआ" कहने की तुलना में "AI efficiency" की कहानी Wall Street को ज़्यादा आसानी से स्वीकार होती है
निष्कर्ष
- Levie के सुझाव के मुताबिक CEO को यह सीखना चाहिए कि तकनीक कैसे काम करती है, लेकिन इसमें तकनीक की सीमाएँ भी शामिल होनी चाहिए
- अगर कोई CEO सोचता है कि vibe coding से बना prototype production-ready है, तो उसे खुद launch करके नतीजे देखने चाहिए
- अगर कोई CEO मानता है कि vibe coding से बना contract, वकील द्वारा जाँचे गए contract जितना मज़बूत है, तो समस्या आने पर उसे कानूनी लागत भी देखनी चाहिए
- AI टूल्स शक्तिशाली हैं, लेकिन जो CEO मानते हैं कि वे कर्मचारियों के काम की जगह ले लेंगे, वे बस अयोग्य CEO हैं
3 टिप्पणियां
"टूल तभी प्रभावी होते हैं जब लोग उन्हें अपनी इच्छा से चुनकर इस्तेमाल करते हैं; जिन्हें जबरदस्ती धकेलकर इस्तेमाल कराया जाता है, वे उन्हें कभी ठीक से संभाल नहीं पाते"
इससे मैं काफ़ी सहमत हूँ
कृपया
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
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)
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
“खेल का 90% आधा मानसिक होता है” वाली बात भी याद आती है
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
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 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
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
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
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
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
code इंसान + AI मिलकर लिखेंगे, और management सिर्फ़ AI करेगा
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
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?