OverpAId – CEO को हटाएं और भविष्य को नियुक्त करें

 (overpaid.lol)
1 पॉइंट द्वारा GN⁺ 5 시간 전 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • OverpAId एक सेटिंग है जिसमें सालाना 2.2 करोड़ डॉलर खर्च कराने वाले CEO को NVIDIA DGX Spark की एक मशीन से बदलने की बात कही गई है, और यह CEO व सामान्य कर्मचारियों के बीच वेतन अंतर पर व्यंग्य करता है
  • बड़े पैमाने की छंटनी से बची लागत को AI निवेश में लगाते हुए, इसे मंजूरी देने वाले executives अपनी जगह बचाए रखते हैं; साथ ही remote work के प्रदर्शन के बजाय real estate हितों के आधार पर office return मांगने की प्रथा पर निशाना साधता है
  • मरीज, उपकरण और ग्राहकों जैसे वास्तविकता से सीधे जुड़े कामों को abstract करना मुश्किल है, लेकिन रिपोर्टों का सार बनाना, approvals देना और earnings calls जैसी दूसरों के काम को reprocess करने वाली management tasks को AI से बदलना बल्कि आसान है—यह तर्क रखा गया है
  • काल्पनिक product 0.004 सेकंड decision-making, सालाना करीब 3,000 डॉलर operating cost और 24 घंटे uptime का दावा करता है, और गणना करता है कि 2.2 करोड़ डॉलर के CEO वेतन को 500 कर्मचारियों में बांटने पर प्रति व्यक्ति सालाना 43,990 डॉलर दिए जा सकते हैं
  • कोई वास्तविक product या company मौजूद नहीं है; साथ ही चेतावनी देता है कि AI के decision लेने पर firing, lawsuit या license cancellation जैसी जवाबदेही निभाने वाला इंसान गायब हो सकता है, जिससे accountability gap बनता है

CEO वेतन और OverpAId की सेटिंग

  • OverpAId एक काल्पनिक Chief Executive Replacement Engine है जो strategy बनाना, vision पेश करना और company-wide emails लिखना आदि संभालने का दावा करता है
  • CEO की सालाना लागत 2.2 करोड़ डॉलर और OverpAId की one-time price 4,699 डॉलर की तुलना करता है
  • तुलना में इस्तेमाल आंकड़े ये हैं
    • S&P 500 CEO का average total compensation 1.89 करोड़ डॉलर है
    • बड़ी कंपनियों के CEO और median worker का pay ratio 290:1 है
    • OverpAId 24x7, पूरे साल चलता है और Aspen executive workshops की भी जरूरत नहीं होती
  • Series A funding 0 डॉलर है, और valuation “शून्य से भाग देने पर अनंत” बताई गई है—इससे venture investment culture पर भी व्यंग्य है
  • Forbes, The Wall Street Journal, TechCrunch, Bloomberg, Fast Company में featured होने वाला हिस्सा पूरी तरह सच नहीं है, यह स्पष्ट किया गया है

CEO वेतन वृद्धि और AI layoffs का विरोधाभास

  • शुरुआत इस आंकड़े से होती है कि पिछले 40 वर्षों में बड़ी कंपनियों के CEO pay में 1,000% से अधिक वृद्धि हुई, जबकि सामान्य workers की wages productivity की तुलना में बहुत धीमी बढ़ीं
  • resource allocation, बड़े data में patterns पहचानना और data-driven judgment वे काम हैं जिन्हें software अच्छी तरह संभाल सकता है, इसलिए management भी automation का target हो सकता है—यह तर्क है
  • tech, retail, media, logistics और finance कंपनियों में दोहराई जाने वाली layoff pattern को Layoff Two-Step कहा गया है
    • frontline और mid-level roles में कटौती होती है
    • press releases में AI पर जोर दिया जाता है
    • बचाई गई payroll cost को GPU rentals, data centers और agentic AI licenses में लगाया जाता है
    • layoffs और AI budget को approve करने वाले executives अपनी roles और compensation बरकरार रखते हैं
  • tech industry में लगातार layoffs से 5 लाख से ज्यादा jobs घटी हैं; “AI-driven efficiency” से जुड़ी हिस्सेदारी बढ़ने के दौरान CEO pay और AI capital expenditure भी साथ-साथ बढ़े हैं
  • layoffs को पैक करने वाली corporate भाषा और वास्तविक परिणामों की तुलना की गई है
    • “organizational rightsizing” का मतलब हजारों लोगों को निकालते हुए org chart के top को बनाए रखना है
    • “AI investment के लिए resources reallocate करना” का मतलब मौजूदा employees की salary को GPU rental fees में बदलना है
    • “AI-first organization” में employees के काम को agents से replace किया जाता है, जबकि इसे approve करने वाले executives बढ़ा हुआ compensation लेते हैं
    • “core priorities पर focus” में भी management core priority बनी रहती है
  • काल्पनिक org chart में cuts का अनुपात executives 0%, senior directors 8%, middle managers 22%, frontline/support staff 34% रखा गया है
  • अगर support queue operations, supply chain management और code writing के कुछ हिस्से AI संभाल सकते हैं, तो reorg approvals और earnings script पढ़ना भी automate हो सकता है; लेकिन companies यह सीमा management के ठीक नीचे खींचती हैं

Office return और real estate हित

  • वर्षों तक यह देखने के बाद भी कि remote teams performance दे सकती हैं, culture और collaboration के नाम पर office return mandate करने वाली corporate practice की आलोचना की गई है
  • argument यह है कि return schedules productivity drop की तुलना में lease renewals, downtown vacancy rates और commercial real estate values से ज्यादा करीब से जुड़े होते हैं
  • अमेरिका के प्रमुख downtowns में office vacancy rates return mandates के बावजूद कई वर्षों तक करीब 19~20% पर रहे
  • internal notices की भाषा को real estate issues से जोड़ा गया है
    • “in-person collaboration innovation को बढ़ाता है” 2019 में signed 15-year lease से जुड़ता है
    • “culture office में बनती है” downtown parking revenue में गिरावट की ओर इशारा करता है
    • “हफ्ते में 3 दिन office” books पर real estate value के revaluation से बचने का उपाय है
    • “connection के लिए कदम” के पीछे badge records performance metric बन जाते हैं
  • executive offsite events में private jet 3,40,000 डॉलर, 3-night resort 1,28,000 डॉलर, cocktail class 6,200 डॉलर, speaker 75,000 डॉलर और vests 14,000 डॉलर लगते हैं; कुल 5,63,200 डॉलर है
    • यह लगभग 47 employees की एक साल की health insurance cost के बराबर है
  • सेटिंग यह है कि OverpAId के पास commute, access badge या assigned seat नहीं है और downtown parking revenue में उसका कोई हित नहीं है

Corporate jargon से होने वाला information loss

  • all-hands meetings में दोहराए जाने वाले expressions का Corporate Jargon Bingo दिया गया है
  • सूची में Circle Back, Move The Needle, Low-Hanging Fruit, Bandwidth, North Star, Synergy, Alignment, Operationalize, Stakeholder Buy-In, 10x, TAM, Product-Market Fit, Runway, Blitzscale शामिल हैं
  • “बाद में email भेजो” का मतलब छह buzzwords में खींचकर बताने वाले real meeting sentence को उदाहरण बनाकर दिखाया गया है कि corporate language information transfer में कैसे बाधा डालती है
  • उसी स्थिति में OverpAId बस “बाद में email भेजो” कहता है

बदलना मुश्किल काम और आसान काम

  • हर job कोई simple spreadsheet task नहीं है; OverpAId का target सभी real workers नहीं, बल्कि वे executives हैं जो अब तक दूसरों की jobs को replaceable मानते आए हैं
  • वास्तविकता से सीधे जुड़े, abstract करना मुश्किल कामों के उदाहरण ये हैं
    • chart से पहले मरीज की हालत में बदलाव पहचानने वाली nurse
    • सुबह 3 बजे real outage debug करने वाला engineer
    • incomplete information के साथ emergency room में judgment लेने वाला doctor
    • हाथ उठाना बंद कर चुके student को नोटिस करने वाला teacher
    • खराब machine को सीधे handle करने वाला technician
    • patient, customer, body या minute-by-minute deadlines से जुड़े काम
  • इसके उलट abstract करना आसान management tasks के उदाहरण ये हैं
    • दूसरों की लिखी reports पढ़ना और conclusion को all-hands में दोहराना
    • data team द्वारा पहले ही लिए गए decisions को approve करना
    • earnings call में quarterly numbers का credit लेना
    • yes/no में जवाब देने योग्य email पर “फिर discuss करें” reply करना
    • golf course पर दूसरे executives के साथ strategy discuss करना
    • performance से अलग अपनी compensation terms बढ़ाना
  • वास्तविक इंसानों और physical work के जितना करीब role होता है, उसे replace करना उतना कठिन; और दूसरों के काम व data का summary बनाने वाले abstract roles को replace करना उतना आसान बताया गया है

काल्पनिक product के features और cost

  • OverpAId एक AI के रूप में strategic decisions करीब 4 milliseconds में लेता है
  • मुख्य features ये हैं
    • competitor की job offer नहीं लेता या बड़ा office नहीं मांगता
    • upgrade करते समय बड़े severance package के बजाय software refresh होता है
    • quarterly earnings calls, market research और shareholder letters सब पढ़ता है
    • NVIDIA DGX Spark की एक मशीन पर चलता है
    • अपना compensation budget real workers में redistribute करता है
  • NVIDIA DGX Spark वास्तव में बिकने वाला 4,699 डॉलर का desktop AI computer है, जो monitor के नीचे रखने लायक आकार का है
  • काल्पनिक enterprise customer “stakeholder alignment trips” में सालाना average 1.4 करोड़ डॉलर बचाता है
  • human CEO और इसके specs में फर्क इस प्रकार है
    • annual cost: 2.2 करोड़ डॉलर से अधिक बनाम करीब 3,000 डॉलर
    • judgment delay: 3~6 हफ्ते बनाम 0.004 सेकंड
    • annual strategic decisions: करीब 12 बनाम हजारों
    • cost per decision: करीब 18,33,333 डॉलर बनाम करीब 0.30 डॉलर
    • poor performance पर severance: 8 करोड़ डॉलर बनाम git revert
    • uptime: mainly business hours बनाम 24 घंटे·365 दिन
    • एक CEO के वेतन से खरीदे जा सकने वाले OverpAId: करीब 4,401
  • काल्पनिक product name जोड़ा गया है, लेकिन calculation खुद real arithmetic है; यही number gap satire का केंद्र है

Layoffs और exit rewards का अंतर

  • सामान्य employees की layoff terms और उन्हें approve करने वाले CEO की exit terms की तुलना की गई है
  • employee को किस्मत अच्छी हो तो 2 weeks severance, न पढ़ा जाने वाला exit interview, self-paid COBRA insurance और मजबूत non-disparagement clause मिलता है
  • CEO को करीब 8 करोड़ डॉलर का golden parachute, practical obligations के बिना advisory contract, ongoing health/life insurance और 18 महीनों के भीतर नया CEO role मिलता है
  • companies efficiency push करते हुए सिर्फ organization के top को exception बनाने वाली compensation structure की आलोचना की गई है

Adoption process और काल्पनिक board

  • adoption process तीन steps से बना है
    1. org chart में वह role खोजें जिसका compensation package अलग tax attorney मांगता हो
    2. OverpAId strategic control संभालता है
    3. बचाए गए millions of dollars वास्तविक employees में बांटे जाते हैं
  • काल्पनिक board AI concepts को executive roles में बदलकर बनाई गई है
    • Context Window relevant information याद रखने वाला chairperson है
    • Ctrl+Z गलत decisions को undo करने वाला responsible person है
    • Temperature 0.7 chief risk officer है
    • Exponential Backoff इंतजार करके फिर retry करने वाला crisis management head है
    • खाली seat उस VC के लिए रखी गई थी जो ज्यादा control rights चाहता था, लेकिन आवेदन reject हो गया

Venture investment और consulting satire

  • Blitz Ventures, Thoughtful Capital, Series A Anxiety Partners, We'll Circle Back Capital जैसे काल्पनिक VCs ने OverpAId को reject किया
  • rejection reasons ये हैं कि optimize करने के लिए cash burn नहीं है, investors की जरूरत नहीं है, और already working product में 10 अरब डॉलर valuation तक बढ़ने का path नहीं है
  • काल्पनिक investment terms में 2x liquidation preference, board control, founder vesting reset और perpetual pro-rata rights शामिल हैं
  • OverpAId की 0-dollar valuation उसी “vibe” से calculate की गई है जिससे pre-revenue startups को 2 अरब डॉलर value दिया जाता है
  • ConsultantGPT, McKinsey.ai, SynergyBot 3000 से तुलना में सिर्फ OverpAId CEO reduction की सलाह देता है, slides नहीं बनाता, jargon नहीं इस्तेमाल करता और अपनी सलाह सच में execute करता है

Cost redistribution और pricing table

  • calculator के defaults हैं CEO annual compensation 2.2 करोड़ डॉलर, 500 employees और OverpAId annual cost 4,999 डॉलर
  • savings 2,19,95,001 डॉलर है, और प्रति employee सालाना 43,990 डॉलर का extra bonus दिया जा सकता है
  • उसी CEO salary से 4,400 OverpAId भी खरीदे जा सकते हैं
  • काल्पनिक pricing इस प्रकार है
    • Startup: DGX Spark की एक मशीन और एक AI executive one-time 4,699 डॉलर में देता है
    • Growth: hardware, support, updates और entire C-suite replacement सालाना 4,999 डॉलर में देता है
    • Enterprise: दो redundant units और board reporting सालाना 9,998 डॉलर में देता है
  • local hardware पर चलने के कारण cloud या per-token API cost नहीं है
  • मजाक में जोड़ा गया है कि Raspberry Pi 5 भी slow committee से तेज judgment लेने के लिए काफी है

वास्तविक product नहीं, satire project

  • OverpAId मौजूद नहीं है, AI, subscription service या company के बिना सिर्फ domain और personal space का mini PC है
  • यह इस बात पर निशाना साधता है कि बड़ी companies में executive pay, एक executive द्वारा जोड़ी जाने वाली value और real output बनाने वाले employees के compensation की तुलना में बहुत ज्यादा बढ़ गया है
  • top पर दिया गया पैसा नीचे नहीं बहता और top पर ही बना रहता है—इस अर्थ में trickle-down economics पर भी व्यंग्य है
  • CEO pay statistics widely reported real numbers को examples के रूप में इस्तेमाल करते हैं, लेकिन real-time data नहीं हैं
  • NVIDIA, DGX Spark, S&P 500, LinkedIn, Gulfstream comparison के लिए इस्तेमाल actual names हैं; कोई affiliation, sponsorship या endorsement नहीं है
  • human executives गलत decisions के लिए firing, lawsuits, license cancellation जैसी accountability face कर सकते हैं, लेकिन algorithms license, reputation या criminal liability नहीं उठा सकते
  • “AI ने decision लिया” कहना accountability गायब करने का रास्ता बन सकता है; OverpAId इसे solve नहीं करता, सिर्फ उजागर करता है
  • यह prediction नहीं है कि CEO को तुरंत replace करने वाला AI आ रहा है
    • technology और hardware prices real हैं, लेकिन board का खुद को खत्म करने के लिए vote करना fiction है

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 5 시간 전
Hacker News की राय

  • कई कंपनियों में CEO का उद्देश्य कंपनी को सीधे चलाना नहीं, बल्कि कानूनी इकाई का मानव प्रतिनिधि बनना होता है
    कई लोगों से बनी कानूनी इकाई के लिए एक अकेले पक्ष की तरह काम करना कठिन होता है, इसलिए ऐसा व्यक्ति चाहिए जिसे पूरे संगठन की ओर से काम करने का अधिकार हो। खासकर regulated industries में B2B deals के दौरान, पारंपरिक CEO न हो तो contract हाथ से निकल सकता है। सामने वाला चाहता है कि बड़े contract में गड़बड़ी होने पर जवाबदेही तय करने के लिए एक ही संपर्क बिंदु हो और सीधे call करने लायक नंबर हो; उसे developer या founder नहीं, बल्कि 48 घंटे के भीतर किसी भी golf course पर मुस्कराते हुए पहुंचने वाला व्यक्ति चाहिए। कई बार उसे product की गहरी समझ भी नहीं चाहिए; सिर्फ जानकारी पहुंचाने वाले और प्रतिनिधि की भूमिका काफी होती है

    • फिर सवाल उठता है कि अगर कंपनी गैरकानूनी काम करे तो वही प्रतिनिधि जेल क्यों नहीं जाता या अपनी जेब से हर्जाना क्यों नहीं भरता। लगता है जैसे प्रतिनिधि वाली दलील सिर्फ उस सुविधाजनक भूमिका पर लागू होती है जिसमें छंटनी का आदेश देकर करोड़ों डॉलर का bonus मिल जाता है
    • हमारी कंपनी में CEO नहीं, बल्कि sales team करोड़ों डॉलर की annual recurring revenue और सभी enterprise contracts लेकर आती है। हां, किसी न किसी को investor meetings में जाकर जानकारी पहुंचाने वाले और प्रतिनिधि की भूमिका निभानी ही होगी
    • इसी लिए CEO में E का मतलब Executive है। यह कहना सही है कि COO कंपनी चलाता है और CEO hospitality, vision, और ऊपर escalate हुई समस्याओं को संभालता है। कभी CEO खुद भी operations चलाता है, लेकिन अक्सर ऐसा नहीं होता
    • यह जिम्मेदारी स्वीकार करने के बजाय बदला जा सकने वाला जिम्मेदारी का नकली रूप ज्यादा लगता है। खून-मांस के बलि के बकरे को मशीन से replace नहीं किया जा सकता
    • लेकिन इससे CEO compensation सही नहीं ठहरती

  • MBA background वाले कई CEO बहुत खराब होते हैं, लेकिन एक छोटी कंपनी में founder-CEO के तौर पर काम करने के बाद लगा कि director level पर साधारण hiring और top-tier talent के बीच का फर्क दिन-रात जैसा होता है
    proven talent बहुत महंगा होता है, लेकिन लगभग हमेशा उसकी कीमत वसूल हुई, और जब लागत बचाने के लिए 2nd या 3rd choice candidate लिया तो कंपनी आखिरकार महीनों पीछे रह गई। CEO पर भी यही logic लागू होता है, और बड़ी कंपनी के performance में कुछ प्रतिशत का फर्क भी अरबों डॉलर की value बना सकता है। Lisa Su और Steve Jobs इसके अच्छे उदाहरण हैं

    • महंगे proven talent में भी ऐसे बहुत लोग होते हैं जिनकी पिछली सफलता सिर्फ किस्मत या ऐसे product की वजह से थी जिसमें fail होना मुश्किल था, और वे भारी compensation लेकर कंपनी को दलदल में धकेल सकते हैं। मैंने बार-बार ऐसे लोग देखे हैं जिनके पास चमकदार career और प्रभावशाली personality थी, लेकिन results शून्य थे। हर कोई fraud या lucky नहीं होता, लेकिन सबको लगता है कि वे star hire कर रहे हैं, इसलिए executive pay हद से ज्यादा बढ़ जाती है
    • पिछले 10~15 वर्षों में Ivy League graduates सिर्फ Series A funding जुटाकर भी कंपनी को बुरी तरह चलाते हुए CEO पद पर बने रह सकते थे। क्योंकि capital खुद ही moat था, और असली दुनिया ऐसे ही चलती है
    • जब founder-CEO खुद कहे कि महंगा talent लगभग हमेशा value देता है, तो Obama द्वारा खुद को medal देने वाला meme बिल्कुल फिट बैठता है
    • यह एक तरह का confirmation bias लगता है। मैंने ऐसे CEO के नीचे काम किया जिसे top talent माना जाता था, लेकिन उसकी लगाई बाजी असफल हुई और कंपनी ढह गई। अगर कोई third-rate CEO होता तो नतीजा बहुत ज्यादा खराब होता, यह भी पक्का नहीं कहा जा सकता
    • कुछ प्रतिशत सुधार से अरबों डॉलर की value बनने के लिए revenue 100 billion dollars से ज्यादा होना चाहिए, और ऐसी कंपनियां बहुत ज्यादा नहीं हैं, इसलिए यह AI platform के लिए पर्याप्त revenue source बनना मुश्किल है
      इससे भी बुनियादी बात यह है कि अगर CEO की value को सिर्फ revenue या profit optimization से मापा जाए, तो निष्कर्ष यही निकलेगा कि हमेशा short-term profitability वाले business की ओर मुड़ते रहना चाहिए। यह short-sighted है और कंपनी बनाने वाले संगठन के ethical और social पहलुओं को नजरअंदाज करता है

  • pandemic के बाद work debate में return to office (RTO) का real estate values से जुड़ा होना सबसे अजीब व्याख्या लगती है। बड़ी कंपनियों के लिए office rent rounding error जैसा होता है, और अगर वे building own भी करती हों, तब भी सिर्फ एक asset की गिरती value के कारण कर्मचारियों को जबरन वापस नहीं बुलाया जाता
    असल मुद्दा power है। middle managers कर्मचारियों पर भरोसा नहीं करते, इसलिए उन्हें लगता है कि निगरानी और control से ही वे productive और powerful बनते हैं, जबकि आम कर्मचारी जीवन की flexibility के कारण remote work पसंद करते हैं। management layer को अपनी भूमिका को मूल्यवान महसूस करने के लिए office में भरे हुए लोग चाहिए

    • pandemic के बाद मैं 3 संगठनों में senior executive रहा, लेकिन real estate की बात मैंने management से कभी नहीं सुनी; यह ज्यादा उस आलसी narrative जैसा था जिसे board decisions पर अनुमान लगाने वाले pundits ने गढ़ लिया।
      वास्तव में remote work की शुरुआत में backlog और existing projects अच्छी तरह निपट जाते हैं, लेकिन समय बीतने पर teams के बीच disconnect, decision-making और coordination की कठिनाई, नए लोगों की onboarding, और organizational culture बनने की समस्या के कारण कुल output धीमा पड़ता है। अनुशासित individual contributors जो कम collaboration वाले काम पर focus करते हैं, वे अधिक productive हो सकते हैं, लेकिन इसे लंबे समय तक बनाए रखना कठिन है और संभवतः यह अपवाद है
      RTO इसलिए नहीं है कि managers अपने अस्तित्व का मतलब महसूस कर सकें, बल्कि इसलिए कि कुछ व्यक्तियों की productivity घटने पर भी पूरे संगठन को बेहतर तरीके से चलाया जा सके। लेकिन management ने इसे ईमानदारी से समझाया नहीं, इसलिए लोगों ने खाली जगह को real estate value वाली कहानी से भर दिया, और कुछ मामलों में फैसले data के बजाय instinct से लिए गए होंगे, इसलिए सार्वजनिक रूप से कहना भी मुश्किल रहा होगा
    • 2010~2016 के San Francisco tech industry में authority-विहीन PM को छोड़ दें तो managers लगभग नहीं थे, लेकिन समय के साथ middle management और HR काम से भी बड़ा हिस्सा बन गए। अब 1:1 meetings और पीठ पीछे बुराई करके किसी को निकाला जा सकता है, लेकिन कुछ साल पहले अगर कोई colleague पसंद नहीं था तो culture-fit न होने वाला व्यक्ति खुद चला जाता था, और अवसर भी बहुत थे
      web भी activity से ज्यादा blocking, blacklist, और authority पर केंद्रित होकर बिगड़ गया। जब ये व्यवस्थाएं नहीं थीं, तब चीजें बेहतर चलती थीं, और ये अनिवार्य भी नहीं हैं
    • सिर्फ commercial real estate ही नहीं, managers की व्यक्तिगत housing assets भी प्रभावित होती हैं। Bay Area में family homes 2~3 million dollars के होते हैं, लेकिन California में ऐसी कई जगहें भी हैं जहां मौसम बेहतर है और कीमत करीब 1 million dollars है। Bay Area के house prices को टिकाए रखने वाला मुख्य कारक उन high-paying jobs की density है जो office attendance मांगती हैं
      अगर RTO न रहे, तो managers जिन्हें Bay Area में घर है, वे इस बात से घबराते हैं कि कहीं pandemic के दौरान San Francisco की तरह बड़े पैमाने पर migration न हो जाए और house prices सालाना 10~20% की दर से बढ़ना बंद न कर दें
    • RTO शक्ति स्वयं कम, और शक्ति संप्रेषित करने वाला सामाजिक रूप से स्वीकार्य महंगा signal ज्यादा है। किसी दूसरी culture में यह भूमिका humiliation ritual निभा सकता था, और असली signal माने जाने के लिए इसकी कुछ लागत होनी चाहिए। हो सकता है इससे अधिक efficient costly signal भी मिल जाए
    • समझ नहीं आता कि 1,000 से अधिक लोगों का समूह कंपनी की जरूरतों के साथ स्वाभाविक रूप से तालमेल बिठाकर business value पैदा कर सकता है। coordination और leadership की जरूरत होती है

  • https://ai-ceo.org ने यह पहले ही बना दिया था। यह मौजूदा CEOs के लिए एक शानदार retirement invitation, real-time social features से जुड़ा status dashboard, और इस हफ़्ते किसे निकालना है यह तय करने वाला मुफ़्त ai-chro.org product भी देता है

    • उस कंपनी के CEO को landing page से Lorem ipsum हटाने का निर्देश देना चाहिए
      "Quis tellus eget adipiscing convallis sit sit eget aliquet quis. Suspendisse eget egestas a elementum pulvinar et feugiat blandit at. In mi viverra elit nunc."
    • यह जानते हुए कि इसके सच में सफल होने की संभावना नहीं है, यह कला-कृति जैसा लगता है, लेकिन सपने देखने के लिए अच्छा है

  • बल्कि यह बिज़नेस एक क़दम आगे भविष्य में चला गया है। AI बॉस को निकालो और ज़रूरत पड़ने पर human boss को hire करो
    https://bossasaservice.com

  • मैं CEO को AI से बदलने के बाद नतीजों को मापने वाला randomized A/B test देखना चाहूँगा। कम से कम नीचे के 25% CEOs से यह काफ़ी बेहतर निकले तो मुझे हैरानी नहीं होगी
    व्यावहारिक रूप से, board को ऐसा LLM दिया जा सकता है जो कंपनी के संचालन की हर परत देख सके, और उससे 24x7 CEO substitute chatbot की तरह बातचीत की जा सके

    • CEO भी ठगों के झाँसे में आ सकते हैं, लेकिन अगर कोई बड़ी कंपनी AI को बहुत ज़्यादा नियंत्रण दे दे और cognitive hacking के ज़रिए ठगी का शिकार हो जाए, तो जनता की प्रतिक्रिया वैसी नहीं होगी जैसी तब होती है जब कोई महँगा human brain ठगा जाता है
    • AI जोखिम से बचते हुए अस्पष्ट strategic decisions लेने में अच्छा है। Claude के तहत काम करना शायद ठीक लगे

  • मैं ऐसे AI agents देखना चाहता था। board और executives को भी बाक़ी लोगों जितना ही डरना चाहिए

    • हम code और prompts को बेहतर तरीक़े से review कर सकते हैं। कई executives की क्षमता बस business school में बने नेटवर्क और तीन martini वाले lunch पर गपशप करने की कला भर है
    • AGI सबको replace कर सकता है या नहीं, इस परिभाषा को अभी सुविधाजनक रूप से टाल भी दें, तो भी वास्तव में संभावना यही ज़्यादा है कि top executives AI का इस्तेमाल करके बाक़ी सब पर राज करेंगे
    • executives ही AI के सबसे पहले replace किए जाने वाले target हैं। उनका ज़्यादातर काम दिखावा है, उनका compensation बहुत ज़्यादा है, और AI उनसे 100 गुना तेज़ जवाब दे सकता है
    • मैं लगातार सुनता हूँ कि अब सब कुछ हाथ से input करने की ज़रूरत नहीं रही, इसलिए यह programmers के लिए सबसे अच्छा समय है; फिर समझ नहीं आता कि डरना क्यों चाहिए। लगता है AI समर्थकों में से कई ने code generator का नाम भी पहली बार सुना है

  • इस साइट को चलाने वाली कंपनी के CEO Garry Tan द्वारा बनाया गया gstack का विचार ही CEO समेत कंपनी के कई functions को AI से replace करना है। मुझे अभी नहीं लगता कि यह संभव है, और उनके tweets भी अजीब हैं, लेकिन हक़ीक़त इस satire से भी आगे निकल चुकी है

  • AI की strengths और weaknesses को देखते हुए, डेटा और practices के आधार पर फ़ैसले लेने वाले senior executives को replace करना, उन field और essential workers की तुलना में आसान हो सकता है जिन्हें लगातार अप्रत्याशित स्थितियों के अनुसार ढलना पड़ता है
    लेकिन अगर competitors भी AI के ज़रिए लगभग एक जैसे rational decisions लेने लगें, तो सिर्फ़ rationality से बढ़त पाना मुश्किल हो जाएगा। आख़िरकार leadership की असली भूमिका शायद AI द्वारा optimal माने गए विकल्प चुनना नहीं, बल्कि कम सफलता-सम्भावना लेकिन कहीं ज़्यादा reward वाले मौलिक दाँव की ज़िम्मेदारी लेना हो सकती है

    • लगभग 10 साल पहले, retail generative AI आने से पहले, मैंने 2 साल में पाँच कंपनियों में काम किया था और उन सबने एक जैसी mission slide decks इस्तेमाल की थीं। goals, priorities, strategies — सब कुछ एक जैसा था
    • डेटा और मौजूदा practices के आधार पर लिए जाने वाले फ़ैसले middle managers का काम हैं; top executives का function पूरी तरह अलग है
    • बचपन में classic Star Trek बहुत ज़्यादा देखने की वजह से शायद मैं Spock बनाम Kirk वाली leadership dynamic को यहाँ project कर रहा हूँ
    • AI की सबसे बड़ी ताकत यह है कि वह schedule से बँधा नहीं होता। कई layers of middle management से गुज़रे बिना, लगभग कोई भी व्यक्ति लगभग तुरंत decision पा सकता है

  • मैं इसके monetization model से सहमत नहीं हूँ। 1 महीने का free trial देना चाहिए, और अगर कंपनी के performance metrics, जैसे stock price, बेहतर हो जाएँ, तो मौजूदा CEO को पैसे देकर निकाला जाना चाहिए

    • कंपनी का आकलन एक महीने की बजाय लंबी अवधि के metrics से होना चाहिए। long-term success की तैयारी के लिए कई बार कुछ महीनों का नुकसान उठाना ही सबसे अच्छा होता है
      हालाँकि, soap manufacturers जैसे व्यवसाय, जिनके products और processes लंबे समय से optimized हैं, उनमें investment से performance को बहुत ज़्यादा बदलने की गुंजाइश कम होती है; और भले सुधार की संभावना हो, उनमें से काफ़ी हिस्से अपनी लागत भी वापस नहीं निकाल पाएँगे