प्रिय सब्सक्राइबर्स, मैंने पिछले कुछ महीने एआई-नेटिव कंपनियों के नेताओं के साक्षात्कार में बिताए हैं। मुझे अब विश्वास हो गया है कि: एआई एजेंटों को शामिल करना और प्रबंधित करना काम है, चाहे आपका कार्य कुछ भी हो। इस मुफ्त गहन गोता में, मैं यह साझा करना चाहता हूं कि कैसे तीन एआई-मूल कंपनियां - लीनियर, रैंप और फैक्ट्री - इस सिद्धांत को व्यवहार में लाती हैं। यहां प्रत्येक से कुछ उद्धरण दिए गए हैं: नान यू (उत्पाद प्रमुख, लीनियर): "आपके पास एआई टीम के सदस्य होंगे जिन्हें आप कार्य सौंप सकते हैं और बात कर सकते हैं जैसे आप लोगों से बात करते हैं।" ज्योफ चार्ल्स (सीपीओ, रैंप): "यदि आप क्लाउड कोड का उपयोग नहीं कर रहे हैं, तो इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आपकी भूमिका क्या है, आप शायद खराब प्रदर्शन कर रहे हैं।" एनो रेयेस (सीटीओ, फैक्ट्री): "हमने पुन: प्रयोज्य कौशल में उत्पाद प्रबंधन, फ्रंटएंड यूआई, डेटा विश्लेषण और अधिक को संहिताबद्ध किया इसे कोई भी कर्मचारी लागू कर सकता है। प्रत्येक एआई-नेटिव कंपनी कैसे काम करती है, इसके अंदर की जानकारी के लिए आगे पढ़ें। लीनियर: एआई एजेंटों को प्रथम श्रेणी टीम के साथी बनाना। आप किसी एजेंट को किसी मुद्दे को बनाने और उसे किसी अन्य एजेंट को सौंपने के लिए @उल्लेख कर सकते हैं। एजेंटों के लिए लीनियर का दृष्टिकोण उनके उत्पाद से आकार लेता है। नैन (लीनियर के उत्पाद प्रमुख) का मानना है कि: एजेंटों को प्रथम श्रेणी के कर्मचारी होने चाहिए। आपको उन्हें परियोजनाओं में जोड़ने, उन्हें मुद्दों को सौंपने और टिप्पणियों में उल्लेख करने में सक्षम होना चाहिए। हालांकि, नान का यह भी मानना है कि इंसान हमेशा परिणाम के लिए जवाबदेह रहता है। यहां बताया गया है कि लीनियर हर चरण में एजेंटों के साथ उत्पाद कैसे बनाता है: समस्या को समझें। एजेंट इंटरकॉम, ज़ेंडेस्क और गोंग से प्रत्येक ग्राहक वार्तालाप को पढ़ते हैं और उसका सारांश देते हैं। वे स्वचालित रूप से मुद्दे बनाते हैं, उन्हें बैकलॉग से हटाते हैं और उन्हें सही टीम को सौंपते हैं। समाधान पहचानें. चूंकि एजेंटों के पास ग्राहक वार्तालापों तक पहुंच होती है, इसलिए वे कई चैनलों से डेटा-समर्थित अंतर्दृष्टि प्राप्त करके किसी विशेष चीज़ को पुनरावृत्त करने में आपकी सहायता कर सकते हैं। एक योजना बना। एजेंट आपके विशिष्ट टिकटों को ठोस टिकटों में तोड़ सकते हैं और उन्हें स्वचालित रूप से सही टीमों तक पहुंचा सकते हैं। लीनियर में, एजेंट अब अधिकांश टिकट बनाते हैं। इंसान का काम अपने काम की समीक्षा करना और समय के साथ संदर्भ को समायोजित करना है। बग और छोटी सुविधाएँ सीधे कोडेक्स और कर्सर जैसे एजेंटों को सौंपी जाती हैं। जटिल सुविधाओं के लिए, इंजीनियर क्लाउड कोड लॉन्च करते हैं और संपूर्ण मुद्दे के संदर्भ को खींचने के लिए लीनियर एमसीपी का उपयोग करते हैं। नान से: ऐसा लगता है कि एजेंट जो संभाल सकते हैं उसका दायरा हर तिमाही में बढ़ रहा है। नए मॉडल और हार्नेस सरल सुधारों से लेकर जटिल परियोजनाओं की ओर बढ़ रहे हैं। क्या आप लीनियर जैसे एजेंटों के साथ निर्माण करना चाहते हैं? आपकी टीम आज क्या कर सकती है, इसके लिए नान ने यहां 4 व्यावहारिक कदम बताए हैं: प्रत्येक डेवलपर को एक अग्रणी एजेंटिक कोडिंग टूल को डिफॉल्ट करना चाहिए। यह सबसे आसान पहला कदम है. आधिकारिक टूल (कर्सर, क्लाउड कोड, या कोडेक्स) प्रदान करें और इसे प्रबंधित करें ताकि आप उपयोग देख सकें। एक एसिंक क्लाउड कोडिंग एजेंट के साथ पूरक करें। Async बैकग्राउंड एजेंट अधिकांश छोटे बदलावों और बग फिक्स को एक बार में ही ठीक कर सकते हैं। यहां कर्सर और डेविन की अच्छी पेशकश है। इस बात पर जोर दें कि डिजाइनर और पीएम सीधे कोडबेस पर काम करें। क्लाउड जैसे एजेंट सीधे कोडबेस में बदलाव करने के लिए पीएम और डिजाइनरों के लिए कम घर्षण वाला रास्ता खोलते हैं। हर किसी को बिल्डर बनने का प्रयास करना चाहिए। पीएम और विपणक को एआई इंटरफ़ेस पर डिफ़ॉल्ट होना चाहिए। इन कार्यों को अपना 80-100% काम चैट इंटरफ़ेस के माध्यम से करना चाहिए - चाहे वह क्लाउड, चैटजीपीटी, नोशन एआई, या कुछ इसी तरह का हो। नान एक ऐसा भविष्य देखता है जहां मनुष्य विशिष्ट स्तर पर एजेंटों के साथ सहयोग करेंगे - यह परिभाषित करेंगे कि क्या बनाया जाना चाहिए और क्यों - और फिर डाउनस्ट्रीम में सब कुछ संभालने के लिए एजेंटों को चीजें सौंप दी जाएंगी। रैंप: 4 स्तरों में एआई दक्षता को मापना रैंप तेजी से अपने कर्मचारियों को 4 स्तरों में एआई-देशी बनने के लिए प्रेरित कर रहा है। यदि लीनियर दिखाता है कि एजेंटों को अपनी टीम का प्रथम श्रेणी का हिस्सा कैसे बनाया जाए, तो रैंप दिखाता है कि आपकी पूरी कंपनी को उन्हें अपनाने के लिए कैसे प्रेरित किया जाए। 2025 में, रैंप ने शिप किया। 500+ सुविधाएं, $1बी राजस्व तक पहुंच गईं, और यह सब 25 पीएम के साथ किया। उन्होंने एजेंटों के साथ काम करने और काम करने के लिए हर एक फ़ंक्शन (इंग्लैंड, उत्पाद, डिजाइन, बिक्री, विपणन, कानूनी, वित्त) की आवश्यकता के द्वारा ऐसा किया। ज्योफ (सीपीओ रैम्प) ने प्रत्येक कर्मचारी के लिए एआई दक्षता का मूल्यांकन करने के लिए एक रूपरेखा साझा की जो मुझे बेहद व्यावहारिक लगती है: एल0: कभी-कभी चैटजीपीटी का उपयोग करता है। संभवतः ये लोग लंबे समय तक कंपनी में नहीं रहेंगे। यदि आप एआई टूल के प्रति विकास की मानसिकता के साथ स्व-स्टार्टर नहीं हैं, तो ज्योफ का कहना है कि आपको उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए प्रशिक्षित करना बहुत कठिन होगा। एल1: जीपीटी, प्रोजेक्ट और आंतरिक एआई टूल का उपयोग करता है और उनमें बदलाव करता है। ये लोग एआई के साथ प्रयोग कर रहे हैं लेकिन अभी तक वास्तविक काम को स्वचालित नहीं किया है। एल2: एक ऐप बनाता है जो उनके कुछ हिस्से को स्वचालित करता हैकाम। ये लोग AI टूल का उपयोग करके कोड बना सकते हैं या अन्य लोगों के काम पर सार्थक प्रतिक्रिया दे सकते हैं।L3: सिस्टम बिल्डर्स। ये लोग एआई बुनियादी ढांचे और कौशल का निर्माण कर रहे हैं जो टीम में बाकी सभी को गति प्रदान करते हैं। कंपनी का लक्ष्य सभी को सीढ़ी पर आगे बढ़ाना है। L0s स्वयं-चयन करें। L1s L2s बन जाते हैं। L2s L3s बन जाते हैं। और L3s संगठन के बाकी हिस्सों को प्रभावित करते हैं। ज्योफ ने 5 कदम भी साझा किए जो कोई भी कंपनी एआई-नेटिव बनने के लिए उठा सकती है: सभी घर्षण को दूर करें। टोकन या बजट पर बिना किसी बाधा के लोकप्रिय एआई टूल तक पहुंच प्रदान करें और एआई कौशल का एक आंतरिक भंडार बनाएं जिसे कोई भी प्राप्त कर सकता है। यदि सेटअप कठिन है, तो अधिकांश लोग इसे नहीं अपनाएंगे। गोद लेने को दृश्यमान बनाएं। सार्वजनिक स्लैक चैनल बनाएं जहां लोग अपने द्वारा बनाई गई चीज़ों को साझा कर सकें। सभी हाथों से, गैर-इंजीनियरों को प्रभावशाली काम करते हुए दिखाएं, जैसे वित्त, ट्रेजरी सिस्टम का निर्माण या मार्केटिंग स्वचालित वेबसाइट निर्माण। व्यावहारिक समर्थन प्रदान करें। कार्यालय समय की मेजबानी करें जिसमें कोई भी एआई कौशल और वर्कफ़्लो बनाने के लिए शामिल हो सकता है। एआई विशेषज्ञों को नामित किया है जिनका पूरा काम प्रचार करना, लोगों को स्थापित करना और उन्हें "अहा पल" तक पहुंचने में मदद करना है। उपयोग पर नज़र रखें और हस्तक्षेप करें। रैंप प्रति कर्मचारी एआई टूल्स में टोकन खपत को ट्रैक करता है। नेतृत्व इस डेटा को प्राकृतिक जवाबदेही बनाने और किसी का उपयोग कम होने पर कदम उठाने के लिए साझा करता है। इसे एक नियुक्ति आवश्यकता बनाएं। पीएम साक्षात्कार में अब एक समर्पित सत्र शामिल है जहां आपको एक कार्यशील उत्पाद बनाना होगा और फिर बताना होगा कि आपने इसे क्यों बनाया और यह कैसे काम करता है। ज्योफ ने रैंप में हर भूमिका के लिए अपने नेतृत्व दर्शन को एक पंक्ति में संक्षेप में प्रस्तुत किया: आपका काम अपने काम को स्वचालित करना है। ज्योफ से: "अगर मैं अपनी टीम को 10 बार बताता हूं कि सीटीए को गुना से ऊपर होना चाहिए, तो फिक्स इसे 11 वीं बार नहीं कह रहा है। यह उस फीडबैक को एक स्वचालित डिजाइन क्रिट प्रक्रिया या एआई कौशल में एन्कोड कर रहा है ताकि यह फिर कभी न हो।" फैक्टरी: पहले दिन से एआई मूल अगर लीनियर और रैंप दिखाते हैं कि कंपनियां एआई एजेंटों को कैसे अपनाती हैं, तो फैक्टरी क्या दिखाती है ऐसा तब होता है जब आप पहले दिन से ही उनके आसपास निर्माण करते हैं। फ़ैक्टरी एक 55-व्यक्ति AI सॉफ़्टवेयर विकास कंपनी है, जिसका मूल्य $300M है, जो शुरू से ही AI के आसपास संरचित है। यहां बताया गया है कि उन्हें अलग क्या बनाता है: उत्पाद इंजीनियरों को किराए पर लें, फैक्टरी पीएम और इंजीनियरों को अलग से काम पर नहीं रखती है। इसके बजाय, वे उत्पाद इंजीनियरों को नियुक्त करते हैं जो एआई एजेंटों का प्रबंधन और उनके साथ काम करते हैं। एक सामान्य दिन ऐसा दिखता है: यह देखने के लिए कि सिस्टम ने कहां खराब निर्णय लिए हैं, एजेंट रन के निशानों की जांच करें। सुधारों को कोड के रूप में नहीं, बल्कि शासन के रूप में लिखें (उदाहरण के लिए, एक कौशल का अद्यतन, एक नया लिंट नियम, या एक परिष्कृत स्वचालन)। फ़ैक्टरी पांच परिपक्वता स्तरों पर कोडबेस स्कोर करती है, और लेवल 3 ("मानकीकृत") वह है जहां अधिकांश टीमों को पहले लक्ष्य करने की आवश्यकता होती है। फ़ैक्टरी का एजेंट तत्परता ढांचा विशेषज्ञता को पुन: प्रयोज्य कौशल में एन्कोड करता है। एक बार जब आपका कोडबेस एजेंट-तैयार हो जाता है, तो अगला कदम एजेंटों को कौशल (मूल रूप से केवल टेक्स्ट मार्कडाउन फ़ाइलें) के माध्यम से अच्छे निर्णय लेने का ज्ञान देना है। फ़ैक्टरी विशेषज्ञ और कंपनी के ज्ञान को किसी चीज़ में एन्कोड करने के लिए कौशल का उपयोग करती है जिसे कोई भी एजेंट या कर्मचारी उपयोग कर सकता है। यहां उन कौशलों की एक सूची दी गई है जिनका फैक्टरी आंतरिक रूप से उपयोग करती है और आपकी प्रतिलिपि बनाने और संशोधित करने के लिए उनकी मार्कडाउन फ़ाइलों से लिंक करती है: उत्पाद प्रबंधन कौशल। उत्पाद सिद्धांत, एक 11-सितारा अनुभव ढांचा (एयरबीएनबी के ब्रायन चेस्की से उधार लिया गया), पीआरडी टेम्पलेट, स्कोरिंग रूब्रिक, और भाषा मार्गदर्शन सभी एक मार्कडाउन फ़ाइल में। फ्रंटेंड यूआई एकीकरण कौशल। फ़ैक्टरी के डिज़ाइन सिस्टम, रूटिंग कन्वेंशन और परीक्षण मानकों का उपयोग करके सुविधाओं का निर्माण करने के बारे में Droid को निर्देश देता है। AI डेटा विश्लेषक कौशल। पूर्ण पायथन इकोसिस्टम का उपयोग करके खोजपूर्ण विश्लेषण चलाएं, विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं और सांख्यिकीय रिपोर्ट तैयार करें। आंतरिक उपकरण कौशल। उचित एक्सेस नियंत्रण और ऑडिट लॉगिंग के साथ एडमिन पैनल, सपोर्ट कंसोल और ऑपरेशनल डैशबोर्ड बनाएं। वाइब कोडिंग कौशल। आधुनिक फ्रेमवर्क के साथ नए वेब ऐप्स को तेजी से प्रोटोटाइप करें। यदि आप अपने सर्वश्रेष्ठ लोगों को कौशल में जो कुछ जानते हैं उसे एनकोड कर सकते हैं, तो आपको हर फ़ंक्शन के लिए विशेषज्ञों को नियुक्त करने की आवश्यकता नहीं है। इन सभी को अभ्यास में लाने के लिए 6 कदम संक्षेप में: प्रत्येक फ़ंक्शन के लिए एजेंटों को शामिल करना और प्रबंधित करना मुख्य काम बनता जा रहा है। यहां छह चीजें हैं जिन्हें आप अभी अभ्यास में ला सकते हैं: सेलीनियर: प्रत्येक डेवलपर को कर्सर, क्लाउड कोड या कोडेक्स जैसे एजेंटिक कोडिंग टूल पर डिफॉल्ट करें। पीएम और डिज़ाइनरों को कोडबेस में शामिल करें। उन्हें एजेंटों का उपयोग करके पीआर और शिप कोड जमा करने दें। हर छोटे बदलाव को एक इंजीनियर के माध्यम से करना बंद करें। रैंप से: अपनी टीम में एआई दक्षता को मापें। रैंप का 4 स्तरीय ढांचा आपको एक साझा शब्दावली देता है कि लोग कहां हैं और उन्हें कहां जाना है। एआई उपयोग को ट्रैक करें और इसे प्रदर्शन अपेक्षाओं का हिस्सा बनाएं। आप जिसे नहीं मापते उसे सुधार नहीं सकते, और प्रोत्साहन मायने रखता है। फ़ैक्टरी से: एजेंट की तैयारी के लिए अपना कोडबेस स्कोर करें। यह समझने के लिए फ़ैक्टरी के एजेंट तत्परता स्तरों का उपयोग करें कि आपका कोडबेस तैयार है या नहीं। अपनी टीम की विशेषज्ञता को पुन: प्रयोज्य कौशल में संहिताबद्ध करें। आपके सबसे अच्छे लोग जो जानते हैं उसे कौशल फ़ाइलों में एनकोड करें और मनुष्यों और एजेंटों दोनों के लिए उनका उपयोग करना आसान बनाएं। सबसे ऊपर, आप जैसे ऑनबोर्ड एजेंट एक इंसान को ऑनबोर्ड करेंगे। उन्हें संदर्भ दें, उन्हें अपने परिचालन स्टैक से जोड़ें, और उनके परिणामों के लिए एक मानव को जवाबदेह रखें। मुझे बताएं कि आप टिप्पणियों में क्या सोचते हैं!
आपका नया काम एआई एजेंटों को शामिल करना है: एआई मूल कंपनियां वास्तव में कैसे संचालित होती हैं
By Creator Economy
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