क्लॉड “नर्फिंग” विवाद क्लॉड के बारे में नहीं है। यह उस पर निर्भर करता है जब आपके संचालन किसी और के निर्णयों पर चलते हैं।

इस साल की शुरुआत में, एसटीडी के वरिष्ठ निदेशक एआई एएमडी, स्टेला लॉरेंजो, ने लगभग 7,000 क्लॉड कोड सत्रों के टेलीमेट्री प्रकाशित की, जिसमें कुछ ऐसा दस्तावेज़ किया गया था जिसे इंजीनियरों ने महसूस किया था लेकिन वे इसे व्यक्त करने के लिए संघर्ष कर रहे थे: जनवरी और मार्च के बीच, दिखाई देने वाली तर्कसंगत गहराई में 73% की गिरावट आई, प्रति कार्य एपीआई कॉल अस्सी गुना बढ़ गए, और मॉडल ने संपादन करने से पहले कम फ़ाइलें पढ़ीं। संख्याएं जल्दी फैल गईं। व्याख्या और भी तेजी से फैल गई।

एंथ्रोपिक विवाद को नकारता है। कंपनी का कहना है कि परिवर्तन जानबूझकर उत्पाद निर्णयों को दर्शाते हैं, जिनमें एक नया अनुकूल सोच तंत्र और मध्यम प्रयास को डिफ़ॉल्ट के रूप में शामिल किया गया है। स्वतंत्र विश्लेषकों ने भी विधि के कुछ हिस्सों पर पुश बैक किया है। विवाद जारी है, और उचित लोगों का मानना है कि वास्तव में क्या हुआ था।

लेकिन यहां जो बात महत्वपूर्ण है अगर आप इन प्रणालियों के शीर्ष पर एक व्यवसाय चला रहे हैं: यह कि यह गिरावट या जानबूझकर ट्यूनिंग थी या नहीं, यह नहीं बदलता है कि उद्यम संचालकों ने क्या अनुभव किया। वे इसे भविष्यवाणी नहीं कर सकते थे। वे इसे नियंत्रित नहीं कर सकते थे। और उनमें से कुछ ने उत्पादन में इसका अनुभव किया trước कि उन्हें यह समझ में आया कि क्या हो रहा है। यह वास्तविक कहानी है, और इसका एंथ्रोपिक से कोई लेना-देना नहीं है।

यह एक निर्भरता समस्या है, न कि मॉडल समस्या。

जिसे हम वर्णन कर रहे हैं उसका एक नाम है: मॉडल की नाजुकता। यह एक ऐसी स्थिति है जिसमें मिशन-महत्वपूर्ण संचालन एक मॉडल के व्यवहार से जुड़े हुए हैं, ताकि मॉडल परत में कोई भी परिवर्तन, चाहे वह एक ट्यूनिंग निर्णय हो, एक नया डिफ़ॉल्ट हो, एक क्षमता-संचालित मार्ग परिवर्तन हो, या एक शांत निरस्तीकरण हो, व्यवसाय को सीधे प्रभावित करता है, बिना किसी बफर और बिना किसी चेतावनी के।

यह एक नई पैटर्न नहीं है। जीपीटी-4 ने 2023 में इसका एक संस्करण देखा। क्लॉड 3.5 ने 2024 में एक देखा। क्लॉड ओपस अब एक जा रहा है। यह अगले मॉडल के साथ फिर से होगा, और उसके बाद वाले के साथ। न कि किसी भी विक्रेता के बुरे विश्वास के कारण, बल्कि इसलिए कि लागत, विलंबता, और पैमाने के लिए एक मॉडल को अनुकूलित करना वास्तव में आगे के विक्रेताओं को करना है। उनके प्रोत्साहन और एक उद्यम के प्रोत्साहन जो उत्पादन संचालन पर चल रहे हैं, संबंधित हैं। वे एक जैसे नहीं हैं। वे कभी नहीं होंगे।

हमने 2023 में क्यूरेंट शुरू किया और ऐतिहासिक ज्ञान है कि उद्यम सॉफ़्टवेयर चक्र कैसे खेलते हैं: एक कंपनी एआई में निवेश करती है। डेमो काम करता है। पायलट काम करता है। फिर यह लाइव हो जाता है, मॉडल परत में कुछ बदलता है, और अचानक ग्राहक समस्या का मालिक है। वे ही हैं जो कार्य प्रवाह की देखभाल कर रहे हैं, पीछे हटने वालों का पीछा कर रहे हैं, व्यवधान को अवशोषित कर रहे हैं। मुझे यह कभी भी एक टिकाऊ मॉडल के रूप में नहीं लगा कि उद्यम संचालन के लिए।

इस कहानी का उद्यम संस्करण संचालन से संबंधित है, तकनीकी नहीं。

विकासकर्ताओं के लिए, वर्तमान स्थिति असुविधाजनक है। टोकन बजट तेजी से जल्दी जल्दी जलते हैं। कोडिंग सत्र रुक जाते हैं। बेंचमार्क निराश करते हैं। यह एक वास्तविक समस्या है, लेकिन यह एक पुनर्प्राप्त करने योग्य है।

वित्तीय संचालन, अनुपालन कार्य प्रवाह, खाता प्राप्तियां और देय, और जटिल पिछले कार्यालय प्रक्रियाओं को चलाने वाले उद्यमों के लिए, दांव अलग हैं। ये कार्य प्रवाह एक बुरे सप्ताह को अवशोषित नहीं कर सकते हैं। त्रुटियां जुड़ जाती हैं। मात्रा जुड़ जाती है। एसएलए सेवा स्तर समझौते वास्तविक ग्राहकों के प्रति प्रतिबद्धताएं हैं, आंतरिक पसंद नहीं। जैसे ही एक मॉडल उच्च-दांव वाली प्रक्रिया पर कम प्रदर्शन करना शुरू करता है, नुकसान जमा होने लगता है, चाहे किसी ने भी इसका ध्यान दिया हो या नहीं।

जो इसे और भी कठिन बनाता है वह यह है कि अधिकांश कंपनियां जो एआई से आगे निकलने के लिए एक मॉडल पर आंतरिक एजेंटों का निर्माण करने की कोशिश कर रही थीं, अब यह पता लगा रही हैं कि वह आधार कितना अधूरा था। पहला एजेंट आसान हिस्सा था। जो नहीं बनाया गया था वह आसपास की बुनियादी ढांचा था: मूल्यांकन ढांचे जो व्यवहार में परिवर्तन का पता लगाते हैं इससे पहले कि यह एक ग्राहक तक पहुंचे, विफलता तर्क जो स्वचालित रूप से काम को मॉडल के प्रदर्शन में कमी के रूप में रूट करता है, और निरंतर शासन जो हर तिमाही में बदलते परिदृश्य के साथ तालमेल बिठाने में सक्षम है। उन तीन अंतराल प्रबंधनीय नहीं रहते हैं। वे एक स्थायी इंजीनियरिंग कार्य में बढ़ जाते हैं जिसके लिए किसी ने बजट नहीं दिया है, जो लोगों द्वारा संचालित होते हैं जिनका काम मूल रूप से उन निर्णयों के साथ तालमेल बिठाना है जो विक्रेताओं द्वारा किए जा रहे हैं जिनके पास कोई प्रभाव नहीं है।

उत्पादन में वास्तविक लचीलापन क्या दिखता है。

क्यूरेंट में, हमने डिजिटल कार्यबल को मॉडल-एज्नोस्टिक से शुरू किया, न कि एक विपणन स्थिति के रूप में, बल्कि एक वास्तुकला आवश्यकता के रूप में। प्रत्येक कार्य सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाले मॉडल के लिए उस कार्य के लिए मार्गदर्शन किया जाता है, जो निरंतर मूल्यांकन किया जाता है। जब एक बेहतर मॉडल जहाजों में, ग्राहकों को स्वचालित रूप से मिलता है। जब एक वर्तमान मॉडल एक विशिष्ट कार्य प्रवाह पर पीछे हटने लगता है, तो ऑर्केस्ट्रेशन परत उस काम को सेकंड में रूट करती है, मानव हस्तक्षेप के बिना और किसी को 2 बजे स्लैक थ्रेड जागने के लिए नहीं।

इसके नीचे, स्वचालित सिमुलेशन उत्पादन कार्य प्रवाह के खिलाफ घड़ी के आसपास चलते हैं, यह मापते हुए कि क्या आउटपुट अपेक्षित व्यवहार से मेल खाते हैं। ड्रिफ्ट का पता बुनियादी ढांचे के स्तर पर लगाया जाता है, इससे पहले कि संचालन टीम इसका अनुभव करे और इससे पहले कि ग्राहक को इसका एहसास हो। और प्रत्येक डिजिटल कार्यकर्ता द्वारा किए गए प्रत्येक निर्णय को लॉग इन किया जाता है और समीक्षा योग्य है, एक पूर्ण ग्लास बॉक्स, क्योंकि आप जो देख नहीं सकते हैं उसे आप शासित नहीं कर सकते हैं।

वे प्रीमियम सुविधाएं नहीं हैं। वे उत्पादन में एआई चलाने के लिए प्रवेश की कीमत हैं। अधिकांश कंपनियां सीख रही हैं कि यह एक समाचार चक्र के बीच में है, जो एक महंगा तरीका है जिससे पता चलता है।

इस तिमाही में पूछने लायक प्रश्न。

अगर आपके संचालन पर जो मॉडल सबसे ज्यादा निर्भर करता है उसे अगली तिमाही में एक बुरा सप्ताह होता है, तो आपके कितने कार्य प्रवाह इसका अनुभव करेंगे? आप कैसे जानेंगे? और आप इसके चारों ओर कितनी जल्दी मार्गदर्शन कर सकते हैं?

यदि दूसरे प्रश्न का उत्तर है “हमें एक ग्राहक से सुनेंगे”, तो संचालन उत्पादन तैयार नहीं है। यह एक पायलट है जो पैमाने पर चल रहा है, और यह अंतर अधिकांश नेताओं को तब तक महसूस नहीं होता है जब तक यह नहीं होता है।

वर्तमान विवाद, एक पीछे के तरीके से, उपयोगी है। हर सीएफओ और सीओओ जो इसे अनुभव कर रहा है, उन्हें वास्तविक संचालन भार के तहत मॉडल की नाजुकता की एक मुफ्त पूर्वावलोकन मिली है, जिसे वे स्वयं के लिए भुगतान नहीं करते हैं। सही प्रतिक्रिया मॉडल को स्विच करना नहीं है। यह उन संचालन का निर्माण करना है जो किसी एक पर निर्भर नहीं करते हैं।

प्रौद्योगिकी जारी रखेगी। यह बाजार में एकमात्र निश्चितता है। इस दशक के अंत में सबसे मजबूत उद्यम वे नहीं होंगे जिन्होंने सही मॉडल चुना है। वे होंगे जिनके संचालन को कभी भी परवाह नहीं करनी होगी।