यूनिकॉर्न का मार्ग: अगले अरब डॉलर के स्टार्टअप छोटी टीमों द्वारा बनाए जाएंगे

क्या दो सप्ताह की समयसीमा में एक कस्टम सीआरएम बनाना उचित है जो सौदों, लेखा, फंडिंग, एजेंटों और साझेदार वर्कफ्लो को एक इंटरफेस में जोड़ती है? पारंपरिक तर्क कहता है कि नहीं। फिर भी, मैं इस तरह की घटनाओं को देखता रहता हूं, क्योंकि आंतरिक सॉफ्टवेयर बनाने की लागत कम हो गई है जबकि एकीकरण और ऑनबोर्डिंग नहीं है।

हमारे अपने काम से एक हालिया उदाहरण इस बात को दर्शाता है। हमारे गैर-तकनीकी सह-संस्थापक डेनिस ने लगभग दो सप्ताह में, हमारे इंजीनियर और मेरे सहयोग से ऑर्केस्ट्रेशन समर्थन के साथ, एक आंतरिक सीआरएम बनाया, और इसके कुछ हिस्से पहले से ही उत्पादन में चल रहे थे जब वह इसके साथ खिलवाड़ कर रहे थे। सिस्टम एक वास्तविक डेटाबेस से जुड़ा था एक प्रशासनिक पैनल के माध्यम से ताकि टीम 1000+ ग्राहकों के स्वास्थ्य की निगरानी कर सके, और इसमें संदर्भ लिंक और भुगतान ट्रैकिंग के साथ साझेदार प्रबंधन भी शामिल था।

उन्होंने इसे एक समस्या को हल करने के लिए बनाया जो हर तेजी से बढ़ती टीम का सामना करती है। ऑफ-द-शेल्फ सीआरएम आपको किसी और के वर्कफ्लो में खींचती है। आप उन सुविधाओं को सीखने में समय बिताते हैं जिनकी आपको आवश्यकता नहीं है, आप सीमाओं का सामना करते हैं, और आप तब और अधिक समय बिताते हैं जब आप उपकरणों को एकीकृत करते हैं ताकि प्रणाली आपके व्यवसाय के वास्तविक कार्यों को प्रतिबिंबित करे। जब अंतर्निहित उपकरण आपको तेजी से बनाने की अनुमति देते हैं तो आप ऑनबोर्ड कर सकते हैं, पुराने निर्माण-विरुद्ध-खरीदने का व्यापार बंद हो जाता है, और अधिक टीमें अपना संचालन परत बनाना शुरू कर देती हैं।

इरादे और निष्पादन के बीच के चक्र को छोटा करना

बाजार भर में, एआई विचार और एक कार्यशील पहले संस्करण के बीच का समय कम कर रहा है। यह परिवर्तन इसलिए आया क्योंकि अब आप एक एजेंट को एक अच्छी तरह से वर्णित कार्य दे सकते हैं और एक पहला मसौदा प्राप्त कर सकते हैं जो एक वरिष्ठ इंजीनियर के लिए पर्याप्त है जो इसकी समीक्षा कर सकता है, सही कर सकता है और मर्ज कर सकता है। स्क्वायरफाई में, हम अनुमान लगाते हैं कि हमारे लगभग 95 प्रतिशत कोड एआई सहायता के साथ उत्पादित किए जाते हैं, और हमारे मुख्य तकनीकी समूह लगभग दस लोगों से चार लोगों तक कम हो गया है। यह केवल लागत को कम करने का एक तरीका नहीं है – हालांकि यूनिकॉर्न पतले रहने की कोशिश करते हैं – यह संसाधनों का पुनर्संरेखण है। कम मानव संसाधनों के साथ, हम 10x अधिक उच्च गुणवत्ता वाला कोड जहाज कर रहे हैं।

यह हमारे लिए कई विभागों में उपयोगी है। डिजाइन टीमें बढ़ती तरह से फिगमा प्लगイン्स का उपयोग करती हैं जो डिजाइनों को एचटीएमएल में परिवर्तित करते हैं, फिर पहले स्तर के परीक्षण के लिए छोटे प्रोटोटाइप बनाने के लिए एआई टूल्स का उपयोग करते हैं इससे पहले कि कुछ भी विकास कतार में पहुंचे। अब हम जल्दी से विचारों का परीक्षण करके क्षमता की प्रतीक्षा किए बिना पुनरावृत्ति कर सकते हैं।

हम उन एजेंटों को भी चलाते हैं जहां धीमी प्रतिक्रिया का नुकसान अधिक है। हमारे पास सुरक्षा एजेंट हैं जो लगातार लॉग और फ़ायरवॉल गतिविधि के लिए असामान्य पैटर्न का विश्लेषण करते हैं, और हम एक एजेंट का उपयोग करते हैं जो प्रत्येक गिटहब प्रतिबद्धता का विश्लेषण करता है इससे पहले कि यह उत्पादन में मर्ज हो जाए, जबकि इसे वर्तमान खतरे के परिदृश्य के खिलाफ तुलना करता है। मानव शायद ही कभी ऐसी पुनरावृत्ति दृढ़ता से करते हैं, भले ही वे बहुत परवाह करते हैं।

व्यापक परिणाम यह है कि क्रियाएं कम हाथों के हस्तांतरण और कम देरी से गुजरती हैं जो कि विशेषज्ञ के उपलब्ध होने की प्रतीक्षा करने के कारण होती हैं।

क्या करना है यह जानना कैसे करना है से अधिक मायने रखता है

आप एक एआई एजेंट से लगभग कुछ भी बनाने के लिए कह सकते हैं, और आप इसे एक व्यक्ति को उसी पहले मसौदे का उत्पादन करने के लिए प्रशिक्षित करने की तुलना में बहुत कम समय और लागत पर कर सकते हैं। आउटपुट गुणवत्ता अभी भी आपके अनुरोध की सटीकता और आपके मान्यकरण की ताकत को ट्रैक करती है।

अब कई स्टार्टअप में, विनिर्देश गुणवत्ता प्रतिबंध है। एआई-संचालित टीम में सबसे मूल्यवान लोग अक्सर वे होते हैं जो डोमेन को गहराई से समझते हैं, प्रणालियों का सटीक रूप से वर्णन कर सकते हैं, और परीक्षणों के बिना परिणामों को मान्य कर सकते हैं। नए नौकरी के लेबल इस वास्तविकता का पालन करना शुरू कर दिए हैं, जिनमें विनिर्देश लेखक, डोमेन मालिक और एआई ऑर्केस्ट्रेटर शामिल हैं। लेबल की तुलना में क्षमता अधिक मायने रखती है।

यह बदलाव यह भी बदलता है कि कौन प्रभावी हो जाता है। जो प्रबंधक एक परियोजना को जल्दी से समझ सकते हैं और इसे सरल तरीके से वर्णित कर सकते हैं, वे अब एजेंटों के माध्यम से अपने इरादे को गुणा करके कई इंजीनियरों की तुलना में अधिक आउटपुट पroduce कर सकते हैं।

मुझसे अक्सर अन्य संस्थापक पूछते हैं कि यह कितनी दूर जा सकता है। मुझे नहीं लगता कि इसका एक सार्वभौमिक उत्तर है, लेकिन मुझे लगता है कि यह दर्शन पारंपरिक फिनटेक में अच्छी तरह से मैप करता है क्योंकि यह एक ऐसा क्षेत्र है जहां काम जटिल है लेकिन प्रणालियां वर्णनीय और परीक्षण योग्य हैं।

हाँ। मानवों को अभी भी नौकरियां मिलेंगी।

मैं नहीं चाहता कि यह एक बुरा फिनटेक संस्थापक के रूप में पढ़ा जाए जो मानव जाति को समाप्त करना चाहता है। कोई भी सामान्य संगठन जानता है कि यह लोग हैं जो गियर को घुमाते हैं।

मुझे विश्वास है कि फिनटेक को अनुशासन और जवाबदेही की आवश्यकता है। एआई हिस्सा अनुशासन सुनिश्चित करता है जबकि मानव पहलू जवाबदेही सुनिश्चित करता है। बड़े वित्तीय लेनदेन मानव द्वारा नियंत्रित रहना चाहिए। एजेंट एक भुगतान आदेश तैयार कर सकते हैं और एक मानव को इसे हस्ताक्षर करना चाहिए। अंतिम अनुपालन निर्णय कानूनी जिम्मेदारी भी लाते हैं। यदि एक अनुपालन अधिकारी एक प्रतिपक्षी को मंजूरी देता है, तो जवाबदेही अधिकारी के साथ रहती है, एजेंट के साथ नहीं जिसने मामले को तैयार किया था।

तो सवाल यह नहीं है कि क्या आप सब कुछ स्वचालित कर सकते हैं। सवाल यह है कि आप उच्च जोखिम के क्षणों में मानव निर्णय को कैसे आवंटित करते हैं, जबकि एजेंटों का उपयोग करके विशेषज्ञों को धीमा करने वाले बल्क वर्क को दूर करते हैं। अनुपालन तैयारी एक अच्छा उम्मीदवार है। प्रतिकूल मीडिया जांच, प्रतिपक्षी विश्लेषण, और दस्तावेज़ असेंबली स्वचालित की जा सकती है ताकि एक अनुपालन अधिकारी एक मामला प्राप्त करे जो अधिकांशतः तैयार है और अपना समय निर्णय पर बिताता है।

यह संयोजन कुशल है और जवाबदेह ठहराया जा सकता है।

एआई-पहले कैसे बनें

कई टीमें कहती हैं कि वे एआई-पहले हैं, और इसका अर्थ है कि वे एक ही बुनियादी ढांचे पर एक चैट इंटरफ़ेस है। मुझे एआई के रूप में आंतरिक संचालन मॉडल में बहुत अधिक दिलचस्पी है।

हमारे काम में, हम एआई का भारी उपयोग करते हैं, जबकि उत्पाद-स्तरीय एआई वर्तमान में समर्थन और लेखा एजेंटों जैसे क्षेत्रों में सीमित है। यह व्यावहारिक सीमा से अधिक विचारधारात्मक है। जोखिम वित्त में अलग तरह से व्यवहार करता है, और उत्पाद स्वायत्तता को सावधानी से प्रतिबंधों की आवश्यकता होती है।

मुझे एक ऐसा रुझान दिखाई दे रहा है जो बढ़ने की उम्मीद है – डेवलपर-ओरिएंटेड इन्फ्रास्ट्रक्चर जो एजेंट वर्कफ्लो में प्लग इन करता है। उदाहरण के लिए, हम एक स्क्वायरफाई एमसीपी सर्वर जारी करने की योजना बना रहे हैं ताकि डेवलपर हमारे एपीआई के साथ अधिक आसानी से एकीकृत कर सकें और हमें अपने स्वयं के एजेंटों में जोड़ सकें। इसका व्यावहारिक उपयोग एक वित्त एजेंट है जो आपके वित्त का विश्लेषण कर सकता है, एक भुगतान आदेश तैयार कर सकता है, और फिर आपको इसे हस्ताक्षर करने के लिए कह सकता है।

यही कारण है कि मैं ध्यान देता हूं जब अग्रणी प्रयोगशालाएं सार्वजनिक रूप से तर्क देती हैं कि मॉडल अभी तक उच्च जोखिम वाले निर्णय लेने के लिए सुसज्जित नहीं हैं। फिनटेक को यह नहीं मानने की अनुमति है कि त्रुटियां हानिरहित हैं।

संस्थापकों के लिए इसका क्या अर्थ है जो अब बना रहे हैं

डेनिस द्वारा निर्मित सीआरएम एक आंतरिक परियोजना थी, लेकिन यह एक बड़ी वास्तविकता का प्रतिनिधित्व करता था जहां निर्माण सस्ता हो रहा है जबकि समन्वय अभी भी कठिन है। संचार, जिसे अक्सर एक नरम कौशल के रूप में माना जाता है, मूल्य में बढ़ रहा है, और तकनीकी रूप से कुशल लोगों को इसे पारित करने के लिए निवेश करने की आवश्यकता होगी यदि वे एक ऐसे वातावरण में पनपना चाहते हैं जहां मशीनें उनका अधिकांश काम तेजी से और सस्ता कर सकती हैं।

इस संदर्भ में, यह महत्वपूर्ण हो जाता है कि शांत विचार के लिए समय की रक्षा की जाए। एजेंटों को निर्देश देने से पहले धीमा करने का मूल्य बढ़ जाता है क्योंकि वे तेजी से निष्पादित कर सकते हैं। एक जटिल वास्तुकला को गहराई से समझना एजेंट को वर्णित करने से पहले गुणवत्ता तय करता है।

यदि मैं फिर से शुरू कर रहा होता, तो मैं तीन अनुशासनों पर ध्यान केंद्रित करूंगा।

• पहले, मैं खुद को और अपनी टीम को बेहतर विनिर्देश लिखने के लिए प्रशिक्षित करूंगा। आप उन लोगों को चाहते हैं जो एक समस्या को तोड़ सकते हैं, सफलता को परिभाषित कर सकते हैं, असफलता को परिभाषित कर सकते हैं, और परीक्षणों का वर्णन कर सकते हैं। यह संचालन उत्कृष्टता के लिए नया मानक है।
• दूसरा, मैं एक सख्त मान्यकरण संस्कृति बनाऊंगा। एआई तेजी से जहाज करना आसान बनाता है, और यह त्रुटियों को तेजी से जहाज करना भी आसान बनाता है। आपका लाभ केवल गति से नहीं आता है, बल्कि उच्च मानकों के साथ सुधार से भी आता है।
• तीसरा, मैं मानव निर्णय को एक दुर्लभ संसाधन के रूप में मानूंगा और इसकी रक्षा करूंगा। उच्च जोखिम वाले डोमेन में, टीमें तब बेहतर प्रदर्शन करती हैं जब वे तैयारी और पुनरावृत्ति को एजेंटों को सौंपते हैं जबकि निर्णय लेने को जवाबदेह मानवों के साथ रखते हैं।

प्रतिस्पर्धी लाभ परीक्षण और सुधार की ओर बढ़ रहा है, क्योंकि इसकी ढलान बदल गई है। छोटी टीमें अब ऐसा उत्पादित कर सकती हैं जो पहले बहुत बड़े संगठनों की आवश्यकता थी, क्योंकि एजेंट संचार और समन्वय को बहुत चिकना बनाते हैं। यह प्रतिभा की आवश्यकता को दूर नहीं करता है, बल्कि यह बढ़ाता है कि प्रतिभा का क्या अर्थ है।