लगभग एक साल पहले, मैंने एक ऐसे व्यक्ति के साथ एक घंटे की कॉल की, जिसने उस कंपनी में एक दशक तक फॉरवर्ड डिप्लॉयमेंट किया है जिसने इस शब्द को गढ़ा था। पिछले 12 महीनों में, मैंने लोगों के साथ उनके फॉरवर्ड डिप्लॉयमेंट इंजन बनाने में विभिन्न रूपों में सहयोग किया है। मुझे अब भी लगता है कि कोई भी सामग्री यह नहीं बता पाती कि फॉरवर्ड डिप्लॉयमेंट में वास्तव में क्या-क्या शामिल है।
जब मैंने अपने दोस्त से बात की, तो मैंने पूछा कि प्रसिद्ध डिस्कवरी प्रक्रिया वास्तव में कैसे काम करती है। जवाब लगभग शर्मनाक रूप से भौतिक था, कम से कम शुरुआत में जब आप चीजों को केवल सतही स्तर पर देखते हैं। आप उड़ान भरकर आते हैं। आप समस्या को छूने वाले सभी लोगों से मिलने में दो दिन बिताते हैं। ERP मैनेजर आपको खरीद आदेशों पर एक सिद्धांत क्लास देता है। फिर वे आपको शॉप फ्लोर पर ले जाते हैं ताकि आप देख सकें कि सिद्धांत क्या छोड़ देता है। फिर आप तीन सप्ताह तक उनसे एक दिन में एक सवाल पूछते हैं, जबकि आप डेटा वायर कर रहे होते हैं। मैंने पूछा कि क्या कोई फॉर्मूला है। उन्होंने कहा कि फॉर्मूला उन लोगों के साथ जितना संभव हो उतना समय बिताना है जो जानते हैं। दस साल बाद भी, वह हिस्सा कभी नहीं बदला है।
हालाँकि, यदि आप गहराई से नहीं उतरते हैं तो यह भ्रामक हो सकता है। हाँ, वे ग्राहकों के साथ बहुत समय बिताते हैं। हालाँकि, अच्छे फॉरवर्ड डिप्लॉयड इंजन पहले से मॉडल बनाते हैं। महान डिप्लॉयमेंट इंजीनियर और डिप्लॉयमेंट रणनीतिकार पहचानते हैं कि वे सब कुछ नहीं समझ पाएंगे, लेकिन वे चीजों को बनाने और ग्राहकों के साथ पुनरावृत्ति करने में बहुत तेज़ होते हैं। पहला वर्कफ़्लो तत्काल लक्ष्य है। ऑन्टोलॉजी का उपयोग उस उपकरण को धीरे-धीरे एक ऑपरेटिंग सिस्टम में विस्तारित करने के एक तरीके के रूप में किया जाता है। अच्छे फॉरवर्ड डिप्लॉयमेंट इंजन जहां चमकते हैं, वह इस तथ्य में है कि बहुत सारा संदर्भ टीम से, विषय वस्तु विशेषज्ञों से आता है, और वे इसे काफी हद तक एक साथ जोड़ते हैं, यहां तक कि पहली बार ग्राहक से मिलने से पहले ही। वह हिस्सा समय के साथ बेहतर हुआ है और यही असली कारण है कि कुछ इंजन संयोजित होते हैं और कुछ नहीं।
मेरे मन में तुरंत दो विचार आए। आपके मन में भी शायद ये हों यदि आपने इस बात पर ध्यान नहीं दिया है कि अच्छा फॉरवर्ड डिप्लॉयमेंट क्या है, इसलिए मैं आपसे आगे पढ़ने का आग्रह करता हूँ।
मेरा पहला विचार यह था कि क्या होता है जब आपको ग्राहक के वर्कफ़्लो के बारे में कोई जानकारी नहीं होती है? आप बहुत सारे इंटरव्यू से शुरुआत करेंगे, है ना? मेरे दोस्त ने नहीं कहा क्योंकि किसी को भी इंटरव्यू लेना पसंद नहीं है, लेकिन उन्होंने एक कहानी साझा की। उनकी टीम ने एक बार एक लॉजिस्टिक्स कंपनी के लिए एक रूटिंग इंजन बनाया था, जहां डिस्पैचर मैन्युअल निर्णय और मानचित्रों, दूरियों, लैंडफिल स्थानों और अन्य परिचालन बाधाओं को देखकर ड्राइवरों या मार्गों को दैनिक टिकट आवंटित करते थे। मेरे दोस्त ने एक उपकरण बनाया जो डिस्पैचरों को सिफारिशें देता था, लेकिन पहली समस्या यह थी कि डिस्पैचर अक्सर अंतर्ज्ञान के आधार पर सिफारिश को अस्वीकार कर देते थे और स्पष्ट रूप से यह नहीं बता पाते थे कि क्यों। इससे निपटने के लिए, उनकी टीम को सभी संभावित अलग-अलग असाइनमेंट क्रमपरिवर्तनों को सामने लाना पड़ा और फिर उन्होंने उस दृश्यता का उपयोग करके मानव निर्णयों की तुलना सिम्युलेटेड परिणामों से की। यह पहली बार था जब किसी ने सभी क्रमपरिवर्तनों को एक स्क्रीन पर मैप किया था और इस प्रकार यह पहली बार था जब लोगों के पास यह प्रतिबिंबित करने का एक पल था कि क्या वे अंतर्ज्ञान के आधार पर जो निर्णय ले रहे थे, वह बड़े पैमाने पर डेटा द्वारा समर्थित था। इसने लॉजिस्टिक्स कंपनी की टीम को वर्कफ़्लो का ऑडिट करने, यह समझने की अनुमति दी कि क्या प्रक्रिया तर्क वास्तव में सही था, और डिजिटल ट्विन को परिष्कृत करने की अनुमति दी ताकि वह व्यवहार में व्यवसाय कैसे संचालित होता है, इससे बेहतर मेल खा सके। उन्होंने इस प्रक्रिया का आनंद भी लिया क्योंकि यह कभी भी एक इंटरव्यू की तरह नहीं लगी, बल्कि इसके बजाय पहली बार उन्हें पहेली के सभी टुकड़ों को एक बोर्ड पर देखने की अनुमति मिली।
मेरा अगला विचार यह था कि एजेंटों के जुड़ने से यह पूरी प्रक्रिया आज कुछ साल पहले की तुलना में कैसे बदल जाती है? मेरे दोस्त ने जो जवाब दिया, वह यह था कि इसका सीधा सा मतलब है कि हम एजेंटों का उपयोग करके बहुत तेज़ी से विकास कर सकते हैं और ट्राइबल नॉलेज लेयर पर अधिक संदर्भ प्राप्त कर सकते हैं, लेकिन यह पहेली का सिर्फ एक हिस्सा है। उन्होंने कहा कि इन पायलटों के मामले में उनके FDE मॉडल में जादुई चटनी कुछ आइंस्टाइन योग्य नहीं है। कुछ मामलों में, अब भी, जब वे पायलट करते हैं, तो वे केवल चरणों और परिणामों को सुन रहे होते हैं, वर्ब-मैपिंग कर रहे होते हैं और ग्राहक को पांच लोगों की एक टीम दे रहे होते हैं ताकि वे उनके समर्पित इंजीनियर बन सकें। ये इंजीनियर सब कुछ कोडिफाई करते हैं और फिर वे बस गायब हो सकते हैं और ग्राहक समाधान का उपयोग करना जारी रख सकता है। एजेंट इस अर्थ में मदद करते हैं कि वे ग्राहक के सिस्टम से अधिक संदर्भ और ट्राइबल नॉलेज को शामिल करना आसान बनाकर कोडिफिकेशन प्रक्रिया को गति और गहराई प्रदान करते हैं। एजेंट प्रत्यक्ष उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया से आगे बढ़ने और इसके बजाय ऐतिहासिक और परिचालन संदर्भ को शामिल करने का एक तरीका बन गए हैं, जैसे ईमेल, बिक्री प्रक्रिया में परिवर्तन, Salesforce जैसे सिस्टम में स्थिति में परिवर्तन, और संगठन ने समय के साथ कैसे काम किया है, इसके अन्य निशान। इससे ग्राहक के वर्कफ़्लो को समृद्ध तरीके से मॉडल करना, ज्ञान के खंडित स्रोतों को एक साथ जोड़ना और ऐसी प्रणालियाँ बनाना आसान हो जाता है जो न केवल डिजिटल ट्विन के माध्यम से व्यवसाय का प्रतिनिधित्व करती हैं, बल्कि उन निर्णयों को स्वचालित या समर्थन करने में भी मदद करती हैं जो लोग वर्तमान में मैन्युअल रूप से लेते हैं।
मेरे पास उनके साथ अपनी कॉल के ट्रांसक्रिप्शन से कुछ पैराग्राफ हैं।
तो, तो हम जिस तरह से शुरू करते हैं, वह यह है कि हम हमेशा मूल्य तक गति पर ध्यान केंद्रित करते हैं। हम हमेशा एक प्रक्रियात्मक दृष्टिकोण का पालन नहीं करते हैं जैसे कि ठीक है, पहले ऑन्टोलॉजी बनाते हैं। फिर उसके ऊपर एप्लिकेशन बनाते हैं। फिर उपयोगकर्ता के पास जाते हैं। नहीं। कुछ पहलुओं में, हम इसका पालन करते हैं, लेकिन अन्य पहलुओं में, हम बस ग्राहक से पूछते हैं, आपके लिए सबसे बड़ा मूल्य वर्धन क्या है जो हम बना सकते हैं या सबसे बड़ा प्रभाव क्या है जो हम अभी आपको दे सकते हैं? हमें अपने व्यवसाय में समस्या समझाएं और अब वह समस्या जो आपको लगता है कि हम हल कर सकते हैं।
एक बार ग्राहक साझा करता है, तो हम ड्राइंग बोर्ड पर जाते हैं और कहते हैं, ठीक है, आइए ऑन्टोलॉजी का एक संस्करण एक बनाते हैं, एक सप्ताह के भीतर एप्लिकेशन का एक संस्करण एक भी बनाते हैं और इसे आज़माते हैं। तो यह बहुत कुछ वैसा ही है, जैसे आप एक स्टार्टअप कैसे बनाएंगे। अक्सर हम पाते हैं, वे एक उपयोग के मामले के विचार के साथ आ सकते हैं, लेकिन जैसे-जैसे वे बोल रहे होते हैं, हम एक और पूरी तरह से संभावित उपयोग के मामले का पता लगाते हैं जिसे हम हल कर सकते हैं। और हम बस वह बनाएंगे, भले ही उन्होंने सोचा हो कि उन्हें कुछ और चाहिए। दिन के अंत में, हम इस बात के लिए ट्यून करने की कोशिश करते हैं कि सबसे बड़ी समस्या क्या है जिसे उन्हें हल करने की आवश्यकता है।
हम इसके लिए जल्दी से कुछ बनाएंगे और ऑन्टोलॉजी के संदर्भ में पांच ऑब्जेक्ट बनाएंगे। यदि हम ERP सिस्टम से संबंधित कुछ कर रहे हैं, जो काफी जटिल हो सकता है, तो इंटीग्रेशन पूरा करने के बाद भी, हम उस ERP विशेषज्ञ से सप्ताह के दौरान एक घंटे के जाम सत्र प्रकार की चीज़ या आधे घंटे की तदर्थ बैठक के लिए कुछ बार संपर्क करते हैं। और फिर एक बार जब हम वहां खुद को साबित कर लेते हैं, तो दूसरे, तीसरे, चौथे उपयोग के मामले की तलाश करते हैं, इस हद तक कि हम उनकी पूरी कंपनी के लिए एक एंटरप्राइज OS जैसा कुछ बना सकें।
हम आमतौर पर इसे ऑनसाइट के रूप में करते हैं। हम बस उड़ान भरकर आएंगे, हम कहेंगे ठीक है हमें दो दिन दीजिए। हम हितधारकों से मिलेंगे जैसे कि हर कोई जो एक साथ वहां हो सकता है या फिर एक-एक करके। कई मामलों में, जब लोग व्यस्त होते हैं, तो हम बस उनके बगल में बैठ जाएंगे और उनकी बिक्री प्रक्रिया या आपकी तरह के क्लाइंट इंटरैक्शन को समझने की कोशिश करेंगे। हम उनके दृष्टिकोण से यह समझने की कोशिश करेंगे कि क्या हो रहा है और हम ग्राहक के साथ समय को कम करने की कोशिश नहीं करते हैं। वास्तव में हम इसमें और अधिक झुकते रहते हैं और यह एक ऐसी चीज़ है जो 10 वर्षों में कभी नहीं बदली है। कभी-कभी, हम ग्राहकों के साथ पूरे सप्ताह बिताएंगे। हमने कभी भी इससे दूर जाने और अपने प्लेटफॉर्म को डिस्कवरी के मामले में पूरी तरह से स्वचालित बनाने की कोशिश नहीं की है।
चर्चा में एक केंद्रीय विचार यह था कि कोडिफिकेशन पुनरावृत्ति के माध्यम से होता है, भारी दस्तावेज़ीकरण के माध्यम से नहीं। टीम कंपनी का एक "डिजिटल ट्विन" सीधे कोड में बनाती है, डेटा इंटीग्रेशन, परिचालन संदर्भ और विषय वस्तु विशेषज्ञ इनपुट का उपयोग करके यह दर्शाने के लिए कि संगठन व्यवहार में कैसे कार्य करता है। लेकिन अकेला डेटा मॉडल पर्याप्त नहीं है। कठिन और अधिक मूल्यवान परत व्यावसायिक तर्क है - यह समझ कि हस्तक्षेप कहाँ मायने रखता है, किन कार्यों की सिफारिश की जानी चाहिए, और अनुभवी ऑपरेटर वास्तव में निर्णय कैसे लेते हैं। यह सब केवल जानकारी को सामने लाना नहीं है, बल्कि उपयोगकर्ताओं को ट्रेडऑफ़ का मूल्यांकन करने, वर्कफ़्लो को मान्य करने और अंततः उत्पाद में ही निर्णय समर्थन को एनकोड करने में मदद करना है।
मेरी बातचीत का बाकी हिस्सा इस बात पर गहराई से चर्चा करता है कि यह काम शुरू से ही गहरे डोमेन विशेषज्ञों को शामिल करने पर निर्भर नहीं करता है। अपेक्षा यह है कि फॉरवर्ड-डिप्लॉयड इंजीनियर अपरिचित वातावरण में प्रवेश कर सकते हैं, जल्दी से सीख सकते हैं, और तेज़ी से उपयोगी सिस्टम बनाकर विश्वसनीयता स्थापित कर सकते हैं। शुरुआती जुड़ाव अक्सर एक छोटे बूट कैंप से शुरू होते हैं, जो पूर्व-निर्मित प्रोटोटाइप और नमूना डेटा द्वारा समर्थित होते हैं, जो जल्दी से मूल्य प्रदर्शित करने और गहन तैनाती का अधिकार अर्जित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। वहां से, संबंध एकल उपयोग के मामले से ग्राहक के लिए एक व्यापक ऑपरेटिंग सिस्टम में विस्तारित हो सकता है, जिसका दीर्घकालिक लक्ष्य वर्कफ़्लो को इतने प्रभावी ढंग से कोडिफाई करना है कि टीम अंततः पीछे हट सके जबकि ग्राहक समाधान का उपयोग जारी रखे।
यह एक नए उद्यम के लिए अत्यधिक प्रासंगिक खाका है जो अब बनाया जा रहा है। यह फॉरवर्ड डिप्लॉयमेंट है। बाकी सब कुछ शायद सजावट है।
संयोजन का नियम
फॉरवर्ड डिप्लॉयमेंट महंगा है, सकल मार्जिन में दिखने में धीमा है, और साफ-सुथरी योजना के लिए कठिन है। संस्थापक इसे महसूस करते हैं और पूछने लगते हैं कि क्या प्रयास अनलॉक के अनुरूप है। अंततः कोई नेता इसे ज़ोर से कहता है, हम 2x प्रयास कर रहे हैं और 2x परिणाम प्राप्त कर रहे हैं।
यह वाक्य कुछ उद्योगों के लिए एक लाल झंडा है यदि इसका तात्पर्य है कि फॉरवर्ड डिप्लॉयमेंट सही मॉडल नहीं है। मैं एक संस्थापक की अधीरता को समझता हूँ, खुद एक रहा हूँ, लेकिन भोलेपन और अधीरता के बीच एक महीन रेखा है। उन व्यवसायों के लिए जो फॉरवर्ड डिप्लॉयड इंजन के साथ बेहतर काम करते हैं, कोई भी व्यक्ति जो इस गणित को गुणा में कर रहा है, उसने काम को नहीं समझा है। यदि 2x प्रयास 2x परिणाम खरीदता है, तो आपने सलाहकारों को काम पर रखा है और उन्हें इंजीनियरों के रूप में तैयार किया है। आप हमेशा के लिए राजस्व के साथ कदम से कदम मिलाकर शरीर जोड़ते रहेंगे, आपके मार्जिन कभी बाहर नहीं निकल पाएंगे, और आपने जो बनाया है उसका ईमानदार नाम एक स्टाफिंग एजेंसी है जो कोड शिप करती है या सहायता प्रदान करती है। जो लोग यह स्पष्ट नहीं हैं कि वे क्या बना रहे हैं, वे लगभग हमेशा औसत दर्जे के परिणामों के साथ समाप्त होते हैं, और यह विशेष भ्रम आपके खिलाफ संयोजित होता है।
फॉरवर्ड डिप्लॉयमेंट तभी समझ में आता है जब गणित मुड़ता है। पहली तैनाती को बदसूरत, हाथ से बनाई गई, आर्थिक रूप से अरक्षनीय होने की अनुमति है। इसका काम सिखाना है। दूसरी तैनाती सस्ती होनी चाहिए क्योंकि पहली तैनाती ने एक टेम्पलेट, एक इंटीग्रेशन, एक प्रलेखित पैटर्न, एक प्लेटफॉर्म का एक टुकड़ा छोड़ दिया है। दसवीं तैनाती तक, पहली टीम ने जो कुछ हाथ से किया था, उसमें से अधिकांश कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से होना चाहिए, और मनुष्यों को एक स्तर ऊपर होना चाहिए, उन समस्याओं को हल करना चाहिए जो एक साल पहले ग्राहक की नज़र में भी मौजूद नहीं थीं। महीने 1 और महीने n में उन दो संख्याओं के बीच की दूरी संयोजन है, और वह वक्र वास्तविक चीज़ है जिसे आप खरीद रहे हैं जब आप एक फॉरवर्ड डिप्लॉयड टीम को फंड करते हैं। संयोजन ही पूरा मुद्दा है। एक इंजन के बिना खुद को फॉरवर्ड डिप्लॉयड कहना जो संयोजित नहीं होता है, बस मूर्खता है।
एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर और एक फॉरवर्ड डिप्लॉयड इंजीनियर मुख्य रूप से उस समय की मात्रा में भिन्न होते हैं जो एक SWE कोड लिखने में बिताता है जो चीजों को बनाए रखता है, चीजों का समर्थन करता है या रोडमैप पर चीजें बनाता है, बनाम वह समय जो FDE चीजों की खोज में बिताता है जो अक्सर रोडमैप पर नहीं होती हैं लेकिन ग्राहक मूल्य को अनलॉक करती हैं, इसे तैनात करती हैं और इसे उत्पाद को सौंपती हैं जब पैटर्न ग्राहकों में दोहराना शुरू होता है।
वह शब्द जो हर कोई उपयोग करता है और लगभग कोई भी इसका मतलब नहीं निकालता
इस विचार की एक विशिष्ट उत्पत्ति है। दो दशक पहले, एक संस्थापक ने पूछा कि महान फ्रांसीसी रेस्तरां महान क्यों हैं, और वेटर पर उतर आए। एक महान रेस्तरां में वेटर रसोई का हिस्सा होता है, इसलिए जब वे कुछ सुझाव देते हैं, तो वह रसोई बोल रही होती है। Palantir ने उसका इंजीनियरिंग संस्करण बनाया और भूमिका को एक सैन्य नाम दिया, क्योंकि इसके ग्राहक सैन्य थे। नाम ने फील्ड वर्क को उचित स्थिति दी और सही भी। इसने इतना अच्छा भुगतान किया कि बीस साल बाद हर कोई नाम चाहता है, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि कितने लोग काम को समझते हैं।
एक तरह से एक फॉरवर्ड डिप्लॉयड टीम को वही करना होता है जो एक संस्थापक को 0-1 चरण में करना होता है। आप अक्सर खोज रहे होते हैं कि आप क्या शिप कर सकते हैं जो न केवल एक व्यर्थ मीट्रिक को बढ़ाएगा बल्कि आपके ग्राहक को वास्तव में अपने व्यवसाय को बढ़ाने में मदद करेगा। यह मेरे दोस्त की बातचीत का एक और वास्तविक उदाहरण है। उनकी टीम को एक EV चार्जर निर्माता द्वारा काम पर रखा गया था जो उत्पादन को लगभग 10x बढ़ाना चाहता था। यही संक्षिप्त विवरण था। क्या आप परिणाम का अनुमान लगा सकते हैं क्योंकि यह निश्चित रूप से कोई रणनीति डेक नहीं था। कंपनी का लक्ष्य सतह पर सरल था: EV चार्जर आउटपुट को 10x बढ़ाना। फॉरवर्ड डिप्लॉयड टीम ने वास्तव में जो किया वह ऑन-साइट जाना और व्यवसाय के कई स्तरों से संचालन सीखना था। उन्होंने रिकॉर्ड सिस्टम, खरीद आदेश, वर्क ऑर्डर, आपूर्ति और मांग को समझने के लिए ERP मालिक के साथ समय बिताया। फिर वे यह देखने के लिए शॉप फ्लोर पर गए कि व्यवहार में उत्पादन वास्तव में कैसे होता है। साथ ही, उन्होंने समस्या के रणनीतिक संस्करण को समझने के लिए अधिकारियों से बात की, क्योंकि फ्रंटलाइन ऑपरेटर जो गलत या तत्काल कहते हैं, वह हमेशा उस बाधा से पूरी तरह मेल नहीं खाता जिसे नेतृत्व सबसे महत्वपूर्ण मानता है। फिर काम, कम से कम मीटिंग में जो कहा गया था, उससे सीधे एक नई उत्पादन लाइन बनाना नहीं था। यह संचालन का एक डिजिटल ट्विन बनाना और फिर यह पहचानना था कि सॉफ्टवेयर वर्कफ़्लो में कहाँ हस्तक्षेप कर सकता है, उदाहरण के लिए, महत्वपूर्ण भागों की कमी, खरीद आदेशों का समय, सुरक्षा स्टॉक और अन्य परिचालन निर्णयों जैसे मुद्दों के आसपास। वर्णित परिणाम एक ऐसी प्रणाली थी जो जोखिमों को पहले सामने ला सकती थी और कार्यों की सिफारिश कर सकती थी, न कि विनिर्माण में ही एक भौतिक परिवर्तन। मुझे उम्मीद है कि यह बताता है कि जब मैं कहता हूं कि पूर्व-संस्थापक असाधारण फॉरवर्ड डिप्लॉयड लोग हो सकते हैं तो मेरा क्या मतलब है।
आज की नौकरी के अनुभव (विवरण नहीं) के नीचे देखें और आपको ऐसे इंजीनियर मिलेंगे जो ग्राहक के सिस्टम के अंदर प्रोडक्शन कोड लिखते हैं और गो-लाइव के बाद सपोर्ट सहित जो कुछ भी होता है, उसके मालिक होते हैं। बाकी एक बेहतर बिजनेस कार्ड वाले सेल्स इंजीनियर हैं, जिनका मूल्यांकन डेमो पर किया जाता है, साथ ही आंतरिक ऑटोमेशन भूमिकाओं की एक पूंछ है जिन्होंने यह शब्द उधार लिया क्योंकि यह फैशनेबल है। फॉरवर्ड डिप्लॉयमेंट क्या है, इस पर आसन्न भ्रम और भी बदतर हैं। एक सौ डोमेन इंटरव्यू के माध्यम से एक विशेषज्ञ नेटवर्क चलाना शोध है, लेकिन यह फॉरवर्ड डिप्लॉयमेंट नहीं है। जब एक प्राइवेट इक्विटी कंपनियों को रोल अप करती है और एक परिवर्तन दस्ता भेजती है, तो यह उपयोगी होता है, कभी-कभी शानदार, लेकिन जरूरी नहीं कि फॉरवर्ड डिप्लॉयमेंट हो। मैं यह इसलिए कहता हूं क्योंकि उन दो आंदोलनों में से कोई भी उस चीज़ का मालिक नहीं है जिसे मैं वर्क-क्लोज़र कहता हूं।
वर्क-क्लोज़र वह इकाई है जिसमें यह पूरा अनुशासन मापा जाता है। कोई शिप की गई सुविधा नहीं, कोई हल किया गया टिकट नहीं। ग्राहक के काम का एक टुकड़ा, खड़ी चिंता से लेकर उस चीज़ तक जिसके बारे में अब कोई नहीं सोचता, पूरी तरह से ले जाया गया। अनुबंध हस्ताक्षर उन पेशों के बीच की सीमा है जो यहां भ्रमित हो जाते हैं। एक सेल्स इंजीनियर इसके ऊपर काम करता है। एक फॉरवर्ड डिप्लॉयड टीम इससे शुरू होती है, क्योंकि इस बात से सहमत होना कि कुछ काम करना चाहिए, उसके काम करने के समान नहीं है। यदि व्यक्ति कोटा रखता है, तो आप बिक्री देख रहे हैं। यदि व्यक्ति लॉन्च के तीन महीने बाद भी ग्राहक के लॉग में है, तो आप फॉरवर्ड डिप्लॉयमेंट देख रहे हैं। एक कंपनी जो मार्केटिंग उत्पाद बेचती है, वह डील पर हस्ताक्षर करने और चीजों को तैनात और कॉन्फ़िगर करने के लिए सेल्स इंजीनियर भेजेगी। एक सच्चा FDE इस निष्कर्ष पर आ सकता है कि उत्पाद जिन वर्कफ़्लो का समर्थन करता है, उनमें से कोई भी प्रश्न में ग्राहक की मदद नहीं करेगा और कुछ पूरी तरह से नया सीधे शीर्ष या निचली रेखा को प्रभावित करेगा और फिर वे वह वर्कफ़्लो बनाते हैं। इसके लिए मॉम्स टेस्ट (पुस्तक पढ़ें) में विशेषज्ञ होना, यह समझना कि ग्राहक आपकी सुविधा की परवाह नहीं करते हैं बल्कि इस बात की परवाह करते हैं कि वे बेहतर व्यवसाय कैसे करें, यह समझना कि आपका उत्पाद क्या करने में सक्षम है और तेज़ गति से शिप करना ताकि आप लाइव वर्कफ़्लो पर ग्राहक के साथ पुनरावृत्ति कर सकें।
तो यहाँ वह परिभाषा है जिसे मैं दीवार पर लगाऊंगा। फॉरवर्ड डिप्लॉयमेंट उस दूरी में खड़ा होना है जो आपने शिप किया और ग्राहक को जिसकी आवश्यकता थी, उसके बीच है, उस दूरी को अपने हाथों से, उनकी दुनिया के अंदर, इस तरह से बंद करना है कि आपके उत्पाद को अगली बार इसे अकेले बंद करना सिखाए।
उस वाक्य का दूसरा भाग वह जगह है जहां लगभग हर कोई विफल रहता है।
यह अचानक हर जगह क्यों है
सत्तर वर्षों तक सॉफ्टवेयर ने लोगों को काम करने में मदद की। अब यह काम करना शुरू कर रहा है। यह एक छिपी हुई धारणा को पलट देता है। एक उपकरण धीरे-धीरे अपनाए जाने का खर्च उठा सकता है। एक कार्यकर्ता नहीं कर सकता। जिस क्षण आप सीटों के बजाय परिणाम बेचते हैं, किसी को उस परिणाम को एक ऐसी कंपनी के अंदर सच करना होता है जो आपके डेमो वातावरण की तरह कुछ भी व्यवहार नहीं करती है।
मॉडल पिछले दो वर्षों में कहीं न कहीं बाधा बनना बंद हो गए। तैनाती बाधा बन गई। एंटरप्राइज AI पायलटों के सबसे अधिक उद्धृत अध्ययन में पाया गया कि लगभग उन्नीस में से बीस ने कोई मापने योग्य P&L प्रभाव उत्पन्न नहीं किया, और शव परीक्षण लगभग कभी भी मॉडल गुणवत्ता नहीं है। यह सॉफ्टवेयर है जिसने कभी वर्कफ़्लो नहीं सीखा। प्रलेखित प्रक्रिया में चार चरण हैं। वास्तविक में नौ हैं, और लापता पांच एक महिला की स्मृति में, एक व्यक्तिगत ट्रैकर में रहते हैं जिसे उसने वर्षों पहले बनाया था, और एक एहसान में जो वह दूसरी इमारत में एक और महिला के साथ व्यापार करती है। पुराने उद्योगों में काम आपके इंजीनियरों के जन्म से पहले स्थापित प्रणालियों के माध्यम से चलता है, किनारों पर फैक्स मशीनों और फोन कॉल द्वारा एक साथ रखा जाता है। इसका कोई API नहीं है। तेल क्षेत्रों में, कोई व्यक्ति रिग के खिलाफ अपना कान लगाता है ताकि यह आकलन कर सके कि ध्वनि कुछ ऐसा इंगित करती है जिसके बारे में उन्हें चिंतित होना चाहिए। भारत से अमेरिका में स्क्विड स्थानांतरित करने वाले जहाज पर, लंदन में एक रुकावट के साथ, दरों और कीमतों का फैसला कल्पना, सीमित मौसम डेटा और स्टॉक की गुणवत्ता के आधार पर किया जाता है जो दृष्टिगत रूप से दिखाई देता है। ट्राइबल नॉलेज हर कंपनी की लोड-बेयरिंग लेयर है, और किसी ने भी कभी इसके लिए SDK शिप नहीं किया है। पिछले दशक के औद्योगिक प्लेटफॉर्म कब्रिस्तान ने यह सबक अरबों डॉलर के साथ सिखाया। परिवर्तन वास्तुकला में नहीं मरते। वे अपनाने पर मरते हैं।
पैसे ने नोटिस कर लिया है। Microsoft ने ग्राहकों के अंदर विशेषज्ञों को शामिल करने के लिए ढाई अरब डॉलर और छह हजार लोगों को प्रतिबद्ध किया। AWS ने हफ्तों पहले उसी विचार के पीछे एक अरब डॉलर लगाए। OpenAI और Anthropic में से प्रत्येक ने दुनिया के कुछ सबसे बड़े निवेशकों के साथ समर्पित तैनाती कंपनियां स्थापित कीं। आप इसे फैशन कह सकते हैं। इस पैमाने पर पूंजी शायद ही कभी एक पोशाक होती है। लैब्स ने अपने स्वयं के पाइपलाइनों का मूल्य निर्धारण किया और पाया कि खरीदार कभी भी बुद्धि से कम नहीं था। खरीदार हाथों से कम था। विफलता अंतिम मील में रहती है, और अंतिम मील वह जगह है जहां खाई खोदी जाती है। हम जहां हैं वहां पहुंचने में LLMs पर आक्रामक काम के 10 साल लग गए। यदि हम इन मॉडलों को वर्कफ़्लो और मानव निर्णय लेने की रूपरेखा की समझ हासिल करने के लिए प्राप्त करते हैं तो इसमें और भी अधिक समय लग सकता है।
आपको उस टीम में एक व्यवसायिक व्यक्ति की आवश्यकता क्यों है?
इंजीनियर मौजूद है क्योंकि अंतर कोड के साथ, ग्राहक के बुनियादी ढांचे पर, ग्राहक के किनारे के मामलों के खिलाफ, आमतौर पर दिनों के भीतर बंद कर दिया जाता है। उपयोगकर्ता सुबह जो वर्णन करते हैं, वह तिमाहियों में नहीं, बल्कि दिनों के भीतर उनके सामने चलना चाहिए। वह गति उन लोगों के साथ विश्वास बनाने का तरीका है जिन्होंने तीन साल के परिवर्तन कार्यक्रमों को एक स्लाइड लाइब्रेरी का उत्पादन करते देखा है।
व्यवसायिक व्यक्ति मौजूद है क्योंकि तैनाती में सबसे कठिन समस्याएं तकनीकी नहीं हैं, और अन्यथा दिखावा करना यह है कि तकनीकी टीमें कैसे विफल होती हैं। किसी को यह पता लगाना होता है कि किसी के भी इसे स्वचालित करने से पहले वास्तविक काम क्या है। किसी को यह तय करना होता है कि बीस एस्केलेशन में से कौन से तीन मायने रखते हैं, किसका वर्कफ़्लो वास्तविक बाधा है, किस अधिकारी की चुप्पी अपनाने को मार डालेगी, और कौन सा परिणाम पूरे जुड़ाव को सही ठहराएगा। किसी को यह पढ़ने में अच्छा होना चाहिए कि ग्राहक कब झिझक रहा है और कब वे सिर्फ विनम्र होने के लिए बातें कह रहे हैं। किसी को एंटरप्राइज AI में सबसे नाजुक इंटरफ़ेस चलाना होता है, वह आपका उत्पाद आज क्या करता है और आपने छह महीने बाद अपरिहार्य के रूप में क्या बेचा है, के बीच का। मैं डिप्लॉयमेंट रणनीतिकार को कंपनी के फ्यूचर्स डेस्क के रूप में सोचता हूं। वे वह बेचते हैं जो उत्पाद बन जाएगा, एक कीमत पर जो रिश्ता जीवित रह सकता है, और वे सुनिश्चित करते हैं कि स्थिति कभी डिफ़ॉल्ट न हो। उच्च दांव वाले सौदे उस डेस्क पर जीते जाते हैं, और इसके बिना उड़ा दिए जाते हैं।
विफलता मोड आपको बताते हैं कि आप किस भूमिका को याद कर रहे हैं। सौदे इसलिए रुक जाते हैं क्योंकि उत्पाद ग्राहक की दुनिया में नहीं चलेगा या परिदृश्य जहां उत्पाद केवल उन वर्कफ़्लो का समर्थन करता है जो उत्पाद के अंदर मौजूद हैं, इसका मतलब है कि आपके पास इंजीनियर की कमी है। इंजीनियर अनुरोधित सुविधाओं को शिप कर रहे हैं और व्यस्त हैं, लेकिन राजस्व उतना नहीं बढ़ रहा है या परिदृश्य जहां FDE 100+ कॉल पर गया है, लेकिन अनुबंधित राजस्व अभी भी प्राप्त राजस्व से एक परिमाण अधिक है या कस्टम वर्कफ़्लो के साइलो जो सिस्टम में सुधार नहीं करते हैं, इसका मतलब है कि आपके पास रणनीतिकार की कमी है।
सर्वश्रेष्ठ टीमों में दोनों भूमिकाएं धुंधली हो जाती हैं, और धुंधलापन ही बिंदु है। इंजीनियर व्यावसायिक प्रवृत्ति विकसित करता है, रणनीतिकार एक स्कीमा पढ़ना सीखता है, और आपको वह मिलता है जो एक कंपनी एक संस्थापक को काम पर रखने के सबसे करीब है। फॉरवर्ड डिप्लॉयमेंट वह है जो हर संस्थापक वर्षों तक करता है इससे पहले कि ऑर्ग चार्ट इसे छिपा दे, ग्राहकों की गंदगी के अंदर बैठना, जो कुछ भी हाथ में है उसके साथ काम बंद करना, जो कुछ वे सीखते हैं उसे उत्पाद को फिर से बनाने देना। भूमिका किसी और की कैप टेबल पर एक संस्थापक का सप्ताह है। यही कारण है कि ये टीमें एक दर पर संस्थापकों को ढालती हैं जो बड़ी तकनीक को शर्मिंदा करती है। यदि आप एक FDE पॉड चलाते हैं, तो आपको दिन एक से उत्तराधिकार योजना के साथ खुद को तैयार करना चाहिए क्योंकि संभावना है कि एक दशक बाद बनने वाले संस्थापक अपने पिछले जीवन में सभी FDE रहे होंगे जो आज सामने आ रहा है।
कैसे पता करें कि आपके पास वास्तव में एक है?
आप एक स्नैपशॉट से फॉरवर्ड डिप्लॉयड टीम का न्याय नहीं कर सकते, क्योंकि किसी भी दिन एक महान और एक नकली एक जैसे दिखते हैं, स्मार्ट लोग ग्राहकों के लिए उड़ान भर रहे हैं और वीरतापूर्ण कार्य शिप कर रहे हैं। पांच जांच इसे उजागर करती हैं।
#1 प्रति ग्राहक प्रयास। एक टीम जिसने पिछले साल पांच ग्राहकों की सेवा की और इस साल पांच की सेवा करती है, कुछ भी संयोजित नहीं कर रही है। एक टीम जो अब पंद्रह की सेवा करती है, वह एक ऐसे उत्पाद को खिला रही है जो क्षेत्र जो सीखता है उसे अवशोषित करता है। प्रत्येक ग्राहक के साथ, आंतरिक रूप से आपकी टीम को एक विषय वस्तु विशेषज्ञ विकसित करना चाहिए।
#2 काम की नवीनता। यदि चौथी तैनाती तीसरी को दोहराती है, तो कोई भी क्षेत्र से प्लेटफॉर्म तक पाइप का मालिक नहीं है। किसी को खातों में दोहराव का शिकार करने के लिए भुगतान किया जाना चाहिए, क्योंकि दोहराव खुद को लिखने वाला रोडमैप है।
#3 एक खंड में दूसरी तैनाती का आकार। यदि ग्राहक दस की लागत आपको वही है जो ग्राहक एक की थी, तो आप एक उत्पाद को स्केल नहीं कर रहे हैं। आप एक परियोजना को फ्रैंचाइज़ कर रहे हैं।
#4 रिपोर्टिंग लाइन। उत्पाद या इंजीनियरिंग के अंदर, लूप बंद हो सकता है। बिक्री या सेवाओं के साइलो के अंदर, सीखने को यात्रा रिपोर्ट में छोड़ दिया जाता है जो कोई नहीं पढ़ता है, और टीम चुपचाप मार्जिन बन जाती है।
#5 ग्राहक का अपना स्कोरबोर्ड। गतिविधि थिएटर है। उपयोग संख्या शानदार लग सकती है जबकि डाउनस्ट्रीम में कुछ भी सुधार नहीं होता है। एक CFO के संपर्क में जीवित रहने वाला एकमात्र माप एक मूल्यांकन है जिसे लिखने में ग्राहक ने मदद की, उनके परिणामों के खिलाफ उनके डेटा पर काम को स्कोर करते हुए, सप्ताह एक में बनाया गया और खुले में ट्रैक किया गया। इसके बगल में एक मानव परीक्षण रखें। जब उनके व्यवसाय में कुछ टूटता है जिसका आपके उत्पाद से कोई लेना-देना नहीं है, तो क्या आप पहली कॉल हैं? अब तक बनाया गया हर डैशबोर्ड उस फोन कॉल का अनुमान लगाने का एक प्रयास है।
और डार्क पैटर्न पर ध्यान दें, क्योंकि यह अभी हर जगह है। कुछ कंपनियों में फॉरवर्ड डिप्लॉयड टीम एक सीखने का इंजन नहीं है बल्कि एक छिपाने वाला है। उत्पाद बिल्कुल काम नहीं करता है, इसलिए हर अंतराल पर एक मानव तैनात किया जाता है। क्योंकि मानव वीर हैं, अंतराल कभी रोडमैप तक नहीं पहुंचते। क्योंकि अंतराल कभी रोडमैप तक नहीं पहुंचते, उत्पाद कभी सुधरता नहीं है, और मानव कभी नहीं छोड़ सकते। उत्पाद को कोई दबाव महसूस नहीं होता क्योंकि क्षेत्र इसे अवशोषित करता रहता है। क्षेत्र कुछ भी नहीं लिखता क्योंकि वह खातों को बचाने में बहुत व्यस्त है। चालान आते रहते हैं क्योंकि ग्राहक की, वास्तव में, सेवा की जा रही है। मशीन संतुलन में है, और संतुलन ही समस्या है। कंपनियां वर्षों तक इसके अंदर रहती हैं, फील्ड हेडकाउंट को ग्राहकों के समान ही तेज़ी से बढ़ाती हैं और इसे फॉरवर्ड डिप्लॉयमेंट कहती हैं। यह नहीं है। यह एक उत्पाद की अनुपस्थिति है, मासिक बिल किया गया। यही कारण है कि इन सीटों पर इतने सारे प्रतिभाशाली लोगों को लगता है कि वे विफल हो रहे हैं। उन्हें संयोजित करने के लिए काम पर रखा गया था और छिपाने के लिए स्टाफ किया गया था।
यह प्रत्येक चरण में कैसा दिखता है
प्रारंभिक चरण में, इसे किराए पर न लें। इसे स्वयं बनें। संस्थापक ही आगे तैनात टीम हैं, और आप अपनी सीमित समझ के साथ सबसे बुरी चीज जो कर सकते हैं, वह है इसके अधिग्रहण को किसी और को सौंपना। दो दिनों की यात्राएँ स्वयं करें। डिस्पैचर के साथ बैठें। जब आप अंततः किराए पर लें, तो ऐसे लोगों को लें जो काम को बंद करने में आपको तेज़ बनाएं, कभी भी ऐसे लोगों को नहीं जो आपके और ग्राहक के बीच खड़े हों।
विकास चरण वह जगह है जहाँ आगे तैनाती को गलत समझा जाता है, क्योंकि बाहर से देखने पर यह धीमा होने जैसा लगता है। आपका बोर्ड इंजीनियरों को एकल खातों के अंदर सप्ताह बिताते हुए देखता है, जबकि प्रतियोगी साप्ताहिक रूप से सुविधाओं की घोषणा करते हैं। लेखा-जोखा इसे और बदतर बनाता है। तैनाती राजस्व की लागत में बैठती है, भले ही काम R&D जैसा व्यवहार करता है, इसलिए जितना बेहतर आप सीखते हैं, उतना ही बुरा आप दिखते हैं। दोनों सत्यों को बिना किसी दिशा में झूठ बोले धारण करें। बही-खाते में यह लागत है। रणनीति में यह शोध है। समाधान कोई कहानी नहीं है, बल्कि यह सीमाएँ हैं जो शोध को भुगतान करने के लिए मजबूर करती हैं। प्रत्येक जुड़ाव को समय-सीमित करें। प्रत्येक को एक नामित व्यावसायिक परिणाम से बांधें। त्रैमासिक रूप से कटाई करें, यानी हर तिमाही क्षेत्र द्वारा हाथ से बनाई गई कोई चीज़ प्लेटफ़ॉर्म द्वारा अकेले करने वाली चीज़ बन जाती है। "हम इसे बाद में उत्पाद में बदल देंगे" वह वाक्य है जो कंपनियों को इस चरण में मार देता है, क्योंकि बाद का कोई मालिक नहीं होता।
पैमाने पर, प्रश्न का आकार बदल जाता है। आपके सैकड़ों ग्राहक हैं जो लाखों का भुगतान कर रहे हैं, और आपके पास पहले से ही समाधान सलाहकार, कार्यान्वयन टीमें, प्रबंधित सेवाएँ, खाता कार्यकारी, ग्राहक सफलता हैं। इस चरण के नेता वास्तव में नहीं जानते कि आगे तैनात टीम कहाँ बैठती है, इसलिए इसे समर्थन के चौथे स्तर के रूप में जोड़ दिया जाता है और टिकट वॉल्यूम से मर जाता है। इसका उत्तर यह है कि हर मौजूदा कार्य एक प्लेबुक चलाता है, और आगे तैनात टीम केवल वहीं मौजूद होती है जहाँ कोई प्लेबुक मौजूद नहीं है। दस सबसे महत्वाकांक्षी खाते। नया वर्टिकल। वह वर्कफ़्लो जिसके बारे में पूरा उद्योग कहता है कि इसे स्वचालित नहीं किया जा सकता, लेकिन जिसे आप अनोखे तरीके से स्वचालित कर सकते हैं। यह उत्पाद को रिपोर्ट करता है, इसे अपने स्वयं के काम को अनावश्यक बनाने का चार्टर दिया गया है, और यह हर हल किए गए पैटर्न को उन टीमों को सौंपता है जो प्लेबुक चलाती हैं, जो प्लेबुक को जीवित रखने का तरीका है। Uber का इसका संस्करण शिक्षाप्रद है। उन्होंने अपने सबसे AI-प्रवीण इंजीनियरों को वित्त, कानूनी और समर्थन से डोमेन विशेषज्ञों के साथ जोड़ा, प्रत्येक जोड़ी को दो सप्ताह दिए, और उन्हें प्रस्तुत करने के बजाय वर्कफ़्लो के मालिक के साथ बनाने की आवश्यकता थी। दो दिन छायांकन, एक दिन लक्ष्य चुनने का, दसवें दिन तक लाइव। सोलह पॉड्स ने दो महीनों में सोलह कार्यों को फिर से तार-तार किया, और एक रिपोर्ट जिसमें दो दिन लगते थे, अब दस मिनट लगती है। ऑटोमेशन की इकाई कभी कार्य नहीं थी। यह वर्कफ़्लो है, और वर्कफ़्लो केवल उन लोगों को दिखाई देते हैं जो उनके अंदर बैठते हैं।
एक ही काम हर उद्योग में अलग-अलग रूप धारण करता है
रक्षा और सरकार में, उपस्थिति ही उत्पाद है। मंजूरी, डिस्कनेक्ट किए गए नेटवर्क, कमरे जिनसे आप अपना लैपटॉप बाहर नहीं ले जा सकते। स्वास्थ्य सेवा में, काम वर्कफ़्लो पुरातत्व है। वास्तविक प्रक्रिया बीस साल पुरानी रिकॉर्ड प्रणालियों के माध्यम से चलती है, जिसमें फ़ैक्स मशीन और फ़ोन ट्री अभी भी अपवादों को संभालते हैं, हर सुविधा अपना अलिखित संस्करण चलाती है। एक टीम जो किसी भी मानक चीज़ को मान लेती है, वह एक साल खो देती है। वित्तीय सेवाओं में ग्राहक अनुपालन के तहत निर्णय खरीद रहा है, डिलिवरेबल अक्सर एक ऐसा मूल्यांकन होता है जिसे एक नियामक पढ़ सकता है, और सबसे गहरी चिंता डेटा लीक नहीं बल्कि निर्णय लीक है, उनके सर्वश्रेष्ठ लोगों के निर्णय पैटर्न किसी और के मॉडल में चले जाना। विनिर्माण और लॉजिस्टिक्स में, सच्चाई फर्श पर रहती है और बाधाएँ भौतिक हैं, यही कारण है कि खोज वीडियो पर नहीं हो सकती और रिकॉर्ड की प्रणालियाँ पुरातन, दृश्य रूप से जटिल और अक्सर क्लाउड से डिस्कनेक्ट होती हैं। उपभोक्ता व्यवसायों में लूप तिमाहियों के बजाय दिनों में चलता है, और दुर्लभ कौशल स्वाद है, यह जानना कि ब्रांड कैसा लगता है और जब मशीन को बात करना बंद कर देना चाहिए। और सबसे नया क्षेत्र आपकी अपनी कंपनी है। वही पॉड्स, आपके अपने वित्त, कानूनी और समर्थन कार्यों में तैनात, क्योंकि AI क्या कर सकता है और आपका संगठन वास्तव में क्या करता है, के बीच का अंतर वही अंतर है, बस एक इमारत दूर।
भूभाग रणनीति निर्धारित करता है, और रणनीति पर बातचीत की जा सकती है, लेकिन क्रम नहीं। काम के साथ बैठें, काम को बंद करें, उत्पाद को खिलाएँ।
वास्तव में इसमें कौन अच्छा है
आविष्कारक, Palantir अभी भी सबसे गहरा संस्करण चलाता है, और विवरण जो हर कोई भूल जाता है वह यह है कि मॉडल उत्पाद से पहले पैदा हुआ था। शुरुआत में कॉन्फ़िगर करने के लिए कुछ भी नहीं था, केवल एक शर्त थी कि यदि आप टूटी हुई संस्थाओं के अंदर पर्याप्त समय तक बैठे रहेंगे, तो उत्पाद स्वयं प्रकट होंगे। वे प्रकट हुए, और आज वही कंपनी छोटे, अधिक टेम्पलेट वाले जुड़ाव चलाती है, क्योंकि एक बार उत्पाद अस्तित्व में आने के बाद, चक्रवृद्धि ही धर्म है।
नई पीढ़ी को ग्राहक सेवा एजेंट कंपनियों में पढ़ना सबसे आसान है। Sierra अपने क्षेत्र कार्य को एजेंट इंजीनियरों के रूप में चलाता है, और लूप जानबूझकर है। इसे एक ग्राहक के लिए हल करें, जो काम कर गया उसे कंपनी के अंदर फैलाएँ, फिर विजेताओं को प्लेटफ़ॉर्म में स्नातक करें ताकि हर ग्राहक उन्हें विरासत में पाए। जब उनके इंजीनियरों ने, दर्जनों तैनातियों में, ठीक से सीख लिया कि एजेंट को कब पुनः प्रयास करना बंद कर देना चाहिए और ग्राहक को एक व्यक्ति को सौंप देना चाहिए, तो वह निर्णय एक पुन: प्रयोज्य घटक बन गया। फिर उन्होंने Ghostwriter बनाया, एक एजेंट जो बिल्डिंग करता है, कॉल ट्रांसक्रिप्ट, SOPs और व्हाइटबोर्ड फ़ोटो पर फ़ीड करता है, एक ऐसे प्लेटफ़ॉर्म पर चलता है जिसे उन्होंने फिर से आर्किटेक्ट किया ताकि एक एजेंट इसे सीधे संचालित कर सके। Sierra पर एक दांव, बड़े पैमाने पर, एक दांव है कि इसकी तैनात टीमें ऐसे वर्कफ़्लो की खोज करती रहेंगी जो किसी और ने नहीं देखे हैं। Decagon ने सिस्टम मार्ग अपनाया, अपनी तैनातियों का ऑडिट किया उस काम के लिए जिसके पास बेस्पोक होने का कोई कारण नहीं था, प्रत्येक एजेंट के पीछे कस्टम इंजीनियरिंग को अस्सी प्रतिशत तक कम कर दिया, और फिर सार्वजनिक रूप से वह बात कही जो चुप रहती है, कि डिलीवरी, उत्पाद नहीं, मोट बन रही थी। Ramp अपनी क्षेत्र टीम को पूर्व संस्थापकों के साथ भारी रूप से स्टाफ करता है, उन्हें पहली कॉल से लेकर लंबी पूंछ वाले समर्थन तक पूरे ग्राहक जीवनचक्र पर इंगित करता है, और एक आदत सबसे ऊपर ड्रिल करता है, इसे बनाने से पहले आवश्यकता पर सवाल उठाएँ, क्योंकि बताई गई माँग आमतौर पर लक्षण है, बीमारी नहीं।
एक बार जब आप आकार जान लेते हैं, तो आप इसे हर गंभीर वर्टिकल में देखते हैं। Harvey पूर्व अभ्यास करने वाले वकीलों को कानून फर्मों के अंदर एम्बेड करता है, यह सबूत है कि तैनात व्यक्ति को इंजीनियर होने की बिल्कुल आवश्यकता नहीं है, केवल जवाबदेह होना चाहिए। वित्त में, Rogo लगभग आधी कंपनी को पूर्व बैंकरों के साथ स्टाफ करता है जो उन संस्थानों में तैनात हैं जहाँ से वे आए थे, जबकि Hebbia इंजीनियरों को दुनिया के सबसे बड़े एसेट मैनेजरों के अंदर अंतिम मील बनाने के लिए भेजता है। Abridge अस्पताल प्रणालियों के साथ तैनाती पॉड्स स्थापित कर रहा है, क्योंकि बारह हज़ार चिकित्सकों तक AI स्क्राइब ले जाना एक इंस्टॉल नहीं है, यह एक अभियान है। HappyRobot फ्रेट ब्रोकर्स के साथ एम्बेड करता है, Gecko Robotics निर्माताओं को नौसेना के जहाजों पर रखता है, Applied Intuition दुनिया के अधिकांश बड़े ऑटोमेकर्स के अंदर बैठता है, और Cursor (SpaceX) एक आगे तैनात टीम चलाता है जो आपके इंजीनियरों द्वारा पहले से पसंद किए जाने वाले टूल को बैंकों और दूरसंचार में तार-तार करती है।
अलग-अलग आकार, एक भौतिकी। क्षेत्र फ़ैक्टरी को खिलाता है, या यह आगे तैनाती नहीं है।
इसके खिलाफ सबसे मजबूत तर्क, क्योंकि यह एक का हकदार है
एक तर्क है कि यह पूरा पेशा एक माफी है। आपको एक ऐसा रसोईघर बेचा गया जो खुद खाना बनाता है, और यह एक शेफ के साथ आया जो अब आपके घर में रहता है, आपके पेरोल पर, विक्रेता के मार्कअप पर, बिना किसी चले जाने की तारीख के। पिच के लिए आपको एक ही समय में दो चीजों पर विश्वास करने की आवश्यकता है, कि मशीन आपके खाना पकाने को बदलने के लिए पर्याप्त प्रतिभाशाली है और एक लाइव-इन माइंडर की आवश्यकता के लिए पर्याप्त असहाय है। यदि उत्पाद को एक निवासी मानव की आवश्यकता है, तो उत्पाद समाप्त नहीं हुआ है।
इसे गंभीरता से लें, क्योंकि कई विक्रेताओं के लिए यह बस सच है। वह परीक्षण जो प्रजातियों को अलग करता है, वही है जो यह लेख दोहराता रहता है। यदि अंतराल पर मानव स्थायी है, तो आलोचना जीत जाती है, और आप एक पैच किराए पर ले रहे हैं। यदि अंतराल पर मानव चक्रवृद्धि कर रहा है, काम को इस तरह बंद कर रहा है कि अपने लिए आवश्यकता को हटा दे, तो आलोचना दूसरी तैनाती पर मर जाती है। यह जो चूकता है वह यह है कि अधिकांश काम कभी उत्पाद-समाप्ति नहीं था। यह संदर्भ अधिग्रहण है। पाँच अप्रलेखित कदम, डिस्पैचर की अकथित अंतर्ज्ञान, इमारतों में आदान-प्रदान किया गया एहसान। कोई भी समाप्त उत्पाद कभी उनके साथ नहीं आएगा, क्योंकि वे हर कंपनी के अंदर अलग-अलग हैं। किसी को उन्हें लेने जाना होगा। एकमात्र प्रश्न जो मायने रखता है वह यह है कि वे जो लाते हैं वह एक संपत्ति में चक्रवृद्धि करता है या चालानों में वाष्पित हो जाता है।
यह कहाँ जाता है
चार बदलाव पहले से ही चल रहे हैं।
संदर्भ संपत्ति बन जाता है। एक तैनात टीम वास्तव में प्रत्येक ग्राहक पर जो बनाती है, वह है उस कंपनी के चलने का एक कार्यशील मॉडल। ऑन्टोलॉजी, ट्विन, कौन क्या और क्यों तय करता है इसका नक्शा। निवेशकों ने इसे कंपनी ब्रेन कहना शुरू कर दिया है, और यह नाम चिपक रहा है क्योंकि हर कंपनी को एक की आवश्यकता होने वाली है। इसका अधिकांश भाग जितना लोग सोचते हैं, किसी के विमान में चढ़ने से पहले बूटस्ट्रैप किया जा सकता है, क्योंकि ग्राहक लगातार अपनी सच्चाई लीक करते हैं, समर्थन टिकट, कॉल ट्रांसक्रिप्ट, ईमेल, एस्केलेशन थ्रेड में। वहाँ से शुरू करें। लेकिन सबसे गहरी परत, वह ज्ञान जिसे लोग शब्दबद्ध नहीं कर सकते, अभी भी उपस्थिति और दर्पणों की आवश्यकता है, ऐसे उपकरण जो अंदरूनी लोगों को अपनी अंतर्ज्ञान का ऑडिट करने देते हैं जब तक कि यह तर्क में न बदल जाए। जिसके पास भी वह नक्शा है, उसके पास खाता है, जो वह प्रश्न उठाता है जो हर CEO हर AI विक्रेता से पूछने वाला है। मैं बुद्धिमत्ता किराए पर ले रहा हूँ, लेकिन सीखने का मालिक कौन है? यदि एक साझा मॉडल एक बाजार में हर ऋणदाता से क्रेडिट निर्णय को अवशोषित करता है, तो पूल में सबसे तेज अंडरराइटर अपने प्रतिस्पर्धियों को प्रशिक्षित कर रहा है और विशेषाधिकार के लिए भुगतान कर रहा है। एक परीक्षण है जो कोई भी CFO चला सकता है। कल मॉडल विक्रेता को बदलें, कागज पर, और जांचें कि क्या आपने सिस्टम को जो कुछ भी सिखाया वह उसके साथ दरवाजे से बाहर चला जाता है। अनुबंधों, टीमों और अंततः कंपनियों से एक ही पंक्ति के आसपास पुनर्गठित होने की उम्मीद करें। बुद्धिमत्ता किराए पर लें, सीखने का मालिक बनें।
एजेंट टीम में शामिल होते हैं। आगे तैनात एजेंट पहले से ही प्रारंभिक रूपों में मौजूद है। ऑनबोर्डिंग एजेंट जो एक दोपहर के एकीकरण कार्य को मिनटों में संपीड़ित करते हैं। तैनाती एजेंट जो रात भर अपने स्वयं के ट्रांसक्रिप्ट पढ़ते हैं और अपने स्वयं के कौशल में सुधार प्रस्तावित करते हैं। देखें कि यह मानव भूमिका के साथ क्या करता है। हर मैनुअल हस्तक्षेप काम होना बंद कर देता है और एक प्रशिक्षण संकेत बन जाता है, और टीम का काम उलट जाता है, तैनाती करने से लेकर उस फ़ैक्टरी को चलाने तक जो तैनाती करती है। स्टाफिंग मॉडल जिस तरह से प्रबंधक लोगों को स्टाफ करते हैं। मूल्यांकन लिखना जिस तरह से प्रबंधक समीक्षा लिखते हैं। गहरा उलटाव यह है कि उपयोगकर्ता कौन है। उत्पादों का पुनर्निर्माण किया जा रहा है ताकि एजेंट उन्हें सीधे संचालित कर सकें, और एक ग्राहक पर पहला खोज प्रश्न चुपचाप बदल रहा है "आपकी टीम को क्या चाहिए" से "आपके एजेंट को क्या चाहिए"। वही उलटाव राजस्व पक्ष पर हिट कर रहा है, जहाँ एक व्यक्ति एजेंट बेड़े के साथ अब उस पाइपलाइन को चलाता है जिसके लिए पहले लोगों की एक मंजिल का उपयोग किया जाता था, और बिक्री के बाद का सॉफ़्टवेयर खुद को टूल से परिणाम-स्वामित्व वाली सेवाओं में रीब्रांड कर रहा है, आज प्रतिधारण एक सेवा के रूप में, कल विस्तार एक सेवा के रूप में। और जब आपके ग्राहक के एजेंट आपके एजेंटों के साथ बातचीत करना शुरू करते हैं, तो मेज के दोनों ओर बचे मानव वे दो काम कर रहे होंगे जो लूप अकेले बंद नहीं कर सकते, यह तय करना कि क्या चाहने लायक है और यह प्रमाणित करना कि यह वास्तव में हुआ।
फर्श गिर जाता है। तैनाती जिसमें कुछ साल पहले पाँच मिलियन डॉलर की कुलीन इंजीनियरिंग लगती थी, अब कुछ सौ हज़ार और अच्छे एजेंटों के साथ एक तेज सामान्यवादी लगती है, और कीमत अभी भी गिर रही है। आगे तैनाती एक Fortune 500 विलासिता होना बंद कर देती है और मध्य-बाजार सॉफ़्टवेयर कैसे बेचा जाता है, बन जाती है। बाधा इंजीनियरिंग आपूर्ति होना बंद कर देती है और निर्णय आपूर्ति बन जाती है।
शीर्षक घुल जाता है। एक गंभीर कंपनी में हर इंजीनियर आंशिक रूप से आगे तैनात होता जा रहा है। बैकएंड इंजीनियर ग्राहक कॉल पर बैठते हैं। उत्पाद इंजीनियर कॉल ट्रांसक्रिप्ट के खिलाफ शिप करते हैं। जल्द ही ग्राहक का सामना करने वाले समय का प्रतिशत एक FDE और एक सॉफ़्टवेयर इंजीनियर के बीच एकमात्र अंतर होगा, और शीर्षक यह दिखावा करना बंद कर देंगे कि अन्यथा। जिसमें एक चेतावनी है जो कोई भी नौकरी पोस्ट में नहीं छापता। यह काम बिल्डरों को राजनयिकों में परिवर्तित करता है, और कई प्रतिभाशाली इंजीनियरों ने ठीक इसलिए बिल्डिंग को चुना क्योंकि अजनबियों से भरे कमरे उन्हें खाली कर देते हैं। अंतर्मुखी का सम्मान उन्हें तैनात न करके करें, और भूमिका का सम्मान इसे कभी भी उस जगह के रूप में उपयोग न करके करें जहाँ आप उन इंजीनियरों को पार्क करते हैं जो इंजीनियरिंग में औसत थे। यह इसके विपरीत है। यह वह जगह है जहाँ आप उन लोगों को भेजते हैं जिन पर आप कुछ खोजने के लिए भरोसा करेंगे।
कंपनी में सबसे पुरानी नौकरी
शब्दावली को हटा दें और आगे तैनाती संस्थापक की मूल मुद्रा है, जो एक कंपनी के अंदर जीवित रखी गई है जो इसे भूलने के लिए काफी बड़ी हो गई। जहाँ काम है वहाँ बैठें। काम को बंद करें। जो आपने सीखा उसे बदलने दें जो आप बनाते हैं। हर स्थायी कंपनी ने ऐसा किया इससे पहले कि इसके लिए कोई नाम हो। अधिकांश कंपनियाँ इसे उस दिन करना बंद कर देती हैं जब वे इसे वहन कर सकती हैं।
तो असली प्रश्न कभी नहीं था कि आगे तैनात इंजीनियरों को किराए पर लेना है या नहीं। यह है कि क्या आप एक ऐसी कंपनी चलाने को तैयार हैं जहाँ वास्तविकता के सबसे करीब के लोगों के पास वास्तविक शक्ति है, जहाँ प्रयास को उसकी ढलान से आंका जाता है, और जहाँ क्षेत्र में सीखी गई कोई भी चीज़ वहाँ मरने नहीं दी जाती। वह बनाएँ, और शीर्षक अपना ख्याल रखेगा।
आपकी टीम ने आखिरी बार कौन सा काम इतनी पूरी तरह से बंद किया था कि ग्राहक ने उसके बारे में सोचना बंद कर दिया? आखिरी बार कब कोई ग्राहक इसलिए नवीनीकृत हुआ क्योंकि उन्हें आपके उत्पाद सूट से मूल्य मिला, बल्कि इसलिए कि वे जानते हैं कि आप ऐसी चीज़ें बनाएंगे जिनकी उन्हें अपने व्यवसाय को बढ़ाने के लिए आवश्यकता के बारे में पता भी नहीं था? वहाँ से गिनती शुरू करें।
