AI किन नौकरियों को खत्म कर रहा है, इस पर तो बहुत बात होती है, लेकिन वो किन नई नौकरियों को जन्म दे रहा है, इस पर शायद ही कोई चर्चा करता है। निराशावादी होना आसान जरूर है (और इससे क्लिक भी ज्यादा मिलते हैं), लेकिन मैं थोड़ा ज्यादा आशावादी हूं। मेरे नजरिए से देखें तो AI उन रूह निचोड़ लेने वाले, उबाऊ कामों का खात्मा कर रहा है और हमें उन कामों पर ध्यान लगाने की छूट दे रहा है जो सच में मायने रखते हैं। जो इंसान इसे सही तरीके से इस्तेमाल करना जानता है, उसके पास एक असली AI-native नौकरी होती है। और वो इंसान है — Automation Engineer।
मेरा नजरिया कुछ ऐसा है:
1: काम की मांग कभी खत्म नहीं होती, जिसका मतलब है कि automation की मांग भी असीमित है।
2: खुद automation बनाना अब पहले से कहीं ज्यादा आसान हो गया है।
3: लेकिन यह तय करना अभी भी मुश्किल है कि क्या automate करना है, और उसे किसी ऐसी कंपनी के अंदर कैसे फिट करना है जहां असली लोग, असली राजनीति और असली प्रक्रियाएं मौजूद हैं।
4: इसलिए इसके लिए एक ऐसे हुनरमंद इंसान की जरूरत होती है जिसने इसमें अपना वक्त लगाया हो, जो टीम के साथ बैठकर उनकी असली जरूरतों को समझ सके, और फिर उनके लिए नए टूल्स का इस्तेमाल करके समाधान बना सके।
यही Automation Engineer होता है।
टेक्नोलॉजी की हर नई पीढ़ी कुछ ऐसी नौकरियां पैदा करती है जो उससे पहले मौजूद ही नहीं थीं — ये वो नौकरियां हैं जो किसी उभरते हुए उद्योग की तुरंत जरूरतों से पैदा होती हैं। इस पीढ़ी के लिए Automation Engineer उन नौकरियों का सबसे बड़ा उदाहरण है। अभी तक किसी के पास इस काम का दस साल का अनुभव नहीं है, क्योंकि दस साल पहले वो टूल्स मौजूद ही नहीं थे जिन्होंने इसे संभव बनाया (दो साल पहले भी ये सब मौजूद नहीं था)।
यह भूमिका सिर्फ एक-एक करके tickets निपटाने वाली सोच से कहीं आगे की है। यह पूरे सिस्टम को एक साथ देखने के बारे में है — यह समझना कि एक access request एक ही समय में HR, Legal और IT तीनों को कैसे प्रभावित करती है, और अगला automation कहाँ होना चाहिए, इससे पहले कि कोई उसकी मांग भी करे। यह वो हुनर है जो आपको तभी आता है जब आप किसी कॉर्पोरेट सिस्टम की पेचीदगियों के बीच रहकर काम करें और खुद पता लगाएं कि हर चीज आपस में कैसे जुड़ी है।
Automation Engineers इसी सोच को एंटरप्राइज स्तर पर लागू करते हैं। मीडिया में AI द्वारा नौकरियां छीने जाने को लेकर काफी डर फैलाया जा रहा है। और सच तो यह है कि जिन ticket-based कामों की जगह यह ले रहा है, उनमें से कुछ सच में खत्म हो रहे हैं। लेकिन जो इंसान वो काम कर रहा था, उसे खत्म होने की कोई जरूरत नहीं है। SeatGeek इसका एक बेहतरीन उदाहरण है।
जिस हफ्ते उन्होंने ChatGPT Enterprise लागू किया, उनकी IT टीम काम के बोझ तले दब गई। पहले दिन औसत से 11 गुना ज्यादा requests आईं, और तीसरे दिन तक पूरी कंपनी tickets भर रही थी। हर ticket को फील्ड-दर-फील्ड भरा जा रहा था और रिस्क चाहे जो भी हो, हर एक पर मैनेजर की मंजूरी जरूरी थी। हमने जनवरी में उनके साथ काम शुरू किया। तीन हफ्ते के अंदर 40% IT requests अपने आप solve होने लगीं। साठ दिनों में यह आंकड़ा 50% से ऊपर पहुंच गया।
जो टीम पहले इन IT requests को संभालती थी (जो अब automate हो चुकी हैं), उन्हें बाहर का रास्ता नहीं दिखाया गया। उन्हें Customer Support, Tech Compliance और Legal में भेजा गया, ताकि वे बिजनेस के उन हिस्सों में automations बना सकें जहां पहले कभी कोई engineer बैठा ही नहीं था। SeatGeek के अपने support leaders को यह नतीजा इतना पसंद आया कि उन्होंने ऐसे पांच और roles के लिए फंडिंग कर दी। SeatGeak ने automation engineers की ताकत को बहुत जल्दी पहचान लिया।
और यह सिर्फ SeatGeek की कहानी नहीं है। हम देख रहे हैं कि Fortune 20 कंपनियां पहले से ही खुद यह फंक्शन तैयार कर रही हैं, और हमारे द्वारा job description पब्लिश करने से पहले ही उन्होंने अपने Automation Engineers हायर कर लिए थे।
Automation as a service कोई ऐसा सॉफ्टवेयर नहीं है जिसे आप खरीदकर खुद configure कर लें। यह एक इंसान है, जो आपकी टीम का हिस्सा बनकर आपकी कंपनी के अंदर इसे सच में काम करता हुआ बनाता है।
आज कोई भी एक automation बना सकता है। लेकिन किसी असली कंपनी में, असली लोगों और असली राजनीति के बीच, और उन सैकड़ों अनलिखे फैसलों के साथ एक automation system को देखना, समझना और तैयार करना? इसके लिए आज भी उस इंसान की जरूरत है जिसने इस काम में अपना पसीना और वक्त दोनों बहाया हो। हम ऐसे ही लोगों को हायर कर रहे हैं।
अगर आप उन पहले सौ लोगों में शामिल होना चाहते हैं, तो मेरा इनबॉक्स आपके लिए खुला है।
और अगर आपके सबसे बेहतरीन लोग अब दिन भर tickets से नहीं जूझ रहे हैं, तो उन्हें नई दिशा देने में मदद चाहिए हो, तो आइए आगे के मौकों पर बात करते हैं।
— Jake
