"मुझे ऐसे कौशल सीखने चाहिए ताकि AI मेरी नौकरी न छीन ले।"
अगर आप ऐसा सोचते हैं, तो आपकी बात आधी सही है और आधी गलत है।
मैं यह पूरे विश्वास के साथ कह सकता हूँ।
AI आपकी नौकरी लेगा या नहीं, यह इस बात पर निर्भर नहीं करता कि आपने कितने कौशल हासिल किए हैं।
यह पूरी तरह से कुछ और है, जिसे एक विशेष अवधारणा से दर्शाया जाता है।
यह सिर्फ मेरी राय नहीं है। टोमोको नाम्बा, जिन्होंने DeNA की स्थापना की और 15 साल बाद जून 2026 में अध्यक्ष के रूप में लौटीं, ने एक व्याख्यान में इसी अवधारणा का नाम लिया।
मैं जवाब अध्याय 3 में दूँगा। अगर आप चाहें तो सीधे वहाँ जा सकते हैं।
हालाँकि, जब तक आप अध्याय 1 और 2 नहीं पढ़ते, यह जवाब आपके काम नहीं आएगा। अगर आप यह जाने बिना पढ़ते हैं कि यह कहने वाले व्यक्ति ने कितनी सीमाएँ तोड़ी हैं, तो यह सिर्फ एक "अच्छा कोट" बनकर रह जाएगा।
यह एक लंबा लेख है, इसलिए अगर आप बाद में देखना चाहें तो इसे सेव करने की सलाह देता हूँ।
अध्याय 1: यह कौन कह रहा है?
पहले, समझें कि इन शब्दों के पीछे कौन है। अगर आप नहीं समझेंगे, तो यह सिर्फ एक अच्छी कहानी बनकर रह जाएगी।
टोमोको नाम्बा। 1962 में जन्म। त्सुडा यूनिवर्सिटी से स्नातक होने के बाद, वह McKinsey में शामिल हुईं, हार्वर्ड से MBA किया, और 1996 में McKinsey की पार्टनर (कार्यकारी) बनीं।
उन्होंने 1999 में DeNA की स्थापना की। 2011 में वह अध्यक्ष पद से हटीं और तब से अध्यक्षा, योकोहामा DeNA BayStars की मालिक (2015 से), और Keidanren की उपाध्यक्ष (2021 से) के रूप में कार्यरत रहीं।
फिर, 27 जून 2026 को, श्रीमती नाम्बा 15 साल बाद DeNA की प्रतिनिधि निदेशक और अध्यक्ष के रूप में लौटीं, साथ ही CEO का पद भी संभाला।
कंपनी द्वारा दिया गया कारण था:
"भविष्य के व्यावसायिक माहौल के आधार पर प्रबंधन की गति को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने और संगठनात्मक संचालन व व्यावसायिक मॉडल के परिवर्तन को तेज करने की तत्काल आवश्यकता है।"
एक संस्थापक का 15 साल बाद—64 साल की उम्र में—क्षेत्र के शीर्ष पर वापस लौटना। यह समझने के लिए आपका व्यवसाय का मालिक होना जरूरी नहीं है कि यह कितना असाधारण है।
DeNA एक सूचीबद्ध कंपनी है जिसका राजस्व 147.7 अरब येन और मार्च 2026 को समाप्त होने वाले वित्तीय वर्ष के लिए परिचालन लाभ 18.694 अरब येन है। उस कंपनी की शीर्ष नेता व्यक्तिगत रूप से कमान संभालने लौटीं।
वह क्यों लौटीं? AI.
अध्याय 2: "हम AI में पूरी तरह निवेश कर रहे हैं" कहने के एक साल बाद क्या हुआ
चलिए थोड़ा पीछे चलते हैं।
"DeNA AI में पूरी तरह से निवेश कर रहा है।"
उस घोषणा की सामग्री काफी आक्रामक थी। उन्होंने योजना बनाई कि मौजूदा व्यवसाय, जो उस समय लगभग 3,000 लोगों द्वारा चलाया जा रहा था, उसे बनाए रखें और बढ़ाएँ, आधे कर्मचारियों के साथ AI का उपयोग करते हुए। बाकी आधे को पूरी तरह से नए व्यवसायों में लगाया जाएगा।
कई कंपनियाँ कहती हैं कि वे काम करेंगी, लेकिन करती नहीं। तो, एक साल बाद के आँकड़े देखें।
6 मार्च 2026 को, शिबुया हिकारी में आयोजित "DeNA x AI Day 2026" में, श्रीमती नाम्बा ने ये परिणाम प्रस्तुत किए:
- कुछ विकास परियोजनाओं में, 5% मानव / 95% AI, जिसमें 20 गुना उत्पादकता मिली।
- कानूनी अनुबंधों की जाँच में 90% दक्षता में सुधार हुआ।
- QA (गुणवत्ता आश्वासन) मानव-घंटे आधे हो गए।
- लाइव स्ट्रीमिंग सेवा "Pococha" की स्क्रीनिंग लागत 60% कम हुई।
उन्होंने DARS (DeNA AI Readiness Score) नामक एक अनोखा मूल्यांकन मीट्रिक भी बनाया। यह 5-स्तरीय स्व-रिपोर्टिंग प्रणाली है, जहाँ स्तर 1 है "अनुशंसित कन्वर्सेशनल AI को एक बार आज़माया" और स्तर 5 है "दूसरों की उत्पादकता सुधार सकता है और AI-केंद्रित नई रणनीतियाँ बना सकता है।"
इसका मतलब है कि AI उपयोग केवल उत्साह या प्रशिक्षण के बारे में नहीं है; यह कर्मचारी मूल्यांकन का पैमाना बन गया है।
इतनी दूर जाने वाली एक नेता ने "लोगों का क्या होगा?" के बारे में क्या कहा?
यही आज का मुख्य विषय है।
अध्याय 3: वह अवधारणा जिसे टोमोको नाम्बा ने नाम दिया
यह रहा जवाब।
"कितेन-र्योकू" (उत्पत्ति शक्ति)।
आपने शायद यह शब्द कभी नहीं सुना होगा। यह शब्दकोश में नहीं है। श्रीमती नाम्बा ने इसे अपने व्याख्यान की स्लाइड्स पर उद्धरण चिह्नों में लिखा।
यह फरवरी 2025 के मुख्य भाषण के अंत में "मानव संसाधन के बारे में" स्लाइड के दौरान एक कथन था। यह थोड़ा लंबा है, लेकिन मैं इसे ठीक वैसे ही उद्धृत करूँगा क्योंकि इसे छोटा करने से अर्थ बदल जाता है।
"ऐसे भविष्य में भी जहाँ AI बिल्कुल निर्देश के अनुसार काम करता है, मेरा मानना है कि
उत्पत्ति मानव है।
चीजों को पूरा करने की इच्छा, किसी चीज़ में डूब जाने की शक्ति, इच्छाएँ होना, लालसाएँ होना—ये चीजें और अधिक महत्वपूर्ण हो जाएँगी।
काम बहुत 'गहरा' हो जाएगा। चूँकि 'सतही' काम पूरी तरह से कंप्यूटर पर छोड़ दिया जाएगा,
मेरा मानना है कि इस तरह की इच्छा, यह 'उत्पत्ति शक्ति,' अत्यंत महत्वपूर्ण होगी।"
स्लाइड पर यह पंक्ति लिखी थी:
इच्छा, "उत्पत्ति शक्ति," डूब जाने की शक्ति, इच्छाएँ... काम गहरा हो जाता है।
उसी स्लाइड पर, श्रीमती नाम्बा ने दो और बातें कहीं:
"क्या इंजीनियर अनावश्यक हो जाएँगे? → नहीं!"
वेस्ट कोस्ट पर चल रही "अब इंजीनियर नहीं" बहस के बारे में, श्रीमती नाम्बा का जवाब स्पष्ट 'नहीं' था। बल्कि, उन्होंने कहा कि "AI का उपयोग करके कुछ बनाने की इच्छा रखने वाले इंजीनियरों" की माँग और बढ़ेगी।
"सभी उत्पाद AI x उद्योग ज्ञान से बनेंगे।"
इसलिए, विशेष उद्योग ज्ञान, व्यावसायिक ज्ञान, डेटा और ग्राहक आधार तक पहुँच रखने वाले लोगों की माँग भी बढ़ेगी।
और अंत में, उत्पत्ति शक्ति।
"सतही काम" और "गहरे काम" को सरल शब्दों में समझाना।
यह लेख की रीढ़ है, तो चलिए ध्यान से समझते हैं।
जिसे श्रीमती नाम्बा "सतही काम" कहती हैं, वह यह है:
ऐसे कार्य जहाँ आप किसी और के द्वारा तय किए गए काम को, पूर्व निर्धारित तरीके से, सिर्फ हाथ चलाकर पूरा करते हैं।
दस्तावेज़ फॉर्मेट करना। मिनट्स लेना। अंक टाइप करना। उसी ईमेल ड्राफ्ट को दोबारा लिखना। जानकारी को एक निश्चित प्रारूप में डालना।
दूसरी ओर, "गहरा काम" यह है:
ऐसा काम जहाँ आप खुद तय करते हैं कि सबसे पहले क्या किया जाए।
किस विषय पर पोस्ट करना है। किन ग्राहकों को लक्षित करना है। क्या नहीं बनाना है, यह तय करना। किसके साथ साझेदारी करनी है। कब छोड़ना है।
AI केवल पहले वाले को लेता है। अधिकतर लोग शायद अब तक इससे सहमत होंगे।
असली समस्या अगला कदम है।
जब सारा सतही काम AI में चला जाएगा, तो आपके हाथों में सिर्फ "गहरा काम" बचेगा।
यह चीजों के आसान हो जाने की कहानी नहीं है। यह छिपने की कोई जगह न होने की कहानी है।
सोचिए जब आप कोई आउटसोर्सर काम पर रखते हैं। अगर आप सिर्फ "इसे अच्छा बनाओ" कहते हैं, तो आपको कभी बढ़िया चीज़ नहीं मिलेगी। क्या बनाना है, क्यों बनाना है, और कितनी दूर तक जाना है—ऑर्डर देने वाला व्यक्ति हमेशा यह तय करता है।
AI इतिहास का सबसे सक्षम और सबसे सस्ता आउटसोर्सर है।
लेकिन यह उस व्यक्ति के लिए कुछ नहीं करेगा जो ऑर्डर फॉर्म नहीं भर सकता।
यही "उत्पत्ति मानव है" का अर्थ है।
अध्याय 4: यह अध्यात्मवाद नहीं है, डेटा भी यही कहता है
उन लोगों के लिए जिन्होंने सोचा, "श्रीमती नाम्बा यह इसलिए कह सकती हैं क्योंकि वह अद्भुत हैं," वहीं सोचना बंद करना महंगा पड़ेगा।
वास्तविक वेतन डेटा भी यही दिखाता है।
2025 में एरिक ब्रायनजॉल्फसन और अन्य द्वारा स्टैनफोर्ड इंस्टीट्यूट फॉर द डिजिटल इकोनॉमी में एक शोधपत्र प्रकाशित हुआ था। शीर्षक है "Canaries in the Coal Mine?"। इसमें अमेरिका की सबसे बड़ी पेरोल सेवा ADP के व्यक्ति-स्तरीय वेतन डेटा का विश्लेषण किया गया।
परिणाम थे:
- AI से सबसे अधिक प्रभावित व्यवसायों में, 22-25 वर्ष के युवाओं का रोजगार लगभग 13% घट गया।
- उसी आयु वर्ग के सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के लिए, यह 2022 के अंत के शिखर से लगभग 20% घट गया।
- वहीं, उन्हीं व्यवसायों में अनुभवी कर्मचारियों का रोजगार घटा नहीं।
यह वह हिस्सा है जो अक्सर उद्धृत किया जाता है।
लेकिन इस अध्ययन का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा यह नहीं है।
रोजगार में गिरावट "उन कार्यों में केंद्रित थी जहाँ AI मनुष्यों की जगह लेता है," और "उन कार्यों में नहीं हुई जहाँ AI मानव क्षमताओं को बढ़ाता है।"
यह बिल्कुल वही कहता है जो श्रीमती नाम्बा कहती हैं। पेशे गायब नहीं हो रहे हैं। कार्य गायब हो रहे हैं। जो काम केवल "निश्चित तरीके को निष्पादित करना" है, वह गायब हो रहा है, जबकि "निर्णय लेते हुए AI का उपयोग करना" वाला काम गायब नहीं हो रहा।
विश्व आर्थिक मंच की "फ्यूचर ऑफ जॉब्स रिपोर्ट" भी भविष्यवाणी करती है कि 2030 तक वैश्विक स्तर पर 92 मिलियन नौकरियाँ समाप्त होंगी और 170 मिलियन नई नौकरियाँ बनेंगी। यानी शुद्ध रूप से 78 मिलियन का लाभ।
संक्षेप में, काम की कुल मात्रा घटेगी नहीं। केवल उसकी सामग्री बदल जाएगी।
जब वह बदलाव होगा, तो क्या आप उस तरफ होंगे जो "तय करता है कि क्या करना है"? बस इतना ही।
और यहाँ जापान के लिए कठिन हिस्सा है।
जुलाई 2026 में प्रकाशित सूचना और संचार श्वेत पत्र के अनुसार, जापान में जनरेटिव AI का उपयोग करने वाले व्यक्तियों का प्रतिशत 58.8% है। यह पिछले वर्ष के 26.7% से दोगुना हो गया है। अकेले आँकड़ों को देखें तो यह तेज़ उछाल है।
हालाँकि, अमेरिका 70% से अधिक है। इसके अलावा, जापान का उपयोग दस्तावेज़ निर्माण जैसे टेक्स्ट पर केंद्रित है, और छवियों, वीडियो और ऑडियो के लिए उपयोग दर पश्चिम की तुलना में कम है।
दोगुना होने के बाद भी, हम अभी भी पकड़ नहीं बना पाए हैं। यहाँ हम खड़े हैं।
अध्याय 5: "उत्पत्ति शक्ति" को आज के कार्यों में बदलना
"मैं समझ गया कि उत्पत्ति शक्ति महत्वपूर्ण है। तो, मुझे क्या करना चाहिए?"
यहाँ से मुख्य बात है। श्रीमती नाम्बा के बयानों और DeNA जो वास्तव में कर रहा है, के आधार पर, मैंने इसे पाँच कार्यों में विभाजित किया है।
उत्पत्ति शक्ति ①: अपने काम को "सतही" और "गहरे" में बाँटें
कई लोग यह कदम छोड़ देते हैं।
वे अचानक "AI से दक्षता बढ़ाने" के लिए टूल छूना शुरू करते हैं और तीन दिन में ऊब जाते हैं। कारण क्षमता नहीं है। यह है कि उन्होंने तय नहीं किया कि क्या सौंपना है।
श्रीमती नाम्बा जिसे "सतही काम" कहती हैं, वह हर किसी के लिए अलग है। इसलिए, आपको पहले अपने खुद के काम की सूची बनानी होगी।
अगर आप आज यही कर रहे हैं, तो इसे सीधे किसी AI में पेस्ट करें:
मैं नीचे कल से आज तक किए गए अपने कार्यों को पेस्ट कर रहा/रही हूँ। कृपया उन्हें दो श्रेणियों में बाँटें।
A: ऐसे कार्य जहाँ तरीका तय था और मैंने सिर्फ तय किए गए काम को हाथ से किया। B: ऐसे कार्य जहाँ मैंने खुद तय किया कि क्या करना है और कैसे करना है।
बाँटने के बाद, A के प्रत्येक आइटम के लिए एक पंक्ति लिखें कि "अगर मुझे यह काम सौंपना हो तो मुझे AI को सबसे पहले क्या बताना होगा?"
[अपने कल के कार्यों को यहाँ बुलेट पॉइंट्स में पेस्ट करें]
जो "A" निकलकर आएगा, वही आपका "सतही काम" है। और आपके पास जितना अधिक A होगा, यह उतना ही खतरनाक है।
काम जो गायब हो जाएगा: मन में अस्पष्ट रूप से सोचने-विचारने और अंततः कुछ भी न सौंपने में बिताया गया समय।
उत्पत्ति शक्ति ②: पूछे बिना भी, पहले शुरू करें
मार्च 2026 में AI Day 2026 में, एक वाक्यांश था जिसे श्रीमती नाम्बा ने दोहराया:
"पहले इसे चलाओ।"
परफेक्ट डिज़ाइन पूरा होने के बाद आगे बढ़ने के बजाय, चलाते समय सुधारते रहो। उसी व्याख्यान में, उन्होंने यह भी कहा:
"वेलोसिटी के बिना उत्पाद की श्रेष्ठता अर्थहीन है।"
वेलोसिटी। भले ही इस समय UI या UX बेहतर हो, यह अर्थहीन है अगर आपके पास उसे सुधारने की गति नहीं है।
यह कंपनी की बात सुनाई देती है, लेकिन यह सीधे व्यक्तियों पर लागू होती है।
जो लोग किसी के "इसे AI के साथ आज़माओ" कहने का इंतज़ार कर रहे हैं, उनकी बारी कभी नहीं आएगी।
निर्देशों की प्रतीक्षा करना AI युग की सबसे खतरनाक मुद्रा है। ऐसा इसलिए क्योंकि निर्देश देने का काम "गहरा काम" है, और यही वह जगह है जहाँ मनुष्य बने रहते हैं। जिस क्षण आप निर्देशों की प्रतीक्षा करने वाली तरफ खड़े होते हैं, आप खुद को "सतही" तरफ खड़ा कर रहे होते हैं।
अगर आप आज यही कर रहे हैं: एक ऐसा काम चुनें जो किसी ने आपसे नहीं कहा, और उसे किसी AI को सौंप दें। यह मीटिंग मिनट्स हो सकते हैं या अगले हफ्ते के शेड्यूल को व्यवस्थित करना। एक काम, उस हद तक जो आप बिना अनुमति माँगे कर सकते हैं।
काम जो गायब हो जाएगा: "मेरी कंपनी अभी AI इस्तेमाल नहीं कर सकती" जैसे बहाने सोचने में बिताया गया समय।
उत्पत्ति शक्ति ③: औसत दर्जे की विशेषज्ञता छोड़ें और उसे गुणा करें
AI Day 2026 में, श्रीमती नाम्बा ने काफी साहसिक अभिव्यक्ति इस्तेमाल की:
"फाउंडेशन मॉडल प्लेयर और LLM प्लेयर उम्मीद से कहीं अधिक निर्दयी हैं।"
"मुझे पता है कि औसत दर्जे की विशेषज्ञता एक ही झटके में धराशायी हो जाएगी।"
OpenAI, Google और Anthropic, जो करोड़ों-अरबों येन का निवेश कर रहे हैं, हर उस क्षेत्र को ले लेंगे जो वे ले सकते हैं। इसलिए, "AI के बारे में थोड़ी जानकारी होना" या "थोड़ा कोड लिख सकना" जैसी विशेषज्ञता अगले मॉडल के आते ही गायब हो जाएगी।
तो क्या बचता है? श्रीमती नाम्बा का जवाब वही एक पंक्ति है।
"सभी उत्पाद AI x उद्योग ज्ञान से बनेंगे।"
अकेला AI जीत नहीं सकता। आपका 10 सालों का उद्योग ज्ञान, आपका ऑन-साइट इंट्यूशन, और अपने ग्राहकों के चेहरे देखना। AI यह कभी नहीं लिख सकता।
इसे गुणा बनाएँ। "AI विशेषज्ञ" न बनें, ऐसा व्यक्ति बनें जो "[उद्योग X] की समस्याओं को AI से हल कर सके।" पहले तरह के लाखों लोग हैं, लेकिन दूसरे तरह के लगभग कोई नहीं।
काम जो गायब हो जाएगा: हर नए AI टूल को छूने और अंततः सभी में औसत दर्जे का बनने में बिताया गया समय।
उत्पत्ति शक्ति ④: प्रॉम्प्ट पॉलिश करना बंद करें और वातावरण डिज़ाइन करें
श्रीमती नाम्बा AI उपयोग तकनीक के परिवर्तन को तीन चरणों में बाँटती हैं:
- प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग: वह युग जब AI को निर्देश लिखने का तरीका महत्वपूर्ण था।
- कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग: वह युग जब पृष्ठभूमि की जानकारी सिखाने का तरीका महत्वपूर्ण था।
- एनवायरनमेंट इंजीनियरिंग: अब।
तीसरे चरण का मतलब है कि चूँकि AI एजेंट अब खुद जानकारी लेने जाते हैं, हम वातावरण को ही डिज़ाइन करने के चरण में हैं, जैसे "AI कितनी दूर तक देख सकता है" और "उसे क्या करने की अनुमति है।"
यह बिल्कुल वही है जो मैं कहता आया हूँ।
AI असफल नहीं होता क्योंकि उसकी क्षमता कम है। वह असफल होता है क्योंकि वह भटक जाता है।
प्रॉम्प्ट की भाषा 100 बार दोबारा लिखने के बजाय, AI के संदर्भ के लिए एक फाइल तैयार करना अधिक प्रभावी है। यह तय करना कि उसे क्या पढ़ने देना है, उसे कितनी दूर तक छूने देना है, और उसे क्या आउटपुट करने देना है। यही इंसान का काम है, और यही वास्तव में "उत्पत्ति" है।
अगर आप आज यही कर रहे हैं: अपने अक्सर इस्तेमाल होने वाले AI के लिए अपनी मान्यताओं (आप कौन हैं, आप किसे लक्षित कर रहे हैं, क्या टोन है) के साथ एक टेक्स्ट फाइल तैयार करें, और हर बार वहीं से शुरू करें। तीन पंक्तियाँ काफी हैं।
काम जो गायब हो जाएगा: हर बार शुरू से परिचय देने और हर बार अलग जवाब पाने के कारण काम दोबारा करना।
उत्पत्ति शक्ति ⑤: खुद जानकारी प्राप्त करें
अंत में, सबसे सरल लेकिन सबसे प्रभावी।
अगर आप सिर्फ इंतज़ार करेंगे, तो AI आपको नहीं सिखाएगा।
अगर आप खुद जानकारी प्राप्त करने नहीं जाएँगे, तो यह आपके पता चलने से पहले ही आगे बढ़ जाएगा, और आप पीछे रह जाएँगे। इससे भी बुरी बात यह है कि जब तक आपको पता चलता है और आप पकड़ने की कोशिश करते हैं, तब तक बाकी सब बहुत आगे निकल चुके होते हैं और बहुत देर हो चुकी होती है।
मैं इसका शिकार कई बार हुआ हूँ। एक टूल जिसके बारे में मैंने सोचा "बाद में देख लूँगा" तीन महीने बाद एक पूर्वापेक्षा बन गया, और वहाँ से पकड़ने में कई गुना अधिक समय लगा।
AI की दुनिया में, तीन दिन पहले ट्रेंड किया विषय पहले से ही पुरानी खबर होना सामान्य है।
इसलिए, आपको ऐसी स्थिति में होना होगा जहाँ आप हमेशा खुद को आगे बढ़ा रहे हों। यह क्षमता का मामला नहीं है, बल्कि इस क्षेत्र की प्रकृति है।
अगर आप आज यही कर रहे हैं: सिर्फ एक ऐसी जगह तय करें जहाँ जानकारी मिलती है और हर सुबह वहाँ 5 मिनट देखने की आदत बनाएँ। आपको सब कुछ फॉलो करने की ज़रूरत नहीं है। बस एक ऐसी जगह होनी चाहिए जिसे आपने अपनी इच्छा से चुना हो।
काम जो गायब हो जाएगा: किसी विषय के हॉट टॉपिक बनने के छह महीने बाद बेतहाशा पकड़ने की कोशिश में बिताया गया समय।
अध्याय 6: सच कहूँ तो, मैं भी एक बार यहाँ फिसला था
मैंने यह सब काफी भव्य ढंग से लिखा है, लेकिन मुझे अपने बारे में बात करने दीजिए।
मैं 7 साल प्राथमिक स्कूल शिक्षक रहा और फिर नौकरी छोड़ दी। किसी ने मुझसे नहीं कहा था। किसी ने मुझे छोड़ने को नहीं कहा, और किसी ने यह नहीं कहा कि मुझे छोड़ देना चाहिए। मैंने खुद तय किया, और मैंने खुद छोड़ा।
वहाँ से, मैंने वित्तीय शिक्षा के बारे में पोस्ट करना शुरू किया, और मेरे Instagram फॉलोअर्स बढ़कर 59,000 हो गए।
फिर, मई 2026 के अंत में, वह अकाउंट Meta अकाउंट BAN के कारण रातोंरात गायब हो गया। 59,000 लोग शून्य हो गए।
उसके बाद मैंने जो शुरू किया वह AI कंटेंट था। मेरा X अकाउंट 2 महीने में 8,000 लोगों तक पहुँचा। अब मैं अपने दो उत्पाद (एक मनी स्कूल और एक AI कोर्स) चलाता हूँ।
मैंने यह क्यों लिखा?
क्योंकि न तो शिक्षण छोड़ना और न ही अकाउंट बैन के बाद AI के साथ फिर से शुरुआत करना किसी के निर्देश पर हुआ।
यह कोई सुंदर कहानी नहीं है। जब अकाउंट बैन हुआ, तो वाकई अंधेरा था। लेकिन उस समय, "किसी के मुझे अगला रास्ता दिखाने का इंतज़ार करने" का विकल्प शुरू से ही मौजूद नहीं था। क्योंकि मैं जानता था कि अगर मैं इंतज़ार करूँगा, तो कोई नहीं आएगा।
उत्पत्ति शक्ति शायद कुछ ऐसी ही है। यह प्रतिभा नहीं है, बल्कि यह है कि क्या आप "कोई मुझे निर्देश नहीं देगा" की मान्यता पर खड़े हैं।
और AI उपयोग में सबसे अधिक कष्ट का समय मेरा वही ⑤ वाला "टालमटोल" था। एक टूल जिसमें मुझे दिलचस्पी थी, उसे मैंने "इस हफ्ते व्यस्त हूँ, अगले महीने" करके टाल दिया, और जब मैंने वास्तव में उसे छुआ, तब तक बाकी सब उस टूल के आधार पर अगली चीज़ की बात कर रहे थे। शुरू से करने की तुलना में पकड़ने में कई गुना अधिक समय लगा।
वह दक्षता की विफलता नहीं थी; वह उत्पत्ति शक्ति की विफलता थी।
सारांश: अगर आप आज सिर्फ एक काम करें
संक्षेप में:
- AI आपकी नौकरी लेगा या नहीं, यह कौशल की मात्रा से नहीं, बल्कि उत्पत्ति शक्ति से तय होता है।
- सतही काम (तय किए अनुसार करना) सब AI को चला जाएगा, और सिर्फ गहरा काम (खुद तय करना) बचेगा।
- स्टैनफोर्ड डेटा भी दिखाता है कि रोजगार केवल "उन कार्यों में घटा जिन्हें AI बदलता है।" पेशे गायब नहीं हो रहे, कार्य गायब हो रहे हैं।
- उत्पत्ति शक्ति पाँच चीजों से बनी है: ① बाँटना ② पहले चलना ③ गुणा करना ④ वातावरण डिज़ाइन करना ⑤ खुद जानकारी लेना।
- "क्या इंजीनियर अनावश्यक हो जाएँगे? → नहीं!"। जो गायब होता है वह नौकरी का शीर्षक नहीं है, बल्कि निर्देशों की प्रतीक्षा करने की मुद्रा है।
आइए श्रीमती नाम्बा के शब्दों को एक बार फिर रखें।
"उत्पत्ति मानव है।"
"काम बहुत 'गहरा' हो जाएगा। चूँकि 'सतही' काम पूरी तरह से कंप्यूटर पर छोड़ दिया जाएगा।"
अगर आप आज सिर्फ एक काम करें, तो अध्याय 5 ① वाला प्रॉम्प्ट पेस्ट करें। इसमें 3 मिनट लगते हैं।
आपका कल का काम A और B में बँटकर निकलेगा। आपके पास जितना अधिक A था, आज से बदलने की उतनी ही अधिक गुंजाइश है।
अंत में
आपको क्या लगा?
एक आखिरी बात।
आज के लेख का निष्कर्ष था "सतही काम छोड़ो और गहरे काम पर समय बिताओ।"
हालाँकि, लोगों की सबसे आम प्रतिक्रिया जो मुझे इसे पढ़ने के बाद मिलती है, वह है "मैं समझ गया आपका क्या मतलब है, लेकिन मुझे नहीं पता कि कैसे छोड़ूँ।"
यह स्वाभाविक है।
इसलिए, मैं एक सतही काम का नाम लूँगा जिसे आपको सबसे पहले छोड़ना चाहिए।
प्रेजेंटेशन मटेरियल बनाना।
मैं इसे पहले नाम देने के तीन कारण:
- समय की खपत असामान्य है। जो व्यक्ति एक स्लाइड डेक पर 3 घंटे बिताता है और हफ्ते में एक बनाता है, वह साल में 156 घंटे इस पर बिताता है।
- निर्णय लगभग शून्य है। "क्या संदेश देना है" गहरा काम है, लेकिन "इसे कैसे व्यवस्थित करना है और कौन से रंग इस्तेमाल करने हैं" लगभग पूरी तरह से सतही काम है।
- वह क्षेत्र जहाँ AI सबसे अधिक कुशल हुआ है। टेक्स्ट जनरेशन के बजाय, इमेज जनरेशन अब सबसे तेज़ी से बढ़ रहा है।
मैंने स्लाइड निर्माण से "निर्णय" को पूरी तरह से बाहर निकालने की इस प्रणाली को एक टूल में बदल दिया है।
यह है Brain: "ऑटोमैटिक स्लाइड जनरेशन स्किल।"
इसे आँकड़ों में देखें:
- 50 लेआउट टेम्पलेट (वास्तविक सेमिनार सामग्री से निकाले गए: बुलेट्स, तुलनाएँ, ग्राफ़, वेन डायग्राम, टाइमलाइन, फ्लोचार्ट आदि)
- 50 डिज़ाइन आधार (सभी में रंग कोड निर्दिष्ट हैं। वित्त, चिकित्सा, सौंदर्य, पेरेंटिंग, शिक्षा, यात्रा आदि जैसे उद्योग-विशिष्ट शामिल हैं)
- 100+ माहौल समायोजन शब्द ("और चमकदार," "आलीशान," या "वसंत जैसा" एक शब्द में निर्दिष्ट करें)
- गुणा करने पर, 250,000 से अधिक संयोजन
- 3 जनरेशन मार्ग: बस ChatGPT में पेस्ट करें / सब कुछ Codex पर छोड़ दें / API के माध्यम से बैच समानांतर जनरेशन
करने के लिए केवल तीन चीजें हैं: एक फोल्डर रखें। थीम या स्क्रिप्ट बताएँ। प्रस्तावित संरचना को OK दें।
जब आप उसे छोड़ देते हैं, संरचना बनती है, डिज़ाइन तय होता है, सभी पेज जनरेट होते हैं, निरीक्षण होता है, और PDF के रूप में बाहर आता है। पेजों की संख्या की कोई सीमा नहीं है।
मैं ईमानदारी से यह भी लिखूँगा कि यह किनके लिए नहीं है।
आउटपुट इमेज और PDF हैं। यह उन लोगों के लिए नहीं है जो PowerPoint में टेक्स्ट दोबारा टाइप करना चाहते हैं।
साथ ही, AI चंचल है। यह इस मान्यता पर आधारित एक टूल है कि 10-20% दोबारा बनाने की आवश्यकता होगी। इसलिए मैंने 37 रिकवरी प्रॉम्प्ट शामिल किए हैं जो लक्षणों के अनुसार पेस्ट करते ही चीजें ठीक कर देते हैं।
मेरे कहने से बेहतर है कि जिन लोगों ने इसे इस्तेमाल किया है उनके शब्द सुनें:
लॉन्च के एक हफ्ते में 200 कॉपियाँ बिकीं।
कीमत है 1,480 येन।
संदर्भ के लिए, स्लाइड डिज़ाइन आउटसोर्स करने का बाजार मूल्य 1,500 से 3,000 येन प्रति स्लाइड है। अगर आप 20 स्लाइड माँगते हैं, तो यह 30,000 से 60,000 येन होता है। कीमत में परिमाण के दो क्रमों का अंतर है।
▼ "ऑटोमैटिक स्लाइड जनरेशन स्किल" के लिए यहाँ क्लिक करें
https://brain-market.com/u/masakiiii/a/b5UTO3UjMgoTZsNWa0JXY
सेल्स पेज पर उन सभी स्थितियों की सूची भी है जहाँ यह उपयुक्त नहीं है। निर्णय लेने से पहले कृपया इसे पढ़ें। आपको खुद को खरीदने के लिए मजबूर करने की ज़रूरत नहीं है। अध्याय 5 ① वाला सिर्फ प्रॉम्प्ट ही कल आपके समय का उपयोग बदल देगा।
संदर्भ
- [DeNA x AI Day || DeNA TechCon 2025] उद्घाटन मुख्य भाषण (5 फरवरी 2025 को आयोजित / DeNATech आधिकारिक YouTube) — "उत्पत्ति मानव है," "उत्पत्ति शक्ति," और "क्या इंजीनियर अनावश्यक हो जाएँगे? → नहीं!" का स्रोत
- Fullswing by DeNA "DeNA की टोमोको नाम्बा 'AI युग में कंपनी प्रबंधन और विकास रणनीति' पूर्ण प्रतिलेख" — उपरोक्त व्याख्यान का आधिकारिक पूर्ण प्रतिलेख
- Fullswing by DeNA "DeNA की टोमोको नाम्बा 'पहले इसे चलाओ, व्यवसाय बढ़ाओ' भाषण पूर्ण प्रतिलेख" (DeNA x AI Day 2026 / 6 मार्च 2026, शिबुया हिकारी) — 20x उत्पादकता/95%, कानूनी 90%, QA मानव-घंटे आधे, Pococha 60% कमी, "LLM प्लेयर उम्मीद से अधिक निर्दयी हैं," "औसत दर्जे की विशेषज्ञता एक झटके में धराशायी हो जाएगी," "वेलोसिटी के बिना उत्पाद की श्रेष्ठता अर्थहीन है," और एनवायरनमेंट इंजीनियरिंग का स्रोत
- DeNA समाचार विज्ञप्ति "प्रतिनिधि निदेशक के परिवर्तन के संबंध में सूचना" (12 मई 2026 को घोषित / टोमोको नाम्बा ने 27 जून को प्रतिनिधि निदेशक, अध्यक्ष और CEO का पदभार ग्रहण किया)
- DeNA मार्च 2026 वित्तीय वर्ष के परिणाम (राजस्व 147.7 अरब येन, परिचालन लाभ 18.694 अरब येन)
- निक्केई XTech "DeNA, जहाँ अध्यक्षा नाम्बा के नेतृत्व में सभी कर्मचारी AI प्रतिभा बन जाते हैं, अद्वितीय मीट्रिक्स के साथ कौशल का मूल्यांकन करती है" — DARS (DeNA AI Readiness Score) 5 स्तरों की परिभाषा, अगस्त 2025 से पूर्ण संचालन
- एरिक ब्रायनजॉल्फसन, भरत चंदर, रुयु चेन "Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence" स्टैनफोर्ड डिजिटल इकोनॉमी लैब (2025) — उच्च AI एक्सपोज़र वाली नौकरियों में 22-25 वर्ष के युवाओं के रोजगार में 13% की कमी, युवा सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के लिए शिखर से ~20% की कमी, कमी प्रतिस्थापन-प्रकार के कार्यों में केंद्रित
- विश्व आर्थिक मंच "फ्यूचर ऑफ जॉब्स रिपोर्ट" — 2030 तक 92 मिलियन नौकरियाँ समाप्त और 170 मिलियन निर्मित (शुद्ध वृद्धि 78 मिलियन)
- आंतरिक मामलों और संचार मंत्रालय "सूचना और संचार श्वेत पत्र" (जुलाई 2026 में प्रकाशित) — जापान की जनरेटिव AI व्यक्तिगत उपयोग दर 58.8% (पिछले वर्ष 26.7%), उपयोग दस्तावेज़ निर्माण जैसे टेक्स्ट पर केंद्रित
नोट: इस लेख में टोमोको नाम्बा के सभी बयान सार्वजनिक रूप से उपलब्ध व्याख्यान वीडियो और आधिकारिक प्रतिलेखों से उद्धृत हैं। इस लेख का उनसे या DeNA कंपनी लिमिटेड से कोई संबंध नहीं है।
