लेखक：लेक सोकोलिन
संकलन: जियाहुआन, ChainCatcher
यह लेख यह जांचता है कि AI कैसे संगठनात्मक संरचना को पुनर्परिभाषित कर रहा है। कंपनियाँ "दो पिज्जा टीम" (एक टीम लगभग 6–10 लोगों की होती है, जो स्वचालित संरचना बनाए रखती है) से आगे बढ़कर 3 से 5 लोगों की "AI-नेटिव" टीमों की ओर बढ़ रही हैं, जिनकी उत्पादकता में भारी वृद्धि हुई है।
हमने दो मार्गों की तुलना की:
Klarna की AI विकल्प रणनीति असफल रही। कर्मचारियों की संख्या 5,500 से घटाकर 3,400 कर दी गई, और सेवा गुणवत्ता की समस्याओं के कारण अंततः उन्हें फिर से भर्ती करनी पड़ी।
Coinbase और Ramp ने AI-सक्षम और ऑर्केस्ट्रेशन पर केंद्रित होकर अपने व्यवसाय को पुनर्गठित किया। Coinbase ने 700 लोगों को बर्खास्त किया और एकल-उत्पाद टीमों और AI कोड जनरेशन की ओर रुख किया।
Ramp ने एक आंतरिक AI चालित फ्रेमवर्क (harness) विकसित किया है, जिसका उपयोग 99.5% कर्मचारी रोजाना करते हैं और जो 350 से अधिक व्यावसायिक कौशल को कवर करता है।
इसके अलावा, हमने यह भी विश्लेषण किया कि बॉक्स और प्लेड जैसी कंपनियों को कैपिटल मार्केट्स द्वारा AI इंफ्रास्ट्रक्चर के रूप में पुनः मूल्यांकन क्यों किया गया, जिसका मुख्य कारण यह है कि वे AI एजेंट्स के संचालन के लिए आवश्यक, अधिकार-आधारित एंटरप्राइज़-लेवल के डेटा पर नियंत्रण रखती हैं।
ऑर्गनाइजेशनल फॉर्म का तीसरा विकास
कुछ महीनों पहले, हमने "जीरो ह्यूमन कंपनियाँ (Zero Human Companies)" और AI आर्थिक स्वायत्तता वक्र के बारे में चर्चा की थी:
हालांकि मानव हस्तक्षेप के बिना संगठन बनाने के लिए पहले से ही बल कार्यरत हैं, लेकिन वर्तमान आर्थिक संस्थाएँ हम मानव ही हैं।
वर्तमान में सबसे चुनौतीपूर्ण कार्य, मौजूदा पारंपरिक कंपनियों को AI-प्राथमिक रूप में बदलना है।
यह एक अत्यंत विशाल अवसर है, जिसके लिए Anthropic पूरे प्राइवेट इक्विटी उद्योग के साथ मिलकर काम कर रहा है।
उस अद्भुत वित्तीय डेटा के अलावा, हम एआई के प्रभाव को महसूस करना शुरू कर रहे हैं: लोग व्यवसाय स्थापित और संगठित करने के तरीके।
Organizational structure itself is a technology.
वॉटरफॉल डेवलपमेंट ने प्रारंभिक टेक युग को शासित करने वाले, कठोर पदानुक्रमित सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट दिग्गजों को जन्म दिया।
इसके बाद उद्योग लिनियर टीमों के लिए एजाइल विधियों पर स्थानांतरित हो गया, और फिर एजाइल अमेज़ॉन द्वारा शुरू किए गए "दो पिज़्ज़ा टीम" में विकसित हुआ। यही संचालन संरचना आज की हर आधुनिक फिनटेक कंपनी का आधार है।
लेकिन ज्वार की दिशा फिर से बदल गई।
मैकिन्से के मार्टिन हैरीसन और नताशा मनियार ने 2025 के अंत में अगले संस्करण का अनुमान लगाया:
AI-native characters inherently mean we are shifting from a "two-pizza structure" to single-pizza teams of 3 to 5 people.
लोग कम हो गए, लेकिन काम वैसे ही चल रहा है।
5 मई, 2026 को, ब्रायन आर्मस्ट्रांग ने 700 लोगों को बर्खास्त करके इस दावे को मजबूत किया।
Coinbase ने क्या किया?
Coinbase ने 4,951 कर्मचारियों में से 14% को काट दिया।
एक कारण यह है कि यह अभी भी एक ऐसी कंपनी का सामान्य बाजार चक्र है, जिसका व्यवसाय और लेनदेन की मात्रा घनिष्ठ रूप से जुड़े हुए हैं—जिसकी पहली तिमाही की आय 17 अरब डॉलर (26% कम) और प्रति शेयर आय (EPS) में 86% की गिरावट की उम्मीद है।
लेकिन इस बात पर अत्यधिक ध्यान देना चाहिए कि उनके प्रबंधन आधुनिक फिनटेक/क्रिप्टो कंपनियों में AI के कार्यान्वयन के लिए कैसे योजना बना रहे हैं, और वे भविष्य की प्रति व्यक्ति उत्पादकता के लिए क्या आशा रखते हैं।
Coinbase के इंजीनियर अब पिछले कई सप्ताह लगने वाले उत्पादों को केवल कुछ दिनों में लॉन्च कर सकते हैं, और यह दक्षता बढ़ रही है।
अर्मस्ट्रांग व्यवसाय रेखाओं को पुनर्गठित कर रहे हैं, जिससे सीईओ और सीओओ के नीचे अधिकतम पांच प्रबंध स्तर हों।
शुद्ध "प्रबंधक" का अस्तित्व खत्म हो जाएगा—प्रत्येक नेता को व्यक्तिगत योगदानकर्ता भी बनना होगा, आधुनिक उपकरणों में निपुण होना होगा, टीम का नेतृत्व करना होगा और साथ ही स्वयं भी खेलना होगा—एक "खिलाड़ी-कोच"।
एक बहु-कार्यात्मक "एआई-नेटिव टीम" ने पारंपरिक टीमों को पूरी तरह से बदल दिया है। कॉइनबेस ने अपने आंतरिक रूप से एकल-व्यक्ति टीम के रूप में इंजीनियरिंग, डिज़ाइन और उत्पाद कार्यों को एकीकृत करने का पायलट प्रोग्राम भी शुरू किया है।
Coinbase, एक 70 बिलियन डॉलर की आय वाला लिस्टेड विशालकाय, एक व्यक्ति की उत्पाद टीम चला रहा है।
सितंबर 2025 में, आर्मस्ट्रांग ने खुलेआम कहा था कि Coinbase का दैनिक 40% कोड AI द्वारा उत्पन्न होता है, और वह अक्टूबर में इस अनुपात को 50% तक बढ़ाने की योजना बना रहे हैं।
स्ट्राइप के सह-संस्थापक जॉन कॉलिसन के चेकी पिंट पॉडकास्ट में, उन्होंने स्वीकार किया कि उन्होंने उन इंजीनियरों को निकाल दिया जो एंटरप्राइज लाइसेंस जारी होने के एक हफ्ते के भीतर क्रूसर और गिटहब कोपिलॉट का उपयोग करने से इंकार कर रहे थे:
कुछ लोग बस इस्तेमाल नहीं करते, इसलिए उन्हें बर्खास्त कर दिया गया।
V1 संस्करण सीधे विकल्प है, लेकिन यह विफल हो गया
हालांकि, Coinbase AI के नाम पर कार्यकर्ताओं को बर्खास्त करने वाली पहली फिनटेक कंपनी नहीं है।
क्या आपको 2024 में क्लार्ना के टेक्स्टबुक-परफेक्ट "AI कॉस्ट रिडक्शन" प्रयोग की याद है? उस समय यह भविष्य के अद्भुत उत्पादकता विस्फोट का संकेत लग रहा था।
लेकिन हम तब से ही मानते रहे कि यह वास्तविक नवाचार की बजाय ऋण चक्र का संकुचन था।
सीईओ सेबास्टियन सिमियाटकोव्स्की ने घोषणा की थी कि OpenAI द्वारा संचालित AI सहायक ने पहले महीने में 2.3 मिलियन बातचीत को संभाला, जो कि सभी ग्राहक चैट का दो-तिहाई हिस्सा था और जिसने 700 पूर्णकालिक कस्टमर सर्विस एजेंट्स के बराबर कार्यभार पूरा किया।
- कर्मचारियों की कुल संख्या 5,500 से घटकर 3,400 हो गई
- अपेक्षित लाभ वृद्धि: 4,000 डॉलर
- कस्टमर समस्या समाधान समय 11 मिनट से घटकर 2 मिनट हो गया
हालांकि, यह सब वास्तविकता को छूते ही तुरंत ढह गया।
कॉम्प्लेक्स टिकट के लिए कस्टमर सैटिसफैक्शन (CSAT) में तेजी से गिरावट, दोहराई गई संपर्क दर में तेजी से वृद्धि।
2025 तक, सिएमियातकोवस्की ने ब्लूमबर्ग को बताया कि कंपनी ने "बहुत बड़े कदम" उठाए थे। क्लार्ना को यूबर की तरह रिमोट मॉडल पर फिर से भर्ती करना पड़ा—लचीले समय वाले छात्रों, पूर्णकालिक माता-पिता और दूरस्थ क्षेत्रों के कर्मचारियों को नियुक्त करके।
ऑस्ट्रेलियाई संघीय बैंक ने कुछ दिनों में 45 वॉइस रोबोट प्रतिस्थापन परियोजनाओं को रोक दिया। टैको बेल ने भी 500 ड्राइव-थ्रू रेस्तरां से वॉइस एआई हटा दी।
गार्टनर के अनुसार, 2027 तक, आधी से अधिक कंपनियाँ जिन्होंने "समग्र प्रतिस्थापन योजना" बनाई थी, उन्होंने उस योजना को छोड़ देगी।
क्लार्ना का आईपीओ पहले दिन भी 30% बढ़कर 200 अरब डॉलर के मूल्यांकन तक पहुँच गया, जो इस बात को दर्शाता है कि जब तक कंपनी समय पर सुधार कर लेती है, तब तक सार्वजनिक बाजार काफी उदार होता है।
लेकिन इस सरल और बलपूर्वक "प्रतिस्थापन" तर्क कि, एक मानव नौकरी को सीधे हटाकर एक बड़ा भाषा मॉडल (LLM) लगा देना, "मात्रा" पर ध्यान केंद्रित सूचकों पर तो संभव हो सकता है, लेकिन "गुणवत्ता" पर ध्यान केंद्रित सूचकों पर अवश्य विफल हो जाएगा।
पुनः भर्ती की लागत मूल रूप से बचाई गई लागत से कहीं अधिक है। स्पष्ट है कि फिनटेक क्षेत्र में पहला AI डिजिटल रूपांतरण प्रयास एक मिश्रित परिणाम दे रहा है।
लेकिन यह अंतिम प्रयास नहीं होगा।
V2 संस्करण क्षमता में वृद्धि है, जिसमें Harness को खाई के रूप में इस्तेमाल किया गया है
Ramp ने 2026 के अप्रैल की शुरुआत में "Glass" का आधिकारिक रूप से लॉन्च किया।
इस टूल को अपने पांच सहकर्मियों के साथ विकसित करने वाले आंतरिक AI विशेषज्ञ Seb Goddijn ने एक लंबा लेख लिखा। उसी दिन, Ramp के CEO Eric Glyman ने ट्विटर पर इसे रीट्वीट किया। कुछ ही घंटों में, यह लेख Hacker News की होमपेज पर शीर्ष पर पहुंच गया।
Goddijn ने V1 संस्करण के असफल होने का कारण सीधे बताया:
The primary barrier to AI adoption isn't the model itself, but the extreme complexity of setting up the AI runtime environment.
Glass ठीक वही है जो Ramp इस बाधा को तोड़ने के लिए बनाया गया है:
सबसे पहले, स्वचालित एक्सेस कॉन्फ़िगरेशन—केवल Okta SSO के माध्यम से लॉगिन करके, प्रत्येक अधिकृत आंतरिक उपकरण (Salesforce, Gong, Notion, Linear, Snowflake, Slack, Zendesk, और Ramp के स्वयं के आंतरिक उपकरण) को नीचे के स्तर पर जोड़ दिया गया है।
दूसरा, डोजो (Dojo) — एक ऐसा बाजार जिसमें 350 से अधिक AI कौशल शामिल हैं, जिनमें से प्रत्येक कौशल एक Markdown फ़ाइल है जो एजेंट को एक कार्य पूरा करने के लिए सिखाती है। वे सभी Git में संग्रहीत हैं, जहाँ कोड समीक्षा और संस्करण नियंत्रण किया जाता है।
एक सेंसेई (मार्गदर्शक) नामक स्मार्ट एजेंट नए कर्मचारी के पहले दिन उनके लिए सबसे अधिक संबंधित पांच कौशल स्वचालित रूप से प्रस्तावित करेगा।
तीसरा, एक स्थायी स्मृति भंडार बनाएं—जो पहचान प्रमाणीकरण के आधार पर स्वचालित रूप से जुड़ता है और 24 घंटे के समग्र प्रक्रिया पाइपलाइन द्वारा निरंतर अद्यतन किया जाता है। इस प्रकार, प्रत्येक संवाद में हस्तक्षेप करते समय, एजेंट पूरी तरह से कर्मचारी के टीम, भाग लेने वाले प्रोजेक्ट, सक्रिय टिकट और चल रहे संचार के बारे में जानता है।
आजकल, रैम्प के 99.5% कर्मचारी रोजाना AI का उपयोग कर रहे हैं।
Ramp का आधा कोड AI द्वारा लिखा गया है और यह 80% की ओर बढ़ रहा है। इसके मुख्य उत्पाद अधिकारी Geoff Charles ने L0–L3 परिपक्वता ढांचा लागू किया है, जिसमें L3 का अर्थ है AI एजेंट के माध्यम से सीधे उत्पादन स्तरीय सुविधाएँ जारी करना।
कोई भी व्यक्ति जो अभी तक L0 स्तर पर है, उसे वास्तव में अविश्राम के रूप में माना जाता है।
Ramp का वर्तमान मूल्यांकन 320 अरब डॉलर तक है, जिसकी ARR (वार्षिक नियमित आय) 10 अरब डॉलर है, और यह Fast Company की 2026 की फाइनेंस सेक्टर की सबसे अधिक नवाचारी कंपनियों की सूची में शीर्ष स्थान पर है।
Klarna ऑटोमेशन के माध्यम से मानव संसाधनों की सीमा कम करने की कोशिश कर रहा है, Ramp प्रत्येक कर्मचारी के उत्पादन की न्यूनतम सीमा बढ़ाने की कोशिश कर रहा है। Coinbase दोनों के बीच में है।
AI हार्नेस
इस सब के पीछे का केंद्रीय विचार "AI Harness" है।
कंपनियाँ जैसे Manus ने मूल AI बुद्धिमत्ता को संपीड़ित करने और दोहराया जा सकने वाले व्यावसायिक प्रवाहों में परिवर्तित करने की व्यवस्था शुरू की है, जबकि OpenClaw जैसे ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क इसे जनता तक पहुँचाते हैं।
एक हार्नेस सेट एक ऐसा समग्र प्रणाली है जो प्रमाणीकरण, सिस्टम एकीकरण, मेमोरी बैंक, टीम द्वारा संचित कौशल डायरेक्टरी, रात के बैच जॉब स्केड्यूलर, और विश्लेषकों को एक साथ बहु-थ्रेडेड कार्य करने की अनुमति देने वाला बहु-पैनल इंटरैक्टिव इंटरफ़ेस एकत्रित करता है।
और उन अग्रणी भाषा मॉडल्स केवल इस Harness के ऐसे घटक हैं जिन्हें किसी भी समय बदला जा सकता है—जब OpenAI GPT-5.5 लॉन्च करे या Anthropic Opus 5 जारी करे, Ramp को सिर्फ मॉडल को बदलना होगा, और आसपास की सभी प्रणालियाँ सामान्य रूप से काम करती रहेंगी।
एंथ्रोपिक का अपना Cowork उत्पाद 2026 की पहली तिमाही में सार्वजनिक रूप से उपलब्ध (GA) होगा, जिसमें बिक्री, वित्त, कानूनी, बाजारकरण, एचआर, अनुसंधान और विकास, डिजाइन और संचालन जैसे विशिष्ट पदों के लिए 11 प्लगइन शामिल हैं—यह पद वर्गीकरण तर्क ग्लास के Dojo के समान है।
जब आप स्वीकार कर लेते हैं कि "AI की उत्पादकता बातचीत के बॉक्स के बजाय बिजनेस फ्लो द्वारा आकार दी जाती है", तो भूमिका स्वाभाविक रूप से AI संगठन की न्यूनतम प्राकृतिक इकाई बन जाती है।
यही कारण है कि "शून्य मानव कंपनी" बनाने पर केंद्रित उपकरण AI-प्राथमिक संगठन बनाने के तरीके पर विचार कर रहे हैं। नीचे Polsia और उसके बाद के उद्योग के त्वरित विभाजन के नक्शे को देखें।
कैपिटल मार्केट्स अब पीछे नहीं रह रहे हैं
जब कई पारंपरिक सॉफ्टवेयर कंपनियाँ AI के माध्यमिकता हटाने के कारण कष्ट में हैं, तो एक प्रकार के खिलाड़ी विपरीत दिशा में तेजी से आगे बढ़ रहे हैं।
इन कंपनियों ने अपनी अपनी डेटा गढ़ जल्दी ही गहरी कर ली है, और अब वे एकल AI सॉफ्टवेयर को उस पर बिना किसी रुकावट के स्थापित कर रही हैं।
Box जैसी एंटरप्राइज-लेवल फाइल स्टोरेज कंपनी के उदाहरण के साथ: उसके 2026 फाइनेंशियल वर्ष की चौथी तिमाही के रिजल्ट्स घोषित होने के बाद, इसके शेयर मूल्य में 10% की छलांग आई। आरन लेवी ने रिजल्ट्स कॉल पर इसका रहस्य स्पष्ट कर दिया:
फाइल, अंततः, AI एजेंट का स्वाभाविक कार्य इकाई है।
Enterprise Advanced——Box का AI और वर्कफ्लो पर आधारित उन्नत सदस्यता स्तर——इसकी कीमत पारंपरिक शीर्ष स्तर Enterprise Plus से 30% से 40% अधिक है।
चौथे तिमाही का बिलिंग राशि 4.2 अरब डॉलर रही, जो पिछले वर्ष की तुलना में 5% की वृद्धि है।
- Box Extract संवाद से संरचित डेटा को सटीकता से निकाल सकता है
- Box Shield Pro एजेंट-आधारित AI को पहुंच नियंत्रण प्रणाली में सीधे शामिल करता है
- Box AI Studio के प्रोफेशनल मोड और एक्सटेंडेड मोड के साथ, एजेंट बड़े कॉन्टेक्स्ट विंडो में मल्टी-स्टेप लोड को प्रोसेस कर सकते हैं
Levie ने GeekWire के साक्षात्कार में कहा:
इससे पहले, बॉक्स ने कभी भी 12 महीनों की शुरुआत के बाद आज की तरह एक स्टार्टअप कंपनी की तरह महसूस नहीं किया है।
पता होना चाहिए कि 95% तक के उद्यम डेटा असंरचित होते हैं। AI एजेंट इन डेटा के लिए अत्यधिक भूखे होते हैं, और इन्हें अधिकार सीमाओं को पूरी तरह से बनाए रखते हुए ही कॉल किया जाना चाहिए।
जो इस अधिकार वाले डेटा वॉल्ट को नियंत्रित करता है, वह "सस्ता स्टोरेज" के लेबल से मुक्त हो जाता है और बाजार में "एजेंट इंफ्रास्ट्रक्चर" के रूप में पुनर्मूल्यांकन किया जाता है।
पहले, बाजार बॉक्स को ड्रॉपबॉक्स का थोड़ा अजीब भाई मानता था, और इसकी कीमत लंबे समय तक 26 डॉलर के आसपास रही। आज, वॉल स्ट्रीट का समग्र लक्ष्य मूल्य 35.63 डॉलर पर स्थित है, जो वर्तमान कीमत की तुलना में 35% का प्रीमियम स्थान छोड़ता है।
एक और उदाहरण Plaid है—यह वित्तीय डेटा संग्रहकर्ता था जिसे Visa द्वारा अधिग्रहण करने की योजना थी, और इसकी उम्मीद थी कि यह एक सीधा भुगतान नेटवर्क बन जाएगा।
लेकिन कुछ समय के लिए, Plaid काफी अजीब स्थिति में था: Web3 ने बाद में Web2 को वित्तीय बुनियादी ढांचे के नए पसंदीदा के रूप में बदल दिया।
2021 में 134 अरब डॉलर के आकलन के शिखर से, प्लेड ने 2025 अप्रैल में प्राइमरी मार्केट राउंड में 61 अरब डॉलर तक गिरावट देखी, और फिर 2026 फरवरी में कर्मचारियों के लिए लिक्विडिटी प्रदान करने वाली एक सेकेंडरी मार्केट टेंडर ऑफर में 80 अरब डॉलर तक वापस आ गया।
इसे विकसित होना चाहिए।
Plaid के नवीनतम ग्राहकों में लगभग 20% AI-निर्मित कंपनियाँ हैं—वे ऐसे एजेंट बना रहे हैं जिन्हें वित्तीय डेटा के अनुमति-आधारित एक्सेस और विश्वसनीय पहचान आधार की आवश्यकता होती है।
Plaid Protect के धोखाधड़ी रोकने के प्लेटफॉर्म ने 2026 की शुरुआत में टेस्टिंग के दौरान समान श्रेणी के अनुस्मारक टूल्स की तुलना में 50% अधिक धोखाधड़ी के प्रयासों का पता लगाया।
Plaid Bank Intelligence, Retention Score और आगामी Primacy Indicators के साथ, ग्राहक छोड़ने की भविष्यवाणी क्षमता को बैंकों को विपरीत दिशा में बेचता है।
Plaid को विश्व के सबसे बड़े, अधिकृत वित्तीय लेनदेन डेटा कॉर्पस के रूप में पुनः मूल्यांकित किया जा रहा है।
यह एक डेटा पाइपलाइन नहीं है—डेटा पाइपलाइन हमेशा सस्ती होती हैं। वास्तविक संपत्ति, उस पर निर्मित बुद्धिमत्ता है, और AI-नेटिव ग्राहकों का अनुपात इस तर्क का सबसे मजबूत सबूत है।
एक उल्लेखनीय उदाहरण इसका Perplexity के साथ एकीकरण है—जो एक पूर्णतः एकीकृत व्यक्तिगत वित्तीय "कंप्यूटर" बनाता है। हम Mint.com को कितना याद करते हैं! (2006 में बना अमेरिकी राष्ट्रीय स्तर का व्यक्तिगत खर्च ऐप)
Box और Plaid एक ही पथ के एक ही ओर हैं।
दोनों को शून्य ब्याज दर (ZIRP) के युग में "SaaS अधिपति" के तर्क के आधार पर मूल्यांकित किया गया था, जिसने उनके मूल्यांकन को आधा कर दिया, और अब वे एक संपूर्ण नए तर्क के आधार पर पुनः मूल्यांकित किए जा रहे हैं—असंरचित सामग्री भंडार और अधिकार-आधारित डेटा नेटवर्क, V2 युग के लिए उन संगठनों की नींव हैं जिन्हें एजेंट पढ़ सकते हैं।
V3 संस्करण ऑर्केस्ट्रेशन है — "एकल व्यक्ति कंपनी" का जन्म
सैम ऑल्टमैन और अन्य टेक सीईओ के बीच एक बेटा है कि पहली "दस अरब डॉलर की एकल व्यक्ति कंपनी" कब बनेगी।
डैरियो अमोदेई ने 2026 के भीतर इसकी संभावना 70% से 80% बताई है और तीन क्षेत्रों का उल्लेख किया है: स्वयं का व्यापार, डेवलपर उपकरण, स्वचालित ग्राहक सेवा।
Sequoia निवेश स्वीकृति मॉडल को अपडेट कर रहा है और "एजेंटिक लेवरेज" (मानव प्रति आय) को प्राथमिक संकेत के रूप में शामिल कर रहा है। Y Combinator के प्रारंभिक बैच की स्टार्टअप कंपनियों में 95% कोड AI द्वारा उत्पन्न किया गया है।
वास्तव में, कुछ कंपनियाँ पहले ही AI के जरिए अद्भुत आर्थिक लीवरेज बना चुकी हैं।
इस तरह की कंपनी में, सीईओ "एजेंट ऑर्केस्ट्रेटर" के रूप में बदल जाता है, जो एक विशाल कॉकपिट में असंख्य AI एजेंट्स को संचालित करता है।
ऑर्गनाइजेशनल चार्ट, एक ऐसी बिजनेस फ्लो चार्ट में बदल गया है जिसे मशीन को आउटसोर्स किया जा सकता है। लेबर बजट, कैलकुलेशन बजट में बदल गया है।
इस तरह की कंपनियों के प्रथम पीढ़ी के रूप, स्वयं व्यापार, डेवलपर उपकरण, और नेटवर्क प्रभाव वाले विशिष्ट उपभोक्ता सॉफ्टवेयर जैसे संकीर्ण क्षेत्रों में रहेंगे। इन परिदृश्यों में कार्य पूरी तरह से डिजिटल होता है, नियमन हल्का होता है, और विश्वास की लागत कम होती है।
They will be fragile, because all single points of failure are fragile.
वे नियमित व्यावसायिक बाजार में प्रवेश करने में कठिनाई का सामना करते हैं, क्योंकि वहां, अनुबंध पर नाम और चेहरा संरचनात्मक रूप से मौजूद होते हैं।
लेकिन ऐसी कंपनियाँ पहले ही सामने आ चुकी हैं।
हर तकनीकी क्रांति, पिछले परिप्रेक्ष्य को महत्वपूर्ण माने जाने वाले भूमिकाओं—'computer (प्रारंभिक मानव गणनाकर्ता)'、लाइन ओवरसीर、प्रोजेक्ट मैनेजर、मध्यस्तर के प्रबंधकों—को नष्ट कर देती है।
और जो कंपनियाँ "आर्थिक संगठन के नए रूप" को समझने में पहले रहीं, वे अक्सर पहले कदम उठाने के कारण विशाल लाभ प्राप्त करती हैं।
उदाहरण के लिए, अमेज़न का "दो पिज़्ज़ा नियम" और यह कि यह एक मिलियन कर्मचारियों के स्तर पर भी नवाचार की क्षमता बनाए रखता है, खुद एक रक्षात्मक बाध्यता है।
हम अंततः "सिंगल पर्सन कंपनी" या "जीरो ह्यूमन कंपनी" पर पहुँचेंगे, यह वास्तव में सवाल नहीं है।
अभी, हम डिजिटल रूपांतरण की प्रक्रिया में अभी भी हैं, और पूर्ण अर्थव्यवस्था में इस प्रवाह के साथ मूल्य प्रदान करने से हजारों अरब डॉलर का लाभ मिलेगा।
वास्तविक प्रश्न है: जो व्यक्ति आज सही AI Harness को रख सकता है या बना सकता है, वही 2026 के लिए सही संगठनात्मक संरचना डिज़ाइन कर सकता है।
This means upgrading this corporate super-organism to keep it fighting and alive for one more day.
I hope we humans can also achieve what we wish for.