GitLab ने एक नई संगठनात्मक समायोजन शुरू किया है, जिसमें लगभग 14% की कटौती, लगभग 350 कर्मचारियों को प्रभावित करती है। कंपनी इस समायोजन को अपने प्लेटफॉर्म स्केलिंग योजना के साथ जोड़कर आगे बढ़ा रही है, जिसका फोकस AI वर्कफ्लो के कारण बढ़े हुए ट्रैफ़िक और अधिक जटिल विकास आवश्यकताओं के लिए संसाधन आरक्षित करना है।
एडजस्टमेंट और स्केलिंग समानांतर रूप से आगे बढ़ रहे हैं
GitLab ने मई में पुनर्गठन की दिशा का खुलासा किया, जिसमें 22 देशों से बाहर निकलना, प्रबंधन स्तरों को संकुचित करना और अधिक संसाधनों को बुनियादी ढांचे और अनुसंधान एवं विकास पर निवेश करना शामिल है। कंपनी का कहना है कि ये कदम एक ही समायोजन चरण का हिस्सा हैं, जिनका लक्ष्य प्लेटफॉर्म की क्षमता में वृद्धि करना है।
प्रबंधन ने कहा कि AI एजेंट सॉफ्टवेयर विकास को अधिक अक्सर और बड़े पैमाने पर कॉल के स्थितियों की ओर ले जा रहे हैं, जिससे मौजूदा टूलचेन पर नए दबाव पड़ रहे हैं। इस तिमाही में कंपनी ने उच्च समानांतरता और अधिक कार्यक्षमता की आवश्यकताओं को समर्थन देने के लिए git से संबंधित नींव क्षमताओं का व्यापक पुनर्निर्माण शुरू कर दिया है।
प्लेटफॉर्म AI एजेंट सेवाओं पर स्थानांतरित हो रहा है
GitLab ने कहा कि उसने एक अनाम एआई प्रयोगशाला के साथ साझेदारी की है और एआई वर्कलोड के लिए बुनियादी ढांचे का पुनर्डिजाइन किया है। कंपनी एआई एजेंट्स द्वारा संदर्भ जानकारी, जिसमें कोड कंटेंट शामिल है, को स्टोर और निकालने के लिए API भी विकसित कर रही है।
निचले स्तर की स्केलिंग के अलावा, गिटलैब एआई एजेंट और डेवलपर्स के बीच सहयोग प्रक्रियाओं को समन्वयित करने के लिए नए ऑर्केस्ट्रेशन टूल्स में निवेश कर रहा है। इसके साथ ही, कंपनी संदर्भ स्तर बना रही है और एआई के सॉफ्टवेयर विकास में शामिल होने के बाद की प्रबंधन आवश्यकताओं के अनुकूल शासन उपकरणों को सीधे प्लेटफॉर्म में एकीकृत कर रही है।
Revenues grow, continue restructuring
नौकरियों के कटौती की घोषणा के साथ, गिटलैब ने अपनी नवीनतम तिमाही प्रदर्शन की घोषणा की। कंपनी का पहला तिमाही राजस्व 264 मिलियन डॉलर रहा, जो पिछले वर्ष की तुलना में 23% की वृद्धि है; घाटे की दर 88% है।
गिटलैब का अनुमान है कि इस पुनर्गठन से 30 मिलियन से 35 मिलियन अमेरिकी डॉलर का खर्च आएगा। लेख में बताया गया है कि वर्तमान प्रौद्योगिकी क्षेत्र में एक बढ़ती हुई प्रवृत्ति यह है कि कंपनियाँ AI की मांग में वृद्धि से लाभ उठाते हुए, एक साथ कर्मचारियों की संख्या कम करके और लागतों को पुनर्गठित करके अगले चरण के लिए स्थान बना रही हैं।