नोशन के सीईओ पर एआई, कंपनी का पुनर्निर्माण और जैज बैंड संगठनात्मक मॉडल

Linkloud का उद्धरण

नोशन के सीईओ इवान जाओ ने पिछले हफ्ते सीक्वोइया कैपिटल में एक पॉडकास्ट रिकॉर्ड किया, जिसमें उन्होंने अपने दो बार कंपनी के मृत्यु के कगार पर पहुंचने और दो बार शुरुआत से फिर से बनाने के अनुभव के बारे में बात की। अब वह इस हजार सदस्यीय कंपनी को उसी "तर्क" का उपयोग करके पुनर्निर्मित कर रहे हैं और खुद को "रीफाउंडर" कहते हैं:

वह मानते हैं कि AI ने तकनीकी क्षमता को एक वस्तु बना दिया है, और वास्तविक दुर्लभ चीजें Taste (स्वाद) और Agency (प्रारंभिकता) हैं, इसलिए भर्ती मानदंड बदलने चाहिए; सूचना प्रसार और समन्वय का कार्य AI द्वारा संभाला जा रहा है, इसलिए संगठनात्मक संरचना बदलनी चाहिए; तकनीकी परिवर्तन इतने तेज़ हैं कि कुछ हफ्तों से अधिक की योजना अक्सर अक्षम हो सकती है, इसलिए योजना बनाने का तरीका भी बदलना चाहिए। Enjoy!

2015 में, नोशन ने दो साल तक PMF नहीं पाया। पैसा जल्दी समाप्त हो रहा था, इवान और सह-संस्थापक साइमन ने एक ऐसा निर्णय लिया जो अधिकांश संस्थापक करने के लिए साहसी नहीं होते: सभी को बर्खास्त कर दिया और दोनों कियोटो चले गए, और पूरी तरह से पुनर्निर्माण किया। उन्होंने सैन फ्रांसिस्को का घर और कार्यालय दोनों किराए पर दे दिए, और उस समय नोशन ने पहली बार कैश फ्लो को सकारात्मक कर लिया।

(नोशन शुरू में सैन फ्रांसिस्को के कार्यालय में)

लैंडिंग के बाद, जीवन बहुत सरल हो गया। कोड लिखना, खाना, फिर कोड लिखना, फिर खाना। कोई टीम नहीं, कोई प्रक्रिया नहीं, कोई संसाधन नहीं, केवल दो लोग और एक विचार। इस अनुभव ने इवान को पहली बार वास्तविक रूप से समझाया: चीजों को आगे बढ़ाने के लिए हमेशा निर्णय और संकल्प पर निर्भर किया जाता है, संसाधनों की मात्रा दूसरे स्थान पर होती है। एक साढ़े एक साल बाद, Notion 1.0 लॉन्च हुआ।

(इवान और दूसरे सह-संस्थापक साइमन का क्योटो में निवास)

दूसरी बार 2023 में थी। टीम ने कैंकून में एक ऑफ-साइट मीटिंग आयोजित की, जिसमें इवान को GPT-4 के प्रारंभिक परीक्षण एक्सेस का अवसर मिला। इस अनुभव ने उसे लगभग झटके की तरह प्रभावित किया, और उसने तुरंत निर्णय ले लिया: यह सब कुछ बदल देगा, और अगर पूरी कंपनी को इस पर लगा नहीं दिया गया, तो आगे कुछ भी करने का कोई मतलब नहीं। इसलिए उसने 500 सदस्यों वाली कंपनी में पुनः शुरुआत की घोषणा की और पूरी तरह से AI की ओर मुड़ गया।

लेकिन उसके बाद लगभग एक और आधा साल का कष्ट था। मॉडल तकनीक अभी परिपक्व नहीं थी, और उन्होंने लगभग सभी दिशाओं का प्रयास किया, लेकिन कोई भी काम नहीं किया। वृद्धि रुक गई, मनोबल नीचे था। तब तक कि नींव का मॉडल वास्तव में परिपक्व नहीं हुआ, तब तक उत्पाद उड़ान नहीं भर सका, और आय का मोड़ और AI उत्पादों का बलपूर्वक प्रचार लगभग साथ-साथ हुआ।

इन दोनों अनुभवों में, उसकी निर्णय क्षमता और अनिश्चितता में आगे बढ़ने की इच्छाशक्ति ही वास्तविक रूप से काम कर रही थी, जो बाद में उसकी कंपनी को पुनर्लिखने की शुरुआत बन गई।

इवान ने एक प्रतिभा सूत्र प्रस्तुत किया:

प्रतिभा = क्षमता × स्वाद × अधिकारिता

इस सूत्र को समझने के लिए, व्युत्पत्ति प्रक्रिया महत्वपूर्ण है।

Capability क्यों घट रहा है?

गूगल से पहले, जानकारी प्राप्त करना एक दुर्लभ संसाधन था, और जो लोग जानकारी ढूंढ सकते थे, उनके पास वास्तविक प्रतिस्पर्धी लाभ होता था। गूगल के आने के बाद, यह लाभ गायब हो गया, और "मैं इस जानकारी को ढूंढ सकता हूं" एक मूलभूत क्षमता बन गया। AI ने क्षमता उत्पादन के स्तर पर भी इसी तरह की घटना को दोहराया है। कोड लिखना, कॉपी लिखना, डेटा विश्लेषण करना—ये सभी पुराने समय में कई वर्षों के अनुभव की आवश्यकता वाली कार्य थे, लेकिन अब AI टूल्स के साथ नए स्नातक भी इन्हें काफी अच्छे स्तर पर कर सकते हैं। क्षमता की दुर्लभता, समग्र रूप से संकुचित हो रही है।

इवान के मूल शब्द: "LLM जो करता है, वह उसी तरह है जैसे Google ने सभी को जानकारी तक पहुंच प्रदान की, यह सभी को अच्छे लेखक और प्रोग्रामर बनने की क्षमता देता है; हर कोई क्षमता रखता है। लेकिन स्वाद अभी भी महत्वपूर्ण है, यह आपका मूल्य तंत्र है, आपके द्वारा दुनिया को क्या देना चाहते हैं, इसका प्रतिबिंब है; एजेंसी भी ऐसी ही है, आप कितनी मेहनत करते हैं, यह कोई कंपनी नहीं बदल सकती। इसलिए हम अभी इन दोनों को अनुकूलित कर रहे हैं।"

Taste और Agency क्यों नहीं बराबर हो जाते?

टेस्ट, आपकी मूल्य प्रणाली है, जब कोई मानक उत्तर न हो तो निर्णय लेने की क्षमता है। एक उत्पाद को किस दिशा में आगे बढ़ाना चाहिए, एक आर्किटेक्चर में किन चीजों का चयन करना चाहिए—AI सुझाव दे सकता है, लेकिन यह निर्णय लेना कि कौन सा सुझाव सही है, वह अभी भी वास्तविक निर्णय लेने की क्षमता रखने वाले व्यक्ति पर निर्भर करता है। टेस्ट सौंदर्य और मूल्यों पर आधारित है, और इसे कम समय में प्रयास से बहुत ज्यादा बदला नहीं जा सकता।

एजेंसी, चीजों को आगे बढ़ाने की इच्छाशक्ति है। आदेश का इंतजार किए बिना आगे बढ़ना, बाधाओं के सामने पीछे न हटना, और एक अधूरी चीज को वास्तविक रूप से पूरा करना। यह भी AI नहीं दे सकता।

पहले लोगों को अनुभव के आधार पर भर्ती किया जाता था, बाद में सिलिकॉन वैली में Slope (विकास की ढलान) को देखना चलन में आया, जहाँ सीखने की ढलान को पिछली जमा की जगह रखा गया। लेकिन इवान कहते हैं कि अब Slope भी पर्याप्त नहीं है, क्योंकि यह अभी भी Capability के प्राप्ति की गति को मापता है, जो मूलतः एक ही, जो कम होते जा रहा है, आयाम में ही घूम रहा है। Taste और Agency पूरी तरह से एक अलग कोऑर्डिनेट एक्सिस पर हैं, और सीखने की गति से उनकी पूर्वानुमानित नहीं की जा सकती।

नौकरी पर दो कार्रवाइयाँ

इंजीनियरिंग पदों पर बड़ी संख्या में नवीन प्रशिक्षु भर्ती किए जा रहे हैं, जहाँ पिछला अनुभव की बजाय प्रारंभिकता, जिज्ञासा और निर्णय क्षमता को महत्व दिया जा रहा है; सेल्स पदों की पहली इंटरव्यू चरण में रिज्यूमे हटा दिए गए हैं, और उम्मीदवारों से पहले कुछ बनाने की आवश्यकता है, जिससे यह देखा जाता है कि वे अभी क्या कर सकते हैं और सक्रिय रूप से काम करने के लिए तैयार हैं। दोनों कदम एक ही काम कर रहे हैं: "आपने पिछले में क्या किया" को "आप अभी कैसे हैं" से बदलना।

कुछ प्रश्नों पर विचार करें: पिछली बार किसी व्यक्ति की भर्ती के निर्णय को किस तरह से समझाया गया? क्या उम्मीदवार ने किसी कंपनी में इसी तरह का काम किया था, क्या उसकी रिज्यूमे में आपको पसंद आए ऐसे पृष्ठभूमि थे, या क्या पिछले प्रोजेक्ट का स्केल पर्याप्त बड़ा था?

ये सभी Capability के संकेत हैं। यदि आपके पास Taste और Agency का मूल्यांकन करने का कोई तरीका नहीं है, तो आपकी भर्ती प्रक्रिया अभी भी एक ऐसे पहलू को अनुकूलित कर रही होगी जो मूल्यहीन हो रहा है।

तीन साल पहले, नोटिशन के अंदर एक नारा बनाया गया: हम एक मार्चिंग बैंड नहीं, बल्कि एक जैज बैंड बनना चाहते हैं।

दोनों के बीच मूलभूत अंतर तेज़ी या धीमेपन में नहीं, बल्कि इम्प्रोवाइज़ेशन करने में है। मार्चिंग बैंड को कंडक्टर की आवश्यकता होती है, प्रत्येक संगीतकार संगीत पर आधारित चलता है, और समन्वय ही गुण होता है; जैज़ बैंड में संरचना और समझ होती है, लेकिन प्रत्येक व्यक्ति किसी भी क्षण दूसरों को समर्थन दे सकता है और इम्प्रोवाइज़ कर सकता है। कंडक्टर गायब हो जाता है, लेकिन संरचना गायब नहीं होती, क्योंकि संरचना प्रत्येक व्यक्ति के अंदर समाहित हो चुकी है।

इवान कहते हैं कि यह उनका स्व-समायोजन तंत्र है। वे जैज़ बैंड के तरह के लोग हैं और सभी कामों को सौंपकर केवल आदेश देने का महसूस नहीं कर सकते। जब वे स्पष्ट हो जाते हैं, तो वे व्यवस्थित रूप से समान व्यक्तियों को भर्ती करना शुरू कर देते हैं और अपनी प्रकृति के अनुरूप एक कंपनी बनाते हैं।

यह तर्क संगठन में तीन विशिष्ट कार्यों के रूप में प्रतिबिंबित होता है।

"डंबल-शेप्ड" इंजीनियरिंग टीम

नोशन इंजीनियरिंग टीम की वर्तमान संरचना एक डमबल की है: दोनों छोरों पर सुपर जूनियर (सुपर जूनियर इंजीनियर) और सुपर सीनियर (सुपर सीनियर इंजीनियर) हैं, जबकि मध्य स्तर सिकुड़ रहा है।

पहले सीनियर इंजीनियर का मूल्य बहुआयामी था, कोड अधिक विश्वसनीय होता था, सिस्टम की समझ गहरी होती थी, और वे जटिल प्रोजेक्ट्स को स्वतंत्र रूप से आगे बढ़ा सकते थे। AI कोडिंग एजेंट के आगमन के बाद, इस मूल्य श्रृंखला का अधिकांश हिस्सा अब संभाला जा रहा है। इसलिए सीनियर का मूल्य अब केवल शेष भाग पर केंद्रित हो गया है: आर्किटेक्चरल निर्णय और दिशा समझ।

LLM अभी भी सिस्टम आर्किटेक्चर में कमजोर हैं; अकेले लिए गए सुझाव तो तर्कसंगत लगते हैं, लेकिन जटिल सिस्टम में उन्हें एक साथ जोड़ने पर अक्सर समस्याएँ उत्पन्न हो जाती हैं, इस समय Taste की आवश्यकता होती है, जो कुछ ही शीर्ष सीनियर्स के लिए अनिवार्य और अप्रतिस्थापनीय है।

इवान द्वारा वर्णित आदर्श संरचना लगभग इस प्रकार है: एक शीर्ष स्तरीय अनुभवी आर्किटेक्ट, जिसके नीचे दो या तीन युवा इंजीनियर हों, जो प्रत्येक दो या तीन कोडिंग एजेंट को स्वयं नियंत्रित करते हों। इस संरचना की तुलना में, जहां प्रत्येक सीनियर अपने एजेंट को अलग-अलग प्रबंधित करता है, इससे अधिक उत्पादन और बेहतर गुणक प्रभाव प्राप्त होता है। मध्यवर्ती स्तर दोनों छोरों से संकुचित हो रहा है, कार्यान्वयन स्तर को जूनियर + एजेंट ने संभाल लिया है, और निर्णय लेने का स्तर केवल वास्तविक आर्किटेक्चर क्षमता रखने वाले शीर्ष स्तरीय सीनियर ही कब्जा कर सकते हैं, जबकि मध्यवर्ती स्थितियों का मूल्य हमेशा के लिए अस्पष्ट होता जा रहा है।

CMO संगठन को विघटित करें

नोशन में अभी CMO नहीं है। मार्केटिंग को दो अलग-अलग चल रही लाइनों में बांट दिया गया है: एक उत्पाद के करीब है, सीधे सोशल मीडिया से जुड़ी है और उत्पाद प्रकाशन के अनुसार काम करती है; दूसरी बिक्री की सेवा करती है और लीड और मांग उत्पन्न करने पर केंद्रित है।

मध्यवर्ती समन्वय परत को हटाने का कारण सरल है: जब AI बड़ी मात्रा में जानकारी संचार और समन्वय का कार्य संभाल लेता है, तो CMO के माध्यम से एक चक्र पूरा करके जानकारी को फिर से वितरित करने की लागत बहुत अधिक हो जाती है। दोनों ओर अपने काम को स्वयं पूरा कर लेने से यह तेज़ हो जाता है।

दर्जनों उद्यमियों को शामिल किया गया

नोशन ने अधिग्रहण के माध्यम से कई उद्यमी संस्थापकों को शामिल किया, जिनमें से प्रत्येक अपने सबसे परिचित क्षेत्र का नेतृत्व करता है। मीटिंग रिकॉर्डिंग सुविधा के लिए जिम्मेदार व्यक्ति पहले से ही मीटिंग रिकॉर्डिंग पर आधारित एक स्टार्टअप के संस्थापक थे; एंटरप्राइज सर्च के लिए जिम्मेदार व्यक्ति पहले एंटरप्राइज सर्च प्रोडक्ट के संस्थापक थे। उन्हें बेहतर प्लेटफॉर्म और संसाधन प्रदान करके, उन्हें अपने सबसे अच्छे काम करने का मौका देना ही एक ऐसा रिटेंशन तरीका है।

इवान खुद एक "रीफाउंडर" है, जो किसी भी क्षेत्र में आसानी से शामिल हो सकता है या पूरी तरह से बाहर निकल सकता है, और दोनों के बीच कोई क्षेत्रीय खतरा नहीं होता। यह संगठन के सदस्य संरचना के स्तर पर इसकी जाज़ बैंड प्रकृति को मजबूत करता है, जहाँ आने वाले लोग पहले से ही स्वतंत्र रूप से बजा सकते हैं।

इवान ने इस योजना को दो संपूर्ण रूप से अलग चीजों में विभाजित कर दिया और उन्हें पूरी तरह से अलग तर्क के साथ संभाला।

वह वित्तीय योजना को उपयोगी मानता है, जैसे दौड़ने की मशीन की गति—आप जिस गति पर सेट करते हैं, उससे पता चलता है कि आप किस गति से दौड़ रहे हैं, और यह पढ़ाई वास्तविक होती है। Notion वित्तीय रूप से संकीर्ण से मध्यम तक की ओर प्रवृत्त है और अपने लिए पर्याप्त बफर छोड़ता है। AI युग में लागत भी एक नया परिवर्तनशील कारक बन गई है, Token का खर्च उत्पाद के उपयोग के साथ सीधे बढ़ता है, इसे गंभीरता से शामिल किया जाना चाहिए।

Product strategy is a different matter.

कोई योजना नहीं है, वास्तव में कोई नहीं है, छह महीने नहीं, तीन महीने नहीं, सप्ताहवार अचानक।

यह निर्णय दूसरे पुनर्निर्माण के पाठ्यक्रम से सीधे निकला है। 2022 के अंत में, Notion ने AI एजेंट उत्पाद बनाने की कोशिश की और बहुत गंभीरता से इसे आगे बढ़ाया। एक और आधा साल तक लगभग कोई प्रगति नहीं हुई, टीम काफी मेहनती नहीं थी, बल्कि नींव के मॉडल स्वयं अभी तैयार नहीं हुए थे। उस चरण में कोई भी उत्पाद योजना खालीपन थी, वास्तविक रूप से काम करने वाला कुछ भी तकनीकी सीमाओं के भीतर लगातार अचानक से किया गया काम था।

आप केवल टेम्पो (ताल) की योजना बना सकते हैं; वित्तीय लक्ष्य ट्रेडमिल की गति को परिभाषित करते हैं; मेलोडी (तान) अचानक बनाई जाती है, और हर सप्ताह तकनीकी और बाजार की वास्तविकता के आधार पर नई लिखी जाती है। यही कारण है कि जैज बैंड, मार्चिंग बैंड की तुलना में वर्तमान समय के लिए अधिक उपयुक्त है: मार्चिंग बैंड को पूरा संगीत पहले से तैयार करके ही प्रदर्शन करना पड़ता है, जबकि जैज बैंड स्थिति के अनुसार स्थानीय रूप से प्रतिक्रिया देता है, अगला बीट कहाँ जाएगा, यह नहीं जानता, लेकिन वर्तमान में इसे संभालने की क्षमता रखता है।

इवान से पूछा गया कि अगले तीन या चार साल में संगठन कैसा दिखेगा, लेकिन उन्होंने कोई तकनीकी ब्लूप्रिंट नहीं बताया, बल्कि पहले पूछा: क्या अपरिवर्तित रहेगा?

उसका उत्तर मानवीय प्रकृति है। मनुष्य स्वभावतः पदानुक्रमित होते हैं, विभाजन का अर्थ होता है, मनुष्यों के अलग-अलग रुचि और मूल्य होते हैं, ये कई हजार वर्षों से स्थिर रहे हैं। कानूनी प्रणाली में भी स्वायत्त कंपनियाँ नहीं होतीं, सीईओ और सीएफओ अभी भी जिम्मेदारी स्वीकार करने के लिए हस्ताक्षर करते हैं। ये स्थिरताएँ संगठन डिज़ाइन के आधार हैं, AI वही बदलता है जो इन लोगों के बीच सूचना के प्रवाह और निर्णय प्रक्रिया को प्रभावित करता है, मानवीय प्रकृति खुद अपरिवर्तनीय है।

लेकिन इस एंकर के ऊपर, तीन स्तरों की पुनर्लेखन हो रही है। अपने आप से तीन प्रश्न पूछना योग्य है:

• भर्ती प्रक्रिया अभी भी मुख्य रूप से क्षमता को अनुकूलित कर रही है? क्या टेस्ट का मूल्यांकन करने का एक तरीका है, एजेंसी का मूल्यांकन करने का एक तरीका है?
• आपके संगठन में, कितने लोगों का मूल्य जानकारी प्रसारित करना और निर्देशों का पालन करना है? इन स्थितियों के सामने बनने वाला संरचनात्मक दबाव, AI उपकरणों के परिपक्व होने के साथ लगातार बढ़ता रहेगा।
• क्या आपकी उत्पाद योजना अभी भी छह महीने का शेड्यूल बनाने की कोशिश कर रही है? यह तो नहीं कह रहे कि क्वार्टरली योजना खुद में गलत है, बल्कि आप इसका उपयोग किस प्रकार कर रहे हैं—क्या यह एक प्रतिबद्धता के रूप में है, या हर सप्ताह समायोजित किए जाने वाले संदर्भ के रूप में?

अंत में:

आधुनिक ज्ञान-आधारित कार्य केवल लगभग 150 वर्ष पुराना है। इसका आविष्कार किया गया है। यह आग या भाषा जितना पुराना नहीं है। इसे इसका एक नया स्वाद क्यों नहीं माना जा सकता?

ज्ञान कार्य केवल 150 वर्ष पुराना है, यह मानव द्वारा आविष्कृत है, और कंपनियों के संचालन का तरीका भी मानव द्वारा निर्धारित किया गया है। जो कुछ आविष्कृत किया जा सकता है, उसे पुनः लिखा जा सकता है, और Notion पहले से ही इसे पुनः लिख रहा है, और अधिकांश लोगों से दो साल पहले।