انثروپک کے اندر ایک 20 سے کم افراد کی "لیبز" ٹیم ہے جو نئے مصنوعات کے فوری پروٹو ٹائپ بنانے اور ان کی تصدیق کے لیے مخصوص ہے۔ ٹیم کے سربراہ بن مین نے بتایا کہ منصوبوں کی کامیابی کی شرح صرف 20 فیصد سے 30 فیصد ہے، جبکہ تقریباً 70 فیصد سے 80 فیصد کوششیں ناکام ہو جاتی ہیں۔ اس "سٹارٹ اپ انکیوبیٹر" کے طور پر جانی جانے والی ٹیم نے کلوڈ کوڈ، ماڈل کنٹیکس پروٹوکول (MCP) اور کلوڈ ڈیزائن جیسے مصنوعات کو جنم دیا ہے، جن میں سے کلوڈ کوڈ اب انثروپک کا ایک سب سے زیادہ اثرانگیز مصنوعہ بن چکا ہے۔ جبکہ کمپنی IPO کی تیاری میں ہے، اس "ناکام" ٹیم کا اہمیت بڑھ رہا ہے، اور اس کا نظام دوسری مصنوعات ٹیموں تک پھیل رہا ہے، جو مستقبل میں زندگی کے تحقیق، صاف توانائی ذخیرہ جیسے سخت سائنسی شعبوں تک جا سکتا ہے۔مضمون کے مصنف، ذریعہ: Business Insider
ایک کامیاب Claude Code کے پیچھے، شاید زیادہ سے زیادہ منسوخ کردہ منصوبے کھڑے ہو سکتے ہیں۔
بزنس انٹر نیشنل کے مطابق، اینتھروپک کے اندر ایک 20 سے کم افراد پر مشتمل "لیبز" ٹیم ہے جو صرف اس کام کے لیے مخصوص ہے: مستقل نئے مصنوعات تجویز کرنا، جلدی سے تصدیق کرنا، اور زیادہ تر ناکام کوششوں کو ختم کرنا۔ ٹیم کے سربراہ اور اینتھروپک کے ماسہلِک بن مین کے مطابق، لیبز پروجیکٹس کی کامیابی کی شرح صرف 20 فیصد سے 30 فیصد ہے، جس کا مطلب ہے کہ تقریباً 70 فیصد سے 80 فیصد "بیٹ" آخرکار ناکام ہو جاتے ہیں۔
لیکن اینتھرپک شکست کو ضائع نہیں سمجھتی۔ بالکل بالکل، اس اعلیٰ ناکامی کے نظام کو کمپنی کے لیے سرحدی ماڈل کی صلاحیتوں کو جلد سے جلد تجارتی مصنوعات میں تبدیل کرنے کا اہم ڈرائیور بن رہا ہے۔ کلوڈ کوڈ، ماڈل کانٹیکسٹ پروٹوکول (MCP) اور کلوڈ ڈیزائن جیسے مصنوعات، سب لیبز سے متعلق ہیں۔ جبکہ اینتھرپک آئی پی او کی تیاری کر رہا ہے، اس "ناکام" ٹیم کا اہمیت بھی بڑھ رہا ہے۔
مان نے انٹرویو میں کہا: "ہم اسے حقیقی طور پر ایک اسٹارٹ اپ انسکیوبیٹر کے طور پر دیکھ رہے ہیں اور توقع کر رہے ہیں کہ زیادہ تر سرمایہ کاریاں ناکام ہو جائیں گی۔" اینتھروپک کے لیے، یہ کہ ہر پروجیکٹ کامیاب ہو، اہم نہیں ہے، بلکہ کم تجرباتی لاگت کے ساتھ کچھ ایسے "ہٹس" حاصل کرنا ہے جو کاروبار کے منحنی کو بدل سکیں۔
دو ہفتے کا ایک چکر "بقایا رہنا یا منتقل ہونا": زیادہ تر پروجیکٹس کو ختم کرنے کا تعین ہو چکا ہے
لیبز کا طریقہ کار روایتی مصنوعات ٹیموں سے مکمل طور پر مختلف ہے۔ تقریباً 20 افراد کی ٹیم سائکل کے طور پر نئے مصنوعات کے پروٹو ٹائپس تیار کرتی ہے، جنہیں اندر کے طور پر "بیٹس" کہا جاتا ہے۔ تقریباً ہر دو ہفتے بعد، ٹیم ایک "برقرار رکھیں یا منحرف ہو جائیں" (persevere or pivot) جائزہ لیتی ہے: کمزور منصوبوں کو فوراً ختم کر دیا جاتا ہے یا دوسرے منصوبوں میں ضم کر دیا جاتا ہے، اور افراد فوراً نئے تجربوں پر منتقل ہو جاتے ہیں؛ جن منصوبوں کی تصدیق ہوتی ہے، وہ لیبز سے "فارغ" ہو کر الگ ٹیم بناتے ہیں۔
کلوڈ کوڈ ان میں سب سے کامیاب "بیٹ" تھا۔ مین نے اس کام کو صرف تھوڑے عرصہ قبل شامل ہونے والے بورس چرنی کو سونپا۔ چرنی نے شروع میں کوڈ تجزیہ ٹول بنانے کا خیال رکھا، لیکن مین نے اس سمت کو کافی بڑا نہیں سمجھا اور اسے زیادہ بڑا مقصد طے کرنے کو کہا۔ اس کے بعد، چرنی نے جو پروٹو ٹائپ تیار کیا، وہ اینتھروپک کے اندر جلد ہی مقبول ہو گیا اور فروری 2025 میں اسے پری ویو ورژن کے طور پر جاری کر دیا گیا۔
اس کے بعد، جب کلود ماڈلز لگاتار اپ گریڈ ہوتے رہے، کلود کوڈ ایک اندر کے پروٹو ٹائپ سے اینتھروپک کا ایک سب سے زیادہ اثرانداز مصنوعات بن گیا اور کمپنی کی ترقی کو تیز کرنے کا اہم محرک بن گیا۔
لیبز کے پاس اعلیٰ ترین ٹرائل اور غلطیوں کا ایک اہم فائدہ بھی ہے: وہ تحقیقی سرحد کے قریب ہیں۔ مین کے مطابق، کلاؤڈ کوڈ کے ترقی کے آغاز سے پہلے ہی ٹیم کو تحقیقی ماہرین سے معلوم ہو گیا تھا کہ نئے ماڈلز ایجنٹ پروگرامنگ میں کتنی صلاحیت رکھتے ہیں، اس لیے وہ ماڈل کی صلاحیتوں کے بالکل قبل ہی ترتیب دے سکتے تھے اور تحقیقی نتائج کو جلد سے جلد مصنوعات تک پہنچا سکتے تھے۔
مصنوعات کا دائرہ مسلسل وسیع ہوتا جا رہا ہے: پروگرامنگ ٹولز سے لے کر ڈیزائن سافٹ ویئر تک
کلود کوڈ صرف لیبز کا ایک منفرد حاصل نہیں ہے۔ ٹیم نے AI ایجنٹس اور باہری ڈیٹا سورسز کو جوڑنے کے لیے ماڈل کنٹیکس پروٹوکول (MCP) بھی تیار کیا ہے؛ اس سال جاری کیا گیا کلود ڈیزائن بھی لیبز سے ہی نکلا ہے۔ انستاگرام کے مشترکہ بانی مائیک کریگر بھی اس ٹیم میں شامل ہیں۔
مان نے لیبس کا مقصد ای آئی کے "اکشن اسپیس" کو وسعت دینے کے طور پر تعریف کیا ہے، یعنی ای آئی ماڈلز کے وہ کام جو وہ حقیقی طور پر انجام دے سکتے ہیں، ان کی حدود کو مستقل طور پر بڑھانا۔ اس لیے، لیبس صرف اگلے وائرل پروڈکٹ کی تلاش نہیں کرتا، بلکہ پروڈکٹ کے عمل میں ماڈل کی صلاحیتوں کے کمزور پہلوؤں کو بھی ظاہر کرتا ہے اور پھر ریسرچ ٹیم کو ان کو پورا کرنے کے لیے متوجہ کرتا ہے۔
مثال کے طور پر، لیبز نے انسٹرک کے تحقیقی ٹیم کو ایتھوپیا کی امرہارا زبان کو سمجھنے کے لیے آڈیو ماڈل کو بہتر بنانے کے لیے متوجہ کیا؛ کلاؤڈ ڈیزائن کے ترقی نے کمپنی کی بصری نکالات کی صلاحیت پر تحقیق کے لیے دلچسپی کو مزید بڑھایا۔ اس طرح، مصنوعات کے ٹرائل اور غلطیاں صرف تجارتی تقاضوں کی تصدیق نہیں رہ گئیں، بلکہ ماڈل کی صلاحیتوں کے ترقی کا ایک الگ راستہ بھی بن گئیں۔
اب یہ مکینزم Labs کے باہر بھی پھیل رہا ہے۔ مین نے بتایا کہ اینتھروپک کے دیگر پراڈکٹ انجینئرنگ ٹیمیں بھی اب اسی طرح کے "بیٹ" گروپس قائم کر رہی ہیں۔
آئی پی او سے پہلے اور بعد میں مشکل توازن: ناکامی کا خطرہ اٹھانے کے ساتھ ساتھ مقابلے کا سامنا کرنا
جبکہ Anthropic کی IPO کی تیاری جاری ہے، Labs کو صرف یہ سوال نہیں حل کرنا ہے کہ "کیا ہم اگلے Claude Code کو بنانے میں کامیاب ہو سکتے ہیں؟" بلکہ مستقل نوآوری اور منافع کمانے کے درمیان توازن کیسے قائم کیا جائے۔
فوررستر کے تجزیہ کار مائیک گولٹیئری نے اشارہ کیا کہ اینتھرپک "ہائی ایئر وائر" پر چل رہا ہے: کمپنی کے لگاتار جاری کیے جانے والے نئے ٹولز، کاروباری صارفین کے موجودہ سافٹ ویئر کے مارکیٹ میں براہ راست داخل ہو سکتے ہیں۔Claude Design کا مثال کے طور پر، اس کی مصنوعات کی صلاحیتیں ایڈوب، فگما جیسے ڈیزائن سافٹ ویئرز کے ساتھ مقابلہ شروع کر چکی ہیں۔
گوالٹیری کا خیال ہے کہ جب اینتھرپک اپنا اپنا پلیٹ فارم تعمیر کرتا جائے گا، تو کمپنی ایسے فنکشنز تخلیق کر سکتی ہے جو صارفین کو دیگر سافٹ ویئر پر انحصار کم کرنے کے لیے مجبور کر دیں۔ "یہ ایک ظریفانہ کھیل ہوگا۔"
اسی دوران، لیبز کو خود بھی کافی اونچی ممبر شفٹنگ کو برقرار رکھنا ہوگا۔ منصوبے عام طور پر ٹیم کے سائز چار سے زیادہ ہونے کے بعد "ختم" ہو جاتے ہیں اور الگ ہو جاتے ہیں، جس کے نتیجے میں ممبرز مستقل طور پر دوسرے محکموں میں منتقل ہوتے رہتے ہیں، جبکہ نئے افراد بھی مستقل طور پر شامل ہوتے رہتے ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ لیبز کا مرکزی عنصر ایک مسلسل 20 افراد کی مقررہ ٹیم نہیں، بلکہ مسلسل مصنوعات کے مواقع کو پیدا کرنے، چننے اور بڑھانے کا ایک نظام ہے۔
لمکھ طور پر، مین کی خواہش ہے کہ یہ مکینزم نرم افزار کے مصنوعات سے گزرتے ہوئے زندہ تحقیق، صاف توانائی کے ذخیرہ جیسے سخت سائنس کے شعبوں تک پھیل جائے، تاکہ AI واقعی وسیع تر دنیا میں داخل ہو سکے۔ وہ سمجھتے ہیں کہ سخت سائنس کی ترقی کو تیز کرنے کی صلاحیت "بہت بڑی خوشی کا باعث" ہے اور AI کے بڑے واقعی اقدار پیدا کرنے کا اہم نقطہ ہے۔