AI युग में कैसे कमाएं और जीवित रहें: DMM चेयरमैन और note CXO से मिली अंतर्दृष्टि

अपने मौजूदा व्यवसायों को लाभदायक बनाने के लिए AI का उपयोग करना, AI से सीधे लाभ कमाने की कोशिश करने से बेहतर है।"

DMM के चेयरमैन केशी कामेयामा और note CXO ताकायुकी फुकात्सु के बीच हुई बातचीत AI युग में पैसा कमाने के तरीके के सार से भरी थी, इसलिए मैं आज इसे अपने तरीके से संक्षेप में प्रस्तुत करूँगा।

सीधे मुद्दे पर आते हैं, तो लक्ष्य "AI स्वयं" नहीं है।

पहले, यहाँ वह बात है जिससे श्री फुकात्सु को सबसे अधिक डर लगता है:

"स्टैंडअलोन AI सेवाओं के 80% तक के चांस हैं कि वे OpenAI या Big Tech के बेस मॉडल्स द्वारा पूरी तरह से कुचल दी जाएँगी, क्योंकि वे स्वाभाविक रूप से स्मार्ट होते जा रहे हैं।"

भले ही आप थोड़ा सुविधाजनक AI टूल बनाएँ, वह फ़ंक्शन एक साल बाद मुख्य प्लेटफ़ॉर्म में एकीकृत हो जाएगा और मुफ्त में रिलीज़ हो जाएगा। श्री कामेयामा ने भी स्पष्ट रूप से कहा कि "छोटे से मध्यम AI व्यवसाय बहुत मुश्किल हैं।"

"यह AI का युग हो सकता है, लेकिन यह संदिग्ध है कि क्या यह AI स्टार्टअप्स का युग है।"

मुझे लगता है कि यह एक वाक्य सार को पकड़ लेता है।

तो आप पैसा कहाँ कमाते हैं? इसका जवाब है "उद्योग X × AI"।

लॉजिस्टिक्स × AI, फैक्ट्रीज़ × AI, बिल्डिंग्स × AI। AI को मुख्य भूमिका में रखने के बजाय, आप मौजूदा व्यवसायों को AI के साथ लाभदायक बनाने की तरफ बढ़ते हैं।

हाल ही में, पूर्व Yahoo अध्यक्ष ताकाओ ओज़ावा ने भी एक अन्य वार्ता में उल्लेख किया कि "यदि आप कोई व्यवसाय शुरू कर रहे हैं, तो इंडस्ट्री X × AI ही एकमात्र विकल्प है," और फ्रंट लाइन पर मौजूद लोगों के निष्कर्ष यहाँ पूरी तरह से मेल खाते हैं।

श्री फुकात्सु के स्पष्टीकरण में जिस चीज़ ने मुझे सबसे अधिक ठंडक दी, वह थी इस बारे में बात कि कैसे "भुगतान और श्रम तुरंत विनिमेय हो जाएंगे।"

अब तक, यदि आप जनशक्ति बढ़ाना चाहते थे, तो आपको नौकरियाँ पोस्ट करनी होती थीं, इंटरव्यू लेना होता था, प्रशिक्षण देना होता था, और जैसे-जैसे हेडकाउंट बढ़ता, ऑफिस की जगह बढ़ानी होती थी। इसमें महीनों लगते थे और यह लागतों से भरा होता था।

जैसे-जैसे AI एजेंट थोड़े स्मार्ट होते जाएंगे, यह ऐसा दिखेगा:

"मैंने सब्सक्रिप्शन का भुगतान किया; आज मेरी डेवलपमेंट पावर 10,000 है।"

"डेवलपमेंट खत्म हो गया है, इसलिए मैं डेवलपमेंट पावर को घटाकर 10 कर दूँगा और सेल्स पावर को 1,000,000 तक बढ़ा दूँगा।"

यह एक ऐसी दुनिया है जहाँ आप आंतरिक श्रम को आवंटित करने के लिए स्लाइडर्स को एक सिमुलेशन गेम की तरह हिलाते हैं। श्रम को भर्ती के बजाय भुगतान के माध्यम से शून्य से अनंत तक तुरंत समायोजित किया जाएगा।

इस दुनिया में, मानव पक्ष पर जो होता है वह है "सुपर साइड हसल।"

यदि आप कोई ऐसे व्यक्ति हैं जो AI एजेंटों को बंडल और कमांड कर सकते हैं, जब तक आप निर्देश पुस्तिकाएँ और व्यावसायिक संचालन डिज़ाइन करते हैं, AI बाकी काम संभाल लेगा। इसलिए, एक बड़ी कंपनी में एक अच्छे पद पर बैठा व्यक्ति एक साथ दो या तीन अन्य कंपनियों के लिए साइड हसल के रूप में विभाग प्रमुख के रूप में काम कर सकता है।

सक्षम लोग पहले से कहीं अधिक मांग में होंगे।

कंपनियाँ भी शुरू से नए ग्रेजुएट्स को पालने के बजाय, उन लोगों को हेडहंट करने की ओर झुकेंगी जिनके पास "AI के साथ अपना खुद का व्यवसाय बनाने का अनुभव" है, उन्हें कार्यकारी के रूप में रखने के लिए। मापदंड वो सक्रिय लोग होंगे जिन्होंने कहीं स्टार्टअप चलाया हो, न कि वे जिनके पास किसी प्रतिष्ठित विश्वविद्यालय से स्नातक होने के बाद कुछ वर्षों का अनुभव हो।

इसके विपरीत, कंसल्टिंग को खतरे में बताया गया।

श्री कामेयामा का आकलन इस प्रकार है:

अनिश्चित समय में, बड़ी कंपनियाँ कर्मचारियों को बढ़ाने के जोखिम से नफरत करती हैं, इसलिए वे आउटसोर्सिंग, डिस्पैचिंग और कंसल्टिंग का उपयोग करती हैं। इसलिए, ये अगले दो-तीन सालों तक बढ़ेंगे। लेकिन किसी बिंदु पर, उन्हें अचानक काट दिया जाएगा।

श्री फुकात्सु ने सहमति जताते हुए कहा, "अर्ध-बौद्धिक श्रम में जहाँ शिक्षा और प्रशिक्षण की अवधि लंबी होती है, AI के प्रतिद्वंद्वी बनने की संभावना है।"

वर्तमान में, ये उच्च वेतन वाले स्टार पद हैं। लेकिन यदि आप सिर्फ इसलिए वहाँ जाते हैं क्योंकि "अर्थव्यवस्था अच्छी है," तो आप सिर्फ एक और फ्रीलांसर बनकर रह सकते हैं। यदि आप जाते हैं, तो आपको उस व्यक्ति में विकसित होने के लिए तैयार रहना होगा जो ज़मीनी फील्ड वर्क से लेकर उच्च-स्तरीय अपस्ट्रीम डिज़ाइन तक सब कुछ संभाल सकता हो।

श्री कामेयामा के अनुसार, यदि क्षमताएँ समान हैं, तो एक बड़ी कंपनी में रहना आपको कुछ समय के लिए सुरक्षित रखेगा। ऐसा इसलिए क्योंकि जब बड़ी कंपनियाँ लागत में कटौती करती हैं, तो वे पहले बाहरी स्रोतों को काटती हैं।

तो, अब किसी को कहाँ जाना चाहिए?

श्री फुकात्सु का जवाब दिलचस्प था:

"ट्रेडिंग कंपनियाँ अधिक दिलचस्प हो सकती हैं।"

इसका कारण यह है कि ट्रेडिंग कंपनी में, आप योजना से लेकर वाणिज्यिक प्रवाह, लॉजिस्टिक्स और मनी फ्लो तक सब कुछ सीख सकते हैं। और आने वाले युग में, AI आपके द्वारा सीखे गए सभी व्यावहारिक कार्यों को संभाल लेगा।

दूसरे शब्दों में, यह एक ऐसा वातावरण है जहाँ आप "वन-पर्सन CEO" बनने के लिए सभी बुनियादी कौशल प्राप्त कर सकते हैं। आप व्यावहारिक कार्य AI पर छोड़ सकते हैं और पूरे सिस्टम को डिज़ाइन करने की ओर बढ़ सकते हैं।

श्री कामेयामा का पूरक भी व्यावहारिक था:

चूँकि बड़ी ट्रेडिंग कंपनियाँ अत्यधिक विभागीकृत होती हैं, इसलिए लगभग 100 लोगों वाली कंपनी में शामिल होना बेहतर है और प्रेसिडेंट के ठीक बगल में अपस्ट्रीम से डाउनस्ट्रीम तक सब कुछ देखना। यदि आप अपना खुद का व्यवसाय शुरू नहीं करने जा रहे हैं, तो ऐसी कंपनी में शामिल हों जहाँ आप प्रेसिडेंट से सीधे बात करने के लिए पर्याप्त करीब हों।

बाज़ार कैसे चुनें, इस पर भी बात हुई।

विशिष्ट डेटा के साथ विशेष AI को उन डोमेन में ले जाएँ जहाँ IT अपनाना धीमा है, जैसे कृषि, वानिकी या मत्स्य पालन। वैकल्पिक रूप से, नवीनतम AI को फैक्ट्रियों, होटलों, सरायों या सुपरमार्केटों में ले जाएँ जो टोक्यो महानगरीय क्षेत्र के बाहर किसी स्थानीय क्षेत्र पर हावी हों और क्षेत्रीय आधार पर प्रतिस्पर्धा करें।

तातामी निर्माताओं या बोन्साई जैसे छोटे बाज़ार डोमेन भी मजबूत हैं। क्योंकि वे संकीर्ण हैं, बड़े खिलाड़ी प्रतिस्पर्धा करने नहीं आएंगे।

वास्तव में, DMM ने स्वयं इस तरह से लड़ा है, जो "केवल उन niches पर हमला करने के विचार पर बनी कंपनी है जहाँ हम पहला स्थान ले सकते हैं, और केवल HR, सामान्य प्रशासन और कानूनी को मानकीकृत करना है। यदि 60 niches एक साथ आते हैं, तो यह काफी बड़ा हो जाता है।"

उत्पाद निर्माताओं के लिए, अधिक विशिष्ट दिशानिर्देश थे।

श्री फुकात्सु का कहना है कि वे अपने निवेशकों से कहते हैं, "वह AI बनाना बंद करें जिसका लोगों को उपयोग करना पड़े।"

ध्यान उस प्रकार के AI पर होना चाहिए जो 'उपयोग' किए बिना अपने आप शुरू हो जाए और काम करे।

उदाहरण के लिए, कुछ ऐसा जो समय-समय पर Google Calendar की जाँच करे और मीटिंग से पहले स्वचालित रूप से एक सारांश चिपका दे, जैसे "आप जिस व्यक्ति से मिलने जा रहे हैं, वह इस प्रकार की कंपनी का इस प्रकार का व्यक्ति है।"

कोई नया ऐप बनाने के बजाय, इसे Slack, LINE या ईमेल जैसे रोज़मर्रा के टूल्स में एम्बेड करें। यह "ट्रिगर-टाइप" दृष्टिकोण अधिक तार्किक है।

ऐसा इसलिए क्योंकि अधिकांश लोग AI के लिए प्रॉम्प्ट नहीं बना पाते। वे वर्तमान स्थिति को अच्छी तरह से समझा नहीं पाते, और वे जो वास्तव में चाहते हैं उसे शब्दों में नहीं रख पाते। उसे पूरी तरह से उपयोगकर्ता पर छोड़ देना AI के लिए वर्तमान चुनौती है।

और जहाँ तक प्रदर्शन की बात है, एक या दो साल में, चाहे आप कोई भी उपयोग करें, वे सभी इतने स्मार्ट होंगे कि कोई अंतर नहीं रहेगा।

प्रतिस्पर्धा प्रदर्शन के बारे में नहीं होगी, बल्कि डिज़ाइन के बारे में होगी जो उपयोगकर्ता के इसके प्रति सचेत हुए बिना कार्यप्रवाहों में एकीकृत हो जाता है।

अंत में, बातचीत उस पक्ष की ओर मुड़ी जो AI द्वारा नहीं खाया जाएगा।

श्री कामेयामा कहते हैं, "लगभग वह सब कुछ जो आप स्मार्टफोन पर देख सकते हैं, मुसीबत में है।"

जब AI द्वारा बनाई गई सामग्री बाढ़ की तरह आएगी, तो 10 बिलियन येन में बनाई गई कोई चीज़ 50,000 या 60,000 येन में बनाई गई दस लाख सामग्रियों के नीचे दब जाएगी। यह एक ऐसी दुनिया बन जाती है जहाँ आप यह नहीं बता सकते कि क्या वास्तविक है, और रचनाकार मूर्ख महसूस करते हैं।

इसके विपरीत, कैम्पिंग, BBQ और कॉन्सर्ट जैसे वास्तविक दुनिया के अनुभवों का मूल्य बढ़ेगा।

और "प्रक्रिया अर्थव्यवस्था", जहाँ प्रक्रिया स्वयं उत्पाद बन जाती है।

यदि यह एक ड्राइंग है, तो तैयार छवि के साथ प्रतिस्पर्धा न करें; इसके बजाय, सभी को पीते हुए लाइव ड्राइंग सत्र देखने दें। SNS पोल के माध्यम से राय सुनें और सभी को पूरा होने तक प्रक्रिया में भाग लेने दें।

यदि आप केवल परिणामों पर प्रतिस्पर्धा करते हैं, तो आप AI से टकराएँगे। प्रक्रिया और साझा अनुभव को AI के लिए छीनना मुश्किल है।

प्रतिभा की दुनिया में, AI प्रतिभाएँ जिनमें किसी स्कैंडल का जोखिम नहीं है और जो 24 घंटे काम कर सकती हैं, कंपनियों के लिए अधिक तर्कसंगत हो जाएँगी। इसीलिए मनुष्यों के लिए जो बचता है वह है "इंप्रेशन इकट्ठा करना और साझा करना" का पक्ष।

श्री कामेयामा के समापन शब्द सबसे अच्छे थे:

"परेशान करने वाली बात यह है कि यह एक ऐसा खेल है जिसे आप छोड़ नहीं सकते।"

भले ही आपके मन में एक ऐसी दुनिया के बारे में मिली-जुली भावनाएँ हों जहाँ AI फैलता है, जब तक दूसरे लोग कर रहे हैं, तब तक न करने का कोई विकल्प नहीं है। वे आगे कहते हैं:

"आप वैसे भी असफल होने वाले हैं। लगभग 10 असफलताओं के बाद चीज़ें काम करेंगी, इसलिए मैं चाहता हूँ कि आप असफलताओं को जमा करें। इसे अंत तक देखने से ज्यादा, बस शुरू करें।"

यदि मैं इसे कल के लिए कार्यों में अनुवाद करूँ, तो मुझे लगता है कि ये दो चीज़ें होंगी:

पहला, अपने उद्योग में "AI स्वयं" के बजाय "आपका क्षेत्र × AI" का एक गुणन सोचें। केवल वे गुणन जो क्षेत्र को जानने वाले लोग ही बना सकते हैं, प्रतिस्पर्धा करना सबसे कठिन होता है।

दूसरा, यदि आप कोई ऐसा काम कर रहे हैं जो पूरी तरह से एक स्क्रीन के अंदर पूरा होता है, तो सोचें कि आप प्रक्रिया या अनुभव को एक उत्पाद में कैसे बदल सकते हैं।

जो लोग शुरू करते हैं, वे उन 10 असफलताओं को साफ़ करना शुरू कर सकते हैं।

आपके क्षेत्र में किस तरह का "× AI" मौजूद है?