बड़ी कंपनियों के एआई खाते इतने जटिल होते हैं कि उनमें एक भी मद का हिसाब रखना संभव नहीं होता।

इस साल अप्रैल में, उबर के सीटीओ ने एक चौंकाने वाली बात का पता लगाया: कंपनी का एआई टूल्स के लिए पूरे साल का बजट सिर्फ चार महीनों में खर्च हो गया था। यह सिलिकॉन वैली में चल रही "टोकन खपत की होड़" का एक विशिष्ट उदाहरण है, जिसके बारे में हम पहले भी लिख चुके हैं।

लेकिन कुछ ही हफ्तों बाद, उबर के सीओओ एंड्रयू मैकडोनाल्ड ने एक पॉडकास्ट पर अपने सहकर्मी को एक और झटका दिया: टोकन की खपत और उपयोगकर्ताओं को प्रदान की जाने वाली कार्यक्षमता के बीच अभी तक कोई संबंध मौजूद नहीं था ।

उबर ने पिछले साल के अंत में क्लाउड कोड को लागू किया था, और इसके 95% इंजीनियर हर महीने इसका इस्तेमाल करते हैं, जिसमें से 70% कोड सबमिशन AI द्वारा किए जाते हैं। उपयोग की दर चौंकाने वाली है, और बिल भी उतने ही भारी हैं। प्रत्येक इंजीनियर की मासिक API कॉल फीस 500 डॉलर से लेकर 2000 डॉलर तक होती है, और एक ही व्यक्ति द्वारा एक ही टूल का उपयोग करने पर एक ही दिन में खर्च में दस गुना तक का अंतर हो सकता है। CTO ने स्वीकार किया कि उन्हें सब कुछ नए सिरे से शुरू करना पड़ा, "क्योंकि जो बजट मैंने पर्याप्त समझा था, वह पूरी तरह से खत्म हो गया है।"

उन्होंने एआई से कोड लिखवाने में बहुत पैसा खर्च किया, लेकिन खर्च किए गए पैसे और अंतिम परिणाम के बीच कोई सीधा संबंध नहीं है। पैसा खर्च हुआ, कोड लिखा गया, लेकिन उपयोगकर्ता अनुभव में कितना सुधार हुआ? कितने उपयोगी फीचर्स जोड़े गए? उन्हें इसका कोई जवाब नहीं पता।

यही समस्या दूसरी दिशा में

ऊबर की दुविधा यह है कि उसने पैसा तो खर्च किया लेकिन परिणाम नहीं देखे, जबकि कई कंपनियों ने एक अलग रास्ता चुना है, बड़े पैमाने पर कर्मचारियों की छंटनी की है क्योंकि वे एआई की क्षमता को पहचानते हैं, यह मानते हुए कि एआई …

लोगों के लिए एआई उपकरण खरीदने के बजाय, हम एआई से लोगों की जगह ले रहे हैं। क्या यह दृष्टिकोण तर्कसंगत है?

गार्टनर द्वारा इस वर्ष जारी एक सर्वेक्षण में, जिसमें एक अरब अमेरिकी डॉलर से अधिक वार्षिक राजस्व वाली 350 वैश्विक कंपनियों को शामिल किया गया था, पाया गया कि इनमें से 80% कंपनियों ने एआई को लागू करने के बाद कर्मचारियों की छंटनी की। हालांकि, छंटनी की दर और निवेश पर प्रतिफल (आरओआई) के बीच कोई संबंध नहीं था ; जिन कंपनियों ने अधिक कर्मचारियों की छंटनी की, उनका निवेश पर प्रतिफल लगभग उन कंपनियों के बराबर था जिन्होंने कम कर्मचारियों की छंटनी की।

यह परिणाम अप्रत्याशित लग सकता है, लेकिन गहन विश्लेषण करने पर यह पूरी तरह से तर्कसंगत प्रतीत होता है। छंटनी से श्रम लागत में बचत होती है, लेकिन यह बचत नए व्यावसायिक मूल्य में तब्दील नहीं होती। इससे कंपनी वास्तव में मजबूत नहीं होती, बल्कि केवल एक तिमाही के लिए वित्तीय आंकड़े बेहतर दिखते हैं। गार्टनर का निष्कर्ष स्पष्ट है: छंटनी से बजट में बचत हो सकती है, लेकिन इससे व्यावसायिक मूल्य का सृजन नहीं होता।

एआई-आधारित छंटनी का कोई रिटर्न नहीं होता, तो फिर कारोबारी इसे क्यों कर रहे हैं? असल में, छंटनी कोई व्यावसायिक निर्णय नहीं है; यह एक संकेत मात्र है। निवेशकों को यह बताना कि "हम एआई का उपयोग कर रहे हैं" और बोर्ड को यह बताना कि "हमारी परिचालन क्षमता में सुधार हो रहा है" का प्रभाव वास्तविक रिटर्न से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है।

फॉर्च्यून के विश्लेषण में इसे "एआई वॉशिंग" कहा गया है, यानी एआई का इस्तेमाल कर्मचारियों की छंटनी के बहाने के रूप में करना। असल में, यह पूरी तरह से लागत कम करके मुनाफ़ा बढ़ाने के बारे में है, और इसका एआई द्वारा इन नौकरियों को प्रतिस्थापित करने से कोई लेना-देना नहीं है।

एक विरोधाभास

इस दृष्टिकोण से, एआई प्रबंधन संबंधी विरोधाभासों को जन्म दे सकता है: एआई द्वारा लोगों को प्रतिस्थापित करने से वेतन में बचत होती है, लेकिन निवेश पर लाभ (आरओआई) में सुधार नहीं होता; लोगों पर एआई का उपयोग करने से दक्षता में सुधार होता प्रतीत होता है, लेकिन इससे बजट में भी वृद्धि होती है।

एआई टूल्स का बिलिंग मॉडल पारंपरिक सॉफ्टवेयर से बिल्कुल अलग है। पारंपरिक सॉफ्टवेयर में प्रति सीट के हिसाब से शुल्क लिया जाता है, जिसमें प्रति व्यक्ति एक निश्चित वार्षिक शुल्क अनुबंध में लिखा होता है और यह अनुमानित होता है। हालांकि, एआई टूल्स में टोकन के हिसाब से शुल्क लिया जाता है, जिसका अर्थ है कि आप केवल उपयोग की गई राशि के लिए भुगतान करते हैं, और उपयोग की मात्रा व्यक्ति-दर-व्यक्ति बहुत भिन्न होती है। उबर के डेटा से पता चलता है कि एक ही इंजीनियर का एक ही दिन का खर्च दस गुना तक भिन्न हो सकता है। इसका मतलब है कि पारंपरिक आईटी बजटिंग मॉडल पूरी तरह से अप्रभावी हैं; आप यह अनुमान नहीं लगा सकते कि वर्ष के अंत में आप कितना खर्च करेंगे।

यह कैसा है? यह एक निश्चित दर वाली जिम सदस्यता से प्रति सत्र भुगतान वाले व्यक्तिगत प्रशिक्षक में बदलने जैसा है। पहले, आप प्रति माह 299 डॉलर का भुगतान करते थे, और इससे कोई फर्क नहीं पड़ता था कि आप जाते हैं या नहीं। अब, आपको प्रत्येक सत्र के लिए अलग से भुगतान करना होगा, और आप जितनी बार जाएंगे, उतना ही अधिक खर्च होगा, साथ ही आपके प्रशिक्षकों के आने-जाने की आवृत्ति पर आपका कोई नियंत्रण नहीं होगा।

अगर मैं इसका इस्तेमाल नहीं करता, तो मुझे डर है कि मैं पीछे रह जाऊंगा; अगर मैं इसका इस्तेमाल करता हूं, तो लागत और लाभ का हिसाब नहीं बैठता।

धन कहां चला गया?

गार्टनर ने अपनी रिपोर्ट में काफी संयमित ढंग से उल्लेख किया है कि स्वायत्त संचालन में वास्तव में 2028 और 2029 के बीच नौकरियों में शुद्ध वृद्धि होगी। यह सुनने में भले ही कमजोर दिलासा लगे, लेकिन इसका असल मतलब यह है कि जिन लोगों को अभी नौकरी से निकाला जा रहा है, उन्हें भविष्य में फिर से नियुक्त करना पड़ सकता है। तब उन्हें "एआई कोऑर्डिनेटर" या "मॉडल ऑपरेशंस" कहा जाएगा और उनके वेतन में अंतर हो सकता है।

कर्मचारियों को नौकरी से निकाल दिया गया, कंपनी की कमाई में कोई बढ़ोतरी नहीं हुई और बजट भी बढ़ गया। पैसा कहाँ गया? ज़ाहिर है, वह एआई कंपनियों के राजस्व में चला गया। इस साल एंथ्रोपिक का वार्षिक राजस्व एक अरब डॉलर से भी ज़्यादा हो चुका है, और ओपनएआई का तो उससे भी कहीं ज़्यादा है। जब उबर के सीटीओ ने कहा, "बजट पूरी तरह से बिगड़ गया है," तो वह सारा बजट एंथ्रोपिक के खाते में चला गया।

यह सोने की खोज के दौर की एक क्लासिक संरचना है। असली पैसा सोने की खदानों में काम करने वालों ने नहीं कमाया, बल्कि फावड़े और जींस बेचने वालों ने कमाया। अब, फावड़े एपीआई हैं और जींस टोकन। हर कंपनी एआई का इस्तेमाल करने में जी-जान से लगी है, अपने कर्मचारियों को एआई का इस्तेमाल करने के लिए प्रेरित करने में जी-जान से लगी है, कर्मचारियों को एआई से बदलने की जी-जान से कोशिश कर रही है—और एआई कंपनियां इस सारी बेतहाशा कोशिश के हर कदम पर पैसा कमा रही हैं।

एआई पैसे की बचत नहीं कर रहा है; यह पैसे खर्च करने के तरीके को बदल रहा है।

पहले पैसा लोगों पर खर्च होता था; अब मॉडलों पर खर्च होता है। पहले पैसा वेतन पर खर्च होता था; अब टोकन पर खर्च होता है। पहले खर्च का अनुमान लगाया जा सकता था; अब यह अनियंत्रित है। इससे भी अधिक चिंताजनक बात यह है कि जो पैसा पहले खर्च होता था, वह कर्मचारियों के हाथों में ही रह जाता है, जिसका उपयोग वे उपभोग, मनोरंजन और गृह ऋण भुगतान के लिए करते हैं, जिससे अर्थव्यवस्था में पैसा घूमता रहता है।

अब खर्च किया गया पैसा सीधे कई हार्डवेयर-प्रधान और वित्तपोषण-प्रधान एआई कंपनियों के खातों में जाता है, जो उनके जीपीयू खरीद और वित्तपोषण के अगले दौर के लिए आधार प्रदान करता है।

इसलिए जब आप "एक कंपनी ने घोषणा की है कि वह अपने कार्यबल संरचना को अनुकूलित करने के लिए एआई का उपयोग करेगी" जैसी खबरें देखते हैं, तो आप इसे इस तरह समझ सकते हैं: हमने कर्मचारियों को दी जाने वाली धनराशि एक एआई कंपनी को हस्तांतरित कर दी है, लेकिन हमें यकीन नहीं है कि यह सौदा फायदेमंद है या नहीं। हम बस इतना जानते हैं कि अगर हम यह सौदा नहीं करते हैं, तो हमारे निवेशक नाखुश होंगे।

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