धमाकेदार खुलासा: AI से SOFTWARE में 3 बड़े बदलाव, क्या आपकी कंपनी तैयार?

Software का नया अवतार: Filing Cabinet से Smart Worker तक

पहले, Software का काम सिर्फ़ डेटा को organize और स्टोर करना था। 1960 से लेकर 2022 तक, Software की पूरी हिस्ट्री यही रही है कि आप एक Filing Cabinet लेते थे और उसे Database में बदल देते थे। इसका सबसे पहला उदाहरण 1960 में IBM और American Airlines ने Saber Systems बनाया था। इसने Airline Reservation System को Filing Cabinets से निकालकर शुरुआती SQL Database में डाल दिया। सोचो, 1940-50 के दशक में, Reservation की सारी जानकारी Filing Cabinets के ढेरों Vaults में रखी जाती थी, जिन्हें Secretaries संभालते थे। इसी तरह, Electronic Health Records और पहले CRM (Axe Systems, 1987) भी बने। असल में, हर Filing Cabinet एक Database बन गया। इसके अपने फायदे थे, जैसे अलग-अलग Offices में लोग collaborate कर सकते थे और Database में complex joins करना आसान था, जो कागज़ों पर बहुत मुश्किल था। लेकिन, इससे दुनिया उतनी efficient नहीं हुई जितनी सोची गई थी। एक एक्सपर्ट का कहना है, "पहले अगर आपको Eric की HR File चाहिए होती थी, तो एक इंसान HR Filing Cabinet में जाकर वो File लाता था। अब वो Workday में है, लेकिन अब आपको एक CISO चाहिए जो ये देखे कि आपका Workday Hack न हो जाए।" लेकिन, AI के आने से सब कुछ बदल गया है। अब Filing Cabinet सिर्फ़ डेटा स्टोर नहीं करता, बल्कि खुद काम भी कर सकता है। मतलब, QuickBooks जैसा Software अब खुद कोई Task accomplish कर सकता है, बजाय इसके कि कोई इंसान उससे File retrieve करे। जैसे, पुराने समय में कोई इंसान Accounting Department के Filing Cabinet से File निकालता था, वैसे ही अब Software खुद वो काम कर पाएगा। ये बहुत दिलचस्प है।

SaaS Apocalypse का डर: क्या है असली कहानी?

आजकल हर कोई 'SaaS Apocalypse' या 'Catastrophe' की बात कर रहा है। लोग परेशान हैं कि AI की वजह से SaaS कंपनियों का क्या होगा। एक एक्सपर्ट का मानना है कि इस डर की कई वजहें हैं। दुनिया इस वक्त Software Businesses को इस disruptive दौर में Valuate करने की कोशिश कर रही है। जोखिम Level बढ़ गया है। Investors के नज़रीये से देखें तो, ये पहले एक stable category थी, लेकिन अब ज़्यादा risky हो गई है। इसलिए, बहुत से Investors दूर हटकर observe कर रहे हैं। हर किसी के मन में सवाल है, "अगर AI दो या तीन साल में ये सब कर सकता है तो इसका क्या मतलब है?" ये सोच एक static viewpoint से आती है, जहाँ लोग सोचते हैं कि दुनिया नहीं बदलेगी। एक एक्सपर्ट का कहना है, "हमारी जैसी Businesses अभी बहुत अच्छा कर रही हैं। हमने लगातार तीन बेहतरीन Quarters देखे हैं, लेकिन फिर भी लोग सोचते हैं कि इसकी Value कम हो जाएगी।" उनका काम ये साबित करना है कि ऐसा नहीं है। वे अपने Business के लिए बहुत positive हैं और अच्छे Results दिखा रहे हैं। लेकिन, उन्हें adapt भी करना होगा। वे खुद को तेज़ी से बदल रहे हैं। असल में, हर SaaS Company अगले दशक में thrive नहीं कर पाएगी। जैसे कई कंपनियां Cloud Era में नहीं टिक पाईं, वैसे ही सभी SaaS कंपनियां इस बदलाव से unscathed बाहर नहीं निकलेंगी। कुछ लोग तो ये भी सोचते हैं कि Software ही खत्म हो जाएगा। लेकिन, एक एक्सपर्ट के मुताबिक, "ये हमारे Business के लिए सबसे अच्छी चीज़ है जो हुई है।" Knowledge World में, हमारे पास अब ऐसे साधन हैं जिनसे हम Knowledge पर काम कर सकते हैं और Customers की समस्या Solve कर सकते हैं।

3 तरह की SaaS Companies: कौन बचेगा, कौन आगे बढ़ेगा?

Alex नाम के एक एक्सपर्ट ने SaaS कंपनियों को तीन मुख्य Categories में बांटा है, जो इस AI Shift में अलग-अलग तरह से Perform करेंगी। Category 1: जहाँ Seats नतीजा से जुड़े हैं (जैसे Zendesk) यहाँ लोग Software की Seats का इस्तेमाल कोई खास काम करने के लिए करते हैं। Alex का मानना है कि ऐसी कंपनियों के लिए खतरा है। अगर AI वो काम कर सकता है जिसके लिए Seats का इस्तेमाल हो रहा था, तो Customers को उतनी Seats की ज़रूरत ही नहीं पड़ेगी। ऐसी कंपनियों का Revenue Stream ज़ीरो हो सकता है, जब तक वे अपने Pricing Model को नतीजा-Based Pricing में नहीं बदलते। Category 2: जहाँ Seats सिर्फ़ एक Pricing Trick है, नतीजा से नहीं जुड़ी (जैसे Workday, Intuit QuickBooks) यहाँ भी Seats के हिसाब से Charge किया जाता है, क्योंकि ये Fair लगता है। Workday जैसे HR Software में, अगर किसी कंपनी के 3,40,000 कर्मचारी हैं, तो उन्हें हर Employee के हिसाब से Charge किया जाता है। लेकिन, ये कर्मचारी Workday का इस्तेमाल सीधे कोई नतीजा Produce करने के लिए नहीं करते। Alex का मानना है कि Workday जैसी कंपनियां सुरक्षित हैं। AI साधन उनके लिए और भी फायदेमंद हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, Workday में HR Person को Reference Check करना होता है। अब एक AI साधन खुद ये काम कर सकता है, लेकिन तभी जब Workday System of Record हो। Intuit QuickBooks भी इसी Category में आता है। AI इन Systems में काम को automate कर सकता है, जिससे इनकी Value और बढ़ सकती है। Category 3: Middle Ground (जैसे Adobe) Adobe जैसी कंपनियां इन दोनों के बीच में आती हैं। Alex V-coding (AI से Code बनाना) को "preposterous" मानते हैं। Software Development में इतने सारे Edge Cases और सालों का Experience होता है, जिसे सिर्फ़ AI से Replicate करना बहुत मुश्किल है। आप अपना खाना खुद उगा सकते हैं, लेकिन आप वो काम करते हैं जिसमें आप सबसे अच्छे हैं। Software भी ऐसा ही है; इसमें सालों का ज्ञान और नियम छिपे होते हैं जिन्हें सिर्फ़ अनुभव से ही सीखा जा सकता है।

Business असल में प्रक्रिया हैं, Record नहीं!

एक एक्सपर्ट का मानना है कि हमें अपने Businesses को देखने का नज़रिया बदलना होगा। Business सिर्फ़ "System of Record" नहीं हैं, जहाँ आप डेटा डालते और निकालते हैं। ये एक "Set of प्रक्रिया" हैं। जैसे Floppy Disk Icon आज भी Save Button है, वैसे ही "System of Record" का कॉन्सेप्ट अब पुराना हो गया है। Businesses असल में प्रक्रिया का एक सेट हैं, जिन्हें Cheapest, most Efficient और Quickest तरीके से coordinate करना होता है। खासकर Knowledge Era Businesses में, ये प्रक्रिया ही सब कुछ हैं। प्रक्रिया दो तरह की हो सकती हैं:

• Input-Constrained प्रक्रिया: जहाँ Customers के सवाल या काम की मात्रा तय होती है (जैसे Customer Service या Legal Team)। लक्ष्य उन्हें तेज़ी से प्रक्रिया करना है।
• Output-Constrained प्रक्रिया: जहाँ आप Theoretically unlimited काम कर सकते हैं (जैसे Creative Work, Marketing या Software Development)। यहाँ Efficiency Gains से आप ज़्यादा Output Generate कर सकते हैं। समस्या ये है कि बाहर से किसी Business को देखकर इन प्रक्रिया को समझना मुश्किल है, क्योंकि ये सभी प्रक्रिया एक साथ मिलकर काम करती हैं। कुछ प्रक्रिया में बाहर के नियम (Laws, Governance, Compliance) भी होते हैं। Business असल में इन्हीं प्रक्रिया का एक Collection है। Intuit TurboTax का उदाहरण लेते हैं। Tax Code Public है। Intuit सिर्फ़ उन नियमों को Fill out नहीं कर रहा, बल्कि वो आपसे सही सवाल पूछ रहा है ताकि आपका Tax Code सही से Fill हो सके। ये एक McKenzie जैसी कंपनी की तरह है, जहाँ प्रक्रिया और सही सवाल पूछने की Ability ही उनकी खास Skill है। कंपनियों को अब ये सोचना होगा कि उनकी Internal प्रक्रिया में से कौन सी असली "राज़ Sauce" है और कौन सी नहीं। AI के आने से ये सोच और ज़रूरी हो गई है। आखिर में, AI Software Industry के लिए एक Fascinating Time है, जहाँ हर Business को अपने मूल सिद्धांतों पर वापस जाना होगा और समझना होगा कि वे असल में क्या करते हैं। Software Industry के लिए AI एक बहुत बड़ा अवसर है, लेकिन इसे सही से Execute करना ज़रूरी है।

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