टर्मिनल में आई CIRCUS COMPANY की AI टीम-पावर

सोमवार सुबह की मीटिंग बंद हुए एक साल से ज़्यादा हो गया। साप्ताहिक मीटिंग के बजाय — हम किताबें पढ़ते हैं और एक-दूसरे के विचारों पर ज़्यादा ध्यान देते हैं।

प्लानिंग मीटिंग, डिज़ाइन रिव्यू, डेवलपमेंट शेड्यूल मीटिंग, मार्केटिंग मीटिंग। कैलेंडर भर देने वाली मीटिंग्स को ऑटोमेट कर दिया है और टर्मिनल में md फ़ाइलों में सब दर्ज करते हैं। हम Slack या मीटिंग रूम में नहीं, टर्मिनल में मिलते हैं।

यह बदलाव मार्च 2025 में शुरू हुआ। यह लेख उसके बाद हमारे साथ हुई चीज़ों का लेखा-जोखा है और आगे चलने वाली सीरीज़ ‘टर्मिनल से’ की पहली कड़ी।

मार्च 2025 की मीटिंग्स — एक आइडिया के लिए बहुत ज़्यादा चरणों से गुज़रना पड़ता था

प्लानिंग टीम ने दस्तावेज़ बनाया, डिज़ाइन टीम ने ड्राफ़्ट तैयार किया और डेवलपमेंट टीम से पूछा। ‘क्या इसे डेवलप किया जा सकता है?’

मार्केट रिसर्च किया, तकनीक की जाँच की, मैनेजमेंट टूल में टिकटों का ढेर लगाया और पूरा हफ़्ता मीटिंग्स से भर दिया। हर टीम अपनी विशेषज्ञता के दायरे में काम करती थी और दस्तावेज़ व मीटिंग्स अलग-अलग हिस्सों को जोड़ते थे।

2020 में हम 30 लोग साथ थे। सबने एकजुट होकर अपना पूरा दम लगाया। फिर भी तीन-चार प्रोजेक्ट एक साथ चलाने पर रातें छोटी पड़ जाती थीं और एक प्रोजेक्ट पूरा करने में अक्सर 1 साल से ज़्यादा लग जाता था। लोगों या हुनर की कमी नहीं थी। समय हमेशा कम था और काम व चरण बहुत ज़्यादा।

30 लोगों का काम 5 लोग — लक्ष्य, सिस्टम और दिशा सटीक हों तो यह मुमकिन है

तब 30 लोगों के रात भर काम करने पर भी जो समय कम पड़ता था, अब उतने में डेवलपमेंट क्रू के 5 लोग दो महीनों में उससे भी ज़्यादा कर लेते हैं।

राज़ लोगों को निचोड़कर काम कराना नहीं है। सटीक लक्ष्य, मायने और सिस्टम — क्योंकि इसी बुनियाद पर हम AI के साथ काम करते हैं। लक्ष्य धुँधला हो तो AI तेज़ी से ग़लत जगह पहुँच जाता है। शोध भी बताता है कि AI प्रोजेक्ट की नाकामी की पहली वजह तकनीक नहीं, बल्कि ‘किस समस्या को हल करना है’ इसकी परिभाषा होती है।

असल में यह कोई नई बात भी नहीं। सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग की क्लासिक किताब The Mythical Man-Month ने आधी सदी पहले लिखा था, ‘देर हो चुके प्रोजेक्ट में और लोग जोड़ने से वह और देर से पूरा होता है।’ 5 लोगों के बीच संवाद के 10 रास्ते होते हैं, लेकिन 30 लोगों में ये 435 हो जाते हैं। बदला बस एक है — अब उन 5 लोगों के साथ एक कभी न थकने वाला सहयोगी है।

तब के उन 30 लोगों में कोई कमी नहीं थी। उन्होंने जो कुछ झोंक दिया, वही आज हमारी बुनियाद है। जो समय हमेशा कम पड़ता था, वह अब जाकर पूरा हुआ है।

हम टर्मिनल में आ गए हैं — पूरा क्रू सर्वर पर काम करता है

शुरुआत में हमने सिर्फ़ एक टूल अपनाया था। अब पूरा क्रू टर्मिनल और 5 सर्वरों पर मिलकर काम करता है। छह देशों से आए क्रू सदस्य एक ही सर्वर से जुड़ते हैं और अपनी-अपनी स्क्रीन पर AI के साथ काम करते हैं।

कोई आइडिया आता है तो उसे आवाज़ में रिकॉर्ड करते हैं, क्रू के साथ साझा करते हैं और AI से बारीकी से विश्लेषण कराते हैं। फिर क्रू के साथ दिशा तय करते हैं, सुधार की दिशा और मूल्य स्थापित करते हैं, और दोबारा टर्मिनल में मिलते हैं।

AI के साथ मिलकर उसे और ठोस रूप में डिज़ाइन और लागू करते हैं, फिर तेज़ी से जाँचने लायक प्रोटोटाइप बनाते हैं। यह पूछने के बजाय कि हो पाएगा या नहीं, तुरंत ख़ुद बनाकर देख लेते हैं।

उसी दिन टेस्ट सर्वर पर डालते हैं, कैनरी रिलीज़ से बाज़ार की प्रतिक्रिया तुरंत देखते हैं, सुधार करते हैं और फिर से योजना बनाते हैं। अब टीम में कोई नहीं पूछता, ‘क्या इसे डेवलप किया जा सकता है?’ यह वह दौर है जब विचार को तुरंत अमल में लाया जा सकता है।

डिज़ाइनर Unity बिल्ड अपलोड करता है। मार्केट रिसर्च करता है और रणनीति के दस्तावेज़ लिखता है। प्लानर कोड पढ़ता है और डेवलपर कॉपी सँवारता है। भूमिकाएँ ग़ायब नहीं हुईं। हर किसी की मूल क्षमता के ऊपर अब पूरी प्रक्रिया खुल गई है।

इस तरह बनाई चीज़ें अब लाइव हैं। सरकारी सहायता कार्यक्रमों को पढ़कर समझाने वाला Ssaktane, बच्चों का AR लर्निंग ऐप JUMP, काग़ज़ पर लौटा ZEMINA, विज्ञापन-मुक्त गेम प्लेटफ़ॉर्म Quiga और पर्सनालिटी एनालिसिस Quiga128, और WAGZAK Play। इनमें से ज़्यादातर दुनिया भर में 51 भाषाओं में उपलब्ध हैं।

वह काम जो AI कभी नहीं कर सकता — इंसान का काम उलटे और साफ़ हो गया है

क्या बनाना है। क्यों बनाना है। किस ओर जाना है। रणनीति और दिशा तय करना, फ़ैसला लेना और उस फ़ैसले की ज़िम्मेदारी उठाना। यह AI नहीं करता। AI बताए गए काम को तेज़ी और अच्छी तरह करता है, लेकिन उसे क्या काम देना है, यह हमेशा इंसान तय करता है।

और एक काम — वह देखना जो AI नहीं देख पाता। अच्छे बने नतीजे में बेमेल एक पंक्ति खोज निकालना और सलीकेदार दिखती स्क्रीन को देखकर पहचानना कि ‘यह हमारे जैसा नहीं है।’ हमने जितना बनाकर जारी किया, उससे ज़्यादा बनाकर छोड़ दिया।

पिछले लेख में मैंने लिखा था कि कोई जादुई क्लिक नहीं होता — 1 साल 6 महीने बाद भी मेरी सोच वही है। आख़िर में बात लगाव, धैर्य और लक्ष्य की मज़बूती पर आकर टिकती है।

लक्ष्य और सिस्टम हों तो जिस डेवलपमेंट के लिए 30 लोग चाहिए थे, उसे 5 लोग कर सकते हैं।

दक्षता और फ़िट — और एक सवाल जिसका जवाब अब भी नहीं मिला

लोग अक्सर पूछते हैं, ‘तो क्या अब कम लोगों की ज़रूरत होगी?’ सच कहूँ तो वही काम करने के लिए अब कम हाथ चाहिए। लेकिन यह संगठन छोटा करने की बात नहीं, बल्कि दक्षता और फ़िट खोजने की बात है।

AI ने इंसान की जगह नहीं ली, बल्कि उसकी मूल क्षमता को कई गुना बढ़ाया है, इसलिए अब आइडिया आते ही उसे अमल में लाने का दौर आ गया है। एक ऐसी टीम जिसमें हर कोई प्लानर, डिज़ाइनर, डेवलपर और रणनीतिकार है — आज की CIRCUS COMPANY यही है।

यह सीरीज़ जारी रहेगी। डिज़ाइनर ने Unity डेवलपमेंट से लेकर मार्केट रिसर्च तक कैसे किया, AI से जो नहीं हो पाया उसकी सूची, 5 लोग 51 भाषाएँ कैसे चलाते हैं — हमने जो अनुभव किया और करके देखा, वे कहानियाँ एक-एक करके साझा करूँगा।

बस एक सवाल है जिसका जवाब अब तक नहीं मिला। जब हर कोई सब कुछ कर सकता है, तब टीम को टीम क्या बनाता है? उस जवाब की तलाश भी यहाँ लिखूँगा।

AI के साथ 1 साल का निष्कर्ष — कोई जादुई क्लिक कभी नहीं होता

एक बटन या एक क्लिक से सब पूरा कर देने वाला कोई जादू नहीं मिला। जो भी अच्छा बना, वह इंसान के लक्ष्य, धैर्य और जाँच से गुज़रकर ही बना।

AI चमत्कार नहीं देता। वह बस पूरी ईमानदारी से जुटी टीम को उसका समय लौटा देता है। उस समय से हम अगली चीज़ बनाते हैं।