हमेशा ग्राहक और उपयोगकर्ता केंद्रित दृष्टिकोण रखें। वहाँ से बाहर निकलें और वास्तविक ग्राहकों और यूज़र से बात करें। उनकी समस्याओं को समझें और समझें कि आपका उत्पाद इन समस्याओं को हल करने में कैसे मदद करता है। सहानुभूति के साथ निर्माण करें।

एक ऐसी दुनिया जहां परिवर्तन की गति पहले से कहीं ज्यादा तेज है, महान विचारों की शक्ति कभी भी अधिक महत्वपूर्ण नहीं रही है। और फिर भी, इन विचारों को प्रभावशाली, बाजार के लिए तैयार उत्पादों के रूप में विकसित करना एक बहुत बड़ी चुनौती हो सकती है। सबसे अच्छे उत्पाद रातोंरात पैदा नहीं होते हैं, वे समर्पित विचारों और नवाचार प्रक्रियाओं का परिणाम होते हैं। ये प्रक्रियाएँ हमेशा आसान नहीं होती हैं, लेकिन ये आवश्यक होती हैं और सही रणनीतियों और दृष्टिकोणों के साथ इन्हें उत्प्रेरित किया जा सकता है। आप एक टीम के अंदर रचनात्मकता की संस्कृति को कैसे बढ़ावा देते हैं? कोई व्यक्ति विचारों को तेजी से प्रोटोटाइप और अंततः तैयार उत्पादों में कैसे बदल सकता है? अनावश्यक देरी से बचने के लिए बाधाओं का पूर्वानुमान कैसे लगाया जा सकता है और उन्हें प्रभावी ढंग से प्रबंधित किया जा सकता है। इस श्रृंखला में, हम उन लोगों से अंतर्दृष्टि, कहानियों और कार्रवाई योग्य सुझावों का पता लगाने के लिए उत्सुक हैं, जो विचार और नवाचार में सबसे आगे हैं। इस श्रृंखला के हिस्से के रूप में, हमें निंजाटेक एआई के संस्थापक और मुख्य कार्यकारी अधिकारी, बाबाक पहलवान का साक्षात्कार करने का विशेष आनंद मिला।

बाबक पहलवान NinjaTech AI के संस्थापक और CEO हैं। वह 2008 से AI पर काम कर रहे हैं, जब वे CleverSense नाम के अपने पहले AI स्टार्टअप के संस्थापक और CEO थे। क्लेवरसेंस था अधिगृहीत 2011 में Google द्वारा, जहां यह Google मानचित्र में एक महत्वपूर्ण वैयक्तिकरण परत बन गया। बाबक ने उत्पाद प्रबंधन के वरिष्ठ निदेशक के रूप में Google में 11 साल बिताए, जहाँ उन्होंने Google Analytics, एंटरप्राइज़ मेज़रमेंट सूट और अन्य सहित कई बड़े उत्पादों और टीमों का नेतृत्व किया और उन्हें आगे बढ़ाया। उन्होंने 2022 के अक्टूबर में Google को छोड़ दिया, ताकि NinjaTech AI की साझेदारी में उन्हें स्थापित किया जा सके श्री, जो टीम का मूल घर है सिरी। NinjaTech AI का मिशन AI-संचालित कार्यकारी सहायकों तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण करना है, ताकि हर पेशेवर को प्रशासनिक समय वापस दिया जा सके और कड़ी मेहनत को काम से बाहर किया जा सके।

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इस साक्षात्कार श्रृंखला में शामिल होने के लिए आपका बहुत-बहुत धन्यवाद! इसमें शामिल होने से पहले, हमारे पाठकों को आपके बारे में और जानना अच्छा लगेगा। क्या आप हमें अपने बारे में कुछ बता सकते हैं?

कई मायनों में मैं अमेरिकी सपने की पाठ्यपुस्तक कहानी हूं। मैं ईरान में पली-बढ़ी, और हाई स्कूल की पढ़ाई पूरी करने के तुरंत बाद ही मेरा परिवार संयुक्त राज्य अमेरिका में आकर बस गया। कैलिफोर्निया पहुंचने के कुछ समय बाद, मुझे अपनी बैचलर डिग्री के लिए यूसी बर्कले में भाग लेने का सौभाग्य मिला, जहां मैंने इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर साइंस की पढ़ाई की। इसके बाद, मैं सीधे स्टैनफोर्ड में अपने मास्टर्स प्रोग्राम में शामिल हो गया, जहां मैंने डेटा माइनिंग पर ध्यान केंद्रित किया और 'सहायकों' के प्रति मेरे प्यार का जन्म हुआ।

जब मैंने स्टैनफोर्ड में काम पूरा किया, तो मैंने जल्दी से अपनी पहली AI कंपनी — CleverSense — की स्थापना की, जो भौतिक दुनिया को नेविगेट करने के लिए एक सहायक बनाने पर केंद्रित थी; यह Google सहायक के जन्म से पहले की बात है और Siri की टीम (जो बाहर आई थी) श्री) अपनी जेब में सूचना सहायक होने पर ध्यान केंद्रित किया। CleverSense में, हमने “आपके आस-पास की दुनिया को वैयक्तिकृत करने” पर ध्यान केंद्रित किया। हमारी सीरीज़ A को बढ़ाने के लगभग 18 महीने बाद, Apple द्वारा Siri का अधिग्रहण कर लिया गया और CleverSense अधिगृहीत 2011 में Google द्वारा हम Google के लिए स्वाभाविक रूप से उपयुक्त थे, क्योंकि वे विशेष रूप से Google मानचित्र को वैयक्तिकृत बनाने के लिए हमारी तकनीक का उपयोग करने में रुचि रखते थे। कुल मिलाकर, मैंने उत्पाद प्रबंधन के वरिष्ठ निदेशक के रूप में Google में 11 साल बिताए, जहाँ मुझे Google Analytics और एंटरप्राइज़ मेज़रमेंट सूट सहित कई बड़े उत्पादों और टीमों को स्केल करने का अवसर मिला। यह एक अविश्वसनीय और अविस्मरणीय अनुभव था; Google एक बहुत ही खास कंपनी थी और बनी रहेगी।

पिछले दो वर्षों में, मैंने BERT और ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर का अध्ययन किया और अगली पीढ़ी के सहायकों के बारे में सपने देखना शुरू किया — जिसमें वास्तविक दुनिया में कार्यों को समझने और उनकी देखभाल करने पर विशेष ध्यान दिया गया। मैंने SRI में अपने दोस्तों के साथ फिर से संबंध स्थापित किया, जहाँ मुझे जल्दी ही पता चला कि वे भी अगली पीढ़ी के सहायक बनाने में रुचि रखते हैं। इसलिए, अक्टूबर 2022 में मैंने इसका लाभ उठाया: मैंने Google को छोड़ दिया, मैं निवास में एक उद्यमी के रूप में SRI में शामिल हो गया और मैंने NinjaTech AI की स्थापना की। मेरी सर्वोच्च प्राथमिकता एक असाधारण टीम बनाना था; केवल कुछ महीनों बाद ही मेरे अच्छे दोस्त सैम — मेटा के एक वरिष्ठ AI इंजीनियरिंग लीडर — मेरे सह-संस्थापक के रूप में मेरे साथ शामिल हो गए और हमने NinjaTech AI को वास्तविकता बनाने के लिए जल्दी से प्रतिभा को आकर्षित करना शुरू कर दिया। NinjaTech AI का लक्ष्य स्वायत्त AI सहायकों तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण करना है, हर पेशेवर को प्रशासनिक समय वापस देना और कड़ी मेहनत को काम से हटाना है। हम अपनी यात्रा की शुरुआत कर रहे हैं, हमारे पास अविश्वसनीय निवेशक हैं, पूर्व-Google, पूर्व-AWS और पूर्व-मेटा लीडर्स की एक अद्भुत टीम है, और आने वाली रोमांचक चीजें हैं!

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आपको इस विशिष्ट करियर पथ पर किस वजह से ले जाया गया?

मुझे छोटी उम्र से ही कंप्यूटर और टेक्नोलॉजी के साथ काम करना पसंद था, मेरे माता-पिता ने उस जुनून को बढ़ावा देने और मुझे इसे तलाशने का हर मौका देने के लिए अविश्वसनीय रूप से कड़ी मेहनत की। मैं हमेशा से एक प्रोडक्ट टिंकरर रहा हूं और मुझे हमेशा से अगली पीढ़ी की टेक्नोलॉजी के बारे में सोचने का शौक रहा है। ख़ास तौर पर, मुझे इस बात का शौक रहा है कि कैसे रोबोट रोज़मर्रा की जटिल समस्याओं को सुलझाने में हमारे जीवन को आसान बना सकते हैं। जैसे-जैसे मेरा करियर विकसित हुआ है, मैंने इन उत्पादों के निर्माण के इंजीनियरिंग पक्ष को पसंद किया है, और इन उत्पादों से लाभान्वित होने वाले यूज़र के साथ बातचीत करना भी उतना ही पसंद किया है। उत्पाद प्रबंधन मेरे लिए स्वाभाविक रूप से उपयुक्त था।

जैसे ही मैंने CleverSense का निर्माण शुरू किया, मैं AI सहायकों के बारे में बहुत भावुक हो गया। उस समय, तकनीक अभी तक ऐसे स्वायत्त AI एजेंट बनाने के लिए मौजूद नहीं थी, जैसा कि हम आज NinjaTech AI में बना रहे हैं, लेकिन जैसे-जैसे खोज शुरू हो रही थी, वैयक्तिकरण में यह बहुत मदद करने में सक्षम थी। उपभोक्ता जानकारी और विकल्पों तक पहुंच से परेशान हो रहे थे, अल्फ्रेड (हमारे CleverSense सहायक) ने जो प्रासंगिक था उसे वैयक्तिकृत करने में मदद की। AI के साथ रोजमर्रा की समस्याओं को हल करने की चिंगारी उस युग के दौरान और मजबूत हुई थी। Google में अपने पूरे समय के दौरान, मैं इस विषय के बारे में बहुत भावुक रहा, मैंने देखा कि AI कैसे विकसित हो रहा है, और जैसे-जैसे मैं उत्पाद नेतृत्व की भूमिकाओं में आगे बढ़ता गया, मैंने उसी तरह के विषयों वाले उत्पादों पर काम किया।

NinjaTech AI शुरू करने के लिए Google को छोड़ने का निर्णय बहुत जानबूझकर किया गया था। मैंने एक कौशल सेट, ज्ञान का आधार, प्रतिभाशाली प्रौद्योगिकीविदों और निवेशकों का एक नेटवर्क विकसित किया था, और AI तकनीक एक ऐसे राज्य में विकसित हुई थी, जहां सितारे वास्तव में स्वायत्त व्यक्तिगत AI बनाने के लिए एक साथ मिल रहे थे।

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क्या आप अपनी कंपनी में शुरू होने के बाद से आपके साथ हुई सबसे रोमांचक कहानी साझा कर सकते हैं?

बेशक, केवल एक को चुनना मुश्किल है! जब आप एक नई कंपनी बनाते हैं, तो AI जैसे नए और तेजी से बढ़ते टेक्नोलॉजी स्पेस में, हर दिन रोमांचक चीजें होती हैं। उदाहरण के लिए, जब हमने NinjaTech AI में $6 मिलियन का प्री-सीड निवेश बंद किया, तो यह जानना बेहद रोमांचक था कि अनुभवी निवेशकों और नेताओं ने इस अवसर और हमारी टीम में विश्वास महसूस किया। जब हमने अपना कार्यालय खोला और अपना लोगो लगाया तो यह एक अविश्वसनीय एहसास था, और जब हमने पहली बार अपनी नियुक्ति की तो मैं उन आवेदनों और करीबी सहयोगियों की संख्या से अभिभूत था, जो इसमें शामिल होने के लिए तैयार थे। आज, हमारे पास 30 से अधिक प्रतिभाशाली निन्जा हैं, जिनमें पूर्णकालिक और ठेकेदार शामिल हैं।

प्रौद्योगिकी के नजरिए से, सबसे रोमांचक कहानी जो मैं साझा कर सकता हूं, वह है जब हमने पहली बार अपने AI एजेंट — जिसका नाम Atlas है — को Google कैलेंडर से कनेक्ट किया था। यह इतने सालों के काम, नई तकनीक और टीम की चालाकी की परिणति थी। एक ऑल-हैंड्स मीटिंग में, हमारी टीम ने एटलस को तीन आसान काम करने के लिए कहा: 1) अपने सह-संस्थापक के साथ आवर्ती 1:1 मीटिंग्स सेट करना, 2) मेरे कैलेंडर में हर रोज़ 30 मिनट की सैर के लिए जगह बनाना, और 3) अपने कैलेंडर का विश्लेषण करने के लिए कि मैं समय बचाने के लिए मीटिंग्स कहाँ संक्षिप्त कर सकता हूँ। कुछ ही सेकंड में, एटलस ने सभी तीन कार्य पूरे कर लिए और मैंने इस प्रक्रिया में वास्तविक समय बचा लिया।

उस पल में, हम एक “सूचना” सहायक से, एक “कार्य” सहायक के पास गए, जो वास्तविक दुनिया में आपके लिए सही मायने में कार्य करवा सकता था। हमारी टीम की आंखों में जो नज़र आई वह अविस्मरणीय थी: हम सभी ने AI को एक जटिल एल्गोरिथम को चलते-फिरते लिखते और उसे त्रुटिपूर्ण ढंग से निष्पादित करते हुए देखा। यह एक अनोखी तकनीक है जिसका आविष्कार मुख्य रूप से हमारे मुख्य विज्ञान अधिकारी, अराश ने किया है, जो 20 साल से अधिक उम्र के दोस्त हैं और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के गहन विशेषज्ञ हैं। अब हम आश्वस्त हैं कि अब पूरी तरह से संभव है कि हमारे पास ऐसे रोबोट हों जो सोच सकें और सांसारिक कार्यों को संभाल सकें और अंततः सभी की जेब में जल्द ही इनमें से एक होगा।

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अभी आप जिन सबसे दिलचस्प या रोमांचक प्रोजेक्ट पर काम कर रहे हैं उनमें से कुछ कौन सी हैं? आपको क्या लगता है कि इससे लोगों को कैसे मदद मिल सकती है?

ऐसी कई रोमांचक परियोजनाएँ हैं जिन पर हम काम कर रहे हैं, जिनके बारे में हमारा मानना है कि यह वास्तव में NinjaTech AI की तकनीक को अगली पीढ़ी का बनाती है।

1. स्वायत्तता: हम AI की दुनिया में सह-पायलटों के बारे में बहुत कुछ सुन रहे हैं; एटलस एक ऑटोपायलट बनने जा रहा है। जब आप कार्य करते हैं तो सह-पायलट आपका साथ देता है, ऑटोपायलट आपके लिए कार्यों को संभाल लेता है ताकि आप अपनी वास्तविक नौकरी पर वापस आ सकें। उदाहरण के लिए, यदि आप एक फ़्लाइट बुक करना चाहते हैं, तो सह-पायलट आपके ऐसा करते समय आपकी सहायता करेगा, और ऑटोपायलट आपके लिए शोध और बुकिंग करेगा। AI में स्वायत्तता का निर्माण करना बहुत कठिन है, लेकिन हमें लगता है कि AI से अधिकतम उत्पादकता परिणाम प्राप्त करने वाले मनुष्यों के लिए यह एक महत्वपूर्ण कदम है।
2. डायनामिक AI एजेंट: DeepMind के AlphaGo™ से प्रेरित, NinjaTech AI स्थिर गेम को हल करने से आगे निकल गया है। दुनिया गतिशील रूप से काम करती है, इसलिए हमने स्वायत्त AI एजेंट बनाए हैं जो लगातार अपने वातावरण के अनुकूल होते हैं। प्लेबुक और स्टैटिक डिसीजन ट्री का उपयोग करने के बजाय, हमारे एजेंट मल्टी-एजेंट गेम थ्योरी और लक्ष्य-उन्मुख निष्पादन का उपयोग करके जटिल कार्यों को पूरा करने के लिए गतिशील रूप से समायोजित होते हैं। इससे गेम के हर क्रमपरिवर्तन को सीखने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है; हमारे AI एजेंट अंतर्ज्ञान का एक तंत्रिका जाल बनाते हैं जिससे महंगी डेटा सोर्सिंग और बड़े LLM की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।
3. रियल-टाइम प्रॉब्लम सॉल्विंग एंड लर्निंग: NinjaTech के AI एजेंट जटिल समस्याओं को सुपाच्य कार्यों में विघटित करके, जिन्हें मौजूदा कौशल और तंत्रिका अंतर्ज्ञान के साथ हल किया जा सकता है, सीखने के लिए एक स्वायत्त पदानुक्रमित दृष्टिकोण अपनाते हैं। AI एजेंट प्रत्येक उप-कार्य को हल करने के लिए चरण-दर-चरण योजना तैयार करते हैं, कार्रवाई करने से पहले योजना और समाधान को स्वयं सत्यापित करते हैं, और फिर अपने स्वयं के मान्य कोड को अंतर्ज्ञान के तंत्रिका जाल में लिखते हैं। यह सफलता हमारे AI एजेंटों को सीखने और नए कौशल को अविश्वसनीय रूप से तेज़ी से स्थानांतरित करने में सक्षम बनाती है, और यह उपयोगकर्ता के लिए प्रवेश में बाधा को अनिवार्य रूप से शून्य कर देती है — आप बस हमारे AI एजेंटों के साथ बातचीत करना शुरू करें और इससे आपके लिए वास्तविक कार्य पूरे हो जाएंगे।
4. अत्याधुनिक स्ट्रीमिंग सहायक: उपयोगकर्ता अपने डिजिटल सहायकों के साथ आमने-सामने बात कर सकते हैं और यहां तक कि उनके वीडियो भी कैप्चर कर सकते हैं और उन्हें साझा कर सकते हैं। सहायक अत्याधुनिक Unreal Engine 5 का उपयोग करके बनाए जाते हैं और NinjaTech AI की मालिकाना क्लाउड स्ट्रीमिंग तकनीक जैसे कि Microsoft Cloud Gaming या Nvidia के Geforce या Amazon के Luna के माध्यम से उपयोगकर्ताओं तक आसानी से पहुंचाए जाते हैं। किसी फैंसी हार्डवेयर की आवश्यकता नहीं है; जब तक आपके पास एक अच्छा इंटरनेट कनेक्शन है, आप अपने CGI-गुणवत्ता वाले डिजिटल सहायक के साथ बातचीत कर सकते हैं!

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आप एक सफल बिज़नेस लीडर हैं। अपने बारे में ऐसी कौन सी तीन विशेषताएं हैं जिनके बारे में आपको लगता है कि आपकी सफलता को बढ़ावा देने में मदद मिली है? क्या आप प्रत्येक के लिए एक कहानी या उदाहरण साझा कर सकते हैं?

1. जिज्ञासा — यदि आप टेक्नोलॉजी में अपना करियर चुनते हैं, तो इसका मतलब है कि आप एक ऐसी दुनिया के लिए प्रतिबद्ध हैं जो लगातार विकसित हो रही है — जल्दी से! समय के साथ सफल होने के लिए, मेरा मानना है कि आपके अंदर एक अथक जिज्ञासा होनी चाहिए, जो आपको खुद उस विकास का हिस्सा बनने के लिए प्रेरित करे। अपने करियर की शुरुआत में, मेरी जिज्ञासा ने मुझे इस लहर तक पहुंचने में मदद की। जैसे-जैसे मेरा करियर आगे बढ़ता गया, मुझे लगा कि मैं इस प्रफुल्लित को पहले ही देख सकता हूँ और लहरों का और अनुमान लगा सकता हूँ। जब मैं बड़ी टीमों का लीडर बना, तो मैंने हमेशा दूसरों को उसी जिज्ञासा के साथ जीना सिखाना अपना लक्ष्य बना लिया।
2. स्क्रैपनेस — बड़ी कंपनियों के लिए खुद को प्रक्रियाओं, लालफीताशाही और कम वेग से तंग पाना आसान होता है। एक महत्वपूर्ण विशेषता जो मैंने अपने पहले स्टार्टअप से लेकर NinjaTech AI तक हमेशा अपने पास रखी है, वह है चीजों को जल्दी से पूरा करने की क्षमता। कुछ लोग इसे 'परीक्षण और पुनरावृत्ति' कहते हैं, मेरे लिए यह चीजों को सरल रखने के बारे में भी समान रूप से है। इसे अलग तरीके से कहें, तो जटिलता पैदा न करें, इसमें कटौती करें।
3. दृढ़ता - हर उत्पाद, फीचर और लॉन्च एक प्रयोग है। चाहे वह आपका मुख्य उत्पाद हो, मार्केटिंग टैगलाइन हो या ग्राहक प्रस्तुति हो, आपको ठोकर खाने की उम्मीद करनी चाहिए और लगातार अनुकूलन करके फिर से प्रयास करना चाहिए। यह निरंतर पुनरावृति अंततः आपको किसी महान स्थान पर ले जाएगी, कुछ अच्छा बनाने के लिए, और शानदार परिणाम प्राप्त करने के लिए।

मैं उन सभी लोगों में इन विशेषताओं की तलाश करता हूं जिन्हें मैं किराए पर लेता हूं — चाहे वह स्टार्टअप में हो या Google पर मेरी टीमों में। ये विशेषताएँ बेहतरीन उत्पाद बनाने में मदद करती हैं, इसे सबसे तेज़ तरीके से करती हैं और इसे ऐसे तरीके से करती हैं जो जिज्ञासा से प्रेरित हो, जो वास्तविक बदलाव और नवीनता को प्रेरित करती है। आपको इन तीनों की ज़रूरत है!

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यह कहा गया है कि हमारी गलतियाँ कभी-कभी हमारे सबसे महान शिक्षक हो सकती हैं। क्या आप उस सबसे मजेदार गलती के बारे में एक कहानी साझा कर सकते हैं जो आपने पहली बार शुरू करते समय की थी? क्या आप हमें बता सकते हैं कि आपने इससे क्या सबक सीखा?

बहुत सारे उदाहरण दिमाग में आते हैं, लेकिन एक ऐसा है जो सबसे अलग है: अधिकांश उत्पाद प्रबंधक (स्वयं शामिल) उत्पादों में “आनंदपूर्णता” के महत्व को कम आंकते हैं; इसे विशेष रूप से B2B उत्पादों के लिए अनदेखा किया जाता है। CleverSense के दौरान हमने जो सहायक बनाया, उसे “अल्फ्रेड” कहा जाता था। हम इसे प्यारा और मज़ेदार बनाना चाहते थे, इसलिए हमने इसे एक मूंछ दी, जिसे अगर आप कई बार छूते हैं तो वह घूमना शुरू कर देगी। यह “ईस्टर एग” कुछ ऐसा था जिस पर हमने केवल एक या दो घंटे बिताए थे और इसके बारे में ज्यादा नहीं सोचा था। जब हमने अपने एनालिटिक्स को देखा, तो हमें तुरंत एहसास हुआ कि यह हमारे उत्पाद की सबसे सुखद विशेषताओं में से एक है! मैंने जो सबक सीखा: लोग ऐसे उत्पादों का उपयोग करने का आनंद लेते हैं जो उपयोग में आसान होते हैं; लेकिन वे ऐसे उत्पाद पसंद करते हैं जो उपयोग में आसान होते हैं और आनंददायक होते हैं।

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क्या आपके पास कोई संरक्षक या अनुभव है जिसने उत्पाद विचार और नवाचार के प्रति आपके दृष्टिकोण को विशेष रूप से प्रभावित किया है?

मैं भाग्यशाली रहा हूं कि मुझे अपने पूरे करियर में जबरदस्त मेंटर मिले। मेरे सबसे अच्छे सलाहकारों और सात साल के पूर्व मैनेजरों में से एक पॉल म्यूरेट हैं, जो Google में AI उत्पादों के VP/GM हैं। पॉल ने मुझे सिखाया कि बड़े पैमाने पर उत्पादों का निर्माण कैसे किया जाता है, और उन्होंने मुझे यह भी सिखाया कि सहानुभूति के साथ लोगों का नेतृत्व कैसे किया जाए, खासकर कठिन समय के दौरान। उनकी सलाह ने उस उत्पाद नेता को आकार दिया जो मैं आज हूं; मैं हमेशा उनका ऋणी रहूंगा।

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आपके अनुभव में, एक मजबूत उत्पाद विचार की शारीरिक रचना क्या है?

मजबूत उत्पाद विचार बड़ी सोच और उपयोगकर्ता की समस्याओं को हल करने के लिए पीछे की ओर काम करने से आते हैं। उदाहरण के लिए, NinjaTech AI में, हम व्यस्त लोगों के लिए AI-संचालित निजी सहायक का निर्माण कर रहे हैं। हमने देखा है कि AI कितना शक्तिशाली और मददगार है और हम जानते हैं कि व्यस्त पेशेवर प्रशासनिक कार्यों में कितना समय लगाते हैं। NinjaTech AI के नए निजी सहायक के साथ, हम व्यस्त पेशेवरों के लिए वास्तविक समस्याओं को अत्याधुनिक, अभिनव तरीके से हल कर रहे हैं।

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उत्पादों और सुविधाओं के लिए नए विचारों के साथ आने के लिए आपकी टीम किस दृष्टिकोण का उपयोग करती है?

नए उत्पाद और फीचर विचारों के साथ आने के लिए AI का लाभ उठाना बहुत प्रयोगात्मक है। मूल रूप से तीन घटक हैं जिन्हें संरेखित करने की आवश्यकता है: 1) एक आवश्यकता या समस्या जिसे हल करने की आवश्यकता है, और 2) AI का उपयोग करके उस समस्या को हल करने के तरीकों का सपना देखना, और 3) इसे हल करने के लिए प्रयोगात्मक तरीकों को लागू करना।

अपने NinjaTech AI फर्स्ट असिस्टेंट के लिए मूल 'कौशल' पर निर्णय लेते समय हम इसी प्रक्रिया से गुजरे थे। यदि आप यात्रा पर शोध करने और बुकिंग करने जैसे उदाहरण लेते हैं, तो ऐसी कई समस्याएं हैं जिन्हें आप उपयोगकर्ताओं के लिए हल करने का प्रयास कर रहे हैं। पहली समस्या एक शोध समस्या है; हो सकता है कि वे उस स्थान के बारे में कुछ भी न जानते हों, जहाँ वे यात्रा कर रहे हैं। AI एक सूचना सहायक बनने में मदद कर सकता है, यह एक बहुत ही हल करने योग्य समस्या है। दूसरी समस्या है अधिक चयन की समस्या; उड़ान के इतने सारे विकल्प उपलब्ध हैं कि उपभोक्ता अपनी पसंद से अभिभूत हो जाते हैं। AI उस समस्या को हल भी कर सकता है, विकल्पों को बहुत छोटे सबसेट में डिस्टिल करके, यूज़र को इस पर समय खर्च किए बिना — AI इसे स्वायत्तता से कर सकता है। तीसरा चरण सबसे कठिन समस्या है, लेकिन यह बेहद मददगार भी है — फ्लाइट बुक करना! हो सकता है कि उपयोगकर्ता के पास पसंदीदा एयरलाइन हो, सीट की प्राथमिकता हो, सामान की प्राथमिकता हो। यदि उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं को जानता है, तो AI इस समस्या को स्वायत्तता से हल भी कर सकता है।

ये तीन उदाहरण स्नातक करने के चरण हैं, लेकिन महत्वपूर्ण हैं जिनसे हम नए विचारों के साथ आते हैं। मूल रूप से, समस्या-आधारित जिन्हें तेजी से जटिल AI रिज़ॉल्यूशन द्वारा हल किया जाता है।

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आपकी उत्पाद टीम नए उत्पाद और फ़ीचर विचारों का प्रबंधन कैसे करती है?

प्रयोग और पुनरावृति! एलएलएम और एआई स्पेस इतनी तेजी से बदल रहा है। हमने पाया है कि नए उत्पाद और फीचर विचारों को प्रबंधित करने का सबसे अच्छा तरीका लगातार प्रयोग और पुनरावृति करना है। इसका मतलब है कि हर कोई नए विचारों को तेज़ी से और सस्ते में आज़माता है, यूज़र से फ़ीडबैक प्राप्त करता है, आपके हाथों को गंदा करता है और आवश्यकतानुसार समायोजन करता है।

विशेष रूप से, हमने यह सुनिश्चित करने के लिए कुछ तंत्र स्थापित किए हैं कि हम प्रयोग और पुनरावृति करते रहें। सबसे पहले, हमारे पास नियमित रूप से विचार मंथन सत्रों का तालमेल होता है। इससे टीम के सभी लोगों को अपने विचारों को साझा करने का मौका मिलता है, चाहे वे कितने भी छोटे या पागल क्यों न लगें। हमने पाया है कि छोटे या “पागल” विचार अक्सर एक बहुत बड़े विचार के लिए उत्प्रेरक बन जाते हैं! इसके बाद, हम बेरहमी से प्राथमिकता देते हैं! हम यह सुनिश्चित करते हैं कि हम उन प्रमुख परियोजनाओं पर ध्यान केंद्रित करें जो उत्पाद के दीर्घकालिक लक्ष्यों के अनुरूप हों और हमारे उपयोगकर्ताओं और ग्राहकों पर अधिकतम प्रभाव डालें। अंत में, एक बार जब हम अपने विचारों को प्राथमिकता दे देते हैं, तो हम प्रोटोटाइप विकसित करना शुरू कर देते हैं। पीएम कॉन्सेप्ट, वायरफ्रेम आदि का क्विक प्रूफ करके अपने हाथों को गंदा कर लेते हैं, इससे हम इस विचार को जल्दी और सस्ते में परख सकते हैं। हमें मिलने वाली अवधारणाओं या फ़ीडबैक के इन प्रमाणों के आधार पर, हम प्रोटोटाइप पर पुनरावृति करते हैं और आवश्यकतानुसार समायोजन करते हैं। हम इस प्रक्रिया को तब तक जारी रखते हैं जब तक हमारे पास कोई ऐसा उत्पाद या सुविधा न हो, जिससे हम खुश हों और हमें विश्वास हो कि हमारे यूज़र इसे पसंद करेंगे।

हमारा मानना है कि प्रयोग और पुनरावृत्ति का यह तरीका एलएलएम और एआई स्पेस में नए उत्पाद और फीचर विचारों को प्रबंधित करने का सबसे अच्छा तरीका है। यह हमें नवोन्मेषी बनने और नए उत्पादों और सुविधाओं को तेजी से बाजार में लाने में मदद करता है जो हमारे यूज़र को पसंद आएंगे।

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आपके विचार में, नवाचार के संबंध में सबसे बड़ी चुनौती क्या है?

असफलता से डरने और काफी बड़ा न सोचने का एक संयोजन। मैंने अक्सर पाया है कि सबसे सफल उत्पाद टीमें वे हैं जो “सितारों तक पहुंचती हैं” और रास्ते में असफलता का स्वागत करती हैं। कई बार मैंने देखा है कि उत्पाद टीमें केवल उन लक्ष्यों को पूरा करने में असफल होने के लिए बेहद महत्वाकांक्षी लक्ष्य निर्धारित करती हैं। हालांकि, वे आमतौर पर यह पाते हैं कि, अपने मूल लक्ष्यों को पूरा करने में असफल होने के बावजूद, वे काफी प्रगति करने और अपने उपयोगकर्ताओं को खुश करने वाले उत्पादों को लॉन्च करने में सक्षम रहे हैं। एक और तरीका जो मैं अपनी टीम को बताता हूं, वह है “शूट फॉर मार्स”। अगर हम असफल भी हो जाते हैं, तो भी हम शायद चाँद पर पहुँच जाएँगे। और यह अपने आप में बहुत अद्भुत है!”

इन सबके लिए धन्यवाद। यह हमारे साक्षात्कार का मुख्य प्रश्न है।

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आपके अनुभव के आधार पर, आपके “उत्पाद विचार और नवाचार में तेजी लाने के लिए 5 टिप्स” क्या हैं?

उत्पाद विचार और नवाचार में तेजी लाने के लिए यहां 5 सुझाव दिए गए हैं:

सबसे पहले, हमेशा ग्राहक और उपयोगकर्ता केंद्रित दृष्टिकोण रखें। वहाँ से बाहर निकलें और वास्तविक ग्राहकों और यूज़र से बात करें। उनकी समस्याओं को समझें और समझें कि आपका उत्पाद इन समस्याओं को हल करने में कैसे मदद करता है। सहानुभूति के साथ निर्माण करें।

दूसरा, उत्पाद नेताओं के रूप में, क्रॉस-फ़ंक्शनल सहयोग को बढ़ाने और बढ़ावा देने के बारे में जानबूझकर रहें। तालिका में अलग-अलग दृष्टिकोण अधिक नवीन विचारों को जन्म देते हैं। बिना किसी निर्णय के खुले विचार को प्रोत्साहित करें। मेरे द्वारा लॉन्च किए गए कुछ बेहतरीन उत्पाद और सेवाएँ एक ऐसे व्यक्ति की ओर से आई हैं, जो एक ऐसे विचार को उछालने का साहस रखता है, जो दूसरे के और भी बड़े या प्रभावशाली विचार के लिए उत्प्रेरक रहा है।

तीसरा, डेटा-संचालित निर्णय लेने पर ध्यान दें। मैं एक बार एक बैठक में था, जहां हम गतिरोध में थे और वरिष्ठ नेता अपने लेफ्टिनेंट को उनकी अंतर्दृष्टि और विचारों के साथ एक विषय पर आगे-पीछे बहस करते हुए सुन रहे थे। आखिरकार उनके पास काफी कुछ था और उन्होंने उन्हें यह कहते हुए रोक दिया, “क्या हमारे पास इस मुद्दे पर डेटा है? अगर हम ऐसा करते हैं, तो चलिए डेटा के साथ चलते हैं। यदि नहीं, और हम राय के साथ जा रहे हैं, तो हम अपने विचारों के साथ जा रहे हैं.” डेटा को फ़ैसले लेने दें।

चौथा, मंगल ग्रह के लिए गोली मारो! फ़ॉल शॉर्ट। अंत में चाँद पर पहुँचें। एहसास करें कि यह कितना शानदार है कि आप चाँद पर पहुँच गए हैं... फिर मंगल ग्रह के लिए शूटिंग जारी रखें!

अंत में, लॉन्च करें और पुनरावृत्त करें। परफेक्ट को अच्छे के रास्ते में न आने दें और असफल होने से न डरें। जल्दी करें, लेकिन जल्दी न करें। अपने उत्पाद को तेज़ी से लॉन्च करें, फ़ीडबैक सुनें, पुनरावृति करें, और अपने यूज़र और ग्राहकों को खुश करते रहें।

हम बहुत धन्य हैं कि बहुत प्रमुख नेताओं ने इस कॉलम को पढ़ा। क्या दुनिया में या अमेरिका में कोई ऐसा व्यक्ति है जिसके साथ आप निजी नाश्ता या दोपहर का भोजन करना पसंद करेंगे, और क्यों? अगर हम उन्हें टैग करते हैं तो वह इसे देख सकता है 🙂

रीड हेस्टिंग्स! मुझे उच्च कार्यशील विविध टीमों के निर्माण का शौक है। NinjaTech AI में बहुत सारे वही मूल्य हैं जिन्हें उन्होंने Netflix में लागू किया था — उच्च स्तर की पारदर्शिता, प्रतिभा घनत्व पर ध्यान केंद्रित करने और प्रयोग करने की इच्छा। मुझे बैठकर नेटफ्लिक्स को कई बिलियन डॉलर की कंपनी बनाने की इतनी मजबूत कंपनी संस्कृति बनाने की उनकी यात्रा के बारे में और सुनना अच्छा लगेगा।

इसके लिए आपका बहुत-बहुत धन्यवाद। यह बहुत प्रेरणादायक था, और हम आपको निरंतर सफलता की कामना करते हैं!