AI का विरोधाभास: अधिक स्वचालन, अधिक मनुष्य, अधिक काम | Dan Shipper

The last time you were on this podcast, you had this hot take that people were sleeping on Claude Code. पिछली बार जब आप इस पॉडकास्ट पर थे, तो आपने यह विवादास्पद विचार रखा था कि लोग Claude Code पर ध्यान नहीं दे रहे हैं। You were so unbelievably right. आप इतने सही थे, यह अविश्वसनीय था। The premise of this episode is we're going to go through what else you predict will happen. इस एपिसोड का आधार यह है कि हम देखेंगे कि आप भविष्य में और क्या-क्या होने की भविष्यवाणी करते हैं। The AI job apocalypse is not really a thing. AI से नौकरियों का सर्वनाश वास्तव में कोई चीज़ नहीं है। I am super super bullish on PMs and full-stack designers. मैं PM और फुल-स्टैक डिज़ाइनर्स के बारे में बेहद आशावादी हूँ। So, you guys are hiring doubled in people in the past year, which is not what people would have expected from a company that is so AI forward. तो, आप लोगों ने पिछले साल अपने कर्मचारियों की संख्या दोगुनी कर ली, जो उस कंपनी से अपेक्षित नहीं था जो इतनी AI-अग्रणी है। I'm simultaneously extremely AI pilled and [music] very bullish on humans. मैं एक साथ बेहद AI-आस्थावान भी हूँ [music] और इंसानों पर बहुत भरोसा भी रखता हूँ। Automation is a lie. ऑटोमेशन एक झूठ है। Every agent needs a human. हर एजेंट को एक इंसान की ज़रूरत होती है। We have so much automation, so much AI, and I also work way more. हमारे पास इतना ऑटोमेशन है, इतना AI है, और मैं भी पहले से कहीं ज़्यादा काम करता हूँ। Creativity. रचनात्मकता। It just feels like it's going to be more and more valuable to stand out from all the slop that people are shipping and launching constantly. बस ऐसा लगता है कि जो लोग लगातार बेकार चीज़ें बना और लॉन्च कर रहे हैं, उनसे अलग दिखना और अधिक मूल्यवान होता जाएगा। What models do in general is they make yesterday's human competence cheap. मॉडल्स सामान्यतः जो करते हैं वह यह है कि वे कल की इंसानी क्षमता को सस्ता बना देते हैं। And so, it becomes commoditized. और इस तरह वह एक साधारण वस्तु बन जाती है। It's not valuable anymore. वह अब मूल्यवान नहीं रहती। What humans do is we go in there and we're like,"Yeah, we have all this frozen human competence from yesterday. इंसान जो करते हैं वह यह है कि हम वहाँ जाते हैं और कहते हैं, "हाँ, हमारे पास कल की यह सब जमा हुई इंसानी क्षमता है। How do I use this like make something new and interesting?" मैं इसका उपयोग करके कुछ नया और दिलचस्प कैसे बनाऊँ?" What are some predictions for how the way we work is going to change? हम कैसे काम करेंगे, इसके बारे में कुछ भविष्यवाणियाँ क्या हैं? It's going to bifurcate in two main ways. यह दो मुख्य तरीकों से विभाजित होगा। One is everyone's going to have at least one agent that they talk to, that they can offload work to. एक यह है कि हर किसी के पास कम से कम एक एजेंट होगा जिससे वे बात कर सकेंगे, जिसे वे काम सौंप सकेंगे। Second is that most of the work that you do [music] is actually going to happen on your computer in an environment like Codex or Claude Co-work. दूसरा यह है कि आप जो अधिकांश काम करते हैं [music] वह वास्तव में आपके कंप्यूटर पर Codex या Claude Co-work जैसे किसी माहौल में होगा। What you're predicting here is the SaaS tools will run within Codex or Claude Code. आप यहाँ जो भविष्यवाणी कर रहे हैं वह यह है कि SaaS टूल्स Codex या Claude Code के भीतर चलेंगे। I think the SaaS apocalypse is dumb. मुझे लगता है कि SaaS के खात्मे की बात बेतुकी है। I would buy SaaS stocks right now. मैं अभी SaaS के शेयर खरीदूँगा। What agents do is increase the number of users of SaaS, not get rid of it. एजेंट जो करते हैं वह SaaS के उपयोगकर्ताओं की संख्या बढ़ाना है, उसे खत्म करना नहीं। A lot of people are moving to CLI and trying to work from the terminal. बहुत से लोग CLI की ओर जा रहे हैं और टर्मिनल से काम करने की कोशिश कर रहे हैं। [music] [music] We speed ran the CLI era. हमने CLI युग को तेज़ी से पार कर लिया। It was nice while it lasted, but I think CLIs are over. जब तक रहा अच्छा था, लेकिन मुझे लगता है CLI का दौर खत्म हो गया। Today my guest is Dan Shipper, CEO and founder of Every. आज मेरे अतिथि हैं Dan Shipper, Every के CEO और संस्थापक। Dan and his team are building maybe the most AI forward startup out there. Dan और उनकी टीम शायद सबसे ज़्यादा AI-अग्रणी स्टार्टअप बना रही है। And as a result, are very much living in the future of how work is going to look as AI becomes a bigger and bigger part of our day-to-day. और इसके परिणामस्वरूप, वे उस भविष्य में जी रहे हैं जहाँ काम-काज उस वक्त दिखेगा जब AI हमारी रोज़मर्रा का एक बड़ा हिस्सा बन जाएगा। Everybody at their company, including every non-technical person, uses Codex and Co-work and Claude Code to get much of their work done. उनकी कंपनी में हर कोई, हर गैर-तकनीकी व्यक्ति समेत, Codex और Co-work और Claude Code का उपयोग करके अपना अधिकांश काम करता है। And this is why, way before [music] anybody else, Dan saw the rise of Claude Code and what is now Cohere, which he predicted almost a year ago when he was on the podcast last [music] time. और इसीलिए, किसी [music] और से बहुत पहले, Dan ने Claude Code के उभार को और जो अब Cohere है उसे देखा, जिसकी उन्होंने लगभग एक साल पहले भविष्यवाणी की थी जब वे पिछली [music] बार पॉडकास्ट पर थे। So, I asked Dan to come back on the podcast to share his current biggest predictions for how work is [music] going to change over the coming year for most people. इसलिए, मैंने Dan से वापस पॉडकास्ट पर आने और अगले साल अधिकांश लोगों के लिए काम कैसे बदलेगा, इस बारे में उनकी सबसे बड़ी मौजूदा भविष्यवाणियाँ साझा करने के लिए कहा। We chatted about what work will look like at most companies at the end of this year, how the shape of the work we do will change, and who will do best in this coming future{slash} what you need to be working [music] on right now. हमने इस बारे में बात की कि इस साल के अंत तक अधिकांश कंपनियों में काम कैसा दिखेगा, हम जो काम करते हैं उसका स्वरूप कैसे बदलेगा, और इस आने वाले भविष्य में कौन सबसे अच्छा करेगा{slash} अभी आपको किस पर काम [music] करना चाहिए। Hint hint, product managers and designers are going to do very well. संकेत यह है, product managers और designers बहुत अच्छा करने वाले हैं। Dan makes a lot of bold predictions and many quite contrarian takes that I was not [music] expecting him to say, and we are going to revisit this conversation exactly a year from today to see how much he got right. Dan बहुत साहसी भविष्यवाणियाँ करते हैं और कई काफी विरोधाभासी विचार जो मुझे [music] उनसे सुनने की उम्मीद नहीं थी, और हम इस बातचीत को ठीक एक साल बाद दोबारा देखेंगे कि वे कितने सही निकले। Before we get into it, do not forget [music] to check out Lenny's Product Hunt dot com for a free year of the hottest and most well-crafted AI products in the world available exclusively to Lenny's newsletter subscribers. शुरू करने से पहले, [music] Lenny's Product Hunt dot com को चेक करना न भूलें, जहाँ दुनिया के सबसे गर्म और सबसे बेहतरीन AI उत्पाद मुफ्त एक साल के लिए उपलब्ध हैं, जो केवल Lenny's newsletter के सब्सक्राइबर्स के लिए हैं। With that, I bring you Dan उसके साथ, मैं आपके सामने Dan को पेश करता हूँ। [music] [music] Dan, thank you so much for being here and welcome back to the podcast. Dan, यहाँ आने के लिए बहुत-बहुत धन्यवाद और पॉडकास्ट पर वापस स्वागत है। Thanks for having me. मुझे यहाँ बुलाने के लिए धन्यवाद। Always a pleasure to be with you. आपके साथ रहना हमेशा सुखद लगता है। The last time you were on this podcast, you had this kind of it was almost like an offhand hot take that people were sleeping on cloud code and in particular cloud code for non-engineering work, for just like fixing files, sorting your hard drive, just all these things that people hadn't thought about. पिछली बार जब आप इस पॉडकास्ट पर थे, तो आपने एक तरह की फुटकर टिप्पणी की थी कि लोग Claude Code को, और खासकर गैर-इंजीनियरिंग काम के लिए Claude Code को, फाइलें ठीक करने, हार्ड ड्राइव व्यवस्थित करने और ऐसे बहुत सारे कामों के लिए जिनके बारे में लोगों ने सोचा नहीं था, नज़रअंदाज़ कर रहे हैं। Nobody was talking about this. इस बारे में कोई बात नहीं कर रहा था। This was a year ago. यह एक साल पहले की बात है। You were so unbelievably right about this. आप इतने सही थे, यह अविश्वसनीय था। It's just like unreal what has happened since then. तब से जो हुआ है वह अवास्तविक लगता है। They built Cohere, which was this whole उन्होंने Cohere बनाया, जो पूरी तरह से They built on this very specific idea using Claude Code for non-technical work. उन्होंने इसी बहुत विशिष्ट विचार पर Claude Code का उपयोग करके गैर-तकनीकी काम के लिए निर्माण किया। A Codex is getting into this now. Codex अब इस क्षेत्र में आ रहा है। I imagine you've been seeing this. मुझे लगता है आप इसे देख रहे होंगे। They're like leaning into this non-technical use of basically coding agents. वे मूल रूप से coding एजेंट्स के इस गैर-तकनीकी उपयोग की ओर झुक रहे हैं। I feel like this has also been a big part of Anthropic's success over the past year, just like how do non-technical people use this stuff? मुझे लगता है कि Anthropic की पिछले साल की सफलता में यह भी एक बड़ा हिस्सा रहा है, कि गैर-तकनीकी लोग इस चीज़ का उपयोग कैसे करें। Uh so, you were just so go on this stuff. उम, तो आप इस सब पर इतने आगे थे, जाइए। I I I even wrote a newsletter post building on this idea. मैंने इस विचार पर आधारित एक newsletter पोस्ट भी लिखी। I'm like,"Hey, this is you interesting. मैंने सोचा, "यह दिलचस्प है। I should dig into this." मुझे इसमें गहराई से जाना चाहिए।" I asked people,"How do you use cloud code for non-engineering work?" मैंने लोगों से पूछा, "आप गैर-इंजीनियरिंग काम के लिए Claude Code का उपयोग कैसे करते हैं?" And I just had like so many examples and it's like my second most popular post. और मेरे पास इतने सारे उदाहरण थे और यह मेरी दूसरी सबसे लोकप्रिय पोस्ट है। So, uh clearly you uh you you have a unique glimpse into where things are heading. तो, स्पष्ट है कि आपको इस बारे में एक अनोखी झलक मिलती है कि चीज़ें कहाँ जा रही हैं। So, the premise of this episode is we're going to go through uh what else you predict will happen in the future, how things will change for people building products. तो, इस एपिसोड का आधार यह है कि हम देखेंगे कि भविष्य में और क्या होगा, उत्पाद बनाने वाले लोगों के लिए चीज़ें कैसे बदलेंगी। And I think it'd be helpful to start with giving people a brief glimpse into just how you operate and how your team operates that gives you this unique lens into where things are going. और मुझे लगता है कि शुरुआत में लोगों को यह समझाना उपयोगी होगा कि आप कैसे काम करते हैं और आपकी टीम कैसे काम करती है, जो आपको यह अनोखा नज़रिया देती है। So, just give us a sense of how you how you work. तो, बस हमें बताएं कि आप कैसे काम करते हैं। Thank you. शुक्रिया। Um I I really appreciate the introduction. उम, मैं इस परिचय की सच में सराहना करता हूँ। Um and yeah, I think what one of the things about predicting the future or or the way that we think about predicting the future at उम और हाँ, मुझे लगता है कि भविष्य की भविष्यवाणी करने वाली चीज़ों में से एक, या जिस तरह से हम Every में भविष्य की भविष्यवाणी के बारे में सोचते हैं, Every is that you what you don't want to do is prognosticate. Every में वह यह है कि आप अनुमान नहीं लगाना चाहते। What do you What you want to do instead um is just live in it together. आप इसके बजाय बस उसमें एक साथ जीना चाहते हैं। So, everybody at Every is an AI early adopter. तो, Every में हर कोई AI का शुरुआती अपनाने वाला है। We're almost 30 people now. हम अब लगभग 30 लोग हैं। I think when when we did our interview we were 15, so we've doubled in size in the in the last year. मुझे लगता है जब हमने अपना इंटरव्यू किया था तब हम 15 थे, इसलिए हम पिछले एक साल में दोगुने हो गए हैं। We're all early adopters and we have engineers, we have designers, we have writers, we have editors, we have um sales people, we have customer service हम सभी शुरुआती अपनाने वाले हैं और हमारे पास इंजीनियर हैं, डिज़ाइनर हैं, लेखक हैं, संपादक हैं, उम, बिक्री के लोग हैं, customer service के लोग हैं। And everybody has a little bit of that um whatever that thing is where you're just like, और हर किसी में थोड़ी-सी वह उम, जो भी वह बात है जहाँ आप बस कहते हैं, "Oh, I like to explore. "ओह, मुझे खोजना पसंद है। I like to experiment. मुझे प्रयोग करना पसंद है। I'm very curious and I'm like super all in on AI." मैं बहुत जिज्ञासु हूँ और मैं AI पर पूरी तरह से विश्वास करता हूँ।" And what I what that does, I think, is it creates this like little pocket of the future where we're all living in it together and we get to be a little bit further ahead cuz at any other company there's like a mix of people. और मुझे लगता है कि यह इस तरह का एक छोटा-सा भविष्य का कोना बनाता है जहाँ हम सब एक साथ जी रहे हैं और हम थोड़ा आगे होते हैं क्योंकि किसी और कंपनी में लोगों का मिश्रण होता है। There's early adopters, there's like there's sort of like the middle of the pack people and there's people who are that like very anti. शुरुआती अपनाने वाले हैं, बीच के लोग हैं और जो बिल्कुल विरोधी हैं वे भी हैं। And another thing that happens, which is really cool, is we get to because of our role um you know, reviewing models and and being a little bit of a tastemaker in AI, we get access to stuff before it comes out. और एक और चीज़ जो होती है, जो बहुत अच्छी है, वह यह है कि हमारी भूमिका के कारण, मॉडलों की समीक्षा करने और AI में थोड़ा सा taste-maker होने के नाते, हमें चीज़ें आने से पहले मिल जाती हैं। So, we get to beta test and alpha test and kind of help help steer the direction of where things are going a little bit, which is very, very cool. तो, हम beta test और alpha test करते हैं और चीज़ें जिस दिशा में जा रही हैं उसे थोड़ा सा दिशा देने में मदद करते हैं, जो बहुत, बहुत अच्छा है। And so, when when I think about predicting the future, um it's actually when you create an environment like that, it's actually just about um noticing what's going on. और इसलिए, जब मैं भविष्य की भविष्यवाणी करने के बारे में सोचता हूँ, तो वास्तव में जब आप ऐसा माहौल बनाते हैं, तो यह बस उम, जो हो रहा है उसे नोटिस करने के बारे में है। Um and and I think what a core part of it, too, is writing about it. उम और मुझे लगता है इसका एक मूल हिस्सा इसके बारे में लिखना भी है। I think articulating what you're noticing, articulating the future, kind of brings it about in this way that um uh makes it real for you and your team and then anybody else who's like on the internet who's reading it. मुझे लगता है कि आप जो नोटिस कर रहे हैं उसे व्यक्त करना, भविष्य को व्यक्त करना, इसे उस तरह से साकार करता है जो आपके लिए और आपकी टीम के लिए और फिर जो कोई भी इंटरनेट पर इसे पढ़ रहा है उनके लिए इसे वास्तविक बना देता है। And so, the Claude Code thing, it was this is this very organic thing where for us, um we tried Claude Code when it came out. और तो, Claude Code की बात, यह बहुत जैविक चीज़ थी जहाँ हमारे लिए, हमने Claude Code को जब यह आया तब आज़माया। That's sort of our job. यह हमारा काम ही है। We we we try all the new stuff from all the new all the new model all we tried all the new stuff from the model companies. हम सभी model कंपनियों की सभी नई चीज़ें आज़माते हैं, हमने सभी नई model कंपनियों की सभी नई चीज़ें आज़माईं। And at the time it was like a little bit early. और उस समय यह थोड़ा जल्दी था। But right around, I think like Sonnet 3.5 or Sonnet 3.7, we were testing that to do our vibe check on it. लेकिन मुझे लगता है Sonnet 3.5 या Sonnet 3.7 के आसपास, हम उसका vibe check करने के लिए परीक्षण कर रहे थे। And we're like,"Holy और हम सोचे, "पवित्र [ __ ] [ __ ] This is crazy. यह तो पागलपन है। This is like really You can यह सच में, आप कर सकते हैं They got rid of the code editor." उन्होंने code editor हटा दिया।" And so, from that point on, we just basically we we run At this point now we run like six products software products internally. और उस बिंदु से हमने बस मूल रूप से अब हम छह software products आंतरिक रूप से चलाते हैं। At that time we ran like maybe two or three. उस समय हम शायद दो या तीन चला रहे थे। And from that point on, we just started shifting to a a world where everybody was और उस बिंदु से हमने बस एक ऐसी दुनिया की ओर बदलाव शुरू किया जहाँ हर कोई था No one was looking at the code. कोई code नहीं देख रहा था। Everybody was you know, talking to their computer in English using Claude Code in the terminal. हर कोई टर्मिनल में Claude Code का उपयोग करके अंग्रेज़ी में अपने कंप्यूटर से बात कर रहा था।