मेटा घटना के बाद मानुस के संस्थापक ने पदार्पण किया: एआई स्टार्टअप में प्रमुख संगठनात्मक परिवर्तन देखे गए

सार:

"यह पहली बार है जब आपने मेटा घटना के बाद सार्वजनिक रूप से बात की है। अब आप कैसा महसूस कर रहे हैं?" स्थानीय समयानुसार 9 नवंबर की शाम को, 2026 वेब शिखर सम्मेलन पुर्तगाल के लिस्बन में शुरू हुआ। मुख्य स्थल पर पहले संवाद में, मेजबान केसी लाउ ने मानुस के सह-संस्थापक और मुख्य उत्पाद अधिकारी (सीपीओ) झांग ताओ से यह प्रश्न पूछा।

इस समस्या का सामना करते हुए, झांग ताओ ने पिछले अधिग्रहण उथल-पुथल के बारे में ज्यादा बात नहीं की, लेकिन विषय को कंपनी के भविष्य की ओर मोड़ दिया।

"उद्यमिता ऐसी ही है, आपको हमेशा बहुत सारी समस्याओं का सामना करना पड़ेगा जिन्हें हल करने की आवश्यकता है। हम भविष्यवाणी नहीं कर सकते कि हम आगे क्या सामना करेंगे, लेकिन यह उद्यमिता की प्रक्रिया है। अब, हम भविष्य पर अधिक ध्यान केंद्रित कर रहे हैं।"

यह वह समय भी है जब मानुस ने अधिग्रहण और स्पिन-ऑफ का अनुभव करने के बाद एक स्वतंत्र कंपनी के रूप में अंतरराष्ट्रीय प्रौद्योगिकी मंच पर फिर से प्रवेश किया है, जिसने वैश्विक प्रौद्योगिकी उद्योग में बहुत अधिक ध्यान आकर्षित किया है, जो बाहरी दुनिया को विकास की दिशा का अगला चरण दिखाता है।

मार्च 2025 में, मानुस एक सामान्य एआई एजेंट के साथ तेजी से लोकप्रिय हो गया जो स्वतंत्र रूप से कार्यों की योजना बना सकता है, टूल को कॉल कर सकता है और जटिल कार्यों को पूरा कर सकता है। पारंपरिक चैटबॉट्स के विपरीत, जो मुख्य रूप से जानकारी और सुझाव प्रदान करते हैं, मानुस एआई को "सवालों का जवाब देने" से "सीधे कार्यों को पूरा करने" की ओर ले जाने का प्रयास करता है, और इसलिए वैश्विक एआई एजेंट लहर में सबसे ज्यादा देखे जाने वाले स्टार्टअप में से एक बन गया है।

8 अक्टूबर को, मानुस की मूल कंपनी, बटरफ्लाई इफ़ेक्ट ने, Tencent, HSG और जेन फंड जैसे पुराने शेयरधारकों की भागीदारी के साथ, Boyu Capital और IDG Capital के संयुक्त नेतृत्व में, 500 मिलियन अमेरिकी डॉलर से अधिक के वित्तपोषण के एक नए दौर को पूरा करने की घोषणा की। उथल-पुथल की एक श्रृंखला का अनुभव करने के बाद, मानुस को स्पष्ट रूप से अभी भी पूंजी बाजार से बहुत अधिक ध्यान मिला है।

वेब समिट में इस बातचीत में, झांग ताओ ने जो मुख्य संदेश देने की कोशिश की वह थी: मानुस एक नए चरण में प्रवेश कर रहा है। एआई एजेंटों के लिए प्रतिस्पर्धा अब केवल एआई को एक कंप्यूटर देने के बारे में नहीं है, बल्कि इसे वास्तविक दुनिया में काम और जीवन में वास्तव में भाग लेने की क्षमता देने के बारे में है।

कंप्यूटर से डिजिटल पहचान वाले AI तक

"जब हमने पहली बार पिछले साल मार्च में मानुस को लॉन्च किया था, तो हमने एक नई श्रेणी को परिभाषित किया था- सामान्य प्रयोजन एआई एजेंट। हमने एआई में एक कंप्यूटर पेश किया ताकि यह एक ही एजेंट के साथ बड़ी संख्या में विभिन्न प्रकार के लंबी-पूंछ वाले कार्यों को संभाल सके।"

झांग ताओ ने पिछले 20 महीनों में मानुस एआई के विकास की समीक्षा की।

प्रारंभ में, मानुस का एक महत्वपूर्ण नवाचार एआई को अब केवल संवादी इंटरफेस तक ही सीमित नहीं रखने देना था, बल्कि इसका अपना वर्चुअल कंप्यूटिंग वातावरण होना था। यह स्वायत्त रूप से वेब ब्राउज़ कर सकता है, जानकारी खोज सकता है, कोड चला सकता है, डेटा का विश्लेषण कर सकता है और अंततः एक संपूर्ण शोध रिपोर्ट, वेबसाइट या प्रस्तुति देने के लिए बहु-चरणीय कार्यों को कनेक्ट कर सकता है।

लेकिन झांग ताओ के विचार में, आज धीरे-धीरे एआई एजेंटों को कंप्यूटर रखने की अनुमति देना उद्योग की आम सहमति बन गई है।

"अब हर कोई ऐसे एजेंट बना रहा है जो कंप्यूटर पर काम करते हैं। शायद अब एक कदम आगे बढ़ने का समय आ गया है।"

इस साल 28 सितंबर को, मानुस ने आधिकारिक तौर पर मानुस 2.0 लॉन्च किया और साथ ही व्यक्तिगत एआई सहायक परिदृश्यों के लिए एक नया उत्पाद क्यू लॉन्च किया। नए संस्करण में एक महत्वपूर्ण बदलाव एआई एजेंटों के लिए अधिक संपूर्ण डिजिटल पहचान और निष्पादन टूल का कॉन्फ़िगरेशन है।

झांग ताओ ने घटनास्थल पर बताया कि मानुस अब न केवल एआई एजेंटों के लिए कंप्यूटर प्रदान करता है, बल्कि उन्हें फोन नंबर, ईमेल पते और डिजिटल वॉलेट के साथ कॉन्फ़िगर भी करता है।

इसका मतलब है कि उपयोगकर्ता का प्राधिकरण प्राप्त करने के बाद, एआई सक्रिय रूप से कॉल कर सकता है, टेक्स्ट संदेश भेज और पढ़ सकता है, नेटवर्क सेवाओं के लिए पंजीकरण कर सकता है, ईमेल संसाधित कर सकता है और यहां तक ​​कि उपयोगकर्ता द्वारा निर्धारित बजट के भीतर भुगतान भी पूरा कर सकता है।

यदि पिछले एआई एजेंटों ने मुख्य रूप से डिजिटल वातावरण में खोज, विश्लेषण और सामग्री उत्पादन पूरा किया है, तो मानुस अब डिजिटल दुनिया और वास्तविक जीवन के बीच इंटरफेस को और खोलने की उम्मीद करता है।

यह नई दिशा भी है जिसे एजेंट एआई (इंटेलिजेंट आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) तलाश रहा है: एआई अब केवल उपयोगकर्ता के निर्देशों की प्रतीक्षा करने वाली एक चैट विंडो नहीं है, बल्कि एक निष्पादक है जो लक्ष्यों को समझ सकता है, कार्यों को अलग कर सकता है, टूल को कॉल कर सकता है और प्राधिकरण के एक निश्चित दायरे के भीतर वर्कफ़्लो को स्वायत्त रूप से आगे बढ़ा सकता है।

विशेष नोट क्यू है। पारंपरिक व्यक्तिगत एआई सहायकों के विपरीत, यह कई एआई एजेंटों को अपनी डिजिटल पहचान रखने और एक सामान्य लक्ष्य के आसपास सहयोग करने में सक्षम बनाने का प्रयास करता है। उदाहरण के लिए, एक एजेंट इवेंट स्थल ढूंढ सकता है, दूसरा विकल्प स्क्रीन कर सकता है, और तीसरा एकत्रित जानकारी के आधार पर प्रस्तुतियाँ बना सकता है।

इसका मतलब है कि एआई एजेंट एकल टूल से मल्टी-एजेंट सहयोग प्रणाली में विकसित होना शुरू करते हैं।

हर दिन 20 से अधिक कार्यों के साथ, AI उनका "मुख्य कर्मचारी" बन गया है

घटनास्थल पर, झांग ताओ ने यह भी दिखाया कि कैसे वह दैनिक कार्यों को संभालने के लिए मानुस का उपयोग करता है।

उन्होंने खुलासा किया कि आमतौर पर उन्हें हर सुबह 20 से 30 कामों का सामना करना पड़ता है। एक स्टार्टअप प्रबंधक के लिए, इन कार्यों में उत्पाद, विपणन, टीम संचार, अनुसंधान और परियोजना उन्नति जैसे कई पहलू शामिल हो सकते हैं।

"मेरे लिए, सबसे कठिन काम किसी समस्या को हल करना नहीं है, बल्कि कुछ करना शुरू करना है।"

झांग ताओ ने स्वीकार किया कि उन्हें एडीएचडी (अटेंशन डेफिसिट हाइपरएक्टिविटी डिसऑर्डर) है और हर सुबह बड़ी संख्या में काम करने वाली चीजों का सामना करने पर जल्दी से काम पर जाना मुश्किल हो जाता है। अतीत में, उन्होंने कभी-कभी कुछ समय के लिए इन कार्यों को अनदेखा करना भी चुना।

लेकिन अब, वह सभी कार्यों को मानुस को सौंप देगा और एआई को उन्हें अलग-अलग कार्यों में विभाजित करने देगा और निष्पादन प्रक्रिया के दौरान सक्रिय रूप से उससे आवश्यक जानकारी मांगेगा।

उदाहरण के लिए, यदि किसी कार्य के लिए पृष्ठभूमि को और अधिक स्पष्ट करने की आवश्यकता है, तो मानुस उससे पूछेगा; यदि कार्य टीम के अन्य सदस्यों को सौंपने के लिए उपयुक्त है, तो कार्य सौंपा जा सकता है और स्लैक के माध्यम से एक संदेश भेजा जा सकता है।

इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि मानुस केवल टीम के सदस्यों को कोई कार्य करने योग्य आइटम अग्रेषित नहीं करता है।

यह पहले नोटियन, स्लैक और जीमेल जैसे विभिन्न कार्य प्लेटफार्मों से प्रासंगिक पृष्ठभूमि जानकारी एकत्र करेगा, और फिर कार्य और उसकी प्रासंगिक जानकारी निष्पादक को भेजेगा। इस तरह, टीम के सदस्यों को न केवल कार्य निर्देश प्राप्त होते हैं, बल्कि कार्य को पूरा करने के लिए आवश्यक पृष्ठभूमि जानकारी भी प्राप्त होती है।

झांग ताओ ने काम करने के इस तरीके को "चीफ ऑफ स्टाफ" के रूप में वर्णित किया, जो एक पीएमओ (प्रोजेक्ट मैनेजमेंट ऑफिस) भी है।

वह मानुस से सीधे भी पूछ सकता है: "जो कार्य मैं तुम्हें प्रतिदिन देता हूं वे कैसे चल रहे हैं?"

एआई विभिन्न कार्यों के निष्पादन का सारांश प्रस्तुत कर सकता है।

इस प्रदर्शन ने ऑन-साइट चर्चा को उत्पाद कार्यों से हटाकर एक बड़े प्रश्न पर स्थानांतरित कर दिया: जब एआई अधिक से अधिक कार्य करना शुरू कर देगा, तो मानव कर्मचारियों का मूल्य कैसे बदल जाएगा?

झांग ताओ ने साइट पर अपने नए iPhone का उपयोग किया, डुओ दिखाता है कि काम को कैसे पूरा किया जाए एआई एजेंटों को अलग करने के माध्यम से कार्य

एआई युग में, कॉर्पोरेट भर्ती मानक बदल रहे हैं

मेजबान ने तब एक बहुत ही व्यावहारिक प्रश्न उठाया: 2027 में, चूंकि बड़ी संख्या में दैनिक कार्य एआई द्वारा पूरे किए जा सकते हैं, मानुस कर्मचारियों की भर्ती कैसे करेगा? क्या कंपनियों को अभी भी इतने सारे पारंपरिक पदों की आवश्यकता है?

झांग ताओ ने कहा कि पिछले कुछ महीनों में कंपनी ने अपने भर्ती दर्शन में महत्वपूर्ण बदलाव किए हैं।

"हम अब केवल ऐसे लोगों की तलाश नहीं कर रहे हैं जो काम करने में अच्छे हैं। क्योंकि AI पहले से ही काम करने में बहुत अच्छा है। हमें वास्तव में ऐसे लोगों की ज़रूरत है जो AI के साथ मिलकर काम कर सकें।"

उन्होंने खुलासा किया कि मानुस ने भर्ती के लिए इंजीनियरों के परीक्षण के तरीके को भी बदल दिया है।

अतीत में, जब प्रौद्योगिकी कंपनियां इंजीनियरों की भर्ती करती थीं, तो वे आमतौर पर पारंपरिक प्रोग्रामिंग परीक्षाओं, एल्गोरिदम परीक्षणों और अन्य तरीकों के माध्यम से उम्मीदवारों की तकनीकी क्षमताओं की जांच करती थीं। लेकिन अब, मानुस उम्मीदवारों को एक वास्तविक जीवन की समस्या देगा जिसके लिए उन्हें चार घंटे के भीतर एक कार्य पूरा करने के लिए मानुस का उपयोग करना होगा।

कंपनी फिर उम्मीदवार की एआई का उपयोग करने की पूरी प्रक्रिया की समीक्षा करती है, जिसमें वे एआई से प्रश्न कैसे पूछते हैं, पृष्ठभूमि की जानकारी कैसे प्रदान करते हैं, निर्देशों को कैसे समायोजित करते हैं और समस्याओं को हल करने के लिए एआई का उपयोग कैसे करते हैं।

दूसरे शब्दों में, मानुस न केवल अंतिम दिए गए परिणामों की जांच करता है, बल्कि एआई के साथ सहयोग करने की उम्मीदवार की क्षमता की भी जांच करता है।

इससे भी दिलचस्प बात यह है कि यह बदलाव कंपनी की आंतरिक संगठनात्मक संरचना में गहराई से प्रवेश कर चुका है।

झांग ताओ ने परिचय दिया कि वह उत्पाद और विपणन के लिए जिम्मेदार है, और मानुस के भीतर, उत्पाद प्रबंधकों को न केवल कोड लिखने की जरूरत है, बल्कि डिजाइन में भी भाग लेने की जरूरत है; डिजाइनरों के पास प्रोग्रामिंग कौशल भी होना चाहिए।

"दरअसल, हमारा आंतरिक दर्शन यह है कि हर कोई कुछ भी कर सकता है। हम नौकरी के शीर्षकों पर कम जोर देते हैं और इस पर अधिक जोर देते हैं कि काम कौन कर सकता है।"

इसका मतलब यह नहीं है कि मानुस अब पेशेवरों की भर्ती नहीं कर रहा है। झांग ताओ ने कहा कि कंपनी अभी भी फ्रंट-एंड और बैक-एंड जैसे विभिन्न पदों के लिए भर्ती कर रही है, लेकिन आंतरिक कार्य सीमाएं अधिक धुंधली होती जा रही हैं।

यह कथन एक संगठनात्मक परिवर्तन को दर्शाता है जो एआई स्टार्टअप में हो रहा है: जब एआई अधिक से अधिक मानकीकृत निष्पादन कार्यों को ले सकता है, तो कर्मचारियों के लिए कंपनियों की आवश्यकताएं एकल पेशेवर कौशल से क्रॉस-डोमेन क्षमताओं, समस्या परिभाषा क्षमताओं और मनुष्यों और एआई के बीच सहयोग दक्षता में स्थानांतरित हो सकती हैं।

उद्यमों के लिए, भविष्य की प्रतिस्पर्धात्मकता अब केवल इस बात पर निर्भर नहीं हो सकती है कि उनके पास कितने कर्मचारी हैं, बल्कि इस बात पर निर्भर है कि एआई की निष्पादन क्षमताओं के साथ मानवीय निर्णय और रचनात्मकता को कैसे जोड़ा जाए।

कुछ वाक्यों से वीडियो बनाना, AI सामग्री उत्पादन के क्षेत्र में प्रवेश करना शुरू करता है

कार्य प्रबंधन और स्वचालित निष्पादन के अलावा, लाइव प्रदर्शन की एक अन्य विशेषता एआई वीडियो पीढ़ी है।

मेजबान ने उल्लेख किया कि मानुस 2.0 ने वीडियो फ़ंक्शन जोड़े हैं और झांग ताओ को यह प्रदर्शित करने के लिए आमंत्रित किया है कि सरल टेक्स्ट कमांड का उपयोग करके वीडियो कैसे बनाया जाए।

झांग ताओ ने कहा कि लगभग एक महीने पहले, एआई-जनित वीडियो के बारे में लोगों की धारणा अभी भी अलग-अलग गुणवत्ता की बड़ी मात्रा में सामग्री थी, और अपेक्षाकृत संतोषजनक परिणाम प्राप्त करने के लिए अक्सर त्वरित शब्दों को बार-बार संशोधित करना आवश्यक था। लेकिन अब, उपयोगकर्ताओं को सूचना संग्रह से लेकर वीडियो उत्पादन तक की पूरी प्रक्रिया को पूरा करने के लिए केवल बहुत ही सरल भाषा में अपनी आवश्यकताओं का वर्णन करना होगा।

घटनास्थल पर उन्होंने जो निर्देश दिए, उनमें 30 से कम अंग्रेजी शब्द थे, और सामान्य विचार यह था: 2026 वेब शिखर सम्मेलन का अध्ययन करें और घटनास्थल पर दिखाने के लिए 30-सेकंड का वीडियो बनाएं।

मानुस स्वचालित रूप से प्रासंगिक नेटवर्क जानकारी का संग्रह पूरा करता है और स्वचालित रूप से एक वीडियो सामग्री तैयार करता है। झांग ताओ के विचार में, यह लघु वीडियो, जो अवधारणा से उत्पादन तक पूरी तरह से विकसित किया गया था, पहले से ही एक परिपक्व उत्पाद है।