ओपन सोर्स तरीके से करें - AI युग में InnerSource की भूमिका और क्षमता
वह प्रश्न जो आधुनिक संगठनों को सताता है #
जबकि अनगिनत डेवलपर्स प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग के फायदों पर बहस करते हैं, जबकि इन्फ्लुएंसर अपनी नवीनतम AI कोडिंग तरकीबें प्रदर्शित करते हैं, और जबकि स्टार्टअप AI-पहले विकास की ओर मुड़ते हैं, चर्चा में एक स्पष्ट अंतर बना रहता है। हम व्यक्तिगत उत्पादकता और छोटी-टीम की रणनीति की चर्चाओं में डूब रहे हैं, फिर भी हम इस मार्गदर्शन के लिए तरस रहे हैं कि बड़े, स्थापित संगठनों को AI परिवर्तन को कैसे नेविगेट करना चाहिए।
यह सिर्फ एक बड़े एंटरप्राइज़ की समस्या नहीं है। शक्तिशाली 10-व्यक्ति AI टीमों वाले छोटे स्टार्टअप भी अंततः बड़े कोडबेस को संभालेंगे और रातों-रात बड़े सिस्टम में बदल जाएंगे। मूलभूत प्रश्न यह बन जाता है: संगठन अपने स्रोत कोड और सहयोग प्रथाओं को AI के साथ गति से निर्बाध रूप से काम करने के लिए कैसे तैयार करें बिना टूटे?
यह बेहतर प्रॉम्प्ट कैसे लिखें या अपने कोपायलट अनुभव को अनुकूलित करें के बारे में एक और लेख नहीं है। यह उस संगठनात्मक DNA के बारे में है जो निर्धारित करेगा कि आपकी कंपनी AI युग में फलेगी या केवल जीवित रहेगी।
संक्षेप में: पांच महत्वपूर्ण संगठनात्मक चुनौतियां #
AI-संचालित विकास पांच महत्वपूर्ण संगठनात्मक चुनौतियों का सामना करता है जिन्हें ओपन सोर्स तरीका संबोधित कर सकता है:
मानकीकरण दुविधा: संगठन चाहते हैं कि AI उनकी मालिकाना विधियों को समझे, लेकिन AI मालिकाना विधियों के बजाय खुले मानकों में उत्कृष्ट है। मुख्य बात यह पहचानना है कि AI ने खुली, मानकीकृत प्रथाओं से व्यापक रूप से सीखा है।
गुणवत्ता आश्वासन बाधा: AI बड़ी मात्रा में डुप्लिकेट कोड जेनरेट करता है, और मनुष्य इसकी समीक्षा नहीं कर सकते। AI को बार-बार पहिए का आविष्कार करने देने के बजाय, संगठनों को गुणवत्ता-आश्वासित कोड को आंतरिक रूप से साझा करके और अंतहीन समीक्षा चक्रों से बचकर दोहराव को रोकने की आवश्यकता है।
सूचना साइलो समस्या: जैसे-जैसे AI अधिक स्वायत्त होता जाता है, संगठन चाहते हैं कि यह व्यापक संगठनात्मक ज्ञान तक पहुंच सके, लेकिन साइलो की गई जानकारी बहु-स्तरीय पहुंच समस्याएं बनाती है। पारदर्शी, गैर-साइलो संगठन AI को नौकरशाही बाधाओं के बिना आवश्यक जानकारी तक पहुंचने में सक्षम बनाते हैं।
दस्तावेज़ प्रारूप अराजकता: AI को पॉवरपॉइंट, एक्सेल और मालिकाना प्रारूपों के साथ संघर्ष करना पड़ता है। ओपन सोर्स सहयोग स्वाभाविक रूप से मार्कडाउन-आधारित दस्तावेज़ीकरण और इश्यू-आधारित सहयोग की ओर आकर्षित होता है—ऐसे प्रारूप जिन्हें AI आसानी से पार्स कर सकता है और समझ सकता है।
लापता संदर्भ संकट: लोग AI को स्नैपशॉट जानकारी देते हैं बिना “क्यों” निर्णय लिए गए इसके महत्वपूर्ण संदर्भ के। ओपन सोर्स संस्कृति स्वाभाविक रूप से निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को दस्तावेजित करती है, जिससे AI को उपयुक्त सुझाव देने के लिए आवश्यक संदर्भित समझ मिलती है।
AI को एक संदर्भ-मुक्त प्रतिभाशाली इंजीनियर के रूप में सोचें जो अचानक आपके संगठन में शामिल हो गया—जैसे एक ओपन सोर्स योगदानकर्ता जो आपके सिस्टम, प्रक्रियाओं या इतिहास के किसी भी पृष्ठभूमि ज्ञान के बिना आया हो। हमें AI को संगठनात्मक सलाह प्रदान करने की आवश्यकता है, लेकिन यह एक व्यक्तिगत प्रयास नहीं हो सकता—इसके लिए व्यवस्थित, संगठन-व्यापी समर्थन की आवश्यकता है जो AI को न केवल यह समझने में मदद करे कि हम क्या करते हैं, बल्कि कैसे और क्यों करते हैं।
इस ओपन सोर्स तरीके को संगठनों के भीतर लागू करना ही है जिसे हम InnerSource कहते हैं। ओपन सोर्स प्रथाएं पारदर्शी सहयोग, साझा मानकों और समुदाय-संचालित सुधार को प्रोत्साहित करती हैं। ओपन सोर्स पद्धति टीमों को उन प्रथाओं की ओर स्वाभाविक रूप से आकर्षित होने में मदद करती है जिन्हें AI समझता है जबकि उस संस्थागत ज्ञान को संरक्षित करता है जो आपके संगठन को अनूठा बनाता है। ओपन सोर्स दृष्टिकोण धीरे-धीरे संगठनों को “AI-ज्ञात मानक विधियों” के साथ संरेखित करने की रणनीति विकसित करते हैं जबकि इस संक्रमण के लिए आवश्यक संगठनात्मक संसाधनों और व्यक्तिगत क्षमताओं का निर्माण करते हैं। यह परिवर्तन को मजबूर करने के बारे में नहीं है—यह ऐसी परिस्थितियां बनाने के बारे में है जहां परिवर्तन प्राकृतिक और लाभकारी लगे।
1. “हमारा तरीका” बनाम “मानक तरीका” #
इस चित्र की कल्पना करें: आपके संगठन ने अपनी कोड समीक्षा प्रक्रिया, दस्तावेज़ीकरण मानकों और परीक्षण पद्धतियों को पूर्ण करने में वर्षों का समय लगाया है। वे केवल प्रथाएं नहीं हैं—वे आपकी संगठनात्मक पहचान का हिस्सा हैं। फिर AI आता है, और अचानक यह आपके सावधानीपूर्वक तैयार किए गए सम्मेलनों को नहीं समझता। यह PEP8-इश शैली का पालन करने वाला कोड जेनरेट करता है, आपकी कस्टम Python शैली गाइड नहीं। यह Jest पैटर्न में टेस्ट लिखता है, आपके मालिकाना परीक्षण फ्रेमवर्क में नहीं।
बेशक, आप AI को अपने विशिष्ट तरीके सिखा सकते हैं, लेकिन उस शून्य-शॉट ज्ञान का लाभ उठाना स्पष्ट रूप से आसान है जो इसके पास पहले से है। इसीलिए अधिकांश लोग Bootstrap, Tailwind और अन्य अच्छी तरह से स्थापित पैटर्न की ओर आकर्षित होते हैं—क्योंकि यह बस अधिक कुशल है।
असहज सच्चाई #
AI आपकी मालिकाना जानकारी नहीं जानता। इसे आपके आंतरिक कोडिंग मानकों, आपके कस्टम फ्रेमवर्क या आपके अनूठे आर्किटेक्चरल निर्णयों पर प्रशिक्षित नहीं किया गया था। यह ओपन सोर्स की भाषा बोलता है—डेवलपर्स की वैश्विक भाषा जो व्यापक रूप से दस्तावेजित और साझा की गई है।
यह तत्काल घर्षण बिंदु बनाता है। संगठनों ने अपने “विशेष तरीके” में भारी निवेश किया, अक्सर अच्छे कारणों से। शायद आपके कोडिंग मानक दर्दनाक डिबगिंग सत्रों से उभरे। संभवतः आपका दस्तावेज़ीकरण प्रारूप विशिष्ट अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए विकसित हुआ। ये मनमाने विकल्प नहीं हैं—ये संस्थागत बुद्धि है जो प्रक्रिया में क्रिस्टलीकृत है।
अल्पकालिक समाधान: मानकों को अपनाएं #
व्यावहारिक उत्तर, कम से कम अभी के लिए, मानकीकरण है। Python के लिए PEP8 अपनाएं। पारंपरिक कमिट संदेशों का उपयोग करें। स्थापित परीक्षण पैटर्न का पालन करें। अपने दस्तावेज़ीकरण को ऐसे प्रारूपों में संरचित करें जिन्हें AI पार्स कर सके और समझ सके।
यह आत्मसमर्पण नहीं है—यह व्यावहारिकता है। जब AI आपके मानकों के साथ संरेखित कोड जेनरेट करता है, तो घर्षण गायब हो जाता है। जैसे-जैसे संदर्भ विंडो नाटकीय रूप से फैलती है, आप अंततः अपने सभी स्रोत कोड और मालिकाना जानकारी को संदर्भ में डंप करने में सक्षम होंगे। कोड समीक्षाएं चिकनी हो जाती हैं। एकीकरण निर्बाध हो जाता है। आपके डेवलपर्स AI-जेनरेटेड कोड से लड़ने में कम समय और इसकी क्षमताओं का लाभ उठाने में अधिक समय बिताते हैं।
दीर्घकालिक वास्तविकता: AI आपका तरीका सीखेगा #
लेकिन यहां वह बारीकी है जिसे अधिकांश चर्चाएं चूक जाती हैं: यह संभवतः एक अस्थायी समस्या है। AI सिस्टम संदर्भ और मालिकाना जानकारी को समझने में तेजी से सुधार कर रहे हैं। फाइन-ट्यूनिंग, बेहतर इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग और लंबी संदर्भ विंडो अंततः AI को आपकी संगठनात्मक विचित्रताओं को अवशोषित करने की अनुमति देंगी।
प्रश्न यह बन जाता है: क्या एक समस्या को हल करने के लिए संगठनात्मक उथल-पुथल के लायक है जो खुद को हल कर सकती है?
InnerSource एक पुल के रूप में #
यहीं पर InnerSource अमूल्य हो जाता है। InnerSource मांग नहीं करता कि आप रातों-रात अपनी संगठनात्मक पहचान को छोड़ दें। इसके बजाय, यह क्रमिक संक्रमण के लिए एक फ्रेमवर्क प्रदान करता है—आपकी लिटिल रेड राइडिंग हूड को एक ऐसा रास्ता खोजने में मदद करता है जो सुरक्षित और कुशल दोनों है।
InnerSource अपने लिए कोड लिखने के बारे में नहीं है—यह आपकी टीम के लिए, व्यापक संगठन के लिए, पड़ोसी टीमों के लिए, और एक या दो हॉप दूर की टीमों के लिए लिखने के बारे में है। इसका मतलब है ऐसा कोड लिखना जिसे हर कोई आसानी से पढ़ सके, चाहे वे नए जूनियर इंजीनियर हों या अनुभवी, अनुभवी पेशेवर। यह दर्शन केवल कोड से कहीं अधिक फैलता है इन-कोड दस्तावेज़ीकरण और आर्किटेक्चरल निर्णयों तक।
InnerSource आपके संगठन के भीतर ओपन सोर्स प्रथाओं को अपनाने को प्रोत्साहित करता है: पारदर्शी सहयोग, साझा मानक और समुदाय-संचालित सुधार। यह टीमों को उन प्रथाओं की ओर स्वाभाविक रूप से आकर्षित होने में मदद करता है जिन्हें AI समझता है जबकि उस संस्थागत ज्ञान को संरक्षित करता है जो आपके संगठन को अनूठा बनाता है।
पद्धति धीरे-धीरे संगठनों को “AI-ज्ञात मानक विधियों” के साथ संरेखित करने की रणनीतियां विकसित करती है जबकि इस संक्रमण के लिए आवश्यक संगठनात्मक संसाधनों और व्यक्तिगत क्षमताओं का निर्माण करती है। यह परिवर्तन को मजबूर करने के बारे में नहीं है—यह ऐसी परिस्थितियां बनाने के बारे में है जहां परिवर्तन प्राकृतिक और लाभकारी लगे।
2. गुणवत्ता आश्वासन बाधा: जब AI मानवीय समीक्षा से आगे निकल जाता है #
यह वास्तव में कोई रहस्य नहीं है—हर कोई इस असुविधाजनक सच्चाई के साथ संघर्ष कर रहा है। AI क्षमताएं तेजी से बढ़ती रहती हैं, लेकिन मानवीय संज्ञानात्मक क्षमताएं अपेक्षाकृत स्थिर रहती हैं। जबकि AI निश्चित रूप से कोड समझ में सहायता कर सकता है और समीक्षाओं को अधिक कुशल बना सकता है, मानवीय प्रसंस्करण क्षमता की मौलिक सीमाएं हैं जिन्हें हम इंजीनियर नहीं कर सकते।
AI सेकेंडों में एक हजार लाइनों का कोड जेनरेट कर सकता है। एक कुशल डेवलपर एक घंटे में कुछ सौ लाइनों की समीक्षा कर सकता है। गणित काम नहीं करता, और जैसे-जैसे AI क्षमताएं सुधरती हैं, यह बदतर होता जा रहा है।
समीक्षा समस्या का पैमाना बढ़ाना कठिन है #
टेस्ट लिखना निश्चित रूप से इस स्थिति में काफी सुधार ला सकता है, और कई संगठनों से सहमति यह है कि टेस्ट पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण हो गए हैं—वे AI-सहायक विकास दुनिया में आवश्यक गार्डरेल के रूप में काम करते हैं। भले ही AI कार्यान्वयन कोड के साथ-साथ टेस्ट कोड जेनरेट करे, फिर भी किसी को उन टेस्ट की समीक्षा करनी होगी। भले ही AI अपने तर्क की व्याख्या करे, फिर भी किसी को उस तर्क को सत्यापित करना होगा। मौलिक बाधा बनी रहती है: मानवीय संज्ञानात्मक बैंडविड्थ।
पारंपरिक गुणवत्ता आश्वासन दुर्लभता को मानता है—कि कोड लिखना महंगा है और इसलिए सावधानीपूर्वक समीक्षा के लायक है। लेकिन जब कोड जेनरेट करना सस्ता हो जाता है, तो हमारे गुणवत्ता मॉडल पूरी तरह से टूट जाते हैं।
समाधान: गुणवत्ता-आश्वासित कोड साझाकरण #
मुख्य अंतर्दृष्टि AI को बार-बार पहिए का आविष्कार करने से रोकना है। हर AI को समान समस्याओं को हल करने और समान कोड जेनरेट करने देने के बजाय, समीक्षित, परीक्षित और अनुमोदित कोड घटकों के भंडार बनाएं जिन्हें टीमें पुन: उपयोग कर सकें।
जब आपके पास ओपन सोर्स और InnerSource वातावरण की तरह कई साझा करने योग्य भाग होते हैं, तो कुछ दिलचस्प होता है: विभिन्न लोग उन उपकरणों और कोड घटकों का उपयोग करते हैं। गुणवत्ता सामूहिक उपयोग के माध्यम से आश्वासित होती है—कई आंखें उस कोड की जांच करती हैं, समस्याएं ढूंढती हैं, और समय के साथ इसे सुधारती हैं।
इस दृष्टिकोण के लिए मानसिकता में मौलिक बदलाव की आवश्यकता है। कोड व्यक्तिगत स्वामित्व के बारे में कम और सामूहिक संसाधन प्रबंधन के बारे में अधिक हो जाता है। हालांकि, इसका मतलब सामूहिक कोड स्वामित्व के बजाय कमजोर कोड स्वामित्व को लागू करना है—क्योंकि जब हर कोई किसी चीज़ का मालिक होता है, तो कोई भी वास्तव में इसका मालिक नहीं होता। इसका तात्पर्य यह है कि हमें स्रोत कोड को ठीक से बनाए रखने की संस्कृति की भी आवश्यकता है।
लेकिन यहां अच्छी खबर है: AI अब स्रोत कोड रखरखाव का अधिकांश हिस्सा संभाल सकता है। वास्तविक प्रश्न यह है कि संगठन ऐसे साझा कोड भंडारों का स्वामित्व और संरक्षण कैसे करेंगे।
टीमों को अपनी तत्काल आवश्यकताओं से परे सोचने और यह विचार करने की आवश्यकता है कि उनके समाधान संगठन भर में दूसरों को कैसे लाभान्वित कर सकते हैं।
InnerSource व्यवस्थित साझाकरण सक्षम बनाता है #
InnerSource इस परिवर्तन के लिए सांस्कृतिक आधार प्रदान करता है। यह डेवलपर्स को ओपन सोर्स रखरखावकर्ताओं की तरह सोचने के लिए प्रोत्साहित करता है—न केवल अपनी तत्काल आवश्यकताओं के लिए कोड लिखना, बल्कि ऐसे समाधान बनाना जिन्हें दूसरे समझ सकें, संशोधित कर सकें और सुधार सकें।
यह केवल कोड लाइब्रेरी के बारे में नहीं है। यह यह पहचानने के लिए फ्रेमवर्क बनाने के बारे में है कि कौन सा कोड गुणवत्ता आश्वासन निवेश के योग्य है, साझा भंडारों को बनाए रखने की प्रक्रियाएं, और सांस्कृतिक प्रथाएं जो योगदान और पुन: उपयोग को प्रोत्साहित करती हैं।
पद्धति गुणवत्ता मानकों को बनाए रखते हुए AI-जेनरेटेड कोड एकीकरण के लिए स्थायी प्रथाओं को विकसित करने में संगठनों की मदद करके स्वचालन और मानवीय निरीक्षण के बीच संतुलन को संबोधित करती है।
3. सूचना साइलो समस्या: AI की ज्ञान भूख #
संगठन ऐसे AI का सपना देखते हैं जो सब कुछ जानता हो—एक कृत्रिम कर्मचारी जिसके पास सभी विभागीय ज्ञान तक पहुंच हो, असाधारण क्रॉस-फंक्शनल काम करने में सक्षम हो। लेकिन यह सपना सूचना साइलो की वास्तविकता से टकराता है।
बहु-स्तरीय पहुंच चुनौती #
अपने संगठन को एक वेन आरेख के रूप में विचार करें। विभाग X की कुछ जानकारी तक पहुंच है, विभाग Y की अलग जानकारी तक, विभाग Z की फिर से अलग सेट तक। प्रतिच्छेदन—सभी विभागों के लिए सुलभ जानकारी—अक्सर आश्चर्यजनक रूप से छोटा होता है।
जब आप “संगठनात्मक AI” बनाने की कोशिश करते हैं, तो आप तुरंत इस सीमा से टकराते हैं। वर्तमान RAG कार्यान्वयन प्रति विभाग जानकारी को अनुकूलित करते हैं, लेकिन वे खोज सटीकता और क्रॉस-विभागीय संदर्भ के साथ संघर्ष करते हैं। हर विभाग को अपना AI सहायक मिलता है, लेकिन उनमें से कोई भी वास्तव में संगठन को समग्र रूप से नहीं समझ सकता।
आप सोच सकते हैं कि यह बड़ी बात नहीं है क्योंकि जिन परियोजनाओं को आप AI से संदर्भित करना चाहते हैं, वे वेन आरेख के एक वृत्त के भीतर फिट हो सकती हैं। लेकिन यह केवल स्रोत कोड पहुंच के बारे में नहीं है—यह एक बहु-स्तरीय, बहु-चरणीय समस्या है जो बहुत गहरी जाती है।
आपका संगठन कुछ परियोजनाओं के लिए Notion का उपयोग कर सकता है, दूसरों के लिए Office 365 का। कुछ टीमें GitHub का उपयोग करती हैं, अन्य GitLab का। लाइसेंस वाले लोगों और जिनके पास नहीं है, उनके बीच अंतर हैं। जब इन अलग-अलग सिस्टम को सहयोग करने की आवश्यकता होती है, तो समस्याएं कई गुना बढ़ जाती हैं। यहां तक कि जब कर्मचारी एक ही परियोजना पर काम करते हैं, तो उनकी भूमिका, वरिष्ठता या विभाग के आधार पर जानकारी तक उनके पहुंच स्तर नाटकीय रूप से भिन्न हो सकते हैं।
अल्पावधि में, AI संभवतः व्यक्तिगत रहेगा—व्यक्ति अपनी AI बातचीत को संभालेंगे। ऐसे मामलों में, संगठनात्मक जानकारी तक पहुंच की कमी, या संगठनात्मक जानकारी तक पहुंच की अनुमति प्राप्त करने के लिए आवश्यक लीड टाइम, एक महत्वपूर्ण बाधा बन जाता है जो AI प्रभावशीलता को सीमित करता है।
सूचना ओवरलैप की शक्ति #
समाधान AI को अधिक जानकारी तक पहुंच देना नहीं है—यह वेन आरेख में ओवरलैप बढ़ाना है। विभागों के बीच साझा जानकारी का प्रतिच्छेदन जितना बड़ा होगा, आपका संगठनात्मक AI उतना ही शक्तिशाली बनेगा।
इसके लिए सांस्कृतिक परिवर्तन की आवश्यकता है। संगठनात्मक सदस्य अपनी व्यक्तिगत Google ड्राइव या स्थानीय भंडारण में बहुत सी जानकारी रख सकते हैं। उचित नियमों और सांस्कृतिक बदलावों के बिना, कर्मचारी, इंजीनियर और उत्पाद स्वामी स्वाभाविक रूप से जानकारी को संगठनात्मक रूप से सुलभ बनाने के बजाय अपने व्यक्तिगत कब्जे में रखने की डिफ़ॉल्ट करेंगे।
कर्मचारियों को जानकारी जमा करने से इसे साझा करने की ओर बदलना होगा। विभागों को अपने ज्ञान की रक्षा करने से संगठनात्मक बुद्धिमत्ता में योगदान करने की ओर जाना होगा।
सुरक्षा और पहुंच विचार #
इसका मतलब सभी पहुंच नियंत्रणों को हटाना या सुरक्षा कमजोरियां बनाना नहीं है। इसका मतलब है संवेदनशील डेटा के लिए उपयुक्त सीमाओं को बनाए रखते हुए उस जानकारी तक पहुंच को सोच-समझकर विस्तृत करना जिसे सुरक्षित रूप से साझा किया जा सकता है।
चुनौती तकनीकी जितनी सांस्कृतिक है। AI केवल औपचारिक जानकारी को संभाल सकता है—यह निहित ज्ञान या उस जानकारी तक पहुंच नहीं सकता जिसे व्यक्ति जमा करते हैं। इसलिए, खुले, पारदर्शी सहयोग को सक्षम बनाना अत्यंत महत्वपूर्ण हो जाता है।
हालांकि, अपने विचारों, संसाधनों, अधूरे काम और ऐसे दस्तावेजों को दिखाना जिन पर आप आत्मविश्वास नहीं रखते, कई लोगों के सामने मनोवैज्ञानिक सहित महत्वपूर्ण बाधाएं बनाता है। इसीलिए ऐसी प्रथाओं को प्राकृतिक और सुरक्षित महसूस कराने वाला प्रशिक्षण आवश्यक है।
जानकारी साझा करने के लिए विश्वास की आवश्यकता होती है, और विश्वास बनाने में समय लगता है। संगठनों को सुरक्षा और गोपनीयता आवश्यकताओं को बनाए रखते हुए धीरे-धीरे जानकारी पहुंच का विस्तार करने के लिए फ्रेमवर्क की आवश्यकता है।
InnerSource बाधाओं को तोड़ता है #
InnerSource सूचना साइलो को तोड़ने में उत्कृष्ट है क्योंकि यह मौलिक रूप से संगठनों के भीतर खुले, सहयोगी वातावरण बनाने के बारे में है। यह ज्ञान साझाकरण, योगदान प्रबंधन और समुदाय निर्माण के लिए सिद्ध प्रथाओं को प्रदान करता है।
पद्धति संगठनों को व्यापक सूचना पहुंच के लिए विश्वास और सुरक्षा मॉडल विकसित करने में मदद करती है जबकि सांस्कृतिक परिवर्तन कार्यक्रम बनाती है जो खुली सूचना साझाकरण को प्रोत्साहित करते हैं। यह इस वास्तविकता को संबोधित करती है कि सूचना पहुंच परिवर्तन रातों-रात लागू नहीं किए जा सकते और निरंतर सांस्कृतिक अपनाने की आवश्यकता होती है।
4. दस्तावेज़ प्रारूप अराजकता: मार्कडाउन क्रांति #
आपके संगठन के पास पॉवरपॉइंट प्रस्तुतियों, एक्सेल स्प्रेडशीट, जटिल वर्ड दस्तावेजों, JIRA टिकट, Confluence पेज और Notion डेटाबेस में दशकों का संस्थागत ज्ञान बंद है। आप यह सब AI को खिलाना चाहते हैं, लेकिन यहां समस्या है: प्रारूप विविधता सटीकता दुःस्वप्न बनाती है।
AI पहुंच चुनौती #
AI के लिए, एक पॉवरपॉइंट फ़ाइल केवल XML और छवि फ़ाइलें हैं। इसमें आपकी सावधानीपूर्वक तैयार की गई स्लाइड्स की अर्थगत समझ नहीं है। एक्सेल स्प्रेडशीट संदर्भ के बिना डेटा सूप बन जाती हैं। जटिल दस्तावेज़ वर्तमान AI सिस्टम द्वारा संसाधित होने पर अपनी संरचना और अर्थ खो देते हैं।
छवि प्रसंस्करण सटीकता में अभी भी महत्वपूर्ण सुधार की गुंजाइश है, और प्लेटफॉर्म दीवारें अतिरिक्त बाधाएं बनाती हैं। आपका ज्ञान विभिन्न API, खोज क्षमताओं और पहुंच नियंत्रण के साथ कई सिस्टम में बिखरा हुआ है।
कट्टरपंथी समाधान: मार्कडाउन और GitHub केंद्रीकरण #
उत्तर लगभग अनुचित रूप से सरल लगता है: सब कुछ मार्कडाउन में लिखें और सब कुछ GitHub (या समान संस्करण-नियंत्रित प्लेटफॉर्म) में केंद्रीकृत करें।
यह सिफारिश तत्काल प्रतिरोध को ट्रिगर कर सकती है। रिच फॉर्मेटिंग के बारे में क्या? जटिल दृश्यीकरण के बारे में क्या? हमारे मौजूदा वर्कफ़्लो के बारे में क्या?
लेकिन लाभों पर विचार करें: AI पहुंच के लिए कम स्थान, अर्थगत संरचना जिसे AI समझ सकता है, अंतर्निहित संस्करण नियंत्रण और सहयोग सुविधाएं, लिंक योग्य और खोजने योग्य सामग्री, और समय के साथ रखरखाव योग्य दस्तावेज़ीकरण।
माइग्रेशन चुनौती और क्रमिक दृष्टिकोण #
रिच दस्तावेजों से मार्कडाउन में जाना एक महत्वपूर्ण माइग्रेशन प्रयास और सांस्कृतिक बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है जो मूलतः संगठनों से सरल दस्तावेज़ीकरण प्रारूपों के पक्ष में प्रक्रियाओं और लंबे समय से संवर्धित सूचना भंडारों को अपडेट करने के लिए कहता है। यह चुनौती उस कठिनाई के समान है जिसका सामना संगठन पारंपरिक परियोजना प्रबंधन दृष्टिकोण (पॉवरपॉइंट-आधारित योजना, एक्सेल ट्रैकिंग) से इश्यू-आधारित और डिज़ाइन दस्तावेज़-संचालित विकास वर्कफ़्लो में संक्रमण करने की कोशिश करते समय करते हैं।
हालांकि, यह सब-या-कुछ नहीं प्रस्ताव नहीं है। “सभी पॉवरपॉइंट और एक्सेल” बनाम “सभी मार्कडाउन” के बीच चुनने के बजाय, संगठनों को धीरे-धीरे AI-पठनीय सूचना प्रारूपों को बढ़ाने पर ध्यान देना चाहिए। प्रबंधन प्रणालियों की विशेषताएं भी मायने रखती हैं—ऐसे सिस्टम जो जानकारी को अपेक्षाकृत फ्लैट रख सकते हैं, वे जटिल पदानुक्रमित अनुमतियों की आवश्यकता वाले सिस्टम से अधिक आदर्श हैं।
जबकि एंटरप्राइज़ गवर्नेंस के लिए बहु-स्तरीय अनुमतियों का समर्थन करने वाले प्लेटफॉर्म निश्चित रूप से महत्वपूर्ण हैं, संगठन के भीतर उच्च पारदर्शिता के साथ प्रबंधित की जा सकने वाली जानकारी के हिस्से को बढ़ाना सभी को लाभ पहुंचाता है। यह सही संतुलन खोजने और विभिन्न उद्देश्यों के लिए उपयुक्त उपकरणों का उपयोग करने के बारे में है, बाइनरी विकल्प बनाने के बारे में नहीं।
टीमों को नए उपकरण और वर्कफ़्लो सीखने होंगे। जटिल दस्तावेजों को पुनर्गठित करना होगा। अनुमति प्रणालियों को फिर से डिज़ाइन करना होगा। फिर भी जो संगठन यह संक्रमण करते हैं, वे AI एकीकरण से परे आश्चर्यजनक लाभ की रिपोर्ट करते हैं: बेहतर सहयोग, बेहतर संस्करण नियंत्रण, अधिक सुलभ दस्तावेज़ीकरण और कम उपकरण जटिलता।
InnerSource फ्रेमवर्क प्रदान करता है #
InnerSource इस प्रकार के संगठनात्मक परिवर्तन के लिए सिद्ध रणनीतियां प्रदान करता है। यह AI पहुंच में सुधार करते हुए दस्तावेज़ निष्ठा बनाए रखने वाली माइग्रेशन रणनीतियां, एकीकृत सूचना आर्किटेक्चर सिद्धांत, और ओपन-सोर्स-प्रेरित दस्तावेज़ीकरण प्रथाओं की पेशकश करता है।
पद्धति रिच दस्तावेजों और AI पहुंच के बीच ट्रेड-ऑफ को स्वीकार करती है जबकि व्यवधान को कम करने वाले क्रमिक संक्रमण के लिए रास्ते प्रदान करती है।
5. लापता संदर्भ संकट: “क्यों” को समझना #
AI “क्या” जानता है लेकिन “क्यों” नहीं। यह पूर्ण किए गए काम के स्नैपशॉट देखता है लेकिन इसमें निर्णय कैसे और क्यों लिए गए, इसका संदर्भ नहीं है। यह सीमा AI-सहायक विकास के लिए महत्वपूर्ण समस्याएं बनाती है।
स्नैपशॉट समस्या #
कई लोग AI को स्नैपशॉट जानकारी देते हैं और अपेक्षा करते हैं कि यह पूर्ण संदर्भ को समझेगा, लेकिन यह दृष्टिकोण विफल हो जाता है क्योंकि इसमें निर्णयों के पीछे महत्वपूर्ण “क्यों” नहीं है। जब संगठनों को समस्याओं को हल करने की आवश्यकता होती है, तो आमतौर पर बड़ी मात्रा में जानकारी और कई संभावित समाधान उपलब्ध होते हैं। यहां तक कि जब वैकल्पिक समाधान मौजूद होते हैं, तो आमतौर पर व्यापक कारण होते हैं कि उन समाधानों को पहले क्यों नहीं चुना गया—लेकिन यह तर्क शायद ही कभी व्यापक रूप से दस्तावेजित होता है।
वर्तमान AI सिस्टम तैयार कोड देखते हैं लेकिन विकास प्रक्रिया नहीं। वे जानते हैं कि एक फ़ंक्शन मौजूद है लेकिन नहीं जानते कि इसे एक विशेष तरीके से क्यों लिखा गया। वे “अक्षम” कोड की पहचान कर सकते हैं लेकिन वैध रूप से समस्याग्रस्त कोड और जानबूझकर विशिष्ट कारणों से संरचित कोड के बीच अंतर नहीं कर सकते।
यह खतरनाक परिदृश्य बनाता है जहां AI ऐसे “सुधार” सुझाता है जो सावधानीपूर्वक निर्मित समाधानों को तोड़ देते हैं या “अनावश्यक” कोड को हटा देते हैं जो महत्वपूर्ण लेकिन गैर-स्पष्ट उद्देश्यों की सेवा करता है।
अनौपचारिक ज्ञान अंतर #
अधिकांश मूल्यवान संदर्भ अनौपचारिक संचार में मौजूद है: GitHub इश्यू चर्चा, Slack बातचीत, Microsoft Teams थ्रेड्स, हॉलवे बातचीत, और बैठकों में लिए गए डिज़ाइन निर्णय। यह संस्थागत ज्ञान अक्सर AI सिस्टम के लिए दुर्गम होता है या समय के साथ खो जाता है, फिर भी यह समझने के लिए महत्वपूर्ण है कि कोड अपने वर्तमान रूप में क्यों मौजूद है।
नई टीम के सदस्य अक्सर यह नहीं समझ सकते कि कुछ कार्यान्वयनों से क्यों बचना चाहिए, और AI भी इसी सीमा का सामना करता है। यह ऐतिहासिक संदर्भ—न केवल यह दस्तावेजित करना कि क्या तय किया गया बल्कि विकल्पों को क्यों खारिज किया गया—मानव योगदानकर्ताओं और AI सिस्टम दोनों के लिए मूल्यवान है।
AI-सुलभ निर्णय ट्रेल्स बनाना #
समाधान के लिए निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को कैप्चर करने और AI के लिए सुलभ बनाने के लिए सिस्टम बनाने की आवश्यकता है। इसका मतलब हर बातचीत को रिकॉर्ड करना नहीं है, लेकिन इसका मतलब महत्वपूर्ण निर्णयों और उनके तर्क को औपचारिक बनाना है।
ओपन सोर्स परियोजनाओं में, जब निर्णय पूरी तरह से अलग संदर्भों या प्लेटफॉर्म में लिए जाते हैं, तो नए योगदानकर्ताओं के लिए यह समझना अत्यंत कठिन हो जाता है कि कार्यान्वयन कैसे साकार हुए या वर्तमान निर्णय कैसे लिए गए। ऐसी बाधाएं योगदानकर्ता की भागीदारी में बाधा डालती हैं और योगदान को और कठिन बनाती हैं। AI को समान चुनौतियों का सामना करना पड़ता है।
इसमें तकनीकी चुनौतियां (संचार सिस्टम के साथ एकीकरण) और सांस्कृतिक चुनौतियां (निर्णय लेने की प्रक्रियाओं के दस्तावेज़ीकरण को प्रोत्साहित करना) दोनों शामिल हैं।
InnerSource संस्कृति स्वाभाविक रूप से निर्णयों को दस्तावेजित करती है #
ओपन सोर्स परियोजनाएं निर्णयों को दस्तावेजित करने में उत्कृष्ट हैं क्योंकि पारदर्शिता उनकी सफलता के लिए मौलिक है। योगदानकर्ताओं को न केवल यह समझने की आवश्यकता है कि कोड क्या करता है, बल्कि यह भी कि यह क्यों मौजूद है और यह कौन सी समस्याओं को हल करता है।
InnerSource इस संस्कृति को संगठनों के अंदर लाता है। यह टीमों को अपने तर्क का दस्तावेज़ीकरण करने, निर्णयों पर खुली चर्चा करने और ऑडिट ट्रेल्स बनाने के लिए प्रोत्साहित करता है जो संस्थागत ज्ञान को संरक्षित करते हैं।
पद्धति निर्णय दस्तावेज़ीकरण फ्रेमवर्क, अनौपचारिक संचार को औपचारिक बनाने की प्रक्रियाएं, और कोड परिवर्तनों को व्यावसायिक निर्णयों से जोड़ने की प्रथाएं प्रदान करती है।
संगठनात्मक बाधाओं की वास्तविकता #
इनमें से कई चुनौतियां संभवतः अल्पकालिक से मध्यम अवधि में प्रौद्योगिकी द्वारा हल होंगी। बेहतर AI क्षमताएं, बेहतर एकीकरण उपकरण और बेहतर संदर्भ समझ कुछ इन मुद्दों को स्वतः हल कर देंगे।
लेकिन संगठन पूर्ण समाधानों की प्रतीक्षा नहीं कर सकते। वे वास्तविक बाधाओं का प्रबंधन करते हुए AI क्षमताओं का लाभ उठाने के लिए तत्काल दबाव का सामना करते हैं: बजट सीमाएं, जोखिम से बचाव, नियामक आवश्यकताएं, और यह सरल वास्तविकता कि बड़े संगठनों को बदलने में समय लगता है।
कार्यशीलता समस्या #
जब ये चर्चाएं उठती हैं, तो कभी-कभी कठोर सिफारिशें प्रस्तावित होती हैं। मुझे याद है जब मैं Microsoft में था, हमारे पास एक ग्राहक था जो इन-हाउस विकास क्षमताओं को आगे बढ़ाने के साथ संघर्ष कर रहा था। जब हमने ग्राहक से मिलने के लिए एक Microsoft कार्यकारी को लाया, तो उनका सुझाव सीधा था: “चूंकि आप एक बड़ी कंपनी हैं, आप बहुत सारे अत्याधुनिक इंजीनियरों वाली कंपनियों का अधिग्रहण क्यों नहीं करते?”
वह सिफारिश शायद सही थी, लेकिन…
नाटकीय सिफारिशें करना आसान है: “नवाचारी कंपनियां खरीदें,” “अपने सिस्टम का पुनर्निर्माण करें,” “प्रतिरोधी कर्मचारियों को बदलें,” “AI विशेषज्ञों को किराए पर लें।” लेकिन अधिकांश संगठन आसानी से ऐसे सुझावों को लागू नहीं कर सकते।
ऐसी राय शायद सोशल मीडिया पर सही मानी जाती है, और वास्तव में, दूरदर्शी CEO के लिए ऐसे परिवर्तनों को तेजी से निष्पादित करना आदर्श होगा। तो वह तर्क निश्चित रूप से सही है।
लेकिन वास्तविक एंटरप्राइज़ नेता और वास्तविक कंपनियों के मध्यम प्रबंधक पहले से ही यह जानते हैं। वे जानते हैं, वे जानते हैं। फिर भी ऐसे व्यापक कारण हैं कि वे इन समाधानों को निष्पादित नहीं कर सकते। वे शेयरधारकों के सामने बड़े अधिग्रहणों को उचित नहीं ठहरा सकते। उनके पास सफल पोस्ट-मर्जर एकीकरण के लिए प्रतिभा नहीं है। उन्हें प्रमुख सिस्टम ओवरहॉल के लिए महंगे सलाहकारों की आवश्यकता है। वे मौजूदा अनुबंधों, अनुपालन आवश्यकताओं और परिचालन निर्भरताओं से बाधित हैं।
जो कंपनियां नाटकीय सलाह का पालन नहीं कर सकतीं, वे जरूरी गलत नहीं हैं—वे वास्तविक बाधाओं के भीतर काम कर रही हैं जिन्हें “सलाहकार” अक्सर नजरअंदाज करते हैं।
क्रमिक परिवर्तन अनिवार्यता #
यही कारण है कि पद्धतियां मामले रखती हैं। संगठनों को क्रमिक संक्रमण के लिए फ्रेमवर्क की आवश्यकता है, जो भावुक नेताओं, उत्साही योगदानकर्ताओं और निरंतर सांस्कृतिक विकास द्वारा समर्थित हो।
खुद को बदलना अपेक्षाकृत सरल है। वातावरण, अन्य लोगों और पूरे विभागों को बदलना वास्तव में कठिन है। फिर भी संगठनों को इन बाधाओं के बावजूद आगे बढ़ना चाहिए।
जॉन समस्या #
आप, यह पढ़ते हुए, शायद एक विकास मानसिकता रखते हैं और सक्रिय रूप से नए AI विषयों की तलाश कर रहे हैं। यदि आप एक उच्च वेतन प्राप्त इंजीनियर हैं जो ऐसे विकास को प्राकृतिक मानते हैं, तो आप निश्चित रूप से उस विकास मानसिकता का लाभ उठाकर निरंतर प्रदर्शन सुधार करने जा रहे हैं। आप शायद सोचते हैं कि नकारात्मक लोग संगठनों में नहीं होने चाहिए।
लेकिन पड़ोसी टीम के जॉन के बारे में सोचें। विकास पहलों में उसका स्वैच्छिक सहयोग संदिग्ध है। वह अक्षम नहीं है—वह उचित रूप से सक्षम है लेकिन प्रेरित करने के लिए अधिक प्रयास की आवश्यकता है, या वह कहीं और उत्कृष्ट है लेकिन आपके क्षेत्र में अप्रेरित लगता है क्योंकि यह उसे सीधे लाभ नहीं पहुंचाता।
यह जरूरी व्यक्तिगत प्रदर्शन के बारे में नहीं है—यह एक संगठनात्मक समस्या है। आप ऐसी परिस्थितियां कैसे बनाते हैं जहां जॉन AI परिवर्तन में भाग लेना चाहता है? आप प्रोत्साहनों को कैसे संरेखित करते हैं ताकि सहयोग मजबूर के बजाय प्राकृतिक लगे?
“इंजीनियर” की विस्तृत परिभाषा #
InnerSource मूल रूप से स्रोत कोड, जानकारी और सहयोग को संभालने के लिए एक इंजीनियरिंग पद्धति के रूप में डिज़ाइन किया गया था जबकि नए योगदानकर्ताओं को विकास पारिस्थितिकी तंत्र में भाग लेने के लिए प्रोत्साहित करता था। लेकिन “इंजीनियर” की परिभाषा स्पष्ट रूप से विस्तृत हो रही है।
जब Ruby on Rails विकसित किया गया, तो “फ्रेमवर्क उपयोगकर्ता” इंजीनियरिंग समुदाय का हिस्सा बन गए। Rails ने सॉफ्टवेयर विकास में उनका प्रवेश बिंदु प्रदान किया। अब, “Vibe Coding” और AI-सहायक विकास इंजीनियरों के लिए नए प्रवेश बिंदुओं का प्रतिनिधित्व करते हैं।
जैसे-जैसे अधिक लोग “इंजीनियरिंग” में शामिल होते हैं, पारंपरिक सीमाएं धुंधली हो जाती हैं। पहले “गैर-इंजीनियर” माने जाने वाले लोग अब कोड निर्माण, सिस्टम डिज़ाइन और तकनीकी निर्णय लेने में भाग लेते हैं।
आप अभी भी सोच सकते हैं कि गैर-इंजीनियरों और इंजीनियरों के बीच एक स्पष्ट सीमा है। जबकि मैं इस संदेह को समझता हूं कि क्या गैर-इंजीनियर पर्याप्त सीखने के बिना अचानक इंजीनियर-समकक्ष क्षमताएं प्राप्त कर सकते हैं, निर्विवाद तथ्य यह है कि प्रवेश बाधाएं लगातार घट रही हैं, और भागीदारी की बाधाएं कम होती जा रही हैं।
सॉफ्टवेयर निर्माण का लोकतंत्रीकरण #
यह विस्तार पिछले तकनीकी बदलावों को दर्शाता है। जैसे Ruby on Rails ने शक्तिशाली अमूर्तताएं प्रदान करके वेब विकास का लोकतंत्रीकरण किया, AI कोड जेनरेशन की तकनीकी बाधाओं को कम करके सॉफ्टवेयर निर्माण का लोकतंत्रीकरण कर रहा है।
यह लोकतंत्रीकरण नई चुनौतियां बनाता है। जब अधिक लोग सॉफ्टवेयर बना सकते हैं तो आप गुणवत्ता कैसे बनाए रखते हैं? जब सिस्टम संशोधन की बाधा कम हो तो आप सुरक्षा कैसे सुनिश्चित करते हैं? जब तकनीकी कार्यबल अधिक विविध हो तो आप संस्थागत ज्ञान कैसे संरक्षित करते हैं?
संगठनात्मक फ्रेमवर्क के रूप में InnerSource #
InnerSource इन चुनौतियों के उत्तर प्रदान करता है क्योंकि यह मौलिक रूप से विविध योगदानकर्ताओं के समुदायों का प्रबंधन करने के बारे में है जिनके पास विभिन्न कौशल स्तर और प्रेरणाएं हैं। यह नए योगदानकर्ताओं को शामिल करने, गुणवत्ता मानकों को बनाए रखने और संस्थागत ज्ञान को संरक्षित करने के लिए सिद्ध प्रथाओं की पेशकश करता है।
जैसे-जैसे “इंजीनियरिंग” का विस्तार AI-सहायक डेवलपर्स को शामिल करने के लिए होता है, पद्धति तेजी से महत्वपूर्ण हो जाती है। यह इस नई वास्तविकता के प्रबंधन के लिए सांस्कृतिक और पद्धतिगत फ्रेमवर्क प्रदान करती है।
निष्कर्ष: AI रणनीति के रूप में ओपन सोर्स तरीका #
भविष्य उन संगठनों का है जो अपने अनूठे ज्ञान और प्रक्रियाओं को AI क्षमताओं के साथ सफलतापूर्वक मिला सकते हैं। यह मानवीय विशेषज्ञता और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बीच चुनने के बारे में नहीं है—यह तालमेल वाले रिश्ते बनाने के बारे में है जो दोनों को बढ़ाते हैं।
ओपन सोर्स तरीका सफल AI सहयोग की कुंजी है। जो संगठन पारदर्शिता को अपनाते हैं, योगदान को प्रोत्साहित करते हैं, निर्णयों को दस्तावेजित करते हैं, ज्ञान साझा करते हैं और समुदाय बनाते हैं, वे AI युग में फलेंगे।
InnerSource, ओपन सोर्स सिद्धांतों के संगठनात्मक अवतार के रूप में, इस परिवर्तन के लिए फ्रेमवर्क प्रदान करता है। यह सूचना साझाकरण, गुणवत्ता आश्वासन, पहुंच और संदर्भ संरक्षण की मौलिक चुनौतियों को संबोधित करता है जिनका सामना संगठन अपनी विकास प्रक्रियाओं में AI को एकीकृत करते समय करते हैं।
आगे का रास्ता #
यह रातों-रात InnerSource को लागू करने या नाटकीय संगठनात्मक परिवर्तन को मजबूर करने के बारे में नहीं है। यह धीरे-धीरे ऐसी प्रथाओं को अपनाने के बारे में है जो आपके संगठन को अधिक AI-अनुकूल बनाती हैं जबकि उस ज्ञान और संस्कृति को संरक्षित करती हैं जो आपको अनूठा बनाती हैं।
छोटी शुरुआत करें। एक टीम या एक परियोजना चुनें। कोड को अधिक खुले तौर पर साझा करना शुरू करें। निर्णयों को अधिक पूर्णता से दस्तावेजित करें। जहां यह समझदारी की बात हो, वहां मानकीकरण करें। पारदर्शिता के माध्यम से विश्वास बनाएं।
जो संगठन इस संतुलन में महारत हासिल करते हैं—खुलेपन और सुरक्षा के बीच, मानकीकरण और विशिष्टता के बीच, AI क्षमताओं और मानवीय निर्णय के बीच—वे सॉफ्टवेयर विकास के अगले युग को परिभाषित करेंगे।
सवाल यह नहीं है कि AI हमारे सॉफ्टवेयर बनाने के तरीके को बदल देगा या नहीं। सवाल यह है कि आपका संगठन उस परिवर्तन से आकार लेगा या उसे आकार देने में मदद करेगा।
विकल्प, हमेशा की तरह, आपका है। लेकिन ओपन सोर्स तरीका आगे बढ़ने का एक सिद्ध रास्ता प्रदान करता है।
