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Amazon के इंजीनियरों के लिए नया पैमाना: AI का इस्तेमाल नहीं, काम का असर
Amazon के मेमो के मुताबिक इंजीनियरिंग का आकलन ग्राहक और कारोबारी नतीजों से होना चाहिए—AI टोकन या लिखे गए कोड की मात्रा से नहीं।[13][20] ‘Renaissance Developer’ AI के साथ मानवीय समझ और अपने क्षेत्र के अनुभव का इस्तेमाल करता है। किसी काम में मौजूदा AI मददगार न हो, तो उसे पहचानना नाकामी नहीं, एक अहम निष्कर्ष है।[10][20...
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शोध उत्तर
मुख्य निष्कर्ष
- Amazon के मेमो के मुताबिक इंजीनियरिंग का आकलन ग्राहक और कारोबारी नतीजों से होना चाहिए—AI टोकन या लिखे गए कोड की मात्रा से नहीं।[13][20]
- ‘Renaissance Developer’ AI के साथ मानवीय समझ और अपने क्षेत्र के अनुभव का इस्तेमाल करता है। किसी काम में मौजूदा AI मददगार न हो, तो उसे पहचानना नाकामी नहीं, एक अहम निष्कर्ष है।[10][20]
- मैनेजरों से AI अपनाने में सबसे निचले और सबसे ऊंचे 10% के आसपास की टीमों को करीब से देखने को कहा गया है; ज्यादा या कम इस्तेमाल अपने आप में अच्छे प्रदर्शन का सबूत नहीं है।[16]
AI संकेत
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does Amazon’s September 2026 internal memo, written by Worldwide Amazon Stores vice president and distinguished engineer Terk Terkowitz. Article summary: Amazon’s memo shifts the emphasis from how much AI engineers use to what they deliver: useful customer and business outcomes, supported by engineering judgment rather than usage scorecards.[7][8] Written by Worldwide Ama. Topic tags: general, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clic
Amazon की इंजीनियरिंग गाइडलाइन एक साफ फर्क बताती है: AI का इस्तेमाल करना और उससे उपयोगी काम कर पाना एक ही बात नहीं है। Worldwide Amazon Stores के उपाध्यक्ष और विशिष्ट इंजीनियर Terk Terkowitz का मेमो सितंबर 2026 में कर्मचारियों के बीच साझा हुआ था और 27 अक्टूबर को सार्वजनिक किया गया। इसमें “Renaissance Developer” की बात है—ऐसा इंजीनियर जिसकी पहचान इस्तेमाल किए गए टूल से नहीं, बल्कि काम के नतीजों से होती है।13
‘Renaissance Developer’ से Amazon का क्या मतलब है?
मेमो के मुताबिक ऐसे डेवलपर AI टूल के साथ मानवीय निर्णय-क्षमता और अपने काम के क्षेत्र की विशेषज्ञता जोड़कर नई चीजें बनाते हैं। इसका मतलब यह नहीं कि हर काम में AI लगाना जरूरी है। अगर मौजूदा AI टूल किसी काम में मददगार नहीं है, तो इंजीनियर को यह समझाने में सक्षम होना चाहिए कि ऐसा क्यों है। Amazon की गाइडलाइन में इसे “नाकामी नहीं, एक निष्कर्ष” माना गया है।10
इस सोच में जोर समस्या को समझने, सही औजार चुनने और उपयोगी नतीजा देने पर है—सिर्फ व्यस्त दिखने पर नहीं। मेमो में सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट मैनेजरों को भी संबोधित किया गया है, इसलिए यह फर्क टीमों को सहयोग देने और उनके काम का आकलन करने के तरीके पर भी लागू होता है।5
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‘Tokenmaxxing’ पर चेतावनी क्यों?
“Tokenmaxxing” का मतलब है AI में इस्तेमाल होने वाले टोकन की संख्या बढ़ाकर यह दिखाना कि तकनीक अपनाई जा रही है। Amazon ने चेताया है कि टोकन की गिनती, AI अपनाने की दर, कोड में बदलाव, कोड रिव्यू या लिखी गई कोड लाइनों की संख्या को अकेले इंजीनियरिंग उत्पादकता का पैमाना नहीं बनाना चाहिए। ये आंकड़े गतिविधि या लगाए गए संसाधन बताते हैं; अपने-आप यह नहीं बताते कि ग्राहकों या कारोबार को फायदा हुआ या नहीं।7
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मेमो की यह दलील Amazon के नेतृत्व सिद्धांतों से भी जुड़ती है। रिपोर्ट के मुताबिक, कंपनी ने कहा कि tokenmaxxing “मितव्ययिता” (Frugality) के खिलाफ है, जबकि कोड की लाइनों को सफलता का पैमाना बनाना “आविष्कार करो और सरल बनाओ” (Invent and Simplify) की भावना से मेल नहीं खाता। ज्यादा टोकन खर्च करना या ज्यादा कोड लिखना खर्च और जटिलता बढ़ा सकता है—बिना यह साबित किए कि काम अधिक उपयोगी हुआ।11
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इसका अर्थ यह नहीं कि AI अपनाने के आंकड़ों का कोई उपयोग नहीं। मेमो पर रिपोर्टिंग के अनुसार, Amazon मानता है कि इस्तेमाल के आंकड़ों और नतीजों में संबंध हो सकता है, लेकिन उन्हें सावधानी और विवेक से देखना चाहिए।16 ऐसे आंकड़े आगे जांच करने का संकेत दे सकते हैं; उन्हें लक्ष्य बना देना अलग बात है। किसी टीम को टोकन इस्तेमाल बढ़ाने पर इनाम मिले, तो वह संख्या बढ़ा सकती है—भले ही काम बेहतर न हो।
AI कम और ज्यादा इस्तेमाल करने वाली टीमों को कैसे देखें?
गाइडलाइन में मैनेजरों से AI अपनाने के मामले में 10वें और 90वें पर्सेंटाइल के आसपास की टीमों का अधिक बारीकी से अध्ययन करने को कहा गया है।16 इसका मतलब यह नहीं कि कम इस्तेमाल करने वाली टीमें पीछे हैं या सबसे ज्यादा इस्तेमाल करने वाली टीमें बेहतर कर रही हैं। अपनाने की दर सवाल पूछने की शुरुआत है, अंतिम फैसला नहीं।
कम इस्तेमाल वाली टीमों के मामले में मैनेजर देख सकते हैं कि कहीं उनके काम के लिए मौजूदा AI उपयुक्त तो नहीं, कोई व्यावहारिक बाधा तो नहीं, या उपयोगी मौके छूट तो नहीं रहे। ज्यादा इस्तेमाल करने वाली टीमों में यह परखा जा सकता है कि AI से नतीजे बेहतर हुए हैं या सिर्फ गतिविधि और लागत बढ़ी है। ये चरम आंकड़ों को समझने के लिए उपयोगी सवाल हैं; अंतिम कसौटी फिर भी काम का मूल्य ही है।
इंजीनियरिंग टीमों के लिए सीधा सबक
Amazon की गाइडलाइन न तो AI से दूरी बनाने को कहती है, न ही सफलता के लिए AI इस्तेमाल की कोई तय मात्रा बताती है। इसका संदेश है कि इंजीनियर अपने अनुभव और निर्णय-क्षमता का इस्तेमाल करें और ग्राहकों व कारोबार के लिए उपयोगी नतीजों पर ध्यान दें। मैनेजरों को भी AI अपनाने के आंकड़ों को सावधानी से देखना चाहिए, न कि उन्हें कर्मचारियों की स्कोरकार्ड में बदल देना चाहिए।16
सीधी बात यह है: AI का इस्तेमाल एक इनपुट है; उपयोगी इंजीनियरिंग नतीजे असली लक्ष्य हैं। किसी खास काम में AI मदद न करे, तो उसकी वजह समझाना भी टीम को यह जानने में मदद कर सकता है कि मौजूदा टूल कहां काम नहीं आते—बिना इंजीनियरों पर इस्तेमाल दिखाने का दबाव डाले।10
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लोग पूछते भी हैं
"Amazon के इंजीनियरों के लिए नया पैमाना: AI का इस्तेमाल नहीं, काम का असर" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
Amazon के मेमो के मुताबिक इंजीनियरिंग का आकलन ग्राहक और कारोबारी नतीजों से होना चाहिए—AI टोकन या लिखे गए कोड की मात्रा से नहीं।[13][20]
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
Amazon के मेमो के मुताबिक इंजीनियरिंग का आकलन ग्राहक और कारोबारी नतीजों से होना चाहिए—AI टोकन या लिखे गए कोड की मात्रा से नहीं।[13][20] ‘Renaissance Developer’ AI के साथ मानवीय समझ और अपने क्षेत्र के अनुभव का इस्तेमाल करता है। किसी काम में मौजूदा AI मददगार न हो, तो उसे पहचानना नाकामी नहीं, एक अहम निष्कर्ष है।[10][20]
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
मैनेजरों से AI अपनाने में सबसे निचले और सबसे ऊंचे 10% के आसपास की टीमों को करीब से देखने को कहा गया है; ज्यादा या कम इस्तेमाल अपने आप में अच्छे प्रदर्शन का सबूत नहीं है।[16]
सूत्र
cnbc.comAmazon's anti-tokenmaxxing memo says engineers should be pickier about using AI
fortune.comAmazon warns against tokenmaxxing, telling engineers that using more AI doesn't necessarily mean they're doing better work
itpro.comAmazon tells software engineers that not every task needs ...