आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में मेटा का धक्का उतना आसानी से नहीं हुआ है जितना कि मार्क जुकरबर्ग ने उम्मीद की होगी। इस साल की शुरुआत में, कंपनी ने पहले से ही इस क्षेत्र में काम करने वाले प्रसिद्ध शोधकर्ताओं को भारी रकम प्रदान करके एक शीर्ष स्तरीय एआई टीम बनाने की कोशिश करने के लिए समाचार बनाया। रिपोर्टों में कहा गया है कि कुछ सौदे मुआवजे में लगभग एक अरब डॉलर तक पहुंच गए। मुख्य उद्देश्य ओपनई जैसे प्रतिद्वंद्वियों के कुछ सबसे उज्ज्वल दिमागों के साथ मेटा के नए अधीक्षण प्रभाग को भरना था।
बड़े प्रस्तावों का मतलब लंबे समय तक नहीं है
पैसे के बावजूद, इनमें से कई हाई-प्रोफाइल हायर पहले से ही दरवाजे से बाहर हैं। तार का बताया है कि एवी वर्मा और एथन नाइट उन लोगों में से हैं, जिन्होंने छोड़ दिया है, दोनों मेटा में एक छोटे से कार्यकाल के बाद ओपनई में लौट रहे हैं। ऋषभ अग्रवाल, जो हाल ही में शामिल हुए हैं, ने भी छोड़ दिया है, चाया नायक के साथ, एक लंबे समय से उत्पाद प्रबंधक, जो ओपनई के लिए भी जा रहा है। शोधकर्ताओं ने स्वयं कई विवरण प्रदान नहीं किए हैं, अधिकांश अपने कारणों को निजी रखते हुए या केवल यह कहते हुए कि वे नई चुनौतियों की तलाश कर रहे हैं।
मेटा के आंतरिक कामकाज से परिचित लोग नोट करते हैं कि जुकरबर्ग की प्रबंधन शैली को समायोजित करने में समस्याएं हैं। कुछ लोग उल्लेख करते हैं कि काम का माहौल उम्मीदों पर खरा नहीं उतरा है। यह विचार सरल है, बहुत सारे पैसे का भुगतान करना हमेशा मतलब नहीं होता है कि यदि कार्यस्थल फिट नहीं होता है तो शीर्ष प्रतिभा रहेगी। मेटा का कहना है कि इस क्षेत्र में ऐसा टर्नओवर असामान्य नहीं है। एआई प्रतिभा की दौड़ में, कंपनियां आक्रामक रूप से भर्ती करती हैं और स्टाफ अक्सर चलते हैं, चाहे उच्च वेतन के लिए, बेहतर कार्य-जीवन संतुलन, या एक कंपनी मिशन वे समर्थन कर सकते हैं।
ऐ प्रतिभा जल्दी से चलती है
प्रस्थान की वर्तमान लहर मेटा के लिए अद्वितीय नहीं है। Openai और अन्य कंपनियों ने भी शोधकर्ताओं को नए स्टार्टअप के लिए छोड़ दिया है या अपनी खुद की प्रयोगशालाओं का निर्माण किया है। एआई सेक्टर में विभिन्न लक्ष्यों से प्रेरित होने वाले लोगों को जल्दी से नौकरियों को स्विच करने वाले लोगों का इतिहास है। अभी के लिए, मेटा एक ऐसी स्थिति से निपट रहा है जहां हायरिंग मुश्किल है लेकिन प्रतिधारण और भी कठिन है। एक कुशल एआई टीम का निर्माण केवल पैसे के बारे में नहीं है। कंपनी की संस्कृति और स्वतंत्रता की भावना जैसे कारक गिनती जारी रखते हैं, यहां तक कि मशीन लर्निंग टैलेंट के लिए शिकार भी गर्म हो जाता है।