Cult.fit ने Codex के ज़रिए अपनी ऑपरेशनल क्षमता मज़बूत की है

Cult.fit भारत की प्रमुख टेक्नोलॉजी-आधारित फ़िटनेस कंपनियों में से एक है. यह 77 शहरों में 708 फ़िटनेस सेंटर चलाती है और इसके लगभग दस लाख पेड सदस्य हैं. इसके बिज़नेस में जिम और ट्रेनर के नेतृत्व वाली फ़िटनेस क्लास तक सब्सक्रिप्शन-आधारित पहुँच के साथ-साथ, फ़िटनेस इक्विपमेंट, एक्सेसरीज़, वर्कआउट फ़ुटवियर और एक्टिववियर जैसे कंज़्यूमर प्रोडक्ट्स की एक बढ़ती हुई रेंज भी शामिल है.

जैसे-जैसे कंपनी बढ़ी, वह प्रोसेस और मुश्किलों की परतें जोड़े बिना ज़्यादा ऑपरेशनल और प्रोडक्ट चुनौतियों को हल करना चाहती थी. Codex पर इंजीनियरिंग को स्टैंडर्ड बनाकर और फिर उसे इंजीनियरिंग से आगे बढ़ाकर, cult.fit पूरे ऑर्गनाइज़ेशन में टीमों को डेटा एनालाइज़ करने, टूल्स बनाने और आइडिया को प्रोडक्शन में ले जाने में मदद कर रहा है. अपने Codex रोलआउट के साथ, यह अपने AI ट्रेनर के ज़रिए ज़्यादा पर्सनलाइज़्ड मेंबर एक्सपीरियंस डेवलप करने के लिए OpenAI API का इस्तेमाल कर रहा है.

Cult.fit के CTO संतोष कुमार के लिए, AI ने ऑर्गनाइज़ेशन के काम करने के तरीके को बदलने का एक अवसर पेश किया. वे कहते हैं, “हम AI को अपने कामकाज का अभिन्न हिस्सा बनाना चाहते थे”. “हम अपने ऑपरेशंस को कैसे चला सकते हैं या उन्हें कैसे बदल सकते हैं ताकि वे 'AI-फ़र्स्ट' बन जाएँ? हम ग्राहकों को क्या नए अनुभव दे सकते हैं? और हम अपने ऑर्गनाइज़ेशन को चलाने के तरीके में कैसे बदलाव ला सकते हैं?"

Cult.fit में पहला बड़ा बदलाव इंजीनियरिंग के क्षेत्र में हुआ. Codex को स्टैंडर्ड बनाने से पहले, डेवलपर्स कोडिंग एजेंट और सहायकों के एक मिले-जुले सेट का इस्तेमाल कर रहे थे. अलग-अलग टूल्स होने का मतलब था कि रिपॉज़िटरी, एजेंट के निर्देशों, स्किल्स और डेवलपमेंट वर्कफ़्लो के लिए अलग-अलग नियम और तरीके थे. इससे टीम के बीच जानकारी शेयर करना और क्षमताओं का दोबारा इस्तेमाल करना मुश्किल हो जाता था.

Cult.fit एक ऐसा शेयर्ड प्लेटफ़ॉर्म चाहता था जिसके आस-पास वह सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट लाइफ़साइकल को स्टैंडर्ड बना सके. कंपनी ने उस फ़ाउंडेशन के तौर पर Codex को चुना. रिपॉज़िटरी स्ट्रक्चर, स्किल्स, टेस्टिंग, कोड रिव्यू और फ़ीडबैक लूप अब टीमों में आम तौर पर अपनाए जा सकते थे.

इसके बाद टीम ने Codex को और ज़्यादा ख़ास इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो में बढ़ाया. इसका साइट रिलायबिलिटी इंजीनियरिंग एजेंट ऑब्ज़र्वेबिलिटी प्लेटफ़ॉर्म और लॉग से जानकारी इकट्ठा कर सकता है, घटनाओं की जाँच कर सकता है, और कई मामलों में, इंजीनियर के रिव्यू के लिए सुझाए गए फ़िक्स के साथ एक pull request बना सकता है. सिक्योरिटी एजेंट कमज़ोरियों को पहचानने और उन्हें ठीक करने में मदद करते हैं, जबकि दूसरे ऑन-कॉल एजेंट बार-बार होने वाली प्रोडक्शन समस्याओं की जाँच करते हैं.

Cult.fit एक ऐसे डेवलपमेंट मॉडल की ओर बढ़ रहा है जो पूरी तरह से स्पेसिफ़िकेशन पर आधारित है, जहाँ एक स्पेसिफ़िकेशन सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट लाइफ़साइकल के ज़रिए काम को गाइड कर सकता है और इंजीनियर के रिव्यू के लिए pull request की ओर ले जा सकता है. इससे टीमों को तय ज़रूरतों से काम करने वाले कोड तक पहुँचने का ऐसा रास्ता मिलता है जिसे बार-बार अपनाया जा सकता है.

हाल ही का एक उदाहरण cult.fit ऐप के लिए बनाया गया सोशल फ़ीड है. कुमार का अनुमान है कि पहले इस प्रोजेक्ट को बनाने में एक साल से ज़्यादा का समय लग जाता. नए वर्कफ़्लो का इस्तेमाल करके, टीम ने इसे दो महीने में पूरी तरह से तैयार करके लॉन्च कर दिया.

तब से, Codex का दायरा इंजीनियरिंग से आगे बढ़ गया है. cult.fit ने अपने कंपनी डेटा को Codex के लिए इस्तेमाल करने में आसान बना दिया है, जिससे टीमें ख़ुद ही सवालों के जवाब ढूंढ सकती हैं और नियमित एनालिसिस कर सकती हैं. पहले, डेटा से जुड़े छोटे-छोटे अनुरोध के लिए भी एक सेंट्रल एनालिस्ट टीम के पास जाना पड़ता था, जिससे काम में रुकावट आती थी.

टीम अपने ख़ुद के ऐप्लिकेशन और वर्कफ़्लो भी बना रही हैं. उदाहरण के लिए, HR ने परफ़ॉरमेंस रिव्यू, शेड्यूलिंग, फ़ीडबैक इकट्ठा करने और इस सारी जानकारी को एक जगह लाने के काम को मैनेज करने के लिए Codex में एक वर्कफ़्लो बनाया है. हाल के महीनों में, नॉन-इंजीनियरिंग टीमों ने 20 से ज़्यादा इंटरनल ऐप्लिकेशन बनाए हैं.

इस बदलाव ने यह बदल दिया है कि cult.fit अपने बिज़नेस को चलाने के लिए ज़रूरी सॉफ़्टवेयर के बारे में कैसे सोचता है. जब उनके इंटरनल डैशबोर्ड सॉफ़्टवेयर की लागत काफ़ी बढ़ गई, तो एक इंजीनियर ने एक वीकेंड में ही Codex की मदद से उसके सभी फ़ंक्शन फिर से तैयार कर दिए. अब cult.fit इस सुविधा को अपने ख़ुद के ऐप्लिकेशन पर चलाता है, जिससे उनके सालाना सॉफ़्टवेयर ख़र्च में $1,00,000 से ज़्यादा की बचत होती है.

इस बदलाव के लिए कर्मचारियों को सिर्फ़ Codex का एक्सेस देना काफ़ी नहीं था. एक बड़े हैकाथॉन ने कर्मचारियों को शुरुआत में ही इसकी संभावनाओं की झलक दी. इसके बाद कंपनी ने अपनी मैनेजमेंट टीम के लिए एक दिन का सेशन रखा, जिसमें अलग-अलग विभागों के लीडर्स ने Codex का इस्तेमाल करके अपने काम से जुड़ी कोई चीज़ तैयार की.

इंजीनियरिंग में भी हफ़्ते में दो बार ऑफ़िस सहायता सेशन होता है ताकि कर्मचारियों को प्रोजेक्ट को आइडिया से प्रोडक्शन तक ले जाने में मदद मिल सके, जबकि इंजीनियर टेक्निकल और डोमेन सपोर्ट देने के लिए चुने हुए कामों में शामिल होते हैं.

Cult.fit अपने 'AI ट्रेनर' के ज़रिए सदस्यों के अनुभव में AI को शामिल करने के लिए OpenAI API का इस्तेमाल कर रहा है. क्योंकि Cult.fit के 45% से ज़्यादा सदस्य पहली बार जिम जा रहे हैं, इसलिए उन्हें फ़िटनेस की आदत डालने में मदद करने के लिए सही मार्गदर्शन मिलना बहुत ज़रूरी है. कंपनी ने कई साल पहले यह 'AI ट्रेनर' बनाया था, ताकि सदस्य बिना किसी पर्सनल ट्रेनर के भी, अपने लिए तैयार किए गए वर्कआउट का अनुभव ले सकें.

Cult.fit के लगभग 20% जिम यूज़र फ़िलहाल AI ट्रेनर प्रोडक्ट का इस्तेमाल करते हैं. लैंग्वेज मॉडल में तरक्की के साथ, cult.fit ने अनुभव को और ज़्यादा इंटरैक्टिव और बातचीत वाला बनाने का मौका देखा.

लेटेस्ट वर्जन को वॉइस-फ़र्स्ट वर्कआउट एक्सपीरियंस के हिसाब से डिज़ाइन किया गया है. OpenAI API इंटीग्रेशन के ज़रिए GPT रियलटाइम का इस्तेमाल करके, ट्रेनर कोचिंग क्यू दे सकता है और टू-वे वॉइस इंटरैक्शन के ज़रिए वर्कआउट लॉगिंग को सपोर्ट कर सकता है.

Cult.fit ग्राहक सहायता के उन वर्कफ़्लो में भी AI का इस्तेमाल कर रहा है, जिनमें पहले हर मामले को देखने के लिए इंसानी एजेंट की ज़रूरत पड़ती थी. इसका एक उदाहरण ग्रुप फ़िटनेस क्लास में शामिल न हो पाने पर लगने वाली पेनल्टी को माफ़ करने का अनुरोध है.

जब कोई सदस्य कहते हैं कि उन्होंने किसी सही वजह से क्लास मिस कर दी, तो एक AI एजेंट लोकल मौसम और उस क्लास के अटेंडेंस पैटर्न जैसे सिग्नल चेक करके अनुरोध का आकलन कर सकता है, और फिर यह तय कर सकता है कि पेनल्टी माफ़ की जानी चाहिए या नहीं.

Cult.fit ने इन एजेंट्स को अपने मौजूदा Sprinklr सपोर्ट प्लेटफॉर्म में शामिल किया और उन्हें अपने बैकएंड सिस्टम से जोड़ा, जिससे ग्राहक सहायता को मुख्य तौर से इंसानों द्वारा संचालित चैट मॉडल से बदलकर AI-आधारित वर्कफ़्लो की ओर ले जाया गया.

• हाल के महीनों में नॉन-इंजीनियरिंग टीमों ने 20 से ज़्यादा इंटरनल ऐप्लिकेशन बनाए

• Codex के साथ अंदरूनी क्षमता को दोबारा बनाकर $1,00,000 से ज़्यादा की सालाना सॉफ़्टवेयर बचत

• ग्राहक सहायता में लगने वाले ख़र्च में 50% से ज़्यादा की कमी

Cult.fit का अगला कदम अलग-अलग AI वर्कफ़्लो से एक ऐसे ऑर्गनाइज़ेशन की ओर बढ़ना है जहाँ AI को काम करने के तरीके के हिस्से के तौर पर बनाया गया हो. ऑपरेशंस में, कुमार इस मकसद को एक “ऑटोपायलट ऑपरेशंस ऑर्गनाइज़ेशन” बताते हैं, जिसमें AI फ़्रंटलाइन टीमों के आस-पास ज़्यादा सपोर्ट का काम संभालेगा.

सदस्यों के अनुभव के मामले में, इसका लक्ष्य एक ऐसा "ट्रेनर आपकी जेब में" उपलब्ध कराना है, जो बड़े पैमाने पर व्यक्तिगत मार्गदर्शन दे सके, ऐसा मार्गदर्शन जो शायद कोई मनुष्य ट्रेनर इतने बड़े स्तर पर न दे पाए. ऑर्गनाइज़ेशन के अंदर, cult.fit लगातार ऐसी रुकावटों की तलाश में रहता है जिन्हें AI की मदद से दूर किया जा सके. जैसे-जैसे ज़्यादा कर्मचारी ख़ुद ऐप्लिकेशन बनाते हैं, जानकारी का एनालिसिस करते हैं और वर्कफ़्लो को ऑटोमेट करते हैं, वैसे-वैसे नए विचार सीधे काम करने वाले समाधानों में तब्दील हो सकते हैं.