لم يعد الكفاءة الفنية وحدها كافية لترقية المهندسين في عصر الذكاء الاصطناعي

أدى الذكاء الاصطناعي إلى تغيير كبير في طريقة عملنا وما يتم تلقينه داخل الفرق الفنية. في عملي في Sombra ، رأيت هذا التغيير يغير ليس فقط كيفية تسليم الفرق ، ولكن أيضًا ما يتم مكافأته في نمو المسار الوظيفي.

لم يكن مسار النمو في التكنولوجيا خطيًا دائمًا: كنت تتعلم مهارات جديدة ، وتظل أفضل تقنيًا ، وت trởين شخصًا يحل مشكلات صعبة ، وتبني سمعتك وثقتك ، ثم تكسب طريقك إلى أعلى السلم الوظيفي.

لكن هذا الدورة بدأت في التكسير. الذكاء الاصطناعي يأخذ على الكثير من المهام ، ويسرع العمل ، ويوفر التكاليف. هذا لا يعني أن المهارات الفنية لم تعد مهمة ، ولكنها تجعل المهام التي تتطلب الحكم والتفكير في النتائج واتخاذ القرارات أكثر أهمية.

هذا هو التغيير الذي عشته بشكل مباشر في رحلتي من مهندس إلى شريك مؤسس ومدير تقني في Sombra. بعد خمس سنوات في مسيرتي المهنية كمهندس ، أصبحت نوعًا من الأخصائيين الذين يعتمد عليهم الفريق. كنت الشخص الذي يمكنه حل مشكلات فنية صعبة ، والاستلام من العمل المعقد ، والثقة عندما تكون المشاريع في حالة حريق. لكن هناك شيء مفقود ، وشعرت أنني عالق.

بدا الأمر وكأنني قد وصلت إلى سقف مساري الوظيفي ويمكنني أن أذهب إلى الأمام. كانت مهاراتي الفنية في ذروتها ، ولكن هذه المرحلة التالية من النمو تتطلب شيئًا مختلفًا – التفكير التجاري.

لم أستطع المضي قدمًا مع معرفة كيفية بناء شيء فقط ، كنت بحاجة إلى تعلم ما يستحق البناء في المقام الأول.

هذا النوع من السقف يصبح أكثر شيوعًا في جميع أنحاء الصناعة.

السوق يتغير بشكل أسرع مما يدركه العديد من المهندسين

تقرير المنتدى الاقتصادي العالمي يُظهر أن 40٪ من أصحاب العمل يتوقعون تقليل القوى العاملة حيث يمكن للذكاء الاصطناعي تلقين المهام ، في حين تشير أبحاث شركة Anthropic حول تطوير البرمجيات إلى أن الذكاء الاصطناعي يأخذ على المزيد من مهام التطوير المتكررة ، وربما يتم دفع المزيد من المهندسين نحو تصميم وصنع القرار على مستوى أعلى.

بالطبع ، لا يزال هناك طلب كبير على المواهب الفنية. لا تقلق ، لا تزال المهارات الفنية الصعبة مهمة للغاية في المهنة ، ولكن الاتجاه الأوسع هو أن هناك أقل عدد من الأدوار حيث يكفي التنفيذ فقط للارتقاء إلى أعلى.

هناك طلب كبير على الأشخاص الذين يمكنهم صياغة المشكلات ، وتحديد الأولويات في ظل القيود ، وربط العمل الفني بالقيمة التجارية.

كان ذلك التحول الذي كان عليّ أن أجريه. لم يكن تحسيني الأكبر مجرد تحسين تقني ، بل كان سياقيًا.

لم أترك الهندسة وراء ظهري ، بل وسعتها وعدت صياغة الأسئلة حولها.

أ停止ت قياس نمو مساري الوظيفي بالمقاييس التالية: “المزيد من الكود” ، “المزيد من التعقيد” ، أو “المزيد من الملكية الفنية الصعبة” ، وبدلاً من ذلك تحولت إلى الهندسة المعمارية ، وتأثير الأعمال ، وجودة القرار.

خمسة تحولات غيرت طريقة عملي

قد يبدو هذا مجردًا ، لذا سأقوم بتفصيله في 5 تحولات عملية ساعدتني على تطوير تفكير تجاري.

التحول الأول كان تعلم الأعمال بشكل مباشر بدلاً من استلامه بشكل غير مباشر من خلال التذاكر.

يعمل العديد من المهندسين من الإشارات الهابطة. نحصل على المتطلبات ، ولكن ليس المحادثة التي شكّلتها. لا نرى التبادل الذي خلف مهامنا ، ولا الأسباب الاستراتيجية التي توجد هذه المهام من أجلها.

لذلك بدأت في تعلم الأعمال بشكل مباشر. بدأت بحضور المزيد من مكالمات المبيعات والدعم ، والاستماع إلى محادثاتهم باهتمام ، والاهتمام أكثر بمناقشات أصحاب المصلحة. مع مرور الوقت ، توقفت عن رؤية عملي كمسلسلة من التسليمات المعزولة.

أدركت أن الحل الفني المتقن الذي يصل متأخرًا ، أو يكلف الكثير ، أو يحل مشكلة خاطئة ، ليس عملاً استراتيجيًا. إنه مجرد صحة باهظة.

التحول الثاني كان تعلم لغة الأعمال بدون معاملتها كشيء محجوز للتنفيذيين.

بدأت في تعلم جميع تلك المصطلحات التي لا يتم تعليمها للمهندسين явًا: عائد الاستثمار ، وتكلفة التأخير ، وتكلفة الفرصة ، ومخاطر التعرض ، والهامش ، والترتيب. هذا أمر لا مفر منه إذا كنت تهدف إلى مناصب رفيعة أو مناصب قيادية.

هذا يؤثر على الحكم الفني ، حيث أن العديد من الأخصائيين رائعون في حل المشكلات ، لكنهم لا يستطيعون تحديد الأولويات وتقييمها وفقًا لأهداف الأعمال.

من أجل tôi ، غيرت تعلم تلك اللغة طريقة تواصلي ، وأهم من ذلك ، كيفية تقييمي للحلول. العمل نفسه ظل فنيًا ، لكن المنطق وراءه أصبح أوسع.

هذا هو الفرق المهم في عصر الذكاء الاصطناعي. يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة الفرق على التنفيذ ، لكنه لا يزال لا يستطيع امتلاك صنع القرار. ذلك الطبقة تنتمي إلى البشر.

كان تحول العقلية الكبير الآخر تحديد النجاح قبل كتابة الكود.

مع مرور الوقت ، قبل أن أبدأ في التنفيذ ، سألت نفسي سلسلة من الأسئلة:

• ما الذي يتغير بالضبط للمستخدم أو للأعمال؟
• ما هي العلامة التي يجب أن تتحرك؟
• كيف سيعرف أي شخص أن الأمر كان مهمًا؟

ساعدتني تلك الأسئلة حقًا في ترتيب الأمور قبل أن أبدأ في كتابة الكود. كما أنها أنقذتني من فشل شائع: الاستثمار بشكل كبير في التسليم قبل الاتفاق على التأثير.

هذا هو أحد الأسباب التي تجعل القياس مهمًا للغاية. أبحاث DORA حول تسليم البرمجيات أظهرت قيمة قياس كيفية تسليم الفرق البرمجيات بأمان وبسرعة وبتأثير.

لكن في الممارسة ، يذهب قادة فنيون ذوو أداء عالٍ عادة إلى طبقة أخرى: يربطون مقاييس التسليم بنتائج المنتج ونتائج الأعمال.

بمعنى آخر ، التسليم ليس خط النهاية. بالتأكيد ، نقدر النتائج بناءً على التسليم ، لكنه غالبًا ما يكون القدرة على تحديد النجاح مسبقًا هي التي تنتقل شخصًا إلى قيادة أوسع.

كان التحول الرابع اختبار الفرضيات قبل بناءها.

المهندسون القويون غالبًا ما يبنون أكثر مما هو ضروري ، بموجب概念 خاطئ شائع أن الذكاء الاصطناعي يجعل البناء أرخص وأن المزيد من الهندسة ي自动 يعني جودة أفضل.

يتم تدريب قادة فنيين ذوي أداء عالٍ على التفكير في حلول قوية ، حيث نريد جميعًا بناء الأشياء بالطريقة الصحيحة. هذا هو سمة رائعة لتطويرها ، لكنها غالبًا ما تصبح باهظة التكلفة عندما تلتزم بحل كامل قبل التحقق من الفرضيات.

لذلك كان أحد التحولات العملية الأكثر فائدة لي هو إجبار فترة توقف قبل البناء ووضع فرضيّاتي. بمجرد أن تصبح الفرضية صريحة وواضحة ، يتغير الشكل.

الهدف لم يعد هو إثبات مدى تعقيد الحل. الهدف هو التعلم بسرعة وبطريقة رخيصة وواضحة بما يكفي لاتخاذ قرار ما يستحق الاستثمار.

كان التحول الأخير الذي ساعدني حقًا كتابة ملاحظات قرار قصيرة قبل البرمجة.

هذا قد يكون العادة الأكثر فائدة من بين كل شيء. ولا أريد أن أجبر وثيقة أخرى — فقط ملاحظة قصيرة ومنظمة لتصور تفكيري: ما هي الخيارات المتاحة ، ما هي المخاطر المهمة ، ما هو التأثير المتوقع ، ما هو التوصية التي تجعل المعنى ، وأين يتم الاتفاق.

لم ي 改善 فقط التواصل ، بل كشف أيضًا عن التفكير الضعيف في وقت مبكر وساعد على توضيح الفرضيات (انظر التحول السابق). بالإضافة إلى ذلك ، خلق سجلًا لماذا تم اتخاذ قرار ما ، وهو ما يصبح قيمًا بشكل خاص عند استعراض النتائج.

في الممارسة ، يحدث العديد من الترقيات لأن شخصًا ما يمكن أن يقلل من الغموض للآخرين ، وليس لأنهم الأشخاص الأكثر براعة فنيًا في الغرفة.

لماذا المستوى التالي يتعلق بأفضل القرارات

هذا هو الخطأ الأكبر الذي يرتكبه العديد من الناس عندما يتحدثون عن الذكاء الاصطناعي والمسار الوظيفي الفني. يصورون القصة كما لو كانت الخيار بين العمق الفني والقيادة ، أو بين الهندسة والإدارة.

المهارات الفنية لا تزال مهمة. في nhiều الحالات ، تكون مهمة أكثر لأن الناس يحتاجون إلى عمق كافٍ لتحديد ما يفعله أنظمة الذكاء الاصطناعي ، وأين تفشل ، وما يجب أو لا يجب الثقة به. لكن الكفاءة الفنية وحدها أقل تمييزًا عندما يمكن تسريع المزيد من التنفيذ بواسطة الأدوات. هذا هو بالضبط ما نشهده كل يوم في Sombra: النمو الوظيفي الأسرع يأتي عندما يقترن المهندسون بالعمق الفني بالتفكير التجاري.

هذا لا يعني أن كل مهندس قوي يجب أن يصبح مديرًا. لكنه يعني أن المسار إلى أعلى يتغير. المستوى التالي أقل حول إثبات أن شخصًا ما يمكنه القيام بأصعب مهمة بنفسه ، وأكثر حول إثبات أنه يمكن أن يساعد الفريق والأعمال على اتخاذ قرارات أفضل.

لم أصل إلى حائط لأنني افتقرت الذكاء أو الانضباط. أصل إلى حائط لأن المستوى التالي طالب بمجال رؤية أوسع. بمجرد أن تغير ذلك ، تغير نطاقي أيضًا.