एआई: इंजीनियरिंग नौकरशाही को समतल करना और नवाचार को गति देना

जैसे-जैसे इंजीनियरिंग संगठन बढ़ते हैं, वे अनिवार्य रूप से प्रक्रियाओं की परतें जमा करते हैं जो विकास को धीमा कर देती हैं। कोई भी इंजीनियरिंग लीडर जिसने किसी संगठन को एक निश्चित आकार से आगे बढ़ाया है, वह पैटर्न जानता है: सबसे पहले बुनियादी स्क्रम आता है, जल्द ही क्रॉस-टीम निर्भरताओं को समन्वय बैठकों की आवश्यकता होती है, और अंततः, आप खुद को यह सब प्रबंधित करने के लिए SAFe जैसे फ्रेमवर्क पर विचार करते हुए पाते हैं। मैंने एक बार खुद को एक इंजीनियरिंग संगठन चलाते हुए पाया जिसमें एक त्रि-आयामी संगठनात्मक मैट्रिक्स था (अलग-अलग उत्पाद संगठन की गिनती नहीं)। परिणाम? धीमी गति से निराश वीपी, देरी के लिए "प्रक्रिया ओवरहेड" को दोष देने वाले इंजीनियर, और नौकरशाही के बोझ तले नवाचार धीमा पड़ गया।

जो लोग इस स्थिति से गुजर चुके हैं, उनके लिए नवाचार पर प्रक्रिया कर वास्तविक और महंगा है। एआई अब एक बचाव मार्ग प्रदान कर रहा है - न केवल इंजीनियरों को कोड को तेज़ी से करने के स्पष्ट प्रथम-क्रम प्रभावों के माध्यम से, बल्कि गहन द्वितीय-क्रम प्रभावों के माध्यम से जो इंजीनियरिंग संगठनों के संचालन के तरीके को मौलिक रूप से बदल सकते हैं।

उत्पादकता से परे: संगठनात्मक प्रभाव

जबकि बहुत अधिक ध्यान इस पर केन्द्रित है व्यक्तिगत कोडिंग कार्यों को गति देने की AI की क्षमता, अधिक परिवर्तनकारी क्षमता इस बात में निहित है कि यह संगठनात्मक जटिलता की आवश्यकता को कैसे कम कर रहा है। व्यक्तिगत क्षमताओं को बढ़ाकर, AI उन समन्वय समस्याओं को व्यवस्थित रूप से समाप्त कर रहा है जिन्हें हल करने के लिए प्रक्रियाओं को पहले स्थान पर डिज़ाइन किया गया था।

"पूर्ण-स्टैक इंजीनियर" आदर्श पर विचार करें। ऐतिहासिक रूप से, स्केल किए गए संगठनों में यह अक्सर वास्तविकता से अधिक आकांक्षा थी, अक्सर स्क्रम टीमों के समानांतर संगठन संरचनाएँ बनाते थे। आज, AI नाटकीय रूप से इस समीकरण को बदल देता है। इंजीनियर कोडबेस या प्रौद्योगिकी स्टैक के अपरिचित भागों में प्रभावी ढंग से काम कर सकते हैं, AI वास्तविक समय में ज्ञान अंतराल को पाटता है। परिणाम? टीमों को कम हैंडऑफ़ की आवश्यकता होती है, जिससे समन्वय ओवरहेड कम हो जाता है जो बड़े संगठनों को परेशान करता है।

यह क्षमता विस्तार वास्तुकला तक भी फैला हुआ है। औपचारिक वास्तुकला समीक्षा बैठकों की प्रतीक्षा करने के बजाय, इंजीनियर विचारों को विकसित करने और परिष्कृत करने के लिए प्रारंभिक "स्पैरिंग पार्टनर" के रूप में एआई का उपयोग कर सकते हैं। एक इंजीनियर मान्यताओं को चुनौती देने, संभावित मुद्दों की पहचान करने और प्रस्तावों को मजबूत करने के लिए एआई के साथ जुड़ सकता है, इससे पहले कि वे मानव समीक्षक तक पहुँचें। कई मामलों में, इन एआई-सहायता प्राप्त प्रस्तावों को अतुल्यकालिक रूप से साझा किया जा सकता है, अक्सर औपचारिक बैठकों की आवश्यकता को पूरी तरह से समाप्त कर देता है। वास्तुकला अभी भी उचित जांच प्राप्त करती है, लेकिन कैलेंडर देरी और समन्वय सिरदर्द के बिना।

गुणवत्ता आश्वासन प्रक्रिया को सरल बनाने का एक और अवसर प्रस्तुत करता है। पारंपरिक विकास चक्रों में विकास और QA के बीच कई हैंडऑफ़ शामिल होते हैं, जिसमें बग समीक्षा और पुनर्कार्य के नए चक्रों को ट्रिगर करते हैं। AI डेवलपर्स को उनके दैनिक वर्कफ़्लो में व्यापक परीक्षण—जिसमें यूनिट, एकीकरण और एंड-टू-एंड परीक्षण शामिल हैं—को एकीकृत करने में मदद करके इस चक्र को संकुचित कर रहा है। समस्याओं को पहले और अधिक विश्वसनीय तरीके से पकड़कर, AI पारंपरिक रूप से रिलीज़ को धीमा करने वाले बैक-एंड-फ़ॉर्थ को कम करता है। टीमें कम राउंडट्रिप के साथ उच्च गुणवत्ता मानकों को बनाए रख सकती हैं।

शायद सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि ये व्यक्तिगत क्षमता संवर्द्धन संगठनात्मक सरलीकरण को सक्षम कर रहे हैं। टीमें जो पहले कई समूहों में जटिल समन्वय पर निर्भर थीं, अब अधिक स्वायत्तता से काम कर सकती हैं। जिन परियोजनाओं के लिए पहले कई विशेषज्ञ टीमों की आवश्यकता होती थी, उन्हें अब छोटे, अधिक आत्मनिर्भर समूहों द्वारा संभाला जा सकता है। कई बड़े संगठनों ने जो विस्तृत स्केलिंग फ्रेमवर्क अपनाए हैं - अक्सर अनिच्छा से - अब आवश्यक नहीं रह गए हैं जब टीमों के पास AI उनकी क्षमताओं को बढ़ा रहा है।

15 मिनट का नियम: चुस्त प्रक्रियाओं की पुनःकल्पना

ये परिवर्तन पारंपरिक स्क्रम प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने के अवसर पैदा करते हैं। AI-संवर्धित टीमों के लिए व्यक्तिगत उत्पादकता "2-मिनट नियम" को अपनाने पर विचार करें: "यदि किसी AI एजेंट को किसी चीज़ को लागू करने के लिए सही ढंग से संकेत देने में 15 मिनट से कम समय लगता है, तो उस कार्य को पूरी बैकलॉग/योजना प्रक्रिया में डालने के बजाय तुरंत करें।"

यह दृष्टिकोण नाटकीय रूप से दक्षता बढ़ाता है। जब AI काम करता है, तो इंजीनियर अन्य प्राथमिकताओं पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। यदि AI समाधान कम पड़ता है, तो वे बैकलॉग के लिए एक उचित उपयोगकर्ता कहानी बना सकते हैं। सही एकीकरण के साथ, छोटे सुधार बिना किसी औपचारिकता के लगातार होते रहते हैं, जबकि बड़े प्रयास अभी भी उचित योजना से लाभान्वित होते हैं।

हम जो पैटर्न देख रहे हैं, वे सॉफ्टवेयर विकास के एक नए, सरल मॉडल के उद्भव का संकेत देते हैं - जो कि चुस्ती के मानव-केंद्रित सिद्धांतों को संरक्षित करता है, तथा साथ ही वर्षों से संचित प्रक्रियागत ओवरहेड को समाप्त करता है।

एआई-संवर्धित इंजीनियरिंग के युग में अग्रणी

इंजीनियरिंग नेताओं के लिए, इस परिवर्तन के लिए संगठनात्मक डिजाइन पर मौलिक पुनर्विचार की आवश्यकता है। टीमों के बढ़ने के साथ प्रक्रिया, विशेषज्ञता और समन्वय तंत्र जोड़ने की प्रतिक्रिया अब सही दृष्टिकोण नहीं रह गई है। इसके बजाय, नेताओं को इस पर विचार करना चाहिए:

1. एआई क्षमताओं में भारी निवेश करना जो व्यक्तिगत इंजीनियरों की प्रभावी कौशल श्रेणियों का विस्तार करता है
2. आवश्यक टीम के आकार और विशेषज्ञता के बारे में चुनौतीपूर्ण धारणाएँ
3. सरलीकृत प्रक्रिया मॉडल के साथ प्रयोग करना जो AI के समन्वय-घटाने वाले प्रभावों का लाभ उठाते हैं
4. पारंपरिक विकास मीट्रिक के अतिरिक्त “प्रक्रिया समय” को कम करने के लिए मापना और अनुकूलन करना

जो संगठन फलेंगे-फूलेंगे वे वे होंगे जो एआई को सिर्फ एक उपकरण के रूप में नहीं पहचानेंगे उत्पादकता उपकरण, लेकिन मौलिक रूप से सरल संगठनात्मक संरचनाओं के प्रवर्तक के रूप में। पदानुक्रम को समतल करके, हैंडऑफ़ को कम करके और समन्वय ओवरहेड को समाप्त करके, AI स्टार्टअप की नवाचार गति को बड़े इंजीनियरिंग संगठनों की समस्या-समाधान क्षमता के साथ संयोजित करने की क्षमता प्रदान करता है।

सॉफ़्टवेयर विकास में दो दशकों तक बढ़ती प्रक्रिया जटिलता के बाद, AI अंततः हमें एजाइल मैनिफेस्टो की मूल भावना पर लौटने की अनुमति दे सकता है: प्रक्रियाओं और उपकरणों की तुलना में व्यक्तियों और अंतःक्रियाओं को महत्व देना। इंजीनियरिंग का भविष्य सिर्फ़ तेज़ नहीं है - यह नाटकीय रूप से सरल है।