Mengapa Keunggulan Teknis Belum Lagi Cukup untuk Mempromosikan Insinyur di Era AI

AI telah menyebabkan perubahan besar dalam cara kita bekerja dan apa yang dioptimalkan di dalam tim teknis. Dalam pekerjaan saya di Sombra, saya telah melihat perubahan ini tidak hanya mengubah cara tim mengirimkan, tetapi juga apa yang dihargai dalam pertumbuhan karir. Selama waktu yang lama, jalur pertumbuhan di teknologi cukup linier: Anda belajar keterampilan baru, terus meningkatkan kemampuan teknis, menjadi orang yang memecahkan masalah sulit, membangun reputasi dan kepercayaan, dan kemudian memenangkan jalan Anda ke atas tangga karir.

Namun, siklus ini sekarang mulai rusak. AI mengambil alih banyak tugas, mempercepat pekerjaan dan mengurangi biaya. Ini tidak berarti bahwa keterampilan teknis tidak penting lagi, tetapi ini membuat tugas yang memerlukan penilaian, pemikiran hasil, dan pengambilan keputusan lebih penting.

Ini adalah perubahan yang saya alami secara langsung dalam perjalanan saya dari insinyur ke co-pendiri dan CTO di Sombra. Lima tahun ke dalam karir insinyur saya, saya telah menjadi jenis spesialis yang tim andalkan. Saya adalah jenis pemberi kerja yang bisa memecahkan masalah teknis sulit, mengambil alih pekerjaan kompleks, dan dipercaya ketika proyek dalam bahaya. Namun, ada sesuatu yang kurang, dan saya merasa terjebak.

Terlihat seperti saya telah mencapai atap karir saya dan tidak bisa melangkah lebih jauh. Keterampilan teknis saya mencapai puncak, tetapi tahap pertumbuhan berikutnya memerlukan sesuatu yang berbeda – pemikiran bisnis.
Saya tidak bisa melangkah maju dengan hanya mengetahui cara membangun sesuatu, saya perlu mempelajari apa yang layak dibangun terlebih dahulu.

Itu jenis atap yang menjadi lebih umum di seluruh industri.

Pasar sedang berubah lebih cepat daripada yang banyak insinyur sadari

Forum Ekonomi Dunia melaporkan bahwa 40% pemberi kerja mengharapkan untuk mengurangi tenaga kerja di mana AI dapat mengotomatisasi tugas, sementara penelitian Anthropic tentang pengembangan perangkat lunak menunjukkan bahwa ketika AI mengambil alih pekerjaan pengembangan yang dapat diulang, lebih banyak insinyur mungkin didorong ke arah desain dan pengambilan keputusan tingkat tinggi.

Tentu saja, masih ada permintaan besar untuk bakat teknis. Jangan salah paham, keterampilan teknis yang keras masih inti dari profesi, tetapi tren yang lebih luas adalah bahwa ada lebih sedikit peran di mana eksekusi saja cukup untuk melangkah maju. Ada permintaan tinggi untuk orang yang bisa membingkai masalah, memprioritaskan di bawah kendala, dan menghubungkan pekerjaan teknis dengan nilai bisnis.

Itu adalah transisi yang saya harus lakukan. Upgrade terbesar saya tidak hanya teknis, tetapi kontekstual.

Saya tidak meninggalkan insinyur, saya memperluas dan membingkai kembali pertanyaan di sekitarnya.

Saya berhenti mengukur pertumbuhan karir saya dalam hal “lebih kode,” “lebih kompleks,” atau “kepemilikan teknis yang lebih sulit” dan beralih ke arsitektur, dampak bisnis, dan kualitas keputusan sebagai gantinya.

Lima pergeseran yang mengubah cara saya bekerja

Ini mungkin terdengar abstrak, jadi saya akan memecahnya menjadi 5 pergeseran praktis yang membantu saya mengembangkan pemikiran bisnis.

Pergeseran pertama adalah mempelajari bisnis secara langsung bukan menerima informasi kedua melalui tiket.

Banyak insinyur bekerja dari sinyal hilir. Kami mendapatkan persyaratan, tetapi tidak percakapan yang membentuknya. Kami tidak melihat trade-off di balik tugas kami, nor alasan strategis tugas itu ada.

Jadi saya mulai mempelajari bisnis secara langsung. Saya mulai menghadiri lebih banyak panggilan penjualan dan dukungan, mendengarkan percakapan mereka dengan saksama dan memperhatikan lebih banyak diskusi pemangku kepentingan. Seiring waktu, saya berhenti melihat pekerjaan saya sebagai serangkaian pengiriman yang terisolasi.

Saya mencapai kesadaran: solusi yang elegan secara teknis yang tiba terlambat, terlalu mahal, atau memecahkan masalah yang salah bukanlah pekerjaan strategis. Itu hanya kebenaran yang mahal.

Pergeseran kedua adalah mempelajari bahasa bisnis tanpa menganggapnya sebagai sesuatu yang hanya untuk eksekutif.

Saya mulai mempelajari semua istilah yang banyak insinyur tidak diajarkan secara eksplisit: ROI, biaya penundaan, biaya kesempatan, eksposur risiko, margin, dan urutan. Ini adalah sesuatu yang tak terhindarkan jika Anda bertujuan untuk posisi senior atau tingkat C.

Ini mempengaruhi penilaian teknis, karena banyak spesialis sangat baik dalam memecahkan masalah, tetapi mereka tidak bisa memprioritaskan dan menilai mereka sesuai dengan tujuan bisnis.

Bagi saya, mempelajari bahasa itu mengubah cara saya berkomunikasi dan, lebih penting lagi, cara saya menilai solusi. Pekerjaan itu sendiri tetap teknis, tetapi logika di baliknya menjadi lebih luas.

Itu adalah perbedaan penting di era AI. AI dapat semakin membantu tim melaksanakan, tetapi masih tidak bisa memiliki pengambilan keputusan. Lapisan itu milik manusia.

Pergeseran besar lainnya adalah mendefinisikan keberhasilan sebelum menulis kode.

Seiring waktu, sebelum memulai implementasi, saya bertanya pada diri sendiri serangkaian pertanyaan:

• Apa yang berubah untuk pengguna atau bisnis?
• Metrik mana yang harus bergerak?
• Bagaimana orang akan tahu itu berarti?

Pertanyaan itu benar-benar membantu mengatur hal-hal sebelum saya mulai mengkode. Mereka juga menyelamatkan saya dari kegagalan umum: berinvestasi besar dalam pengiriman sebelum menyelaraskan dampak.

Ini adalah salah satu alasan mengapa pengukuran sangat penting. Penelitian pengiriman perangkat lunak DORA telah menunjukkan nilai mengukur bagaimana tim mengirimkan perangkat lunak dengan aman, cepat, dan efisien. Namun, dalam praktek, pemimpin teknis yang berkinerja tinggi biasanya melangkah lebih jauh: mereka menghubungkan metrik pengiriman dengan hasil produk dan hasil bisnis.

Dalam arti lain, pengiriman bukanlah garis finish. Tentu, kita memperkirakan hasil berdasarkan pengiriman, tetapi sering kali kemampuan untuk mendefinisikan keberhasilan sebelumnya yang memindahkan seseorang ke kepemimpinan yang lebih luas.

Pergeseran keempat adalah menguji asumsi sebelum Anda membangun terlalu banyak.

Insinyur yang kuat sering membangun terlalu banyak, dipandu oleh kesalahpahaman umum bahwa AI membuat pembangunan lebih murah dan bahwa lebih banyak insinyur secara otomatis berarti kualitas yang lebih baik.

Orang teknis yang berkinerja tinggi sering dilatih untuk berpikir dalam hal solusi yang kuat, karena kita semua ingin membangun sesuatu dengan cara yang tepat. Ini adalah sifat yang hebat untuk dikembangkan, tetapi sering menjadi mahal ketika Anda berkomitmen pada solusi penuh sebelum memvalidasi asumsi.
Itu sebabnya salah satu pergeseran praktis saya adalah memaksa jeda sebelum membangun dan mendefinisikan asumsi saya. Setelah asumsi itu eksplisit dan jelas, pekerjaan itu berubah bentuk.

Tujuan tidak lagi membuktikan betapa canggihnya solusi itu. Tujuan adalah belajar dengan cepat, murah, dan jelas cukup untuk memutuskan apa yang layak mendapatkan investasi yang lebih dalam.

Pergeseran terakhir yang sangat membantu adalah menulis catatan keputusan singkat sebelum mengkode.

Ini mungkin adalah kebiasaan paling praktis dari semua. Dan jangan salah paham, saya tidak mencoba memaksa dokumen lain — hanya catatan singkat dan terstruktur untuk memvisualisasikan pemikiran Anda: apa pilihan yang ada, apa risiko yang penting, apa dampak yang diharapkan, apa rekomendasi yang masuk akal, dan di mana keselarasan masih diperlukan.

Ini tidak hanya memperbaiki komunikasi, tetapi juga mengekspos penalaran lemah awal dan membantu memperjelas asumsi (lihat pergeseran sebelumnya). Selain itu, ini menciptakan catatan tentang mengapa keputusan dibuat, yang menjadi sangat berharga ketika Anda meninjau hasilnya. Tindakan kecil ini dapat mengubah cara keputusan dibingkai, dikomunikasikan, dan dimiliki.

Dalam praktek, banyak promosi terjadi karena seseorang dapat mengurangi ketidakjelasan bagi orang lain, bukan karena mereka adalah orang yang paling cerdas secara teknis di ruangan.

Mengapa tingkat berikutnya adalah tentang keputusan yang lebih baik

Ini adalah kesalahan besar yang banyak orang buat ketika mereka berbicara tentang AI dan karir teknis. Mereka membingkai cerita sebagai jika pilihan adalah antara kedalaman teknis dan kepemimpinan, atau antara insinyur dan manajemen.

Keterampilan teknis masih penting. Dalam banyak kasus, itu penting bahkan lebih karena orang perlu memiliki kedalaman yang cukup untuk menilai apa yang dilakukan sistem AI, di mana mereka gagal, dan apa yang seharusnya atau tidak boleh dipercaya. Namun, keunggulan teknis secara mandiri kurang berbeda ketika lebih banyak eksekusi dapat dipercepat oleh alat. Ini adalah apa yang kita saksikan setiap hari di Sombra: pertumbuhan karir tercepat datang ketika insinyur menggabungkan kedalaman teknis dengan pemikiran bisnis.

Ini tidak berarti setiap insinyur yang kuat harus menjadi manajer. Namun, ini berarti jalan ke atas sedang berubah. Tingkat berikutnya kurang tentang membuktikan seseorang dapat melakukan tugas terberat sendiri dan lebih tentang membuktikan mereka dapat membantu tim dan bisnis membuat keputusan yang lebih baik.

Saya tidak menabrak dinding karena saya kekurangan kecerdasan atau disiplin. Saya menabrak dinding karena tingkat berikutnya memerlukan pandangan yang lebih luas. Sekarang itu berubah, ruang lingkup saya juga berubah.