Mengapa Keunggulan Teknis Belum Cukup untuk Mempromosikan Insinyur di Era AI

AI telah menyebabkan pergeseran besar dalam cara kita bekerja dan apa yang dioptimalkan di dalam tim teknis. Dalam pekerjaan saya di Sombra, saya telah melihat pergeseran ini mengubah tidak hanya bagaimana 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 secara teknis, menjadi seseorang yang memecahkan masalah sulit, membangun reputasi dan kepercayaan, dan kemudian mendapatkan jalan Anda ke tangga karir.

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

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

Terlihat seperti saya telah mencapai langit-langit karir saya dan tidak bisa pergi lebih jauh. Keterampilan teknis saya mencapai puncaknya, tetapi tahap pertumbuhan berikutnya memerlukan sesuatu yang berbeda – pemikiran bisnis.
Saya tidak bisa melangkah maju dengan hanya mengetahui bagaimana membangun sesuatu, saya perlu belajar apa yang layak dibangun pertama-tama.

Itu jenis langit-langit yang menjadi lebih umum di seluruh industri.

Pasar sedang berubah lebih cepat dari yang banyak insinyur sadari

Forum Ekonomi Dunia melaporkan bahwa 40% pemberi kerja berharap untuk mengurangi tenaga kerja di mana AI dapat mengotomatisasi tugas, sementara penelitian Anthropic tentang pengembangan perangkat lunak menunjukkan bahwa ketika AI mengambil lebih banyak 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 tetap inti dari profesi, tetapi tren yang lebih luas adalah bahwa ada lebih sedikit peran di mana eksekusi saja cukup untuk bergerak maju. Ada permintaan tinggi untuk orang-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, itu kontekstual.

Saya tidak meninggalkan teknik, saya memperluas dan membingkai 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 belajar bisnis secara langsung bukan menerima secara tidak langsung melalui tiket.

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

Jadi saya mulai belajar 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 menyadari: solusi yang elegan secara teknis yang tiba terlambat, terlalu mahal, atau memecahkan masalah yang salah tidak strategis. Itu hanya kesalahan yang mahal.

Pergeseran kedua adalah belajar bahasa bisnis tanpa menganggapnya sebagai sesuatu yang dicadangkan untuk eksekutif.

Saya mulai belajar semua istilah yang banyak insinyur tidak diajarkan secara eksplisit: ROI, biaya penundaan, biaya kesempatan, eksposur risiko, margin, dan pengurutan. Ini hanya tak terhindarkan jika Anda bertujuan untuk posisi senior atau C-level.

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, belajar bahasa itu mengubah cara saya berkomunikasi dan, lebih penting, 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 mengirimkan, tetapi itu masih tidak bisa memiliki pengambilan keputusan. Lapisan itu milik manusia.

Pergeseran besar lainnya adalah mendefinisikan kesuksesan sebelum menulis kode.

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

• Apa yang tepatnya berubah untuk pengguna atau bisnis?
• Metrik mana yang harus bergerak?
• Bagaimana siapa pun tahu itu penting?

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. Tapi dalam praktek, pemimpin teknis yang berkinerja tinggi biasanya pergi satu lapis lebih jauh: mereka menghubungkan metrik pengiriman dengan hasil produk dan hasil bisnis.

Dengan kata lain, pengiriman bukanlah garis finish. Tentu, kita memperkirakan hasil berdasarkan pengiriman, tapi sering kali kemampuan untuk mendefinisikan kesuksesan sebelumnya yang memindahkan seseorang ke kepemimpinan yang lebih luas.

Pergeseran keempat adalah menguji asumsi sebelum Anda membangun berlebihan.

Insinyur yang kuat sering membangun berlebihan, dipandu oleh kesalahpahaman umum bahwa AI membuat pembangunan lebih murah dan bahwa lebih banyak rekayasa 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, tapi sering kali menjadi mahal ketika Anda berkomitmen pada solusi penuh sebelum memvalidasi asumsi.
Itu sebabnya salah satu pergeseran paling praktis saya adalah memaksa jeda sebelum membangun dan mendefinisikan asumsi saya. Sekali asumsi itu eksplisit dan jelas, pekerjaan itu berubah bentuk.

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

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

Ini mungkin merupakan 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, tapi juga mengekspos penalaran yang lemah lebih awal dan membantu memperjelas asumsi (lihat pergeseran sebelumnya). Selain itu, itu menciptakan catatan tentang mengapa keputusan itu 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 brilian secara teknis di ruangan.

Mengapa level 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 teknik 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. Tapi keunggulan teknis secara mandiri kurang dibedakan ketika lebih banyak eksekusi dapat dipercepat oleh alat. Ini adalah apa yang kita saksikan setiap hari di Sombra: pertumbuhan karir tercepat terjadi ketika insinyur menggabungkan kedalaman teknis dengan pemikiran bisnis.

Ini tidak berarti setiap insinyur yang kuat harus menjadi manajer. Tapi itu berarti jalan ke atas sedang berubah. Level berikutnya kurang tentang membuktikan seseorang dapat melakukan tugas yang paling sulit 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 level berikutnya memerlukan pandangan yang lebih luas. Sekali itu berubah, cakrawala saya juga berubah.