Perché nell'era dell'IA l'eccellenza tecnica da sola non basta più a garantire le promozioni agli ingegneri.

L'IA ha causato un cambiamento radicale nel modo in cui lavoriamo e in ciò che viene automatizzato all'interno dei team tecnici. Nel mio lavoro presso SombraHo visto questo cambiamento modificare non solo il modo in cui i team lavorano, ma anche cosa viene premiato nella crescita professionale. Per molto tempo, il percorso di crescita nel settore tecnologico è stato piuttosto lineare: si acquisivano nuove competenze, si migliorava costantemente dal punto di vista tecnico, si diventava capaci di risolvere problemi complessi, ci si costruiva una reputazione e una fiducia, e infine si scalava la gerarchia aziendale.

Ma questo ciclo sta iniziando a interrompersi. L'intelligenza artificiale sta assumendo il controllo di molte attività, velocizzando il lavoro e riducendo i costi. Ciò non significa che le competenze tecniche non siano più importanti, ma rende più cruciali i compiti che richiedono capacità di giudizio, pensiero orientato ai risultati e capacità decisionali.

Questo è il cambiamento che ho sperimentato in prima persona nel mio percorso da ingegnere a co-fondatore e CTO presso SombraDopo cinque anni di carriera come ingegnere, ero diventato il tipo di specialista su cui i team facevano affidamento. Ero il tipo di datore di lavoro in grado di risolvere problemi tecnici complessi, assumersi la responsabilità di lavori impegnativi e godere della fiducia dei clienti anche nelle situazioni più critiche. Ma sentivo che mancava qualcosa e mi sentivo bloccato.

Sembrava che avessi raggiunto il culmine della mia carriera e che non potessi andare oltre. Le mie competenze tecniche erano al massimo, ma questa successiva fase di crescita richiedeva qualcosa di diverso: una mentalità imprenditoriale.
Non potevo andare avanti sapendo solo come costruire qualcosa, dovevo prima imparare cosa valesse la pena costruire.

Questo tipo di limite sta diventando sempre più comune nel settore.

Il mercato sta cambiando più velocemente di quanto molti ingegneri si rendano conto.

Il Forum economico mondiale rapporti Il 40% dei datori di lavoro prevede di ridurre la forza lavoro laddove l'IA può automatizzare le attività, mentre la ricerca di Anthropic sullo sviluppo software suggerisce che, man mano che l'IA si assume un carico di lavoro di sviluppo più ripetitivo, un numero maggiore di ingegneri potrebbe essere spinto verso attività di progettazione e decisionali di livello superiore.

Certo, la domanda di talenti tecnici è ancora enorme. Non fraintendetemi, le competenze tecniche specifiche rimangono fondamentali per la professione, ma la tendenza generale è che ci sono sempre meno ruoli in cui la sola capacità di esecuzione è sufficiente per avanzare di carriera. C'è una forte richiesta di persone in grado di inquadrare i problemi, stabilire le priorità in presenza di vincoli e collegare il lavoro tecnico al valore aziendale.

Quella era la transizione che dovevo fare. Il mio aggiornamento più importante non è stato solo tecnico, ma anche contestuale.

Non ho abbandonato l'ingegneria, l'ho ampliata e ho riformulato le domande che la riguardano.

Ho smesso di misurare la mia crescita professionale in termini di "più codice", "maggiore complessità" o "maggiore responsabilità tecnica" e ho iniziato a concentrarmi su architettura, impatto sul business e qualità delle decisioni.

Cinque cambiamenti che hanno modificato il mio modo di lavorare

Questo potrebbe sembrare astratto, quindi lo scomporrò in 5 cambiamenti pratici che mi hanno aiutato a sviluppare una mentalità imprenditoriale.

Il primo cambiamento consisteva nell'apprendere il funzionamento dell'attività direttamente, anziché riceverlo indirettamente tramite i biglietti.

Molti ingegneri lavorano basandosi su segnali provenienti da altri team. Riceviamo i requisiti, ma non la conversazione che li ha generati. Non riusciamo a comprendere i compromessi che si celano dietro i nostri compiti, né le ragioni strategiche per cui tali compiti esistono.

Così ho iniziato a imparare il business direttamente. Ho cominciato a partecipare a più chiamate di vendita e di assistenza, ascoltando attentamente le conversazioni e prestando maggiore attenzione alle discussioni con gli stakeholder. Col tempo, ho smesso di vedere il mio lavoro come una serie di compiti isolati.

Sono giunto a una conclusione: una soluzione tecnicamente elegante che arriva troppo tardi, costa troppo o risolve il problema sbagliato non è un lavoro strategico. È solo una correttezza costosa.

Il secondo cambiamento consisteva nell'apprendere il linguaggio del business senza considerarlo qualcosa di riservato ai dirigenti.

Ho iniziato a imparare tutti quei termini che a molti ingegneri non vengono mai insegnati esplicitamente: ROI, costo del ritardo, costo opportunità, esposizione al rischio, margine e sequenziamento. Questo è semplicemente inevitabile se si punta a posizioni di alto livello o a ruoli dirigenziali (C-level).

Ciò influisce sul giudizio tecnico, poiché molti specialisti sono bravissimi a risolvere i problemi, ma non riescono a stabilire le priorità e a valutarli in base agli obiettivi aziendali.

Per me, imparare quella lingua ha cambiato il mio modo di comunicare e, cosa ancora più importante, il mio modo di valutare le soluzioni. Il lavoro in sé è rimasto tecnico, ma la logica che lo sottendeva si è ampliata.

Questa è una distinzione importante nell'era dell'IA. L'IA può aiutare sempre più i team a raggiungere i propri obiettivi, ma non può ancora assumere il controllo del processo decisionale. Tale compito spetta agli esseri umani.

Un altro importante cambiamento di mentalità è stato definire il successo prima di scrivere il codice.

Nel corso del tempo, prima di iniziare l'implementazione, mi sono posto una serie di domande:

• Cosa cambia esattamente per l'utente o per l'azienda?
• Quale parametro dovrebbe variare?
• Come faranno gli altri a sapere che è stato importante?

Quelle domande mi hanno davvero aiutato a chiarire le idee prima di iniziare a programmare. Mi hanno anche evitato un errore comune: investire molto nella fase di consegna prima di aver valutato l'impatto.

Questo è uno dei motivi per cui la misurazione è così importante. Il software di DORA ricerca sulla consegna È stato dimostrato il valore di misurare come i team realizzano software in modo sicuro, rapido ed efficiente. Ma in pratica, i leader tecnici più performanti di solito vanno oltre: collegano le metriche di consegna ai risultati del prodotto e ai risultati aziendali.

In altre parole, la consegna non è il traguardo finale. Certo, valutiamo i risultati in base alla consegna, ma spesso è la capacità di definire il successo in anticipo che permette a una persona di accedere a ruoli di leadership più ampi.

Il quarto cambiamento consisteva nel testare le ipotesi prima di costruire in modo eccessivo.

Gli ingegneri più competenti spesso progettano in modo eccessivo, guidati dall'errata convinzione, diffusa, che l'intelligenza artificiale renda la costruzione più economica e che una maggiore ingegneria si traduca automaticamente in una migliore qualità.

I professionisti tecnici altamente qualificati sono spesso addestrati a pensare in termini di soluzioni solide, poiché tutti desideriamo costruire le cose nel modo corretto. Questa è un'ottima qualità da sviluppare, ma spesso si rivela controproducente quando ci si impegna in una soluzione completa prima di averne validato le ipotesi.
Ecco perché uno dei cambiamenti più pratici che ho apportato è stato quello di impormi una pausa prima di formulare e definire i miei presupposti. Una volta che il presupposto è esplicito e chiaro, il lavoro cambia forma.

L'obiettivo non è più dimostrare quanto sofisticata possa essere la soluzione. L'obiettivo è imparare in modo rapido, economico e sufficientemente chiaro da poter decidere cosa merita maggiori investimenti.

Un ultimo accorgimento che si è rivelato davvero utile è stato quello di scrivere brevi appunti sulle decisioni prese prima di iniziare la programmazione.

Questa potrebbe essere l'abitudine più pratica di tutte. E non fraintendetemi, non sto cercando di imporre un altro documento, ma solo una nota breve e strutturata per visualizzare il vostro ragionamento: quali opzioni esistono, quali rischi sono rilevanti, quale impatto è previsto, quale raccomandazione ha senso e dove è ancora necessario un allineamento.

Ciò non solo ha migliorato la comunicazione, ma ha anche messo in luce i ragionamenti deboli fin dall'inizio e ha contribuito a chiarire

presupposti (vedi il cambiamento precedente). Inoltre, ha creato una registrazione del perché è stata presa una decisione, il che diventa particolarmente prezioso quando si esaminano i risultati. Questa piccola azione può cambiare il modo in cui le decisioni vengono inquadrate, comunicate e gestite.

In pratica, molte promozioni avvengono perché una persona è in grado di ridurre le ambiguità per gli altri, non perché sia ​​la persona tecnicamente più brillante del gruppo.

Perché il livello successivo riguarda le decisioni migliori

Questo è l'errore più grande che molti commettono quando parlano di intelligenza artificiale e carriere tecniche. Presentano la questione come se la scelta fosse tra competenza tecnica e leadership, oppure tra ingegneria e management.

Le competenze tecniche contano ancora. In molti casi, contano persino di più, perché le persone hanno bisogno di una conoscenza approfondita per valutare il funzionamento dei sistemi di intelligenza artificiale, individuare i loro punti deboli e stabilire di cosa ci si possa o non ci si possa fidare. Tuttavia, l'eccellenza tecnica di per sé è meno distintiva quando l'esecuzione può essere accelerata da strumenti specifici. Questo è esattamente ciò che constatiamo ogni giorno in Sombra: la crescita professionale più rapida si ottiene quando gli ingegneri uniscono una solida preparazione tecnica a una mentalità orientata al business.

Questo non significa che ogni ingegnere di talento debba necessariamente diventare manager. Significa però che il percorso di carriera sta cambiando. Il livello successivo non consiste più tanto nel dimostrare di essere in grado di svolgere da soli il compito più difficile, quanto nel dimostrare di saper aiutare un team e un'azienda a prendere decisioni migliori.

Non mi sono bloccato per mancanza di intelligenza o disciplina. Mi sono bloccato perché il livello successivo richiedeva una visione più ampia. Una volta che ciò è cambiato, anche la mia prospettiva si è ampliata.