ソートリーダー
プレートーの罠
私は最近、AI疲労について書きました、エンジニアが経験しているものは慢性の状態ではなく、トレーニングによる痛みであると主張しました。それを乗り越え、適応し、より強く出てきます。
それがすべて良いことですが、その話にはもっと続きがあり、それが急速に明らかになってきています。エンジニアリングチームが現在直面している本当のリスクは、燃出ではなく、停滞です。
新しい分割
ほぼすべてのシニアエンジニアが現在AIを使用しています。Copilot、Claude、Cursor、Codexなど、どれでもいいです。その部分はすでに決まっています。如果あなたがエンジニアリング組織を率いている場合、 вероятно、あなたは広範囲にわたる採用数をみて、気分が良くなっていることでしょう。
しかし、あなたはそうは感じるべきではありません。
採用数は無意味です。重要なのは、その下で起こっている分割です。あなたのチームは静かに2つのグループに分かれていきます。生産性のブーストを得て落ち着いたエンジニアと、毎週新しいワークフロー、新しいエージェント構成、新しい問題分解方法を探求し続けるエンジニアがあります。
両方のグループは、あなたのダッシュボードに「AI採用者」として表示されます。しかし、1つのグループは進歩的なトレーニングプログラムに参加しています。他のグループは、最初に感じた快適な重量で止まりました。
6ヶ月前、這ら2つのグループの間のギャップはほとんど見えませんでした。現在、誰もが注目している限り、それは明らかです。さらに6ヶ月で、それは構造的なものになります。
プレートーが実際にどのように見えるか
プレートーに陥ったエンジニアは、伝統的な意味では何も間違ったことをしていません。彼らは有能です。彼らは出荷します。彼らはエージェントを使用して単純なジョブを行い、後始末を行います。彼らは20〜30%の生産性向上を得たと考え、満足しています。
問題は、隣のエンジニアがそこで止まらなかったことです。那エンジニアは現在、多エージェントワークフローを実行し、検証ループを改善し、機能全体をAI実行可能なチャンクに分解し、コードレビューをアーキテクチャレベルで行い、以前の2〜3倍の速度で出荷しています。彼らがより才能があるからではありません。彼らは誰もが休憩を取っている間にトレーニングを続けたからです。
これはAIの熱意や、早期採用者であることについて話すものではありません。早期採用段階は終了しました。これは、継続的な適応と一時的な調整の違いについて話すものです。而且、これら2つのアプローチの間の複利差は、無視することができなくなってきています。
競争的圧力は現実的であり、加速しています
もし、あなたのチームが自分のタイムラインで適応することができた場合、プレートーの問題はパフォーマンス管理の問題になるでしょう。面倒ですが、管理可能です。
しかし、ソフトウェア業界全体の状況を見てみると、あなたにはそのような余裕がないでしょう。
ソフトウェア業界は、主に人間がデジタルワークを支援するために作られました。サポートエージェントがインバウンドケースを見て、顧客への返信を追跡し、ワークフローを管理するのを支援します。現在、AIエージェントは全ワークフローを置き換え、基盤となるSaaSプラットフォームを混乱させています。而且、AIが1日ごとにより能力が向上しているため、あなたの顧客は質問を始めています。 「これを購入する必要がありますか、または自分で作成できますか?」AIは、使用例の増加するセットに対して「購入」と「構築」の間のバリアを縮小し始めています。以前あなたの収益を保護していた粘着性は、毎四半期弱くなっています。
あなたのプレートーに陥ったエンジニアは、存在しない競争環境に合わせたペースで動作しています。
私にとってすべてを再定義した引用
私はそれを何度も聞きました。製品マネージャーから、機能をビブコード化してロールアップしたもの、エンジニアリングリーダーから、失敗したアーキテクチャを再設計したもの、さまざまな会社、さまざまなコンテキストで：
「エージェントと一緒にこれを反復することは、エンジニアと一緒に反復するよりも簡単でした。」
最初に聞いたとき、私はそれが誇張であると思いました。3回目に聞いたとき、私はそれが先行指標であることを実感しました。
私の見方では、エンジニアの中には、AIの能力を「乗算」する人たちがいます。そうするには、2つの分野で強くなければなりません。両方とも、十分な内発的動機と知的好奇心で自己開発できます：
- 彼らはステークホルダー（PM、エンジニアマネージャーなど）と同じ波長で動作します。彼らは何が良いかを理解しているので、あなたは彼らに何も説明する必要がありません。なぜなら、彼らがコードエージェントと同じ数の誤解を生み出す場合、エージェントはいつでもその戦いを勝ちます。彼らはいつでも利用可能で、24時間365日、疲れません。
- 彼らはAIのセットアップを不断に改善しているので、あなたが何かを渡したとき、それがうまく行くだけでなく、市場の新しいテンポに追いつくのに十分な速さで行われることを知っています。
これはリーダーシップの問題であり、個々の問題ではありません
これを個々のエンジニアの責任として表現することは簡単です。 「追いつけなければ置き去ります。」 しかし、あなたがエンジニアリング組織を率いている場合、その表現はあなたを責任から解放します。
あなたのプレートーに陥ったエンジニアは、空気のないところでプレートーに陥りました。彼らは何も挑戦されず、初期の調整を過ぎなかったので、慣性が残りました。
一方、先を進んだエンジニアは、ほとんどが自己動機付けです。彼らはどんなに前向きに進もうとします。しかし、あなたはエンジニアリング組織を完全に自己動機付けの先駆者でスタッフすることはできません。リーダーにとっての質問は、中央のエンジニアをどう動かすかです。
これは、変化管理の問題であり、私が好きなフレームワークの1つは、Heath兄弟の本 Switch から来ています。簡単に言うと：あなたは人々に明確な方向性を与え、重要性を感じさせ、環境を新しい行動が最も抵抗のない道になるように再構成する必要があります。エンジニアリングチームに適用すると、次のようになります：
明るいスポットを見つけ、それを可視化します。 AIワークフローで最も遠くまで進んだエンジニアを特定し、彼らにチームにデモをさせます。トレーニングセッションではありません。実際の仕事のライブウォークスルーです。チームの中央が自分のワークフローとトップアダプターのワークフロー之间の差を見たとき、生産的な不快感が生まれます。それは、どのような命令も匹敵できません。
- 変化を縮小します。 「AIを採用する」ことは、行動を起こすにはあまりにも抽象的です。このスプリントでは、エンドツーエンドのエージェントテストを完了し、次のスプリントではそれを全組織に展開します。具体的で管理可能なステップは、雄大な変革プログラムよりも常に勝ちます。小さな勝利は重要です。
- デフォルトを再構成します。 検証プロセスをAIスキルにコード化し、それをチーム全体とすべてのエージェントに展開します。ワークフローを定義し、そのワークフローをサポートするツールを使います。新しい作業方法を最も抵抗のない道にすることで、人々はそこに向かって流れます。戦う必要はありません。
窓は閉じています
これが緊急性を持たせる部分です。
現在、適応ギャップはパフォーマンスの差です。あなたのプレートーに陥ったエンジニアは、適応したエンジニアよりも遅いですが、まだ生産的です。彼らはまだ貢献しています。あなたは彼らを支援できます。
その窓は閉じています。AIの能力が加速し、競争的圧力が複利されるにつれて、エンジニアリング作業の最低限のペースが上昇しています。今日の「十分な」エンジニアは、次の四半期には十分ではない可能性があります。彼らが悪くなったからではありません。床が上がったからです。
組織がチーム全体を適応曲線に沿って移動させる方法を理解するものは、構造的な優位性を得ます。そうしないものは、競争のペースが存在しないチームでスタッフを配置することになります。
私が話すすべてのエンジニアリングリーダーは、これを知識的に理解しています。ただし、ほとんどの人は、それに対応してチームの運営方法を変更していません。理解と行動の間のギャップは、別の種類のプレートーです。
快適なペースは存在しません
AI疲労についての記事で、私は痛みはトレーニングが効果的であることを示す証拠であると主張しました。まだ真実です。しかし、続く真実は難しいです。重量は増え続けます。
通常のジムでは、快適な重量を選び、永久に維持することができます。誰もあなたのバーにプレートを追加しません。現在のソフトウェア景観では、毎回新しいモデルがリリースされるごとに、毎回新しいエージェント機能が追加されるごとに、毎回誰かが新しいワークフローを考え出して共有するごとに、バーは動きます。静止していても、最終的に重量があなたをピン留めします。
現在のソフトウェア業界には、快適なスペースはありません。個々のエンジニアには、チームには、会社にはありません。安全な位置は、継続的な動きだけです。而且、エンジニアリングリーダーにとって重要なのは、チーム全体が動いているか、またはただ自己動機付けのエンジニアだけが動いているかです。
