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AI는 기술 팀 내에서 자동화되는 작업과 우리가 일하는 방식에 큰 변화를 가져왔습니다. Sombra에서 일하면서私は이 변화를 통해 팀이 어떻게 작업을 수행하는지 그리고 경력 성장에서 무엇이 보상되는지 변경되는 것을 보았습니다. 오랜 시간 동안 기술 분야의 성장 경로는 khá 선형적이었습니다. 새로운 기술을 배우고, 기술적으로 더 나아지고, 어려운 문제를 해결하는 사람이 되고, 명성과 신뢰를 구축하고, 그러면 경력 계단을 올라갈 수 있었습니다.
하지만 이 순환은 이제 깨지기 시작했습니다. AI는 많은 작업을 수행하며, 작업을 가속화하고 비용을 낮추고 있습니다. 이것은 기술적인 기술이 더 이상 중요하지 않다는 것을 의미하지 않지만, 판단, 결과 중심의 사고, 의사 결정이 필요한 작업이 더 중요하다는 것을 의미합니다.
이것은 저가 엔지니어에서 Sombra의 공동 창립자 및 CTO로의 여정에서 직접 경험한 변화입니다. 엔지니어 경력 5년 후,私はチーム이 의존하는 전문가가 되었습니다.私は 어려운 기술적인 문제를 해결할 수 있고, 복잡한 작업을 소유할 수 있고, 프로젝트가 화재에 빠졌을 때 신뢰할 수 있는 사람이었습니다. 그러나何か가 부족했습니다.私は 정체된 느낌을 받았습니다.
기술적인 기술이 최고조에 달했지만, 다음 성장 단계에서는 다른 것이 필요했습니다 – 비즈니스思考.
저는 단지 어떻게 빌드할 것인지만 알면 다음 단계로 진행할 수 없었습니다. 무엇을 빌드할 것인지 먼저 배워야 했습니다.
그런 천장은 산업 전반에서 더 흔해지고 있습니다.
시장은 많은 엔지니어가 인식하는 것보다 빠르게 변화하고 있습니다
세계 경제 포럼 보고서에 따르면, 40%의 고용주는 AI가 작업을 자동화할 수 있는 경우 인력을 감축할 것으로 예상하고, Anthropic의 소프트웨어 개발에 대한 연구에 따르면, AI가 더 많은 반복 가능한 개발 작업을 수행할 수록, 더 많은 엔지니어가 더 높은 수준의 설계 및 의사 결정으로 이동할 수 있습니다.
물론 기술적인 재능에 대한需求은 여전히 엄청납니다. 제가 잘못되었다고 생각하지 마십시오. 기술적인 하드 스킬은 여전히 직업의 핵심입니다. 그러나 더广い 추세는 단순한 실행만으로 승진할 수 있는 역할이 더少하다는 것입니다. 문제를 프레임할 수 있고, 제약 조건하에서 우선순위를 정할 수 있고, 기술적인 작업을 비즈니스 가치와 연결할 수 있는 사람들에게 높은需求이 있습니다.
그것이 제가해야 했던 전환입니다. 제일 큰 업그레이드는 기술적인 것이 아니었습니다. 그것은 맥락적인 것이었습니다.
私は 엔지니어링을 뒤로 남기지 않았습니다.私は 그것을 확장하고, 그것을 둘러싼 질문을 재구성했습니다.
私は 더 이상 “더 많은 코드”, “더 많은 복잡성” 또는 “더 어려운 기술적인 소유”로 경력 성장을 측정하지 않았습니다. 대신에私は 아키텍처, 비즈니스 영향, 의사 결정의 질로 전환했습니다.
제가 작업 방식을 변경한 5가지 변화
이것은 추상적으로 들릴 수 있으므로, 제가 개발한 비즈니스 마인드를 위한 5가지 실제적인 변화를 나열하겠습니다.
첫 번째 변화는 티켓을 통해 간접적으로 받는 대신 비즈니스를 직접 배우는 것이었습니다.
많은 엔지니어들은 다운스트림 신호에서 작업합니다. 우리는 요구사항을 받지만, 그것을 형성한 대화는 받지 못합니다. 우리는 작업의背後에 있는 거래 옵션이나 전략적인 이유를 볼 수 없습니다.
그래서私は 비즈니스를 직접 배웠습니다.私は 더 많은 판매 및 지원 호출에 참석하기 시작했고, 그들의 대화를 주의 깊게 듣고, 이해관계자 토론에 더 많은 주의를 기울였습니다. 시간이 지남에 따라,私は 더 이상 작업을 분리된 배달로 보지 않았습니다.
私は 깨달았습니다: 기술적으로 우수한 솔루션이 너무 늦게 도착하거나, 너무 비싸거나, 잘못된 문제를 해결한다면, 그것은 전략적인 작업이 아닙니다. 그것은 단지 비싼 정밀도입니다.
두 번째 변화는 실행을 위한 것이 아니라 비즈니스 언어를 배우는 것이었습니다.
私は 많은 엔지니어들이 명시적으로 가르쳐주지 않는 모든 용어를 배우기 시작했습니다: ROI, 지연 비용, 기회 비용, 위험 노출, 마진, 시퀀싱. 이것은 선임 또는 C-레벨 위치를 목표로 하는 경우에 단순히 불가피합니다.
이것은 기술적인 판단에 영향을 미칩니다. 많은 전문가들은 문제를 해결하는 데 매우 좋지만, 비즈니스 목표에 따라 우선순위를 정하고 평가할 수 없습니다.
对于我来说, 그 언어를 배우는 것은 어떻게 의사 소통하는지以及, 더 중요한 것은, 어떻게 솔루션을 판단하는지 변경했습니다. 작업 자체는 여전히 기술적인 것이었지만, 그背後에 있는 논리는 더广い 것이 되었습니다.
그것은 AI 시대에 중요한 구별입니다. AI는 팀이 실행할 수 있도록 도와줄 수 있지만, 여전히 의사 결정의 소유권을 가지지 못합니다. 그 층은 인간에게 속합니다.
또 다른 큰 마인드 셔트는 코드를 작성하기 전에 성공을 정의하는 것이었습니다.
시간이 지남에 따라, 구현을 시작하기 전에,私は 다음과 같은 질문을했습니다:
- 사용자 또는 비즈니스에 대해 정확히 무엇을 변경합니까?
- 어떤 지표가 움직여야 합니까?
- 누가 그것이 중요했다는 것을 알게 될까요?
그 질문들은 제가 코딩을 시작하기 전에 많은 것을 정리하는 데 도움이 되었습니다. 또한 제가 흔한 실패에서 벗어나도록 도와주었습니다: 영향에 대한 정렬 없이 배달에大量으로 투자하는 것입니다.
이것은 측정이 इतन 중요한 이유 중 하나입니다. DORA의 소프트웨어배달 연구는 안전하게, 빠르게, 효율적으로 소프트웨어를 배달하는 팀의 가치를 보여주었습니다. 그러나 실제로, 높은 성과를 보이는 기술적인 리더는通常 배달 지표를 제품 결과 및 비즈니스 결과와 연결합니다.
다시 말해, 출하는 종착역이 아닙니다. 물론 우리는 배달에 따라 결과를 추정하지만, 누군가를 더广い 리더십으로 이동시키는 것은 성공을 미리 정의하는 능력입니다.
네 번째 변화는 가설을 테스트하기 전에過度로 빌드하지 않는 것이었습니다.
강력한 엔지니어들은 종종過度로 빌드합니다. 그것은 AI가 빌드를 더 싸게 만들고, 더 많은 엔지니어가 자동적으로 더 나은 품질을 의미한다는 일반적인 오해에 의해 안내됩니다.
높은 성과를 보이는 기술적인 사람들은 강력한 솔루션을 생각하는 것으로 훈련됩니다. 우리는 모두 올바른 방법으로 빌드하는 것을 원합니다. 이것은 개발할 특성입니다. 그러나 가설을 검증하기 전에 전체 솔루션에 커밋할 때 비용이 많이 듭니다.
그것이 제가한 가장 실제적인 변화 중 하나는 빌드하기 전에 暫停하고, 가설을 정의하는 것이었습니다. 가설이 명확하고 분명하면, 작업이 형태를 변경합니다.
목표는 더 이상 솔루션이 얼마나 정교할 수 있는지证明하는 것이 아닙니다. 목표는 빠르게, 싸게, 충분히 결정할 만큼 배울 수 있는 것입니다.
마지막으로 제가 도움이 된 변화는 코딩하기 전에 짧은 의사 결정 노트를 작성하는 것이었습니다.
이것은 가장 실제적인 습관 중 하나입니다. 제가 다른 문서를 강요하려는 것이 아닙니다. 단지 생각을 시각화하기 위한 짧고 구조화된 노트입니다: 어떤 옵션이 존재하는지, 어떤 위험이 중요한지, 어떤 영향이 기대되는지, 어떤 추천이 의미 있는지, 그리고 어디에서 아직 정렬이 필요한지.
이것은 의사 소통을 개선했을 뿐만 아니라, 약한推論을 초기에 노출시키고, 가설을 명확히 하는 데 도움이 되었습니다(이전의 변화 참조). 또한 의사 결정이 왜 이루어졌는지에 대한 기록을 생성했습니다. 이는 결과를 검토할 때 특히 유용합니다. 이 작은 행동은 의사 결정이 어떻게 프레임되며, 어떻게 의사 소통되고, 어떻게 소유되는지 변경할 수 있습니다.
실제로, 많은 승진은 기술적으로 가장 훌륭한 사람이 아닌 다른 사람들에게 모호함을 줄일 수 있는 사람으로 인해 발생합니다.
다음 단계는 더 나은 의사 결정에 관한 것입니다
이것은 많은 사람들이 AI와 기술적인 경력에 대해 이야기할 때하는 더 큰 실수입니다. 그들은 기술적인 깊이와 리더십, 또는 엔지니어링과 관리 사이의 선택으로 이야기를 프레임합니다.
기술적인 기술은 여전히 중요합니다. 많은 경우에, 기술적인 깊이가 더 중요할 수 있습니다. 왜냐하면 사람들이 AI 시스템이 무엇을 하는지, 어디에서 실패하는지, 무엇을 신뢰해야 하는지 판단할 수 있어야 하니까요. 그러나 기술적인 우수성만으로는 더 이상 차별화되지 않습니다. 더 많은 실행이 도구에 의해 가속화될 수 있으니까요. 이것은 우리가 Sombra에서 매일 목격하는 것입니다: 가장 빠른 경력 성장은 엔지니어가 기술적인 깊이와 비즈니스思考을 결합할 때 발생합니다.
이것은 모든 강력한 엔지니어가 관리자가되어야 한다는 것을 의미하지 않습니다. 그러나 그것은 승진 경로가 변경되고 있음을 의미합니다. 다음 단계는 더 이상 가장 어려운 작업을 직접 수행할 수 있는지证明하는 것이 아니라, 팀과 비즈니스에 더 나은 의사 결정에 도움이 되는지证明하는 것입니다.
私は 지능이나 규율이 부족해서 벽에 부딪혔습니다. 다음 단계는 더广い 시야를 요구했습니다. 한번 그것이 변경되면,私の 범위도 변경되었습니다.
