De ce Excelența Tehnică Singură Nu Mai Este Suficientă Pentru Avansarea Inginerilor în Era AI

AI a provocat o schimbare majoră în modul în care lucrăm și ce se automatizează în cadrul echipelor tehnice. În munca mea la Sombra, am văzut această schimbare care a modificat nu numai modul în care echipele livrează, ci și ce se recompensează în ceea ce privește creșterea carierei. Pentru o perioadă lungă de timp, calea de creștere în tehnologie a fost destul de liniară: învățai noi abilități, deveneai tot mai bun din punct de vedere tehnic, deveneai cineva care rezolva probleme grele, construiai o reputație și încredere și apoi câștigați drumul spre carieră.

Dar acest ciclu începe să se încheie. AI preia multe sarcini, accelerând munca și reducând costurile. Acest lucru nu înseamnă că abilitățile tehnice nu mai sunt importante, dar face ca sarcinile care necesită judecată, gândire orientată spre rezultate și luare de decizii să devină mai importante.

Aceasta este schimbarea pe care am experimentat-o personal în călătoria mea de la inginer la co-fondator și CTO la Sombra. Cinci ani în cariera mea de inginer, devenisem specialistul pe care echipele se bazau. Eram genul de angajator care putea rezolva probleme tehnice dificile, prelua responsabilitatea pentru lucrări complexe și putea fi încredințat atunci când proiectele erau în pericol. Dar ceva lipsea și mă simțeam blocat.

Părea că am atins plafonul carierei mele și nu puteam merge mai departe. Abilitățile mele tehnice erau la apogeu, dar următoarea etapă de creștere necesita ceva diferit – gândirea de business.
Nu puteam avansa doar știind cum să construiesc ceva, trebuia să învăț ce era important de construit în primul rând.

Acest tip de plafon devine tot mai frecvent în întreaga industrie.

Piața se schimbă mai repede decât mulți ingineri realizează

Forumul Economic Mondial raportează că 40% dintre angajatori se așteaptă să reducă forța de muncă în domeniile în care AI poate automatiza sarcinile, în timp ce cercetările Anthropic privind dezvoltarea software sugerează că, pe măsură ce AI preia sarcini de dezvoltare repetabile, mai mulți ingineri pot fi împinși spre proiectare și luare de decizii la nivel superior.

Desigur, există încă o cerere enormă pentru talente tehnice. Nu vreau să înțelegeți greșit, abilitățile tehnice grele rămân fundamentale pentru profesie, dar tendința generală este că există mai puține roluri în care doar execuția este suficientă pentru a avansa. Există o cerere ridicată pentru oamenii care pot formula probleme, prioritiza sub constrângeri și conecta munca tehnică la valoarea de business.

Aceea a fost tranziția pe care trebuia să o fac. Cel mai mare upgrade al meu nu a fost doar tehnic, a fost contextual.

Nu am abandonat ingineria, am extins-o și am redefinit întrebările din jurul ei.

Am oprit măsurarea creșterii carierei mele în termeni de „mai mult cod”, „mai multă complexitate” sau „proprietate tehnică mai grea” și am trecut la arhitectură, impact de business și calitatea deciziilor în schimb.

Cinci schimbări care mi-au schimbat modul de lucru

Acest lucru poate părea abstract, așa că o să îl detaliez în 5 schimbări practice care m-au ajutat să dezvolt o mentalitate de business.

Prima schimbare a fost învățarea businessului direct, și nu prin intermediul ticket-urilor.

Mulți ingineri lucrează pe baza semnalelor din aval. Primim cerințe, dar nu și conversația care le-a modelat. Nu vedem compromisurile din spatele sarcinilor noastre, nici motivele strategice pentru care aceste sarcini există.

Așa că am început să învăț businessul direct. Am început să particip la mai multe apeluri de vânzări și suport, ascultând atent conversațiile și acordând mai multă atenție discuțiilor cu părțile interesate. În timp, am încetat să văd munca mea ca o serie de livrări izolate.

Am ajuns la o realizare: o soluție tehnică elegantă care sosește prea târziu, costă prea mult sau rezolvă o problemă greșită nu este o muncă strategică. Este doar o corectitudine scumpă.

A doua schimbare a fost învățarea limbajului de business fără a-l trata ca ceva rezervat executivilor.

Am început să învăț toți acei termeni pe care mulți ingineri nu îi învață în mod explicit: ROI, costul întârzierii, costul oportunității, expunerea la risc, marja și secvențierea. Acest lucru este inevitabil dacă vizați poziții senior sau C-level.

Acest lucru afectează judecata tehnică, deoarece mulți specialiști sunt buni la rezolvarea problemelor, dar nu pot prioritiza și evalua conform obiectivelor de business.

Pentru mine, învățarea acestei limbi a schimbat modul în care comunicam și, mai important, modul în care judecam soluțiile. Munca în sine a rămas tehnică, dar logica din spatele ei a devenit mai largă.

Acesta este un aspect important de diferențiere în era AI. AI poate ajuta tot mai mult echipele să execute, dar nu poate deține luarea deciziilor. Acest strat aparține oamenilor.

O altă schimbare majoră a fost definirea succesului înainte de a scrie cod.

De-a lungul timpului, înainte de a începe implementarea, m-am întrebat o serie de întrebări:

• Ce anume se schimbă pentru utilizator sau business?
• Care metrică ar trebui să se miște?
• Cum va ști cineva că a contat?

Aceste întrebări m-au ajutat foarte mult să clarific lucrurile înainte de a începe să codific. M-au și salvat de la o eșec comun: investind puternic în livrare înainte de a alinia impactul.

Acesta este unul dintre motivele pentru care măsurarea este atât de importantă. Cercetarea DORA despre livrarea software a arătat valoarea măsurării modului în care echipele livrează software în siguranță, rapid și eficient. Dar în practică, liderii tehnici de înaltă performanță merg de obicei un pas mai departe: conectează metricile de livrare la rezultatele produsului și la rezultatele de business.

În alte cuvinte, livrarea nu este linia de finish. Desigur, estimăm rezultatele pe baza livrării, dar adesea capacitatea de a defini succesul în avans este ceea ce mută pe cineva într-o poziție de conducere mai largă.

A patra schimbare a fost testarea ipotezelor înainte de a supraconstrui.

Inginerii puternici tind să supraconstruiască, ghidați de concepția comună că AI face construirea mai ieftină și că mai multă inginerie înseamnă automat o calitate mai bună.

Inginerii de înaltă performanță sunt adesea instruiți să gândească în termeni de soluții robuste, deoarece toți vrem să construim lucrurile în mod corespunzător. Acesta este un trăsături excelente de a dezvolta, dar adesea devine costisitor atunci când vă angajați într-o soluție completă înainte de a valida ipotezele.
Acesta este motivul pentru care una dintre schimbările mele practice a fost să forțez o pauză înainte de a construi și de a defini ipotezele mele. Odată ce ipoteza este explicită și clară, munca își schimbă forma.

Scopul nu mai este să demonstrez cât de sofisticată poate fi soluția. Scopul este să învățăm rapid, ieftin și suficient de clar pentru a decide ce merită o investiție mai profundă.

Ultima schimbare care m-a ajutat foarte mult a fost scrierea unor note de decizie scurte înainte de a codifica.

Acesta poate fi cel mai practic obicei dintre toate. Și nu vreau să vă forțez să adăugați un alt document — doar o notă scurtă și structurată pentru a vizualiza gândirea dvs.: care sunt opțiunile, care sunt riscurile importante, ce impact se așteaptă, ce recomandare are sens și unde este nevoie de aliniere.

Acest lucru nu numai că a îmbunătățit comunicarea, dar a și expus raționamentul slab devreme și a ajutat la clarificarea

ipotezelor (vezi schimbarea anterioară). Mai mult, a creat un registru al motivului pentru care s-a luat o decizie, ceea ce devine deosebit de valoros atunci când se examinează rezultatele. Această mică acțiune poate schimba modul în care deciziile sunt formulate, comunicate și deținute.

În practică, multe promovări au loc pentru că o persoană poate reduce ambiguitatea pentru alții, nu pentru că sunt cea mai tehnică persoană din cameră.

De ce următorul nivel este despre luarea de decizii mai bune

Acesta este greșeala mai mare pe care o fac mulți oameni atunci când vorbesc despre AI și carierele tehnice. Ei structurează povestea ca și cum alegerea ar fi între profunzimea tehnică și conducere, sau între inginerie și management.

Abilitățile tehnice încă mai contează. În multe cazuri, ele contează chiar mai mult pentru că oamenii au nevoie de suficientă profunzime pentru a judeca ce fac sistemele AI, unde eşuează și ce ar trebui sau nu ar trebui să fie încredințat. Dar excelența tehnică singură este mai puțin diferențiată atunci când mai multă execuție poate fi accelerată de unelte. Acesta este exact ceea ce vedem în fiecare zi la Sombra: creșterea carierei celei mai rapide vine atunci când inginerii asociază profunzimea tehnică cu gândirea de business.

Acest lucru nu înseamnă că fiecare inginer puternic ar trebui să devină manager. Dar înseamnă că calea spre avansare se schimbă. Următorul nivel este mai puțin despre a dovedi că cineva poate face cea mai grea sarcină singur și mai mult despre a dovedi că poate ajuta o echipă și un business să ia decizii mai bune.

Nu am lovit un zid pentru că mi-a lipsit inteligența sau disciplina. Am lovit un zid pentru că următorul nivel cerea o perspectivă mai largă. Odată ce s-a schimbat, s-a schimbat și domeniul meu de acțiune.