Plato Etkisi

Şirket içi AI yorgunluğu hakkında最近 yazdım, mühendislerin kronik bir durum değil, eğitim acısı yaşadığını savunarak. Onu aşın, adapte ol, daha güçlü çık.

Bu iyi ve doğru, ama o hikayenin daha fazlası var ve nhanh chóng daha da belirgin hale geliyor. Mühendislik ekiplerini şu anda tehdit eden gerçek risk yanma değil, plato yapmak.

Yeni Bölünme

Her üst düzey mühendis şimdi AI kullanıyor. Copilot, Claude, Cursor, Codex, adını söyle. O kısım karara bağlandı. Bir mühendislik organizasyonunu yönetiyorsan, muhtemelen geniş bir benimseme sayısına sahipsin ve iyi hissetmen gerekir.

Hissetmemelisin.

Benimseme sayısı anlamsız. Önemli olan, altında oluşan bölünme. Ekibin sessizce iki gruba bölünüyor. Verimlilik artışına ulaşan ve yerleşen mühendisler var, ve her hafta iterek devam eden mühendisler var. Yeni iş akışları, yeni ajan yapılandırması, AI’nin işleyebileceği sorunları parçalamak için yeni yollar.

Her iki grup da panellerinde “AI benimseyicisi” olarak görünür. Ancak biri ilerici bir eğitim programında. Diğeri ilk ağırlığa ulaştığında durdu.

Altı ay önce, bu iki grup arasındaki fark neredeyse görünmezdi. Şimdi herkesin dikkatini çekiyor. Altı ay içinde yapısal olacak.

Plato Neye Benzer

Platoya ulaşan mühendis geleneksel anlamda yanlış bir şey yapmıyor. Yeteneklidir. Gönderir. Ajanını basit işler için kullanır ve temizler. Belki %20-30’luk bir verimlilik artışı elde etti ve bitirdi.

Sorun, yanındaki mühendisin orada kalmaması. O mühendis şimdi çoklu ajan iş akışları çalıştırıyor, doğrulama döngülerini iyileştiriyor, tüm özelliklerini AI tarafından çalıştırılabilir parçalara ayırıyor, mimari düzeyde değil satır satır olarak inceleyerek gönderiyor ve önceki hızının 2-3 katında gönderiyor. Daha yetenekli olduğu için değil, herkes dinlenmeye çekilirken o devam etti.

Bu, AI coşkusu veya erken benimseme ile ilgili değil. Erken benimseme aşaması bitti. Bu, sürekli uyum ile bir defaya mahsus ayar arasındaki fark. Ve bu iki yaklaşım arasındaki bileşik fark artık görmezden gelinemeyecek hale geliyor.

Rekabet Baskısı Gerçek ve Hızlanıyor

Ekipleriniz kendi zaman çizelgesine göre adapte olma lüksüne sahip olsalardı, plato problemi bir performans yönetimi sorunu olurdu. Sinir bozucu, ancak yönetilebilir.

Genel olarak yazılım endüstrisine baktığınızda, muhtemelen bu lüksü sahip değilsiniz.

Yazılım endüstrisi, büyük ölçüde, dijital işlerde insanlara yardımcı olmak için yaratıldı: gelen casosu görüntüleyen destek ajanları, müşteri yanıtlarını izleme, iş akışlarını yönetme. Şimdi AI ajanları tüm iş akışını değiştiriyor ve onunla birlikte altta yatan SaaS platformlarını bozuyor. Buna ek olarak, AI’nin her geçen gün daha yetenekli hale gelmesi ile müşterileriniz bir soru sormaya başlıyor: “Bunu satın almaya devam etmeli miyim yoksa şimdi kendim yapabilir miyim?” AI, “satın al” ve “yap” arasındaki engeli genişleyen bir dizi kullanım durumu için azaltmaya başladı. Gelirinizi koruyan yapışkanlık her çeyrekte zayıflıyor.

Platoya ulaşan mühendisleriniz, artık var olmayan bir rekabet ortamına göre ayarlanmış bir hızda çalışıyorlar.

Her Şeyi Yeniden Çerçevelendiren Alıntı

Bu alıntıyı bir kez değil, birden fazla kez duydum, ürün müdürleri tarafından, özgün kodlama yapan özelliklere sahip olanlar tarafından, farklı şirketlerde, farklı bağlamlarda:

“Ajanlarımla bu özelliği iterlemek, o mühendisle iterlemekten daha kolaydı.”

İlk duyduğumda abartı olduğunu düşündüm. Üçüncü kez duyduğumda, bir öncü gösterge olduğunu anladım.

Benim gördüğüm şekilde, AI yeteneklerini “çarpan” olacak mühendisler var. Bunu yapmak için, iki alanda güçlü olmaları gerekiyor, her ikisi de yeterli içsel motivasyon ve entelektüel merak ile kendiliğinden geliştirilebiliyor:

• Paydaşlarıyla (ürün müdürleri, mühendis müdürleri vb.) aynı dalga boyunda çalışırlar. İyi olanın neye benzediğini anlarlar, bu nedenle onlara her şeyi açıklamanıza gerek kalmaz. Çünkü onlar, kodlama ajanınızla aynı sayıda yanlış anlama üretirse, ajan her zaman bu savaşı kazanır. Anında उपलबidir, 24/7 ve yorulmaz.
• AI yapılandırmalarını sürekli olarak iyileştirirler, bu nedenle onlara bir şey verdiğinizde, sadece iyi (yukarıdaki noktaya bakın) değil, aynı zamanda yeni pazar temposuna yetişecek kadar hızlı yapılacağını bilirsiniz.

Neden Bu Bir Liderlik Sorunu, Bireysel Değil

Bu sorunu bireysel bir mühendisin sorumluluğu olarak çerçeveleme eğilimi vardır. “İleri git veya geri kal.” Ancak bir mühendislik organizasyonunu yönetiyorsan, bu çerçeveleme seni sorumluluktan kurtarır.

Platoya ulaşan mühendisleriniz, bir boşlukta platoya ulaşmadılar. İlk ayarın ötesine geçmelerini teşvik eden hiçbir şey olmadı ve atalet geri kalanını yaptı.

İlerlemeye devam eden mühendisler? Çoğu kendini motive ediyor. Her koşulda ilerlerler. Ancak bir mühendislik organizasyonunu tamamen kendini motive eden kişilerle dolduramazsınız. Liderlerin sorusu: orta seviyedeki kişileri nasıl hareket ettirebilirsin?

Bu, bir değişiklik yönetimi sorunudur ve benim için bu konuda en sevdiğim çerçeve, Heath kardeşlerin Switch kitabından geliyor. Kısa versiyonu: insanlara net bir yön vermeniz, neden önemli olduğunu hissettirmeniz ve ortamı yeni davranışın en az dirençli yol olduğu şekilde yeniden şekillendirmeniz gerekiyor. Mühendislik ekiplerine uygulandığında, şöyle görünüyor:

Aydın noktalarınızı bulun ve görünür kılın. AI iş akışlarında en ileriye giden mühendisleri tanımlayın ve onlara düzenli olarak demo yapın. Eğitim seansları değil. Gerçek işlerin canlı yürüyüşleri. Ekibinizin ortası, kendi iş akışının ve en iyi adapte olanın iş akışının arasındaki farkı gördüğünde, hiçbir emirle eşleşmeyen verimli bir rahatsızlık yaratırsınız.

• Değişimi küçültün. “AI’i benimse” çok soyut ve üzerine действие almak için çok geniş. Bu sprintte, uçtan uca ajanlı testi çivileyin, sonraki sprintte tüm organizasyona dağıtın ve devam edin. Somut, yönetilebilir adımlar, iddialı dönüşüm programlarından her zaman daha iyidir ve küçük zaferler önemlidir.
• Varsayılanları yeniden şekillendirin. AI becerilerinde doğrulama sürecini kodlayın ve bunları tüm ekibinize ve tüm ajanlarınıza dağıtın. İş akışlarınızı tanımlayın ve bunu destekleyen araçları kullanın. Yeni çalışma şeklini en az dirençli yol olarak yapın, böylece insanlar oraya gitmek için savaşmak zorunda kalmazlar.

Pencere Kapanıyor

Bu, acil değil, sadece önemli olan kısmı.

Şu anda, uyum açığı bir performans differentiali. Platoya ulaşan mühendisleriniz, adapte olanlardan daha yavaştırlar, ancak hala üretkenler. Hala katkıda bulunurlar. Onları taşıyabilirsiniz.

O pencere kapanıyor. AI yetenekleri hızlandıkça ve rekabet baskısı birikecek, mühendislik işinin minimum viable hızı artıyor. Bugünün “yeterince iyi” mühendisi, next quarter için garanti edilmiyor. Kötüleşmediler, ancak zemin yükseldi.

Ekibinin tamamını uyum eğrisine taşımayı başaran organizasyonlar, birikecek bir yapısal avantaja sahip olacaklar. Başaramayanlar, artık var olmayan bir rekabet hızına göre personel istihdam ettiğini bulacaklar.

Her konuştuğum mühendislik lideri bunu entelektüel olarak anlıyor. Çok azı buna karşılık olarak ekiplerini nasıl yönettiklerini değiştirdi. Anlama ve eylem arasındaki boşluk, kendi başına bir platodur.

Rahat bir Hız Yok

AI yorgunluğu parçasında, ağrının eğitim çalıştığına dair kanıtlar olduğunu savunmuştum. Bu hala doğru. Ancak takip eden gerçek daha zor: ağırlık devam ediyor.

Normal bir spor salonunda, rahat bir ağırlık seçebilir ve sonsuza kadar devam edebilirsiniz. Kimse size izin vermeden barınıza plakalar eklemiyor. Şu anda yazılım manzarasında, her yeni model sürümü, her yeni ajan yeteneği,someone tarafından bulunan her yeni iş akışı, bar hareket ediyor. Durur ve ağırlık sonunda sizi sabitliyor.

Şu anda yazılım endüstrisinde rahat bir alan yok. Bireysel mühendisler için değil, üzerinde çalıştıkları ekipler için değil, bu ekiplerin oluşturduğu şirketler için değil. Güvenli tek konum, sürekli hareket.