Чому технічна досконалість сама по собі вже не достатня для кар’єрного росту інженерів у добі штучного інтелекту

Штучний інтелект спричинив значні зміни у способі нашої роботи та автоматизації технічних команд. У своїй роботі в Sombra я бачив, як ці зміни впливають не тільки на доставку команд, але й на те, що винагороджується у кар’єрному зростанні. Протягом довгого часу шлях кар’єрного зростання у сфері технологій був досить лінійним: ви вивчали нові навички, постійно поліпшувались технічно, ставали фахівцем, який розв’язує складні проблеми, будував свою репутацію та довіру, а потім заробляли свій шлях вгору кар’єрної драбини.

Але цей цикл зараз починає розриватися. Штучний інтелект перебирає на себе багато завдань, прискорює роботу та знижує витрати. Це не означає, що технічні навички вже не важливі, але це робить завдання, які вимагають судження, мислення результатів та прийняття рішень, більш важливими.

Це те, що я пережив особисто на своєму шляху від інженера до співзасновника та технічного директора в Sombra. П’ять років після початку моєї інженерної кар’єри я став тим спеціалістом, на якого команди спираються. Я був тим працівником, який міг розв’язувати складні технічні проблеми, брати на себе відповідальність за складну роботу та бути довіреним, коли проекти були під вогнем. Але щось було відсутнє, і я відчував себе в тупику.

Видимо, я досягнув свого кар’єрного стелі та не міг піднятися вище. Мої технічні навички були на піку, але цей наступний етап кар’єрного зростання вимагав чогось іншого – бізнес-мислення.
Я не міг рухатися вперед, знаючи тільки, як щось побудувати, мені потрібно було вивчити, що саме варто будувати спочатку.

Такий стель стає все більш поширеним у галузі.

Ринок змінюється швидше, ніж багато інженерів розуміють

Світовий економічний форум повідомляє, що 40% роботодавців очікують скорочення робочої сили там, де штучний інтелект може автоматизувати завдання, тоді як дослідження Anthropic щодо розробки програмного забезпечення свідчить про те, що коли штучний інтелект бере на себе більше повторюваних завдань розробки, більше інженерів можуть бути спрямовані на вищій рівень дизайну та прийняття рішень.

Очевидно, що все ще існує величезний попит на технічних фахівців. Не плутайте мене, технічні навички залишаються основою професії, але загальна тенденція полягає в тому, що існує менше ролей, де виконання завдання само по собі достатньо для руху вгору. Існує великий попит на людей, які можуть формулювати проблеми, пріоритезувати завдання під обмеженнями та зв’язувати технічну роботу з бізнес-цінністю.

Це був перехід, який мені потрібно було зробити. Мій найбільший апгрейд не був тільки технічним, а контекстним.

Я не покинув інженерію, я розширив її та переформулював питання навколо неї.

Я перестав вимірювати свій кар’єрний рост у термінах “більше коду”, “більше складності” або “більшої технічної відповідальності” і перейшов до архітектури, бізнес-впливу та якості рішень замість цього.

П’ять зрушень, які змінили мою роботу

Це може звучати абстрактно, тому я розберу це на 5 практичних зрушень, які допомогли мені розвинути бізнес-міслення.

Перше зрушення полягало у вивченні бізнесу безпосередньо, а не через другорядні джерела через тікети.

Багато інженерів працюють з сигналів нижнього рівня. Ми отримуємо вимоги, але не бачимо розмови, які їх сформували. Ми не бачимо компромісів за нашими завданнями, ані стратегічних причин, чому ці завдання існують.

Тому я почав вивчати бізнес безпосередньо. Я почав відвідувати більше продажів та підтримки дзвінків, слухати їхні розмови уважно та прислухатися до дискусій зацікавлених сторін. З часом я перестав бачити свою роботу як серію ізольованих завдань.

Я прийшов до розуміння: технічно елегантне рішення, яке надходить занадто пізно, коштує занадто багато або розв’язує неправильну проблему, не є стратегічною роботою. Це просто дорога правильність.

Друге зрушення полягало у вивченні мови бізнесу без лікування її як щось, зарезервоване для виконавців.

Я почав вивчати всі ці терміни, яких багато інженерів ніколи явно не вчать: ROI, вартість затримки, вартість можливості, ризикова експозиція, маржа та послідовність. Це просто неминуче, якщо ви претендуете на старші або керівні посади.

Це впливає на технічне судження, оскільки багато фахівців чудово розв’язують проблеми, але вони не можуть пріоритезувати та оцінювати їх згідно з бізнес-цілями.

Для мене вивчення цієї мови змінило те, як я спілкувався, а ще більше importantly, як я оцінював рішення. Робота сама по собі залишилася технічною, але логіка за нею стала ширшою.

Це важливий розріз у добі штучного інтелекту. Штучний інтелект може все більше допомагати командам виконувати завдання, але він все ще не може володіти прийняттям рішень. Цей рівень належить людям.

Інше велике зрушення мислення полягало у визначенні успіху до написання коду.

З часом, перед початком реалізації, я ставив собі серію питань:

• Що саме це змінює для користувача або бізнесу?
• Який метрик повинен змінитися?
• Як хто-небудь буде знати, що це мало значення?

Ці питання дуже допомогли розібратися перед тим, як я почав програмування. Вони також врятували мене від поширеної помилки: інвестування великих коштів у доставку до того, як домовитися про вплив.

Це одна з причин, чому вимірювання має таку велику важливість. Дослідження DORA щодо доставки програмного забезпечення показало значення вимірювання того, як команди доставляють програмне забезпечення безпечно, швидко та ефективно. Але на практиці висококваліфіковані технічні лідери зазвичай йдуть на один рівень далі: вони зв’язують доставку метрик з продуктивними результатами та бізнес-впливом.

Іншими словами, доставка не є фінішною лінією. Безумовно, ми оцінюємо результати на основі доставки, але часто саме здатність визначити успіх заздалегідь рухає когось у ширше керівництво.

Четверте зрушення полягало у перевірці припущень до того, як надбудувати.

Сильні інженери часто надбудовують, керуючись поширеним заблужденням, що штучний інтелект робить будівництво дешевшим і що більше інженерії автоматично означає кращу якість.

Висококваліфіковані технічні люди часто навчаються думати у термінах надійних рішень, оскільки ми всі хочемо будувати речі належним чином. Це велика риса, яку потрібно розвинути, але вона часто стає дорогою, коли ви зобов’язуєтеся з повним рішенням до того, як перевірити припущення.
Тому одним з моїх найбільш практичних зрушень було примусове паузу перед будівництвом та визначення моїх припущень. Як тільки припущення стало явним та чітким, робота змінила форму.

Мета вже не полягає у тому, щоб довести, наскільки складне рішення може бути. Мета полягає у тому, щоб швидко, дешево та чітко дізнатися, що заслуговує глибшого інвестування.

Останнє зрушення, яке мені дуже допомогло, полягало у написанні коротких рішень перед програмуванням.

Це може бути найбільш практичною звичкою з усіх. І не плутайте мене, я не намагаюся примусити ще один документ — просто коротку та структуровану нотатку, щоб візуалізувати своє мислення: які варіанти існують, які ризики мають значення, який вплив очікується, яка рекомендація має сенс, і де ще потрібна узгодженість.

Це не тільки покращило спілкування, а й рано виявило слабке мислення та допомогло прояснити

припущення (див. попереднє зрушення). Крім того, це створило запис того, чому рішення було прийнято, що стає особливо цінним, коли ви переглядаєте результати. Це маленька дія може змінити те, як рішення формулюються, спілкуються та володіються.

На практиці багато підвищень відбуваються тому, що людина може зменшити неоднозначність для інших, а не тому, що вони є найбільш технічно талановитими людьми в кімнаті.

Чому наступний рівень полягає у кращих рішеннях

Це більша помилка, яку багато людей роблять, коли говорять про штучний інтелект та технічні кар’єри. Вони формулюють історію так, ніби вибір полягає між технічною глибиною та лідерством, або між інженерією та управлінням.

Технічна майстерність все ще має значення. У багатьох випадках вона має значення навіть більше, оскільки людям потрібно достатньо глибини, щоб судити, що роблять системи штучного інтелекту, де вони провалюються, і що повинно або не повинно бути довіреним. Але технічна досконалість сама по собі менше диференційована, коли更多 виконання може бути прискорено інструментами. Це саме те, що ми спостерігаємо кожен день у Sombra: найшвидший кар’єрний рост відбувається, коли інженери поєднують технічну глибину з бізнес-мисленням.

Це не означає, що кожен сильний інженер повинен стати менеджером. Але це означає, що шлях вгору змінюється. Наступний рівень менше про те, щоб довести, що людина може виконувати найскладніше завдання самостійно, і більше про те, щоб довести, що вона може допомогти команді та бізнесу приймати кращі рішення.

Я не врізався у стіну через брак інтелекту або дисципліни. Я врізався у стіну, тому що наступний рівень вимагав ширшого поля зору. Як тільки це змінилося, моє коло зору також змінилося.