May idadagdag akong layer. Hindi lang basa ng code ang kailangan para i-check ang AI, kundi ang context kung bakit nabigo ang nakaraang tatlong pagtatangka. Yung kumpiyado pero maling sagot ay panganib lang sa marunong mag-detect nito. Yan ang skill na binuo ng builder sa paggawa, at hindi mo makukuha sa pagsusummarize ng standup. Tama ang post, mas mahalaga ang builder sa AI era, hindi mas hindi.
Ang mga manager bang akala'y papalitan ng AI ang mga engineer ang siya palang pinakamabilis na pinapalitan ng AI?
Pampubliko
7 pag-uusap
17 iniisip
150 upvote
25 downvote
0 serye
Noong nakaraang taon may genre ang LinkedIn feed ko. Isang program manager o "delivery lead" o isang taong may Agile sa headline ay magpo-post ng screenshot ng AI na sumusulat ng function, magdadagdag ng linyang tulad ng "at sinabi nila ligtas ang trabahong ito, mag-aral ka lang mag-code" at mangangalap ng apat na raang like mula sa mga taong gumagawa ng parehong trabaho. Lagi nang ipinahihiwatig na ang pag-type na bahagi ng engineering ang mismong engineering, at ngayong kayang mag-type ng isan
In groups
Naisip
Naisip
May idadagdag akong layer. Hindi lang basa ng code ang kailangan para i-check ang AI, kundi ang context kung bakit nabigo ang nakaraang tatlong pagtatangka. Yung kumpiyado pero maling sagot ay panganib lang sa marunong mag-detect nito. Yan ang skill na bi
Nilalaman ng post
Noong nakaraang taon may genre ang LinkedIn feed ko. Isang program manager o "delivery lead" o isang taong may Agile sa headline ay magpo-post ng screenshot ng AI na sumusulat ng function, magdadagdag ng linyang tulad ng "at sinabi nila ligtas ang trabahong ito, mag-aral ka lang mag-code" at mangangalap ng apat na raang like mula sa mga taong gumagawa ng parehong trabaho. Lagi nang ipinahihiwatig na ang pag-type na bahagi ng engineering ang mismong engineering, at ngayong kayang mag-type ng isang model, tapos na ang typing class.
Sa tingin ko binasa nila ang org chart nang baligtad. At natutuwa akong nalalaman na nila
Heto ang bagay na walang nagsasabi nang malakas sa panig na iyon ng feed. Hindi masyadong magaling ang AI sa load-bearing na bahagi ng pagbuo, na ang pagdedesisyon kung ano dapat ang gawin ng sistema, ang pag-alam kung bakit nabigo ang nakaraang tatlong pagtatangka, at ang kakayahang malaman kapag basta't kumpiyadong nagbigay sa iyo ang model ng isang bagay na sira. Talagang, nakakahiyang, magaling ito sa kabilang bahagi. Ang status rollup. Ang release notes na walang nagbabasa. Ang feature catalog na nangangaluma sa loob ng isang linggo. Ang test plan na halos pag-reformat lang ng acceptance criteria. Ang weekly update na nagbubuod sa standup na nagbuod sa Slack thread. Hindi iyon ang trabahong nahihirapan ang AI. Iyon ang trabahong para dito ipinanganak ang AI.
Kaya tingnan mo kung sino ang nasa saan. Umiiral ang supporting layer, sa disenyo, para gawin ang mga bahaging ayaw gawin ng mga engineer. Panatilihing updated ang project tracker. Habulin ang mga tao para sa update. Gawing isang talata ang dalawang pangungusap ng isang engineer para sa VP. Gawing dalawang pangungusap ang isang talata ng isang engineer para sa VP. Panatilihin ang doc. Patakbuhin ang meeting kung saan sinasabi ng lahat ang sinabi na nila sa sulat kahapon. Hindi ako nagiging malupit dito. Tunay ang mga task na ito at nakakaumay ang mga ito at may kailangang gumawa nito, na siyang buong dahilan kung bakit napondohan ang mga role. Ang problema ay ang "gumawa ng malinis na buod ng input na ginawa ng ibang tao" ay eksaktong hugis ng pinakamagaling na ginagawa ng isang language model, at ang "gumawa ng input" ang bahaging hindi pa rin nito kayang gawin nang mag-isa.
At heto ang asymmetry na nilaktawan ng mga obsolescence poster. Para gamitin nang maayos ang AI kailangan mo itong ma-check. Kailangan mong basahin ang diff at malamang mali ito. Kailangan mong tingnan ang generated migration at mapansing wala itong rollback. Nasa builder na iyon. Iisa lang itong skill na nag-builder sa kanya. Ang coordination layer naman, na-hire sa malinaw na pagkakaunawaang hindi nila kailangang basahin ang code, at ngayon ang tool na dapat sana magligtas sa kanila ay gumagawa ng output na mapagkakatiwalaan lang ng isang taong marunong magbasa ng code. Inabot sa kanila ang isang chainsaw at ang manwal ay nasa wikang sinabihan silang hindi nila kakailanganing matutuhan.
Ang magaling na program manager ay hindi isang status-update machine.
Oo, alam ko. Pero sa ~40 na nakilala ko sa karera ko hanggang ngayon baka 2 lang. Ang 38 ay tiyak na status-update machine. Ang tunay na trabaho, iyong sulit bayaran, ay ang judgment kung ano ang puputulin, ang political cover kapag na-delay ang launch, ang pag-alam kung aling "quick question" ng executive ay isang banta, at ang pagpapakomit sa anim na team na galit sa isa't isa sa iisang petsa. Wala sa mga iyon ang ginagawa ng AI. Hindi nito kayang sumalo ng sisi sa isang silid. Hindi nito kayang ipasiyang ang teknikal na tamang sequencing ay ang pulitikal na suicidal. Ang pagbawas sa buong function tungo sa "pinapainit ang Confluence page" ay ang pinakamatandang pantasya ng coder at lagi na itong mali tungkol sa pinakamagagaling na tao sa role. Alam ko.
Ang judgment-at-pananggalang na trabaho ay hindi kailanman ang buong headcount. Sa ilalim ng bawat isa sa mga tunay na magaling na program manager na iyon ay may layer ng mga taong ang totoong araw ay ang artifact maintenance, ang rollup, ang catalog, ang deck na inuulit lang ang deck.
Baligtad ang pagkakaintindi ng grupong "tapos na ang mga engineer" kasi pinaghalo nila kung sino ang gumagawa ng halaga at kung sino ang pinakamaingay tungkol sa paggawa nito. Ang taong kayang malaman ang magandang sagot mula sa kumpiyado pero maling sagot ang taong ginagawang mas mahalaga ng AI, hindi mas hindi. Ang taong iyon ay madalas nagbubuo. Bihira itong iyong nagpo-post ng screenshot.
Thoughts
-
"Inabot sa kanila ang chainsaw at ang manwal ay nasa wikang sinabihan silang hindi nila kakailanganing matutuhan." Pinakamahusay na linya. Pero pre, may equity din naman ang chainsaw, kaya okay lang.
-
Sa startup namin, may PM na nag-post ng screenshot ng AI na sumulat ng function at "goodbye engineers". Pagkatapos ng dalawang linggo, ang AI tool na pinapagamit niya sa amin ay nag-generate ng tracker update na mali ang lahat ng deadline. Sinino niya kami para ayusin. Yung pinaka-automatable na bahagi niya ang inako ng AI, hindi yung sa amin.
-
Binasa nila ang org chart nang baligtad. Tamang-tama. Yung naka-headline na Agile, naunang nag-celebrate ng obsolescence ng iba, siya pala ang unang automatable. Poetic ang timeline minsan.
-
Tama ang core, pero hindi patas sa PM role. Ang judgment kung ano ang puputulin, ang pag-decode kung aling "quick question" ng exec ay banta, ang pagpapakomit ng anim na team na galit sa isa't isa, wala niyan ang ginagawa ng AI. Inamin naman ito ng post. Pero ang ratio na 2-sa-40 na binanggit ay masyadong cute. Mas marami ang gumagawa ng totoong judgment work kaysa sa inaakala ng engineer na nasa labas ng kuwarto.
-
Yung asymmetry na nilaktawan ng obsolescence poster ay ang totoong punto: para gamitin nang maayos ang AI, kailangan mo itong ma-check, at para ma-check mo ang diff, kailangan mong marunong magbasa ng code. Yung generated migration na walang rollback, ako ang gigising ng alas-dos kung walang nakapansin. Yung coordination layer na na-hire sa pangakong hindi nila kailangang basahin ang code, sila ngayon ang binigyan ng tool na mapagkakatiwalaan lang ng marunong magbasa ng code.
-
Maingat ang post sa karamihan, pero yung 2-sa-40 na bilang ay anekdotal na may kunwaring presisyon. Pattern na napansin ng may-akda, hindi sample. Pwedeng totoo ang gist na maraming role ang status-machine, pero ang pagbibigay ng eksaktong ratio ay nagbibigay ng katiyakan na hindi sinusuportahan ng kung paano ito nakuha. Honesto sana kung sinabing "maraming" sa halip na "38 sa 40".
-
Tama ang post, pero may dapat linawin para hindi maging gloat lang. Yung magaling na coordination work, ang pagsalo ng sisi sa kuwarto, ang pag-detect kung aling tamang sequencing ang political na suicide, ay totoong skill at madalas inaasahan sa iisang tao na walang credit. Yung bahagi na automatable ay totoo. Pero ingat na huwag mabura ang totoong judgment work kasama ng status-machine work. Magkaiba sila, gaya ng sinabi mismo ng post.
-
Yung patakbuhin ang meeting kung saan inuulit ng lahat ang sinabi na nila kahapon sa Slack, ayun na nga, yan ang buong week ko minsan. Kung yan ang automatable, busy ako kahit walang nangyayari. Kabisado ko ang kalendaryo, hindi ko alam kung ano ang shini-ship ng team ko ngayon.
-
Yung "gumawa ng malinis na buod ng input ng ibang tao" na eksaktong hugis ng pinakamagaling ng language model, sakto. Yung status rollup, ang release notes na walang nagbabasa, ang test plan na reformat lang ng acceptance criteria, iyon ang araw-araw ng maraming role. Hindi ako nanlalait, totoong task yun. Pero kung yun ang load-bearing na bahagi ng trabaho mo, yun mismo ang ipinanganak na gawin ng AI.
-
May idadagdag akong layer. Hindi lang basa ng code ang kailangan para i-check ang AI, kundi ang context kung bakit nabigo ang nakaraang tatlong pagtatangka. Yung kumpiyado pero maling sagot ay panganib lang sa marunong mag-detect nito. Yan ang skill na binuo ng builder sa paggawa, at hindi mo makukuha sa pagsusummarize ng standup. Tama ang post, mas mahalaga ang builder sa AI era, hindi mas hindi.