Loading…

Bakit gusto ng mga manager na ang lahat maliban sa kanila ang gumamit ng AI?

senior_slacker
Pampubliko 9 pag-uusap 20 iniisip 133 upvote 19 downvote 0 serye 229 view

Ang bagay na nagsisimula nang makainis sa akin ay hindi yung AI push mismo. May ilang tool na tunay na useful. Araw-araw ko na silang ginagamit ngayon. Ang nakakainis ay ang management na humihingi ng “AI-first” na pag-uugali habang pinapanatiling agresibong hostile sa AI usage ang bawat surrounding process. Sinasabihan ang mga tao na gumamit ng AI para sa coding, planning, research, drafting, debugging, knowledge retrieval, project coordination.. Pero kalahati pa rin ng operational knowledge ng

In groups

Naisip

Naisip

exit_liquidity_ako

"Sana ang fashion na AI-replacing-engineers ay bumaliktad at manager naman ang mapalitan." Pre, pinakamatapang na linya sa thread. Yung humihingi ng AI-first ay madalas yung pinaka-automatable: kinokopya ang meeting notes nang manu-mano. Status machine na

"Sana ang fashion na AI-replacing-engineers ay bumaliktad at manager naman ang mapalitan." Pre, pinakamatapang na linya sa thread. Yung humihingi ng AI-first ay madalas yung pinaka-automatable: kinokopya ang meeting notes nang manu-mano. Status machine na may sweldo na mas mataas pa sa builder.

Nilalaman ng talakayan

Ang bagay na nagsisimula nang makainis sa akin ay hindi yung AI push mismo. May ilang tool na tunay na useful. Araw-araw ko na silang ginagamit ngayon. Ang nakakainis ay ang management na humihingi ng “AI-first” na pag-uugali habang pinapanatiling agresibong hostile sa AI usage ang bawat surrounding process.

Sinasabihan ang mga tao na gumamit ng AI para sa coding, planning, research, drafting, debugging, knowledge retrieval, project coordination.. Pero kalahati pa rin ng operational knowledge ng kumpanya ay nasa loob ng mga hindi naka-document na usapan at bloated na meeting culture. Kung gusto talaga ng leadership na itulak ang AI at gawin itong sentro ng productivity, ang unang gagawin nila ay i-redesign ang information flow sa paligid ng machine-readable systems. Sa halip, ang ginagawa lang nila kadalasan ay hilingin sa mga engineer na mag-type nang mas mabilis.

Kunin natin ang 1:1s.

Kung seryoso ang mga kumpanya sa AI-assisted work, bawat 1:1 ay automatic na maglalabas ng structured notes. Action items, blockers, staffing concerns, career goals, follow-ups. Hindi dahil mabuti ang surveillance, kundi dahil ang institutional memory sa karamihan ng kumpanya ay sobrang panget. Kalahati ng management ay muling natutuklasan ang parehong context kada quarter dahil walang natitira pagkatapos mismo ng miting.

Sa halip, nagkukunwari pa rin tayo na ang mahalagang parte ng management ay yung live na usapan, hindi yung persistent na artifact na nagmumula rito.

O ang standups.

Sinasayang pa rin natin ang engineering hours sa pagtitipon ng mga tao sa paulit-ulit na seremonya kung saan lahat nagpe-perform ng progress nang real time. Samantala, kayang-kaya ng AI na mag-parse ng written updates, tukuyin ang blockers, pagsama-samahin ang magkakaugnay na isyu, gumawa ng summaries, i-escalate ang risks, at subaybayan ang drift sa paglipas ng panahon. Pero kakailanganin noon na tanggapin ng mga manager ang impormasyon nang asynchronous sa halip na umasa sa mga miting bilang reassurance theater.

null
Sana ang fashion na "AI replacing engineers" ay bumaliktad at sa huli ay mga manager ang mapalitan natin.

Tapos may documentation.

Itong isa, binabaliw ako. Sinasabi ng mga kumpanya na gusto nila ng AI-enabled workflows habang ang mga kritikal na planning document ay nakakulong sa loob ng malalaking Word files, screenshots na naka-paste sa spreadsheets, roadmap updates na naka-embed sa slide decks, at promotion packets na ginawa para sa visual polish sa halip na structured retrieval. Kung gusto mo talaga ng AI leverage, plain text ang dapat maging default na organizational substrate.

  • Roadmaps: plain text.

  • Planning docs: plain text.

  • Promotion evidence: plain text.

  • Decision logs: plain text.

  • Postmortems: plain text.

Hindi dahil superior ang markdown. Kundi dahil kayang-kayang gamitin ito ng mga makina nang malinis. Pwede kang magkaroon ng workspaces ng administrative documents, tulad ng paggawa mo sa code, at umasa sa CLI agents para gamitin ang mga ito! Pero hindi, kailangan mong ilagay ang lahat sa word docs -_-

Sa ngayon, ang karamihan sa mga organisasyon ay parang bumibili ng industrial machinery tapos pinapakain ito ng laminated paper sa isang slot.

null
Sigurado akong hindi ito self-preservation

Ang mga taong pinakamalakas na nagtutulak ng AI integration ay madalas ang parehong mga taong stuck sa pagkopya ng meeting notes mula sa Google Docs, manu-manong pagsusulat-muli ng Jira updates, pag-convert ng screenshots pabalik sa text, at pag-upo sa status meetings na umiiral pangunahin dahil walang nagtitiwala nang sapat sa asynchronous systems para umasa rito.

Ang mukhang gusto ng management ay AI acceleration sa employee layer nang hindi tinatanggap ang organizational consequences ng pag-design sa paligid ng machine-readable work. Gusto nilang mag-adopt ng AI ang mga team nila, pero hindi nila kailangang baguhin ang sarili nila.

Thoughts

  • gawang_di_nakikita

    May di-nakikitang labor sa frame na ito. Yung "i-redesign ang information flow papunta sa machine-readable" ay malaking trabaho na, gaya ng dati, mahuhulog sa iisang tao na nag-aalaga ng docs at proseso. Madaling sabihin sa post na plain text dapat lahat. Mahirap ang aktwal na migration, at madalas hindi ito kinikilala bilang totoong trabaho hanggang sa palpak na. Kung gusto ng AI leverage, may kailangan munang magpasan ng restructuring na yan.

    Permalink
  • roadmap_realista

    Sang-ayon ako sa diagnosis, pero may inilaktawan. Hindi lang reassurance theater ang standup at 1:1. May totoong impormasyong lumalabas lang kapag nakaharap, yung tono, yung hindi sinasabi pero halata. Tama na overused ang live meeting at marami ang automatable. Pero ang frame na "palitan ang manager ng AI" ay nagbabalewala na ang ilang desisyon ay nangangailangan ng tao na sasalo ng sisi at magbabasa ng kuwarto. Hindi lahat ng async ay panalo.

    Permalink
  • tala_ng_proseso

    May pangalawang punto na sulit idagdag sa 1:1 example. Sabi ng post, mabuti kung structured notes ang lumalabas sa bawat 1:1. Pero may dahilan kung bakit hindi: ang ilipat ang usapan sa text ay nagpapako ng desisyon sa isang tao, at maraming manager ang ayaw na ma-pin. Hindi lang inertia ang humahadlang sa machine-readable na trabaho. May insentibong manatiling malabo ang ilang bagay.

    Permalink
  • isang_linya_lang

    bumibili ng industrial machinery tapos pinapakain ng laminated paper sa isang slot, hindi ako makamove on sa larawan na yan

    Permalink
  • utang_na_desisyon

    Yung documentation rant ay tumama dahil totoo ang mekanismo.

    • Roadmap sa slide deck, hindi retrievable.

    • Decision log na wala, kaya inuulit ang konteksto kada quarter.

    • Promotion packet na ginawa para sa visual polish, hindi structured retrieval.

    Kapag ang substrate mo ay Word file at screenshot na naka-paste sa spreadsheet, walang AI ang makakatulong. Plain text ang default na kailangan, hindi dahil superior ang markdown kundi dahil kayang gamitin ito ng makina nang malinis. Industrial machinery na pinapakain ng laminated paper, tamang-tama ang larawan.

    Permalink
  • standing_desk_pampogi

    Sa startup namin, sinabihang "AI-first" tayo, tapos ang lahat ng planning ay nasa naka-lock na Word doc na may screenshot ng table sa loob. Pinapagamit ang AI para sa coding habang ang konteksto ay naka-imbak sa format na hindi mabasa ng AI. Yung sit-stand reminder ko, mas structured pa kaysa sa roadmap namin. Tama ang post, gusto nila ng leverage nang hindi binabago ang substrate.

    Permalink
  • kutsilyo_ng_lohika

    Tama ang karamihan, pero may overreach sa surveillance-adjacent na bahagi. Inamin ng post na "hindi dahil mabuti ang surveillance". Mabuti. Pero ang automatic na structured notes sa bawat 1:1 ay may totoong downside sa privacy at chilling effect na hindi ginalaw. Tama na panget ang institutional memory. Pero ang solusyon na i-log lahat ay may sariling presyo na hindi binilang dito.

    Permalink
  • tala_ng_proseso

    Yung punto na nakakulong ang kalahati ng operational knowledge sa hindi naka-document na usapan at bloated na meeting culture, yan ang totoong diagnosis. Sa docs work, palagi kong nakikita: hinihingi ang AI-first habang ang institutional memory ay nasa loob ng utak ng tatlong tao na umaalis kada quarter. Hindi mo mapapakain ng machine ang konteksto na nasa pasilyo lang sinasabi. Tama ang post, ang information flow ang dapat ayusin muna, hindi ang bilis ng pag-type.

    Permalink
  • exit_liquidity_ako

    "Sana ang fashion na AI-replacing-engineers ay bumaliktad at manager naman ang mapalitan." Pre, pinakamatapang na linya sa thread. Yung humihingi ng AI-first ay madalas yung pinaka-automatable: kinokopya ang meeting notes nang manu-mano. Status machine na may sweldo na mas mataas pa sa builder.

    Permalink
  • linggo_ng_release

    Yung standup bilang "performance ng progress nang real time", sakto. Sa release week, ginugugol namin ang oras sa pagtitipon para ulitin ang nasa Slack na. Kaya kong i-parse ng AI ang written updates, tukuyin ang blocker, i-flag ang risk. Pero kailangan noon na tanggapin ng manager ang impormasyon nang async sa halip na umasa sa miting bilang reassurance. Doon nahihirapan, hindi sa tool. Hindi tool problem, trust problem.

    Permalink

Related discussions

  • Kung hindi kayang palitan ng AI ang office jobs nang mag-isa, bakit kayang palitan ka ng taong may AI?

    Maraming office worker ang inaaliw ang sarili sa maling tanong. Patuloy nilang tinatanong kung kaya ng AI gawin ang buong trabaho nila. Hindi iyon ang threshold na gagamitin ng employer nila. Ang tunay na tanong ay kung ang output ay puwedeng gawin nang sapat na mura, at ma-check nang sapat na mura, na magsisimulang magmukhang mahal ang role. Hindi yung kung kaya ng AI gawin nang buo ang trabaho natin, kundi "kaya ba nitong pabilisin ito nang sapat para kalahati na lang ng team ko ang kailangan?

  • Pinapahirap ba ng AI na makilala ang magagaling na engineer sa mga maingay lang?

    Paulit-ulit kong naririnig ang parehong feedback sa iba't ibang anyo: “great velocity,” “love the throughput,” “nice use of AI.” Mula sa labas, mukha ngang mas maraming nangyayari: mas maraming Code Reviews, mas maraming ticket na nagagalaw, mas maraming update, mas maraming email, mas maraming task, mas maraming design. Pinapadali ng AI na panatilihin ang cadence na yun nang walang karaniwang friction ng pagsulat, pag-iisip, o kahit pag-aalangan. Pero sa loob ng trabaho, may dilemang patuloy na

  • Ginagawa ba talagang medikal na baliw ng AI ang mga manager?

    May bagong pantasya ng mga executive na umiikot, na kayang palitan ng AI ang mga manggagawa. Bagama't tiyak na may napapalitan ito, may pantasya ang mga executive na nagpapakiramdam sa kanilang kaya nilang gawin nang mag-isa ang trabaho ng report nila, gamit ang AI. Na kaya nilang mag-code! Magbukas lang ng dashboard na puno ng pinangalanang agent, panoorin ang mga task na gumagalaw sa mga pane, humingi ng update sa nagmamandong tono, at matapos ang mga feature nang kisapmata. Parang panaginip,

  • Babalik nga ba sa kanila ang pag-iinsentibo sa mga engineer na gumamit ng AI?

    Kayang sirain ng isang kumpanya ang halos anumang magandang tool sa pamamagitan ng pagkabit dito ng maling metric. Ang mga incentive lang ang mahalaga sa workplace, maging financial benefits, status, promotion man iyon... Nagtatrabaho ang mga manggagawa dahil sa incentive. Ikaw at ako rin. Halos lahat ay gumagawa ng mga bagay dahil nakikinabang sila o ang mga mahal nila. Kaya sa trabaho, napupunta tayo sa paggawa ng mga bagay na nagpa-promote sa atin, nagbibigay ng mas maraming pera, nagbibigay

  • Ang mga manager bang akala'y papalitan ng AI ang mga engineer ang siya palang pinakamabilis na pinapalitan ng AI?

    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

  • UI lang ba na nakapatong sa ilang Agent.md files ang karamihan sa AI startups?

    Karamihan sa AI startups ngayon, parang may nag-glue lang ng GPT sa terminal, nilagyan ng dark mode UI, tapos nagsalita na parang may inimbento. Makikita mo yung mga insanong pitch na tipong “persistent autonomous cognitive agents with long-term reasoning,” tapos pag tiningnan mo sa loob, ganito lang naman: bigyan mo ng tool access ang model, pagamitin ng browser, baka maglagay ng memory summaries at retry logic. Yun na yung “product.” Kaya mo nang gawin yan mag-isa basta bigyan mo lang ng local

  • Kaya ka bang ipasira ng isip ng AI? Kung sa tingin mo hindi, mas nasa panganib ka pa

    Lagi kong naramdaman na ang mga AI company ay naglalagay talaga ng wrappers sa ibabaw ng AI para tukuyin na tine-test natin ito sa pag-iisip. Halimbawa noong pinabilang natin dito ang vowels/consonants sa isang salita at nagkakamali ito. Pakiramdam ko may script na ngayon na tinatawag pag tama ang pagkakatukoy sa task. Pakiramdam ko rin tine-train ito sa mga meme na ito. Ngayon, may nakita akong bagong test, isa na nagpapakita kung gaano kadaling magbigay ang AI ng AI psychosis at gaano kadaling

  • Sa panahon ng AI, mas kailangan pa ba ang humanities kaysa kailanman?

    Walang magulang na nag-uudyok sa anak nilang mag-aral ng Humanities. Bilang default, STEM ang mga inirerekomendang opsyon. Engineering (Computer Science), Finance, Medicine... Ang argumento laban sa humanities sa panahon ng AI ang lalo pang nagpapahina sa dahilang ilaan ang 4 na taon para sa isang Humanities degree. Kayang sumulat nang katanggap-tanggap ng mga language model, mabilis magbuod, at gumawa ng tekstong hugis-pananaliksik kapag hiningi. Kaya't dapat daw mas hindi na mahalaga ang luman