Letztes Jahr hatte mein LinkedIn-Feed ein eigenes Genre. Ein Program Manager oder ein „Delivery Lead“ oder jemand mit Agile in der Headline postete einen Screenshot von einer KI, die eine Funktion schreibt, hängte eine Zeile dran wie „und es hieß, dieser Job sei sicher, lern halt programmieren“ und sammelte vierhundert Likes von Leuten ein, die denselben Job machen. Die Unterstellung war immer, dass der Tipp-Anteil am Engineering das Engineering sei, und jetzt, wo ein Modell tippen kann, sei die tippende Klasse erledigt.
Ich glaube, sie haben das Orgchart auf dem Kopf gelesen. Und ich freue mich, dass sie es gerade merken
Hier ist der Punkt, den auf dieser Seite des Feeds niemand laut ausspricht. KI ist nicht besonders gut im tragenden Teil des Bauens, also darin zu entscheiden, was das System tun soll, zu wissen, warum die letzten drei Anläufe gescheitert sind, und zu erkennen, wenn das Modell dir gerade mit voller Überzeugung etwas Kaputtes hingelegt hat. Im anderen Teil ist sie dafür richtig gut, geradezu peinlich gut. Das Status-Rollup. Die Release Notes, die keiner liest. Der Feature-Katalog, der in einer Woche veraltet ist. Der Test-Plan, der größtenteils eine Umformatierung der Akzeptanzkriterien ist. Das Weekly Update, das den Standup zusammenfasst, der den Slack-Thread zusammengefasst hat. Das ist nicht die Arbeit, mit der KI sich schwertut. Das ist die Arbeit, für die KI geboren wurde.
Schau dir also an, wer wo sitzt. Die unterstützende Schicht existiert per Design dafür, die Teile zu übernehmen, die die Engineers nicht machen wollten. Den Projekt-Tracker aktuell halten. Den Leuten wegen Updates hinterherlaufen. Aus zwei Sätzen eines Engineers einen Absatz für den VP machen. Aus dem Absatz eines Engineers zwei Sätze für den VP machen. Das Doc pflegen. Das Meeting leiten, in dem alle sagen, was sie gestern schon schriftlich gesagt haben. Ich will damit nicht gemein sein. Diese Aufgaben waren real und sie waren öde und irgendjemand musste sie machen, und genau deshalb wurden die Rollen überhaupt finanziert. Das Problem ist, dass „eine saubere Zusammenfassung von Inputs erzeugen, die andere produziert haben“ genau die Form von dem hat, was ein Sprachmodell am besten kann, und „die Inputs erzeugen“ der Teil ist, den es allein immer noch nicht hinkriegt.
Und hier ist die Asymmetrie, die die Obsoleszenz-Poster übersprungen haben. Um KI gut zu nutzen, musst du sie prüfen können. Du musst den Diff lesen und merken, dass er falsch ist. Du musst dir die generierte Migration ansehen und bemerken, dass sie keinen Rollback hat. Der Builder hat das schon. Es ist dieselbe Fähigkeit, die ihn zum Builder gemacht hat. Die Koordinationsschicht dagegen wurde unter der ausdrücklichen Maßgabe eingestellt, dass sie den Code nicht würde lesen müssen, und jetzt produziert das Tool, das sie retten soll, Output, dem man nur trauen kann, wenn man den Code lesen kann. Man hat ihnen eine Kettensäge in die Hand gedrückt, und das Handbuch ist in einer Sprache, von der man ihnen gesagt hatte, sie müssten sie nie lernen.
Ein guter Program Manager ist keine Status-Update-Maschine.
Ja, ich weiß. Aber von den ungefähr 40, die mir bisher im Berufsleben begegnet sind, waren es vielleicht 2. 38 waren definitiv Status-Update-Maschinen. Der eigentliche Job, der, für den zu zahlen sich lohnt, ist das Urteilsvermögen darüber, was gestrichen wird, die politische Deckung, wenn ein Launch rutscht, das Gespür dafür, welche „kurze Frage“ eines Executives eine Drohung ist, und sechs Teams, die sich gegenseitig nicht ausstehen können, auf einen Termin festzunageln. Nichts davon macht KI. Sie kann im Raum keine Schuld auf sich nehmen. Sie kann nicht entscheiden, dass die technisch korrekte Reihenfolge die politisch selbstmörderische ist. Die ganze Funktion auf „hält die Confluence-Seite warm“ zu reduzieren, ist die älteste Fantasie der Coder, und sie hat sich über die Besten in dieser Rolle immer geirrt. Ich weiß.
Der Job aus Urteil und Abschirmung war nie der ganze Headcount. Unter jedem dieser wirklich guten Program Manager lag eine Schicht von Leuten, deren echter Tag aus Artefakt-Pflege bestand, dem Rollup, dem Katalog, dem Deck, das das Deck noch einmal aufsagte.
Die „Engineers sind erledigt“-Fraktion hatte es verkehrt herum, weil sie verwechselte, wer Wert produziert, mit dem, der am lautesten darüber redet. Wer eine gute Antwort von einer selbstbewussten falschen unterscheiden kann, ist die Person, die KI wertvoller macht, nicht weniger wert. Diese Person hat meistens gebaut. Es war selten die, die den Screenshot postete.