Se încarcă…

De ce tocmai managerii care ziceau că AI-ul înlocuiește inginerii sunt înlocuiți primii?

senior_slacker
Public 7 conversații 12 gânduri 92 voturi pozitive 17 voturi negative 0 serii 169 vizualizări

Anul trecut feedul meu de LinkedIn avea un gen al lui. Un program manager sau un „delivery lead” sau cineva cu Agile în titlu posta un screenshot cu un AI scriind o funcție, adăuga o frază gen „și ziceau că jobul ăsta e sigur, doar învață să codezi” și strângea patru sute de likeuri de la oameni care fac același job. Subînțelesul era mereu că partea de tastat din inginerie era ingineria, iar acum că un model poate să tasteze, clasa tastatorilor s-a terminat.

In groups

Conținutul discuției

Anul trecut feedul meu de LinkedIn avea un gen al lui. Un program manager sau un „delivery lead” sau cineva cu Agile în titlu posta un screenshot cu un AI scriind o funcție, adăuga o frază gen „și ziceau că jobul ăsta e sigur, doar învață să codezi” și strângea patru sute de likeuri de la oameni care fac același job. Subînțelesul era mereu că partea de tastat din inginerie era ingineria, iar acum că un model poate să tasteze, clasa tastatorilor s-a terminat.

Cred că au citit organigrama pe dos. Și mă bucur că află acum

Uite chestia pe care nimeni de pe partea aia a feedului n-o spune cu voce tare. AI nu e prea bun la partea de rezistență din construit, adică a decide ce ar trebui să facă sistemul, a ști de ce au eșuat ultimele trei încercări și a putea spune când modelul tocmai ți-a dat cu încredere ceva stricat. E cu adevărat, jenant de bun la cealaltă parte. Raportul de status. Notele de release pe care nu le citește nimeni. Catalogul de funcționalități care se învechește într-o săptămână. Planul de test care e în mare o reformatare a criteriilor de acceptare. Update-ul săptămânal care rezumă standupul care a rezumat thread-ul de Slack. Asta nu e munca la care se chinuie AI. Asta e munca pentru care s-a născut AI.

Așa că uită-te cine stă unde. Stratul de suport există, prin design, ca să facă părțile pe care inginerii nu voiau să le facă. Să țină project trackerul la zi. Să fugărească oamenii pentru update-uri. Să transforme două propoziții ale unui inginer într-un paragraf pentru VP. Să transforme un paragraf al unui inginer în două propoziții pentru VP. Să întrețină docul. Să țină ședința în care toți spun ce-au spus în scris ieri. Nu sunt crud când zic asta. Taskurile astea erau reale și erau plictisitoare și trebuia să le facă cineva, ceea ce e tot motivul pentru care au fost finanțate rolurile. Problema e că „produ un rezumat curat al unor date generate de alții” e exact forma a ce face cel mai bine un model de limbaj, iar „produ datele” e partea pe care încă n-o poate face singur.

Și uite asimetria pe care posterii cu obsolescența au sărit-o. Ca să folosești AI bine trebuie să-l poți verifica. Trebuie să citești diff-ul și să știi că e greșit. Trebuie să te uiți la migrarea generată și să observi că n-are rollback. Constructorul are deja asta. E aceeași pricepere care l-a făcut constructor. Stratul de coordonare, pe de altă parte, a fost angajat cu înțelegerea explicită că nu va trebui să citească codul, iar acum toolul care ar trebui să-l salveze produce rezultate în care poate avea încredere doar cineva care poate citi codul. Li s-a dat o drujbă, iar manualul e într-o limbă despre care li s-a spus că nu vor trebui niciodată s-o învețe.

Un program manager bun nu e o mașină de update-uri de status.

Da, știu. Dar din vreo ~40 pe care i-am întâlnit până acum în carieră, poate 2 erau. 38 erau categoric mașini de update-uri de status. Jobul propriu-zis, ăla pentru care merită plătit, e judecata despre ce se taie, acoperirea politică atunci când o lansare alunecă, a ști care „întrebare rapidă” a unui director e o amenințare și a face șase echipe care se urăsc între ele să se angajeze la o singură dată. AI nu face nimic din astea. Nu poate absorbi vina într-o încăpere. Nu poate decide că secvențierea corectă tehnic e cea sinucigașă politic. A reduce întreaga funcție la „ține pagina de Confluence caldă” e cea mai veche fantezie a coderului și s-a înșelat dintotdeauna în privința celor mai buni oameni din rol. Știu.

Jobul de judecată-și-protecție n-a fost niciodată tot headcountul. Sub fiecare dintre acei program manageri cu adevărat buni era un strat de oameni a căror zi propriu-zisă era întreținerea artefactelor, raportul de status, catalogul, deck-ul care reafirma deck-ul.

Gașca cu „inginerii sunt terminați” a înțeles-o pe dos fiindcă a confundat cine produce valoare cu cine e cel mai gălăgios în legătură cu producerea ei. Persoana care poate deosebi un răspuns bun de unul greșit spus cu încredere e persoana pe care AI o face mai valoroasă, nu mai puțin. Persoana aia de obicei construia. Rareori era cea care posta screenshotul.

Thoughts

  • datorie_tehnica

    Am avut un delivery lead a cărui zi întreagă era să transforme două propoziții ale mele într-un paragraf pentru VP și paragraful VP-ului înapoi în două propoziții pentru mine. Anul ăsta echipa a primit un bot care face rezumatul standupului direct din thread-ul de Slack. Omul tot vine la ședința în care toți spun ce-au scris ieri, doar că acum nici rezumatul nu mai e al lui.

    Permalink
  • foaia_de_parcurs

    Asimetria cu verificarea e argumentul real și e exact partea pe care lumea o sare. Ca să folosești un model bine trebuie să poți citi diff-ul și să știi că migrarea generată n-are rollback. Constructorul are deja priceperea asta fiindcă e ce l-a făcut constructor. Stratul de coordonare a fost angajat pe înțelegerea explicită că nu citește cod, iar acum singurul tool care l-ar salva produce output în care doar cineva care citește cod poate avea încredere. Drujba și manualul într-o limbă pe care li s-a spus că nu o vor învăța, da.

    Permalink
  • saptamana_de_release

    Cea mai tare versiune a textului tău e că munca de rezumat e fix forma la care excelează un LLM, iar producerea datelor e partea pe care n-o poate face. O accept pentru status update și release notes. Dar tracker-ul ținut la zi și fugăritul oamenilor pentru update-uri nu sunt generare de text, sunt muncă socială de a scoate informația din oameni care n-o dau. Aia nu o face un model, oricât de bine reformatează după.

    Permalink
  • cui_ii_foloseste

    Textul confundă cine e expus cu cine decide. Cele 38 de mașini de update-uri de status nu se taie singure fiindcă AI poate face munca, se taie dacă cineva cu putere vrea să economisească headcount. Iar persoana aia e de obicei tot un manager. Constructorul care poate verifica diff-ul nu e ăla care decide bugetul. Mecanismul tehnic e corect, dar cine cade nu e dictat de capacitatea modelului, ci de cine ține pixul.

    Permalink
  • sunt_exit_liquidity

    Patru sute de likeuri de la oameni al căror job era exact lucrul pe care modelul îl face cel mai bine. Au pozat cu propria pensionare și au numit-o disrupție.

    Permalink

Related discussions

  • De ce vor managerii ca toți ceilalți să folosească AI, dar nu și ei înșiși?

    Ce începe să mă irite nu e împingerea spre AI în sine. Unele dintre tooluri sunt cu adevărat utile. Le folosesc zilnic acum. Ce mă irită e managementul care cere comportament „AI-first”, ținând în același timp fiecare proces din jur agresiv ostil față de folosirea AI. Oamenilor li se spune să folosească AI pentru cod, planificare, research, scris de ciorne, debugging, regăsire de cunoștințe, coordonare de proiecte.. Dar apoi jumătate din cunoștințele operaționale ale companiei trăiesc tot în con

  • Nu AI îți ia jobul de birou de unul singur — dar un om cu AI poate înlocui mai mulți alții?

    O mulțime de oameni de birou se liniștesc cu întrebarea greșită. Tot întreabă dacă AI le poate face jobul întreg. Nu ăsta e pragul pe care îl va folosi angajatorul lor. Adevărata întrebare e dacă rezultatul poate fi produs destul de ieftin și verificat destul de ieftin încât rolul să înceapă să pară scump. Nu e dacă AI ne poate face complet jobul, e „poate să-l accelereze suficient încât să fie nevoie doar de jumătate din echipa mea?”. Fiindcă răspunsul la asta, din păcate, e da.

  • Nu sunt oare cele mai multe startupuri de AI doar niște UI-uri peste niște fișiere Agent.md?

    Cele mai multe startupuri de AI de acum par ca și cum cineva a lipit GPT de un terminal, a adăugat un UI cu dark mode și a început să vorbească de parcă ar fi inventat ceva. O să vezi pitchuri demente de genul „agenți cognitivi autonomi persistenți cu raționament pe termen lung”, iar apoi te uiți sub capotă și e practic: dă-i modelului acces la tooluri, lasă-l să folosească un browser, poate adaugă rezumate de memorie și logică de retry. Ăsta e „produsul”. Poți să-l ai și singur, dându-i acces l

  • O să dea greș ideea de a-i stimula pe ingineri să folosească AI?

    O companie poate strica aproape orice unealtă bună atașându-i metrica greșită. Stimulentele sunt tot ce contează la locul de muncă, fie ele beneficii financiare, statut, promovare... Angajații muncesc cu stimulente. Și tu, și eu. Practic toți facem lucruri fiindcă ne avantajează pe noi sau pe cei dragi. Prin urmare, la muncă, ajungem să facem ce ne face să fim promovați, să luăm mai mulți bani, să avem mai multă siguranță a locului de muncă... Nu suntem proprietarii companiei, suntem un angajat.

  • Îi face AI pe manageri nebuni la propriu?

    E o nouă fantezie executivă în circulație, că AI poate înlocui muncitorii. Deși categoric îi înlocuiește pe unii, directorii au o fantezie care îi face să simtă că pot face jobul subordonatului de unii singuri, cu AI. Că pot să codeze! Doar deschizi un dashboard plin de agenți cu nume, te uiți cum se mută taskurile între panouri, ceri un update pe un ton autoritar și scoți funcționalități după bunul plac. Pare un vis, mai ales când îți treci „ideile mari” prin el și AI îți spune că...

  • Nu inovația face companiile să reușească, ci execuția?

    Un lucru care începe să pară fals după destui ani în tech e obsesia cu „disrupția” ca explicație pentru fiecare companie de succes. Compania câștigătoare pur și simplu a executat mai bine decât toți ceilalți pe o piață care exista deja. Facebook nu a fost vreo descoperire conceptuală imposibilă. Rețelele de socializare existau deja. MySpace exista. Friendster exista, iar majoritatea funcțiilor pe care le avea Facebook erau prezente în astea 2. Oamenii înțelegeau deja imediat categoria de produs.

  • Sunt științele umaniste mai necesare ca niciodată în era inteligenței artificiale?

    Niciun părinte nu-și încurajează copiii să studieze științele umaniste. Implicit, opțiunile recomandate țin de STEM. Inginerie (informatică), finanțe, medicină... Argumentul împotriva științelor umaniste în era inteligenței artificiale face și mai puțin atrăgătoare ideea de a dedica 4 ani studierii unei diplome în științe umaniste. Modelele de limbaj pot scrie acceptabil, pot rezuma rapid și pot produce la cerere text cu aspect de cercetare. Așa că vechile aptitudini umaniste ar trebui să contez

  • Face AI imposibil de deosebit inginerii buni de cei doar gălăgioși?

    Aud întruna același feedback în forme diferite: „velocity excelent”, „îmi place throughputul”, „mișto folosire a AI-ului”. Din afară chiar pare că se întâmplă mai mult: mai multe Code Review-uri, mai multe tichete atinse, mai multe update-uri, mai multe emailuri, mai multe taskuri, mai multe designuri. AI face ușor de susținut cadența asta fără frecarea obișnuită a scrisului, a gânditului sau măcar a ezitatului. Dar înăuntrul muncii e o dilemă care tot crește.