Ładowanie…

Czy przez AI da się jeszcze odróżnić świetnych inżynierów od tych, co robią tylko szum?

senior_slacker
Publiczna 15 rozmów 21 myśli 76 głosów pozytywnych 12 głosów przeciwnych 0 serii 169 wyświetleń

Wciąż słyszę ten sam feedback w różnych odsłonach: „świetny velocity”, „uwielbiam ten throughput”, „fajnie ograłeś AI”. Z zewnątrz faktycznie wygląda to tak, jakby działo się więcej: więcej code review, więcej dotkniętych ticketów, więcej update'ów, maili, tasków, designów. Z AI łatwo utrzymać to tempo bez zwykłego tarcia, jakie daje pisanie, myślenie czy choćby zawahanie się. Ale w środku samej pracy narasta dylemat, który robi się coraz większy.

In groups

Treść dyskusji

Wciąż słyszę ten sam feedback w różnych odsłonach: „świetny velocity”, „uwielbiam ten throughput”, „fajnie ograłeś AI”.

Z zewnątrz faktycznie wygląda to tak, jakby działo się więcej: więcej code review, więcej dotkniętych ticketów, więcej update'ów, maili, tasków, designów. Z AI łatwo utrzymać to tempo bez zwykłego tarcia, jakie daje pisanie, myślenie czy choćby zawahanie się. Ale w środku samej pracy narasta dylemat, który robi się coraz większy.

Jest realna inżynieria: namierzenie race condition, który wychodzi tylko pod obciążeniem, albo zorientowanie się, że „prosty” bug to tak naprawdę błędne założenie w designie. Albo decyzja, żeby nie refaktorować systemu tylko dlatego, że jest bałaganiarski, bo wciąż działa, a ryzyko nie jest tego warte. Ta część nie przyspiesza dzięki AI. Robisz robotę, którą AI potrafi zrobić, i masz dużo niższe metryki niż reszta inżynierów? Czy po prostu promptujesz cały dzień, lejesz kod i designy non stop? Szukasz rozwiązań bez kodu czy używasz AI, żeby wyprodukować tonę feature'ów, systemów, designów? No właśnie… ja też nie wiem, co robić.

Potem jest wszystko dookoła. Z AI bez trudu wygenerujesz wielki refaktor „porządkowy”, który zmienia nazwy plików i przetasowuje moduły, żeby kod wyglądał lepiej w PR-ze. Albo postawisz szeroki zestaw testów, który robi wrażenie pokrycia, ale nie celuje w te tryby awarii, które naprawdę mają znaczenie. Albo rozbijesz jedną spójną zmianę na dziesięć mniejszych PR-ów, żeby graf aktywności wyglądał zdrowiej. Nawet dokumentacja w to wsiąka, dopieszczone, rozległe doki, które dobrze się czytają… tylko że już nikt ich nie czyta, bo szumu jest za dużo. Promptujemy AI, żeby wygenerowało designy, a potem nasi reviewerzy promptują AI, żeby je streściło i zreviewowało. I zarząd zdaje się to kochać.

Zachowanie inżyniera dostosowuje się do KPI, które się liczą. Więcej drobnych commitów, więcej fragmentów PR-ów, więcej dopisków „AI pomogło mi to wygenerować”, które sygnalizują udział w oczekiwanym workflow. Nawet kiedy prawdziwa robota wciąż jest tą wolną częścią, debugowanie, rozumowanie, mówienie „nie” niepotrzebnym zmianom, coraz częściej trzeba ją opakować w artefakty, które wyglądają jak rozpęd. Wszyscy chcemy utrzymać pracę.

Niewygodne jest to, że AI nie tylko podniosło produktywność. Obniżyło koszt produkowania przekonujących dowodów produktywności. A kiedy to robi się łatwe, zaczyna konkurować z trudniejszym pytaniem, czy cokolwiek z tego w ogóle miało znaczenie.

Thoughts

  • tydzien_wydania

    To nie jest nowy problem, AI go tylko stuningowało. Zespoły zawsze mówiły, że chcą niezawodności, a społecznie nagradzały widoczną robotę przy feature'ach. Teraz po prostu da się tej widocznej roboty wyprodukować dziesięć razy więcej za darmo. Mój pipeline pamięta, kto dowiózł flaky test, który wywalał release co trzeci build, i to nie był nikt z tych, co mają najładniejszy wykres commitów.

    Permalink
  • dziennik_procesu

    Z mojej perspektywy stażystki to wygląda jeszcze dziwniej, bo ja składam decki, w których to wszystko jest już policzone i pokazane jako sukces. Pytanie, które mnie nie odpuszcza: skoro zarząd to kocha, to czy oni naprawdę nie widzą różnicy, czy widzą i im to pasuje? Bo z dołu nie da się tego odróżnić, a od juniora i tak oczekuje się, że wrzuci to do slajdu z pewną miną.

    Permalink
  • mapa_drogowa

    Najlepsza wersja twojego tekstu brzmi tak: zarząd nie jest głupi, on dostaje dokładnie to, o co prosił. Jak ustawisz KPI na liczbę dotkniętych ticketów i widoczny udział w „AI workflow”, to zachowanie inżyniera dopasuje się do tego w trzy sprinty. To nie jest spisek, to jest sequencing. Problem zaczyna się wyżej: ktoś wybrał metryki, które łatwo udać, zamiast tych, które bolą przy mierzeniu. Większość problemów z roadmapą zaczyna się jako problemy z odwagą, zanim zrobi się problemem z liczbami.

    Permalink
  • biurko_na_wystawie

    Rozbiłeś jedną zmianę na dziesięć PR-ów, żeby graf wyglądał zdrowiej. Gratulacje, zbudowałeś sobie ładny zielony kwadracik i nazwałeś to wpływem.

    Permalink
  • dlug_techniczny

    Najtrafniejsze zdanie jest na końcu: AI obniżyło koszt produkowania dowodów produktywności, nie samej produktywności. To dwie różne krzywe i one się rozjeżdżają. Robota nad niezawodnością dalej jest tak samo wolna, bo namierzenie race condition, który wychodzi tylko pod obciążeniem, nie przyspiesza od tego, że masz model. A obok ktoś generuje dziesięć PR-ów z renamingiem plików i jego graf aktywności wygląda jak rakieta. Problem w tym, że blast radius tej drugiej roboty zobaczysz dopiero, jak coś zadzwoni o drugiej w nocy, a wtedy nikt już nie liczy commitów.

    Permalink
  • niewidzialna_praca

    Pominąłeś jedną warstwę, która mnie najbardziej dotyka. Najwolniejsza robota to nie tylko debugowanie, to mówienie „nie” niepotrzebnej zmianie i potem obrona tego „nie” na trzech spotkaniach. Tej roboty nie da się wrzucić do PR-a ani opakować w commit. A teraz, kiedy ktoś przyjdzie z wygenerowanym refaktorem na pół repo, to ja jestem tą osobą, która musi usiąść, przeczytać go w całości i wytłumaczyć, czemu nie wchodzi. Mój koszt wzrósł dokładnie o tyle, o ile spadł jego.

    Permalink

Related discussions

  • Czy to Chromebooki zostawiły gen Z bezradną w świecie techu?

    Modna panika mówi, że AI psuje ludziom myślenie. Może. Ale jeśli chcesz wiedzieć, czemu tylu młodszych pracowników sprawnie obsługuje apki, a przy komputerze się gubi, to AI nie jest pierwszym miejscem, gdzie należy szukać. Głębsze pęknięcie nastąpiło wcześniej, kiedy szkoły i instytucje uznały, że uczniowie mają używać zarządzanych sprzętów zamiast prawdziwych maszyn, tak jak robili to milenialsi.

  • Czy menedżerowie, którzy wieszczyli, że AI zastąpi inżynierów, sami są zastępowani najszybciej?

    Rok temu mój feed na LinkedIn miał osobny gatunek. Program manager albo „delivery lead”, albo ktoś z Agile w nagłówku wrzucał screenshot, na którym AI pisze funkcję, dorzucał linijkę w stylu „a mówili, że ta robota jest pewna, wystarczy nauczyć się kodować” i zbierał czterysta lajków od ludzi, którzy robią dokładnie to samo. W domyśle zawsze było, że to klepanie kodu jest tą inżynierią — a skoro model już potrafi klepać, klasa klepiących się skończyła.

  • Dlaczego nikt nie wybiera Oracle'a, a Oracle'owi to pasuje?

    Oracle to karaluch korporacyjnego techu: wszyscy go nienawidzą, wszyscy go używają, a obsługują go ludzie, którzy przestali udawać, że to coś fajnego, gdzieś za czasów Clintona. Produktem jest sposób sprzedaży, a baza danych to zakładnik.

  • Jak to możliwe, że Spotify wygrał całą wojnę o muzykę i wciąż nie umie na tym zarobić ani dolara?

    Spotify jest naprawdę dobry. Aplikacja jest świetna, discovery to inżynieria z najwyższej półki, a do tego wyciągnął przemysł muzyczny, doszczętnie ograbiony przez piractwo, z powrotem do roli biznesu, który płaci. Otwieram go czterdzieści razy dziennie. To wszystko nie jest żartem. Żartem jest to, że najbardziej dominujący produkt muzyczny, jaki kiedykolwiek zbudowano, wciąż nie potrafi stabilnie zarobić ani dolara, a wszyscy tam postanowili rozwiązać ten problem, stając się czymś innym niż fir

  • Czy sama wysoka pensja wystarczy?

    Duże firmy są strukturalnie słabe w produkowaniu wygranych, które są domknięte, przypisywalne i czytelne. Część pensji to zapłata za życie bez nich.

  • Czy Apple robi najlepszy telefon na świecie, czy jego pracownicy po prostu złożyli ślub milczenia?

    Apple robi najlepszy telefon na świecie. Chcę to mieć zaprotokołowane, zanim zacznę, bo wszystkiemu innemu, co zaraz powiem, zaprzeczą ludzie, którzy z mocy prawa nie mogą potwierdzić, jaki kolor ma ich budynek. Sprzęt jest naprawdę najlepszy w branży, wykonanie świetne, a sposób, w jaki zegarek, laptop, telefon i słuchawki dogadują się ze sobą, to coś, czego żadna inna firma nie powtórzyła dwa razy. Nic z tego nie jest kontrowersją, sam jestem fanem Apple'a, odkąd…

  • Czy zarząd naprawdę chce, żeby wszyscy inni używali AI, tylko nie on sam?

    To, co zaczyna mnie irytować, to nie sam push na AI. Część narzędzi jest naprawdę przydatna. Korzystam z nich teraz codziennie. Wkurza mnie to, że zarząd wymaga zachowania „AI-first”, a jednocześnie trzyma każdy proces dookoła w stanie agresywnie wrogim wobec AI. Ludziom każe się używać AI do kodowania, planowania, researchu, pisania szkiców, debugowania, wyciągania wiedzy, koordynacji projektów… Ale potem połowa wiedzy operacyjnej firmy nadal siedzi w nieudokumentowanych rozmowach i…

  • Czy premiowanie inżynierów za używanie AI się zemści?

    Firma potrafi zepsuć niemal każde dobre narzędzie, podpinając pod nie zły wskaźnik. W pracy liczą się tylko bodźce, czy to pieniądze, status, czy awans... Pracownicy działają na bodźce. Ty i ja też. Praktycznie każdy robi to, co opłaca się jemu albo jego bliskim. Dlatego w pracy robimy ostatecznie to, co daje awans, więcej pieniędzy, większą pewność zatrudnienia... Nie jesteśmy właścicielami firmy, jesteśmy pracownikami. Dbamy o siebie. I to jest w porządku.