MI Történik?

Az AI-natív szoftverfejlesztő csapatok nagyon eltérően működnek a hagyományos csapatoktól. A nyilvánvaló különbség az, hogy az AI-natív csapatok coding agenteket használnak a termékek sokkal gyorsabb felépítéséhez, de ez számos egyéb változást eredményez a működésünkben. Például, néhány nagyszerű mérnök most szélesebb szerepeket tölt be, mint pusztán kód írása. Részben product manager, designer, néha marketer is. Továbbá, a kis csapatok, akik ugyanabban az irodában dolgoznak, ahol személyesen kommunikálhatnak, hihetetlenül gyorsan tudnak haladni. Mivel most gyorsan tudunk építeni, az idő nagyobb részét arra kell fordítani, hogy eldöntsük, mit építsünk. Ennek a projektmenedzsment-szűk keresztmetszetnek a kezelésére egyes csapatok csökkentik az engineer:product manager (PM) arányt, mondjuk 8:1-ről akár 1:1-re is. De még jobban is tudunk teljesíteni: Ha van egy PM, aki eldönti, mit építsünk, és egy engineer, aki megépíti, akkor a köztük lévő kommunikáció szűk keresztmetszetté válik. Ezért a leggyorsabban mozgó csapatokban, amiket látok, jellemzően olyan engineerek dolgoznak, akik értenek a product work-höz (és opcionálisan néhány PM, aki ért az engineering work-höz). Amikor egy engineer megérti a felhasználókat, és képes döntéseket hozni arról, mit építsen, és azt közvetlenül meg is építi, hihetetlenül gyorsan tudja végrehajtani a feladatot. Láttam, hogy az engineerek sikeresen bővítették szerepüket a termékdöntések meghozataláig, és a PM-ek is bővítették szerepüket a szoftverépítésig. A tech iparágban több engineer van, mint PM, de mindkettő ígéretes út. Ha engineer vagy, hasznosnak találod majd, ha megtanulsz néhány product management készséget, és ha PM vagy, kérlek, tanulj meg építeni! A projektmenedzsment-szűk keresztmetszeten túlmenően látok szűk keresztmetszeteket a design, marketing, jogi megfelelés és még sok más területen is. Amikor 10-szeresére vagy 100-szorosára gyorsítjuk a kódolást, minden más lassúnak tűnik ehhez képest. Például, néhány csapatom olyan gyorsan épített nagyszerű funkciókat, hogy a marketing szervezetnek kapkodnia kellett, hogy kitalálja, hogyan kommunikálja azokat a felhasználóknak – ez egy marketing szűk keresztmetszet. Vagy amikor egy csapat egy nap alatt tud szoftvert építeni, amit a jogi osztálynak egy hétig kell felülvizsgálnia, az egy jogi megfelelési szűk keresztmetszet. Ily módon az agentic coding nemcsak a szoftverfejlesztés munkafolyamatát változtatja meg, hanem az azt körülvevő összes csapatot is. Amikor a kisebb, AI-képes csapatok többet tudnak elvégezni, a generalisták jeleskednek. A hagyományos vállalatoknak sok szakterületről (engineering, product management, design, marketing, jogi stb.) kell embereket összevonniuk a projektek végrehajtásához és az értékteremtéshez. Ez nagy szakértői csapatokat eredményezett, akik együtt dolgoznak. De ha egy 2 fős csapatnak kell elvégeznie azt a munkát, ami 5 különböző szakterületet igényel, akkor az egyének egy részének egyetlen szakterületen kívüli szerepet is be kell töltenie. Néhány kis csapatban az egyének valóban mély specializációkkal rendelkeznek. Például az egyik lehet nagyszerű engineer, a másik nagyszerű PM. De megértik a projekt előrehaladásához szükséges többi kulcsfontosságú funkciót is, és szükség esetén bekapcsolódhatnak másfajta problémák átgondolásába. Természetesen az AI eszközökkel való jártasság nagy segítséget jelent, mivel segít nekünk átgondolni azokat a problémákat, amelyek különböző szerepeket érintenek. Még egy kétfős csapatban is, a gyors mozgáshoz minimalizálni kell a kommunikációs szűk keresztmetszeteket. Ezért nagyra értékelem azokat a csapatokat, akik ugyanazon a helyen dolgoznak. A távoli csapatok is jól teljesíthetnek, de a legnagyobb sebesség úgy érhető el, ha mindenki egy helyiségben van, és azonnal tud kommunikálni a problémák megoldása érdekében. Ez a levél az AI-natív, körülbelül 2-10 fős csapatokra fókuszál, de nem minden végezhető el egy kis csapattal. A nagyobb csapatok koordinációjával a jövőben fogok foglalkozni. Tovább építsétek, Andrew