Уже давно ведутся обсуждения о том, кого и как могут заменить инструменты на базе искусственного интеллекта. Целые конференции собираются для обсуждения вопросов развития, внедрения и оценки эффективности таких технологий. Но есть ли ответ на все эти вопросы?
Вряд ли.
Сегодня хочу немного иначе сформулировать мысль — не о том, какие роли могут закрыть AI, а каких исполнителей этих ролей он действительно затронет. Свое подтверждение я нашел в статье одного технического директора (CTO), на которую натолкнулся в ходе дискуссии.
Автор — технический директор (CTO), который активно пишет код, несмотря на то, что часто в представлении многих CTO уже не занимаются программированием. Он считает это одним из самых эффективных способов оставаться техническим лидером. Вот три основные направления его работы с кодом:
- Долгосрочные экспериментальные проекты: Это новые продукты с высоким риском и неопределенностью, которые редко кто может реализовать из-за организационных ограничений. Автор берет на себя эти проекты, быстро двигаясь благодаря глубокому пониманию клиента и архитектуры.
- Критически срочные задачи по запросам клиентов: Когда крупный клиент требует что-то «здесь и сейчас» для сделки или продления контракта, он быстро ориентируется и решает задачу без бюрократии и отвлечения других инженеров.
- Исправление багов: Автор много времени уделяет отладке и решению проблем, что помогает ему глубже понимать систему и технический долг.
Зачем он пишет код?
- Чтобы оставаться в курсе, что реально работает: Использует современные AI-инструменты, понимает преимущества и ограничения каждого, что помогает делать правильные стратегические решения по технологиям и найму.
- Потому что это его страсть: Ему больше нравится строить вещи и решать технические проблемы, чем заниматься организационным управлением и людьми. В этой роли он максимизирует свою эффективность.
- AI-инструменты увеличили его производительность: Раньше у него почти не было времени на код, сейчас с помощью AI он стал в 2-3 раза продуктивнее, концентрируясь на принятии решений, а не на написании каждой строчки кода вручную.
Автор подчеркивает, что роль CTO может сильно различаться в зависимости от сильных сторон человека и ситуации компании. Для него оптимально — активно кодить, что для других может быть неактуально. Главное — найти свой уникальный путь и то, где приносим максимальную ценность.
В этом статье я увидел подтверждение нескольких тезисов:
1. Развивающийся специалист “S" или “С” уровня, активно изучающий и применяющий AI инструменты в работе недостижим для Junior уровней по уровню своей производительности.
2. Эффективность микро-команд (до 3 человек) возрастает, когда состав участников покрывает разные компетенции — продукт, дизайн, инженерия — обеспечивая всесторонний взгляд на создаваемую ценность.
3. Нельзя выстроить хорошую стратегию, не понимая “на кончиках пальцев” возможностей инструментов, которые лежат в основе ее исполнения.
Вернусь к вопросу - какими характеристиками надо обладать, чтобы сохранять профессиональную востребованность в эпоху активного развития AI?
Ш-shaped - иметь сильную компетенцию в нескольких смежных областях. Быть T-shaped уже мало.
Hands-on - AI инструменты освобождают достаточно времени и достаточно ускоряют процесс, чтобы C-level мог выделить время и до атомов понимать свою предметную область и будущие технологии
Value-based - это новый майндсет, основанный не на роли и требованиях, а на балансе скиллов и роли, нацеленный на создание максимальной ценности.