Сооснователь Slack рассказал, каким станет будущее инженеров и технологических компаний

Кэл Хендерсон, сооснователь и СТО Slack, LinkedIn

Как ИИ меняет роль инженера

С юных лет я занимаюсь разработкой программного обеспечения. Мне всегда нравилось писать код, но еще больше — создавать что-то реальное.

Около 10 лет назад в моей карьере уже происходил похожий перелом. Я перестал ежедневно писать код, потому что все время уходило на управление людьми и организацией. Это был непростой переход. Раньше именно написание кода определяло мою ценность для компании. Это было моим ежедневным занятием и главным профессиональным навыком. Но со временем я понял, что могу приносить гораздо больше пользы, если не буду писать код самостоятельно. Принять это было непросто.

Сегодня инженеры, работающие над продуктами, переживают нечто похожее. Если вам нравится создавать программное обеспечение, запускать продукты и сервисы, именно с этим и стоит себя ассоциировать. Написание кода — лишь способ достичь этой цели. Но когда перестаешь заниматься тем, что раньше было главным профессиональным навыком, возникает ощущение потери.

Когда я давал интервью около года назад, возможности ИИ в программировании были совсем другими. Отличались и качество создаваемых продуктов, и их функциональность, и сам процесс разработки.

Тогда работа с ИИ-агентами выглядела так: агент писал код, я изучал его, предлагал исправления и давал обратную связь. Мне уже не нужно было писать код самостоятельно.

Сегодня я не думаю, что лучшие инженеры вообще продолжают читать код построчно. Агенты делают это гораздо быстрее. В конечном счете сам код не так важен — важен результат. Нужно принять, что процесс разработки программного обеспечения кардинально изменился.

В чем-то это похоже на переход от ассемблера к компилируемым языкам программирования. Тогда тоже многие опасались, что разработчики перестанут писать ассемблерный код, понимать устройство своих программ и контролировать процесс их создания. Вместо этого код стал генерироваться компиляторами.

Но оказалось, что для разработки это не такая уж большая проблема. Со временем все привыкли работать на следующем уровне абстракции. Просто сам переход оказался болезненным.

Думаю, сегодня происходит то же самое. Но если принять изменения и научиться работать по-новому, продуктивность может вырасти в разы.

Почему middle-разработчикам сложнее адаптироваться к ИИ

В некотором смысле сейчас в наиболее сложном положении находятся middle-разработчики. С одной стороны, они уже многому научились и привыкли работать определенным образом, поэтому им непросто перестроиться. С другой — пока не совсем понятно, как теперь развивать профессиональные навыки и строить карьеру.

Раньше существовал понятный карьерный путь: было ясно, какие навыки нужно развивать и чего достичь, чтобы продвинуться дальше. Сейчас мы пока не понимаем, как будет выглядеть карьерная лестница для разработчиков программного обеспечения.

Если вы уже ведущий инженер уровня Principal Engineer, ИИ-инструменты дают вам огромное преимущество. Вы знаете фундаментальные принципы разработки, понимаете, как устроены системы, и умеете эффективно работать. Теперь ИИ позволяет увеличить вашу продуктивность в 10 или даже 100 раз.

А вот инженерам со средним опытом гораздо сложнее. Вероятно, в ближайшие пару лет ситуация прояснится, но пока это действительно непростой период. Особенно когда не понимаешь, куда движется индустрия, и вдруг обнаруживаешь, что навыки, на развитие которых ушла большая часть карьеры, больше не имеют прежней ценности.

Почему небольшие команды смогут создавать крупный бизнес

На сегодняшний день самые интересные ИИ-стартапы зачастую представляют собой небольшие команды. Несколько человек могут сделать невероятно много. Например, я знаю биотехнологический стартап всего из одного человека, который занимается поиском новых лекарств. Конечно, не каждая компания должна состоять из одного сотрудника. Но теперь создавать и развивать бизнес можно гораздо меньшими командами, чем раньше.

Это открывает возможности для отраслей, куда исторически было сложно попасть из-за высоких требований к капиталу, времени и количеству сотрудников. Например, в разработке лекарств и аппаратных технологий. Сегодня запускать hardware-стартапы становится значительно проще и быстрее.

Более того, уже не нужно специально искать компании, которые позиционируют себя как ИИ-стартапы. Бизнесы, активно использующие ИИ, и без этого получают преимущество: быстрее достигают результатов, создают более качественные первые продукты и эффективнее используют капитал.

Разрыв в производительности инженеров становится все заметнее

В разработке программного обеспечения команды уже могут быть значительно меньше. Например, сотрудники крупных технологических компаний, таких как Slack, рассказывают, насколько продуктивнее теперь могут работать инженеры-программисты.

Именно разработка программного обеспечения сейчас находится на передовой внедрения ИИ. Команда инженеров, которая в 10 раз меньше, вполне может работать продуктивнее, чем большая команда еще год назад.

Разница между командами, которые полностью внедрили ИИ в рабочие процессы, и теми, кто этого не сделал, колоссальная. Огромный разрыв наблюдается даже внутри инженерных подразделений крупных технологических компаний.

Одни инженеры полностью перестроили свой подход к работе и активно используют современные ИИ-инструменты. Другие скептически относятся к ИИ, отказываются его использовать и не считают, что разработчикам нужно менять привычные методы работы.

Разница в результатах и объеме выполненной работы между этими двумя группами может достигать ста раз.

Разработка программного обеспечения полностью изменилась. Если ваши знания о происходящем основаны на опыте полугодовой или даже годичной давности, они уже неактуальны. С выходом каждого нового поколения моделей их возможности существенно расширяются, кардинально меняя сам процесс разработки.

Почему ИИ не обязательно приведет к массовым сокращениям

Я не думаю, что крупным технологическим компаниям придется сокращать штат. Представьте, что у вас уже есть действующая компания и вдруг каждый сотрудник начинает работать в два раза продуктивнее. Что вы выберете: уволить половину команды или повысить производительность и продавать в два раза больше продуктов?

Очевидно, вы выберете второй вариант, тем более что конкуренты находятся в тех же условиях. Поэтому, скорее всего, мы увидим повышение требований к результативности и ускорение темпов работы, а не массовые сокращения.

При этом компании могут медленнее увеличивать численность сотрудников. Теперь важно максимально эффективно использовать потенциал уже существующей команды.

Однако влияние ИИ на разные профессиональные направления неодинаково. Некоторые задачи можно автоматизировать и ускорить гораздо сильнее, чем другие. Поэтому трансформация разных ролей внутри компаний будет происходить постепенно и с разной скоростью.

Например, изменения в работе большой команды продаж будут происходить гораздо медленнее, чем в разработке программного обеспечения.