Արտադրողականության գլխավոր լծակը մշակույթն է, ոչ թե AI-ը

Նախ մշակույթը, հետո գործիքները

Ինժեներական ղեկավարության մասին գրող Գրեգոր Օյիշթերշեքը նոր էսեում պնդում է, որ ոլորտը չափազանց շատ է խոսում AI գործիքների մասին և չափազանց քիչ՝ այն միջավայրի, որտեղ դրանք կիրառվում են։ Հիմնվելով ինժեներիայի 13 տարուց ավելի փորձի վրա, այդ թվում որպես ինժեներ և ինժեներական մենեջեր, նա թեզը ձևակերպում է ուղիղ. լավ մշակույթից ավելի լավ արտադրողականության լծակ գոյություն չունի, և ոչ մի AI գործիք ավելի մեծ օգուտ չի բերի։

Նրա ամենասուր զգուշացումը վերաբերում է մի արտահայտության, որը, իր խոսքով, 2025-ին և 2026-ի սկզբին բազմիցս լսել է. «Այսօր AI-ով սա ստեղծելը շատ հեշտ է, և մեզ այդքան մարդ պետք չէ»։ CEO-ի, CPO-ի կամ CTO-ի բերանից այն քայքայում է հոգեբանական անվտանգությունը, որովհետև մարդիկ սկսում են մտածել՝ դեռ պե՞տք կգան իրենք։

Ինչու է AI-ը ուժեղացնում արդեն եղածը

Օյիշթերշեքը հենվում է Քոնուեյի օրենքի վրա՝ դիտարկման, որ կազմակերպությունները հարկադրված են ստեղծել այնպիսի համակարգեր, որոնք կրկնօրինակում են իրենց հաղորդակցության կառուցվածքը, և պնդում է, որ վերջնական արդյունքը մշակույթի արտացոլումն է։ Եթե թիմերը վատ են հաղորդակցվում, արդյունքը վատն է. եթե լավ են աշխատում միասին, արդյունքը սովորաբար լավն է։ Մշակույթը նա համեմատում է առողջության հետ. առանց դրա ոչինչ այլ լավ չի ստացվի։

AI-ը այդ հավասարումը ոչ այնքան փոխում է, որքան բազմապատկում. վատ հաղորդակցությունն ու վատ ճարտարապետությունը դառնում են ավելի վատ, իսկ հստակ ճարտարապետությամբ առողջ թիմը մոդելին տալիս է ավելի լավ «գծագիր» այն մասին, թե ինչն է լավը։ Ամուր գործընթացների բացակայության դեպքում բոլորը պարզապես ավելի արագ են շարժվում սխալ ուղղությամբ։

Իր վիճակում անվստահ թիմերի համար էսեն առաջարկում է պատասխանել մի շարք հարցերի. գիտե՞ն մարդիկ, թե ինչի համար են պատասխանատու. կարո՞ղ են որոշումներ կայացնել առանց ավելորդ հաստատումների. անվտա՞նգ են զգում վիճարկել ղեկավարությանը. թիմերը վստահո՞ւմ են միմյանց. հստա՞կ են առաջնահերթությունները. արդյունքները գնահատվո՞ւմ են. և սովորո՞ւմ են ձախողումներից, թե՞ մեղավոր փնտրում։

FOMO, շահեր և մեսիջներ

Էսեն նաև զգուշացնում է ղեկավարներին խուճապային գնումներից։ Երբ առաջնորդը կարդում է, որ մրցակիցը ինչ-որ գործիքով «10 անգամ ավելի արտադրողական է», նա սկսում է մեղադրել իր թիմին, ինչը անվստահության ազդանշան է, և առաջինը դա ինժեներներն են զգում։ Նման պնդումների զգալի մասը, նշում է հեղինակը, գալիս է ապրանքը կամ գործընկերությունը վաճառող կողմից, ուստի թվի հետևի շահերը արժե ստուգել նախքան քաղաքականություն դառնալը։

Ներդրման մասին նրա խորհուրդն է՝ AI-ը չներկայացնել որպես փոխարինող, այլ որպես ևս մեկ գործիք, ինչպես ինժեներները ժամանակին սովորում էին տարբերակների կառավարում կամ ամպային հարթակներ. լավ ինժեներները սովորում են այն գործիքները, որոնք օգնում են աշխատանքն ավելի լավ անել։ Ներդրումն աշխատում է ներքևից վերև և երբեք՝ վերևից ներքև, իսկ «AI-ի ներդրումը գործիքների խնդիր չէ, այլ ղեկավարման խնդիր»։ Նպատակը, հավելում է նա, պետք է լինի բիզնես արդյունքը, ոչ թե օգտագործման չափիչները։

Հարց, որն արժե տալ

Օյիշթերշեքը, որը 2025-ի հուլիսին պնդում էր, որ ընկերությունները AI-ի դարաշրջանում պետք է ավելի շատ ինժեներներ վարձեն, մնում է այդ դիրքորոշմանը. լավ մշակույթի դեպքում ավելի շատ մարդիկ բազմապատկում են արտադրողականությունը, իսկ շուկա դուրս գալու արագությունը պարգևատրում է ամենաարագ թիմերին։