Lider ds. inżynierii AI twierdzi, że dedykowane role zarządzania projektami znikną
Dowiedz się, jak lider ds. inżynierii AI wykorzystuje przepływy pracy oparte na agentach, aby przyspieszyć realizację, ograniczyć liczbę spotkań i skierować zespoły ku współpracy skoncentrowanej na osądzie.
Sairam Sundaresan
Lider ds. inżynierii AI i edukator
Wpływ AI: AI znacząco zmienia zakres ról inżynierów AI/ML, przesuwając nacisk na projektowanie i definiowanie problemów.
Automatyzacja zadań: AI doskonale radzi sobie z automatyzacją powtarzalnych zadań, ale ma trudności z zadaniami wymagającymi osądu i rozumienia kontekstu.
Rytuały realizacji: AI ułatwia szybsze definiowanie zakresu projektów i usprawnia uzgadnianie asynchroniczne, ograniczając potrzebę organizowania spotkań poświęconych aktualizacjom statusu.
Przepływy pracy oparte na agentach: Wdrażanie przepływów pracy oparte na agentach upraszcza zadania niezwiązane z programowaniem, pozwalając lepiej skupić się na kluczowym podejmowaniu decyzji.
Ewolucja ról: Dedykowane role zarządzania projektami mogą tracić na znaczeniu, ponieważ AI przejmuje śledzenie postępów, pozostawiając zespołom zadania wymagające osądu.
Sairam Sundaresan jest liderem w dziedzinie inżynierii AI i edukatorem. Został sklasyfikowany przez Favikon jako twórca AI numer 1 na LinkedIn India. Jest także autorem książki „AI dla nas wszystkich” oraz cotygodniowego newslettera o nazwie Gradient Ascent.
Rozmawialiśmy z Sundaresanem o tym, jak AI zmienia realizację projektów. Oto, co miał do powiedzenia.
Jak AI wpływa na role związane z inżynierią AI/ML
Kieruję zespołem inżynierii AI/ML. W realizacji projektów odpowiadam za decyzje architektoniczne, dbam o to, aby podejście techniczne odpowiadało problemowi biznesowemu, oraz odpowiednio wcześnie identyfikuję ryzyka, aby można było się nimi zająć.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Jestem także autorem książki „AI dla nas wszystkich”.
Jak AI zmienia zadania i priorytety związane z realizacją projektów
AI dobrze radzi sobie z pierwszym etapem implementacji, testami i kodem szablonowym. Spędzam mniej czasu na pisaniu kodu od zera, ale nadal sprawdzam wszystko, tak samo jak w przypadku każdego inżyniera w moim zespole. Wyniki powstają szybciej, ale proces nadal wymaga nadzoru.
Obecnie więcej czasu poświęcam na określanie problemu, projektowanie systemu i ustalanie, gdzie coś może się zepsuć. Te decyzje zawsze były najbardziej wartościową częścią tej pracy. Zajmują teraz większą część mojego dnia, ponieważ rutynowe zadania są wykonywane szybciej.
Najbardziej zaskoczyło mnie, jak wprowadzanie AI w życie unaoczniło paradoks Moraveca. Zadania, które uważałem za trudne do zautomatyzowania, okazały się łatwe. Generowanie kodu, pisanie testów i tworzenie podsumowań. AI ma trudności z zadaniami, które uważałem za banalne: rozpoznaniem, kiedy wymaganie jest niejednoznaczne, zauważeniem, że technicznie poprawne rozwiązanie jest niewłaściwe w danym kontekście, oraz zrozumieniem, dlaczego interesariusz powiedział jedno, ale miał na myśli coś innego.
Jak AI optymalizuje powtarzalne zadania podczas realizacji projektów
Najłatwiejsze do zautomatyzowania elementy mojej pracy związanej z realizacją projektów to obecnie powtarzalne zadania z jasno określonymi kryteriami akceptacji. Generowanie testów, tworzenie szkieletu kodu, pisanie pierwszych wersji dokumentacji, raportowanie statusu i sprawdzanie zależności — to dobrze zdefiniowane zadania o niewielkiej niejednoznaczności, z którymi AI dobrze sobie radzi przy minimalnym nadzorze. Implementacja jest prosta: podłączasz agentów do potoku CI/CD, nadajesz im jasno określony zakres i tworzysz mechanizmy weryfikacji wyników.
Ludzie nadal są potrzebni wszędzie tam, gdzie konieczne jest podejmowanie decyzji w warunkach niejednoznaczności. Obejmuje to:
- Ustalanie priorytetów, gdy wszystko jest pilne
- Wiedzę, który skrót techniczny jest akceptowalny, a który będzie nas kosztować sześć miesięcy pracy w przyszłości
- Odczytywanie nastrojów podczas spotkania międzyfunkcyjnego i rozpoznanie, że prawdziwą przeszkodą jest polityka.
Jak AI zmienia kluczowe rytuały realizacji projektów i proces uzgadniania
Jeśli chodzi o rytuały, AI wykonuje dużą część pracy.
- Określanie zakresu przebiega szybciej, ponieważ AI tworzy pierwszy szkic na podstawie rozmowy lub wymagań, a następnie go redaguję. Nie patrzę już na pustą stronę. Nadal jednak samodzielnie decyduję, co wchodzi w zakres, a co nie.
- Uzgadnianie odbywa się w większym stopniu asynchronicznie. Zamiast organizować spotkanie w celu uzgodnienia stanowisk, piszę krótki dokument, AI pomaga mi go dopracować, a inni dodają komentarze. Spotykamy się tylko wtedy, gdy musimy rozstrzygnąć rzeczywistą różnicę zdań.
- Najbardziej zmieniła się walidacja. AI generuje kod, dlatego teraz potrzebuję testów i zabezpieczeń, które wychwytują specyficzne tryby awarii agentów.
- Zarządzanie realizacją jest prostsze. Narzędzia bezpośrednio dostarczają informacje o statusie. Spędzam mniej czasu na proszeniu o aktualizacje statusu, a więcej na decydowaniu, co zrobić dalej.
Dostosowanie przebiega bardziej asynchronicznie. Zamiast organizować spotkanie, aby zgrać wszystkich, piszę krótki dokument, AI pomaga mi go dopracować, a ludzie komentują. Spotykamy się tylko wtedy, gdy musimy rozstrzygnąć rzeczywistą rozbieżność zdań.
Dlaczego przepływy pracy agentowej zwiększają efektywność realizacji
Osobiście codziennie korzystam z przepływów pracy agentowej. W mojej konfiguracji Claude Code koordynuje większość zadań niezwiązanych z programowaniem: badania, syntezę dokumentów, planowanie i przeglądy. Do programowania Codex zajmuje się implementacją, a ja dokonuję przeglądu.
Najpierw skupiłem się na automatyzacji tych elementów realizacji, które pochłaniały czas, ale nie wymagały osądu. Przygotowywanie wersji roboczych dokumentów, podsumowywanie kontekstu, generowanie testów i zestawianie informacji o statusie z wielu źródeł. To zadania wykonywane często i charakteryzujące się niewielką niejednoznacznością. Łatwe zwycięstwa.
Jakość jest wystarczająco dobra, abym tylko edytował wykonaną pracę, zamiast robić ją od nowa. Odzyskany czas wykorzystuję na decyzje, które naprawdę mają znaczenie. Najważniejsza lekcja: precyzyjnie określaj zakres. Agenty dobrze radzą sobie z wyraźnymi granicami. Nadaj im niejednoznaczny cel, a znów będziesz musieć ich pilnować.
Dlaczego Codex i Claude Code to niezbędne narzędzia programistyczne
Codex jest obecnie moim podstawowym narzędziem do programowania. Kiedy korzystam z Claude'a do programowania, Codex pełni rolę mojego partnera do przeglądu kodu. Ta rola zmienia się jednak wraz z rozwojem tej dziedziny.
Claude Code obsługuje wszystko, co wiąże się z programowaniem: myślenie o architekturze, dokumentację, definiowanie problemów, badania i przeglądy. Wykonuje również część prac programistycznych bezpośrednio. Do śledzenia projektów korzystam z Linear. Jest przejrzysty, szybki i nie przeszkadza w pracy.
Dlaczego AI może wyeliminować wyspecjalizowane role związane z zarządzaniem projektami
To może być nieco kontrowersyjne, ale przewiduję, że wyspecjalizowane role związane z zarządzaniem projektami w większości znikną, ponieważ każdy zacznie zarządzać projektami. AI zajmuje się śledzeniem postępów, zbiorczymi raportami o statusie i harmonogramowaniem. Pozostaje osąd, a ten jest współdzielony przez zespół.
Wszystkie role obecnie się łączą. Nie można być wyłącznie inżynierem, który programuje, ani wyłącznie projektantem, który projektuje. Mniejsze zespoły, większe wykorzystanie AI i każdy będzie obejmować większy zakres działań.
Dobrze radzą sobie ci, którzy nigdy nie byli tylko jedną rzeczą.
Dlaczego liderzy odpowiedzialni za realizację muszą korzystać z narzędzi i umiejętności związanych z AI
Zakasać rękawy i samodzielnie korzystaj z tych narzędzi. Nie powierzaj komuś innemu z zespołu zrozumienia AI. Musisz osobiście przekonać się, w czym jest dobre i gdzie zawodzi.
Następnie bezwzględnie eliminuj procesy, które istnieją wyłącznie dlatego, że przekazywanie informacji było kosztowne. Teraz AI zapewnia to bezpłatnie.
Śledź jego działalność
Możesz śledzić działalność Sundaresana na LinkedInie, X, Instagramie oraz w jego biuletynie. Możesz również zapoznać się z jego książką AI dla nas wszystkich.
Na The Digital Project Manager pojawi się więcej wywiadów z ekspertami!
