106. Ciemna strona hiperproduktywności AI
Wiesz co, były badania w tamtym roku, prawie 80% pracowników technicznych udaje, że wie więcej o AI niż wie. A na C-levelu to jest ponad 90%, co myślę, że to nie jest nic dziwnego, bo tam jednak trochę więcej trzeba machać rękami i żeby kogoś się przekonać. Ale to o czym mówisz, czyli ta zmiana naszej tożsamości zawodowej, no bo jeśli ja sobie piszę kodzik i sprawia mi frajdę rozwiązywanie problemów i tworzenie algorytmów i tworzenie architektury i nagle się okazuje, że ktoś coś robi to szybciej, może nawet lepiej niż ja i ja tylko robię review tego, no to tak naprawdę jaka jest tutaj moja rola? I to dalej jest programowanie, tworzenie oprogramowania, software engineering.
Czy to już jest jakieś takie bycie reviewerem zwyczajnie, czyli takim człowiekiem, który wiesz, pieczątkę daje na dole, że to jest dobrej jakości, nie? Teraz jesteś w tym miejscu, gdzie tego kodu jest bardzo dużo, czyli cały czas jesteś w takim trybie looks good to me, bo nie jesteś w stanie tego wchłonąć, jakoś przetworzyć, bo już ciągle są nowe zadania, nowe rzeczy, już nowe wątki. Wiesz, ten kolejny model się tam do ciebie dobija, że już skończył i jakby cały czas jesteś w tym koło urodku, nie? Better Software Design to podcast o projektowaniu oprogramowania.
Ale to o czym mówisz, czyli ta zmiana tak naprawdę naszej tożsamości zawodowej. No bo jeśli ja sobie piszę kodzik i sprawia mi frajdę rozwiązywanie problemów i tworzenie algorytmów i tworzenie architektury i to jest mój konik. I nagle się okazuje, że ktoś coś robi to szybciej, może nawet lepiej niż ja i ja tylko robię review tego, no to tak naprawdę jaka jest tutaj moja rola? Czy to dalej jest programowanie, tworzenie oprogramowania, software engineering? Czy to już jest jakieś takie bycie reviewerem zwyczajnie, czyli takim człowiekiem, który, wiesz, pieczątkę daje na dole, że to jest dobrej jakości, nie? To bardzo mocno wybrzmiało w kilku ostatnich rozmowach, które właśnie miałem okazję odbyć.
I powiem ci, że to jest też temat, który się bardzo często u mnie na konsultacjach przewija. W co dziś warto jest w ogóle inwestować, skoro w przeciągu ostatnich trzech, czterech lat ten rynek się praktycznie przywrócił do góry nogami? To prawda, to prawda. Z jednej strony jest tak, że jak patrzymy na zawody przyszłości, to Software Engineering jest w pierwszej piątce zawsze, więc to jest przyszłościowy zawód. Na pewno on się będzie zmieniać. To nie jest tak, że on będzie wyglądać tak, jak wyglądał do tej pory. Zresztą już jest tak, że dzieją się wielkie zmiany. Natomiast ja bym powiedziała, że skoncentrowanie się na produkcie i na problemie do rozwiązania, a nie na samym kodzie, sorry, jakby no... Ja wiem, że kodowanie jest super, bo ja też przecież, wiesz, kodowałam w projektach przez 15 lat i to jest naprawdę wielka frajda. Natomiast takie wyjście do bycia partnerem biznesu i do patrzenia trochę szerzej do zmiany tego kontekstu
Softskile tutaj na pewno wyjdą na prowadzenie, no bo w momencie, kiedy ty już nie możesz się fleksować tym, że piszesz niesamowicie piękny kodzik, czysty, że ty szybko piszesz algorytmy i tak dalej, no bo po prostu AI zrobi to lepiej za ciebie, no to co nam zostaje, co jest w tym software engineeringu takiego, co Co my możemy robić jako ludzie, czego maszyny nie zrobią lepiej niż my. No i moim zdaniem właśnie te rzeczy takie związane z komunikacją. No bo AI też jest takim katalizatorem i pokazuje, gdzie są problemy w organizacji. I dlatego tak trudno jest organizacjom zastąpić ludzi AI-em, np. IBM, te słynne zwolnienia, a potem zbieramy te papiery. Zbieramy te papiery, jednak zatrudniamy tych ludzi z powrotem.
Pokazano wszystkie 5 dopasowań. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.
Rozmowa o zmianie tożsamości zawodowej w IT z powodu AI i hiperproduktywności.
Analiza wpływu AI na tożsamość zawodową programistów.
Rozważania na temat roli AI w branży IT i potencjalnych stanowiskach AI Code Cleaner.
Analiza procesu przyklepywania pieczątek i review w IT.
Rozważania na temat lęku informacyjnego i jego wpływ na pracę w IT.
Analiza oceny rozwoju i efektywności pracy w IT i wpływ AI na to.
Przegląd badań i opinii na temat korzystania z AI w IT i ich wpływu na pracę.
Analiza kontekst switchingu i jego wpływ na efektywność pracy w IT.
Podsumowanie i zakończenie rozmowy na temat zmian w IT z powodu AI.
Autor opisuje zmiany w efektywności pracy z AI, podkreślając trudności związane z kontekst switchingiem i brakiem momentów przestojowych.
Autor opisuje zmiany w procesie review kodu z powodzeniem AI, co wpływa na skupienie i efektywność pracy.
Autor opisuje swoje doświadczenia z marnowaniem czasu i propozycje na temat emeryckiego trybu pracy.
Olu podaje poleceńkę książkę Job Crafting, która pomaga dostosować pracę do siebie.
Rozdziały i streszczenia generowane automatycznie. Pełna transkrypcja nie jest publikowana — wyszukaj frazę, aby zobaczyć dopasowane fragmenty.
Kliknij, aby znaleźć fragmenty, w których pada.