"Unsere Plattform hilft Führungskräften im Ingenieurwesen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie Ingenieurtätigkeiten in Echtzeit in umsetzbare Erkenntnisse umwandelt, unter Verwendung von natürlicher Sprachverarbeitung und rekursivem RAG." Ähm. Du sagst: "Du musst nicht ins Detail gehen, gib es an die KI ab." Ich kaufe das nicht.

In den 2010er Jahren beobachtete ich zwei Arten von CTOs Typ #1: verwendete Tools wie Velocity, Pluralsight Flow oder andere umfassend und bewertete ihre Entwickler (und den Fortschritt) anhand dieser künstlichen Metriken Typ #2: war in den Details, wusste genau, was passiert ist und wo Typ #2 gewann immer

In den Teams, die Typ #2 geleitet hat, war die Produktivität höher, es wurde mehr erledigt, und es gab kein Herumgeeiere. Typ #1 arbeitete entweder in einem (oder ließ die Kultur so werden) traditionelleren Unternehmen, in dem die Manager nicht technisch versiert sind und die Entwickler mit den Augen rollen, wenn ihr Manager etwas vorschlägt.

Einige werden sagen: "Aber KI ist anders!" Aber das Ergebnis wird dasselbe sein. Entwickler, technische Führungskräfte und alle, die sich mit den Details beschäftigen (genau verstehen, was ihr Team tut), werden *immer* besser abschneiden als diejenigen, die die "wichtigen Teile verstehen" an eine Maschine "auslagern".

Um das Offensichtliche auszusprechen: Manager, die auf diesen neuesten Hype-Zug aufspringen ("verwenden Sie KI, um digitale Analysen zu erhalten, auf deren Grundlage Sie Ihr Team verwalten"), könnten produktive Entwickler vertreiben, die nicht viele Tickets schreiben (weil sie es einfach 'verstehen' und die Arbeit erledigen oder mit anderen sprechen) und das Gegenteil fördern.