「当社のプラットフォームは、自然言語処理と再帰的RAGを使用してエンジニアリング活動をリアルタイムの実用的な洞察に変換することで、エンジニアリングリーダーがより良い意思決定を行うのに役立ちます。」 ウム。 「細部にこだわる必要はなく、AIにアウトソーシングしなさい」と言っているのです。 私はそれを買わない。

2010年代に遡ると、私は2種類のCTOを観察しました タイプ #1: Velocity、Puralsight Flow などのツールを広範囲に使用し、これらの人工的な指標に基づいて開発者 (および進捗状況) を判断しました。 タイプ #2: 細部にまで気を配り、何がどこで起こったのかを正確に知っていた タイプ #2 は常に勝ちました

タイプ #2 が率いるチームと同様に、より生産的で、物事を成し遂げ、藪の周りを叩くことはありませんでした タイプ #1 は、より伝統的な会社で働いていた (または文化をそのようにした) かのどちらかでした。マネージャーは非技術者であり、開発者はマネージャーが何かを提案すると目を丸くします

「でもAIは違う!」と言う人もいるでしょう。 しかし、結果は同じです 開発者、エンジニアリングリーダー、および細部にとどまる人(チームが何をしているのかを正確に理解している)は、「重要な部分を理解する」ことをマシンに「アウトソーシング」する人々を*常に*上回ります

明白なことを詳しく説明すると、この最新の誇大宣伝列車(「AIを使用してチームを管理するための情報を得る」)に賛同するマネージャーは、チケットをあまり書かない生産的な開発者を追い払い(なぜなら、彼らはただ「理解」して仕事を終わらせたり、他の人と話したりするからです)、その逆を宣伝することができます