Seeing AGI (8): לידתו מחדש של התפקיד האנושי

לאחרונה השתתפתי ב-Delight Spark בסן פרנסיסקו, ושיחה אחת ליוותה אותי הרבה אחרי שהאירוע הסתיים. היא עסקה בארגוני AI.

לאורך שבעת המאמרים הקודמים בסדרת Seeing AGI, כתבתי על הגעת AGI, על vibe working ועל מערכות מולטי-אג'נט. אבל השאלה שאליה אני חוזר שוב ושוב פשוטה יותר: מה קורה לתפקיד האנושי בתוך החברה? לפני שה-AI כותב מחדש את התרשים הארגוני, הוא כותב מחדש את האדם.

יותר מדי חברות עדיין מתייחסות ל-AI כשדרוג תוכנה לאותם אנשים באותם תפקידים. זו מסגרת שגויה. AI לא רק מאיץ את העבודה. הוא משנה מי עושה מה, מי מחזיק את ההקשר, ואיך שיקול הדעת זז.

כל גל טכנולוגי משנה את התפקיד האנושי

כשאנשים נתקלים בטכנולוגיה פורצת, הם בדרך כלל מניחים שהעבודה שלהם תישאר בדיוק אותה עבודה, רק מהירה יותר. ההיסטוריה מראה לנו שזו אשליה.

הדבר הראשון שמשתנה הוא לעיתים נדירות התרשים הארגוני על הנייר. הדבר הראשון שמשתנה הוא מה שבני אדם עושים כל היום, על מי הם תלויים, למי הם מדווחים, ואיזה סוג של שיקול דעת המערכת באמת מתגמלת.

אז אם אנחנו רוצים להבין AI בבהירות, אסור לנו לשאול רק מה המודלים מסוגלים לעשות. עלינו לשאול מה גלים טכנולוגיים קודמים עשו לעבודה עצמה.

החשמל לא רק מודרניזציה את המפעל. הוא שינה את האנשים בתוכו.

הלקח המפורסם מהחשמול אינו רק שהחשמל היה עוצמתי. הוא שגל האימוץ הראשון לא עמד בציפיות, כי המפעלים שמרו על הפריסה הישנה. הבעלים החליפו מנועי קיטור בדינמואים, אבל שמרו על אותה לוגיקת כוח מרוכזת, אותם צירי הינע, אותם רצועות, ואותה גיאומטריית ייצור.

הקפיצה האמיתית הגיעה מאוחר יותר, כשמפעלים אימצו מנוע יחידה — מנועים חשמליים אינדיבידואליים ברמת המכונה. בנקודה הזו, המבנה עצמו יכול היה להשתנות. פריסות חד-קומתיות הפכו קלות יותר. מכונות כבר לא היו חייבות להתארגן סביב עמוד שדרה מכני אחד. אפשר היה לתכנן מחדש את זרימת העבודה סביב מהירות, בטיחות והתמחות.

וברגע שהמפעל השתנה, התפקידים האנושיים השתנו איתו. הלוגיקה הישנה של חדרי מנועים מרכזיים, פריסות מבוססות ציר ותחזוקה הבנויה סביב מקור כוח אחד החלה להיעלם. במקומה הופיע צורך חדש בחשמלאים, מהנדסי חשמל, מתכנני מפעלים וסוג חדש של ניהול תפעולי. Paul David כתב שחשמול בקנה מידה גדול דרש בניית "צוות של ארכיטקטים מנוסים של מפעלים ומהנדסי חשמל". זו בדיוק הנקודה. מקור כוח חדש לא הפך פשוט עובדים ישנים למהירים יותר. הוא יצר מומחים חדשים, יחסי דיווח חדשים ולוגיקה תפעולית חדשה.

מחשבים לא רק עשו אוטומציה למשרדים. הם יצרו תפקידי מידע חדשים לחלוטין.

עידן המחשב עשה משהו דומה. לפני המחשוב, ארגונים גדולים הסתמכו על שכבות של פקידים, כתבניות, אנשי תיוק, מנהלי חשבונות ומפעילי מכונות כדי להזיז מידע ביד. ואז הגיעו מחלקות עיבוד נתונים, מפעילי כרטיסים מנוקבים, מתכנתים, אנליסטים של מערכות, ובהמשך מנהלי מסדי נתונים ומנהלי IT.

חלק מהתפקידים התכווצו. אחרים הופיעו משום מקום. מפעילי כרטיסים מנוקבים הפכו למקצוע מוכר בעידן הכרטיסים המנוקבים, ואז נעלמו בהדרגה ככל שהמחשוב הישיר התפשט. במקביל, האנליסט של מערכות הופיע כתפקיד גישור חדש — מישהו שיכול להבין את העסק, לתכנן את המערכת, להכין דיאגרמות למתכנתים, ולתרגם צרכי הנהלה למבנה טכני. התפקיד הזה הגיוני רק בעולם שבו תוכנה הופכת לחלק מהאופן שבו החברה חושבת.

זה גם שינה קווי דיווח. ברגע שמערכות מידע הפכו למרכזיות בתפעול, חברות בנו ארגוני MIS ו-IT, שכבות ניהול פרויקטים, צוותי מערכות, ובהמשך פונקציות תוכנה ארגונית. הסמכות זרמה יותר ויותר דרך ארכיטקטורת מידע, ולא רק דרך תפעול פיזי.

תוכנה יצרה את ארגון המוצר המודרני.

ואז עידן התוכנה הוסיף שכבה נוספת. עם פיצוץ מורכבות התוכנה, הארגון התפצל שוב. ניהול מוצר עלה כדי למלא פער בין העסק, המשתמשים וההנדסה. בתוכנה, לא הספיק לשווק מוצר. מישהו היה צריך להחליט מה לבנות, לתרגם תרחישי משתמש ולהישאר קרוב להנדסה לאורך כל המחזור.

UX ועיצוב אינטראקציה התבגרו ככל שהמחשוב האישי ואז האינטרנט הפכו את השמישות לכורח כלכלי. QA הפכה לפונקציה נפרדת מכיוון שבדיקות כבר לא יכלו להישאר בתוך הראש של המתכנת. בהמשך, Agile ו-DevOps התחילו לטשטש שוב את הקווים האלה, ומשכו את הבודקים מוקדם יותר במחזור והפכו את האיכות לאחריות משותפת.

אז המבנה של PM, מעצב, מפתח ובודק לא הועבר אלינו מהטבע. הוא היה שייך לעידן הקודם של הנדסת תוכנה. הוא היה תגובה רציונלית למגבלות התקשורת האנושית, ידע מקוטע, קידוד ידני ולולאות משוב איטיות.

פס הייצור הישן נבנה לעולם אחר

ברגע שרואים את ההיסטוריה הזו בבהירות, התרשים הארגוני הנוכחי של תוכנה נראה הרבה פחות קבוע ממה שרוב האנשים חושבים. הוא פשוט השכבה האחרונה ברצף ארוך של ארגונים מחדש טכנולוגיים.

בעולם התוכנה הישן, פרויקט היה זקוק למחסנית עמוקה של פונקציות מתמחות לפני שיכול היה לזוז סנטימטר. לוגיקת הדיווח שיקפה בדרך כלל את זרימת העבודה עצמה: המוצר ייצר דרישות, העיצוב תרגם אותן, ההנדסה מימשה אותן, QA אישרה אותן, וההנהלה תיאמה את ההעברות בין הסילואים האלה.

חשבו על מה ש-PM נהג לעשות: הוא בילה שבועות בכתיבת מסמכי מפרט עצומים בני 20 עמוד כדי לזרוק מעבר לקיר. אז המעצב בילה שבועות בדחיפת פיקסלים ידנית כדי לתרגם את המפרט הזה לדגמים. המפתח לקח את הדגמים האלה ובילה חודשים בהקלדת קוד שגרתי. ולבסוף, הבודק בילה שבועות בציד אי-התאמות ובאגים.

המבנה הזה היה הגיוני כשכל שלב היה צריך להתבצע על ידי מומחה אחר עם כלים אחרים, עם מעברים יקרים ביניהם. ההעברות לא היו רק בירוקרטיה. הן היו האופן שבו המערכת הגנה על עצמה מפני מורכבות.

אבל כשאג'נט AI יכול לעזור לייצר את הקוד, לטייט את ה-UI, ליצור מקרי בדיקה ולדחוס איטרציה לדקות, אותו מבנה מתחיל לעבוד נגד עצמו. ההעברה הופכת ממנגנון בטיחות לגרירה טהורה.

רוב "טרנספורמציות ה-AI" היום עדיין לכודות כאן. חברות נותנות כלי כתיבה מבוסס AI ל-PM, כלי עיצוב מבוסס AI למעצב, וכלי קידוד מבוסס AI למפתח, אבל שומרות על אותם קווי דיווח ועל אותה חלוקת עבודה. זה חיבור של מקור כוח חדש למכונה ישנה.

לכן אני מאמין שהחלק הקדמי של הסיפור הזה כל כך חשוב. AI אינו הטכנולוגיה הראשונה שמסדרת מחדש את העבודה. אבל ייתכן שהוא הראשון שעושה זאת במהירות הזו, תוך כדי שהוא מקפל כל כך הרבה תפקידי ידע לאותו רגע של ביצוע.

מה אני רואה בתוך Genspark

בתוך Genspark, אני כבר יכול לראות את השכבה הבאה של ההיסטוריה הזו נכתבת בזמן אמת. אנחנו עכשיו ארגון של כ-70 אנשים. המבנה שלנו שטוח באכזריות.

אנחנו לא מאיישים פרויקטים עם מחלקות ענק רב-תחומיות. הרוב המכריע של הפרויקטים שלנו מבוצעים על ידי פודים זריזים של 1 עד 3 אנשים בלבד. כי זרימת העבודה דחוסה, אנשים פועלים בצמוד לשרשרת המלאה של יצירת ערך.

זה מתחיל מהיום הראשון. עובדים חדשים לא מוסתרים בתפקידים צרים ולא נאלצים לקרוא תיעוד במשך חודש. הם נדחפים מיד לקווים הקדמיים. אנחנו רואים באופן שגרתי אנשים משחררים פונקציונליות מורכבת אמיתית כבר בשבוע הראשון שלהם. אפילו חברי צוות שמעולם לא כתבו שורת קוד אחת בחייהם לפני שהצטרפו אלינו, משיקים פיצ'רים.

בעידן הקודם, זה היה נשמע פזיז או בלתי אפשרי. בעידן הזה, זו הציפייה הבסיסית. אנשים שאפתניים פורחים כאן, כי הם כבר לא לכודים בקופסה אחת.

איך התפקידים באמת משתנים

כשזרימת העבודה נדחסת בעוצמה כזו, התפקידים המקצועיים לא נעלמים. הם עוברים מוטציה. הם מתעלים.

ה-PM: מכותב מפרטים למנהל מערכת

ה-PM כבר לא מבלה שבועות בכתיבת מסמכים סטטיים שמישהו אחר יפרש. הוא משתמש ב-AI כדי לייצר אבי-טיפוס חיים מיידית. הוא מנווט את המערכת, בודק לוגיקה בזמן אמת, ומחזיק בתוצאה הסופית במקום רק להחזיק בדרישות.

המעצב: ממתרגם פרונט-אנד לשופט סופי

השחרור האחרון שלנו של Genspark Design הוא הדוגמה המושלמת. בתהליך הישן, המעצב היה מתרגם בקדמת השרשרת. הוא היה צריך לצייר ידנית את המסכים לפני שמישהו אחר יכול היה לבנות. היום, הדרך מרעיון מופשט לעיצוב שלם למוצר משוחרר היא רציפה.

מכיוון ש-AI יכול לייצר עשרות אבי-טיפוס פונקציונליים בנאמנות גבוהה תוך שניות, תפקיד המעצב עובר לקצה הצינור. הוא הופך לשופט. הוא קובע את רף האיכות. הוא מגן על רמת הטעם. הוא חותם על החוויה. הוא מחליט איזו מהאיטרציות של ה-AI נושאת את הנשמה הנכונה למותג.

המפתח: מקלדן קוד לארכיטקט מערכת

השבוע הראשון של מפתח כבר לא עוסק בהקמת סביבות מקומיות וקריאת קודים ישנים. הוא עוסק בשחרור. הוא מבלה פחות זמן בהקלדת קוד שגרתי, ויותר זמן בארכיטקטורה של לוגיקה, בהכוונת אג'נטים, ובפתרון הבעיות העמוקות והמבניות ש-AI עדיין לא רואה.

הבודק: משומר סף ידני למהנדס תשתית אג'נטים

בזרימת העבודה הילידת-AI, כל אחד הופך לבודק של הפיצ'ר שלו עצמו. האדם שבונה את הפיצ'ר הוא גם זה שמייצר מקרים, בודק מצבי קצה, מאמת את החוויה ומחליט אם הוא מוכן לשחרור. בדיקה כבר לא יושבת בקצה השרשרת כשער נפרד. היא הופכת לחלק מהיצירה עצמה.

זה לא אומר שהבודק המסורתי נעלם. התפקיד עולה רמה. הוא הופך לתפקיד תשתיתי. במקום לבדוק ידנית כל מסך לאחר מעשה, האדם הזה עוזר לוודא שברגע שפיצ'רים משוחררים בכל הצוות, המערכת נשארת יציבה, ניתנת לצפייה, ואמינה בייצור.

במובן הזה, הבודק החדש נראה יותר כמו מהנדס תשתית לאיכות. הוא בונה את המסגרות, מעקות הבטיחות, הניטור, לולאות ההערכה ולוגיקת השחרור שהופכות את הארגון כולו לאמין יותר. הוא גם עוזר ליצור תשתית ידידותית יותר לאג'נטים, כך ש-AI יוכל להשתתף בבדיקות, בדיבאג ובשיפור מתמשך בצורה אפקטיבית יותר.

בכל דיסציפלינה, המגמה זהה בדיוק: שיקול הדעת הופך לחשוב הרבה יותר מההעברה. בעלות על ההקשר הופכת לבעלת ערך רב יותר מהתמחות צרה.

ה-CEO: מ-Chief Executive Officer ל-Chief Context Officer

ברגע שרואים כמה עמוק AI מרכיב מחדש תפקידים, אי אפשר לעצור ב-PMs, מעצבים, מפתחים ובודקים. גם ה-CEO נכתב מחדש.

במודל החברה הישן, ההיקף דחף את ה-CEO הרחק מהעבודה. הארגון נעשה יותר מדי מתמחה, יותר מדי משוכב, ויותר מדי איטי. עבודת ה-CEO הפכה לניהול מורכבות דרך אנשים אחרים.

המרחק הזה לא היה תכונת אישיות. הוא היה מבני. בחברות רבות, ה-CEO כבר לא יכול היה לגעת במוצר ישירות, כי העבודה פוצלה ליותר מדי פונקציות, פגישות והעברות.

AI שובר את המודל הזה. CEO שמוכן ללמוד יכול לחזור אל תוך העבודה. הוא יכול לחקור רעיונות מוצר, לסקור אבי-טיפוס, לבחון תזרימים, לאתגר הנחות, ואפילו לעזור להניע ביצוע עם AI. לא בגלל שה-CEO צריך להפוך שוב למיקרו-מנג'ר, אלא בגלל שהקיר בין מנהיגות ליצירה הולך ונעשה דק.

אז העבודה משתנה. ה-CEO של עידן ה-AI מתחיל להיראות פחות כמו Chief Executive Officer ויותר כמו Chief Context Officer. התפקיד הוא להגדיר כיוון, להבהיר שיקול דעת, להזיז זכויות החלטה קרוב יותר לקצה, ולתכנן את הממשקים שמאפשרים לפודים קטנים לזוז עם בעלות אמיתית.

במודל הישן, הכוח הגיע ממרחק ושליטה. במודל החדש, הכוח מגיע מהקשר, טעם, בהירות, והיכולת לעזור לארגון לחשוב ולזוז כמערכת אחת. וברגע שה-CEO משתנה, הארגון לא יכול להישאר אותו דבר. כתיבה מחדש של תפקיד הופכת באופן טבעי לכתיבה מחדש של ארגון.

הארגון החדש לא רק שטוח יותר. הוא שונה מבחינה מבנית.

אני לא חושב שהתיאור הנכון לחברה החדשה הזו הוא פשוט "שטוחה". שטוח רק אומר פחות שכבות. מה שאנחנו רואים זה שינוי עמוק יותר מזה. היחידה הבסיסית של הארגון כבר אינה הפונקציה. היא הפוד.

במבנה הישן, החברה נבנתה סביב מחלקות. המוצר ישב במקום אחד. העיצוב ישב במקום אחר. ההנדסה ישבה במקום אחר. QA ישבה בסוף. התרשים הארגוני שיקף את שרשרת ההעברה.

במבנה החדש, החברה מתחילה להיראות יותר כמו רשת של פודים קטנים בעלי הקשר גבוה. פוד של 1 עד 3 אנשים עובד קרוב לבעיה, קרוב למשתמש, וקרוב ל-AI. הוא מחזיק יותר מהשרשרת מהרעיון לשחרור. הוא נושא יותר הקשר. הוא מקבל יותר החלטות. הוא מחכה פחות.

בחברה של אלפים, זה לא יכול להיות שאומרים שCEO אחד נוגע ישירות במאות פודים. זה לא ניתן להרחבה. הגרסה ההדרגתית היא רשת של רשתות: פודים מקובצים לאשכולות מיסיון, מוחזקים יחד על ידי הקשר משותף, טעם משותף, בהירות משותפת ועיצוב מערכתי משותף. שכבות מנהיגות עדיין קיימות, אבל תפקידן משתנה. הן כבר אינן צוואר בקבוק לאישורים. הן הופכות לנתבות הקשר, מעצבות ממשק ומכפילי כוח. במודל הזה, ה-CEO לא מנהל כל פוד. ה-CEO מתכנן את הארכיטקטורה שמאפשרת לפודים רבים לזוז בלכידות בלי לבנות מחדש את הבירוקרטיה הישנה. ככה נראה הסקייל הילידי-AI: לא פירמידה שטוחה יותר, אלא מערכת שונה.

ברגע שזה קורה, ההיררכיה מפסיקה להיות מנגנון התיאום העיקרי. ההקשר הופך למנגנון התיאום העיקרי. השאלה החשובה ביותר אינה עוד "מי מדווח למי?". היא הופכת ל"מי באמת מחזיק בהקשר, ולמי יש את שיקול הדעת לפעול לפיו?"

זה משנה גם את מטרת שכבות המנהיגות. בעולם הישן, חלק גדול מהניהול האמצעי היה קיים כדי לתרגם, לסכם, לתאם ולהזיז מידע מעבר לגבולות פונקציונליים. בעולם החדש, התפקידים האלה נשארים בעלי ערך רק אם הם מתפתחים לבוני מערכות, סוקרי איכות, מאמני כשרונות ומשלבים בין-פוד. מנהל הרצועה המעבירה יאבד מחשיבותו בהתמדה.

במשפט אחד, הארגון הילידי-AI הוא זה: רשת של פודים קטנים עם בעלות גבוהה על הקשר, נתמכים על ידי אג'נטי AI, מיושרים על ידי שיקול דעת משותף, ומחוברים על ידי ממשקים קלים במקום היררכיה כבדה.

החלון לכתוב מחדש את החברה

אם כתיבה מחדש של תפקיד מובילה לכתיבה מחדש של ה-CEO, וכתיבה מחדש של ה-CEO מובילה לכתיבה מחדש של הארגון, אז זה לא שדרוג כלי עבודה. זו כתיבה מחדש של חברה. אז תפסיקו לבהות רק במחסנית ה-AI שלכם. הסתכלו על האנשים שלכם. הסתכלו על המבנה שלכם.

שאלו את השאלות הקשות יותר. האם האנשים שלכם עדיין לכודים בתפקידי תרגום צרים? האם המוחות הטובים ביותר שלכם עדיין מכינים העברות במקום לקבל החלטות? האם התרשים הארגוני שלכם עדיין בנוי לשרשרת הישנה של PM-Designer-Developer-Tester? האם זכויות ההחלטה עדיין רחוקות מדי מהאנשים שמחזיקים את ההקשר האמיתי?

לקנות גישה ל-AI זה קל. טרנספורמציה אמיתית קשה יותר. זה אומר לעצב מחדש תפקידים, לדחוף בעלות לפודים קטנים, לבנות מחדש תשתית סביב אג'נטים, ולהגדיר מחדש את המנהיגות עצמה.

המנצחים של העידן הזה לא רק ישתמשו במודלים טובים יותר. הם יבנו מחדש מהר יותר. הם יחליפו שרשרות העברה ברשתות פוד. הם יזיזו את ההקשר לקצה. הם ירימו את הרף לשיקול הדעת.

AI לא רק כותב מחדש משימות. הוא כותב מחדש את החברה. החלון פתוח עכשיו. הוא לא יישאר פתוח הרבה זמן.

נסו את Genspark ←