Softwarové týmy, které jsou od základu postavené na umělé inteligenci, fungují úplně jinak než ty tradiční. Nejviditelnější změnou je rychlost - díky nástrojům založeným na AI dokážou vývojáři vytvářet produkty mnohonásobně rychleji. Tento posun ale přináší i zásadní změny v rolích jednotlivých členů týmů i v celkové organizaci práce.

Zatímco dříve se inženýři soustředili hlavně na psaní kódu, dnes často zastávají širší role. Kromě vývoje se podílejí i na rozhodování o produktu, designu nebo dokonce marketingu. Malé týmy, které spolupracují osobně na jednom místě, díky tomu dokážou postupovat extrémně rychle a efektivně.

S rostoucí rychlostí vývoje se ale objevuje nový problém: co vlastně stavět. Rozhodování o směru produktu se stává úzkým hrdlem. Některé firmy proto snižují poměr mezi inženýry a produktovými manažery až na 1:1. Ještě efektivnější se však ukazuje model, kdy mají inženýři dostatečné porozumění produktovému řízení a mohou sami rozhodovat i realizovat. Tím se minimalizují ztráty způsobené komunikací mezi různými rolemi.

Podobně se mění i role produktových manažerů, kteří se stále častěji učí programovat a aktivně se zapojují do vývoje. V technologickém sektoru je sice více inženýrů než manažerů, ale obě kariérní cesty se sbližují. Ideální je kombinace technických i produktových dovedností.

Rychlejší vývoj však odhaluje další slabá místa. Když se programování zrychlí deseti- až stonásobně, ostatní části procesu začnou zaostávat. Marketing nestíhá komunikovat nové funkce, právní oddělení nestíhá kontrolovat soulad s regulacemi a designéři mají méně času na přípravu. AI tak nepřetváří jen vývoj softwaru, ale i všechny navazující oblasti.

Významnou roli proto začínají hrát tzv. generalisté – lidé, kteří sice mohou mít hlubokou specializaci, ale zároveň rozumí i dalším oblastem. V malých týmech, často o dvou až deseti lidech, je totiž nutné pokrýt více funkcí najednou. Jeden člen může být primárně vývojář, druhý produktový manažer, ale oba musí chápat širší kontext a být schopni zasáhnout i do jiných oblastí podle potřeby.

Klíčem k rychlosti je také komunikace. I v malých týmech může být brzdou, pokud není dostatečně efektivní. Nejrychlejší výsledky proto často dosahují týmy pracující fyzicky na jednom místě, kde mohou problémy řešit okamžitě. Přesto i vzdálená spolupráce může fungovat dobře, pokud je správně nastavená.

Změny, které AI přináší, mohou být pro mnoho lidí náročné. Na druhou stranu otevírají nové příležitosti. Jednotlivci i malé týmy, které jsou ochotné učit se nové dovednosti a přizpůsobit se, dnes dokážou vytvořit mnohem víc než kdykoliv předtím. Současnost tak lze bez nadsázky označit za zlatou éru učení a tvorby.

deeplearning.ai/gnews.cz - GH