【CSDN 编者按】这篇文章探讨了 AI 是否能够替代工程经理的角色 。作者的一个朋友提出了一个用 AI 智能体 EMAI 来管理软件工程团队的想法,认为这样可以提高效率和客观性 。作者则反驳了这个想法,指出人类经理有着 AI 无法比拟的同理心和直觉,以及能够塑造组织文化,激励人员,建立友谊,和适应变化的能力 。作者最后表明了自己的立场,选择信任以咖啡(或茶)为动力的工程经理,而不是电力驱动的 AI 。作者希望能够自动化那些妨碍有意义工作的任务,从而投入到同情心 , 关注和真正服务人们的工作中 。
原文链接:https://www.engineeringcalm.com/p/replacing-engineering-managers-with
作者 | LUKASZ KORECKI责编 | 明明如月
责编 | 夏萌
出品 | CSDN(ID:CSDNnews)
文章插图
我有一位朋友成功创建并出售了多家公司 。在人工智能重新引起关注之前,他就已经在这个领域进行了大规模投资 。在一次谈到我即将创建的公司时,我向他阐述了我的计划:构建一个旨在帮助工程管理者更高效地利用时间,从而能专注于工作的核心环节,而非沉浸于琐碎的行政任务的系统 。他立刻反驳说,既然如此,为何不直接让 AI 智能体替代这些管理者呢?
接着,他分享了这则推特 。
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他所描述的场景大致如下:
各个公司都可以部署名为 EMAI 的 AI 智能体来管理其软件工程团队 。EMAI 不同于一般的 AI 。经过数十年的软件项目训练,它不仅精通所有主流管理方法,还能实时获取最新的技术动态和最佳实践 。该系统专为替代软件工程管理者而打造的 。
接下来,我们将深入探讨如何在实际操作中应用这一设想:
EMAI 每天的工作流程
早会环节:与传统的早会有所不同,在这里工程师会登录系统并通过发送短语音消息进行状态更新 。EMAI 负责处理这些更新 , 通过分析语音音调来识别工程师是否面临压力或不确定性,并在必要时提供相应的资源和支持 。
任务分派:EMAI 会根据每名工程师的特长、历史表现、学习曲线以及工作时间偏好,从待办事项列表中进行任务分配 。为了优化工作效率和团队满意度,它运用预测模型进行决策 。
冲突调解:当团队中有两名工程师的观点出现无法调和的分歧时,EMAI 会介入处理 。它运用其庞大的知识库和对人类心理的深刻理解(得益于其训练数据),来调解双方,确保团队环境保持和谐 。
技术培训与更新:EMAI 持续监控最新的技术趋势 。一旦市场上出现新的工具或技术,它会识别哪些团队成员最需要接受培训,并自动为他们安排在线课程或教程 。
日报生成:每名团队成员会收到一份个性化日报 , 列出当天工作、待改进事项和进一步学习所需的资源 。这些报告不仅基于客观数据,还包括旨在提升团队士气和促进持续学习的激励性反馈 。
EMAI 不仅能高效地分配任务和解决问题,而且所有决策都是数据驱动的 , 这有助于消除在任务分配、晋升和冲突解决等方面的偏见 。
此外,EMAI 还能确保所有利益相关方都能及时了解最新情况,并与他们进行有效沟通 , 以便根据他们的反馈和商业背景找到最佳解决方案 。
虽然这听起来可能有些理想过头,但从商业角度看,用 AI 替代工程管理者确实能提高效率 。际上,很多组织可能会愿意把这当作一个不错的实验,这与许多企业在客户支持部门已经在做或计划做的事情并无二致 。
工程经理相较于 AI 智能体的独特优势
在这里 , 我们明显地看到了对真正的人类同情心和直觉的缺失 。缺乏真正的人类同情心和直觉可能会导致团队成员感到疏远和孤立 。这也是人们选择离职的原因之一,特别是当他们觉得自己的工作仿佛是在流水线上进行的 。这并不是对流水线工作的贬低(我自己也在工厂里工作过几年 , 组装过汽车零件和三明治等) 。
然而,从更宏观的角度来看,低效的管理者也可能营造出类似的工作环境:过度规范的流程、频繁的状态更新需求 , 以及过度的微管理 。
与我交流过的大多数工程经理都表示,他们不想重蹈前任管理者的覆辙 。这让我觉得,不良的管理经验可能是一个普遍存在的问题 。特别是考虑到在这个行业里 , 有大约 80% 的开发者报告说,他们感到精疲力竭和缺乏工作热情 。
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