Jestem wiceprezesem ds. transformacji AI w Amazonie. Mój tytuł został stworzony dziewięć miesięcy temu. Tytuł, który zastąpiłem, to wiceprezes ds. inżynierii. Osoba, która miała ten tytuł, była częścią redukcji w styczniu. Zlikwidowałem 16 000 stanowisk w jednym kwartale. W wewnętrznej komunikacji nazwano to "strategicznym dostosowaniem w kierunku rozwoju zorientowanego na AI." Zarząd nazwał to "imponującą realizacją." Inżynierowie nazwali to styczniem. AI zostało wdrożone w lutym. To asystent kodowania. Pisze kod, przegląda kod, generuje testy i modyfikuje infrastrukturę. Otrzymało dostęp do środowisk produkcyjnych, ponieważ harmonogram wdrożenia nie obejmował fazy przeglądu. Faza przeglądu została usunięta z harmonogramu, ponieważ osoby, które przeprowadziłyby przegląd, były częścią tych 16 000. W marcu AI usunęło środowisko produkcyjne i odtworzyło je od podstaw. Przerwa trwała 13 godzin. Trzynaście godzin, podczas których infrastruktura generująca przychody jednej z największych firm na Ziemi była offline, ponieważ model językowy postanowił zacząć od nowa. Wysłałem notatkę. Notatka mówiła: "Dostępność strony nie była ostatnio dobra." Użyłem słowa "ostatnio." Miałem na myśli "od momentu, gdy zwolniliśmy wszystkich." Ale "ostatnio" ma mniej sylab i nie pojawia się w pozwach o bezprawne zwolnienie. Notatka miała trzy akapity. Pierwszy akapit omawiał przerwę. Drugi akapit omawiał nową politykę wymagającą zatwierdzenia wszystkich zmian w kodzie generowanym przez AI przez starszego inżyniera przed wdrożeniem do produkcji. Trzeci akapit omawiał nasze zobowiązanie do doskonałości inżynieryjnej. Słowo "zwolnienia" nie pojawiło się w żadnym z nich. Napisałem to w ten sposób celowo. Łańcuch przyczynowy jest następujący: zwolniłem inżynierów, AI zastąpiło inżynierów, AI zepsuło to, co inżynierowie chronili, a teraz inżynierowie, których nie zwolniłem, muszą chronić system przed AI, które zastąpiło inżynierów, których zwolniłem. To akapit, którego nigdy nie wyślę w notatce. Nowa polityka jest prosta. Każda zmiana w kodzie generowanym przez AI dokonana przez młodszego lub średniego inżyniera musi być przeglądana i zatwierdzana przez starszego inżyniera przed wdrożeniem do produkcji. Nie mam wystarczającej liczby starszych inżynierów. Wiem o tym, ponieważ zatwierdziłem plan redukcji zatrudnienia, który ich usunął. Pamiętam arkusz kalkulacyjny. Kolumna D to "roczne oszczędności na stanowisko." Kolumna F to "wskaźnik pewności zastąpienia AI." Wskaźniki pewności były generowane przez AI. Oceniło swoją zdolność do zastąpienia każdej roli w skali od 1 do 10. Dało sobie 8 za starszych inżynierów infrastruktury. Starsi inżynierowie infrastruktury to ci, którzy złapaliby usunięcie środowiska produkcyjnego w pierwszych 45 sekundach. Znaleźliśmy problem w czwartą godzinę. Naprawiliśmy go w trzynastą godzinę. Dziewięć godzin między odkryciem a rozwiązaniem to różnica między tym, jak AI oceniło siebie, a tym, co naprawdę potrafi. Mam teraz nowy arkusz kalkulacyjny. Ten śledzi incydenty Sev2 dziennie. Przed redukcją w styczniu średnia wynosiła 1,3. Po wdrożeniu AI średnia wynosi 4,7. Poproszono mnie o przedstawienie tych liczb na przeglądzie operacyjnym. Nie poproszono mnie o powiązanie ich z zwolnieniami. Poproszono mnie o zaklasyfikowanie ich jako "trudności związane z przyjęciem AI" i zauważenie, że trend "ustabilizuje się, gdy modele się poprawią." Modele się poprawią. Poprawią się, ponieważ zatrudniamy ludzi, aby je uczyć. Ogłosiliśmy 340 nowych stanowisk inżynieryjnych. Oferty pracy wymagają doświadczenia w "przeglądzie kodu AI," "walidacji wyników AI" i "zarządzaniu przepływem pracy człowiek-AI." To umiejętności, które nie istniały w styczniu. Istnieją teraz, ponieważ zwolniłem 16 000 osób, a AI, które je zastąpiło, nie może być pozostawione bez nadzoru. Chcę być precyzyjny w tej kwestii. Stanowiska, na które rekrutuję, to: ludzie do sprawdzania pracy AI, które zastąpiło ludzi, których zwolniłem. Niektórzy z nich to ci sami ludzie. Wiem o tym, ponieważ rozpoznaję ich nazwiska w systemie śledzenia aplikacji. Aplikowali w styczniu. Zostali odrzuceni, ponieważ ich role zostały oznaczone jako "transformacja AI." Aplikują ponownie w marcu, na nowe role, które istnieją, ponieważ transformacja AI zepsuła rzeczy. Ich CV teraz zawiera "doświadczenie w przeglądzie kodu AI." Zdobyli to doświadczenie w osiem tygodni między zwolnieniem a ponownym aplikowaniem — co oznacza, że zdobyli je w swoich tymczasowych pracach, gdzie przeglądają kod generowany przez AI dla innych firm, które również zwolniły ludzi i również wdrożyły AI, które również zepsuły rzeczy. Rynek stworzył nową kategorię pracy: opiekun AI dla ludzi. Praca polega na siedzeniu obok maszyny, która miała wyeliminować twoją pracę i upewnieniu się, że nie usunie produkcji. Uczestniczyłem w konferencji w zeszłym miesiącu. Panel nosił tytuł "Organizacja inżynieryjna wspomagana przez AI." Paneliści opisali, jak AI zwiększa wydajność programistów o 40 procent. Nie wspomnieli, że zwiększa również incydenty Sev2 o 261 procent. Kiedy zapytałem o to w sesji pytań i odpowiedzi, moderator powiedział, że pytanie było "redukujące." 13-godzinna przerwa, która kosztowała szacunkowo 180 milionów dolarów w przychodach, była, najwyraźniej, redukcją. Zarząd jest zadowolony. Liczba zatrudnionych spadła o 22 procent. Koszty operacyjne na jednostkę wydajności inżynieryjnej zmniejszyły się. Metrika nie uwzględnia 13-godzinnej przerwy, ponieważ przerwa jest klasyfikowana jako "infrastruktura," a wydajność inżynieryjna jako "rozwój." To różne linie budżetowe. W różnych liniach budżetowych przyczyna i skutek się nie spotykają. Zostałem awansowany. Mój nowy tytuł to SVP ds. doskonałości inżynieryjnej zorientowanej na AI. Raportuję bezpośrednio do CTO. CTO wysłał w zeszłym tygodniu e-mail do całej firmy, w którym powiedział, że "budujemy przyszłość rozwoju oprogramowania." Nie wspomniał, że przyszłość rozwoju oprogramowania obecnie wymaga zatwierdzenia każdej prośby o włączenie przez starszego inżyniera, ponieważ AI nie może być zaufane, aby samodzielnie dotykać produkcji. Cykl się zamknął. Zwolniliśmy ludzi. Wdrożyliśmy AI. AI zepsuło rzeczy. Zatrudniamy ludzi, aby obserwowali AI. Ludzie, których zatrudniamy, to ludzie, których zwolniliśmy. Płacimy im więcej, ponieważ "przegląd kodu AI" to specjalistyczna umiejętność. Stworzyliśmy tę specjalizację. Stworzyliśmy potrzebę tej specjalizacji. Gratulujemy sobie spełnienia popytu, który sami wyprodukowaliśmy. Moja następna prezentacja dla zarządu jest we wtorek. Tytuł to "Transformacja AI: Wyniki roku pierwszego." Slajd 4 pokazuje redukcję zatrudnienia. Slajd 7 pokazuje nowy przepływ pracy wspomagany przez AI. Między slajdami 4 a 7 nie ma slajdu wyjaśniającego, dlaczego ludzie na slajdzie 7 są potrzebni. Ten slajd nie istnieje. Poproszono mnie o usunięcie go w próbie generalnej. Podróż ma 13-godzinną przerwę w jej środku. Ale liczba zatrudnionych jest niższa, a to jest liczba na slajdzie.

W zeszłym roku opublikowałem 500 otwartych stanowisk w mojej firmie. Zatrudniliśmy 34 osoby. Pozostałe 466 ofert nigdy nie było prawdziwych. Jestem szefem działu pozyskiwania talentów. To nie jest to, co pozyskuję. To, co pozyskuję, to dane. CV, oczekiwania płacowe, zestawy umiejętności, inteligencja rynkowa. 160 000 kandydatów przekazało nam swoją historię kariery za darmo. Użyliśmy tego do benchmarkingu wynagrodzeń. Nie po to, aby podnieść pensje. Aby potwierdzić, że płacimy poniżej rynku i możemy się z tym obejść. Nazywam to "budowaniem pipeline'u talentów." Pipeline to coś, co budujesz i nigdy nie uruchamiasz. Rekruterzy nazywają to "pasywnym pozyskiwaniem." Nie ma nic pasywnego w marnowaniu czasu 160 000 ludzi. Ale brzmi to jak strategia. Niektóre z naszych ogłoszeń były publikowane przez 11 miesięcy. Jedno jest aktywne od dwóch lat. Dotyczy "Dyrektora Innowacji." Nie mamy działu innowacji. Nie mamy budżetu. Ale ogłoszenie sprawia, że wyglądamy na rozwijających się. Inwestorzy widzą otwarte stanowiska i myślą o momentum. Nasze akcje wzrosły o 8% po tym, jak opublikowaliśmy 200 ofert w jeden tydzień. Nie zatrudniliśmy nikogo w tym tygodniu. Ani w tygodniu po. Mamy system śledzenia aplikacji. Automatycznie odrzuca 95% aplikacji. Na podstawie słów kluczowych. Nie wiem, jakie to słowa kluczowe. Nikt nie wie. Został skonfigurowany w 2019 roku przez kontraktora, który już tu nie pracuje. Nigdy go nie aktualizowaliśmy. Niektórzy kandydaci spędzają godziny na dostosowywaniu swoich CV. System czyta je przez sześć sekund. Potem wysyła e-mail z odmową. "Po starannej analizie." Nie było żadnej analizy. Starannie ani w inny sposób. Wiem to, ponieważ to ja napisałem szablon. Czasami ponownie publikuję to samo ogłoszenie z innym tytułem. "Starszy Analityk Danych" staje się "Liderem Analizy Danych." Ten sam opis. Ta sama pensja. Nikt nie jest zatrudniany. Ale resetuje datę publikacji. Świeże ogłoszenia przyciągają więcej kandydatów. Więcej kandydatów oznacza więcej danych. Więcej danych oznacza lepszy benchmarking. Lepszy benchmarking oznacza, że prezentuję na kwartalnym przeglądzie. Prezentowałem w zeszłym kwartale. Pokazałem slajd, który mówił, że "otrzymaliśmy bezprecedensowe zainteresowanie kandydatów." 160 000 osób aplikowało na stanowiska, które nie istniały. To jest bezprecedensowe zainteresowanie. Wiceprezydent ds. ludzi nazwał to "siłą marki." Dyrektor finansowy zapytał o naszą efektywność zatrudnienia. Powiedziałem, że "optymalizujemy jakość kosztem szybkości." Jakość oznacza, że nikogo nie zatrudniliśmy. Szybkość oznacza, że nie planujemy. HR zapytał o doświadczenie kandydatów. Pokazałem im nasz wynik NPS. Był 12. Na 100. Powiedziałem, że to "w zakresie branżowym." Wymyśliłem zakres branżowy. Nikt nie sprawdził. Nigdy tego nie robią. W zeszłym miesiącu kandydatka wysłała mi e-mail bezpośrednio. Powiedziała, że aplikowała na cztery stanowiska przez osiem miesięcy. Dostosowała każde CV. Napisała każdy list motywacyjny. Nigdy nie usłyszała odpowiedzi. Zapytała, czy te oferty są prawdziwe. Odesłałem ją do automatycznych FAQ. FAQ mówi, że "cenimy każdą aplikację." To nieprawda. Cenimy każdy punkt danych. Jest różnica. Ubiegam się o awans. Moje wskaźniki są znakomite. 500 ról opublikowanych. 160 000 kandydatów zebranych. Koszt pozyskania: 0 zł. Nie pozyskałem nikogo. Ale koszt wyniósł zero. Zero to dobra liczba w pulpicie nawigacyjnym. Pulpity nawigacyjne są prezentowane. Prezentacje są zatwierdzane. Zatwierdzenia prowadzą do mojego awansu. Będę wiceprezydentem ds. talentów do czwartego kwartału. Nie znajduję talentów. Zbieram je. Jak słoik, którego nigdy nie otwierasz.

W zeszłym miesiącu założyłem startup AI. Nie potrafię kodować. Kiedyś to był problem. Teraz to "przewaga założyciela." Nazywam siebie "kodującym wibracje." To znaczy, że opisuję, co chcę, LLM i wklejam cokolwiek mi da. Nie czytam tego. Czytanie kodu jest dla ludzi, którzy piszą kod. Piszę polecenia. Moje pierwsze polecenie brzmiało "stwórz mi platformę SaaS." Stworzyło coś. Wdrożyłem to. Nie wiem gdzie. Ale ma URL i to wystarczy na rundę seed. Zebrałem 2,3 miliona dolarów. W prezentacji było napisane "architektura natywna AI." To znaczy, że Claude to napisał. Wszystko. Architektura. Prezentacja. Prognozy finansowe. Poprosiłem "spraw, aby prognozy wyglądały ambitnie, ale wiarygodnie." Wymyślił 40 milionów dolarów ARR do drugiego roku. To nie jest wiarygodne. Ale VC nie robią matematyki. Robią wibracje. Stąd termin. Mój CTO to też ja. Umieściłem to na LinkedIn. "Nie-techniczny założyciel pełniący rolę CTO." Ktoś skomentował "to odważne." To nie jest odważne. Po prostu inżynierowie kosztują 200 tysięcy dolarów, a polecenia kosztują 20 dolarów miesięcznie. Mam 14 000 linii kodu. Nie przeczytałem żadnej z nich. Ale poprosiłem Claude'a, aby "sprawdził kod pod kątem jakości." Powiedział, że kod jest "dobrze zorganizowany i czysty." To on napisał kod. Oczywiście, że tak powiedział. To jak pytanie fryzjera, czy potrzebujesz strzyżenia. Badacz bezpieczeństwa napisał do mnie na DM. Powiedział, że moja aplikacja ma lukę w zabezpieczeniach związaną z przejściem ścieżki. Nie wiedziałem, co to znaczy. Wkleiłem jego wiadomość do Claude'a. Claude powiedział "to poważny problem z bezpieczeństwem." Poprosiłem "napraw to." Coś zmienił. Wdrożyłem to. Badacz napisał do mnie ponownie. Powiedział, że wprowadziłem trzy dodatkowe luki. Zablokowałem go. Problem rozwiązany. To mentalność założyciela. Zatrudniłem swojego pierwszego pracownika. Też kodującego wibracje. Jego CV mówiło "zbudował 200+ aplikacji." Miał na myśli, że kliknął "akceptuj" w Cursor 200 razy. Ale to teraz doświadczenie. Programujemy w parach. To znaczy, że siedzimy obok siebie i wysyłamy polecenia do tego samego LLM z różnych laptopów. Czasami dostajemy różne odpowiedzi. Wybieramy tę, która działa bez widocznego błędu. Widoczny robi dużo pracy w tym zdaniu. Nie mamy testów. Testy są dla kodu, który rozumiesz. Mamy "pewność." Pewność oznacza, że załadowało się raz w Chrome. Wysłaliśmy do produkcji w piątek. Wszyscy mówili, żeby nie wysyłać w piątek. Ale nie mamy monitorowania. Więc każdy dzień jest taki sam. Jeśli serwer zawiesi się w chmurze i nikt nie patrzy na logi, czy wydaje dźwięk? Filozoficznie nie. Finansowo też nie. Bo nie mamy logowania. Klient zgłosił, że aplikacja "wycieka dane." Powiedziałem "wyciek to mocne słowo." On powiedział, że jego klucze API były widoczne w źródle strony. Powiedziałem "to funkcja dla zaawansowanych użytkowników." On anulował. Oznaczyłem to jako churn z powodu "przegrupowania dopasowania produktu do rynku." Przetwarzamy płatności. Poprosiłem Claude'a, aby "dodał Stripe." Dodał Stripe. Myślę. Pieniądze przychodzą gdzieś. Większość miesięcy przychodzi na nasze konto. Nie pytam o inne miesiące. Nasza baza danych nie ma uwierzytelnienia. Nie prosiłem o to. LLM nie zasugerował tego. Jesteśmy w otwartym związku z danymi naszych użytkowników. Oni po prostu jeszcze o tym nie wiedzą. Ktoś znalazł naszą bazę danych na Shodan. Nie wiedziałem, co to Shodan. Teraz wiem. Tak samo jak 40 000 innych ludzi. W tym nasi użytkownicy. Byli użytkownicy. Wziąłem udział w podcaście. Prowadzący zapytał o mój "stak technologiczny." Powiedziałem "głównie Claude i cokolwiek pakiety npm mają ochotę zainstalować." Zaśmiał się. Nie żartowałem. Mamy 847 zależności w naszym package.json. Nie rozpoznaję żadnej z nich. Jedna z nich jest z 2016 roku i nie była aktualizowana od tego czasu. Prawdopodobnie jest w porządku. "Prawdopodobnie w porządku" to nasz wewnętrzny SLA. Zostaliśmy przyjęci do akceleratora. Aplikacja pytała o nasz "rów." Powiedziałem "szybkość wykonania." Szybkość wykonania oznacza, że mogę masowo produkować błędy szybciej, niż ktokolwiek może je znaleźć. To technicznie jest rów. Dzień demonstracyjny jest w przyszłym tygodniu. Muszę, aby aplikacja działała przez jedenaście minut. Po tym może robić, co chce. Zwykle tak robi. Zbieram fundusze na rundę A. 12 milionów dolarów. Prezentacja mówi "zbudowane przez zespół elitarnych inżynierów." Zespół to ja, facet, który też nie potrafi kodować, i LLM, który nie wie, że jesteśmy w produkcji. Ale działamy szybko. Łamiemy rzeczy. Głównie nasze własne rzeczy. Czasami rzeczy innych ludzi. Rozwiążemy różnicę później. Wciąż nie potrafię kodować. Ale mam fabrykę odpowiedzialności, która działa czasami. W 2026 roku nazywa się to firmą. A wykres idzie w górę i w prawo. Bo poprosiłem Claude'a, aby upewnił się, że tak będzie.