Sebastian Siemiatkowski ซีอีโอของบริษัทบริการทางการเงิน Klarna มีนิสัยใหม่ที่กำลังสร้างความสงสัยในชุมชนเทคโนโลยี แม้จะไม่มีประสบการณ์ในการเขียนโค้ดมาก่อน แต่เขากลับใช้เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในการสร้างต้นแบบซอฟต์แวร์ แล้วขอให้ทีมวิศวกรรมมืออาชีพของเขาตรวจสอบและนำผลงานของเขาไปใช้งาน
การปฏิบัติดังกล่าวได้จุดประกายการถกเถียงว่าแนวทางนี้ช่วยเพิ่มผลิตภาพหรือเป็นอุปสรรคกันแน่ Siemiatkowski ใช้โปรแกรมแก้ไขโค้ด AI ที่เรียกว่า Cursor ในการสร้างต้นแบบฟีเจอร์ในเวลาประมาณ 20 นาที จากนั้นนำเสนอให้กับพนักงานวิศวกรรมของเขาเป็นตัวอย่างการทำงานของไอเดียของเขา
การเปลี่ยนแปลงกำลังคนของ Klarna :
- จำนวนพนักงานเดิม: 3,800 คน
- หลังจากลดลงเนื่องจาก AI: 2,000 คน
- เปอร์เซ็นต์การลดลง: เกือบ 50%
- มูลค่าบริษัท: 20 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ
 |
|---|
| แอป DeepSeek แสดงให้เห็นการบูรณาการเทคโนโลยีในการยกระดับบริการ สะท้อนแนวโน้มของ CEO อย่าง Sebastian Siemiatkowski ที่ใช้ประโยชน์จากเครื่องมือ AI ในบริษัทของพวกเขา |
ทีมวิศวกรรมเผชิญกับการพัฒนาแบบโยนข้ามกำแพง
การอภิปรายในชุมชนเผยให้เห็นความกังวลอย่างมากเกี่ยวกับแนวทางการจัดการนี้ วิศวกรกำลังตั้งคำถามว่าพวกเขาควรจะยอมรับและนำโค้ดที่สร้างด้วย AI ของซีอีโอไปใช้งานเฉยๆ หรือสามารถให้ข้อเสนอแนะที่ตรงไปตรงมาเกี่ยวกับคุณภาพของมันได้ สถานการณ์นี้เป็นตัวอย่างของสิ่งที่นักพัฒนาเรียกว่าวิศวกรรมโยนข้ามกำแพง ซึ่งเป็นการปฏิบัติที่มีปัญหาที่งานถูกโยนจากทีมหนึ่งไปยังอีกทีมหนึ่งโดยไม่มีการร่วมมือที่เหมาะสม
ความท้าทายกลายเป็นเรื่องซับซ้อนมากขึ้นเมื่อพิจารณาว่าการสำรวจหลายครั้งแสดงให้เห็นว่าโค้ดที่สร้างด้วย AI มักต้องการการแก้ไขอย่างมาก การวิจัยระบุว่า 95% ของนักพัฒนาใช้เวลาเพิ่มเติมในการแก้ไขโค้ดที่ผลิตด้วย AI โดยบางคนรายงานว่าใช้เวลาในการแก้ไขข้อผิดพลาดนานกว่าเวลาที่ประหยัดได้ในตอนแรกจากการใช้เครื่องมือ AI
สstatistics การสร้างโค้ดด้วย AI:
- 95% ของนักพัฒนาใช้เวลาเพิ่มเติมในการแก้ไขโค้ดที่สร้างโดย AI
- นักพัฒนาบางคนรายงานว่าการแก้ไขใช้เวลามากกว่าที่การสร้างโค้ดด้วย AI ช่วยประหยัดเวลาไว้
- งานวิจัยแสดงให้เห็นว่าเครื่องมือ AI สามารถทำให้นักพัฒนาทำงานได้ช้าลงในการทำงานให้เสร็จสมบูรณ์
 |
|---|
| วิศวกรจำเป็นต้องปรับตัวให้เข้ากับเทคโนโลยีใหม่มากขึ้น ดังที่เห็นได้จากการใช้แท็บเล็ตในกระบวนการพัฒนาของพวกเขา |
คำถามเกี่ยวกับการจัดการเวลาของซีอีโอ
ผู้สังเกตการณ์ในอุตสาหกรรมยังตั้งคำถามว่านี่เป็นการใช้เวลาของผู้บริหารที่เหมาะสมหรือไม่ในบริษัทที่มีมูลค่า 20 พันล้าน ดอลลาร์สหรัฐ ความกังวลไม่ได้อยู่แค่คุณภาพทางเทคนิคของโค้ดที่สร้างด้วย AI เท่านั้น แต่รวมถึงว่าซีอีโอควรใช้เวลาไปกับงานเขียนโค้ดด้วยตนเองแทนที่จะเป็นความรับผิดชอบด้านการนำเชิงกลยุทธ์หรือไม่
นี่จะเป็นนรกส่วนตัวของฉัน ให้ฉันอ่านไฟล์ n ไฟล์ของ AI slop จากซีอีโอ
ความรู้สึกนี้สะท้อนความหงุดหงิดในวงกว้างของชุมชนวิศวกรรมเกี่ยวกับการต้องจัดการกับโค้ดที่สร้างด้วย AI คุณภาพต่ำ โดยเฉพาะเมื่อมาจากผู้นำที่อาจไม่เข้าใจความซับซ้อนทางเทคนิคที่เกี่ยวข้อง
 |
|---|
| เช่นเดียวกับที่ฟิกเกอร์เหล่านี้มารวมตัวกันในโอกาสเทศกาล วิศวกรต้องการความร่วมมือและการสื่อสารมากกว่าคำสั่งแบบบนลงล่างในการเขียนโค้ด |
รูปแบบของความมั่นใจเกินขีดใน AI
การทดลองเขียนโค้ดของ Siemiatkowski เป็นไปตามรูปแบบเดิมของการประเมินความสามารถของ AI สูงเกินไปที่ Klarna เมื่อปีที่แล้ว บริษัทลดพนักงานจาก 3,800 คนเหลือ 2,000 คน โดยส่วนใหญ่แทนที่พนักงานฝ่ายบริการลูกค้าด้วยตัวแทน AI อย่างไรก็ตาม Klarna ต้องจ้างคนงานกลับมาในภายหลังเมื่อระบบ AI พิสูจน์แล้วว่าไม่เพียงพอสำหรับการจัดการสถานการณ์บริการลูกค้าที่ซับซ้อน
สถานการณ์ปัจจุบันชี้ให้เห็นว่าแม้เครื่องมือ AI จะมีประโยชน์สำหรับการสร้างต้นแบบไอเดีย แต่การสันนิษฐานว่าพวกมันผลิตโค้ดที่พร้อมใช้งานจริงอาจเป็นเรื่องเร็วเกินไป การทดสอบที่แท้จริงจะเป็นว่าทีมวิศวกรรมของ Klarna สามารถสร้างสมดุลระหว่างการเคารพความกระตือรือร้นของซีอีโอต่อ AI ในขณะที่รักษาคุณภาพโค้ดและขวัญกำลังใจของทีมได้อย่างมีประสิทธิภาพหรือไม่
อ้างอิง: Klarna CEO Makes Employees Review His Al-Generated Vibe Coding Projects