Ang Imong Bag-ong Trabaho Mao ang Pagsakay sa Mga Ahente sa AI: Giunsa Ang Mga Kumpanya sa AI Lumad nga Naglihok

In This Article

Minahal nga mga subscriber, migugol ako sa miaging pipila ka bulan sa pag-interbyu sa mga lider sa AI-native nga mga kompanya. Kumbinsido na ko nga: Ang onboarding ug pagdumala sa mga ahente sa AI MAO ang trabaho, bisan unsa pa ang imong gimbuhaton. Niining libre nga lawom nga pag-dive, gusto nakong ipaambit kung giunsa sa tulo ka AI-native nga mga kompanya —Linear, Ramp, ug Factory — nagpraktis niini nga prinsipyo. Ania ang pipila ka mga kinutlo gikan sa matag usa: Nan Yu (Ulo sa Produkto, Linear): "Aduna ka'y mga membro sa AI team nga mahimo nimong hatagan ug mga buluhaton ug makig-istorya sama sa imong pagpakigsulti sa mga tawo." Geoff Charles (CPO, Ramp): "Kung wala nimo gigamit ang Claude Code, bisan unsa pa ang imong tahas, lagmit dili ka maayo." nga bisan kinsa nga empleyado mahimong makatawag.”Basaha alang sa usa ka sulod nga pagtan-aw kung giunsa ang matag AI-native nga kompanya naglihok.Linear: Paghimo sa mga ahente sa AI nga first-class nga mga kauban sa teamMahimo nimo @paghisgot ang usa ka ahente sa paghimo ug pag-assign og usa ka isyu sa laing ahenteAng pamaagi sa Linear sa mga ahente giporma sa ilang produkto. Nagtuo si Nan (Ulo sa Produkto sa Linear) nga: Ang mga ahente kinahanglan nga mga empleyado sa una nga klase. Mahimo nimong idugang kini sa mga proyekto, i-assign kini sa mga isyu, ug hisgutan sa mga komento. Bisan pa, nagtuo usab si Nan nga ang tawo kanunay nga adunay tulubagon sa sangputanan. Ania kung giunsa paghimo sa Linear ang mga produkto nga adunay mga ahente sa matag lakang: Sabta ang problema. Gibasa ug gi-summarize sa mga ahente ang matag panag-istoryahanay sa kostumer gikan sa Intercom, Zendesk, ug Gong. Awtomatikong naghimo sila og mga isyu, de-dupe kini batok sa backlog, ug i-assign kini sa husto nga team. Ilha ang solusyon. Tungod kay ang mga ahente adunay access sa mga panag-istoryahanay sa kustomer, makatabang sila kanimo sa pag-uli sa usa ka spec pinaagi sa pagkuha sa mga panabut nga gipaluyohan sa datos gikan sa daghang mga channel. Paghimo og plano. Mahimong mabuak sa mga ahente ang imong spec sa mga konkretong tiket ug awtomatiko kini nga rota sa husto nga mga team. Sa Linear, ang mga ahente karon naghimo sa kadaghanan sa mga tiket. Ang trabaho sa tawo mao ang pagrepaso sa ilang trabaho ug pag-adjust sa konteksto sa paglabay sa panahon. Ipatuman. Ang mga bug ug gagmay nga mga bahin direkta nga gi-assign sa mga ahente sama sa Codex ug Cursor. Alang sa komplikadong mga bahin, gilusad sa mga inhenyero ang Claude Code ug gigamit ang Linear MCP aron makuha ang tibuuk nga konteksto sa isyu.Gikan sa Nan: Morag ang sakup sa kung unsa ang mahimo sa mga ahente nga nagpalapad matag quarter. Ang mga bag-ong modelo ug mga harnesses nagduso sa utlanan gikan sa yano nga pag-ayo ngadto sa mas komplikado nga mga proyekto. Gusto ba nga magtukod uban sa mga ahente sama sa Linear? Ania ang 4 ka praktikal nga mga lakang nga gipaambit ni Nan kung unsa ang mahimo sa imong team karon: Ang matag developer kinahanglan nga mag-default sa usa ka nanguna nga ahente sa pag-coding. Kini ang pinakasayon ​​nga unang lakang. Ihatag ang opisyal nga himan (Cursor, Claude Code, o Codex) ug idumala kini aron makita nimo ang paggamit.Supplement sa usa ka async cloud coding agent. Ang mga ahente sa background sa Async mahimo nga usa ka shot sa kadaghanan nga gagmay nga mga pagbag-o ug pag-ayo sa bug. Ang Cursor ug Devin adunay maayong mga halad dinhi. I-insistir nga ang mga tigdesinyo ug mga PM direkta nga nagtrabaho sa codebase. Ang mga ahente sama ni Claude nagbukas sa usa ka low-friction nga agianan alang sa mga PM ug mga tigdesinyo aron direkta nga magbag-o sa codebase. Ang tanan kinahanglan nga maningkamot nga mahimong usa ka magtutukod. Ang mga PM ug mga tigpamaligya kinahanglan nga default sa usa ka interface sa AI. Kini nga mga gimbuhaton kinahanglan nga buhaton ang 80-100% sa ilang trabaho pinaagi sa usa ka interface sa chat - kung kana si Claude, ChatGPT, Notion AI, o usa ka butang nga parehas. Nakita ni Nan ang kaugmaon diin ang mga tawo makigtambayayong sa mga ahente sa espesipikong lebel — pagtino kon unsa ang kinahanglang tukoron ug ngano — ug dayon ipasa ang mga butang ngadto sa mga ahente aron pagdumala sa tanang butang sa ubos. 2025, ang Ramp nagpadala ug 500+ ka bahin, nakaabot ug $1B nga kita, ug gibuhat kining tanan sa 25 PMs. Gibuhat nila kini pinaagi sa pag-require sa matag usa ka function (eng, produkto, disenyo, sales, marketing, legal, finance) nga magsakay ug magtrabaho uban sa mga ahente. Si Geoff (CPO Ramp) mipaambit ug framework para sa pagtimbang-timbang sa AI proficiency para sa matag empleyado nga akong nakit-an nga labihan ka praktikal: Chat GPT0. Kini nga mga tawo lagmit nga wala sa kompanya sa dugay nga panahon. Kung dili ka self-starter nga adunay growth mindset ngadto sa AI tools, si Geoff nag-ingon nga lisod kaayo ang pagbansay nimo sa excel.L1: Paggamit ug pag-tweak sa mga GPT, proyekto, ug internal AI tools. Kini nga mga tawo nag-eksperimento sa AI apan wala pa automated ang tinuod nga trabaho.L2: Naghimo og app nga nag-automate sa bahin sa ilangtrabaho. Kini nga mga tawo makahimo sa code o makahatag og makahuluganon nga feedback sa trabaho sa ubang mga tawo gamit ang AI tools.L3: Mga tigtukod sa sistema. Kini nga mga tawo nagtukod sa AI nga imprastraktura ug mga kahanas nga makapadali sa tanan sa team.Ang tumong sa kompanya mao ang pagduso sa tanan ngadto sa hagdanan. L0s pagpili sa kaugalingon. Ang L1 nahimong L2. Ang L2 nahimong L3. Ug ang mga L3 nag-impluwensya sa nahabilin nga organisasyon. Gipaambit usab ni Geoff ang 5 nga mga lakang nga mahimo sa bisan unsang kompanya aron mahimong lumad nga AI: Kuhaa ang tanan nga friction. Hatagi og access ang mga sikat nga AI tool nga walay mga limitasyon sa mga token o budget ug paghimo og internal nga repository sa mga kahanas sa AI nga makuha ni bisan kinsa. Kon ang setup lisud, kadaghanan sa mga tawo dili mosagop. Himoa nga ang pagsagop makita. Paghimo og publiko nga mga channel sa Slack diin ang mga tawo makapaambit sa ilang gitukod. Sa tanan nga mga kamot, ipakita ang mga dili inhenyero nga nagbuhat og mga impresibo nga mga butang, sama sa pagtukod sa pinansya sa usa ka sistema sa panudlanan o pag-automate sa marketing sa paghimo sa website. Paghatag og suporta sa kamot. Pag-host sa mga oras sa opisina nga bisan kinsa mahimong moapil sa pagtukod sa mga kahanas sa AI ug mga workflow. Adunay gitudlo nga mga eksperto sa AI kansang tibuok trabaho mao ang pag-ebanghelyo, pag-set up sa mga tawo, ug tabangan sila nga maabot ang "aha nga higayon." Pagsubay sa paggamit ug pagpangilabot. Ang ramp nagsubay sa pagkonsumo sa token sa mga gamit sa AI matag empleyado. Gipaambit sa pagpangulo kini nga datos aron makamugna ang natural nga tulubagon ug lakang kung gamay ra ang paggamit sa usa ka tawo. Himoa kini nga kinahanglanon sa pag-hire. Ang mga interbyu sa PM karon naglakip sa usa ka gipahinungod nga sesyon diin kinahanglan nimo nga magtukod usa ka nagtrabaho nga produkto ug dayon ipasabut kung ngano nga imong gitukod kini ug kung giunsa kini molihok. Gisumada ni Geoff ang iyang pilosopiya sa pagpangulo alang sa matag tahas sa Ramp sa usa ka linya: Ang imong trabaho mao ang pag-automate sa imong trabaho. Gikan kang Geoff: "Kung sultihan nako ang akong team sa 10 ka beses nga ang CTA kinahanglan nga labaw sa fold, ang pag-ayo wala mag-ingon nga kini sa ika-11 nga higayon. Kini nag-encode sa maong feedback ngadto sa usa ka automated design crit process o AI nga kahanas pag-usab." Ang mga kompanya nagsagop sa mga ahente sa AI, gipakita sa Pabrika kung unsa ang mahitabo kung magtukod ka sa ilang palibot gikan sa usa ka adlaw. Ang pabrika usa ka 55-tawo nga AI software development company nga nagkantidad ug $300M nga gi-istruktura sa palibot sa AI gikan sa sinugdanan. Ania ang nakapalahi kanila: Pag-abang og mga inhenyero sa produktoAng pabrika wala mag-hire og mga PM ug mga inhenyero nga gilain. Hinuon, nag-abang sila og mga inhenyero sa produkto nga nagdumala ug nagtrabaho kauban ang mga ahente sa AI. Ang usa ka kasagaran nga adlaw sama sa: Susiha ang mga pagsubay gikan sa mga dagan sa ahente aron makita kung diin ang sistema naghimo og dili maayo nga mga desisyon. Isulat ang mga pag-ayo dili isip code, apan isip pagdumala (pananglitan, usa ka update sa usa ka kahanas, usa ka bag-ong lint nga lagda, o usa ka dalisay nga automation)Repasuha lamang ang mga PR nga gimarkahan sa mga ahente nga high-risk (mga ahente ang nag-atiman sa uban). codebase mahimo gyud sila nga magtrabaho aron mahimong epektibo. Ang pabrika nag-iskor og mga codebase sa lima ka lebel sa pagkahamtong, ug ang Level 3 ("Standardized") mao ang dapit diin ang kadaghanan sa mga team kinahanglan una nga magpunting. Ang pabrika nga gambalay sa pagkaandam sa ahente I-encode ang kahanas ngadto sa magamit pag-usab Sa higayon nga ang imong codebase andam na sa ahente, ang sunod nga lakang mao ang paghatag sa mga ahente sa kahibalo sa paghimog maayong mga desisyon pinaagi sa mga kahanas (sa panguna mga text markdown file). Gigamit sa pabrika ang mga kahanas aron ma-encode ang kahibalo sa eksperto ug kompanya sa usa ka butang nga magamit ni bisan kinsa nga ahente o empleyado. Ania ang usa ka lista sa mga kahanas nga gigamit sa pabrika sa sulod ug mga link sa ilang mga markdown file aron imong kopyahon ug usbon: kahanas sa pagdumala sa produkto. Mga prinsipyo sa produkto, 11 ka bituon nga gambalay sa kasinatian (gihulam gikan sa Brian Chesky sa Airbnb), PRD template, scoring rubric, ug giya sa pinulongan tanan sa usa ka markdown file.Frontend UI integration skill. Gitudloan ang Droid kung giunsa paghimo ang mga bahin gamit ang sistema sa disenyo sa Pabrika, mga kombensyon sa ruta, ug mga sumbanan sa pagsulay. Ang kahanas sa analista sa datos sa AI. Pagdalagan sa pagtuki sa eksplorasyon, paghimo og mga visualization, ug pagmugna og mga estadistika nga mga taho gamit ang tibuok Python ecosystem.Kahanas sa mga gamit sa sulod. Paghimo og admin panels, support consoles, ug operational dashboards nga adunay saktong access controls ug audit logging nga naluto sa.Vibe coding skill. Paspas nga pagprototype sa bag-ong web apps gikan sa wala gamit ang modernong mga frameworks.Kon mahimo nimong i-encode ang nahibal-an sa imong labing maayo nga mga tawo ngadto sa mga kahanas, dili nimo kinahanglan nga mo-hire og mga espesyalista alang sa matag function.6 nga mga lakang aron mapraktis kining tananAron pag-recap:Ang onboarding ug pagdumala sa mga ahente nahimong kinauyokan nga trabaho alang sa matag function.Ania ang unom ka mga butang nga mahimo nimong buhaton karon:GikanLinear: I-default ang matag developer sa usa ka agentic coding tool sama sa Cursor, Claude Code, o Codex. Pagdala sa mga PM ug mga tigdesinyo sa codebase. Ipasa nila ang PRs ug ship code gamit ang mga ahente. Hunonga ang pagruta sa matag gamay nga pagbag-o pinaagi sa usa ka engineer.Gikan sa Ramp: Sukda ang kahanas sa AI sa imong team. Ang balangkas sa 4 nga lebel sa Ramp naghatag kanimo usa ka gipaambit nga bokabularyo kung diin ang mga tawo ug kung diin sila kinahanglan moadto. Pagsubay sa paggamit sa AI ug himoa kini nga bahin sa mga gilauman sa pasundayag. Dili nimo mapauswag ang wala nimo masukod, ug hinungdanon ang mga insentibo. Gikan sa Pabrika: Iiskor ang imong codebase para sa pagkaandam sa ahente. Gamita ang lebel sa pagkaandam sa ahente sa Factory aron masabtan kung andam na ba ang imong codebase. I-encode kung unsa ang nahibal-an sa imong labing kaayo nga mga tawo sa mga file sa kahanas ug himoa nga dali alang sa mga tawo ug ahente nga magamit kini. Labaw sa tanan, ang mga ahente sa barko sama sa imong pagsakay sa usa ka tawo. Hatagi sila og konteksto, ikonektar sila sa imong operational stack, ug hupti ang usa ka tawo nga may tulubagon sa ilang mga resulta. Ipahibalo kanako kung unsa ang imong gihunahuna sa mga komento!

You May Also Like

13 Trending Songs on TikTok in March 2026 (+ How to Use Them)

China’s Cybersecurity Agency Issues Security Warning About OpenClaw

Our Best AI PM Workflows for Prototyping, Strategy, and Personal OS (2026)