Teie uus töö on AI-agentide pardal: kuidas tehisintellekti põlisettevõtted tegelikult tegutsevad

In This Article

Kallid tellijad, olen viimastel kuudel intervjueerinud tehisintellektiga ettevõtete juhte. Olen nüüd veendunud, et: tehisintellekti agentide kasutuselevõtt ja haldamine ON töö, olenemata teie funktsioonist. Selle tasuta sukeldumise käigus tahan jagada, kuidas kolm tehisintellektiga ettevõtet – Linear, Ramp ja Factory – seda põhimõtet ellu viivad. Siin on mõned tsitaadid igaühelt: Nan Yu (Lineari tootejuht): "Teil on tehisintellekti meeskonnaliikmed, kellele saate ülesandeid määrata ja kellega rääkida just nagu inimestega." Geoff Charles (CPO, Ramp): "Kui te ei kasuta Claude Code'i, olenemata teie rollist, on teil tõenäoliselt kehvem tulemus." Eno Fayes (CTO, tooteanalüüs, frontend, UIctorified): ja rohkem korduvkasutatavateks oskusteks, mida iga töötaja saab kasutada.” Lugege edasi, et näha, kuidas iga tehisintellektiga ettevõte tegutseb.Lineaarne: tehisintellekti agentidest esmaklassilised meeskonnakaaslased. Saate @mainida agenti, et luua probleem ja määrata see teisele agendile.Lineari lähenemist agentidele kujundab nende toode. Nan (Lineari tootejuht) usub, et agendid peaksid olema esmaklassilised töötajad. Peaksite saama neid projektidesse lisada, probleemidele määrata ja kommentaarides mainida. Samas usub Nan ka, et inimene vastutab alati tulemuste eest. Siit saate teada, kuidas Linear koostab tooteid koos agentidega igal sammul: mõistke probleemi. Agendid loevad ja võtavad kokku kõik Intercomi, Zendeski ja Gongi kliendivestlused. Nad loovad probleemid automaatselt, eemaldavad nendest mahajäämuse ja määravad need õigele meeskonnale. Tuvastage lahendus. Kuna agentidel on juurdepääs klientide vestlustele, saavad nad aidata teil spetsifikatsiooni itereerida, hankides mitmest kanalist andmepõhiseid teadmisi. Tehke plaan. Agendid saavad jagada teie spetsifikatsioonid konkreetseteks piletiteks ja suunata need automaatselt õigetele meeskondadele. Linearis loovad agendid nüüd enamiku piletitest. Inimese ülesanne on oma töö üle vaadata ja aja jooksul konteksti kohandada. Teostage. Vead ja väikesed funktsioonid määratakse otse agentidele, nagu Codex ja Cursor. Keeruliste funktsioonide jaoks käivitavad insenerid Claude Code'i ja kasutavad Lineaarset MCP-d, et näha kogu probleemi konteksti. Nanist: tundub, et agentide käsitsemise ulatus laieneb iga kvartaliga. Uued mudelid ja rakmed nihutavad piire lihtsatest parandustest kuni üha keerukamate projektideni. Kas soovite luua koos agentidega nagu Linear? Siin on 4 praktilist sammu, mida Nan jagas selle kohta, mida teie meeskond saab täna teha: iga arendaja peaks vaikimisi kasutama juhtivat agent-kodeerimistööriista. See on kõige lihtsam esimene samm. Esitage ametlik tööriist (Cursor, Claude Code või Codex) ja hallake seda, et saaksite näha kasutust. Täiendage asünkroonilise pilve kodeerimisagendiga. Asünkroonilised taustaagendid suudavad ühekordselt teha enamiku väikestest muudatustest ja veaparandustest. Kursoril ja Devinil on siin häid pakkumisi. Nõua, et disainerid ja PM-d töötaksid otse koodibaasis. Sellised agendid nagu Claude avavad PM-idele ja disaineritele väikese hõõrdumise tee, et teha muudatusi otse koodibaasis. Kõik peaksid püüdma olla ehitajad. PM-id ja turundajad peaksid vaikimisi kasutama AI-liidest. Need funktsioonid peaksid tegema 80–100% oma tööst vestlusliidese kaudu – olgu selleks siis Claude, ChatGPT, Notion AI või midagi sarnast. Nan näeb tulevikku, kus inimesed teevad koostööd agentidega spetsifikatsiooni tasemel – määratledes, mida ja miks on vaja ehitada – ning seejärel andma asjad edasi agentidele, et kõik allavoolu korraldada.Ramp: AI-oskuste mõõtmine neljal tasemelRamp sunnib kiiresti nende töötajaid kasutama tehisintellekti neljal tasemel. 2025. aastal tarnis Ramp üle 500 funktsiooni, teenis 1 miljardi dollari tulu ja tegi seda kõike 25 PM-ga.Nad tegid seda, nõudes iga üksiku funktsiooni (insener, toode, disain, müük, turundus, juriidiline, rahandus) kaasamist ja koostööd agentidega.Geoff (CPO Ramp) jagas tehisintellekti oskuste hindamise raamistikku: ChaL0PT: Mõnikord leiab iga töötaja jaoks äärmiselt praktilist kasutust. Tõenäoliselt ei tööta need inimesed ettevõttes pikaajaliselt. Kui te ei ole AI-tööriistade suhtes kasvav mõtteviis, siis Geoff ütleb, et teid on väga raske välja õpetada. L1: kasutab ja kohandab GPT-sid, projekte ja sisemisi AI-tööriistu. Need inimesed katsetavad tehisintellektiga, kuid pole veel tegelikku tööd automatiseerinud. L2: loob rakenduse, mis automatiseerib osa nende tööst.töö. Need inimesed saavad tehisintellekti tööriistu kasutades sisestada koodi või anda sisulist tagasisidet teiste inimeste töö kohta. L3: süsteemiehitajad. Need inimesed arendavad tehisintellekti infrastruktuuri ja oskusi, mis kiirendavad kõiki teisi meeskonnaliikmeid. Ettevõtte eesmärk on tõsta kõik redelil ülespoole. L0-d valivad ise välja. L1-dest saavad L2-d. L2-dest saavad L3-d. Ja L3-d mõjutavad ülejäänud organisatsiooni. Geoff jagas ka viit sammu, mida iga ettevõte võib tehisintellekti omaks saamiseks teha: eemaldage kõik hõõrdumised. Andke juurdepääs populaarsetele AI-tööriistadele ilma žetoonide või eelarvepiiranguteta ja looge tehisintellekti oskuste sisemine hoidla, millest igaüks saab hankida. Kui seadistus on raske, siis enamik inimesi ei adopteeri. Muutke lapsendamine nähtavaks. Looge avalikke Slacki kanaleid, kus inimesed saavad oma loodud teost jagada. Igal juhul esitlege mitteinsenere, kes teevad muljetavaldavaid asju, näiteks rahastavad riigikassa ülesehitamist või turundust, mis automatiseerivad veebisaitide loomist.Pakuge praktilist tuge. Hostkontori tööajad, millega igaüks saab liituda, et luua tehisintellekti oskusi ja töövooge. Määrake tehisintellekti eksperdid, kelle kogu ülesanne on evangeliseerida, inimesi häälestada ja aidata neil jõuda "ahaa-hetkeni". Jälgige kasutamist ja sekkuge. Ramp jälgib AI tööriistade märgitarbimist töötaja kohta. Juhtkond jagab neid andmeid, et luua loomulik vastutus ja astuda sisse, kui kellegi kasutus on madal. Muutke see töölevõtmise nõudeks. Peaministri intervjuud sisaldavad nüüd spetsiaalset seanssi, kus peate looma töötava toote ja seejärel selgitama, miks te selle ehitasite ja kuidas see töötab. Geoff võttis oma juhtimisfilosoofia Rampis iga rolli kohta kokku ühe reaga: teie ülesanne on oma tööd automatiseerida. Geoffilt: "Kui ma ütlen oma meeskonnale 10 korda, et CTA peab olema lehe kohal, ei ütle parandus seda 11. korda. See on selle oskuse tagasiside kodeerimine automatiseeritud disainiprotsessiks, nii et see ei juhtu enam kunagi, nii et see on kriitiline protsess. päev Kui Linear ja Ramp näitavad, kuidas ettevõtted AI-agente omaks võtavad, näitab Factory, mis juhtub, kui te nende ümber ehitate alates esimesest päevast. Factory on 55-liikmeline AI-tarkvaraarendusettevõte, mille väärtus on 300 miljonit dollarit ja mis on algusest peale üles ehitatud tehisintellektile. Need erinevad järgmiselt: tooteinseneride palkamine Tehas ei palka PM-i ja insenere eraldi. Selle asemel palkavad nad tooteinsenere, kes juhivad tehisintellekti agente ja töötavad nendega. Tavaline päev näeb välja selline: Uurige agentide käitamise jälgi, et näha, kus süsteem tegi halbu otsuseid. Kirjutage parandused mitte koodina, vaid juhtimisena (nt oskuse värskendus, uus ebeme reegel või täiustatud automatiseerimine) Vaadake üle ainult need PR-d, mille agendid märgivad kõrge riskitasemega (agendid hoolitsevad ülejäänu eest). Soovitage uusi ideid ja arutlege kolleegide ja tehisintellektiga prioriteetide üle. See töö ei ole lihtne ja nõuab põhjalikumaid kogemusi. agent-readyAgendid vajavad tõhusaks toimimiseks koodibaasi, milles nad saavad tegelikult töötada. Tehas hindab koodibaase viiel küpsustasemel ja 3. tase ("Standardeeritud") on see, kus enamik meeskondi peab kõigepealt sihikule võtma. Tehase agendivalmiduse raamistik Kodeerige teadmised korduvkasutatavateks oskusteks. Kui teie koodibaas on agendi jaoks valmis, on järgmiseks sammuks agentidele teadmiste andmine heade otsuste tegemiseks oskuste kaudu (põhimõtteliselt ainult teksti allahindlusfailid). Factory kasutab oskusi, et kodeerida ekspert- ja ettevõtteteadmised millekski, mida saab kasutada iga agent või töötaja. Siin on nimekiri oskustest, mida Factory sisemiselt kasutab, ja lingid nende allahindlusfailidele, mida saate kopeerida ja muuta: tootehaldusoskus. Tootepõhimõtted, 11-tärnine kogemusraamistik (laenatud Airbnb Brian Cheskylt), PRD-mall, hindamisrubriik ja keelejuhised – kõik ühes allahindlusfailis. Frontendi kasutajaliidese integreerimisoskus. Juhendab Droidi, kuidas luua funktsioone, kasutades Factory disainisüsteemi, marsruutimise tavasid ja testimisstandardeid.AI andmeanalüütiku oskusi. Käivitage uurimuslikku analüüsi, koostage visualiseerimisi ja koostage statistilisi aruandeid, kasutades Pythoni täielikku ökosüsteemi. Sisemiste tööriistade oskus. Ehitage administraatoripaneele, tugikonsoole ja toimivaid armatuurlaudu koos õigete juurdepääsukontrollide ja auditi logimisega. Vibe'i kodeerimisoskus. Moodsate raamistike abil saate kiiresti uute veebirakenduste prototüüpi luua nullist.Kui saate oma parimate inimeste teadmiste oskusteks kodeerida, ei pea te iga funktsiooni jaoks spetsialiste palkama.6 sammu selle kõige elluviimiseksKokkuvõtteks:Agentide kasutuselevõtt ja haldamine on muutumas iga funktsiooni põhitööks.Siin on kuus asja, mida saate kohe praktikas rakendada:alatesLineaarne: vaikimisi määrake iga arendaja jaoks agent kodeerimistööriist, nagu kursor, Claude'i kood või Codex. Viige PM-id ja disainerid koodibaasi. Las nad esitavad agentide abil PR-d ja saatmiskoodi. Lõpetage iga väiksemagi muudatuse suunamine inseneri kaudu. Rambist: mõõtke oma meeskonna tehisintellekti oskusi. Rambi 4 taseme raamistik annab teile jagatud sõnavara selle kohta, kus inimesed on ja kuhu nad peavad minema. Jälgige tehisintellekti kasutamist ja muutke see jõudlusootuste osaks. Te ei saa parandada seda, mida te ei mõõda, ja stiimulid on olulised. Tehasest: hinnake oma koodibaasi agentide valmisoleku jaoks. Kasutage Factory agendivalmidustasemeid, et mõista, kas teie koodibaas on valmis.Kodifitseerige oma meeskonna teadmised korduvkasutatavateks oskusteks. Kodeerige oskuste failidesse see, mida teie parimad inimesed teavad, ja tehke nii inimestele kui ka agentidele nende kasutamine lihtsaks. Eelkõige on pardal olevad agendid, nagu teie, inimesed. Andke neile kontekst, ühendage need oma tööpinuga ja hoidke inimest nende tulemuste eest vastutama. Andke kommentaarides teada, mida arvate!

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)