Kazi Yako Mpya Ni Kwa Mawakala Wa Ndani ya AI: Jinsi Makampuni Asilia ya AI yanavyofanya kazi

In This Article

Wapendwa waliojiandikisha, nimetumia miezi michache iliyopita kuwahoji viongozi katika kampuni za asili za AI. Sasa nina hakika kwamba:Kuingia na kusimamia mawakala wa AI NDIYO kazi, haijalishi kazi yako ni nini.Katika kupiga mbizi huku bila malipo kwa kina, ninataka kushiriki jinsi kampuni tatu asili za AI -Linear, Ramp, na Factory - zinavyoweka kanuni hii katika vitendo. Hapa kuna baadhi ya manukuu kutoka kwa kila mmoja:Nan Yu (Mkuu wa Bidhaa, Linear): “Utakuwa na washiriki wa timu ya AI ambao unaweza kuwagawia kazi na kuzungumza nao kama vile tu unavyozungumza na watu.”Geoff Charles (CPO, Ramp): “Ikiwa hutumii Msimbo wa Claude, haijalishi jukumu lako ni nini, huenda hufanyi kazi vizuri.”Eno Reyes Udhibiti wa Udhibiti wa data, CTO, Sisi ni wa mbele wa Eno Reyes uchanganuzi, na zaidi katika ustadi unaoweza kutumika tena ambao mfanyakazi yeyote anaweza kutumia.” Soma kwa undani zaidi jinsi kila kampuni ya AI inavyofanya kazi. Linear: Kuwafanya mawakala wa AI kuwa wachezaji wenza wa timu ya daraja la kwanzaUnaweza @kutaja wakala ili kuunda na kukabidhi suala kwa wakala mwingineMtazamo wa wakala mwingine kwa mawakala unaundwa na bidhaa zao. Nan (Mkuu wa Bidhaa wa Linear) anaamini kwamba:Mawakala wanapaswa kuwa waajiriwa wa daraja la kwanza. Unapaswa kuwa na uwezo wa kuwaongeza kwa miradi, kuwagawia masuala, na kutaja katika maoni.Hata hivyo, Nan pia anaamini kwamba binadamu daima hubakia kuwajibika kwa matokeo. Hivi ndivyo Linear hutengeneza bidhaa na mawakala katika kila hatua: Elewa tatizo. Mawakala husoma na kufanya muhtasari wa kila mazungumzo ya mteja kutoka Intercom, Zendesk, na Gong. Wao huunda masuala kiotomatiki, huyatenganisha dhidi ya kumbukumbu, na kuyakabidhi kwa timu inayofaa. Tambua suluhisho. Kwa kuwa mawakala wana uwezo wa kufikia mazungumzo ya wateja, wanaweza kukusaidia kurudia kipengele fulani kwa kuvuta maarifa yanayoungwa mkono na data kutoka kwa vituo vingi. Fanya mpango. Mawakala wanaweza kuvunja vipimo vyako kuwa tikiti madhubuti na kuzielekeza kwa timu zinazofaa kiotomatiki. Katika Linear, mawakala sasa huunda tikiti nyingi. Kazi ya binadamu ni kukagua kazi zao na kurekebisha muktadha baada ya muda. Tekeleza. Hitilafu na vipengele vidogo hupewa moja kwa moja kwa mawakala kama Codex na Mshale. Kwa vipengele changamano, wahandisi huzindua Msimbo wa Claude na kutumia Linear MCP kuvuta muktadha kamili wa toleo.Kutoka kwa Nan: Inahisi kama upeo wa mambo ambayo mawakala wanaweza kushughulikia ni kupanuka kila robo. Miundo na viunga vipya vinasukuma mpaka kutoka kwa marekebisho rahisi hadi miradi inayozidi kuwa ngumu. Je, ungependa kujenga kwa kutumia mawakala kama Linear? Hapa kuna hatua 4 za vitendo ambazo Nan alishiriki kuhusu kile ambacho timu yako inaweza kufanya leo:Kila msanidi anapaswa chaguomsingi kwa zana inayoongoza ya usimbaji mawakala. Hii ndiyo hatua ya kwanza rahisi zaidi. Toa zana rasmi (Kishale, Msimbo wa Claude, au Kodeksi) na uidhibiti ili uweze kuona matumizi. Nyongeza na wakala wa usimbaji wa wingu usiolingana. Mawakala wa mandharinyuma ya Async wanaweza kupiga mabadiliko madogo zaidi na kurekebisha hitilafu mara moja. Mshale na Devin wana matoleo mazuri hapa.Tusisitiza kwamba wabunifu na PM wafanye kazi moja kwa moja kwenye msingi wa msimbo. Mawakala kama Claude hufungua njia yenye msuguano mdogo kwa PM na wabunifu kufanya mabadiliko moja kwa moja kwenye msingi wa msimbo. Kila mtu anapaswa kujitahidi kuwa wajenzi.PM na wauzaji wanapaswa kuwa chaguomsingi wa kiolesura cha AI. Vipengele hivi vinapaswa kuwa vinafanya 80-100% ya kazi yao kupitia kiolesura cha gumzo - iwe ni Claude, ChatGPT, Notion AI, au kitu kama hicho. Nan anaona siku za usoni ambapo wanadamu watashirikiana na mawakala katika kiwango maalum - kufafanua kile kinachohitaji kujengwa na kwa nini - na kisha kupitisha vitu kwa mawakala kushughulikia kila kitu chini ya mkondo. Njia panda: Kupima ustadi wa AI katika viwango 4Ramp inasukuma wafanyikazi wao kuwa wa AI katika viwango 4Ikiwa Linear inaonyesha jinsi ya kuwafanya mawakala kuwa wa daraja la kwanza kisha kupata sehemu ya kampuni yako yote ili kuwaonyesha jinsi kampuni yako inavyoonyesha. 2025, Ramp ilisafirisha vipengele 500+, ilifikia mapato ya $1B, na ilifanya yote kwa 25 PMs. Walifanya hivi kwa kuhitaji kila utendakazi (eng, bidhaa, muundo, mauzo, uuzaji, kisheria, fedha) kuingia na kufanya kazi na mawakala.Geoff (CPO Ramp) alishiriki mfumo wa kutathmini ustadi wa AI kwa kila mfanyakazi. Watu hawa huenda wasiwe kwenye kampuni kwa muda mrefu. Ikiwa wewe si mwanzilishi mwenye mawazo ya ukuaji kuelekea zana za AI, Geoff anasema itakuwa vigumu sana kukufundisha kufanya vyema. L1: Hutumia na kurekebisha GPT, miradi, na zana za ndani za AI. Watu hawa wanafanyia majaribio AI lakini bado hawajajiendesha kiotomatiki kazi halisi. L2: Hutengeneza programu inayojiendesha kiotomatiki sehemu zaokazi. Watu hawa wanaweza kuweka msimbo au kutoa maoni yenye maana kuhusu kazi ya watu wengine kwa kutumia zana za AI.L3: Wajenzi wa mifumo. Watu hawa wanajenga miundombinu ya AI na ujuzi ambao huharakisha kila mtu mwingine kwenye timu. Lengo la kampuni ni kusukuma kila mtu juu ya ngazi. L0s chagua mwenyewe. L1 zinakuwa L2. L2 zinakuwa L3. Na L3s huathiri shirika lingine. Geoff pia alishiriki hatua 5 ambazo kampuni yoyote inaweza kuchukua ili kuwa AI:Ondoa msuguano wote. Toa ufikiaji wa zana maarufu za AI bila vizuizi kwenye tokeni au bajeti na uunde hazina ya ndani ya ujuzi wa AI ambao mtu yeyote anaweza kuvuta kutoka. Ikiwa usanidi ni mgumu, watu wengi hawatakubali.Fanya kuasili kuonekane. Unda vituo vya umma vya Slack ambapo watu wanaweza kushiriki walichounda. Kwa mikono yote, onyesha watu wasio wahandisi wanaofanya mambo ya kuvutia, kama vile kujenga mfumo wa hazina au uundaji wa tovuti wa uuzaji kiotomatiki. Toa usaidizi wa vitendo. Saa za ofisi za mwenyeji ambazo mtu yeyote anaweza kujiunga ili kujenga ujuzi wa AI na mtiririko wa kazi. Umewateua wataalam wa AI ambao kazi yao yote ni kuinjilisha, kuwaweka watu mipangilio, na kuwasaidia kufikia "wakati wa aha." Fuatilia matumizi na uingilie kati. Njia panda hufuatilia matumizi ya tokeni kwenye zana za AI kwa kila mfanyakazi. Uongozi hushiriki data hii ili kuunda uwajibikaji wa asili na kuingilia wakati matumizi ya mtu ni kidogo. Ifanye iwe hitaji la kukodisha. Mahojiano ya PM sasa yanajumuisha kipindi maalum ambapo unahitaji kutengeneza bidhaa inayofanya kazi na kisha ueleze kwa nini uliijenga na jinsi inavyofanya kazi. Geoff alitoa muhtasari wa falsafa yake ya uongozi kwa kila jukumu la Ramp katika mstari mmoja:Kazi yako ni kufanyia kazi kazi yako kiotomatiki.Kutoka kwa Geoff: "Nikiiambia timu yangu mara 10 kwamba CTA inahitaji kuwa juu ya safu, marekebisho hayasemi mara ya 11. Ni kusimba maoni hayo katika mchakato wa kiotomatiki wa kutathmini usanifu au siku moja itafanyika tena kutoka kwa ustadi wa AI ili kutokea tena." Njia panda inaonyesha jinsi kampuni zinavyochukua mawakala wa AI, Kiwanda kinaonyesha kile kinachotokea unapojenga karibu nao kutoka siku ya kwanza. Kiwanda ni kampuni ya ukuzaji programu ya AI ya watu 55 yenye thamani ya $300M ambayo imeundwa kuzunguka AI kutoka chini kwenda juu. Hiki ndicho kinachowafanya kuwa tofauti:Wahandisi wa bidhaa za KuajiriKiwanda hakiajiri PM na wahandisi kando. Badala yake, wanaajiri wahandisi wa bidhaa wanaosimamia na kufanya kazi na mawakala wa AI. Siku ya kawaida inaonekana kama: Chunguza athari kutoka kwa wakala ili kuona ni wapi mfumo ulifanya maamuzi mabaya. Andika marekebisho si kama kanuni, lakini kama utawala (k.m., sasisho la ujuzi, kanuni mpya ya mstari, au otomatiki iliyoboreshwa)Kagua tu PR ambazo mawakala huripoti kuwa hatari zaidi (mawakala hushughulikia yaliyosalia). Pendekeza mawazo mapya na kipaumbele cha mjadala na wafanyakazi wenzako na AI. Kazi hii si rahisi na inahitaji utaalamu wa kina, lakini hitaji lako la msingi ni wakala. codebase wanaweza kufanya kazi ndani ili kuwa na ufanisi. Kiwanda kinapata alama za msingi za msimbo katika viwango vitano vya ukomavu, na Kiwango cha 3 ("Kilichosanifiwa") ndipo timu nyingi zinahitaji kulenga kwanza.Mfumo wa utayari wa mawakala wa kiwanda.Weka utaalam katika ujuzi unaoweza kutumikaMara tu codebase yako inapokuwa tayari kwa wakala, hatua inayofuata ni kuwapa mawakala ujuzi wa kufanya maamuzi mazuri kupitia ujuzi (kimsingi ni faili za maandishi tu). Kiwanda hutumia ujuzi kusimba maarifa ya kitaalamu na kampuni katika kitu ambacho wakala au mfanyakazi yeyote anaweza kutumia. Hii hapa ni orodha ya ujuzi ambao Kiwanda hutumia ndani na kuunganisha kwa faili zao za alama ili unakili na kurekebisha:Ustadi wa usimamizi wa bidhaa. Kanuni za bidhaa, mfumo wa uzoefu wa nyota 11 (zilizokopwa kutoka kwa Brian Chesky wa Airbnb), kiolezo cha PRD, rubriki ya bao, na mwongozo wa lugha yote katika faili moja ya alama.Ujuzi wa kuunganisha UI ya mbele. Huelekeza Droid jinsi ya kuunda vipengele kwa kutumia mfumo wa usanifu wa Kiwanda, kanuni za uelekezaji na viwango vya majaribio.Ustadi wa uchanganuzi wa data wa AI. Fanya uchanganuzi wa uchunguzi, unda taswira, na utoe ripoti za takwimu kwa kutumia mfumo kamili wa Python. Ustadi wa zana za ndani. Unda vidirisha vya wasimamizi, dashibodi za usaidizi, na dashibodi zinazofanya kazi zilizo na vidhibiti sahihi vya ufikiaji na uwekaji kumbukumbu wa ukaguzi uliowekwa katika ujuzi wa usimbaji wa in.Vibe. Onyesha programu mpya za wavuti kwa haraka kutoka mwanzo ukitumia mifumo ya kisasa. Ikiwa unaweza kusimba ujuzi ambao watu wako bora wanafahamu, huhitaji kuajiri wataalamu kwa kila kipengele. Hatua 6 za kutekeleza haya yote katika vitendoKurudia: Mawakala wa kuabiri na kusimamia inakuwa kazi kuu kwa kila utendaji. Haya hapa ni mambo sita unayoweza kutekeleza hivi sasa:KutokaLinear:Chaguo-msingi kila msanidi programu atumie zana ya mawakala ya kusimba kama vile Mshale, Msimbo wa Claude, au Kodeksi. Pata PM na wabunifu kwenye msingi wa kanuni. Waruhusu wawasilishe PR na msimbo wa usafirishaji kwa kutumia mawakala. Acha kuelekeza kila mabadiliko madogo kupitia mhandisi.Kutoka Njia panda:Pima ustadi wa AI katika timu yako yote. Mfumo wa ngazi 4 wa Ramp hukupa msamiati wa pamoja wa mahali watu walipo na wanapohitaji kwenda. Fuatilia matumizi ya AI na uifanye sehemu ya matarajio ya utendaji. Huwezi kuboresha kile usichopima, na motisha ni muhimu. Kutoka Kiwandani: Weka alama kwenye msimbo wako kwa utayari wa wakala. Tumia viwango vya utayari wa mawakala wa Kiwanda ili kuelewa kama codebase yako iko tayari. Rekebisha utaalam wa timu yako katika ujuzi unaoweza kutumika tena. Sanidi kile ambacho watu wako bora wanakijua katika faili za ujuzi na iwe rahisi kwa wanadamu na mawakala kuzitumia. Zaidi ya yote, mawakala wa ndani kama vile ungepanda binadamu. Wape muktadha, waunganishe kwenye mkusanyiko wako wa uendeshaji, na uwajibishe binadamu kwa matokeo yao. Nijulishe unachofikiria kwenye maoni!

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)