Xun Wang, CTO firmy Bloomreach, rozpoczął swoją karierę w Nvidia, gdzie zdobył cenne doświadczenie w zarządzaniu zespołami inżynierów, które teraz wykorzystuje w swoim obecnym miejscu pracy. Nvidia odgrywa kluczową rolę w rozwoju sztucznej inteligencji generatywnej (GenAI) i związanych z nią potrzeb komputerowych, a Wang podziela się swoimi spostrzeżeniami na temat tego, jak skutecznie zarządzać zespołami inżynierów oraz jak przygotować organizacje na wyzwania związane z nowymi technologiami.
Zrozumienie szczegółów kluczem do sukcesu
Jednym z najważniejszych wniosków, jakie Wang wyniósł z pracy w Nvidia, jest znaczenie szczegółowego zrozumienia procesów i technologii. W rozmowie z Alexem Williamsem, założycielem The New Stack, Wang podkreślił, że organizacja zespołów powinna odzwierciedlać strukturę architektoniczną produktów, jakie firma buduje.
„Musisz zrozumieć, co chcesz zbudować jako produkt, a następnie rozłożyć to architektonicznie, identyfikując główne komponenty. Następnie dopasowujesz strukturę organizacyjną zespołu do tej architektury” – wyjaśnia Wang.
Takie podejście Wang nauczył się od Jensena Huanga, założyciela i CEO Nvidia, który, jako inżynier, przywiązywał ogromną wagę do pracy nad szczegółami i fundamentami technologii. Huang nauczył go, że nie można „testować czegoś w nieskończoność”, co oznacza, że pewne kwestie muszą być starannie przemyślane od samego początku, zamiast polegać na ciągłych iteracjach i poprawkach.
Empatia techniczna vs. biznesowa
Wang zwrócił uwagę na różnicę między liderami technicznymi a tymi, którzy wywodzą się z biznesu. Jako inżynier, może on lepiej zrozumieć problemy, z jakimi borykają się jego zespół. „Rozumiesz, skąd pochodzą, ponieważ sam przez to przeszedłeś, i możesz się do tego odnieść”, mówi Wang. Dzięki temu może nie tylko skuteczniej wspierać swoich inżynierów, ale także podejmować decyzje o tym, które problemy są nierozwiązywalne i wymagają zmiany podejścia.
Sztuczna inteligencja generatywna a rozwój oprogramowania
Rozmowa między Wangiem a Williamsem dotyczyła także wpływu sztucznej inteligencji generatywnej na inżynierów i programistów. Firma Bloomreach, w której Wang obecnie pełni funkcję CTO, została założona przez byłych inżynierów Google z dużym doświadczeniem w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Od 2020 roku firma zaczęła wprowadzać technologie generatywnej AI do swoich produktów.
Jak wyjaśnia Wang, AI ma ogromne znaczenie m.in. w module wyszukiwania produktów w ramach oferty Bloomreach. Wyszukiwanie opiera się na zrozumieniu języka ludzkiego i przetwarzaniu naturalnym (NLP), które pozwala na interpretację intencji użytkownika i dopasowanie jej do dostępnych danych.
Jednak generatywna AI wymaga innego podejścia do programowania. Zamiast pisania deterministycznego kodu, programiści muszą teraz manipulować modelami AI, co wymaga nowych umiejętności i wiedzy. „Potrzebujesz zarówno klasycznych umiejętności programistycznych, jak i nowej warstwy wiedzy dotyczącej pracy z generatywną AI” – podkreśla Wang.
Nie bać się nowych wyzwań
W świecie technologii, który zmienia się w zawrotnym tempie, Wang podkreśla, że kluczem do sukcesu jest otwartość na naukę nowych rzeczy. Dotyczy to zarówno nowicjuszy, jak i doświadczonych specjalistów. „Nie możesz bać się uczyć nowych rzeczy”, mówi Wang. „Często wpadamy w rutynę, robiąc to, czego nauczyliśmy się lata temu, lub to, co robiliśmy przez wiele lat, a nie nadążając za nowymi technologiami, ponieważ nauka jest trudna.”
Wang sam stara się być na bieżąco, czytając tygodniowo pięć prac naukowych na temat najnowszych osiągnięć w dziedzinie sztucznej inteligencji i technologii. Przyznaje, że jest to ogromna ilość informacji, ale jednocześnie niezbędna, aby nadążyć za zmieniającym się światem.
Podsumowanie
Xun Wang, dzięki swojemu doświadczeniu z Nvidia, skutecznie łączy techniczną wiedzę z empatią wobec swojego zespołu inżynierów. Jego podejście do zarządzania opiera się na dokładnym zrozumieniu szczegółów technologicznych i ich wpływie na organizację. W erze sztucznej inteligencji generatywnej umiejętność nieustannego uczenia się i dostosowywania do nowych wyzwań staje się kluczowym elementem sukcesu zarówno dla liderów, jak i całych zespołów inżynierskich.
