Snap CEO'sunun açıklamasını geçen Pazartesi sabahı okudum. Şirketteki yeni kodun yüzde altmış beşi yapay zeka yazıyor. Bin kişi işten çıkarıldı. Daha küçük ekipler, aynı çıktı, yıllık 500 milyon dolar tasarruf.
İlk tepkim: "Mühendislerin işi bitiyor mu?"
Sonra durdum.
Yanlış soru bu.
Eski Dünyanın Tıkanıklığı
Dört yıldır ürün yöneticisiyim. Bu sürede tek bir cümleyi yüzlerce kez söyledim:
"Yapabiliriz ama şu an kapasitemiz yok."
Tipik sahneyi canlandırayım: Bir klinik, randevu hatırlatma SMS'inin 10 dakika öncesi yerine 30 dakika öncesi gönderilmesini istedi. Mantıklı bir istek. Küçük bir değişiklik. Cevabım: "İki sprint sonra."
Altı hafta. Bazen sekiz.
Bu, engineering bottleneck'in klasik görünümüydü. Talepler birikir, sprintler dolup taşar, PM ortada sıkışır kalır. "Neden bu özellik yok?" sorusuna gerçek cevabı veremezsiniz çünkü gerçek cevap "bant genişliğimiz yok" — bu hem doğru hem de hiçbir şey söylemiyor.
Snap'in haberi şunu söylüyor: O tıkanıklık eriyor.
Peki Tıkanıklık Nereye Taşındı?
Engineering hızlanınca farklı bir soru kritik hale geliyor: Yanlış bir kararın geri dönüşü ne kadar sürer?
Eski dünyada yanlış bir feature için üç sprint harcarsınız. "Öğrendik" diyorsunuz, devam ediyorsunuz. Sprint zaten doluydu. Bir sprint israf, kalabalıkta kayboluyor.
Yeni dünyada aynı feature tek sprint'te bitti. Ama ekip aynı anda üç şey deniyor. Bir yanlış karar, iki yanlış kararın arasına girdi. Hatalar birikmesi hız kazanıyor.
Execution hızlandığında, karar kalitesi orantısız biçimde önem kazanıyor.
Şubat sonunda bir hasta kartı sekmesi çıkardık. Hızlıydı — altı ay öncesine göre neredeyse üç kat hızlı. Üç hafta sonra analitiklere baktım: sekmeyi açan kullanıcıların yüzde sekseninden fazlası ilk on saniyede çıkıyor. Doğru problemi yanlış yerde çözmüştük. Geri almak neredeyse o kadar zaman aldı.
O zaman fark ettim: Hız arttığında, pişmanlık da hızlanıyor.
PM'in İşi Değişiyor mu?
Değişiyor — ama çoğunun beklediği şekilde değil.
"AI mühendislerin yerini alıyor" söylemi manşetlere çıkıyor. Daha doğru bir çerçeveleme şu: AI, engineering kapasitesini ucuzlatıyor. Karar kapasitesi hâlâ insan işi.
PM'ler yıllardır enerjilerinin büyük bölümünü şu soruya harcıyordu: "Bunu ne zaman yapabiliriz?" Çünkü tıkanıklık oradaydı. Backlog görüşmeleri, sprint planlaması, kapasite müzakereleri. Ürünü değil, kuyruğu yönetmek.
O kısıt eriyor. "Ne zaman?" sorusunun yanıtı kısalıyor. "Neden?" sorusu merkeze geçiyor.
"Neden bu özelliği yapıyoruz?", "Bu kullanıcının gerçekten istediği şey mi?", "Bunu yapmamak ne kadar ağır bir karar?"
Bu soruları gerçekten, veriye dayalı, kullanıcıyı anlayarak yanıtlamak — bu hiçbir zaman kolay değildi. Hâlâ değil.
Bin Kişilik Bir Sinyal
Snap'in çıkardığı bin kişiden kaçı PM'di, bilmiyorum. Haberde geçmiyor. Ama şunu biliyorum:
Engineering kapasitesi arkasına saklanabilecek PM, artık daha az var.
"Bant genişliğimiz yok" mazeret olmaktan çıktığında, ürün kararları açıkta kalıyor. Kararlar hâlâ yanlışsa, hız hâlâ yavaşsa, soru engineering'e gitmeyecek.
PM'e gelecek.
Bu bazılarını korkutuyor. Beni de bir an düşündürdü.
Ama şöyle bakın: Eğer işim gerçekten doğru kararları vermekse, ve engineering kapasitesi artık o kararların önünde engel değilse — bu aslında iyi bir haber.
Tıkanıklık her zaman buradaydı. Kararda. Yargıda. "Neden?"in kalitesinde.
Sadece artık daha net görünüyor.