Netflix хочет, чтобы все обладали «AI-грамотностью», но мастерство по-прежнему в дефиците

      Когда Элизабета Стоун говорит о будущем работы в Netflix, она постоянно возвращается к фразе, которую легко сказать, но трудно определить. Говоря на подкасте Ленни в середине июля, главный директор по продуктам и технологиям стримингового сервиса описала «владение ИИ» как стремление для каждого сотрудника, навык, который она хочет распространить по всей компании, а не привязывать к нескольким специализированным ролям. Под владением она не подразумевает стремление к технологии ради самой технологии. Она сформулировала это как три вещи: экспериментальный подход, суждение о том, где ИИ действительно помогает, а где нет, и продемонстрированная способность на самом деле строить с помощью этих инструментов. Это ожидание, предположила она, приближается к непереговорному по всем ролям, и оно возникает как раз в тот момент, когда стартапы, ориентированные на ИИ, нанимают меньше новичков, а выпускники используют ИИ на собеседованиях, чтобы получить возможность устроиться на работу. Стоун — авторитетный человек, чтобы это утверждать. Она стала первым главным техническим директором Netflix в 2023 году, а в феврале была повышена до вновь созданной роли главного директора по продуктам и технологиям, которая объединяет продукт и инженерию в единую задачу. Вместо того чтобы переписывать свои карьерные лестницы уровень за уровнем, Netflix рассматривает владение как наложение: универсальное ожидание, которое накладывается на все, что уже требует данная работа. Идея заключается в том, что маркетолог, дата-сайентист и инженер должны быть владеющими, даже если владение выглядит совершенно по-разному на каждой позиции. Это аккуратный способ избежать неловкого вопроса о том, как именно переписывать описание работы для технологии, которая меняется каждые несколько месяцев. Эта мысль наиболее конкретно проявляется в том, как компания проводит технические собеседования. Кандидатам теперь разрешено использовать инструменты ИИ во время кодирования, исходя из того, что повседневная работа все равно включает их, хотя Netflix утверждает, что все еще внимательно изучает основы, от качества кода до тестирования и понимания проектирования систем. И эти основы, утверждает Стоун, становятся все труднее найти, а не легче. «Я все еще считаю, что отличная инженерия дефицитна, отличная дата-сайенс дефицитна, отличная креативность дефицитна», — сказала она, рассматривая мастерство как то, что технология сделала более ценным, а не устаревшим. В этой позиции скрыто реальное напряжение. Если инженеры начального уровня полагаются на ИИ с первой недели, справедливо задаться вопросом, смогут ли они когда-либо построить глубокое, трудно завоеванное понимание, которое ценит Стоун, и по ее собственным словам, она не предложила аккуратного разрешения. Это тот вид беспокойства, который лежит в основе многих текущих тревог о работе на ранних этапах карьеры, и Netflix далеко не единственная компания, которая это чувствует. Что она заметно не описала, так это заморозку найма. Ничто в разговоре не указывало на то, что Netflix закрывает двери для молодых талантов, и компания продолжает рекламировать инженерные роли для новых выпускников, даже поднимая планку того, что она ожидает от этих наймов. Эти замечания звучат на фоне того, как Netflix углубляется в технологии на других фронтах, уже использовав ИИ в сотнях названий и полагаясь на генеративные инструменты, чтобы помочь подписчикам действительно найти что-то для просмотра. Для бизнеса, который потратил годы на автоматизацию устранения трений, более интересная проблема сейчас — человеческая. Формулировка Стоун менее апокалиптична, чем некоторые из громких прогнозов сектора, и, возможно, более требовательна. Она не утверждает, что ИИ сделает работу за вас, но что комфорт с ним тихо становится ценой входа, в тот же момент, когда работодатели повсюду переосмысливают, что должно тестироваться на первой работе. Будет ли «стремление» в конечном итоге оформлено в письменное требование — это то, на что стоит обратить внимание. Пока это выглядит как сигнал от одной из самых тщательно изученных инженерных культур в технологиях о том, что потребуется как для того, чтобы быть нанятым там, так и для того, чтобы оставаться полезным, когда вы уже находитесь внутри.