エンジニア: 複雑さを明瞭に変換する

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エンジニアはコミュニケーションが苦手なわけではありません。彼らは間違った聴衆に向かって話しているだけです。

エンジニアはコミュニケーションが下手だという通説が根強くあります。私の経験では、それは真実ではありません。

エンジニアは多くの場合、自分の領域内では優れたコミュニケーション能力を持っています。私たちは正確です。私たちは論理的です。私たちは議論を明確に構造化します。用語を定義します。私たちは制約から推論します。

聴衆が変わると崩壊が起こります。

私たちは、語彙を共有する人々に囲まれ、高度に専門的な言語で話すことに慣れています。そのような環境では、速記や専門用語が効果的です。しかし、そのバブルの外側で、経営陣、プロダクト マネージャー、マーケティング チーム、または顧客と話すとき、同じ正確さが混乱を招く可能性があります。

問題はコミュニケーションが取れないことではありません。それは翻訳を忘れてしまうことです。

重大な問題やエラーを技術者以外の関係者に説明したことがあるなら、おそらく次のことを経験したことがあるでしょう。技術的に正確な説明をしているということです。彼らは以前よりも混乱するか、必要以上に警戒したままになります。

突然、問題を解決するよりも説明を明確にすることに多くの時間を費やすようになります。

プレッシャーがあると、私たちは自分が最もよく知っていること、つまり技術的な詳細をデフォルトとします。しかし、文脈のない詳細は認知的な過負荷を引き起こします。聞き手は何が重要で、何が正常で、何が危険なのかを見分けることができません。

そのとき、「エンジニアはコミュニケーションができない」という話が現れます。

実際には、翻訳ステップを省略しただけです。

書き込みのショートカット

今日の書面によるコミュニケーションを改善するための最も簡単な方法の 1 つは、驚くほど簡単です。AI モデルを通して説明を実行し、「これは技術者ではない聴衆にとって意味が通じるでしょうか? どこで混乱する人がいるでしょうか?」と尋ねます。

次のように言うこともできます。

• 「これを経営幹部向けに書き直してください。」
• 「これを説明するのに役立つ例えは何ですか?」
• 「正確さを失わずにこれを簡素化します。」

大規模な言語モデルは、専門用語を識別し、代替の枠組みを提供することに特に優れています。彼らは本質的には翻訳アシスタントです。

アナロジーは特に強力です。システムの遅延を説明する場合は、それを交通渋滞と比較してください。技術的負債について説明する場合は、家のメンテナンスをサボることに例えてください。分散システムを説明する場合は、サプライ チェーンの例を使用してみてください。

目標は「無駄にする」ことではありません。それは、なじみのないものをなじみのあるものにマッピングすることです。

電子メールやレポートを送信する前に、次のことを自問してください。

• この視聴者はメカニズムを理解する必要があるのでしょうか、それとも影響だけを理解する必要があるのでしょうか?
• この説明は彼らの意思決定に役立ちますか?
• 彼らが知らないかもしれない用語を私が定義しましたか?

話すときの翻訳

話すとき、特に会議やプレゼンテーションのとき、ほとんどのエンジニアには予測できる 1 つの癖があります。それは、話すのが早すぎるということです。

神経が私たちのスピードを速めます。速度が速いとつなぎ言葉が発生します。つなぎ言葉は権威を薄めます。

それを防ぐには、簡単なルールに従ってください。自然に感じられるよりも 10 ～ 15 パーセント遅く話すことです。

速度を落とすと、「えー」や「えー」と言う回数が減り、考える時間が生まれ、より自信を持って聞こえるようになり、聞き手にも処理する時間が与えられます。

もう 1 つのルール: 聴衆が先に進むために必要なことだけを話します。

本人が意思決定できる程度に説明してください。トレードオフだけが必要なときに、実装の詳細を誰かに過剰に説明すると、その人の仕事が難しくなります。

本当のスキル

コミュニケーションにおける重要なスキルは、聴衆を意識することです。

並行性のバグを同僚に明確に説明できるエンジニアは、システム リスクを経営幹部に明確に説明できます。違いは、枠組み、語彙、文脈です。知性ではありません。

コード生成がますますコモディティ化している AI の時代では、複雑さを明瞭に変換できる能力が決定的な利点になりつつあります。

エンジニアはコミュニケーション能力が低いわけではありません。ただ、バブルの外では翻訳も仕事の一部だということを覚えておく必要があります。

—ブライアン

ロバート ゴダードは 100 年前に最初の液体燃料ロケットを打ち上げましたが、彼の功績は今日の技術者にとっても重要な教訓を残しています。自分のアイデアに対するゴダード氏の頑固な自信が画期的な進歩をもたらしましたが、後にそれが、システムエンジニアのグル・マダヴァン氏が「アルファトラップ」と呼ぶものの障害となりました。マダヴァンはこう書いている。「私たちは孤独な天才を称賛するのが大好きですが、天才の炎を人々に届けてくれるのはチームに依存しています。」

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のために ACM の通信では、2 人の Microsoft エンジニアが AI 時代のソフトウェア エンジニアリングのモデルを提案しています: キャリア初期の開発者の成長を明確な組織目標にする。早期キャリアの人材を雇用しなければ、この職業の人材パイプラインは最終的に枯渇してしまいます。したがって、たとえ短期的な生産性の低下を伴うとしても、企業は彼らを雇用し、人材を育成しなければならない、と彼らは主張する。

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