5人が、より個人的ではなく働くことがどんなものかを伝えます

Quentin Peccouxは、毎日プログラミングに専念しています。これは、人工知能に基づいたスタートアップの7人のフルタイム従業員の1人です。初めに、 私はこの同じ技術が置き換えるのではないかと心配していました。今、彼は「それは超大国のようなものだ」と言います。

AIの影響を称賛するのはそれだけではありません。別の会社の9人のフルタイム労働者の1人であるShivam Sagarは、 AIエージェントはさらに2人または3人のエンジニアの仕事をすることができます。生産性の向上は刺激的ですが 仕事と個人的な生活を調和させることはまだ難しいです：職場での最初の6か月間、彼は彼がしたのは食べ、眠り、プログラムすることだけだと感じました。

良くも悪くも、 小さな仕事チームの時代はすでにここにいます。現代のスタートアップは、競争の前でより速く成長し、費用を削減し、繁栄できることを実証しています ほんの一握りの従業員と。

だからそれは何ですか ほんの数人のチームで本当に仕事をしていますか？

ビジネスインサイダー 彼は、従業員が10人未満の創設者とスタートアップの数人の労働者に尋ねました 人工知能エージェントと一緒に働くのはどんな感じですか。これらの人々は、彼らが好きなもの、彼らを強調するものについて話しました どのスキルがAIの証明ですか。これらは彼らが共有した経験です。彼らの声明は、明確さと簡潔さの理由で編集されています。

「7人のチームであるため、AIのおかげで50人のうちの1人として働くことができます」

フランスに拠点を置く28歳のクエンティン・ペッカックスは、2023年に設立された広告会社であるArcads AIの製品および人工知能協会のディレクターとして働いており、人工知能によって生成されたビデオ広告を作成しています。 Arcads AIには、フルタイムテンプレートの7人のメンバーがいます。

私は1月にフルタイムに入社するまで、Arcads AIで自律的なものとして働いていました。 AIおよびのコンテンツ操作を指示しました 私はちょうど人工知能の製品と協会の責任者になりました。

私はかつてSEOストラテジストとして働いていました HTMLコードの読み方を知っています、しかし、私は開発者ではありません。

AIコンテンツ操作では、製品機器と技術チームのギャップを管理しました。彼らが市場に出た人工知能モデルと、どのようにそれらを使用できるかを監督しました。また、技術チームと協力して、機能を作成および開発しました。

チームはAIを使用してコードベースを最適化します、エラーが発生したときと、あらゆる種類のデータを取得する必要があるときに何が起こるかを診断します。また、内部コミュニケーション、ライティング、アイデアを支援するためにも使用します。

私は、人工知能が介入しないビジネスの一部を見ていません。

基本的に、 する バイブコーディング 毎日。初めて試したとき バイブコード [o “programación por vibraciones”] いくつかの機能をテストし、AIのワークフローを見て、デバイスでローカルで何ができるかを理解することでした。しかし、LLMの使用 [gran modelo lingüístico, por sus siglas en inglés]、カーソルとして、物事は100倍速くなります。

私がするとき バイブコーディング、私は上級開発者の隣にいると感じています、そして私は彼に私が必要なものを伝えています。それは超大国を持っているようなものです。しかし、このツールを使用する人は、コードを正しく使用する方法を読む方法を知っている必要があります。

私たちの毎日のワークフローで人工知能を使用している人々でさえ、私たちがそれでできることの1％です。それが進化するにつれて、私は思う チームの強さは、アイデアを持つ人々に向かって移動します 技術的なスキルを持つ人々の代わりに。

「それは複雑な作業であり、多くのプレッシャーです」

27歳のShivam Sagarはインド北部に住んでおり、2022年に設立されたAIの肖像画を生成する会社であるAragon AIのフルスタックソフトウェアのシニアエンジニアです。ARAGONAIは、フルタイムテンプレートに9人のメンバーと、顧客サービスのために2人のデモ化されたメンバーがいます。

私がシニアエンジニアとしてアラゴンAIに加わってから約10ヶ月が経過しました フルスタック そして、ここでの私の最初の6か月間、 アジャイルビジネスモデルに適応するのに大いに費用がかかります。私の以前の仕事では、チームには数十人のエンジニアがいたので、9人のテンプレートの一部になることは大きな変化でした。

大規模な会社には、製品、設計、 フロントエンド そして バックエンド。たとえば、より大きなチームがいる場合、プロセス全体を通してあなたを導く製品計画に専念する人がいます。ここでは、製品に関する会議に出席し、プロジェクトを理解する必要があります。 エクスペリエンスとユーザーインターフェイスを自分でプログラムして設計します。私たちは最初から最後まですべてに責任を負いますが、私たちのチームには、立ち往生した場合に相談することができます。

仕事と私生活の調停はあまり流動的ではありません。週末には家族や友人としか時間を過ごすことができません。私たちがどれだけ速く前進するかのため、私は平日はあまり時間がありません。

今、私はワークフローについてより明確なアイデアを持っているので、 人工知能ツールの使用は私の生産性を大幅に向上させました。研究、プログラミング、レビューを支援することにより、2つまたは3つのエンジニアの作業を行うことができます。

「私たち一人一人は、組織で非常に重要な役割を果たす機会があります」

25歳のラウル・アルカンタラはロサンゼルスに住んでおり、アラゴンAIの技術マネージャーです。

私は6月にアラゴンAIでテクニカルマネージャーとしてスタートしましたが、私の仕事は、私たちが起動するソースコードと、実装するものが特定の基準に準拠していることを確認することです。私はマサチューセッツ研究所で卒業して修士号を取得しました [MIT] そして、私はアラゴンAIに参加する前に、約1年間自分のスタートアップに取り組んでいました。

小さな機器でAIを使用する場合の生産性の期待は非常に激しいです。の目的 スプリント 以前の隔週は目的になっています スプリント 毎週。

私たちはそれぞれ、組織で非常に重要な役割を果たす機会がありますが、これはエキサイティングですが、予想される速度を到達するのは困難です。私はしようとしています いつ休むべきかを知る能力を向上させる。これは1日8時間の仕事ではありませんが、それは24の仕事であるべきであるという意味ではありません。

「今度は、候補者をより慎重に調べなければなりません。結果は、人工知能が発達する方法を考えると、必ずしもスキルを持っていることを意味するわけではないためです」

ニューヨークに拠点を置く25歳のシダント・ベンドレは、2024年に設立されたAIが宣伝したソフトウェア会社であるオレブの共同ファウンダーです。オレブには6人のフルタイム労働者がおり、過去4か月で7人の追加の従業員を雇用して支援ニーズをカバーしています。

私のパートナーと私が私たちの組織を設立したとき、人工知能はすでに存在していたので、私たちが雇ったすべての労働者はそれによって強化されました。 すべての従業員のワークフローの40％以上は、AIによって推進または完全に制御されています そして、それはチームの人によって異なる保守的な見積もりです。

小さなチームを最初に維持することは、ある意味で、収益性によって促進される決定でした。その利点は、オプションを模索し続け、会社にとって最善を尽くす力を与えてくれたためです。私たちが雇った協力者はすべて、マーケティングに使用するものを除いて、すべてサポートエンジニアです。

私はシステムで専門家を雇おうとしてから 人工知能で能力を拡大します もっと達成するために。

私たちが成長させるリズムと私たちが従うパターンは、AIと非常に異なります。新しいプロセスを発見するたびに、人々にそれらを実行するために人々を置くという意味で、それは季節的になりますが、彼らがそれらを学んだら、 システムを自動化および拡張して、その単一のプロセスに専念する以上のことをすることができます。

たとえば、彼がエグゼクティブアシスタントを連れてきたとき、私の期待は、同じタスクを何度も実行する代わりに、私と協力して人工知能を利用して作業の一部を実行するシステムを作成し、必要な他のシステムに集中できるようにすることです。

スタートアップには新しい運用原則のセットがあり、それには拡大を開始できる世界が含まれます エージェントの全チーム 人から働き、注文を受ける。労働者の検索は、決定の能力にも焦点を当てています。

「AIはショーを完全に監督したことはありませんが、私たちはそれを利用することができました」

ニューヨークに拠点を置く33歳のアナダ・ラクラは、2021年に設立された人工知能アクセントのアプリケーションであるBoldVouizeのエグゼクティブ兼共同ディレクターです。BoldVoiceにはスタッフに7人のフルタイムメンバーがいます。

小さなチームであることの利点は、それらを持っているという単純な事実や、彼らを持つという単純な事実のための会議のための官僚制度やプロセスがないことです。我々は出来た AIを利用して、数日で仕事をする。

私の共同ファウンダーと私に加えて、私たちには製品デザイナー、2人のエンジニアがいます フルスタック 2つの自動学習エンジニア。 2つも雇います 音声トレーナー 必要に応じて。エンジニアは彼を報告し、私はデザイナーとコーチを管理しています。

人工知能を利用して、アジャイル構造を維持することは大きな利点です。 製品が拡大するにつれてコストを削減できます。それは私たちが非常に速く成長し、今年の時点でプラスのキャッシュフローを持つことを可能にしました。私たちは、外部の資金調達を必要としない非常に良い立場にいます。

私たちが2倍または3倍の大きさである場合、多くの調整が必要になり、スタッフの問題が発生し、すべてが同じ方向に機能するように中間方向が必要になります。そうすれば、優先順位を失うのは簡単です 今のところ、私たちはそれを必要としません。

あなたが非常に小さなチームを持っているとき、常に制限があります。誰もが非常に過負荷であり、私たちが実行したい新しいアイデアが現れます。私たちには十分な人員がいないため、すぐにそれらを実現することはできません。

しかし、1000万ドルの年間繰り返し収入に達するために100人が必要だった日々 [unos 8,5 millones de euros al tipo de cambio actual] 彼らは取り残されています。これで、10人未満のチームでそれを行うことができます。

翻訳： ラモン・アーマーロ。