Pensja wajbkodera: Milion Dolarów - tak, to lekki clickbait, ale fakt jest taki, że AI nie zwiększy produktywności wszystkich. Zwiększy przewagę nielicznych.

Kilka dni temu napisałem post o wajbkoderach (link na końcu). Czytałeś? O tym, że wrzucanie wszystkich ludzi pracujących z AI do jednego worka jest po prostu intelektualnie leniwe.

Tak, istnieje niedzielny vibecoder (dalej wajbkoder), który po trzech promptach robi aplikację do liczenia kalorii, wrzuca screena na X i sprzedaje kurs "jak zarobiłem 10 tysięcy dolarów w tydzień". To jest zjawisko realne. Czasem zabawne, czasem męczące, czasem kompletnie oderwane od rzeczywistości. Ale w gruncie rzeczy - bez znacznie. Szum.

Ale obok tego rośnie zupełnie inna grupa ludzi. I mam wrażenie, że wielu developerów, w tym seniorów (ironiczna nazwa w tym kontekście) którzy dzisiaj z nich szydzą, jeszcze nie zrozumiało, że bardzo często śmieją się z własnych kolegów. Z ludzi, których jeszcze chwilę temu podziwiali za architekturę, doświadczenie, wyczucie produktu, tempo dowożenia i zdolność rozumienia biznesu. Najlepsi “wajbkoderzy” to wybitni programiści, nierzadko z dekadami doświadczenia.

AI Builder, przynajmniej w tym sensie, w jakim ja używam tego pojęcia, nie jest osobą, która "promptuje zamiast programować" - to nie jest tania amatorska proteza zastępująca programistę. To ktoś, kto potrafi projektować systemy, pisać specyfikacje, orkiestruje agentów, rozumie produkt, klienta, kod, architekturę, testy, UX, ryzyko, koszty, wdrożenie i konsekwencje decyzji technicznych. Czasem jest byłym programistą. Czasem byłym founderem (tu mała dygresja - founderzy zawsze byli wajbkoderami, tylko promptowali do zespołu, a nie do komputera). Czasem product managerem z bardzo techniczną głową. Czasem designerem, który nauczył się budować. A czasem po prostu kimś, kto przez lata łączył domeny, których klasyczne organizacje nigdy nie potrafiły sensownie połączyć.

I to jest ważne rozróżnienie, bo ono zmienia cały kontekst rozmowy.

Przez ostatnie miesiące coraz częściej widzę, że prawdziwi AI Builderzy siedzą raczej cicho. Nie robią z tego show. Nie nagrywają codziennie filmów o tym, że "AI zabierze ci pracę". Nie sprzedają prostych obietnic. Po prostu budują - a jeśli już coś pokazują, to najczęściej swoje projekty.

Często trochę ukryci pod kamieniem, bo czas transformacji jest dziwnyi zbyt szybki, żeby się w pełni w nim rozpoznać. Z jednej strony tworzą rzeczy w tempie, które jeszcze dwa lata temu wyglądałoby absurdalnie. Z drugiej strony wiedzą, że dla wielu osób ten sam proces oznacza lęk, utratę pozycji albo utratę pracy. Więc nie każdy ma ochotę wyjść na środek sali i powiedzieć: słuchajcie, właśnie zmienia się wszystko.

Ale to się zmienia.

Przed chwilą dostałem od kolegi post CEO ClickUp. I przyznam uczciwie, że dawno nie widziałem tak brutalnie bezpośredniego tekstu od szefa dużej firmy. ClickUp redukuje zatrudnienie o 22%, jednocześnie mówiąc, że biznes jest w najlepszej kondycji w historii. Nie chodzi o ratowanie kosztów. Chodzi o przebudowę organizacji pod AI. O tworzenie tak zwanej 100x organizacji. O to, że najlepsi ludzie, którzy potrafią pracować z AI, przestają być trochę bardziej produktywni. Oni zaczynają być całkowicie inną, niewidzianą wcześniej kategorią pracownika. I dlatego firma zapowiada milionowe (w dolarach) wynagrodzenia dla tych, którzy dowożą nieproporcjonalnie dużą wartość.

Można się oburzać na formę. Można powiedzieć, że to cyniczne. Można powiedzieć, że to PR po redukcji zatrudnienia (tzw. AI washing). I pewnie w każdym z tych zdań będzie trochę racji. Ale to nie zmienia faktu, że pod spodem jest coś, o czym wiele osób w branży jeszcze nie chce mówić na głos. Trzeba mieć naprawdę kosmiczną odwagę cywilną, żeby otwarcie powiedzieć: wywalam ludzi na bruk, żeby dać wyższe wynagrodzenie magom AI. Ja bym się nie odważył. Będąc Pewnie bajdurzyłbym coś w stylu tego, co mówi większość CEO’s: “wdrażamy agentów AI, żeby każdy pracownik miał lżejsze życie, był efektywniejszy i nie będziemy nikogo zwalniać - nie o to nam chodzi”. Tia… a w kuluarach dowiadujesz się, że konsultanci od optymalizacji AI w dużych organizacjach dostają bonus za każdą głowę, których ich automatyzacja odetnie. Szok i niedowierzanie…

Przykra prawda jest taka, że AI absolutnie nie sprawia automatycznie, że każdy pracownik staje się bardziej produktywny.

To była bardzo wygodna narracja. Dla prezesów, dla pracowników, dla działów HR, dla konferencji technologicznych. AI miało być narzędziem, które wszystkich ubogaci. Każdemu doda 20%, 50%, może 100%, 1000% efektywności. Nikt nie straci, wszyscy wygrają, wystarczy zrobić szkolenie, kupić licencję i dopisać "AI-first" do strategii.

Tylko że w praktyce zaczyna wyłaniać się diametralnie inny obraz.

W hiper szybkich firmach, które naprawdę chcą używać AI jako przewagi, osoby nie-AI-owe nie są - brakuje mi słowa… neutralne?. One bardzo często stają się wąskim gardłem dla całego zespołu. Nie dlatego, że są głupie. Nie dlatego, że są leniwe. Nie dlatego, że nie mają wartości jako ludzie. Tylko dlatego, że organizacja zaczyna działać nie tylko w innym rytmie, ale w zupełnie inny, nieznany wcześniej sposób.

Jeżeli jedna osoba z agentami potrafi w godzinę zrobić coś, co wcześniej zespół dłubał miesiąc, to nie da się udawać, że nic się nie zmieniło - to widać, czuć, i słychać. Jeżeli więcej czasu zajmuje wytłumaczenie tradycyjnemu zespołowi, dlaczego coś ma sens, niż zbudowanie prototypu, przetestowanie go, poprawienie, opisanie i wdrożenie, to mamy problem, którego już się nie da empatycznie rozwiązać. Jeżeli najlepszy inżynier traci czas i energię na review kodu innego człowieka, który nie rozumie pracy z agentami, zamiast sprawnie robić inspekcję własnego systemu agentowego, to organizacja sama zakłada sobie łańcuch na szyję.

I mówię to z pewnym dyskomfortem, bo sam dostrzegam tu pewną formę napięcia.

Z jednej strony pracując nad ważnymi wdrożeniami AI dla firm mam czasem klasyczny impostor syndrome (nie przepadam za polskim tłumaczeniem “syndromu oszusta” - niezbyt celnie oddaje jego znaczenie). Bo przecież "to się samo robi". Agenty piszą kod. Agenty robią testy. Agenty robią review. Agenty wyszukują poprawiają edge case’y. Agent piszą dokumentację. Agenty monitorują działanie systemu, logi, zasoby. Agenty monitorują zmiany środowiskowe, newsy o aktualizacjach “dependencies”, czy “supply chain attacks”…

A ja tylko siedzę, myślę, układam, sprawdzam, prowadzę, odrzucam, każę przebudować, spinam domeny, pilnuję sensu i biorę odpowiedzialność. Przecież każdy to może zrobić sam. To jest tanie…

Tylko że to "tylko" zaczyna być sednem tej pracy i prawdopodobnie kluczową wartością, którą nie będzie łatwo kupić. Może jednak coś, co wydaje mi się takie proste, wręcz intuicyjne, wcale nie jest trywialne i łatwe do zreplikowania (dekady szerokiego doświadczenia, budowania, z 1000 książek, artykułów, paperów, relacji z ludźmi, zasysania ich wiedzy, itp.)? To wszystko już było - ot przeszłość, garb na plecach. Wydaje się to nie mieć znaczenia… A może jednak ma?

Nie oszukujmy się. To nie jest tak, że ktoś wciska magiczny guzik, najcześciej enter. Praca z AI na wysokim poziomie abstrakcji nie wygląda jak reklama narzędzia SaaS. To jest często tryb 5:5. Do piątej rano, pięć godzin snu, pełne skupienie, dziesiątki równoległych procesów, hordy agentów od kodu, od researchu, od testowania, osobny od review, osobny od dokumentacji, ciągłe podejmowanie decyzji i ciągłe pilnowanie, żeby system nie odjechał w pozorną produktywność. Nawet jak wychodzę z psem na spacer, to odbieram wiadomości od agenta, który potrzebuje decyzji. Czy takie życie ci się podoba? No właśnie… współczujesz. 

Kiedy ktoś mnie pyta, co będzie najważniejszą cechą wymiatacza AI, to wysyłam mu w środku nocy screenshot z moich 3 monitorów - centrum zarządzania wszechświatem. Miliony hieroglifów, wykresów, insightów, okien terminala, kodu, itp. Jeżeli taki widok powoduje u ciebie konwulsje - to w tej chwili już ciebie zdiagnozowałem. Nie nadajesz się. Dla takich osób jak ja, taki widok to poezja. Nasze mózgi czerpią niewyobrażalną ilość satysfakcji z tej formy aktywności. Jak to powiedział pewien wybitny literat - Arthur C. Clarke: “Każda wystarczająco zaawansowana technologia jest nieodróżnialna od magii”. Ten cytat jest bardzo bliski temu, jak się czuje zaawansowany AI Builder - czuje się magiem z czarodziejską różdżką w ręku.

A proście - trzeba to po prostu lubić. Kochać proces, nie efekty. Koniec projektu równa się poczucie smutku.


Myślę, że to będzie, przynajmniej w czasie transformacji, najważniejsza cecha, której będę szukał u swoich potencjalnych współpracowników. Ta maniakalno-kompulsywna obsesja jest najwyraźniejszym sygnałem “unfair competitive advantage” u AI Builder jaki potrafię dzisiaj zidentyfikować. Oczywiście tuż za doświadczeniem, wiedzą i kompetencjami technologicznymi.

Ale poza tym całym znojem, wysiłkiem i poświęceniem - nie da się nie zauważyć najważniejszej rzeczy, który kompensuje koszty: w historii tej cywilizacji nie mieliśmy takiego lewara poznawczego i produkcyjnego dostępnego jednostce.

To rodzi bardzo trudne pytanie: ile taki człowiek jest wart?

I nie chodzi mi tylko o programistów. Właściwie coraz mniej chodzi mi o programistów w klasycznym sensie. Zakres AI Buildera przesuwa się w stronę hybrydy: product managera, inżyniera, architekta, designera, analityka, operatora, badacza i przedsiębiorcy. To ktoś, kto nie tylko wykonuje taski, ale rozumie całość systemu. Umie zobaczyć produkt jako organizm. Umie rozmawiać z partnerami, zamienić chaos w specyfikację, specyfikację w system, system w proces, proces w automatyzację, automatyzację w wynik biznesowy.

I teraz pytanie: ilu tradycyjnych koderów chce tym się zajmować? Ilu naprawdę rozumie biznes? Ilu rozumie klienta? Ilu potrafi samodzielnie pociągnąć produkt od niejasnej potrzeby do działającego systemu? Ilu chce brać odpowiedzialność nie tylko za jakość kodu, ale za sens całego przedsięwzięcia?

Bo mam wrażenie, że właśnie tak będzie wyglądał kluczowy pracownik przyszłości.

To nie będzie "osoba od pisania kodu". Kod staje się tylko jednym z efektów ubocznych procesu. Ważniejszy będzie “judgment” (coś więcej niż prosta ocena). Decyzje. Umiejętność orkiestracji. Zdolność oceny, co jest dobre, co jest złe, co jest ryzykowne, co jest produkcyjną iluzją, co ma sens biznesowy, a co jest tylko imponującym tech-demem.

W tym miejscu pojawia się drugi problem, może jeszcze ciekawszy.

Firmy przez lata cieszyły się z rozproszenia kompetencji - także w kontekście dywersyfikacji ryzyk. Duży zespół oznaczał, że wiedza jest mniej więcej podzielona między ludzi i odporna na fanaberie jednostki. Ktoś zna backend. Ktoś frontend. Ktoś produkt. Ktoś klienta. Ktoś procesy. Ktoś dane. Organizacja była wolniejsza, ale bezpieczniejsza.

AI może to odwrócić o całe 900 stopni.

Kompetencje zaczną koncentrować się wokół jednostek. Jedna osoba, uzbrojona w agentów i głęboki kontekst firmy, będzie mogła robić rzeczy, które wcześniej wymagały całego zespołu. Dla CFO i inwestorów to brzmi jak wymarzony sen (redukcja zatrudnienia to prawie zawsze wzrost na giełdzie). Dla CEO to brzmi jak przewaga konkurencyjna i większa marża. Dla pracownika, który staje się takim węzłem, to brzmi jak ogromna szansa - w końcu cudowanie być ważnym i trudnym do zastąpienia. Ale dla organizacji to może być także egzystencjalne ryzyko.

Bo jeśli naprawdę masz ludzi, którzy tworzą 10x, 50x, 100x wartość, to nie możesz ich traktować według starych modeli wynagrodzeń. Nie możesz ich wrzucić w widełki z epoki, w której wartość była uśredniona po dziale, wg branżowych wskaźników. Nie możesz udawać, że osoba, która przeprojektowuje cały system operacyjny firmy, jest kolejnym “specjalistą" w klasycznym sensie. I nie możesz pozwolić sobie na to, żeby ją stracić, bo razem z nią tracisz nie tylko ręce do pracy, ale kontekst, architekturę, tempo, pamięć i zdolność dalszej transformacji. Intuicja podpowiada mi, że same pieniądze już nie wystarczą.

Dlatego ten ruch ClickUp jest ciekawy nie tylko jako news. On jest sygnałem. Możemy się z nim nie zgadzać, możemy dyskutować o etyce, możemy krytykować ton, ale kierunek jest dość jasny: firmy zaczną płacić zupełnie inaczej ludziom, którzy tworzą lewar AI. Nie trochę więcej. Inaczej.

I tutaj dochodzimy do niewygodnej części.

Moim zdaniem w firmach, które naprawdę zrozumieją wartość AI, będzie coraz mniej miejsca dla ludzi, którzy świadomie odmawiają wejścia w ten świat. Jeszcze raz: nie mówię o ludziach, którzy się uczą. Nie mówię o tych, którzy próbują i są na początku. Nie mówię o tych, którzy potrzebują czasu. Mówię o osobach, które zbudowały sobie tożsamość na pogardzie wobec AI, a jednocześnie chcą dalej funkcjonować w organizacjach, które mają rywalizować w nowej rzeczywistości. Przy okazji zachęcam do poznania historii luddystów i tego, jak się ta aktywność dla nich skończyła. Na neoluddystów czeka jeszcze gorszy scenariusz.

To się po prostu nie sklei.

Można sobie powtarzać, że AI to slop, hype, bigtechowe urojenia, zabawka dla wajbkoderów, generator śmieci i największy kancerogen kulturowy w historii. W wielu konkretnych przypadkach, a pewnie nawet w zdecydowanej większości, to nawet będzie prawda. Internet zalewa masa śmieci. Powstają bezsensowne aplikacje, teksty, obrazy, automatyzacje i prezentacje. Ale świat nie czeka, aż wszyscy zgodzą się co do estetyki tej rewolucji. On po prostu przyspiesza. AI to nie tylko tworzenie tekstu (współczuję naszej kochanej noblistce, dla jasności - bez cienia ironii), generowanie obrazków/wideo, czy zastępowanie ludzkich interakcji przez boty (byty takie jak character-ai to być może najgroźniejszy z tych raków)

I odczują to boleśnie także ci, którzy mają rację w swojej krytyce.

Bo można mieć rację co do patologii AI i jednocześnie przegrać z ludźmi, którzy mimo tych patologii nauczyli się używać tej technologii do realnego tworzenia wartości.

Może jest wręcz tak - że obydwie strony tego meta-konfliktu mają rację? Może po prostu kłócąc się przy rodzinnym stole, czy szerokim internecie, używając tej samej semantyki, w rzeczywistości myślą dokładnie o czymś innym? Bo jak porównać AI rozbierające celebrytkę z np. AlphaFold? Nie będę tu tłumaczył, czym jest AI w badaniach naukowych i jakie już dzisiaj mamy na tych polach dokonania, szczególnie w fizyce, chemii, astrofizyce, biologii, ale nawet - paradoksalnie - w neuronauce. Ciekawi ciebie - użyj google. 

Jak porównać AI generującą slop do AI budującą software, który na Raspberry Pi, albo komórce diagnozuje anomalie w spektrum dźwiękowym serca? Ten samo model, to samo AI, ta sama dyskusja: “AI to gówno, slop, rak” vs “AI to najważniejszy wynalazek ludzkości, który pomoże rozwiązać wiele fundamentalnych problemów cywilizacyjnych”.

Jak porównać AI używane w formie ChatGPT (na ogół darmowe) z wieloagentowymi środowiskami?

W istocie jest jeszcze trudniej: implementacje AI nie będą tak binarne jak powyższe przykłady. Pomiędzy AI slop, a AI substance będziemy mieli całą bogatą paletę, którą trudno będzie jednoznacznie zakwalifikować do jakiejś sensownej kategorii. Co więcej, bez cienia wątpliwości - w większości przypadków główną motywacją implementatorów będzie czysty merkantylizm i cyniczny oportunizm. Ale to nikogo nie powinno zaskakiwać. To przecież nasza ewolucyjna cecha, której zawdzięczamy koronę w całym biologicznym królestwie. AI nic tu nie zmieni. Ups - przepraszam, przejęzyczyłem się - bardzo zmieni. Pieniądze i władza będą tylko większe - w niewyobrażalnej skali.

Nie wiem, czy ta rewolucja mi się podoba w sensie społecznym. Często o tym mówię. Ja w pracę zawodową wchodziłem w latach 90. Pamiętam internet jako obietnicę wielkiej demokratyzacji. Dostęp do wiedzy. Dostęp do ludzi. Dostęp do idei. Wierzyliśmy, że to wyrówna szanse, otworzy świat, da każdemu możliwość uczenia się i budowania.

Dzisiaj wiemy, że to było naiwne. Internet dał ogromne możliwości, ale nie zbudował równości. Stworzył nowych gigantów, nowe monopole, nowe uzależnienia, nowe mechanizmy kontroli i nowe przepaście.

Z AI może być podobnie. A może nawet brutalniej.

Nie sądzę, żeby AI automatycznie zmniejszyła przepaść między biednymi a bogatymi (choć biedni będą bogatsi, a głodnych będzie mniej, zgodnie z trendem). Nie sądzę, żeby stworzyła więcej miejsc pracy w prostym dosłownym sensie. Nie wierzę już w aksamitne opowieści, że "każdy zostanie tylko ubogacony". To brzmi dobrze na scenie konferencji, ale słabo klei się z rzeczywistością, w której te same firmy zwiększają przychody, redukują zatrudnienie i przebudowują organizacje pod mniejszą liczbę ludzi o większym wpływie.

AI ubogaci część społeczeństwa. Prawdopodobnie bardzo małą część. Tych, którzy będą mieli dostęp, determinację, kompetencje, kontekst, ciekawość i odwagę, żeby wejść w ten proces głęboko. Reszta dostanie owoce AI w formie brainrotowej rozrywki, taniej produktywności, automatycznych asystentów, syntetycznych treści, silikonowych przyjaciółek (rozumiesz: silikon i silicon/krzem - fajne, co?) i coraz bardziej inteligentnych - czytaj skutecznych - systemów nadzoru, sprzedaży i wpływu.

To nie jest moja ulubiona wizja świata. Ale coraz trudniej udawać, że jej nie widzę, albo dostrzegam jakiś alternatywny jej wariant.

Dlatego uważam, że trzeba o tym mówić dosadnie, nawet jeśli to wywołuje opór. Nie po to, żeby fleksować się tym, że "AI wymiatacze będą zarabiać miliony". To akurat jest najmniej interesująca część tej historii. Chodzi o coś ważniejszego: o danie ludziom sygnału, że jeszcze mogą wejść do tej gry.

Nie potrzebujesz kupować kursu. Nie potrzebujesz czekać na zgodę przełożonego. Nie potrzebujesz certyfikatu. Masz swoje doświadczenie, swoją domenę, swoje problemy, swoje obserwacje i tani - póki co - dostęp do agentów AI. To wystarczy, żeby zacząć. Po drodze bardzo szybko zobaczysz, jakiej wiedzy ci brakuje. I wtedy, paradoksalnie, ten sam agent pomoże ci tę wiedzę zdobyć.

Tylko trzeba zacząć naprawdę. Nie obejrzeć trzy filmy. Nie zrobić jednego demo. Nie poprosić ChataGPT o napisanie maila. Trzeba wejść w codzienną praktykę budowania, testowania, automatyzowania, rozbijania własnych procesów na części, składania ich na nowo i zadawania sobie pytania: czy to, co robię przez trzy dni, agentowy system może zrobić w trzy minuty, jeśli ja dobrze zaprojektuję proces? Istotne nie jest “jak”, ale “po co” i jaka policzalna wartość z tego wynika.

Bo tu właśnie jest różnica między używaniem AI a byciem AI Builderem.

Używanie AI to dodatek do starego workflow. AI Builder przebudowuje workflow od zera.

Przykład banalny: można pisać opisy produktów w ChatGPT, potem przeklejać je do CMS-a i cieszyć się, że AI pomogło napisać tekst szybciej (i bez kontekstu wygenerować kolejny miałki slop). Ale można też zbudować system, w którym opisy powstają na podstawie wymyślonej przez człowieka zasady/struktury, danych produktu, historii i DNA marki, zasad języka, SEO, poprzednich decyzji, akceptacji człowieka i automatycznie trafiają tam, gdzie powinny. W pierwszym przypadku przyspieszasz stary proces. W drugim likwidujesz proces jako taki.

I takich miejsc w firmach są tysiące.

Dlatego czas skończyć z kompleksem wajbkodera. Czas przestać mylić zabawę narzędziem z nową kompetencją cywilizacyjną. Czas przestać śmiać się z ludzi, którzy po prostu wcześniej zaczęli pracować w trybie, do którego reszta rynku dopiero zostanie brutalnie dopchnięta.

I czas zacząć ich szukać.

Jeśli czujesz, że jesteś taką osobą, odezwij się do mnie. Zwłaszcza jeśli nie chcesz albo nie masz dzisiaj przestrzeni, kapitału, potencjału lub mindsetu przedsiębiorcy, żeby zakładać własne projekty. Jeśli czujesz, że umiesz łączyć technologię, produkt, biznes, operacje i AI. Jeśli masz w sobie ten dziwny głód budowania rzeczy szybciej, głębiej i sensowniej niż pozwalały na to stare organizacje. Jeśli widzisz, że tradycyjne środowisko zaczyna cię spowalniać, zamiast rozwijać.

Myślę, że mogę ci pomóc. I myślę, że mogę zaproponować coś ciekawego. Pogadajmy.

Czy to apel rekrutacyjny?

Pomidor.



PS. Jeśli lubisz czytać takie artykuły, to proszę podaje je dalej - najlepiej ze swoim komentarzem. To da mi nowych czytelników, a bez czytelników nie będzie do kogo pisać.

Post do którego odnoszę się w artykule:

Wpis o wajbkoderach:

https://www.facebook.com/adam.jesionkiewicz/posts/pfbid0JEVrYowyTWb7AR7DUvQvZYWZy9iTKupXfa5TkFRtn2PJ36g3czx7s9tXPNSuTiKjl