Considérez ce qui est désormais possible en un seul trimestre. Avec le bon harnais d’agent, un ingénieur peut mettre en place un système de facturation, un cadre de connecteur de données, une infrastructure de location régionale et organisationnelle ou une mise en œuvre de tarification basée sur la consommation. Les demandes d’extraction réussissent l’examen. Les tests sont au vert. Tout a l’air bien. Mais les tests verts ne peuvent pas vous dire si la personne qui a expédié ce travail a compris pourquoi le système a besoin d’une redondance à un endroit spécifique, où se cachent ses modes de défaillance, ou quels compromis le modèle a fait silencieusement en son nom. La reconnaissance des formes qui découle de l’observation des défaillances des systèmes sur de nombreuses années est soudainement pondérée différemment de ce qu’elle était il y a à peine 12 mois. Notre industrie n’a pas rattrapé ce changement.
Quand l’entretien cesse de mesurer le jugement
Le premier endroit où cela apparaît est l’embauche, une tendance qui devrait concerner quiconque a constitué une équipe. Les entretiens de codage traditionnels ont toujours été un substitut imparfait du jugement technique, mais les outils d’agent les effacent complètement. Si un candidat peut produire une solution de travail en 20 minutes alors qu’il aurait fallu deux heures il y a un an, l’exercice ne mesure plus la compétence technique. Il mesure simplement dans quelle mesure un codeur peut inciter un agent.
Chez Thread AI, nous avons réagi en élargissant ce que nous examinons lorsque nous interviewons des candidats. Notre processus s’étend des exercices de codage, de la décomposition des problèmes, de l’architecture du système et des composants comportementaux, la pondération étant modifiée selon les rôles. Nous autorisons l’assistance de l’IA uniquement dans des sections spécifiques, car nos ingénieurs doivent toujours pouvoir fonctionner sans elle. Une partie de notre travail se déroule dans des environnements sécurisés où vous ne pouvez pas compter sur un agent pour déboguer à votre place. Ce que nous testons actuellement, c’est le jugement en situation d’ambiguïté (la capacité de remarquer quand le résultat d’un agent est faux) et la profondeur nécessaire pour prédire où un système va tomber en panne avant qu’il ne se brise.
