"ธรรมดา (Normal)" คือหัวใจของทีมวิศวกรรมที่ยอดเยี่ยม

• ในอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์มีความเชื่อแบบหนึ่งเกี่ยวกับ "วิศวกร 10x" ซึ่งหมายถึงคนที่ทำงานได้มีประสิทธิภาพมากกว่าเพื่อนร่วมงานถึง 10 เท่า
• อย่างไรก็ตาม แนวคิดนี้มีหลักฐานรองรับค่อนข้างอ่อน และเสี่ยงต่อการตอกย้ำอคติหรือกำหนดมาตรฐานที่ไม่สมจริง

การวัดผลิตภาพเป็นเรื่องซับซ้อนและไม่สมบูรณ์

• จะวัดผลิตภาพอย่างไร?
  • วิศวกรทำงานในสาขาที่หลากหลาย: ไมโครโปรเซสเซอร์, IoT, ฐานข้อมูล, เว็บเซอร์วิส, UX เป็นต้น
  • ภาษาและเฟรมเวิร์กที่ใช้ก็หลากหลาย: Golang, Python, COBOL, Lisp เป็นต้น
  • ต้องอาศัยความรู้เฉพาะทางเกี่ยวกับเทคโนโลยี ตลาด และผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวเนื่อง: ความปลอดภัย, การแสดงภาพข้อมูล, การตลาด, การเงิน เป็นต้น
  • ขั้นของการพัฒนาและขนาดของผลิตภัณฑ์ก็แตกต่างกัน: จะเป็นรถสำรวจดาวอังคารหรือซอฟต์แวร์ธรรมดาก็ย่อมต่างกัน
• เทคโนโลยีเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ
  • แม้วิศวกรบางคนจะเคยโดดเด่นในอดีต เมื่อเวลาผ่านไปก็อาจตามเทคโนโลยีบางอย่างไม่ทัน
  • ต่อให้เคยเป็น "วิศวกร 10x" ในบางสาขา ก็อาจอยู่เพียงระดับค่าเฉลี่ยในอีกสาขาหนึ่ง

ซอฟต์แวร์ไม่ได้เป็นของวิศวกรคนเดียว แต่เป็นของทีม

• คุณภาพของซอฟต์แวร์ไม่ได้ถูกกำหนดโดยผลงานของคนคนเดียว แต่โดยผลงานของทีม
• ไม่ว่าคนคนหนึ่งจะเขียนโค้ดได้เร็วแค่ไหน ถ้ากระบวนการของทีมช้า ความเร็วสุดท้ายก็แทบไม่ต่างกัน
• เวลาที่ใช้กับการทดสอบ รีวิว ดีพลอย และบำรุงรักษา มักมากกว่าการเขียนโค้ด
• หากวิศวกรบางคนถือครองความเป็นเจ้าของซอฟต์แวร์มากเกินไป เมื่อคนคนนั้นหายไปก็จะเกิดความเสี่ยงอย่างมาก
• โครงสร้างการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ยึดทีมเป็นศูนย์กลาง มี ความมั่นคงกว่าในระยะยาว

องค์กรวิศวกรรมที่ดีที่สุดคือที่ซึ่งวิศวกร "ธรรมดา" ทำผลงานได้ยอดเยี่ยม

• องค์กรวิศวกรรมที่ดีที่สุดไม่จำเป็นต้องเป็นที่รวมของแต่วิศวกรอัจฉริยะ
• สิ่งสำคัญคือ สภาพแวดล้อมที่ทำให้วิศวกรทั่วไป สามารถ สร้างผลงานที่ดีได้ในทุกวัน และพัฒนาผลิตภัณฑ์กับธุรกิจได้อย่างต่อเนื่อง
• ทีมควรเข้าใจระบบ และสามารถดีพลอยโค้ด ตอบสนองผู้ใช้ และแก้ปัญหาได้เป็นกิจวัตร
• องค์กรวิศวกรรมที่ดีที่สุดคือ สภาพแวดล้อมที่วิศวกรธรรมดาเติบโตและสร้างผลงานได้

ความสำคัญของวิศวกร "ธรรมดา"

• อุตสาหกรรมซอฟต์แวร์มักให้ความสำคัญกับ "คนฉลาด" อย่างมาก
• Netflix ระบุว่าต้องการคนเก่งระดับ "10% แรก" ส่วน Coinbase บอกว่าชอบคนเก่งระดับ "0.1% แรก"
• แต่ คนส่วนใหญ่คือคนธรรมดา → จึงจำเป็นต้องมี ระบบที่ทำให้คนธรรมดาสร้างผลงานได้
• วิศวกรซอฟต์แวร์ไม่ได้เกิดมาเก่งเอง แต่เติบโตได้ผ่านการฝึกฝนและประสบการณ์

การสร้างระบบสังคม-เทคนิคเพื่อ "คนธรรมดา"

• ระบบควรถูกออกแบบให้ "คนธรรมดา" ใช้งานได้ง่าย
• ต้องคำนึงถึง ลักษณะตามธรรมชาติของมนุษย์ทั่วไป:
  • มีอคติทางความคิด เช่น confirmation bias, recency bias, halo effect
  • ความเหนื่อยล้าและสภาพอารมณ์ส่งผลต่อผลงาน
  • ถ้าเสียงเตือนดังตอนตี 3 โอกาสเกิดข้อผิดพลาดย่อมสูงกว่าตอนบ่าย 3
• หากระบบใช้งานง่ายและเข้าใจได้ทันที พลังงานของวิศวกรก็จะถูกใช้ไปกับการพัฒนาผลิตภัณฑ์ได้มากขึ้น

องค์กรวิศวกรรมที่ยอดเยี่ยมจะสร้างวิศวกรระดับโลกขึ้นมาได้

• องค์กรวิศวกรรมที่ยอดเยี่ยมไม่ใช่ที่ที่มีแต่คนเก่งอยู่แล้ว แต่คือที่ที่ วิศวกรธรรมดาสามารถเติบโตได้
• ใน องค์กรที่ดี แม้แต่วิศวกระดับกลาง ๆ ก็ยัง สร้างผลงานและเติบโตได้อย่างต่อเนื่อง
• วิศวกรที่ดีที่สุดมักถือกำเนิดขึ้นเองอย่างเป็นธรรมชาติในสภาพแวดล้อมแบบนี้

ควรจ้าง "คนที่เหมาะ" มากกว่า "คนที่เก่งที่สุด"

• สิ่งสำคัญกว่าการหาตัว "คนเก่งที่สุด" คือการหาคนที่ "เหมาะกับทีมของเรา"
• ระบบควรส่งเสริมผลงานของทีมมากกว่าผลงานส่วนบุคคล
• ต้องมีสภาพแวดล้อมที่ให้ความสำคัญกับการทำงานเป็นทีมและความร่วมมือมากกว่าผลงานรายบุคคล
• วัฒนธรรมที่เปิดกว้างและยุติธรรมช่วยยกระดับผลงาน และเปิดโอกาสให้วิศวกรจากหลากหลายพื้นเพได้เติบโต

บทสรุป

• "วิศวกร 10x" อาจมีอยู่จริงได้ในโลกความเป็นจริง แต่การโยงสิ่งนี้เข้ากับผลงานของทีมเป็นเรื่องยากและมีความเสี่ยง
• องค์กรวิศวกรรมที่ยอดเยี่ยมไม่ใช่ที่ที่มีอัจฉริยะเพียงไม่กี่คน แต่คือที่ที่มี โครงสร้างซึ่งทำให้วิศวกรธรรมดาสร้างผลงานได้
• ระบบควรเสริมความแข็งแกร่งให้ผลงานของทีมมากกว่าผลงานส่วนบุคคล
• หัวใจสำคัญคือการสร้างสภาพแวดล้อมที่วิศวกรธรรมดาเติบโตและสร้างผลงานได้ ผ่านวัฒนธรรมและระบบที่เปิดกว้าง

[iolothebard]

ในบริษัทที่มีแต่วิศวกรระดับ 100 เท่า วิศวกรระดับ 100 เท่าก็กลายเป็นเรื่องปกติ ความธรรมดาจึงสำคัญ และการยกระดับมาตรฐานของความธรรมดาให้สูงขึ้นนั้นยิ่งสำคัญกว่า…

[felizgeek]

ผมคิดว่าสิ่งที่ผู้คนอย่างสตีฟ จ็อบส์เคยพูดถึงเกี่ยวกับวิศวกรซอฟต์แวร์ที่เก่งกว่าคนทั่วไป 10 เท่า, 100 เท่า หมายถึงประมาณนี้
งานอย่างก่อสร้าง ส่งของ หรือขับรถ ต่อให้เป็นผู้ชำนาญที่เก่งที่สุด ก็ยากที่จะมีประสิทธิภาพมากกว่าคนทั่วไปเกิน 2 เท่า แต่ในงานอย่างซอฟต์แวร์หรือการเงิน คนที่เก่งจริงอาจสร้างผลงานที่คนธรรมดา 100 คนรวมกันก็ทำไม่ได้

แม้การศึกษาพัฒนาบุคลากรจะสำคัญ แต่การคัดเลือกคนเก่งก็สำคัญเหมือนกัน ดูเหมือนว่าการฝึกกับการคัดเลือกจะเป็นคนละเรื่องกันมาก ไม่ควรเอาทั้งสองอย่างมาปนกันจนสับสน

[GN⁺]

ความคิดเห็นบน Hacker News

• แนวคิดที่ว่าซอฟต์แวร์วิศวกรรมเป็นสิ่งพิเศษมักเป็นพิษ

  • คล้ายกับวงการการเงินที่มีแนวโน้มประเมินคุณค่าของปัจเจกสูงเกินจริง
  • การทำงานให้ดีแล้วกลับบ้านตรงเวลาเป็นสิ่งสำคัญ และชั่วโมงทำงานที่มากเกินไปบ่งชี้ถึงความเปราะบางของระบบ
  • ความพยายามอย่างสม่ำเสมอและรอบคอบเป็นสิ่งสำคัญ

• ไม่มีวิศวกรแบบ "ปกติ" และมีนักพัฒนาหลากหลายระดับ

  • การสร้างทีมที่ยอดเยี่ยมต้องการวิศวกรที่มีความสามารถ
  • แต่การหาวิศวกรแบบนั้นเป็นเรื่องยาก

• ซอฟต์แวร์ถูกพัฒนาโดยปัจเจก ไม่ใช่โดยทีม

  • โปรเจ็กต์ที่ซับซ้อนมักมีคนเก่งมากคนหนึ่งเป็นผู้นำ
  • การประกอบทีมเป็นความท้าทายที่ต่อเนื่อง

• คัดค้านการลดทอนความเป็นมนุษย์และการจัดจำแนกชนชั้นแรงงาน

  • แกนหลักของทีมที่ยอดเยี่ยมคือภาวะผู้นำที่ยอดเยี่ยม
  • ผู้นำจะมีอยู่ได้ก็ต่อเมื่อมีทีม

• รู้สึกผิดหวังที่ IEEE นำเสนอเนื้อหาแนวคลิกเบต

  • มีความเข้าใจผิดเกี่ยวกับวิธีวัดผลิตภาพ
  • ตั้งคำถามกับแนวคิดเรื่องซอฟต์แวร์วิศวกร "ปกติ"

• วิศวกร 10x มีความคิดสร้างสรรค์ และใส่ใจทั้งประสบการณ์ผู้ใช้และการดูแลรักษาโค้ด

  • นักพัฒนา 1x สนใจแค่ผลลัพธ์ จึงก่อให้เกิดความขัดแย้ง

• แนวคิดเรื่องวิศวกร 10x อาจถูกพูดเกินจริง แต่ก็มีคนบางกลุ่มที่ทำงานได้มากจริง

  • เป็นเรื่องยากที่จะเข้าใจว่าทำไมพวกเขาทุ่มเทกับงาน ทั้งที่ผลตอบแทนไม่ได้เป็นสัดส่วน

• งานวิศวกรรมมีลักษณะเฉพาะที่ต่างจากอาชีพอื่น

  • ผลงานเป็นคุณสมบัติของคู่วิศวกร-ผลิตภัณฑ์
  • ยากที่จะวัดผลงานออกมาเป็นตัวเลข

• บางครั้งรู้สึกหมดกำลังใจเมื่อเทียบกับคนอื่น

  • ได้ความมั่นใจกลับคืนมาเมื่อแก้ปัญหาได้
  • ผลิตภาพจะสูงขึ้นเมื่อมีเป้าหมายที่ชัดเจน
  • ความเร็วไม่ใช่เวทมนตร์ แต่เกิดขึ้นได้ด้วยวิธีเฉพาะ

• วิศวกรจำนวนมากทำงานเพื่อเงิน และหากไม่มีความหลงใหลก็ยากที่จะเป็นวิศวกรที่ยอดเยี่ยม

  • ทักษะเฉพาะบุคคลได้รับอิทธิพลจากการฝึกฝนและพรสวรรค์
  • ประสบการณ์อาจมีประโยชน์มากกว่าความฉลาด