Amazon Web Services - 4 ปี และการลาออก
(adventuresinoss.com)- ใช้เวลา 4 ปีที่ AWS และแม้จะถูกเลิกจ้างท่ามกลางการเปลี่ยนแปลงภายในองค์กร แต่กลับรู้สึกว่าเป็นเรื่องดีเสียมากกว่า เพราะบริษัทไม่เหมือนเดิมอีกแล้ว
- มุมมองของ Amazon ที่มองพนักงานเป็น ทรัพยากรที่ทดแทนกันได้ อาจเหมาะกับการดำเนินงานศูนย์กระจายสินค้า แต่ไม่ค่อยเข้ากับความรู้เชิงองค์กรของสาย IT ที่ต้องสะสมตามกาลเวลา
- จุดโฟกัสของ AWS เปลี่ยนอย่างรวดเร็วจากโครงสร้างพื้นฐานอย่าง S3·EC2·RDS ที่ใช้แก้ปัญหาให้ลูกค้า ไปสู่ GenAI ขณะที่ความสนใจและกระบวนการเตรียมงานของมนุษย์ถูกผลักไปไว้ข้างหลัง
- การ กู้คืน บัญชี AWS อายุ 10 ปีที่ถูกระงับ ไม่ได้เป็นเรื่องรายได้เล็กน้อย แต่เป็นการปฏิบัติต่อผู้ใช้คนหนึ่งในฐานะมนุษย์ ทว่าผู้บริหารระดับสูงกลับไม่ได้ให้ความสำคัญมากนัก
- แม้จะมีการปลดคนอย่างต่อเนื่องและสุขภาพทรุดลง ที่ AWS ก็ยังมีคนดี ๆ อยู่ แต่ความหมายของโอเพนซอร์สในฐานะการคืน อำนาจควบคุม ให้ผู้ใช้กลับยิ่งเด่นชัดขึ้น
การเปลี่ยนแปลงใน AWS และเบื้องหลังการลาออก
- AWS ที่เข้าร่วมในปี 2022 เปลี่ยนไปมากภายใน 4 ปี และแม้การออกจากบริษัทจะเป็น การถูกเลิกจ้าง แต่กลับถือว่าโชคดี
- ตลอดปีที่ผ่านมา ผู้เขียนพยายามผลักดันให้ AWS ทำงานร่วมกับชุมชนโอเพนซอร์สได้ดีขึ้น แต่การเปลี่ยนแปลงองค์กรที่เกิดถี่และการเร่งโฟกัสไปที่ Generative AI ทำให้ความพึงพอใจในการทำงานลดลงอย่างมาก
- ตอนเข้าร่วม David Nalley เป็นผู้นำ OSSM(Open Source Strategy and Marketing) ซึ่งมีเป้าหมายทำให้ AWS เป็นสมาชิกที่ดีกว่าเดิมในชุมชนโอเพนซอร์ส
- หลังจาก David Nalley ได้เลื่อนตำแหน่งไปดูแลองค์กร AWS Developer Experience ทั้งหมด การมีปฏิสัมพันธ์โดยตรงกับ OSSM ก็แทบหายไป และ “David Time” ในทางปฏิบัติก็แทบเป็นศูนย์
- บทบาทอย่างเป็นทางการคือเป็นผู้ประสานงานระหว่าง AWS กับลูกค้าที่เป็นบริษัทโอเพนซอร์สเชิงพาณิชย์ แต่ในความเป็นจริงมันใกล้เคียงกับการทำให้บริษัทยักษ์ใหญ่มี ใบหน้าของความเป็นมนุษย์ มากกว่า
มุมมองเรื่องแรงงานที่ “ทดแทนกันได้” และข้อจำกัดขององค์กร IT
- Amazon มีมุมมองที่ค่อนข้างเฉพาะตัว คือมองพนักงานเกือบทั้งหมดว่าเป็นสิ่งที่ ทดแทนกันได้(fungible)
- Fungible โดยพื้นฐานหมายถึง “ทดแทนกันได้” และเป็นคำที่ผู้คนคุ้นเคยกันมากขึ้นผ่าน NFT
- ธุรกิจรีเทลขนาดใหญ่ของ Amazon ถูกสร้างบนกระบวนการที่สามารถเปลี่ยนคนที่มีสุขภาพพอใช้และมีความสามารถในการเรียนรู้ ให้กลายเป็นพนักงานคลังสินค้าที่ทำงานได้จริงภายในไม่กี่สัปดาห์
- แนวทางนี้อาจเหมาะกับธุรกิจขนส่ง แต่ไม่ค่อยเข้ากับสายเทคโนโลยีสารสนเทศ เพราะ ความรู้เชิงองค์กร ที่จำเป็นต่อความสำเร็จต้องสะสมขึ้นตามเวลา
- ความเชื่อเรื่องการทดแทนกันได้ตั้งอยู่บนสมมติฐานว่ามีคนที่มีทักษะที่ต้องการและอยากทำงานกับ Amazon อยู่อย่างไม่จำกัด
- David Nalley เคยเรียกผู้เขียนระหว่างกระบวนการสัมภาษณ์ว่า “non-fungible” และคำนี้ทำให้รู้สึกภูมิใจ
การมุ่งสู่ GenAI และการอ่อนแรงของความเป็นลูกค้าเป็นศูนย์กลาง
- ตลอดปีที่ผ่านมา จุดโฟกัสของ AWS ย้ายไปที่ GenAI แบบเต็มตัว และแทบจะดูเหมือนความเร่งด่วนสิ้นหวัง
- ภายในองค์กรเริ่มมีแรงกดดันให้ใช้ AI ให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้ เช่น “ใช้ AI สรุปอีเมล” หรือ “ทำสไลด์บรรยายงานประชุมด้วยพรอมต์เดียว”
- การเขียนอีเมลให้ดีขึ้นเองน่าจะดีกว่าการให้ AI สรุปอีเมล และทัศนคติแบบอยากบรรยายแต่ไม่อยากเตรียมตัว ก็ไม่สอดคล้องกับวิธีที่ควรปฏิบัติต่อการนำเสนอ
- ในเศรษฐกิจสมัยใหม่ สินค้าที่มีค่าที่สุดคือ ความสนใจ(attention) และการบรรยายในงานประชุมควรถูกมองว่าเป็นงานที่ต้องใช้เวลาจำนวนมากในการสร้าง
- ช่วงหนึ่ง สไลด์นำเสนอยังมีภาพที่สร้างโดย AI ซึ่งมีตัวอักษรอ่านไม่ออกหรือคำผิดจำนวนมากอยู่ตรงนั้นแบบดื้อ ๆ และคำว่า “ดีพอใช้” ไม่ใช่ customer obsession
- การเปลี่ยนไปสู่ GenAI ของ AWS ดูคล้ายกับการสร้างสิ่งต่าง ๆ ให้มากที่สุดให้เร็วที่สุดแล้วโยนออกไปดูปฏิกิริยา มากกว่าจะเริ่มจากความต้องการจริงของลูกค้าแล้วค่อยย้อนกลับมาออกแบบ
- เมื่อคอนเทนต์ที่ AI สร้างและ AI เป็นผู้บริโภคมีมากขึ้น มนุษย์ ที่เคยอยู่กลางกระบวนการก็กำลังหายไป
- จุดแข็งของ AWS ตอนที่นำ คลาวด์ แบบใช้งานได้จริงออกสู่โลกในช่วงแรกนั้นชัดเจนมาก
- หากต้องการสร้างซอฟต์แวร์องค์กรในยุค 1990 ก่อนอื่นต้องประเมินพลังประมวลผลที่ต้องใช้
- หากสั่งฮาร์ดแวร์จากบริษัทอย่าง Sun Microsystems หรือ Dell อาจต้องรอตั้งแต่หลายสัปดาห์ไปจนถึงหลายเดือนกว่าจะจัดส่ง
- หลังจากนั้นยังต้องติดตั้งเข้าตู้แร็ก ต่อไฟ และทำ provisioning หากประเมินต่ำไปก็เกิดปัญหา แต่ถ้าประเมินสูงไปก็จะถูกตำหนิ
- AWS แก้ปัญหาเหล่านี้และสร้างมาตรฐานใหม่ด้วยบริการอย่าง S3, EC2, RDS
- ในงาน re:Invent ช่วงหลัง ๆ กลับหาเซสชันเกี่ยวกับเครื่องมือเหล่านี้ยาก และถึงหาเจอ แกนกลางของเนื้อหาก็ยังคงเป็น AI อยู่ดี
- แม้แต่เป้าหมายส่วนตัวอย่าง “ทำให้ AWS เป็นตัวเลือกพื้นฐานสำหรับการรันเวิร์กโหลดโอเพนซอร์ส” ก็เริ่มสั่นคลอนความหมาย ในเมื่อสามารถ “vibe code” ฟังก์ชันคล้ายกันขึ้นมาและเลี่ยงไลเซนส์ได้
- โฟกัสต่อลูกค้าของ AWS จึงเคลื่อนจากการโน้มน้าวผู้ดูแลโครงสร้างพื้นฐานที่สร้างแอปพลิเคชันซึ่งเสถียรและมีฟีเจอร์ครบถ้วน ไปสู่ชั้นที่เป็นนามธรรมมากขึ้น ซึ่งตั้งอยู่บนคำสัญญาว่า GenAI อาจทำให้คนเหล่านั้นไม่จำเป็นอีกต่อไป
- การเปลี่ยนแปลงนี้นำไปสู่การทำให้คนกลุ่มนั้นกลับมาเป็นสิ่งที่ ทดแทนกันได้ อีกครั้ง
ประสบการณ์กู้คืนบัญชีและปฏิกิริยาภายใน
- ความสำเร็จที่ภูมิใจที่สุดของปีที่แล้วคือการ กู้คืน บัญชี AWS ที่ถูกระงับ
- ผลกระทบทางการเงินต่อบริษัทมีน้อย และลูกค้ารายนั้นก็ไม่ใช่ผู้ใช้จ่ายรายใหญ่ แต่เขาเป็นผู้ใช้ประเภทเดียวกับที่ทำให้ AWS ประสบความสำเร็จ
- ผู้ใช้คนหนึ่งในแอฟริกาเหนือเปิดเผยว่า สภาพแวดล้อม AWS ที่ใช้งานมา 10 ปี ของเขาถูกปิดแทบไม่มีการเตือนล่วงหน้า ไม่มีช่องทางเยียวยา และยังได้รับแจ้งว่าข้อมูลถูกลบไปแล้ว
- หากข้อมูลหายไปจริง การกู้คืนก็คงเป็นไปไม่ได้ แต่การทำความเข้าใจประสบการณ์นี้ให้มากที่สุดก็ยังสำคัญ เพื่อไม่ให้คนอื่นต้องเจอเรื่องแบบเดียวกัน
- ในกระบวนการที่เริ่มมองผู้ใช้ซึ่งเคยเห็นแค่เป็นหมายเลขบัญชีว่าเป็น มนุษย์คนหนึ่ง ก็ได้รู้ว่าเขากำลังเผชิญปัญหาอีกหลายอย่างนอกเหนือจากการสูญเสียบัญชี AWS
- ท้ายที่สุดสามารถกู้คืนทรัพยากรได้ และงานจริงถูกดำเนินการโดยทีมซัพพอร์ตหลังจากเชื่อมต่อไปยังทีมที่เหมาะสม
- หลังการกู้คืน ผู้ใช้คนนั้นได้เขียน บทความติดตามผล แต่ประเด็นสำคัญคือ เรื่องแบบนี้ไม่ควรเกิดขึ้นตั้งแต่แรก
- หลังเหตุการณ์จบลง ผู้บริหารระดับสูงไม่ได้แสดงความสนใจ แต่พนักงาน Amazon หลายคนส่งข้อความขอบคุณมาทาง Slack และบางคนบอกว่าความเชื่อมั่นต่อบริษัทของพวกเขากลับคืนมาแล้ว
- สิ่งที่หนักใจเป็นพิเศษคือท่าทีของผู้นำที่ดูเหมือนไม่มองว่างานนี้สำคัญ
การปลดพนักงาน สุขภาพที่แย่ลง และการหวนคืนสู่วงการโอเพนซอร์ส
- การปลดพนักงานครั้งใหญ่ในเดือนตุลาคมปีที่แล้วไม่กระทบคนที่ทำงานใกล้ชิดกันมากนัก แต่การปลดครั้งใหญ่ในเดือนมกราคมรุนแรงกว่ามาก และเพื่อนหลายคนที่รู้จักจาก AWS ต้องกลายเป็นผู้หางาน
- ความเครียดส่งผลต่อสุขภาพด้วย ตลอด 4 ปีน้ำหนักเพิ่มเกือบ 30 ปอนด์ และในนั้นมีอีก 10 ปอนด์ที่เพิ่มขึ้นในปีล่าสุด
- เครื่องวัดความดันแสดงค่าสูงสุดใหม่อยู่เรื่อย ๆ และการนอนก็ถูกรบกวนอย่างหนัก จนไม่มีคืนไหนที่ได้นอนเต็มอิ่มเลยเป็นเวลาหลายสัปดาห์
- ที่ AWS ยังมีคนเก่งและยอดเยี่ยมอยู่อีกมาก แต่เมื่อการลดคนและการย้ายออกไปอยู่บริษัทที่ดีกว่ายังดำเนินต่อไป ก็ไม่แน่ชัดว่าสภาพแบบนั้นจะรักษาไว้ได้นานแค่ไหน
- “reverse centaurs” ของ Cory Doctorow เป็นบทความที่อย่างน้อยก็น่าจะทำให้คนที่ทำงานใน Amazon รู้สึกละอายใจขึ้นมาบ้าง
- สิ่งหนึ่งที่ AWS ทำได้ดีคือยอมให้มีช่อง Slack ชื่อ
#actual-aws-memes- ช่องนี้มีการดูแลเข้มงวด แต่ก็เป็นพื้นที่ให้โพสต์มีมเกี่ยวกับชีวิตใน AWS เพื่อระบายความเครียด
- ในสัปดาห์สุดท้าย ผู้เขียนได้โพสต์มีมเป็นครั้งแรกและครั้งเดียว
- ผู้เขียนไม่ได้คิดว่าตัวเองถูกเลิกจ้างเพราะมีมนั้น และตลอด 4 ปีที่ AWS ก็ไม่เคยถูกสั่งให้ทำสิ่งที่รู้สึกว่าไร้จริยธรรมหรือผิดกฎหมาย
- แต่ดูเหมือนว่าทั้งในสหรัฐฯ และทั่วโลก จะมีระดับหนึ่งที่การปฏิบัติตามกฎหมายกลายเป็นเรื่องเหมือนเลือกทำหรือไม่ทำก็ได้
- เพราะอนาคตใน AWS ดูไม่แน่นอนอยู่แล้ว การถูกบังคับให้ออกจึงกลับให้ความรู้สึกโล่งใจ
- หลังจากไปงาน GrafanaCon ในปีนี้ ความต้องการที่จะกลับไปหารากเหง้าของโอเพนซอร์สก็ยิ่งแรงขึ้น
- โอเพนซอร์สเกี่ยวข้องกับการทำให้อำนาจทางเทคนิคและการควบคุมอยู่ในมือของผู้ใช้ ไม่ใช่ผู้ขาย
- ในสภาพแวดล้อม GenAI ที่โมเดลล้ำสมัยทั้งหมดเข้าถึงได้ผ่าน API เท่านั้น ยังไม่แน่ชัดว่าความหมายของโอเพนซอร์สจะพัฒนาไปอย่างไร
- ต่อให้ต้องการรันโมเดลบนเครื่องตัวเอง ก็ยังมีคำถามว่ามีกี่คนที่สามารถแบกรับฮาร์ดแวร์ที่จำเป็นได้
- คำถามสุดท้ายที่ยังค้างอยู่คือ การทำงานในฐานะมนุษย์ในโลกของ AI หมายความว่าอย่างไร
1 ความคิดเห็น
ความคิดเห็นจาก Hacker News
เดือนที่แล้วฉันติดต่อ AWS Support เป็นครั้งแรกในรอบหลายปี เป็นคำถามเรื่องวิธีคิดค่าบริการ
ฉันเปิดเคสไว้แล้ว 7 วันก็ยังไม่มีคนรับผิดชอบ จากนั้นเลยเปิดแชตสดและคุยกับเจ้าหน้าที่ซัพพอร์ตด่านแรกอยู่ราว 25 นาที แต่เขาไม่ค่อยรู้เรื่องหัวข้อนี้ และกำลังอ่านเอกสาร AWS ที่ฉันอ่านไปแล้วตรงนั้นเลย
สุดท้ายเขาหาคำตอบไม่เจอ และก็ถือว่าดีที่เลือกเอสคาเลตแทนที่จะให้คำตอบผิด แต่ถ้าเขาอ่านตั๋วตั้งแต่แรก ฉันก็คงไม่ต้องเป็นฝ่ายตามเอง
ผ่านไป 11 วันก็ได้คำตอบที่ผิดทั้งหมด ระหว่างนั้นฉันหาคำตอบที่ถูกเองและอธิบายกลับไปแล้ว วันถัดมาก็มี ข้อความยาวที่สร้างโดย AI ส่งกลับมาว่าคำตอบของฉันถูกต้อง
ดูเหมือนปัญหาหลักคือ AWS เข้าใจผิดว่าฉันในฐานะลูกค้าจะมองคำตอบที่สร้างโดย AI ว่ามีคุณค่าใกล้เคียงกับคำตอบจากคนจริง ซึ่งฉันแทบจะมองข้ามไปเลยเพราะเห็นว่าเป็นคำตอบที่ไม่ได้รับการตรวจสอบ
แม้แต่ Stripe ที่เคยขึ้นชื่อเรื่องคุณภาพซัพพอร์ตก็ดูเหมือนจะยอมแพ้ไปแล้ว
ไม่นานมานี้ฉันต้องจัดการกรณีที่วิธีรับชำระเงินเปลี่ยนไปจากที่คาดไว้ บอต AI ไม่ได้แค่ไม่ช่วย แต่ยังเสนอคำอธิบายผิด ๆ อย่างแข็งขัน ทำให้ปัญหายังอยู่เหมือนเดิม ขณะที่ฉันต้องเสียเวลาหลายวันไปกับการเปลี่ยนสิ่งที่ไม่เกี่ยวข้อง
สำหรับธุรกิจของฉัน เรื่องนี้มีน้ำหนักมากเวลาจะเลือกใช้บริการไหน
ถ้าจะผสานบริการเข้ากับระบบ ฉันมองว่าต้องมี คนจริง ที่ช่วยได้จริงเมื่อมีคำถามหรือเกิดปัญหา การผลักทุกคนไปหา AI บอตเพื่อประหยัดต้นทุนเป็นสัญญาณว่าบริษัทให้คุณค่ากับลูกค้ามากแค่ไหน
เมื่อก่อนแม้แต่ที่ที่ใช้ AWS ต่อปีเยอะมาก มากกว่า 100,000 ดอลลาร์สบาย ๆ แต่ไม่ถึง 1 ล้านดอลลาร์ ตั๋วซัพพอร์ตก็ยังไม่มีคำตอบเป็นเดือน ๆ และผู้ดูแลบัญชีที่ได้รับมอบหมายก็ปล่อยค้างเป็นเดือนแม้จะติดตามหลายครั้ง
ตั๋วทั้งหมดที่เปิดในช่วง 6 เดือนหลังสุดก็ได้รับ คำตอบที่สร้างโดย AI หลังจากล่าช้ามาก และจากความไม่แม่นยำที่ไม่ตรงกับคำถามก็ดูชัดว่าคงไม่มีคนอ่านเลย
กว่าจะมีคนจริงเข้ามาในสายก็เกิน 2 ชั่วโมงไปแล้ว และถ้าบริษัทจ่ายค่า Oracle support contract ปีละหลายแสนดอลลาร์แล้วสิ่งที่ได้กลับมาเป็นแค่บอต AI มันก็ยอมรับได้ยาก
ตอนนี้การย้ายไป Postgres กลายเป็นงานลำดับความสำคัญสูงสุด และควรเลิกพูดไร้สาระเรื่อง “แทนที่คนด้วย AI” ได้แล้ว [0]
[0]: https://www.forbes.com/sites/jonmarkman/2026/04/06/oracles-m...
เมื่อก่อนฉันเคยเห็นผู้นำเสนอยังปล่อย ภาพที่สร้างโดย AI ไว้ในสไลด์ ทั้งที่เต็มไปด้วยตัวอักษรอ่านไม่ออกหรือคำสะกดผิด
ทัศนคติแบบ “แค่นี้ก็พอแล้ว” ไม่ใช่การหมกมุ่นกับลูกค้า
การยัดเยียดให้ใช้ generative AI ที่ยังไม่สุกงอมทำให้นึกถึงฉากใน Catch 22 ที่ Milo Minderbinder เผลอไปกว้านซื้อฝ้ายจำนวนมหาศาลแล้วพยายามให้คนกินฝ้าย
ไม่เคยคิดว่าจะได้เห็นภาพ AI ที่มีข้อความเพี้ยนชัดเจนใน การประชุมระดับมืออาชีพ แต่ตอนนี้กลับเจอบ่อยขึ้นเรื่อย ๆ
ถ้าเปลี่ยนจากนั้นมาเป็นภาพ generative AI อาจถือว่าดีขึ้นด้วยซ้ำ
อย่างน้อยก็ลดความเสี่ยงทางกฎหมาย และอาจเข้าใจง่ายกว่าสำหรับผู้ชมทั่วโลก
แต่ฉันก็ยังไม่เข้าใจว่าทำไมคนถึงทำแบบนี้
สงสัยว่าเป็นส่วนหนึ่งของการฝึกผู้นำ หรือผู้พูดเชื่อจริง ๆ ว่าการใส่องค์ประกอบพวกนี้จะทำให้งานนำเสนอน่าจดจำและสนุกขึ้น
ตลอด 6 เดือนที่ผ่านมา เป้าหมายหลักของผู้บริหารระดับสูงในบริษัทใหญ่ดูเหมือนจะเป็นการทำให้พนักงานทั่วไปกลายเป็น สิ่งที่แทนที่ได้หรือไม่จำเป็น
มันเป็นการทดลองขนาดใหญ่ และก็มีแบบอย่างอย่างการปฏิวัติอุตสาหกรรม
สำหรับแรงงาน สถานการณ์จะแย่ลงไปอีกราวหนึ่งชั่วคน
ตามหลักการทุกคนควรทำได้ทุกอย่าง แต่ในทางปฏิบัติพอจะจ้างบทบาทที่เชี่ยวชาญมากขึ้นก็กลายเป็นเรื่องปวดหัวมหาศาล
เริ่มมีบทบาทอย่าง Frontend Engineer หรือ Embedded Systems Engineer แล้ว แต่ในความเป็นจริงขอบเขตก็ยังกว้างมากอยู่ดี
ถ้า AI ทำให้มูลค่าของแรงงานลดลงจนพลังต่อรองหายไป ก็ไม่มีหลักประกันว่าวิธีเดิมจะใช้ได้ผลอีก
สุดท้ายมันคงลงเอยทางใดทางหนึ่ง แต่ฉันคิดว่าช่วงเปลี่ยนผ่านไปสู่ระยะถัดไปจะเจ็บปวดมาก และอาจถึงขั้น รุนแรง
ฉันเองก็เป็นอดีตคน AWS มานานแล้ว และพูดตรง ๆ ว่าปัญหาเชิงองค์กรเริ่มรุนแรงจริงจังตอน Jassy ขึ้นเป็น CEO ของ Amazon ทั้งบริษัท และผู้นำสำคัญอย่าง Charlie Bell ออกจากบริษัท
ปัญหาอื่น ๆ ก็มีอยู่ตลอดเช่นกัน
ในแง่ต้นทุน ผู้ให้บริการ bare metal ที่ถูกกว่าตอนนี้ส่งมอบอินสแตนซ์ได้เร็วกว่าเมื่อ 10 ปีก่อนมาก และในแง่คุณภาพผลิตภัณฑ์ก็ถูกกดดันทั้งจากสตาร์ตอัปไปจนถึงบริษัทใหญ่กว่าอย่าง Databricks
พออัตราดอกเบี้ยเริ่มขึ้น ก็ยิ่งเห็นชัดว่าการเดิมพันราคาแพงหลายอย่างอย่าง IoT, AI, การสนับสนุนธุรกิจ, robotics และ Ground Station แทบล้มเหลว
การเดิมพันล่าสุดอย่าง โครงสร้างพื้นฐาน AI และการเสริมฮาร์ดแวร์ของตัวเองเป็นทางเลือกที่ฉลาด แต่บทบาทแบบนี้ต้องการผู้เชี่ยวชาญทักษะสูงอีกประเภทหนึ่ง ไม่ใช่วิศวกรซอฟต์แวร์จำนวนเท่าเดิม
ศูนย์ฟูลฟิลเมนต์ทุกแห่งที่จัดการสินค้าชิ้นเล็กที่เก็บใส่ช่องได้ ล้วนใช้ robotics อย่างกว้างขวาง และจากคนนอกก็ดูค่อนข้างมีประสิทธิผล
มีการพูดถึง #actual-aws-memes นะ
ฉันก็เข้าทำงานในปี 2022 และหลายอย่างตรงกับประสบการณ์ของฉันมาก
หลังจากผู้จัดการที่ดีลาออกไป หลักการ “ยืนหยัดในมาตรฐานสูงสุด” ก็ถูกกัดกร่อนกลายเป็น แค่นี้ก็พอแล้ว มากขึ้นเรื่อย ๆ และฉันคิดว่า generative AI ยิ่งเร่งเรื่องนี้
ได้ยินมาหลายปีแล้วว่า Amazon จะใช้คนจนหมดพูล แต่บริษัทก็ยังไปต่อได้อยู่
หลังจากนั้นมีรีครูตเตอร์อย่างน้อย 35 คนติดต่อมาหาฉันเรื่องตำแหน่ง systems engineering ของ Kuiper
ต่อให้เป็นแค่สัญญาจ้าง “ป้ายเหลือง” ทุกครั้งที่ไปถึงขั้นผู้จัดการรับสมัครของ Amazon ก็จะถูกปฏิเสธทันที
ชาว Amazon ไม่รู้หรอกว่าเราโดน ขึ้นบัญชีดำ นานแค่ไหน และอาจไม่มีทางรู้ด้วย
สุดท้ายก็จะใช้คนจนหมดจริง ๆ
โดยเฉพาะตอนนี้ FAANG เจ้าอื่นก็ไม่ได้ให้เด็กจบใหม่เวอร์เหมือนเมื่อก่อนแล้ว เพราะงั้นคงไม่ถึงขั้นที่แหล่งคนรุ่นใหม่เก่ง ๆ จะแห้งเหือดหมด
การรับคนยากมากในทุกระดับ และตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาวุโสของทีมเราก็เปิดมา 1 ปีครึ่งแล้ว แต่แทบไม่มีผู้สมัครเลย และก็ไม่มีคนที่เก่งจริง
ระดับเฉลี่ยของคนที่เข้ามาใหม่ก็ตกลงอย่างมาก และ “มาตรฐานการจ้าง” ที่เคยโด่งดังก็ตกลงไปถึงใต้ดินแล้ว
สำหรับนายจ้างสายวิศวกรรมซอฟต์แวร์ นี่คือยุคทอง
ค่าตอบแทนดี และดูดีในเรซูเม่
โดยเฉพาะในยุโรปที่ฉันอยู่ มันยิ่งดูน่าสนใจ
ตัดเรื่องกระแส AI เกินจริงออกไป ฉันสงสัยว่ามีวิธีเลี่ยงการกลายเป็น บริษัทยักษ์ใหญ่ที่จืดชืดและมองลูกค้าเป็นแค่ตัวเลข ได้ไหม
Amazon เคยยอดเยี่ยมมากในเรื่องยึดลูกค้าเป็นศูนย์กลาง แต่วันหนึ่งมันก็หายไป
ฉันยกตัวอย่างยาว ๆ ได้ว่าตอนนี้บริษัทปฏิบัติกับลูกค้าแย่กว่าเดิมแค่ไหน แต่ทุกคนก็คงมีตัวอย่างของตัวเอง
อะไรกันแน่ที่พังไป และบริษัทอื่นจะหลีกเลี่ยงได้อย่างไร
สร้างภูมิคุ้มกันต่อกระแสเกินจริงและ “ของที่กำลังฮิตตอนนี้” แล้วหันไปโฟกัสว่า “เราจะทำให้ลูกค้าได้สัมผัสประสบการณ์แบบไหนที่เดิมทีเข้าถึงไม่ได้”
เมื่อคนที่คอยคำนวณเงินขึ้นมาจับพวงมาลัยแทนพวกเนิร์ดที่มีแพสชัน องค์กรก็จะไหลไปสู่ วิธีคิดแบบสเปรดชีต อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้
ฉันคิดว่านั่นก็เป็นผลข้างเคียงที่เลี่ยงยากของการพยายามประคองไฟให้ติดในองค์กรใหญ่แบบนั้น
ถ้ายังไม่เคยดู ลองดู Jiro Dreams of Sushi แล้วดูว่าวิถีชีวิตแบบนั้นสื่อถึงคุณไหม
ฉันยังแนะนำบทสัมภาษณ์หนึ่งของ René Redzepi แห่ง Noma ด้วย
มันมีมุมมองดี ๆ มากเกี่ยวกับการที่การจดจ่อกับงานฝีมือของตัวเอง เปิดโอกาสให้เราสร้างและส่งมอบสิ่งยอดเยี่ยมให้คนอื่นได้อย่างเป็นธรรมชาติ
นึกถึง Costco ขึ้นมาเลย
มันอธิบายกระบวนการนี้ไว้ค่อนข้างดี
ฉันไม่แน่ใจว่าจะป้องกันอย่างไร แต่คิดว่าการทำให้บริษัทเล็ก โฟกัสที่คุณภาพและความยั่งยืน และไม่ตกอยู่ใต้อิทธิพลของ venture capital อาจเป็นคำตอบ
เพียงแต่มันคงต้องคอยตัดแต่งดูแลอยู่เรื่อย ๆ เหมือนเลี้ยงบอนไซ
เรื่องเล่าการกู้คืนบัญชีทำให้รู้สึกใกล้ตัวมาก
อย่างน้อยเขาก็ยังมีเพื่อนร่วมงานคอยให้กำลังใจ แต่พอทีมถูกลดขนาดลงเรื่อย ๆ สุดท้ายอาจเหลือแค่ LLM ที่เลือกไว้คอยตบไหล่บอกว่า “ทำได้ดีมาก” “คุณพูดถูกทั้งหมด”
การกระทำแบบ วีรบุรุษ นั้นทำโดยไม่มีการอนุมัติไม่ได้ และการทำให้ระบบดูไร้ความสามารถและพังยับในที่สาธารณะ จากนั้นยังกล้าขอโทษโดยไม่โดนประหารกลางแจ้ง ก็ไม่ใช่เรื่องที่เกิดบ่อย
คนที่ออกหน้าให้กำลังใจเขาอย่างเปิดเผยก็ควรระวังตัวไว้เหมือนกัน
AWS หลงทางไปแล้ว
S3, SQS, EC2, VPC เป็นนวัตกรรมที่ยอดเยี่ยม และเป็นบริการที่สร้างโดยวิศวกรที่ต้องการระบบซึ่งเสถียรและขยายตัวได้อย่างยืดหยุ่น
บังเอิญว่ามันคุ้มค่าด้านต้นทุนด้วย
ของที่ตามมาหลังจากนั้น โดยเฉพาะ data stack และบริการ AI ในตอนนี้ กลับถูกสร้างโดยผู้บริหารสาย MBA ที่ไม่เข้าใจนวัตกรรมและมองวิศวกรรมเป็นต้นทุนแบบธนาคาร
ถ้าดูผลประกอบการล่าสุดก็เห็นผลกระทบนั้นชัด
Google โตเร็วกว่า AWS เกือบสองเท่า ซึ่งอาจเป็นแค่ความบังเอิญก็ได้
บริษัทของฉันเองก็ผลักดันให้ทุกคนใช้ เครื่องมือที่เกี่ยวกับ AI มากขึ้น แต่ฉันไม่ได้คิดว่ามันผิดในตัวมันเอง
เพียงแต่ว่าคุณภาพของงานที่สร้างจากเครื่องมือพวกนี้ สุดท้ายก็ยังขึ้นอยู่กับความสามารถของแต่ละคนอย่างมาก
บางคนแทบไม่พยายามเลยและส่งงานที่หยาบมากออกมา ซึ่งน่ารำคาญมาก
สิ่งสำคัญไม่ใช่ว่าใช้เครื่องมืออะไร แต่ต้องเป็น ผลงานที่ออกมา
ถ้าเครื่องมือ AI เก่งอย่างที่อ้างจริง คนที่ใช้ก็ควรแซงหน้าไปเอง และบริษัทก็สามารถพูดกับพนักงานคนอื่นได้อย่างสมเหตุสมผลว่า “เพื่อนร่วมงานของคุณทำงานได้มากกว่าคุณสองเท่า”
แต่การบังคับให้ใช้เครื่องมือเพียงเพราะเป็นเครื่องมือนั้นไม่มีความหมายและให้ผลย้อนกลับ