T-shape w erze AI. Dlaczego jedna specjalizacja może już nie wystarczyć?

Im dłużej obserwuję to, co dzieje się w branży, tym mniej przekonuje mnie skrajne podejście do rozwoju zawodowego. Wiesz, przechylenie się maksymalnie albo w jedną stronę, albo w drugą.

Chodzi mi tutaj o wizję osoby, która zna wszystko po trochu, ale w niczym nie schodzi głębiej. Albo obraz eksperta, który całą swoją wartość opiera na jednej bardzo wąskiej specjalizacji, i nie wie nic poza tym.

Oba podejścia mają sens tylko do pewnego momentu. Albo miały sens do niedawna.

W praktyce coraz bardziej przekonuje mnie coś pomiędzy głęboką ekspertyzą w jednym obszarze i jednoczesne budowanie orientacji w kilku innych. Czyli świadomości.

Klasyczne podejście T-shape, które dziś może być ważniejsze niż jeszcze kilka lat temu.

Analogia do lekarzy

Wobraź sobie lekarza, który jest świetnym ekspertem w wątrobach. Nie wie nic po za tym, ale o tym jednym narządziu ma w głowie wszystko co jest do tej pory znane nauce. Brzmi dobrze, co nie? No nie do końca. Bo jednak wątroba nie żyje w próżni, tylko wewnątrz człowieka. Ale wiesz co mam na myśli.

To samo z lekarzem, który ma powierzchowną wiedzę o wszystkim, ale nie jest w stanie naprawdę pomóc w żadnym konkretnym przypadku. Trochę jak przeciętny wujek podczas rodzinnego obiadu, który ma opinię na każdy temat, ale nie jest w stanie naprawdę niczego rozwiązać.

Skrajny I-shape to kiepski zakład z przyszłością

Na pierwszy rzut oka bardzo wąska ekspertyza może brzmieć rozsądnie.

Wybierasz jeden obszar. Schodzisz w niego głęboko. Poświęcasz miesiące albo lata, żeby wejść do małej grupy ludzi, którzy naprawdę znają się na rzeczy. W teorii daje to sporą przewagę rynkową. I pewnie dla niektórych ludzi jest to sposób na naprawdę dobrą karierę.

Problem jednak polega na tym, że stawiamy wszystko na jedną kartę.

Zakładasz, że za kilka lat rynek nadal będzie potrzebował dokładnie tej umiejętności w dokładnie tej formie.

Czasem pewnie tak będzie. Czasem nie.

Dlatego skrajne I-shape wydaje mi się dziś po prostu bardziej ryzykowne niż kiedyś. Potrzebne, ale łatwiej o pomyłkę.

Coś jak wrzucenie wszystkich oszczędności w jedną spółkę. Jeśli trafisz, wygrywasz mocno. Jeśli nie, koszt może być wysoki.

T-shape jako dywersyfikacja

Dużo bezpieczniejsze jest zostawienie sobie jednego mocnego filaru i dobudowanie wokół niego świadomości innych obszarów.

Nie chodzi o to, żeby każdy frontendowiec nagle stał się pełnoprawnym backendowcem, DevOpsem, specjalistą od baz danych i ekspertem od AI jednocześnie.

Chodzi raczej o coś bardziej realistycznego.

Jeśli Twoją główną specjalizacją jest frontend, to dobrze rozumieć przynajmniej podstawy backendu, CI/CD, Dockera, baz danych, architektury czy narzędzi AI. Nie na poziomie budowania wszystkiego od zera bez pomocy, ale na poziomie, który pozwala Ci rozumieć kontekst i poruszać się trochę szerzej niż tylko w jednym wycinku systemu.

I właśnie to wydaje mi się dziś bardzo praktyczne, i dużo bardziej bezpieczne.

AI jako boost T-shape

Moim zdaniem AI nie sprawia, że specjalizacja przestaje mieć znaczenie.

Wręcz przeciwnie. Nadal musisz posiadać obszar, w którym myślisz głębiej niż przeciętnie. Nadal musisz rozumieć, co oceniasz, co projektujesz i jakie kompromisy podejmujesz.

Ale jednocześnie AI obniża koszt wejścia w sąsiednie obszary.

To znaczy, że łatwiej niż kiedyś naprawić pipeline, wystawić prosty endpoint, ogarnąć podstawy infrastruktury albo wejść w temat, który wcześniej wydawał się zbyt odległy. Oczywiście pod warunkiem, że nie działasz całkowicie bezmyślnie i wiesz, kiedy potrzebna jest większa ostrożność.

W praktyce oznacza to, że rynek może jeszcze bardziej doceniać ludzi, którzy mają jedną mocną nogę i kilka kolejnych podpór. A przynajmniej powinieneś czuć się bardziej komfortowo, na wypadek, gdyby ta noga się jednak złamała, a Ty z jakiegoś powodu nie wykupiłeś ubezpieczenia.

Firmy często nie potrzebują idealnych specjalistów od jednego wycinka

Patrząc z perspektywy wielu zespołów, mnóstwo rozwiązań nie musi być perfekcyjnych w każdym detalu.

Często wystarczy tzw. “good enough”. Rozwiązanie sensownie, utrzymywalne i dowiezione bez blokowania całego procesu na granicach między rolami.

W takim świecie bardzo cenna staje się osoba, która głównie działa w jednym obszarze, ale kiedy trzeba, potrafi też ruszyć temat obok.

• Naprawi prostszy problem w pipeline CI.
• Dogada się z backendem.
• Zrozumie ograniczenia bazy danych.
• Skorzysta z AI nie tylko do generowania kodu, ale też do szybszego wejścia w mniej znany temat.

To nie znaczy, że nagle każdy ma być człowiekiem od wszystkiego.

To znaczy raczej, że bycie człowiekiem od jednej rzeczy i kompletnie odciętym od reszty może być coraz mniej komfortową strategią.

Szerokość bez głębi też nie wystarczy

Z drugiej strony nie kupuję też wizji, że wystarczy liznąć wszystkiego po trochu i to już załatwia sprawę.

Bez mocnej specjalizacji trudno zbudować prawdziwą przewagę. Trudno być osobą, do której ludzie przychodzą po opinię. Trudno też odróżnić się na rynku tylko samą ogólną orientacją.

Wiem, bo sam tego doświadczyłem.

Dlatego nie chodzi mi o porzucenie głębi.

Bardziej o to, żeby tej głębi nie budować kosztem całkowitego zamknięcia się na resztę.

Jak patrzę na to dzisiaj

To co chcę przekazać tym wpisem, to miej swój główny obszar, w którym naprawdę chcesz być mocny, ale jednocześnie inwestuj część energii w budowanie szerszej orientacji.

Poświęcaj się eksperyzie, ale wyjrzyj też czasem poza nią. Być może łącząć swoją główną specjalizację z kilkoma sąsiednimi obszarami dostrzeżesz coś więcej. Coś co Ci paradakolnie pomoże zyskać przewagę w tym swoim jednym obszarze.

Nie wiem też czy być może za chwilę T-shape też przestanie być wystarczającym opisem. Być może dzięki AI wiele osób zbuduje dwie albo trzy głębsze specjalizacje szybciej niż dawniej.

Ale jeśli dziś miałbym postawić na jedną strategię rozwoju, to nie byłaby nią ani pełna szerokość bez głębi, ani pełne zamknięcie się w jednej niszy.

Byłoby to właśnie świadome T-shape.