Ivan Burazin ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Daytona บริษัทปัญญาประดิษฐ์จากนิวยอร์ก กล่าวว่า พนักงานที่บริหาร AI Agent ได้อย่างมีประสิทธิภาพมักมีประสบการณ์ในการบริหารบุคลากรอยู่ก่อนแล้ว ประเด็นนี้กำลังมีความสำคัญต่อประสิทธิภาพและขนาดองค์กรของบริษัทสตาร์ทอัพ เมื่อภาคธุรกิจมอบหมายงานเขียนโค้ดและพัฒนาผลิตภัณฑ์ให้ AI Agent มากขึ้น
Burazin ระบุว่า Daytona มีพนักงานประมาณ 30 คนกระจายอยู่ในสหรัฐฯ และยุโรป ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา บริษัทผลักดันให้พนักงานใช้ AI Agent มากขึ้น ปัจจุบันวิศวกร 16 คนของบริษัทใช้งาน AI Agent เฉลี่ยคนละ 5 ตัว และทีมงานไม่ได้เขียนโค้ดด้วยตนเองเป็นหลักอีกต่อไป
วิศวกร Daytona ทำงานร่วมกับ AI Agent หลายตัว
จากประสบการณ์ของ Burazin พนักงานที่เคยบริหารคนอื่นมาก่อนมักอธิบายงานให้ AI Agent เข้าใจได้แม่นยำกว่า เขากล่าวว่า บุคลากรกลุ่มนี้มักแยกได้ชัดเจนว่าอะไรคือ “ข้อมูลนำเข้า” และอะไรคือ “ผลลัพธ์” พร้อมระบุว่าต้องการผลลัพธ์แบบใด และควรดำเนินการด้วยวิธีไหน
ในทางกลับกัน วิศวกรที่มีทักษะทางเทคนิคสูงแต่ไม่เคยบริหารบุคลากร อาจยังคิดแบบผู้ปฏิบัติงานรายบุคคล พวกเขาอาจคาดหวังให้คนอื่น รวมถึง AI Agent เข้าใจข้อกำหนดที่ไม่ได้ระบุไว้อย่างชัดเจน เมื่อผลลัพธ์ไม่เป็นไปตามคาด พนักงานกลุ่มนี้อาจรู้สึกกดดันหรือผิดหวัง แต่ไม่ได้แยกเป้าหมายของงาน ขั้นตอนการดำเนินการ และเกณฑ์การส่งมอบออกมาให้ชัดเจนขึ้น
ในมุมมองของ Burazin การออกคำสั่งให้ AI Agent มีลักษณะใกล้เคียงกับงานบริหาร ผู้ใช้งานต้องอธิบายเป้าหมาย เงื่อนไขจำกัด และผลลัพธ์ที่คาดหวัง แทนที่จะส่งเพียงคำขอแบบกว้าง ๆ
Burazin ไม่เห็นด้วยกับการพึ่งพาผู้จัดการแบบเดิมเพียงอย่างเดียว
อย่างไรก็ตาม Burazin ไม่ได้มองว่าประสบการณ์บริหารคนสามารถทดแทนความรู้ด้านเทคนิคได้ เขากล่าวว่า ผู้จัดการที่ขาดความรู้ทางเทคนิค ไม่ว่าจะอยู่ในฝ่ายการตลาดหรือฝ่ายวิศวกรรม ก็อาจให้ความช่วยเหลือแก่ทีมได้ไม่เพียงพอ พนักงานของบริษัทจึงยังควรมีส่วนร่วมกับงานจริง ไม่ใช่ทำหน้าที่เพียงแจกจ่ายงานและติดตามความคืบหน้า
Daytona ก่อตั้งในปี 2023 โดย Burazin, Vedran Jukić และ Goran Draganić บริษัทให้บริการโครงสร้างพื้นฐานแบบแซนด์บ็อกซ์ที่มีระบบรักษาความปลอดภัยสำหรับองค์กร เพื่อใช้รัน AI Agent และโค้ดที่สร้างโดย AI ในสภาพแวดล้อมที่แยกออกจากระบบอื่น ล่าสุดบริษัทระดมทุนรอบ Series B ได้ 48 ล้านดอลลาร์สหรัฐ
AI Agent กำลังเปลี่ยนโครงสร้างการบริหารบริษัทเทคโนโลยี
มุมมองของ Burazin สอดคล้องกับการเปลี่ยนแปลงของตำแหน่งบริหารในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีช่วงหลายปีที่ผ่านมา ก่อนหน้านี้ Meta, Amazon และ Google เคยลดจำนวนตำแหน่งผู้จัดการระดับกลาง เพื่อลดลำดับชั้นในองค์กรและเพิ่มประสิทธิภาพ ขณะเดียวกัน เมื่อเครื่องมือ AI เข้ามาอยู่ในกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ ผู้บริหารบริษัทเทคโนโลยีจำนวนมากขึ้นก็เริ่มมีส่วนร่วมทั้งด้านการเขียนโปรแกรม การพัฒนาผลิตภัณฑ์ และการบริหารพนักงาน
สำหรับ Daytona การให้วิศวกรหนึ่งคนดูแล AI Agent หลายตัวช่วยให้บริษัทคงขนาดทีมมนุษย์ไว้ในระดับเล็ก Burazin กล่าวว่า บริษัทรับพนักงานใหม่ด้วยความเร็ว “ช้ามาก” เพราะการเพิ่มพนักงานหนึ่งคนหมายถึงความสัมพันธ์ในการสื่อสารและความซับซ้อนในการบริหารที่เพิ่มขึ้น
เขามองว่า AI Agent ช่วยให้องค์กรขนาดเล็กลงสามารถทำงานได้มากขึ้น เมื่อจำนวนบุคลากรลดลง สายการสื่อสารก็สั้นลง บริษัทจึงสามารถควบคุมความซับซ้อนขององค์กรไปพร้อมกับรักษาความเร็วในการดำเนินงาน
แนวทางของ Daytona สะท้อนว่า ผลกระทบจาก AI Agent ไม่ได้จำกัดอยู่ที่การลดงานเขียนโค้ดซ้ำ ๆ แต่ยังเปลี่ยนทักษะด้านการบริหารที่พนักงานจำเป็นต้องมีด้วย สำหรับองค์กร ความสามารถในการสื่อสารเป้าหมายอย่างชัดเจน แบ่งงานเป็นขั้นตอน และประเมินผลลัพธ์ที่ส่งมอบ อาจเป็นปัจจัยโดยตรงว่าเครื่องมือ AI จะเปลี่ยนเป็นผลิตภาพที่ใช้งานได้จริงหรือไม่