Hallgasd meg a legújabb Leadership Híradót
Mögöttünk a nyár, újra itt a kedvenc hírlevél-podcast kombód, ezen a szombaton kis szünetünk után némileg rozsdásan, de a 21. alkalommal érkezünk a tech világ híreivel, személyes sztorikkal, leadership vonatkozásokkal, na meg persze AI-agymenésekkel.
Ennek az epizódnak az átiratát a bejegyzés tetején találod. Műsorainkat hallgathatod az Apple, a Spotify és a YouTube felületén, de saját lejátszódban és weboldalunkon is.
A Google megtarthatja a Chrome-ot, de bukta a zsíros megállapodásokat
Még a 10. Leadership Híradóban meséltünk róla, hogy trösztellenes eljárás elé néz a Google, ami miatt minden böngésző az ő keresőmotorjukat rakja első helyre, cserébe jó sok vaskos dollárért. A napokban lezárult az ügy, felemás eredménnyel.
A Google alapvetően megúszta a trösztellenes eljárást és megtarthatja a Chrome böngészőt (amire a részvénypiac egy finom 8%-os emelkedéssel reagált), azonban a szövetségi bíróság döntése szerint nem köthet exkluzív szerződéseket a keresőmotorra vonatkozóan, és meg kell osztania keresési adatait versenytársaival.
A döntés enyhébb lett a vártnál, így a részvényesek biztosan jól jártak, de az adatvédelmi aggályokon túl továbbra is kérdőjelekkel fedi a jövőt, hogy mi lesz most, ha az Apple és a Mozilla elesik a Google-től eddig érkező súlyos összegektől.
Hasznos időgazdálkodási tippek vezetőknek
Örök klasszikus téma a time management, az ezzel kapcsolatos tudásunkat tapasztalt vezetőként is hasznos felfrissítenünk.
Ebben a remek írásban egy tucat hasznos praktikáról olvashatsz:
Állíts reális elvárásokat magaddal szemben
Priorizálj könyörtelenül
Tedd feleslegessé magad
5 lépéses “segítség, úszom a feladatokban” lista
Csinálj magadnak focus time-ot
…és még egy tucat hasznos olvasmány.
Most a nyári szabik után elmerengtünk rajta, hogy sokszor mennyire nehéz egy hirtelen ránk szabadult 1,5-2 órás fókuszált, meetingmentes időt úgy kitölteni, hogy valóban a sorrendben fontos feladatokon pörögjünk, és ne csak egy “mindenbe belekezdünk” session legyen belőle.
És ha már itt jártunk, körbejártuk a népszerű triázs kifejezés eredetét, amit az ájtísok a dokiktól nyúltak le, már az ókori Egyiptomban is használtak és szinte minden nyelven ugyanígy mondják.
A // TODO már nem tech adósság, csak egy jövőben esedékes beszélgetés jele
Egy kollégám osztotta meg ezt a cikket, ami elsőre bicskanyitogató, és másodjára olvasva is, viszont közben kivált egy erős jobban belegondolva érzést.
A ZIRP avagy “zero interest rate-policy” avagy nullkamat-politika elvét emeljük át a kódolás világába: ha egy kevésbé jó kód fenntartási költsége közel van a nullához, akkor a technikai adósság nem jelent akkora akadályt, sőt: csak egy mellékes dolog, amit az AI képes lesz kijavítani. Ha nem is ma, de pillanatok alatt oda fogunk jutni: az AI (egészen konkrétan LLM) eszközök fejlődése elképesztő sebességgel zajlik, így könnyedén eljuthatunk oda, hogy mint egy sakkgép, szinte azonnal a 200 rossz lehetőséget, így mi gyorsan eljuthatunk az egyetlen jóhoz.
Ebben az esetben viszont a túltervezés újra, szakmánkban sokadjára veszíti értelmét: inkább csináljunk sok kevésbé jó megoldást, azt viszont szállítsuk gyorsan, és a minőséget megoldjuk később.
Persze nincs új a nap alatt: ez pontosan ugyanaz a jelenség, mint anno az XP, az agilis módszertanok, meg az inkrementális megközelítés akart megoldani: haladjunk gyorsan. A mai világban egyre kevésbé lesz igaz, hogy kétszer mérj, egyszer vágj: inkább vágj ötvenszer, és ne mérj soha.
Hogy ez jó-e? Ezt rád bízzuk, kedves olvasó-hallgató, na meg az időre, de van azért bennünk némi szkepticizmus.
Nagy lufi az AI-kódolás, de a Claude-ot fejlesztő Anthropic behúzott egy 13 milliárdos Series F kört
Rögtön szembeállítjuk az előző cikket egy másikkal, és leejtjük az állunkat az Anthropic körüli híreken.
Egy másik cikkben a nemrégiben közzétett METR-kutatás alapján (amiről egy korábbi hírlevélben említettünk) valaki elkezdte mérni a saját AI-kódolási teljesítményét, és két sokkoló felfedezése volt: egyrészt hogy sokkal több adatra lenne szüksége, másrészt hogy még a kevés adat alapján a teljesítményromlásának középértéke 21% körül volt.
A szerző joggal van felháborodva, és nem érti, hogy ha minden mérés ezt hozza ki, akkor mégis miért érzi mindenki rémesen hatékonynak magát. Miközben azt is olvasni, hogy 95%-ban szemetet eredményeznek az első AI-kódolási próbálkozások.
Ez persze a befektetőket egyáltalán nem érdekli: 13 milliárd dolláros Series F befektetést húzott be az Anthropic, a cég mostani értékelése 183 milliárd dollár. (A bevételről és a profitról ne beszéljünk, ha már ZIRP-éra.)
🧡 Like, share, subscribe: ha tetszett az epizód, nyomj ránk egy 5 csillagos értékelést, és kövess minket kedvenc podcast csatornádon:
Apple, Spotify, YouTube
💬 Csatlakozz az AVK Slackhez, ahol a hazai engineering, leadership, product, design és hasonló területen dolgozó szakemberekkel építünk közösséget:
https://avkpodcast.hu/p/slack
📬 Iratkozz fel hírlevelünkre, hogy ne maradj le bejegyzéseinkről és podcast epizódjainkról. Ha szereted, amit csinálunk, támogasd a munkánkat:
https://avkpodcast.hu/about
