L'IA ne nivelle pas les ingénieurs, elle multiplie l'écart par 10
Jad Naous et Aaron Levie font le même constat : les plus gros gains de l'IA vont à ceux qui savent déjà tenir la complexité. Ce que ça change pour recruter des ingénieurs.
« L'écart entre les ingénieurs corrects et les très bons a été multiplié par 10. »
C'est Jad Naous, fondateur de Grepr, qui le dit dans le podcast d'a16z. Son équipe construit des systèmes distribués. Depuis l'arrivée des agents, certains ont appris à s'en servir, d'autres non, et à chaque nouveau recrutement l'écart s'est creusé.
Sa raison tient en une phrase : votre cerveau doit tenir la complexité, parce que l'IA ne le fait pas. Plus vous savez découper un problème, plus vous pouvez en déléguer de morceaux.
Aaron Levie, le CEO de Box, dit la même chose autrement : les plus gros gains de l'IA vont à ceux qui ont déjà une expertise, parce qu'ils savent ce qui est vrai, ce qui ne marchera pas, et ce qu'il faut garder de la sortie du modèle. « Les experts deviennent plus puissants. »
On nous avait vendu l'inverse : l'IA qui met tout le monde au niveau.
Si c'est l'écart qui se creuse, le recrutement change de nature. La question n'est plus « cette personne sait-elle coder ? ». Tout le monde produit du code. La question est : quelle complexité cette personne a-t-elle déjà tenue, seule ?
Ça ne se lit pas dans un titre de poste. Ça se lit dans les systèmes qu'elle a construits, les problèmes qu'elle a découpés, les décisions qu'elle a prises quand le modèle se trompait.
