8 miesięcy, roczny dochód 100 milionów dolarów — Manus właśnie ustanowił rekord najszybszego osiągnięcia tego kamienia milowego w historii. Inżynier Ivan Leo, który pracował tam przez 5 miesięcy, napisał podsumowanie, w którym omówił trzy lekcje, które wyniósł z tego doświadczenia. Pierwsza: Twoja odpowiedzialność nie kończy się na wdrożeniu kodu. Wielu inżynierów uważa, że sprawa jest załatwiona, gdy PR zostanie scalony. Po zakończeniu funkcji Mail Manus, Ivan sam nagrał film demo, zaktualizował dokumentację i odpowiadał na pytania użytkowników na Twitterze. Podczas integracji płatności Stripe, osobiście przetestował, używając swojej karty kredytowej — prawdziwe pieniądze, aby upewnić się, że pieniądze dotrą. Co ważniejsze, usiadł i obserwował, jak jego koledzy z działu marketingu korzystają z funkcji, którą stworzył. To, gdzie napotykają trudności, to prawdziwe „zatrzymanie” produktu. Druga: Najpierw zrób, a potem mów. Pierwszego dnia pracy, szef poprosił go o stworzenie demo, które uruchomi Manus za pomocą e-maila. Chciał napisać skrypt, aby to załatwić, ale szef zapytał: jeśli to nie jest prawdziwe, to jaki ma sens? Tak więc na koniec dnia funkcja naprawdę została uruchomiona. Choć nie była kompletna, działała. To bardziej przekonujące niż jakiekolwiek PPT — ludzie mogą od razu powiedzieć „tak, warto w to zainwestować” lub „chcę coś innego”. Trzecia: Nie stawiaj sobie ograniczeń. Musiał napisać w Go, ale wcześniej go nie używał. Jak się nauczył? Czytając PR innych, używając AI do analizy nieznanych wzorców, zadając wiele „głupich pytań”. Podzielił się techniką zadawania pytań: nie mów „nie wiem, jak to zrobić”, ale „chcę zrobić X, w kodzie zwykle używa się Y, czy powinienem podążać za tym wzorcem?” To pozwala każdemu natychmiast odpowiedzieć. Ivan powiedział coś bardzo trafnego: twój tytuł może brzmieć „inżynier AI”, ale prawdziwa praca to „osiąganie efektów”. Nie ma granic, widzisz problem, rozwiązujesz go, widzisz okazję, chwytasz ją. Codziennie od 10 rano do północy, pięć dni w tygodniu. Taka intensywność nie jest dla każdego i nie każdy powinien ją znosić. Kultura szybkiej iteracji i priorytet prototypów to atut w szybko rozwijających się firmach, ale w sytuacjach wymagających stabilności może być obciążeniem. Dług technologiczny w końcu trzeba spłacić. Ale wracając do tematu, jeśli jesteś w tym etapie — młody, pełen energii, chcesz udowodnić swoją wartość w fali AI, ten artykuł rzeczywiście oferuje wykonalny framework: Rozszerz odpowiedzialność na użytkowników, przekształć pomysły w prototypy, traktuj granice jako coś, co można przekroczyć. Ostatnie zdanie Ivana bardzo mi się podoba: codziennie wracając do domu, czeka na to, co wydarzy się jutro. Praca, która daje takie uczucie, rzeczywiście jest rzadka.