Das „The Bridge“-Interview mit Robin Doumerc, dem neuen CTO Artefact: Wie man aus einer großen Gruppe von Ingenieuren und Entwicklern ein einheitliches, produktives und innovatives Team macht.

Im Juli 2024 wurde Robin aufgrund seiner fundierten technologischen Fachkenntnisse und seiner Führungsqualitäten zum CTO von Artefact befördert. Er leitet nun ein großes Team aus data , Softwareentwicklern und Frontend-Entwicklern und sorgt dafür, dass sein Team technologisch immer auf dem neuesten Stand bleibt, wobei Weiterbildung und Neugierde im Mittelpunkt seines Ansatzes stehen.

Zu Robins bisherigen beruflichen Stationen zählen die Tätigkeit als Vorstandsmitglied für Data bei AI Alliance, als Data bei Qwant und als Forschungsingenieur im Bereich Data bei ONERA, dem französischen Luft- und Raumfahrtforschungsinstitut.Er hat Master-Abschlüsse in Naturwissenschaften von der Universität Aalborg in Dänemark und der Ingenieurshochschule ESIEE Paris.

In einem Interview für „The Bridge“ mit Caroline Goulard, Mitbegründerin und CEO von Modality und Dataveyes,spricht Robin über seinen Ansatz beim Aufbau seines Teams, darüber, wie generative AI die Arbeitsweise und Problemlösungsstrategien von Ingenieuren AI , über die sich wandelnde Rolle des Managements in der Tech-Branche und über die Bedeutung des kontinuierlichen Lernens.

Robins Team besteht aus drei Gruppen:
1. Frontend-Entwicklung (hier werden die Ergebnisse den Kunden präsentiert);
2. Backend-Entwicklung;
3. Data , wo data data zusammenkommen, um AI zu entwickeln.

Obwohl diese Teams in der Vergangenheit voneinander abgeschottet waren, erklärt Robin: „Wir wollten mehr Synergieeffekte zwischen den Teams erzielen.“

Es gab jedoch auch Herausforderungen. Die unterschiedlichen Kulturen der einzelnen Teams in Einklang zu bringen und gleichzeitig die Zusammenarbeit zu fördern, ist ein heikler Balanceakt, den der neue CTO jedoch als entscheidend für den langfristigen Erfolg ansieht.

Generative AI für die Ingenieure Artefactzu einem unverzichtbaren Werkzeug geworden. Siebeschleunigt Innovationen, indem sie es den Teams ermöglicht, neue Herausforderungen effizienter anzugehen. Zudem steigert sie die Produktivität und stellt sicher, dass wichtige Aufgaben wie Dokumentation und die Einhaltung von Best Practices auch bei engen Terminvorgaben nicht vernachlässigt werden.
Die Auswirkungen generativer AI über Geschwindigkeit und Effizienz AI und beeinflussen die Art und Weise, Artefact seine Ingenieure Artefact und führt. Robinhat eine große Veränderung bei den Nachwuchsentwicklern beobachtet, derenCodequalität sich mitHilfe von AI verbessert hat. Diese Verbesserung bringt jedoch auch eigene Herausforderungen mit sich.Wie können Führungskräfte sicherstellen, dass Nachwuchskräfte Lösungen nicht einfach kopieren und einfügen, ohne sie wirklich zu verstehen?

Für Robin liegt die Lösung im Management. „Wir schulen die Nachwuchskräfte nicht direkt. Es geht darum, die Zeit der Führungskräfte so umzuverteilen, dass sie sich stärker in die Praxis einbringen können“, erklärte er. Dazu gehört, die Nachwuchskräfte dazu anzuleiten, kritisch über AI Code nachzudenken , und sie zu ermutigen, sich eingehender mit dem „Warum“ und „Wie“ zu beschäftigen, anstatt sich mit Schnelllösungen zufrieden zu geben.

Erfahrene Ingenieure hingegen betrachten generative AI als Kooperationspartner: Sie arbeiten iterativ mit den Ergebnissen der Maschine und hinterfragen diese, um die Lösungen weiter zu verfeinern. Dieser Unterschied zwischen transaktionaler Nutzung und kooperativer Zusammenarbeit ist einer der auffälligsten Unterschiede, die Robin zwischen den verschiedenen Erfahrungsstufen beobachtet hat.

In einem Bereich, der sich rasend schnell weiterentwickelt, ist Neugierde der Schlüssel zum Erfolg für jeden hervorragenden Ingenieur. Um diese Einstellung zu fördern, ist kontinuierliches Lernen fester Bestandteil der Unternehmenskultur. Die Ingenieure werden dazu angehalten, jeden Tag Zeit damit zu verbringen, sich weiterzubilden und wertvolle Ressourcen mit ihren Kollegen zu teilen.

Robin beobachtet, dass sich die Rollen und Zuständigkeiten verändern, wenn Unternehmen generative AI ihre Abläufe integrieren. Zwar bleiben klassische AI nach wie vor unverzichtbar, doch rückt die Lösung geschäftlicher Probleme und die Förderung der Zusammenarbeit zwischen IT und den Fachabteilungen zunehmend in den Vordergrund.„Generative AI die IT von einer Kostenstelle in eine Gewinnquelle“,bemerkt er.

Generative AI die Stellenbeschreibungen nicht so radikal verändern, wie AI klassische AI tat, sondern wahrscheinlich die Prioritäten innerhalb bestehender Rollen verschieben. Die Arbeitszeit von Ingenieuren wird neu verteilt, sodass siesich weniger auf das Schreiben von Code und mehr auf die Lösung geschäftlicher Probleme konzentrieren können. Diese Veränderung spiegelt sich bereits in den Einstellungsverfahren Artefactwider, wo traditionelle Programmiertests durch Vorstellungsgespräche ersetzt wurden, in denendie Fähigkeit der Bewerber, reale geschäftliche Herausforderungen zu bewältigen, bewertet wird.

Robin ist besonders begeistert von den Fortschritten im Bereich AI multimodalen AI, die Text- und Bildverarbeitung kombiniert, um neue Möglichkeiten zu erschließen. „Früher war es schwierig, Bilder zu verarbeiten und Inhalte daraus zu extrahieren. Jetzt gibt es einen echten Durchbruch bei den visuellen Sprachmodellen“, sagte er. Diese Innovation könnte den Teams wertvolle Zeit verschaffen, damit sie sich auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können – eine verlockende Aussicht für jedes Unternehmen.

Wer sich näher mit den Themen Ingenieurwesen und Führung befassen möchte, dem empfiehlt Robin die Lektüre von „The Pragmatic Engineer“, einem Newsletter, der wertvolle Einblicke in dieses Fachgebiet bietet.