Для ЛЛ: некоторых учить бесполезно.
Каждые пару лет в головах руководства возникает Отличный Надежный План.
Звучит он всегда одинаково:
1. У нас масса задач, которые сеньорам делать скучно, а джуны не могут. И сеньоров маловато.
2. Давайте наймем массу джунов, а сеньоры (у которых других дел и интересов нет) им быстренько покажут, как делать задачи. Там же не сложно!
В то же время, книга «Мифический человеко-месяц» доступна онлайн, легко находится в гугле (не в яндексе) по запросу «мифический человеко месяц читать онлайн».
Стоит на полках в книжных.
Читать ее, конечно, никто не собирается.
Для тех, кто не в курсе.
В книге описано простое явление: сеньор, обучающий джуна :
тратит на джуна рабочее время,
не тратит рабочее время на сложные рабочие задачи.
Что ведет к росту технического долга за счет отсутствия работы сеньора «по профилю».
Но, есть еще один нюанс.
Первое издание книги вышло в США в 1975 году. Тогда существовала прямая зависимость между «больше и лучше знаешь – больше зарабатываешь». В США.
Сейчас ситуация в мире, не только в РФ, обратная. Больше «умеешь» означает, зачастую, «больше работаешь по разным задачам с минимальной квалификацией». Сегодня грузишь уголь лопатой, завтра копаешь медную руду. Оператором экскаватора от этого ты не станешь. И джуны это прекрасно понимают.
Отсюда возникает проблема. На словах джуны готовы учиться, брать на себя задачи, итд.
Но только на словах. Мотивации, реальной мотивации, нет ни у кого.
Итог? Задачу они берут. И садятся в позицию ждуна, когда же их придут учить.
«Нормальная» для меня ситуация выглядит как:
25% решения задачи тебе выдадут «по запросу». Только если ты сам придешь, и спросишь.
25 % решения задачи будет после того, как ты напишешь вопросы «я вот этого не понял».
50% делаешь сам, как джун.
Реальная ситуация с джунами (и, повторюсь, речь не про РФ) выглядит наоборот:
Первые 75% выделенного времени на решение задачи Ждун сидит и ждет, что к нему придут. Лучше, если сделают вместо него.
Следующие 15% времени он пытается найти ответ через ИИ. Однако ИИ не приспособлен к решению частных задач из некорректно сформулированных запросов. Хотя ИИ отлично пишет простой код, но просто кошмарно работает с граничными условиями сложных случаев.
Оставшиеся 10% времени Ждун снова сидит и ждет, когда к нему придут, и начнут решать задачу вместо него. Потому что задачу никто не отменял.
Вы могли бы подумать, что проблема в ИИ, или в том, что зумеры не те.
Нет.
Проблема в менеджменте. Выращивание из джуна требует времени, отбора, постоянного пребывания в среде, и однозначной мотивации «здесь и сейчас», а не «мы посмотрим потом».
Порядок получения знаний изменился.
В 1985 году ты шел в библиотеку, и копался в литературе. Потом проверял решение.
В 1995 ты шел в библиотеку, и копался в литературе. Потом, если ты был достаточно современным мальчиком, то шел в компьютерный класс, и пытался найти иностранную литературу онлайн, или спросить совета онлайн. Иногда помогало.
В 2005 году ты шел в Гугль и искал ответ. На простых вопросах решение или уже было, или его за пару дней тебе могли дать на форуме – с указанием чего читать, и что именно искать.
В 2015 году ты шел в Гугль, и искал учебный курс на день, потом искал ответ.
В 2025 году ты идешь в гугль, и пытаешься понять, что за чушь тебе выдает бесплатный ИИ. Потом идешь в платный, и, может быть, получишь ответ, который можно понять, посмотрев курс из 2015 года, прочитав базовый (fundamental) учебный курс по теме, и спросив тех, кто в теме.
С тех пор, как из мышки исчез шарик, все стало только хуже.
Для тех, кто дочитал. Это уже не только мое мнение.
С 2010 года началась массовая цифровизация американских школ.
Итоговый результат? Общее падение всех мозговых метрик. Просто всех.
В РФ эти метрики не измеряют, нет метрик для сравнения 5 летних периодов.
