Amazon sagt seinen Entwicklern: KI rückt ins Zentrum der Softwarearbeit, doch Ergebnisse zählen weiterhin am meisten
Amazons Engineering-Führung hat die Rollenleitlinie für seine Software Development Engineers (SDEs) aktualisiert. Die Beschäftigten sollen KI lernen und im Arbeitsalltag einsetzen, der Fokus soll aber weiter auf der Wirkung für Kunden, Geschäft und Team liegen. In dem Memo, das unternehmensweit an Entwickler verteilt und auf Amazons Website veröffentlicht wurde, heißt es, KI werde im Zentrum der Softwareentwicklung stehen.
- Amazons Engineering-Führung hat eine aktualisierte SDE-Leitlinie veröffentlicht, die KI ins Zentrum der künftigen Softwareentwicklung stellt.
- Die Leitlinie konzentriert sich auf das, was sich nicht ändert: die Wirkung für Kunden, Unternehmen und Teams.
- Amazon nennt Kennzahlen wie Token-Verbrauch und Codevolumen grundlegend fehlerhaft, sagt aber, dass sie derzeit gut mit den relevanten Ergebnissen korrelieren.
- Führungskräften wird geraten, das 10. und das 90. Perzentil der KI-Nutzung im Blick zu behalten.
- Entwickler, deren Arbeit nicht von KI-Tools profitiert, sollen das als „Befund, kein Versagen“ dokumentieren.
Der Blick auf das, was sich nicht ändert
Laut Amazon haben sich Engineering-Führungskräfte, darunter Distinguished Engineers und Senior Principal Engineers, kürzlich getroffen, um zu bekräftigen, was es im Unternehmen bedeutet, SDE zu sein. Für die aktualisierte Leitlinie stützten sie sich auf Beobachtungen der erfolgreichsten SDEs. Die produktivsten Entwickler des Unternehmens hätten gezeigt, dass weder die Rolle noch ihr Output durch den Einsatz von KI definiert werde, so Amazon. Die Gegenwart beschreibt das Unternehmen als die Ära des Renaissance Developer, der KI-Werkzeuge mit menschlichem Urteilsvermögen und Fachwissen verbindet.
Wie es in dem Memo heißt, hat Amazon in seinen SDE-Leitlinien angesichts der Vielfalt seiner Geschäftsbereiche bisher bewusst darauf verzichtet, konkrete Technologien zu nennen. Die Führungskräfte diskutierten, ob KI eine Ausnahme rechtfertigt. Ihr Schluss: KI verändert die Softwareentwicklung schneller und grundlegender als frühere Trends wie Cloud, Microservices und Serverless. Dennoch sei es noch früh, und jede Definition guter KI-gestützter Praxis würde binnen eines Jahres wohl überholt wirken, so die Autoren. Ihre Lösung: den Blick auf das Gleichbleibende richten, nämlich die Wirkung für Kunden, Unternehmen und Teams.
KI-Nutzung messen, mit Einschränkungen
Das Memo räumt ein, dass langfristige Ergebnisse der beste Maßstab sind, sich aber verzögern können, schwer messbar sind und sich nur schwer von anderen Trends trennen lassen. In einigen Fällen hat Amazon Input-Kennzahlen wie den Token-Verbrauch oder die Verbreitung von KI-Tools herangezogen, außerdem Durchsatzkennzahlen wie Codeänderungen und Reviews. Die Autoren nennen diese Kennzahlen grundlegend fehlerhaft, weil sie vom eigentlich Wichtigen entkoppelt seien. Würden sie zu Zielvorgaben, könnten sie die Kosten erhöhen, warnen sie: Tokenmaxxing stehe im Widerspruch zu Sparsamkeit. Zudem steige die Komplexität, da das Messen von Codezeilen dem Prinzip „Invent and Simplify“ widerspreche.
Dennoch korrelierten diese Input-Kennzahlen laut Memo gut mit den Ergebnissen, auf die es ankommt, und würden das voraussichtlich noch einige Zeit tun. Amazon führt das auf höhere Produktivität und Lieferleistung bei den sogenannten Frontier-Teams zurück, die KI am stärksten annehmen, sowie darauf, dass Teams und Einzelne, die KI nicht nutzen oder ihre Output-Kennzahlen nicht steigern, ins Hintertreffen geraten. Ein sorgfältiger und besonnener Umgang mit den Kennzahlen gilt als angemessen. Führungskräften wird geraten, das 10. Perzentil der KI-Nutzung zu betrachten, um Teams zu finden, die KI nicht wirksam einsetzen, und das 90. Perzentil, um zu prüfen, ob Intensivnutzer entsprechende Zuwächse bei der Lieferleistung verzeichnen.
Außerdem heißt es in dem Memo, wenn die Arbeit eines Mitarbeiters nicht von den aktuellen KI-Werkzeugen profitiere, sei das „ein Befund, kein Versagen“. Entwickler sollen dokumentieren, warum das so ist, dies mit Kollegen und Vorgesetzten teilen und nach Lösungen suchen.
Erwartungen an Führungskräfte und Nähe zum Kunden
Von technischen und organisatorischen Führungskräften wird erwartet, KI praktisch zu verstehen, statt sich auf Gehörtes zu verlassen. Ausreichendes Verständnis bedeutet laut Memo, die Werkzeuge bei produktiver Arbeit genutzt zu haben, eine Aufgabe beschreiben zu können, bei der sie geholfen haben, und eine, bei der nicht, und dieses Urteil dem Team erklären zu können. Führungskräfte sollen zudem abwägen zwischen dem Erkunden neuer Ansätze und dem Ausbau bestehender und dafür sorgen, dass in ihren Organisationen Inputs und Outputs miteinander verknüpft werden.
Amazon erklärt, die Führungskräfte mit der größten Wirkung seien jene, die Lernen und Neugier betonen, sowohl für sich selbst als auch für ihre Teams, und die Erträge dieser Investition seien überproportional hoch gewesen. Außerdem berichtet das Unternehmen, dass SDEs und Software Development Manager, die näher an ihren Produkten und Geschäftsfeldern sind, am meisten aus KI und agentischer Softwareentwicklung herausholen. Weil einige Individual Contributors und Manager mit dem Wachstum von Amazon den Kontakt zu Kunden zum Teil verloren haben, will das Unternehmen diesen Trend umkehren.
Was das bedeutet
Für Amazons Entwickler lautet die Botschaft: KI-Kompetenz wird bald erwartet, und das Urteilsvermögen darüber, wo KI hilft und wo nicht, ist gefragt. Das Unternehmen kündigt an, die SDE-Rolle weiterzuentwickeln, sobald die Auswirkungen von KI auf Geschäft und Engineering-Praxis klarer werden. Amazon präsentiert seinen Ansatz zudem als mögliches Vorbild für Kunden und positioniert sich mit Tausenden SDEs als Vorreiter bei agentischer KI.
