小規模チームは大規模チームよりも早く出荷できるようになりました。私の 2 つの世界からのデータ

私は週の半分を 10 人規模の代理店で、残りの半分を 2 人規模のスタートアップで働いていますが、この四半期はどちらもほぼ同じ AI スタックを実行していました。このスケジュール上の偶然により、私がこれまでに経験した中で最も明確な比較結果が得られましたが、その結果は組織の規模について何か不快なものを物語っています。

このスタートアップは毎月 4 つの機能と 11 のコンテンツを出荷しました。この代理店は 2 つのクライアント プロジェクトを実施し、その人数は 10 倍でした。このギャップは努力や才能によるものではなく、AI以前から存在します。 AI が変更したのは調整に対するペナルティです。草案、コーディング、分析が低コストの場合、残された高価な作業は決定であり、小さなグループが構築によってより迅速に決定します。

承認チェーン、状況会議、その場にいなかった人々のための意思決定の文書化など、大規模なチームの時間が実際にどこに費やされるかを観察してください。 AI スタックは生産時間を短縮しますが、2 日間の承認ループを短縮するモデルを構築した人は誰もいません。ボトルネックは、物事を作ることから合意することに移り、合意は従業員数に応じて正しい方向に拡大しません。

同庁は、AI が毎週要約する共有ワークスペースを優先して、ポッドの縮小、事前承認された意思決定の範囲、状況会議の数の削減などを意図的に適応させています。それぞれの変更はリアルタイムで反映され、それぞれの変更は本質的にスタートアップの構造を模倣しています。このツールは大規模なチームを速くするものではありませんでした。遅さのコストがすべての請求書に表示されるようになりました。

AI 時代に人員を配置する人への一般的な教訓: すべての採用者は、調整コストよりも決定能力を追加する必要があります。ツールのおかげで、ほとんど無料で作業ができるようになりました。つまり、大規模なチームが獲得できる唯一の永続的な利点は、各個人の判断力が向上することです。小規模なチームは、それを忘れるほどの予算がなかったため、最初にそのことに気づきました。