دیوید پریرا، پروداکت منیجر برزیلیتباری که ۸ سال در اروپاست، میگه چرا پروداکت در اروپا بیشتر از آنچه باید، دردسرساز میشه.
یه تحقیق جالب از دانشگاه ویرجینیا نشون داده که آدمها بهطور پیشفرض همیشه دنبال اضافهکردن هستن، نه حذفکردن. این ذهنیت «بیشتر = بهتر» توی دنیای محصول خیلی گرونه؛ چون طبق گزارش Pendo، ۸۰٪ فیچرها تقریباً هیچوقت استفاده نمیشن. هر فیچر جدید علاوه بر پیچیدگی برای کاربر، یه مالیات نگهداری سنگین روی تیم مهندسی هم تحمیل میکنه. با ورود AI و سرعت بالای توسعه، این مشکل داره بدتر هم میشه. مهارت واقعی یه پروداکت منیجر اینه که بدونه چه چیزی رو نسازه.
توکنمکسینگ یعنی استفاده حداکثری از هوش مصنوعی؛ ایدهای که در نگاه اول منطقی به نظر میرسه، ولی وقتی تبدیل به معیار ارزیابی میشه، داستان فرق میکنه.
یه توسعهدهنده بعد از ۷ ماه vibe-coding با Claude و ۲۳۴ کامیت، تصمیم گرفت همه چیز رو از نو بنویسه — چون هوش مصنوعی معماری درست بلد نیست.
Thinking Machines Labs یه مدل هوش مصنوعی معرفی کرده که بهجای نوبتبازی متداول، بهصورت واقعی و همزمان صدا، تصویر و متن رو پردازش میکنه.
ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی سرعت توسعه رو بالا میبرن، اما اگه governance درستی پشتشون نباشه، ریسک پنهانی وارد چرخه تولید نرمافزار میشه. نویسنده تجربهای واقعی رو تعریف میکنه؛ وقتی تأیید یه دستیار کدنویسی نزدیک بود به بحران امنیتی تبدیل بشه. مشکل اصلی نه کیفیت کد بود، نه بدبینی تیم امنیت؛ مشکل این بود که سرعت تولید کد از ظرفیت بررسی و کنترل پیشی گرفته بود. راهحل نه ممنوع کردن ابزار بود و نه چشمپوشی از نگرانیها، بلکه تعریف دقیق شرایط اعتماد و محدوده استفاده مجاز.
سروصدای زیادی درباره «مرگ SaaS در عصر هوش مصنوعی» به پا شده، ولی این تحلیل اشتباهه. SaaS نمیمیره؛ بلکه کاربران انسانیاش دارن جاشون رو به ایجنتهای هوش مصنوعی میدن. مدلهای قیمتگذاری per-seat، معیارهای موفقیت مثل DAU، و طراحی رابط کاربری انسانمحور زیر فشار قرار میگیرن. بیزنسهایی که زودتر بفهمن محصولشون باید همزمان برای انسان و ایجنت طراحی بشه، برنده میشن.
هوش مصنوعی خیلی خوب خلاقیت رو شبیهسازی میکنه، اما تا وقتی واقعاً چیزی حس نکنه، خلاقیت واقعی نداره — و این یه معضل اخلاقی جدی به همراه میاره.
کمیسیون تجارت فدرال آمریکا (FTC) پس از نزدیک به چهار سال پیگیری قانونی، با یک دستور پیشنهادی قرار است فروش دادههای موقعیت مکانی توسط شرکت دیتابروکر Kochava و زیرمجموعهاش را ممنوع کنه. این شرکت متهم بود که دادههای دقیق جغرافیایی صدها میلیون دستگاه موبایل رو بدون رضایت کاربران جمعآوری و میفروخت. اطلاعات فروختهشده شامل ردیابی حرکت کاربران به مکانهای حساسی مثل کلینیکهای بهداشت باروری، مراکز ترک اعتیاد و پناهگاههای خشونت خانگی میشد. طبق دستور جدید، Kochava ملزمه که رضایت صریح کاربران رو پیش
وقتی همزمان با چند ایجنت هوش مصنوعی کار میکنی، احساس میکنی خیلی سریع پیش میری؛ ولی یه جایی متوجه میشی دیگه وقت فکر کردن نداری.
بعضی چیزا توی هیچ کتاب یا دورهای یاد نمیگیری — فقط وقتی پروداکشن خراب میشه و تازه میفهمی چی کار اشتباهی کردی.
یه استدلال رایج میگه هوش مصنوعی مهارتهای برنامهنویست رو کُند میکنه. اما نویسنده میگه حتی اگه این حرف درست باشه، شاید چارهای نداشته باشیم.
استفادهی فردی از هوش مصنوعی بهطور خودکار تبدیل به یادگیری سازمانی نمیشه. شرکتها الان وارد «میانهی آشفته» پذیرش AI شدن؛ جایی که استفاده از ابزارها همهجا هست ولی ناهموار، پنهان، و بدون ارتباط با یادگیری جمعیه. مشکل اصلی اینه که چرخههای کار میتونن خیلی سریعتر از اون چیزی حرکت کنن که سازمان بتونه هضم کنه. سوال درست این نیست که «آیا مردم از AI استفاده میکنن؟» بلکه اینه که «چه چیزی به خاطر اون توکنها تغییر کرد؟»
وقتی ایجنتهای کدنویس در یک روز صدها PR میزنن، کد ریویو دیگه شدنی نیست — ولی مشکل اصلی اینجا نیست. مشکل اینه که هنوز زیرساخت تأییدِ خروجی ایجنت رو نساختیم.
مارتین فاولر نگاهی انداخته به کتاب کلاسیک فرد بروکس که ۵۰ سال پیش منتشر شد — و میگه خیلی از حرفهاش هنوز تازهست.
یه الگوی تکراری در خبرهای هوش مصنوعی وجود داره: یه مقالهی علمی با اثبات ریاضی منتشر میشه، بعد رسانهها اون رو به شکل «دانشمندان ریاضی ثابت کردن که هوش مصنوعی نمیتونه X رو انجام بده» بازنشر میدن. مشکل اینه که مفروضات محدودکنندهی اون اثباتها توی تیترها حذف میشن. سه نمونهی مشخص از این الگو — دربارهی خودبهبودی LLMها، اجتنابناپذیری هالوسینیشن، و سقف ریاضی ترنسفورمرها — نشون میده که در هر سه مورد، خود مقالههای اصلی صراحتاً میگن که نتایجشون محدود و مشروط هستن. این اثباتها واقعیان، اما نه
ابزارهای AI کدنویسی رو سریعتر میکنن، اما اگه هزینه نگهداری کد بالا بره، این سرعت موقتیه و بدتر از قبل میشی.
تحقیقات جدید نشون میده که ورزش، استرس، رژیم غذایی و حتی ترومای دوران کودکی پدر میتونه از طریق مولکولهای RNA داخل اسپرم، روی سلامت فرزندان تأثیر بذاره.
ایجنتهای هوش مصنوعی فرایند کد ریویو را شکستهاند و یک بحران جدی در تیمهای بزرگ ایجاد کردهاند که راهحل آسانی ندارد.
نویسنده این مقاله از اوایل ۲۰۲۶ کارش رو به شکل پیشفرض با ایجنتهای هوش مصنوعی انجام میده — از مدیریت شخصی گرفته تا کدنویسی و عملیات شرکت. بعد از چند هفته تجربه، به یه مدل ذهنی رسیده که یه معماری ثابت زیر همه این ابزارها میبینه. این معماری پنج مؤلفه داره: مدل زبانی، میزبان ایجنت، حلقه اجرا، کانتکست، و فضای کاری مشترک. هر جا که ایجنتها مؤثر هستن، همین پنج تا رو میشه پیدا کرد.