¿Están los ‘ingenieros fantasmas’ sobreempleados ganando seis cifras por no hacer nada?

La semana pasada, un tweet del investigador de Stanford Yegor Denisov-Blanch se volvió viral dentro de Silicon Valley. «Tenemos datos sobre el desempeño de >50.000 ingenieros de cientos de empresas», tuiteó. «~9,5% de los ingenieros de software no hacen prácticamente nada: ingenieros fantasmas».

Denisov-Blanch dijo que las empresas de tecnología le han dado a su equipo de investigación acceso a sus repositorios de código internos (sus Githubs internos y privados, por ejemplo) y, durante los últimos dos años, él y su equipo han estado ejecutando un algoritmo contra el código de los empleados individuales. . Dijo que esta revisión automatizada del código muestra que casi el 10 por ciento de los empleados de las empresas analizadas prácticamente no hacen nada y reciben una generosa compensación por ello. No hay muchos detalles sobre cómo fue su El algoritmo de revisión del equipo funciona. en un artículo al respecto, pero dice que intenta responder las mismas preguntas que un revisor humano podría tener sobre cualquier segmento específico de código, como por ejemplo:

• “¿Qué tan difícil es el problema que resuelve este compromiso?
• ¿Cuántas horas le tomaría escribir el código en esta confirmación, suponiendo que pueda concentrarse completamente en esta tarea?
• ¿Qué tan bien estructurado está este código fuente en relación con las confirmaciones anteriores? Cuartil dentro de esta lista
• ¿Qué tan mantenible es este compromiso?

Los ingenieros fantasma, según lo determinado por su algoritmo, se desempeñan a menos del 10 por ciento del ingeniero de software promedio (es decir, se los mide como 10 veces peores/menos productivos que el trabajador promedio).

Denisov-Blanch escribió que decenas de millas de ingenieros de software podrían ser despedidos y que las empresas podrían ahorrar millas de millones de dólares al hacerlo. «Es una locura que ~9,5 por ciento de los ingenieros de software no hagan casi nada mientras cobran sus cheques de pago», tuiteó Denisov-Blanch. “Esto sobrecarga injustamente a los equipos, desperdicia recursos de la empresa, bloquea puestos de trabajo para otros y limita el progreso de la humanidad. Tiene que parar”.

La investigación de Stanford aún no se ha publicado de ninguna forma fuera de algunos gráficos que Denisov-Blanch compartió en Twitter. No ha sido revisado por pares. Pero el hecho de que se esté realizando este tipo de análisis muestra hasta qué punto las empresas tecnológicas se han centrado en la idea de “sobreempleo”, donde las personas desempeñan múltiples empleos a tiempo completo sin el conocimiento de sus trabajos y su enfoque en lograr que los trabajadores trabajan. regresar a la oficina. Paralelamente al proyecto de Denisov-Blanch, se ha realizado una inversión increíble en herramientas de vigilancia de los trabajadores. (Es difícil decir si una tasa de ~9,5 por ciento de trabajadores que no son efectivos es alta; no está claro porcentaje qué de trabajadores en general son ineficaces o cómo son las cifras de otras industrias).

Durante el fin de semana, una publicación en el subreddit r/sysadmin se volvió viral tanto allí como en el subreddit r/overmpled. En esa publicación, un trabajador dijo que acababa de escuchar un argumento de venta de una empresa de inteligencia artificial de vigilancia en el lugar de trabajo no identificado que pretende dar a los empleados «señales de alerta» si su escritorio permanece inactivo durante «más de 30 a 60 segundos», lo que significa «no». Movimiento ‘significativo’ del mouse y el teclado”, intenta crear un “gráfico de productividad” basado en el comportamiento de la computadora y enfrenta a los trabajadores entre sí según el tiempo que lleva completar tareas específicas.

Lo que está quedando claro es que las empresas se están obsesionando con detectar a los empleados que tienen un desempeño deficiente o que funcionalmente no hacen nada en absoluto y, en un mercado laboral que se ha vuelto mucho más difícil para los ingenieros de software, se Se sienten talentosas para implementar nuevas tácticas de vigilancia.

“En el pasado, los ingenieros ejercían mucho poder en las empresas. Si perdías a tus ingenieros o su confianza o desmotivabas al equipo, las empresas estaban asustadas ante esta posibilidad”, dijo Denisov-Blanch a 404 Media en una entrevista telefónica. «Las empresas consideraron que entre el 10 y el 15 por ciento de los ingenieros eran improductivos como costo de hacer negocios».

Denisov-Blanch y sus colegas publicaron un artículo en septiembre en el que describían un “modelo algorítmico” para realizar revisiones de código que esencialmente evaluan la productividad de los trabajadores de los ingenieros de software. El periódico afirma que su modelo algorítmico de evaluación de código “puede estimar el tiempo de codificación e implementación con un alto grado de precisión”, lo que esencialmente sugiere que puede juzgar el desempeño de los trabajadores tan bien como lo puede hacer un revisor de código humano, pero de manera mucho más rápida y económica.

Le preguntó a Denisov-Blanch si pensaba que su algoritmo estaba seleccionando personas cuyas contribuciones laborales tal vez no pudieran juzgarse únicamente mediante confirmaciones y análisis de código. Dijo que cree que el algoritmo ha controlado eso y que las empresas le han dicho trabajadores específicos que deben ser excluidos del análisis porque sus responsabilidades laborales se extienden más allá de simplemente escribir código.

“Las empresas se interesan mucho cuando encontramos a estas personas [the ghost engineers] y lo analizamos y les decimos ‘parece que esta persona no está haciendo mucho, ¿cómo encaja eso con sus responsabilidades laborales?’”, dijo Denisov-Blanch. “Tienen que iniciar una investigación discreta ya veces nos dicen ‘están bien’ y podemos excluirlos. Otras veces, se sorprenden mucho”.

Dijo que el algoritmo que han desarrollado intenta analizar la calidad del código además de simplemente analizar la cantidad de confirmaciones (o envíos de código) que ha realizado un ingeniero, porque la cantidad de confirmaciones ya es una métrica de rendimiento bien conocida que se puede manipular fácilmente. enviar actualizaciones sin sentido o enviar actualizaciones y luego revertirlas una y otra vez. «Algunas personas escriben líneas de código vacías y realizan confirmaciones que no tienen sentido», dijo. “Se podría pensar que esto se detectaría durante el proceso de revisión anual, pero aparentemente no es así. Comenzamos esta investigación porque no había una buena manera de utilizar los datos de forma escalable, transparente y objetiva en su equipo de ingeniería de software”.

Se ha escrito mucho sobre el aumento del “sobreempleo” durante la pandemia, en el que los trabajadores asumen múltiples trabajos remotos a tiempo completo y logran compaginarlos. Algunas personas se han dado cuenta de que pueden realizar un trabajo bastante aceptable en tan sólo unas pocas horas al día o menos.

“Tengo amigos que hacen esto. Hay mucha evidencia anecdótica de personas que hacen esto durante años y se salen con la suya. Trabajan dos, tres, cuatro horas al día y ahora hay mandatos de regreso a la oficina y tienen que estar sentados en una oficina durante aproximadamente ocho horas al día”, dijo. “Es posible que de ahí provenga gran parte de la fricción con el movimiento de regreso a la oficina, esta noción de que ‘no puedo tener dos trabajos’. Tengo amigos, los llamo un miércoles a las 11 am y están durmiendo, literalmente. Yo digo: ‘Vaya, ¿no trabajas en una gran tecnología?’ Pero nadie lo controla y lo han estado haciendo durante años”.

Denisov-Blanch dijo que, con despidos masivos en tecnología En los últimos años y en un mercado laboral más difícil, ya no se da el caso de que los ingenieros de software puedan renunciar o ser despedidos y conseguir un nuevo trabajo ganando el mismo o más dinero casi de inmediato. Meta y incógnita Se sabe que han realizado grandes rondas de despidos de su personal, y Elon Musk afirmó que X no necesitaba a esos empleados para mantener la empresa en funcionamiento. Cuando le preguntó a Denisov-Blanch si alguna empresa de Silicon Valley estaba utilizando su algoritmo para ayudar a informar sobre despidos, dijo: «No puedo comentar específicamente si estuvimos o no involucrados en despidos». [at any company] porque estamos bajo estrictos acuerdos de privacidad”.

el pagina de registro de la empresa para el proyecto de investigacionSin embargo, dice a las empresas que los “beneficios de participar” en el proyecto son “Utilizar los resultados para apoyar la toma de decisiones en su organización. Potencialmente reducir costos. Obtendrá visibilidad granular del resultado de sus procesos de ingeniería”.

Denisov-Blanch dijo que cree que «la vigilancia muy táctil en el lugar de trabajo, cosas como mirar las pulsaciones de teclas, la gente va a jugar con ellas y crea un ambiente de baja confianza y una cultura tóxica». Dijo que con su investigación está “tratando de no hacer vigilancia”, pero dijo que imagina un futuro en el que los ingenieros sean juzgados más como vendedores, que reciben comisiones o son despedidos según su desempeño.

«La ingeniería de software podría ser más parecida a esto, siempre y cuando lo que se construye no sea simplemente contar líneas o pulsar teclas», dijo. «Con los LLM y la IA, puedes hacerlo más meritocrático».

Denisov-Blanch dijo que no podía nombrar ninguna empresa que forme parte del estudio, pero dijo que desde que publicó su hilo, «realmente ha resonado entre la gente» y que muchas más empresas se han puesto en contacto con él para inscribirse en los últimos años. pocos días.