Amazon opublikował 27 października 2026 r. zaktualizowane wytyczne dla inżynierów oprogramowania. Firma wskazuje w nich, że pracę należy oceniać przede wszystkim przez długoterminowe wyniki dla klientów, firmy i zespołów, a nie samą liczbę tokenów wykorzystanych przez narzędzia AI. Metryki użycia nadal mogą być pomocne, jeśli menedżerowie stosują je ostrożnie i łączą z efektami pracy.
Wytyczne i towarzyszące im memorandum skierowano do inżynierów oprogramowania (SDE) oraz menedżerów zespołów inżynierskich (SDM) w Amazon. Firma zachęca pracowników do nauki i korzystania ze sztucznej inteligencji, którą uznaje za ważny element przyszłej pracy nad oprogramowaniem.
Jak Amazon podchodzi do metryk użycia AI
Amazon wymienia wykorzystanie tokenów i adopcję AI jako miary nakładów, a zmiany w kodzie i jego przeglądy jako miary przepustowości pracy. Każda z nich może pomóc w ocenie pracy, ale oderwana od wyników staje się wadliwym wskaźnikiem. Sama aktywność nie mówi jeszcze, czy poprawiła się praca zespołu ani czy klient otrzymał lepszy rezultat.
Amazon zaznacza, że metryki wejściowe korelują obecnie z ważnymi wynikami, więc można brać je pod uwagę przy ocenie pracy i organizacji. Problemem jest uczynienie z nich samodzielnych celów. Firma ostrzega, że takie podejście może zwiększać koszty i złożoność; maksymalizowanie zużycia tokenów stoi też w sprzeczności z zasadą oszczędności.
Nie oznacza to zalecenia, by inżynierowie przestali używać AI. Amazon zachęca do poznawania tych narzędzi, a gdy obecne rozwiązania nie pomagają w konkretnym zadaniu, oczekuje opisania i wyjaśnienia tego przypadku. W ten sposób brak korzyści z użycia AI staje się informacją o danej pracy, zamiast celem, który każdy musi osiągnąć.
Co menedżerowie mają sprawdzać przy 10. i 90. percentylu
Amazon zaleca przyjrzeć się zespołom z obu krańców rozkładu adopcji AI. W tym kontekście percentyl wskazuje pozycję zespołu względem pozostałych, a nie poziom adopcji wyrażony jako odsetek.
| Punkt analizy | Co sprawdzić | Cel analizy |
| 10. percentyl adopcji AI | Dlaczego zespoły korzystają z AI nieskutecznie | Ustalić przyczyny niskiej lub nieskutecznej adopcji |
| 90. percentyl adopcji AI | Czy intensywnemu użyciu AI towarzyszy większa skala dostarczanej pracy | Sprawdzić, czy wzrost użycia przekłada się na wzrost wyników |
Wysoka adopcja sama w sobie nie dowodzi poprawy efektów, podobnie jak niski poziom użycia nie wyjaśnia, dlaczego zespół rzadko sięga po narzędzia. Zalecenie Amazona kieruje menedżerów ku pytaniom o przyczyny i rezultaty, zamiast ku prostemu rankingowi zużycia tokenów.
Czego Amazon oczekuje od liderów
Amazon oczekuje, że liderzy techniczni i organizacyjni będą korzystać z narzędzi AI w rzeczywistej pracy produkcyjnej. Powinni umieć wskazać zadanie, w którym AI pomogła, oraz takie, w którym nie przyniosła korzyści, i wyjaśnić ten osąd zespołowi. W praktyce oznacza to, że decyzja o użyciu AI ma wynikać z konkretnego zadania i jego efektów, a nie z samego dążenia do zwiększenia wskaźnika adopcji.
