スタートアップエンジニアの認知的負荷を軽減する

初期段階のスタートアップのエンジニアは、プレッシャーのかかる環境で業務を行っています。リソースが限られており、優先順位が常に変化するため、認知的負荷は計り知れません。この負担により、生産性、イノベーション、エンジニアの満足度が妨げられる可能性があります。

スタートアップ企業は、認知負荷を最小限に抑えることを最優先にしなければなりません。

Hackernoon に関する前回の記事では、エンジニアの膨大な認知負荷を管理するためにフロー状態を達成することがいかに重要であるかを説明しました。私は、フロー状態を促進することで認知的負担が軽減され、エンジニアが精神的能力をイノベーションと生産性のために最大限に活用できるようになると主張してきました。

プレッシャーの高いスタートアップ環境は、不明確な問題、絶え間ないコンテキストの切り替え、構造の欠如によって精神機能に負担をかけます。

スタートアップのエンジニアリングマインドの消耗

スタートアップで働くエンジニアは、不確実性と複雑さのポットに放り込まれます。明確に定義されておらず、構造もほとんどない問題を理解するのは精神的に負担がかかります。賭け金が高いときに多くの未知のことに対処しなければならないのはストレスになる可能性があります。

ビジネスにおける優先順位はすぐに変わるため、エンジニアは常にコンテキストを切り替える必要があります。適切に設定されていないプロセスやインフラストラクチャも認知負荷を増大させます。自分を支えてくれるものがあまりないときは、すべての選択が大きく感じられます。

認知負荷による開発者の速度への影響

研究によると、認知負荷はタスクに使用できる作業記憶の量を直接的に削減します。エンジニアが精神を限界まで追い込むと、仕事に支障が出ます。

悪いツールを使用し、何を達成したいのかがわからないのはイライラさせられます。考えることがたくさんあると、すぐに疲れてしまいます。

スタートアップには、エンジニアができる限りの成果を上げないわけにはいきません。速度を維持するには、精神的な負荷に対処できなければなりません。

コード解読における認知負荷

複雑なコードベースを理解することも、エンジニアの脳に負担をかけます。絡み合った依存関係、一貫性のない命名、過度に巧妙な抽象化、および曖昧な意図を伴うプロジェクトでは、学習曲線が急峻になります。

スタートアップ企業は、理解を重視したコーディングのベスト プラクティスを擁護する必要があります。適切な名前の変数、焦点を絞った小さな関数、関心事の分離、重複の排除により、作業メモリの過負荷が回避されます。コメントは理論的根拠と高レベルのアーキテクチャを説明します。把握可能なコードにより、新入社員はより早く成長できるようになります。

コードレビューは、改善すべき領域を特定する上で重要な役割を果たします。レビュー担当者は複雑なロジックを指摘し、簡略化を提案できます。定期的なリファクタリングにより、システムが成長してもコードの明瞭さが優先されます。読みやすいコードは、制御された認知負荷を補完します。

エンジニアリング チームの認知的負荷

個人の認知的負荷に加えて、チームは集団的な負荷にも対処します。グループ間の引き継ぎが多すぎ、所有権が不明瞭で、ぎこちない調整が蓄積されます。エンジニアは組織の混乱を乗り越えるために精神的エネルギーを浪費します。

Matthew Skelton と Manuel Pais が提案したような効果的なチーム トポロジは、グループ全体の作業を合理化し、調整のオーバーヘッドを最小限に抑えます。プラットフォーム チームは、基本的なニーズへのセルフサービス アクセスを提供します。フィーチャー チームは自律性を備えた垂直スライスを所有します。有効なチームは専門知識を提供します。明確なドメインにより、チームは価値を提供することに認知的努力を集中できます。

気を散らすものや不安を取り除く

リーダーは、エンジニアにとって必要のない気を散らすものや霧を排除する必要があります。物理空間とデジタル空間をクリーンアップします。ワークフローとコミュニケーションを改善する必要があります。

顧客が望むものに焦点を当てた明確な目標を設定します。不必要な会議や状況確認を削減します。フロー状態に入るために集中する時間を増やしてください。

プロセスを簡素化して、必要なことだけを実行します。自動化により、何度も実行される価値の低いタスクを取り除くことができます。エンジニアに、気を散らすものを見つけて取り除くために必要なツールを提供します。

直感的なツールの基礎から始める

シンプルでよく知られたツールとアーキテクチャを選択すると、認知負荷がすぐに軽減されます。実証済みのパターンに基づいて構築し、基本をやり直す必要はありません。

標準化された開発環境と、GitHub Codespaces、Coder、Gitpod、Codeanywhere、Daytona、Replit などのクラウドベースのツールにより、すぐにコーディングできる環境が開発者に提供されます。これにより、環境の設定や修正に精神的エネルギーを費やすことがなくなります。

生きたドキュメントを使用して、人々がお互いを理解できるようにします。知識の共有を最適化します。モジュール化するには、レイヤーの代わりにドメインを使用します。

柔軟性よりも意見を取り入れたフレームワークを選択してください。選択肢を奪う。負荷を軽減するのに十分な構造を提供しますが、あまりにも硬くしないでください。

意図的に複雑さを追加する

複雑さは先制的にではなく、意図的に追加する必要があります。新しいツール、複雑なアーキテクチャ、またはプロセスを導入する前に、ニーズが検証されるまで待ちます。

エンジニアは、仮定ではなく、苦労して得た経験に基づいて複雑さの追加を推進する必要があります。不必要なテクノロジーを主張する創業者や投資家に抵抗してください。

最小限の投資で概念実証を活用して統合を試行します。認知負荷を定性的に測定します。

認知負荷の評価

認知負荷は漠然としているように見えますが、研究者たちはそれを測定する方法を考案しました。広く使用されているスケールの 1 つは、精神的、肉体的、時間的な要求、パフォーマンス、努力、フラストレーションを評価するNASA タスク負荷指数 (TLX)です。

スタートアップ企業は、NASA TLX などのツールを活用して、長期にわたる認知負荷を定量化する必要があります。製品進化のさまざまな段階でのエンジニアの評価をログに記録します。過負荷を示す可能性のあるスパイクを特定します。平均を追跡して、ワークフローの問題点を明らかにします。プロセス変更の前後で負荷を比較すると、その影響がわかります。

生産性が向上するまでの時間や満足度などの指標の測定と調整は継続的に行う必要があります。定量化された指標は、エンジニアからの定性的なフィードバックを補完します。これらを組み合わせることで、開発者のエクスペリエンスを向上させるための実用的な洞察が得られます。

開発者エクスペリエンスを長期的に微調整する

スタートアップが成長するにつれて、各マイルストーンでエンジニアリングの認知負荷を測定します。ツール、プロセス、アーキテクチャの大幅な変更の前後で負荷データをキャプチャします。

速度の低下、バグ率の上昇、フラストレーション、チャーンリスクなどの負荷指標に注意してください。エンジニアの幸福度を定期的に調査します。

エンジニアに自主性と習熟度を与えて、自分自身のエクスペリエンスを形成します。不必要な精神的な負担を取り除き、生産性を高めます。

初期段階のスタートアップのプレッシャーは、エンジニアに激しい認知的要求を課します。意図的なプロセス、簡素化されたワークフロー、直感的なツールを通じて不必要な精神的労力を排除することで、スタートアップのプロセス全体で生産性、イノベーションの速度、仕事の充実感が向上します。

認知的負荷を軽減するための 5 つの戦術

スタートアップ企業がエンジニアの認知的負荷を軽減できる 5 つの主な方法を次に示します。

1. 中断を最小限に抑え、環境を整理整頓することで、気を散らすものを排除します。
2. 使い慣れたテクノロジーと簡単なアーキテクチャによる直感的な基盤から始めます。
3. 検証後に意図的に複雑さを追加し、時期尚早に過度に複雑になることを避けます。
4. さまざまな段階での認知負荷を定量化し、問題点を特定します。
5. 生産性向上ツールとリソースを提供することで、開発者のエクスペリエンスを継続的に最適化します。

不必要な精神的労力を最小限に抑えることは、初期段階のスタートアップにとって最優先事項である必要があります。

これにより、エンジニアは重要な形成段階で最大の価値を提供することに認知リソースを集中させることができます。