Snel bewegen en complexiteit aanpakken: systemen bouwen die schalen bij OpenAI

Als je klein bent, is wrijving beheersbaar. Een engineeringteam van twee personen kan zijn werk in het hoofd bijhouden, communiceren via chat, en toch snel blijven leveren. Maar naarmate organisaties groeien, tellen deze kleine wrijvingspunten niet alleen op, ze vermenigvuldigen zich.

“Gisteren al leveren” typeert de engineeringorganisatie bij OpenAI. Engineers werken soms in één jaar aan acht verschillende producten, terwijl er voortdurend nieuwe uitdagingen en kansen ontstaan. Bij dit tempo kan zelfs kleine wrijving voelen alsof je aan het sprinten bent met een windzeil op je rug.

Wanneer je producten bouwt die door honderden miljoenen mensen gebruikt gaan worden, kunnen deze wrijvingspunten een cumulatief effect hebben.

Om wrijving effectief aan te pakken, heb je zowel de juiste systemen als een passende cultuur eromheen nodig. Van een kleine proef tot meer dan 2.000 mensen binnen de organisatie: teams bij OpenAI namen Linear organisch in gebruik om de complexiteit van schaalgrootte te navigeren – van het op elkaar afgestemd houden van teams bij complexe afhankelijkheden, tot het behouden van snelheid terwijl de organisatie groeide. We spraken met engineers bij OpenAI om hun ervaringen met het gebruik van Linear uit de eerste hand te begrijpen.

Complexiteit als status quo

“Het is als een archipel,” legt Gabriel Peal uit, een engineer bij OpenAI, terwijl hij zijn ervaring beschrijft bij bedrijven die geen Linear gebruikten. “Elk team zit op zijn eigen eiland, met zijn eigen tools en systemen.” Projecten leefden in meerdere tools, en veel bestonden alleen in het hoofd van de engineer.

Teams kozen tools die voor hun directe behoeften werkten, waarbij ze optimaliseerden voor lokale efficiëntie in plaats van organisatiebrede samenhang. Het resultaat is een doolhof van losse systemen die samenwerking steeds moeilijker maakt.

“Als je een issue toewees aan een ander team,” herinnert Peal zich, “wist je eigenlijk niet goed hoe je dat moest doen, en dingen raakten zoek.” Elke overdracht tussen teams werd een potentieel faalpunt. Elke samenwerking tussen teams vereiste het navigeren van andere workflows, andere labels, andere manieren om over werk na te denken.

Dit soort uitdaging is bijzonder acuut voor teams die kritieke infrastructuur bouwen samen met externe partners – waar afstemming tussen teams het belangrijkst is, en de impact van verouderde statussen of dingen die zoekraken het zwaarst weegt. Atty Eleti, die werkte aan OpenAI’s Apple-integratie, legt uit: “Zodra je een versie van een API uitbrengt, moet je wachten tot de volgende grote versie om wijzigingen door te voeren. Bij Apple-API’s in het bijzonder zitten deze op het apparaat, en zodra een device-API is uitgebracht, moet je die jarenlang ondersteunen. Het is echt belangrijk om de details goed te krijgen.”

In deze omgeving konden zelfs kleine oversights langdurige gevolgen hebben. Teams beheerden niet alleen hun eigen werk, ze probeerden ook de ruimtes tussen teams te beheren, de overdrachten, de afhankelijkheden. Het was een belasting op elke interactie, een wrijving die groeide met elke nieuwe verbinding.

Eenvoud schaalt

De verandering bij OpenAI begon klein, met individuele teams die besloten Linear te proberen. “Het is als een Katamari-bal,” beschrijft Peal. “Je krijgt een paar mensen zover om het te gebruiken en dan groeit het als een sneeuwbal.” Vanaf een aanvankelijke honderd seats groeide het gebruik naar meer dan 2.000 mensen binnen de organisatie – en zoals Peal opmerkt: “het voelt nog steeds perfect performant. Zoeken is niet trager geworden, het is niet moeilijker geworden om dingen te vinden, het is nog steeds snel en simpel.”

Wat deze adoptie dreef, was niet een overvloed aan features, integendeel. Terwijl andere tools prat gaan op flexibiliteit, met eindeloze aanpassing van velden, workflows en processen, wordt deze “vrijheid” vaak een last.

Vaak hebben tools heel veel features. Dit betekent vaak dat mensen allerlei aangepaste workflows configureren, wat er uiteindelijk voor zorgt dat de tool supertraag en lastig te gebruiken wordt. Mensen schieten zichzelf in de voet omdat ze te veel doen.

Gabriel Peal — Engineer

De paradox is dat te veel keuze vaak tot fragmentatie leidt. Wanneer elk team zijn eigen unieke manieren van werken kan creëren, doen ze dat ook – waarbij ze dezelfde eilanden van losse processen opnieuw creëren, gewoon binnen één tool.

Linear kiest een andere aanpak. Door zich uitsluitend te richten op het vakmanschap van het bouwen van geweldige producten, is het ontworpen met intentie over hoe werk zou moeten stromen, en biedt het een doordacht samengestelde reeks features in plaats van eindeloze opties. Dit soort beperking is bedoeld om een raamwerk te creëren dat teams helpt om vanaf het begin in schaalbare systemen te denken.

“Als je erover nadenkt ‘op de Linear-manier’, kom je erachter hoe je het op een manier doet die goed werkt,” merkt Peal op. Het resultaat is geen beperking, maar bevrijding. Teams besteden minder tijd aan het bediscussiëren van workflows en meer tijd aan het bouwen. Ze richten zich minder op het beheren van hun tools en meer op het gebruiken ervan.

Deze aanpak erkent een fundamentele waarheid over het opschalen van een organisatie: eenvoud schaalt. De beste systemen zijn niet degene die alles kunnen, maar degene die teams helpen om vanzelfsprekend de juiste dingen te doen. Het vergt zorgvuldig ontwerp om iets simpels te creëren dat werkt.

Het gebruik van tools van zo’n hoge kwaliteit zet een standaard die je meeneemt naar je eigen dagelijkse werk. Het is bijna als een watermerk instellen. Het beïnvloedt onbewust wat het betekent dat iets snel aanvoelt, of doordachte animaties heeft die daadwerkelijk bijdragen aan de ervaring. Je bouwt waarschijnlijk een beter product, gewoon vanwege het vakmanschap dat het gebruik van Linear in je brein infuseert.

Gabriel Peal — Engineer

Wanneer cultuur de juiste tools ontmoet

Cultuur bouwt langzaam, door kleine acties die dagelijks worden herhaald. Bij OpenAI, waar snelheid alles bepaalt, was dit een bijzondere uitdaging: hoe behoud je goede gewoontes terwijl je ongelooflijk snel beweegt?

“Bij elke standup pakten we Linear erbij, we gingen door het project heen, we screencastten het, en mensen praatten over tickets die lopende waren.” deelt Eleti. Dit waren geen dramatische veranderingen – gewoon kleine, consistente culturele gewoontes die zich in de loop van de tijd ontwikkelden. Linear is slechts de enabler.

Tools alleen maken geen systeem, er is de juiste cultuur eromheen nodig. Toch zijn de tools die we gebruiken belangrijker dan we vaak erkennen. Wanneer het bijwerken van tickets als een klus voelt, wanneer het vinden van informatie vereist dat je door complexe aanpassingen duikt, wanneer elk team andere workflows gebruikt – dan probeer je goede culturele gewoontes op te bouwen op de moeilijkste stand, omdat je tools tegen je werken.

Het maakt echt uit dat de wrijving om een ticket aan te maken of de wrijving om een ticket aan te passen, heel laag is. Anders gebruiken mensen het niet.

Atty Eleti — Engineer

De realiteit is subtiel maar belangrijk. Terwijl goede tools alleen geen goede cultuur creëren, kunnen slechte tools deze wel stilletjes doden. Elk moment van wrijving, elke kleine frustratie, bouwt onzichtbare weerstand op tegen praktijken die anders vanzelfsprekende gewoontes zouden kunnen worden.

Bij OpenAI creëerde de combinatie van doelbewuste praktijken en wrijvingsarme tools iets krachtigs. Teams begonnen op een natuurlijke manier bovenop hun werk te blijven. Niet omdat het moest, maar omdat het hun werk makkelijker maakte. Goede gewoontes ontstonden niet door een mandaat, maar door de geleidelijke herkenning dat duidelijkheid en coördinatie iedereen effectiever maakte.

Dit is het soort verandering dat moeilijk te meten is, maar onmogelijk te missen. Het toont zich in de kleine momenten. Engineers die automatisch tickets bijwerken na gesprekken, teams die duidelijk zicht hebben op afhankelijkheden, projecten die vooruitgaan zonder verwarring over status of eigenaarschap. Geen van deze op zichzelf transformeert een organisatie, maar samen stellen ze teams in staat om snel te bewegen zonder de weg kwijt te raken.

Het is een gevoel

De beste tools zijn niet degene die het meeste doen, maar degene die mensen helpen het meest natuurlijk samen te werken. Terwijl OpenAI de grenzen van AI blijft verleggen, ontdekken ze dat de sleutel tot snel bewegen minder te maken heeft met meer paardenkracht hebben, en meer met het bouwen van systemen die wrijving verminderen in hoe mensen samenwerken, één detail tegelijk.

Wat de juiste tool maakt, is niet altijd makkelijk uit te leggen. Toen hem werd gevraagd waarom andere teams een vergelijkbare overstap zouden moeten overwegen, was Peals antwoord: “Je moet het gewoon gebruiken en je zult het zien. Je zult het gewoon voelen.”