全球著名咨詢調(diào)查機(jī)構(gòu)Gartner，在官網(wǎng)發(fā)布了一個(gè)《生成式AI正在重新定義軟件工程領(lǐng)導(dǎo)者的角色》的專訪。

主要分享了Gartner高級(jí)總監(jiān)、分析師HarithaKhandabattu對(duì)生成式AI在軟件編程領(lǐng)域的應(yīng)用情況，整個(gè)流程以問(wèn)答方式進(jìn)行。

生成式AI會(huì)取代軟件工程師嗎？

Haritha：不會(huì)。盡管生成式AI工具非常先進(jìn)，但其目的并非取代工程師，而是提高生產(chǎn)力。它可以自動(dòng)化重復(fù)性任務(wù)，但無(wú)法復(fù)制工程師所具備的創(chuàng)造力、批判性思維和問(wèn)題解決能力。

2024年第四季度Gartner曾對(duì)美國(guó)和英國(guó)400名軟件工程領(lǐng)導(dǎo)者的調(diào)查顯示，多達(dá)一半的軟件開發(fā)團(tuán)隊(duì)使用各種生成式AI工具來(lái)增強(qiáng)工作流程，它們起到的是效率倍增的作用，而非替代人力。

對(duì)于經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師，生成式AI可以提供指導(dǎo)和框架，幫助他們?cè)诓煌脚_(tái)和項(xiàng)目中更高效地適應(yīng)；經(jīng)驗(yàn)不足的團(tuán)隊(duì)成員則可以通過(guò)它節(jié)省處理日常任務(wù)的時(shí)間，從而將精力集中在更復(fù)雜的挑戰(zhàn)上。

當(dāng)軟件工程領(lǐng)導(dǎo)者試點(diǎn)和推廣生成式AI工具時(shí)，核心目標(biāo)應(yīng)是展示其商業(yè)價(jià)值，證明它如何改變團(tuán)隊(duì)以推動(dòng)實(shí)際業(yè)務(wù)成果，將技術(shù)成果與業(yè)務(wù)目標(biāo)掛鉤，為團(tuán)隊(duì)的持續(xù)投資提供有力依據(jù)。

生成式AI將如何改變軟件工程領(lǐng)導(dǎo)者招募人才的方式？

Haritha：在招聘人才方面，生成式AI也將帶來(lái)顯著變化。招聘和人才管理通常涉及總結(jié)面試反饋、撰寫職位描述和新員工入職等耗時(shí)任務(wù)，而生成式AI可以簡(jiǎn)化這些流程。

Gartner在2024年第四季度曾對(duì)487名首席信息官和IT領(lǐng)導(dǎo)者的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，超過(guò)33%的受訪者已經(jīng)在使用AI生成職位描述。

它還能通過(guò)快速識(shí)別最佳候選人加快招聘速度，例如，通過(guò)輸入“平臺(tái)工程經(jīng)理的關(guān)鍵技能有哪些”這樣的提示詞進(jìn)行崗位分析，為領(lǐng)導(dǎo)者提供參考，但仍需人工審核數(shù)據(jù)；

AI驅(qū)動(dòng)的面試智能平臺(tái)可以轉(zhuǎn)錄和總結(jié)面試內(nèi)容，節(jié)省時(shí)間。此外，在新員工入職環(huán)節(jié)，AI聊天機(jī)器人可以解答常見(jiàn)問(wèn)題，引導(dǎo)他們完成文書工作和培訓(xùn)，使其更快適應(yīng)工作并投入關(guān)鍵項(xiàng)目。

軟件工程領(lǐng)導(dǎo)者可以采取哪些關(guān)鍵措施來(lái)幫助他們團(tuán)隊(duì)獲得成功？

Haritha：為幫助團(tuán)隊(duì)取得成功，軟件工程領(lǐng)導(dǎo)者可以采取三大關(guān)鍵行動(dòng)。

首先，技能管理和發(fā)展是核心職責(zé)，領(lǐng)導(dǎo)者必須與人力資源部門合作，創(chuàng)建定制化的AI培訓(xùn)項(xiàng)目，為不同水平的工程師提供個(gè)性化學(xué)習(xí)體驗(yàn)。Gartner預(yù)測(cè)，到2027年，70%的軟件工程領(lǐng)導(dǎo)者職位描述中將明確要求具備對(duì)生成式AI的監(jiān)督能力，遠(yuǎn)高于目前的不到40%，因此領(lǐng)導(dǎo)者必須提升團(tuán)隊(duì)在大語(yǔ)言模型、提示工程等方面的技能，以應(yīng)對(duì)新挑戰(zhàn)。

其次，要構(gòu)建持續(xù)學(xué)習(xí)的文化，靈活的學(xué)習(xí)計(jì)劃有助于取得更好的業(yè)務(wù)成果，培養(yǎng)適應(yīng)性強(qiáng)的員工，并滿足不斷變化的技能需求，關(guān)鍵在于提前培養(yǎng)員工的生成式AI技能。

最后，需制定新的倫理政策，明確在DevOps、DataOps和ModelOps等流程中的責(zé)任分配，由于模型再訓(xùn)練和版本回滾等任務(wù)現(xiàn)在需要軟件工程和數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)共同完成，因此必須協(xié)調(diào)這些跨職能活動(dòng)，確保責(zé)任落實(shí)和順利交接，同時(shí)還應(yīng)讓法律和安全團(tuán)隊(duì)參與其中。