现在这类的文章标题很诱人:人工智能将取代开发人员。编程已死。只需一半的团队就能以 10 倍的速度交付产品。这类炒作既能吸引眼球,又能引发困惑。
我们都理解这种吸引力。作为前首席产品技术官和现任首席执行官,我亲眼目睹了人工智能如何显著提升生产力。但我们必须明确一点:人工智能不会取代开发人员。它将揭示那些使用人工智能进行规范化扩展的团队与那些没有这样做的团队之间的差距。未来不属于那些编写最多代码的团队。它属于那些交付最具弹性、最值得信赖、可扩展性软件的团队。
这样的未来更需要开发团队,但它需要不同的思维方式和不同的领导力。
错误的问题
当高管们问“如果我们采用人工智能,我们可以裁掉多少开发人员?”时,他们问错了问题。
正确的问题是:我们如何发展我们的整个软件生命周期以匹配人工智能所能实现的速度,同时又不破坏信任或降低质量?
AI 可以编写代码,但开发团队仍然要对其行为负责。随着代码生成速度越来越快、越来越抽象,确保其在同等规模下的质量、性能和安全性变得愈发重要。正因如此,团队需要专注于在整个 SDLC(软件开发生命周期)中(从设计到生产,以及其间的每个步骤)交付高质量代码。
质量就是新的速度
在人工智能时代,速度是关键。领导者的差异在于能否在不牺牲质量的情况下实现规模化。太多组织仍然将质量视为一个独立的阶段,甚至更糟,将其视为瓶颈。但质量并非待办事项,而是一种思维模式。它根植于你设计 API、审查人工智能生成的代码、管理依赖关系、监控性能、随时随地以任何方式进行测试以及持续交付的方式。
人工智能让你能够快速发展。但如果只追求编码速度而忽略质量,就会造成系统脆弱。脆弱的系统会削弱用户信任,引发安全风险,并迅速积累技术债务。
那些在人工智能领域取得成功的公司将质量融入到他们的开发 DNA 中,以便他们能够负责任且可持续地利用人工智能。
开发者正在成为策展人
让我们来谈谈真正正在发生的变化。
从职责上看,人工智能正在将开发者的角色从创造者转变为管理者。
开发者不再需要从头开始编写每一行代码,而是需要评估、编排和优化人工智能生成的代码。现在重要的不是你写代码的速度有多快,而是它如何通过安全性、质量和信任来创造价值。
价值正在从原始输出转向智能监管。
这意味着开发团队除了掌握一些让他们感到优秀的技能外,还需要掌握新的技能。比如,了解何时信任模型,何时介入。了解到如何测试,不仅要测试已编写的内容,还要测试已假设的内容,了解如何在人工智能扩展软件应用范围时保持意识。
跨职能问责不容商榷
人工智能不仅影响了开发者,还重塑了产品、工程甚至上市等团队整个成本结构和期望框架。
我们经常看到的一个错误是,假设代码生成中AI生产力的提升不需要其他方面的改变。这会导致错位。如果编码速度更快,但质量和安全流程却在发布后才进行,那么你并没有提高敏捷性,反而会造成严重的瓶颈,并增加业务风险。
人工智能的扩展需要跨职能部门的责任制。团队必须定义共同的质量目标,而不仅仅是达到速度指标。在人工智能可以编写代码、API 动态变化且用户期望持续改进的时代,领导者必须对“完成”的含义达成共识。
SmartBear 最近开展的一项市场趋势调查显示,当被问及组织在将软件质量作为团队共同关注的优先事项方面面临的最大障碍是什么时,67% 的领导者认为,最大的障碍是将质量视为测试人员的专属职责。
如果这种情况持续下去,我们将会看到一些严重的应用程序与业务失败。
警惕日益扩大的差距
高管团队谈论人工智能的方式与工程团队实际需要安全交付人工智能的方式之间的差距越来越大。
在SmartBear的同一项调查中,55%的董事和副总裁表示他们已做好充分准备迎接颠覆性技术的采用,同比增长14个百分点,而只有50%的开发人员和测试人员持相同观点,下降了14个百分点。这28个百分点的差距表明,从业人员或许能够察觉高管难以察觉的实施风险,这也暗示着文化变革管理对于成功采用人工智能工具至关重要。如果人们感到自己的工作、身份或前景受到威胁,那么保持沉默也是自然而然的。
许多领导者认为他们可以同时减少员工人数、加快交付速度并降低成本。但是,构建安全、可扩展且可维护的人工智能软件需要结构化的方法和耐心。工程团队需要空间来构建这种结构:定义标准、测试框架、验证层和可观察性管道。他们需要的工具不仅能加速开发,还能支持可持续的扩展。否则,公司可能会陷入缺乏结构、一味追求速度的风险。
让我们构建可扩展的系统
人工智能不会取代开发团队,但它会揭露那些尚未进化的团队。这一刻的意义远大于自动化。它关乎我们重新思考如何定义软件领域的成功。它关乎认识到,如果没有信任,速度和规模就毫无意义。它关乎将质量视为一种文化,而非一个阶段。
我们不要再问人工智能是否会抢走我们的工作,而要问构建的系统是否值得扩展,这才是正确的好问题~
作者:场长
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