组织如何准备其团队、流程和文化，以最大化人工智能在软件开发中的潜力。
译自 Upskilling Engineering Teams for the AI Era，作者 Sabrina Farmer。
各行各业的技术领导者都在寻求优化人工智能在整个软件开发工作流程中的优势。这种广泛采用正在塑造软件开发格局，并引发了有关技术行业工作未来的重要问题。
虽然许多人担心人工智能的实施将如何影响工作，但人工智能更有可能创造新的工作和提升技能的机会，而不是简单地取代现有角色。关键在于将人工智能视为人类的补充，而不是替代。
当我们站在这场变革的边缘时，工程领导者必须为其组织做好准备，以迎接软件开发的下一阶段，以 确保他们使用人工智能来推动创新。让我们探讨组织如何准备其团队、流程和文化，以最大化人工智能在软件开发中的潜力。
随着人工智能变得更加集成，我们将看到对新角色的需求增加，例如人工智能工程师和提示工程师。这些职位将在弥合传统软件开发和人工智能驱动流程之间的差距方面至关重要。
在这个过渡的早期阶段，组织明确定义职责范围至关重要，尽管这些职责会随着时间的推移而不断变化。这将帮助团队成员了解他们在不断发展的组织中的角色，同时确保领导者可以为其团队设定合理的期望。
更多软件开发中的专业角色的出现将为开发人员提供一个激动人心的机会，以提升他们的技能、迎接新的挑战并拓展他们的职业道路。
随着角色的演变，工程师继续扩展他们的技能组合并与软件开发趋势保持同步 将变得更加重要。这种对持续学习的需求在该行业并不新鲜，但变革的速度正在急剧加快。
以前，诸如新工具、流程或交付速度标准之类的变化每 18 个月到两年发生一次。技术领导者应不断挑战其团队，让他们考虑将人工智能纳入其日常工作，以保持领先地位。有许多方法可以将人工智能应用于软件开发工作流程，从代码生成和测试到项目管理和文档编制。随着时间的推移，工程师将更好地了解如何在他们的团队中支持深度学习和人工智能开发。
持续提升技能、采用和支持对于负责任地释放人工智能的潜力至关重要。提升开发人员的技能以确保他们能够有效地使用和维护人工智能系统对于人工智能的可持续采用和演变至关重要。所有级别的开发人员都可以学习有效的提示工程技术，同时保持编码技能。特别是初级开发人员可以从始终在线的编码合作伙伴那里受益，从而帮助他们比以往任何时候都更快地成长为高效、高效的团队成员。
领导者在指导其组织完成这一人工智能驱动的转型中发挥着至关重要的作用。他们必须在组织中纳入灵活性，并在使用人工智能时鼓励反复试验。从我们如何评估和激励我们的团队到我们如何衡量成功，一切都将需要改变。
为了促进创新，领导者必须投资于工具和流程，使他们的团队能够试验人工智能，找到新的使用方式并创造创新产品。这项投资不仅仅是获取技术；它包括创造一种拥抱实验和从失败中学习的文化。
最近的一项 GitLab 研究 发现，领导层和个人贡献者在人工智能培训方面存在显着的认知差距：25% 的个人贡献者表示他们的组织没有提供足够的人工智能使用培训和资源。相比之下，只有 15% 的 C 级高管有同感，这突显了高管及其团队对人工智能培训投资的看法之间的脱节。
这种差异凸显了领导层和工程团队之间进行清晰沟通和协调的重要性。我们正处于一个关键时期，需要在人工智能实施的下一阶段的期望上与工程团队更好地协调一致。领导者必须确保他们对人工智能集成的愿景得到有效传达，并且必要的资源和支持随时可供其团队使用。
软件开发中的人工智能革命既带来了挑战，也带来了机遇。组织可以通过创建新角色、促进持续学习和提供强有力的领导来成功驾驭这一转型并最大化其收益。人工智能是一种强大的工具，可以增强人类能力并推动软件开发的创新。随着我们不断前进，拥抱这一变革并有效准备其团队的组织将能够在人工智能驱动的软件开发未来中蓬勃发展。