如何人工智能重新定義HCL的軟件工程角色
在軟件工程領域，工程師的角色已不再僅限於手動編碼，而是開始與人工智能工具進行協作。
近年來，關於人工智能可能取代軟件工程職位的討論引起了廣泛關注。自去年以來，Cursor、Windsurf和Claude等工具在編碼界已成為主導力量，提供自動補全功能並生成各類代碼。
最近，互聯網上出現了一波實驗，展示了被OpenAI聯合創始人Andrej Karpathy稱為“vibe coding”的現象。在這種方法中，僅僅有一個想法就足以生成可運行的代碼。
儘管像GitHub Copilot這樣的人工智能工具已經長期以來在協助專業人員自動補全代碼，但Cursor、Replit、Bolt和Lovable等新平台現在使初學者更容易參與編碼，提供了簡化過程的增強功能。
在這些創新背景下，一件事顯而易見：人工智能不僅提高了生產力，還根本性地重新定義了企業中的工作角色。軟件工程師的角色不再僅限於手動編碼，現在還包括與正在深刻改變行業的人工智能工具進行協作。
Replit的首席執行官Amjad Masad對“vibe coding”這個術語表達了不安，認為這貶低了生成型人工智能的深刻能力，並淡化了軟件開發中的創造性努力。他堅持認為，人工智能應被視為一種工具，旨在讓更多人能夠創造，而不是取代他們。
在談到就業問題時，Masad表示：“我們都會有工作——只是它們會變得非常強大。”
Masad最近表示，學習編碼可能不再是必需的。他在X上分享了一段視頻，表示同意Anthropic的Dario Amodei的觀點，預測未來大多數代碼將由人工智能生成。Amodei預測，人工智能在未來六個月內可能會負責撰寫高達90%的所有代碼。
Soket AI Labs的首席執行官Abhishek Upperwal解釋了這些工具不可或缺的性質。他告訴AIM：“這些工具的效果取決於使用它們的人。如果你懂行，它們會以質量令你驚訝。但如果交給一個沒有良好編程技能的人，結果就是一場混亂。它們很強大，但不是魔法，至少目前不是。”
增強工作角色，而非取代
一位Reddit用戶透露，他最近在一個五人前端工程師團隊中被解僱。
HCLTech的AI實驗室執行副總裁Alan Flower明確表示：“這並不是取代工作角色，而是用人工智能增強角色。”
Flower強調了全球商業領導者如何看待人工智能，並表示：“他們將人工智能視為生產力的淨增益。”
然而，這種增益不僅限於完成更多任務，而是涵蓋了執行的速度和質量。
這一變化在IT和工程等領域尤為重要，因為工作積壓始終是一個持續的挑戰。Flower指出：“每位我接觸的商業領導者都面臨著無法完成的永無止境的工作積壓。”
人工智能使企業能夠“啟動更多項目，完成更多項目，並推動更深層次的轉型”。
考慮到這一點，軟件工程是一個關鍵的轉型領域。Flower指出，HCLTech的AI Force平台在這一轉變中發揮了關鍵作用。這一專利的GenAI平台推動了整個軟件工程和IT運營生命周期中的服務轉型。
他解釋道：“通過AI Force，軟件工程團隊中的每個角色——產品負責人、測試人員、工程師、敏捷教練——都得到了人工智能的增強。”
例如，開發人員通常只花大約30%的時間來編寫代碼，其餘時間則用於測試、文檔和分析。現在，人工智能正在幫助簡化整個生命周期。“我們觀察到某些領域的生產力提高了60%以上，”Flower透露。
創造新角色
人工智能不僅在改變舊有角色，還在創造新角色。
2017年，未來研究所的一份報告指出，2030年將存在的85%工作職位尚未被發明。這一點同樣適用於提示工程，這在生成型人工智能時代已成為一項關鍵新技能。
Flower表示：“對於能夠有效駕駛現代生成型人工智能平台的人才需求巨大。”
另一個新興領域是人工智能運營，專業人員負責管理和運行複雜的人工智能堆棧。“這不僅僅是技術性，還涵蓋了大量的治理，”他補充說，強調需要新一代擁有結合工程能力和道德監督的混合技能的人才。
重新技能培訓勞動力
到2027年，預計44%的工作人員將需要轉變其核心技能。世界經濟論壇的《未來工作報告》顯示，近一半的員工需要在不久的將來適應技術進步。
為了跟上這一變化，重新技能和提升技能至關重要，而HCLTech在這一過程中投入了大量資源。“我們的全球工程團隊已經在使用AI Force，”Flower說。
即使在工程團隊之外，公司也鼓勵其員工採用像Microsoft Copilot這樣的人工智能工具。Flower指出，一旦個體開始使用這些工具並體驗到一些初步的好處，這一過程就會變得習慣化。
他提到：“我們已經部署了與小型定制模型的解決方案，這些模型可能理解醫療保健領域。”他提到他們的GenAI驅動的臨床顧問平台。
HCL Tech的下一步飛躍
HCL的小型模型與大型基礎模型協同工作，形成更高效的多模型架構。
Flower解釋道，並非每個任務都需要大型語言模型（LLM）。最常見的方法是使用LLM與最終用戶進行互動，同時使用選擇的更優化的小型模型在後台處理特定任務。
Agentic AI是HCLTech正在取得進展的另一個前沿領域。“我們公開展示了如何在生產中使用agentic AI，”Flower分享道。這些代理被訓練來處理傳統IT運營角色，如網絡和雲工程或服務台職能。
“這是服務台工作人員如何處理票據的完美例子，他們可以想：‘我將把這個委託出去’，”Flower說。
結果是，員工有更多時間提供更好的客戶服務，而整體生產力和效率顯著提高。
展望未來，Flower重申了對人工智能驅動轉型的需求比以往任何時候都更強烈。“我的實驗室已經完成了超過500個GenAI項目……客戶找我們進行轉型項目，”他分享道。
在他們的第四季度收益電話會議中，印度的IT公司如Accenture、TCS和Wipro都強調了他們對人工智能驅動創新和自動化的強烈關注，並強調了提升人才技能的重要性。Wipro的首席人力資源官Vikrant Gupta談到該公司在50個校園建立的AI提升中心。與此同時，TCS的首席人力資源官Milind Lakkad在被問及人工智能對招聘的影響時表示：“我們不認為人工智能會對招聘產生影響。”
這篇文章引發了對未來工作環境的深刻思考。隨著人工智能技術的迅速發展，企業如何有效利用這些工具來提升生產力，同時又不失去人類的創造力與專業技能，將成為未來的主要挑戰。企業和員工都需要不斷適應和學習，以在這個變化迅速的科技時代中保持競爭力。
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