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当Salesforce Mark Benioff的总经理最近宣布，该公司不会在2025年聘请更多的工程师，指的是AI的“生产率提高30％”时，她通过技术行业发送了很多。头条新闻迅速将其作为工程师 – 人 – ii开始工作的结局的开始。
但是这些头条完全错过了标记。真正发生的是工程本身的转变。 Gartner称AI代理今年为主要技术趋势。该公司还预测，33％的软件企业将在2028年之前包括AI代理，这是重要的部分，但远非普遍接受。扩展的时间尺度涉及逐步演变，而不是批发替代。这种风险不会接受AI的工作；这些工程师无法随着工程工作的发展而无法适应并保持落后。
技术行业的现实揭示了对具有AI经验的工程师的需求爆炸。专业服务正在积极招募具有AI生成经验的工程师，而技术公司则创建了旨在引入人工智能的全新工程职位。可以有效使用人工智能工具的专业人员市场非常具竞争力。
尽管人工智能控制生产率提高的主张可以基于实际进步，但这些广告通常反映了投资者对盈利能力和技术进步的压力。许多公司都熟练地形成叙事，以便将自己定位为企业AI领域的领导者，这一战略与更广泛的市场期望一致。
AI如何改变工程工作
人工智能与工程工程之间的关系正在以四种关键方法发展，每种方法都是一种特殊的能力，可以提高人类工程师的才能，但当然不能取代它。
AI与总结非常出色，可以帮助工程师提取庞大的代码库，文档和技术特征。工程师可以获得AI生成的简历并专注于实施，而不是影响文档的花费，而是要获得文档。
此外，撤回AI的可能性使您可以分析代码和系统中的模板并积极提供优化。这使工程师可以确定潜在的错误，并更快，更自信地做出合理的决定。
第三，在语言之间转换代码时，AI非常熟练。这个机会是无价的，因为组织将其技术堆栈现代化，并试图维持在过时的系统中内置的机构知识。
最后，AI代的真正力量在于扩展的可能性 – 创建新内容，例如代码，文档甚至系统的体系结构。工程师利用AI来研究比单独使用的更多机会，我们看到这些机会如何改变行业的工程工程。
在医疗保健中，AI有助于创建个性化的医疗指导系统，根据患者的特定状况和病史进行调整。在药品生产中，A泛压系统的A泛压系统优化了生产图，以减少废物并确保足够的关键药物供应。主要银行对AI的投资比大多数人还了解的要长。这些是在改善客户服务时有助于管理复杂合规要求的施工系统。
新的工程技能景观
随着AI改变工程工作，它创造了全新的专业和技能集，例如，与AI系统有效通信的能力。成功与AI合作的工程师可以获得更好的结果。
正如DevOps以纪律的形式出现一样，大型语言操作（LLMOPS）都集中在生产媒体中LLM的部署，监视和优化。从业者LLMOPS监视模型漂移，评估替代模型并帮助确保AI创建的输出的持续质量。
AI工具可以安全有效地部署的标准化环境的创建变得具有决定性。平台工程提供模板和围栏，使工程师能够更有效地创建A-untimate应用程序。这种标准化有助于确保组织实施中的一致性，安全性和维护。
人类合作的不同之处在于，AI只是提供了人们可以忽略独立工作的完全自主系统的建议。最有效的工程师了解何时以及如何根据上下文和任务的后果应用相应的自治级别。
成功整合AI的关键
人工智能管理的有效框架在Gartner的主要趋势列表中排名第二，设定了明确的建议，留下了创新的位置。这些框架考虑了道德考虑，遵守监管要求和风险管理，而不会扼杀使AI有价值的工作。
从一开始，成功的组织将其嵌入其人工智能系统中，而不是将安全性视为迟来的思想。这包括对存在漏洞的可靠测试，例如幻觉，操作注射和数据泄漏。将安全考虑在开发过程中引入，组织可以迅速行动，而不会损害安全性。
可以开发代理AI系统的工程师至关重要。我们看到一个模型对自然语言的理解，另一种模型进行理解，而第三个则产生相关答案，所有这些都可以同意确保比任何单个模型的最佳结果。
当我们看待未来时，工程师和人工智能系统之间的关系可能会从工具和用户发展到更共生的东西。今天的AI系统功能强大，但有限。他们缺乏真正的理解，并且在很大程度上取决于人类的领导。明天的系统还可以成为真正的员工，除了工程师可以考虑的问题外，还可以提供新的解决方案，并确定人们可能会忽视的潜在风险。
然而，工程师的重要作用 – 对要求的理解，道德判断的采用以及将人的需求转移到技术解决方案中 – 将是不可替代的。在人类创造力和人工智能之间的这种伙伴关系中，是解决我们以前无法解决的问题 – 这无非是替代者。
Rizwan Patel是Altimetrik信息安全部门和新技术的负责人。
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