AI 如何重新定义 HCL 的软件工程角色
快速阅读: 据《印度分析杂志》最新报道，人工智能正重塑软件工程岗位，提高效率并创造新角色。HCLTech的AI Force平台助力软件工程转型，提升60%生产效率。未来，44%的工人需转换技能，企业通过培训和多模型架构拥抱AI，以保持竞争力。
一直以来，关于人工智能可能取代软件工程岗位的讨论引发了广泛关注。自去年以来，像Cursor、Windsurf和Claude这样的工具已经在编程领域占据了主导地位，提供了自动完成功能并生成了广泛应用的代码。最近，互联网上出现了大量实验，人们展示了被称为“氛围编码”的现象，这一术语由OpenAI联合创始人安德鲁·卡帕斯提提出的。在这种方法中，仅仅有一个想法就足以生成功能性代码。虽然像GitHub Copilot这样的AI工具长期以来一直通过自动补全代码来协助专业人士，但像Cursor、Replit、Bolt和Lovable等新平台现在使得初学者更容易参与编码，提供增强的功能以简化过程。在这些创新的背景下，有一件事是明确的：人工智能不仅提高了生产效率，还在从根本上重新定义企业的各个职位。
软件工程师的角色不再局限于手动编码；它现在包括与正在深刻改变行业的AI工具合作。Replit的首席执行官阿姆贾德·马萨德对“氛围编码”这个术语表示不安，他认为这低估了生成式AI的强大功能，并轻视了软件开发中的创造性工作。他坚持认为，AI应该被视为让更多人能够创造的工具，而不是取代他们的手段。在就业问题上，马萨德评论道：“我们都会继续工作——只是我们的工作将变得更加高效。”马萨德最近建议学习编码可能不再必要。他在X平台上分享了一段视频剪辑，同意Anthropic的达里奥·阿莫迪的观点，后者预测未来大部分代码将由AI生成。阿莫迪预计AI在未来六个月内可能会负责编写高达90%的所有代码。解释这些工具不可或缺的原因时，Soket AI Labs的首席执行官阿比希克·乌佩尔瓦尔告诉AIM，“这些工具的效果取决于使用它们的人。如果你了解你的东西，它们会以高质量的表现让你惊叹。但如果交给一个没有良好编程技能的人，就会一团糟。它们很强大，但不是魔法。”
**增强而非取代岗位**
一位Reddit用户透露，他最近从一个由五名前端工程师组成的团队中被裁员。反思这一趋势，HCLTech的执行副总裁兼AI实验室负责人艾伦·弗劳尔明确表示：“与其说是取代岗位，不如说是在岗位中加入AI。”弗劳尔强调了全球商业领袖如何看待AI，他说：“他们将AI视为生产力的净增长。”然而，这种增长不仅仅是为了完成更多任务。它还包括执行的速度和质量。这种变化在IT和工程等领域尤为重要，这些领域的积压工作是一个持续的挑战。“我接触的每一位企业领导者都有一个我称之为永远无法完成的待办事项清单，”弗劳尔指出。AI使企业能够“启动更多项目，完成更多项目，并推动更深入的变革”。
考虑到这一点，软件工程是一个关键的转型领域。弗劳尔强调，HCLTech的AI Force平台在这次转变中发挥了关键作用。这项获得专利的生成式AI平台在整个软件工程和IT运营生命周期中驱动服务转型。“有了AI Force，软件工程团队中的每个角色——产品负责人、测试员、工程师、Scrum主管——都获得了AI增强，”他解释说。例如，通常开发人员只花大约30%的时间编写代码，其余时间则用于测试、文档编制和分析。AI现在正在帮助简化整个生命周期。“我们在某些领域观察到了超过60%的生产效率提升，”弗劳尔透露。
**创造新角色**
AI不仅在改变旧角色，还在创造新角色。早在2017年，未来研究所的一份报告指出，到2030年存在的85%的工作甚至还没有被发明出来。同样的情况也适用于提示工程，它现在已经作为生成式AI时代的一项关键新技能出现。“对能够熟练驾驭现代生成式AI平台的人才有着巨大的需求，”弗劳尔分享道。另一个新兴领域是AI运营，专业人员在这里管理和运行复杂的AI堆栈。“这不仅仅是技术上的事情，它还涵盖了大量的治理，”他补充道，强调需要新一代具备混合技能的专业人士，结合工程能力和伦理监督。
**重新培训劳动力**
到2027年，预计44%的工人将转换其核心技能。世界经济论坛的《未来就业报告》显示，近一半的员工将在不久的将来需要适应技术进步。重新培训和提升技能对于跟上这种变化至关重要，而HCLTech在这方面投入颇深。“我们的全球工程劳动力已经在使用AI Force，”弗劳尔说。即使在工程团队之外，公司也鼓励其员工采用像Microsoft Copilot这样的AI工具。弗劳尔指出，有强有力的证据表明，一旦个人开始使用这些工具并体验到一些初步的好处，这个过程就会变成习惯。“我们已经部署了一些理解医疗领域的专用模型的解决方案，”他解释说，引用了他们的GenAI驱动的临床顾问平台。HCL Tech的下一个大飞跃。
HCL的小型模型与大型基础模型协同工作，形成多模型架构，更加高效。弗劳尔解释说，并非每个任务都需要大型语言模型（LLM）。最常见的做法是使用LLM与最终用户交互，同时使用一系列更优化、更小的模型在后台处理特定任务。HCLTech在自主AI领域也取得了进展。“我们公开展示了如何在实际应用中使用自主AI，”弗劳尔分享道。这些代理经过训练可以处理传统的IT运营角色，如网络和云工程或服务台功能。“这是一个完美的例子，说明在服务台工作的某人可以拿起一张票证并想，‘我要把它转交处理，’”弗劳尔说。结果？员工有更多时间为客户提供更好的服务，整体生产效率和效能显著提升。
**展望未来**
展望未来，弗劳尔重申了对AI驱动转型的需求比以往任何时候都更强。“我的实验室已经完成了超过500个GenAI项目……客户来找我们进行转型项目，”他分享道。在第四季度财报电话会议上，印度IT公司如埃森哲、塔塔咨询服务公司（TCS）和维布络（Wipro）强调了他们对AI驱动创新和自动化高度重视，并着重于提升人才技能。维布络（Wipro）首席人力资源官（CHRO）维克拉特·古普塔讨论了公司在印度50所校园建立的AI技能培训卓越中心，他表示该中心已经建立。与此同时，塔塔咨询服务公司（TCS）的首席人力资源官（CHRO）米林德·拉卡德回应了有关AI对招聘影响的关切。当被问及AI技能培训对TCS员工的影响时，他说：“我们并未察觉AI对招聘产生任何影响。”
通过这些努力，企业正在积极拥抱AI，确保其员工能够在未来的技术浪潮中保持竞争力和创造力。
(以上内容均由Ai生成)
