如果AI编码工具减少了我们所需的工程师数量,那我们的预算应该用在哪里呢?
如果AI编码工具减少了工程师数量,我们应该如何使用预算?
AI对产品工程团队的影响-第4部分
这是一个六部分系列的第四部分,研究旨在开发者的生成AI生产力工具,如Github Copilot、ChatGPT和Amazon CodeWhisperer对整个产品工程团队结构的影响。
在第三部分中,我们探讨了以下内容:
- 生成AI工具如何可能颠覆长期以来5名工程师对1名产品经理的比例。
- Github Copilot和AWS Amplify Studio等工具如何重塑产品开发,将工程师的重点从手工编码转向设计、架构和集成。
- 生成AI工具如何帮助面对过时技术、处理复杂移植和重构的团队。
- AI工具对移动和Web应用开发的可能统一影响,减少重复努力,弥合Web、Android和iOS开发之间的技能差距。
- 代码自动化对初级开发人员和工程师职业发展的影响。
我们的新组织会是什么样子?
LLM改变了游戏规则,并让我们能够接触到生成AI-尽管麦肯锡的预测可能只是给人一种“应用专业知识”的印象。与元宇宙和Web 3.0的虚拟软件相比,生成AI工具在改变我们的工作方面提供了重大而有意义的机会,这将产生这个时代性转变的胜者和输家。
尽管美国经济最近的积极迹象以及微软、谷歌和Meta的巨额利润回归,全球经济中的通胀相关的谨慎可能会影响人们对这个机会的回应。如果我们回到2023年之前的繁荣年,大多数公司将会将当前情况视为增长机会,因为过去五年的疯狂投资泡沫和技术估值带来了一种人为的热情。
但我们现在处于一个不同的世界。对于那些没有关注风险投资的不稳定状态的人来说,在…