人工智能技術革命性發(fā)展，傳統(tǒng)技術工作崗位正面臨前所未有的沖擊，企業(yè)人才結構與能力模型正經(jīng)歷一場深刻的變革，開發(fā)者在這場變革中的角色和地位也隨之發(fā)生著動態(tài)轉變。AI 不僅能高效完成編碼、測試等任務，還能自主學習和優(yōu)化，這對各行各業(yè)的開發(fā)者來說無疑是一大挑戰(zhàn)。
當所有的行業(yè)都可以用 AI 重做一遍，技術團隊未來又該何去何從？比如這里有幾個例子
在工業(yè)產(chǎn)品設計領域，利用自然語言的交互能力拓展 CAD 等設計軟件的功能，可將原本需要大量人工參與的整體概念設計速度提高 80% 以上，企業(yè)是否還需要組建大規(guī)模設計團隊？
在金融科技領域，交易類、風險審核類、客戶服務類等崗位，僅需要重復性、簡單編碼工作的技術人員正逐漸被機器所顛覆。反之，同時具備技術與金融的復合型人才卻非常稀缺。對于技術團隊，該如何掌握行業(yè)知識，提高復合型能力？
在互聯(lián)網(wǎng)領域，數(shù)據(jù)標注員正在被自己服務的 AI 所替代，如果說簡單的標注可以用 AI 來完成，那么需要人工參與的數(shù)據(jù)標注行業(yè)的門檻將會不斷提高，作為數(shù)據(jù)標注團隊又該如何應對難度更高的數(shù)據(jù)篩選和標準工作呢？
鑒別信息的能力：AI 模型輸出的信息存在的“毒性”和“幻覺”已不容忽視，只有扎實掌握專業(yè)理論和技術，才能有效提升對 AI 信息的辨別力，規(guī)避其潛在的負面影響。 持續(xù)學習的能力：每一次技術變革，不是終點，而是新的起點，面對不斷迭代更新的技術浪潮，掌握學習能力并保持持續(xù)學習不再是一種選擇，而是一種必備的生存和發(fā)展策略。 創(chuàng)造 AI 與業(yè)務融合的能力：所謂融合不是簡單的生搬硬套，這就要求開發(fā)者不僅能夠對大模型進行訓練和調優(yōu)，還要深入理解業(yè)務的能力，才能夠通過提高模型迭代的速度，更好地服務自己的業(yè)務。
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