随着AI在编写代码方面的能力越来越强，一些IT领导者认为，软件开发团队可能会缩减为仅由少数高级职位组成。
尽管早期的反馈结果好坏参半，但结论似乎已经显而易见：GenAI编码助手将重塑软件开发团队的组建方式，QA(质量保证)和初级开发人员的职位面临风险。
随着AI助手在代码编写方面的能力不断提升，一些IT领导者表示，CIO和开发负责人将会重新调整团队，重点放在AI专家和高级开发人员身上，由他们负责监督和优化AI生成的代码。
应用开发团队将变得更加精简，剩下的高级开发人员将专注于如何将产品需求最有效地转化为软件开发，Climate Tech Strategic Advisors的创始人、曾任Fermata Energy(一个车网互联应用提供商)开发团队负责人的Anna Demeo表示。
她指出，依赖AI编码助手的公司将减少对初级开发人员、实习生，甚至某些情况下对产品经理的招聘，因为这些角色将被AI取代。她说：“当你拥有一个庞大的团队时，总会有A类和B类员工，希望不会有C类员工，但现实中他们存在，AI在某种程度上使成为C类或B类员工变得更加困难。”
剩下的开发人员将需要具备批判性思维，能够理解业务需求，并能与产品专家、市场部门和其他员工一起跨职能合作。
开发人员的角色如同编辑
Demeo已经看到一些客户公司正在围绕AI重组他们的开发团队，由高级开发人员或软件架构师监督并调整AI生成的代码，她将这种角色变化比作出版小说的过程。
“程序员不再需要是写作者——他们是编辑，”她说，“这些高级开发人员必须理解内容是谁在阅读，在这种情况下，谁是客户，以及我们试图实现什么目标。”
未来的开发团队将由产品经理或业务分析师、UX设计师和软件架构师组成，软件架构师将使用AI工具生成原型，然后对代码进行调整，直到准备好发布，Copado的高级副总裁David Brooks补充道，Copado是Salesforce的DevOps平台提供商。
他预测，AI将接管其余的软件开发角色，包括安全和合规审查。
“某个时刻，目前的软件开发岗位将被淘汰，初级软件开发人员将是最先被取代的，”他补充道，“软件架构师将减少编码，更多地从事高层次的系统设计，并关注AI生成的解决方案。”
Brooks表示，前进的道路上会有一些波折，最大的挑战将是培训新一代的软件架构师——由于初级开发岗位减少，将不再有自然的晋升通道可以培养资深开发人员。
编码助手已经普及
目前尚不清楚开发团队的重组何时会达到临界点，但根据GitHub最近的一项调查，AI编码助手的使用已经在开发者中广泛普及，来自四个国家的97%以上的开发人员表示，他们在工作中使用了AI编码工具，这也强化了行业观察家们的观点，即编码助手是GenAI最受欢迎的应用之一。
GitHub报告称，截至1月底，已有130万用户使用了其Copilot编码助手，比上一财季增长了30%，截至7月底，已有超过77000个组织采用了Copilot，GitHub的母公司Microsoft表示。
与此同时，在线教育提供商Pluralsight的最新调查显示，大约四分之三的IT专业人士担心AI会让他们的技能变得过时。
一些观察人士认为，AI的影响将是长期的，许多开发团队将在未来几个月内加快步伐，充分利用AI。
Intellibus的创始人兼负责人Ed Watal表示，在未来一到两年内，开发团队实际上可能会变得更大，因为需要额外的导师来提高生产力，并在现有团队中培养AI提示工程技能。
但他补充道，从长远来看，开发团队可能会缩小，因为三名软件工程师将能够完成过去五到六个人的工作。
与此同时，传统的开发团队将被打破，更多的员工能够使用AI和低代码/无代码工具编写应用程序，Watal表示。
“他们有能力编写代码，尽管他们可能并不深入理解AI生成的代码是如何工作的。”他说。
尽管许多IT领导者预测AI编码助手最终将导致开发人员岗位的减少，但也有人质疑将大部分编程任务交给AI是否明智，一些开发负责人质疑使用AI同时编写和调试代码的合理性。
这些好处是否被夸大了?
Sauce Labs的首席测试策略师Marcus Merrell表示，一些企业可能高估了AI编码助手节省的时间，他认为，开发人员生产力可能提高30%，这是一个良好的开端，但并非根本性的变革。
“实际上我看到的是，团队认为他们会从这些工具中获得巨大的好处，因此他们过度投资于工具，过分依赖结构和流程的改变，或者在已经计划好的基础上，进一步削减员工数量，基于他们想象中从AI工具提供商那里获得的收益。”他补充道。
Merrell并不认为GenAI会取代开发人员的工作，相反，低代码/无代码工具的影响会更大。AI编码实验将继续取得适度成功，但最终，大型AI公司需要从他们的巨额投资中获得回报。
“我们将在未来两到三年内试图从这项技术中挤出生产力和‘魔法’，然后才慢慢承认这一切不过是个空壳游戏，”Merrell说，“我担心的是，我们会对这些工具产生依赖，而那些公司随后会开始收取运营这些模型的实际费用，这将对整个系统造成巨大冲击。”
