根据 Gartner 的最新预测，到 2027 年，80% 的软件工程劳动力将需要提升技能，以适应生成式 AI 日益增长的需求。这一变化将对软件开发行业产生深远影响，从短期的生产力提升到长期的职业转型。
短期影响：生产力提升
- 现有工作的支持：
- AI 工具已经开始支持开发人员的日常工作，从而适度提高生产力。
- 高级开发人员将是短期内的最大受益者，因为他们能够更有效地利用这些工具。
中期影响：AI 代理的出现
- 任务自动化：
- 随着技术的发展，AI 代理将开始对软件工程产生更大影响，允许某些任务的完全自动化。
- 这一阶段将见证“AI 原生软件工程”的兴起，其中大部分代码由 AI 自动生成。
- AI 优先心态：
- Gartner 的资深首席分析师 Philip Walsh 表示：“在 AI 原生时代，软件工程师将采用‘AI 优先’的心态，他们主要专注于引导 AI 代理针对给定任务的最相关背景和约束。”
- 必要技能：
- 自然语言提示工程和检索增强生成（RAG）技能将成为软件工程师的必备技能。
长期影响：AI 工程的崛起
- AI 工程师的需求：
- 随着企业采用率的不断提高，组织将需要越来越多的熟练开发人员来满足对 AI 软件的需求。
- AI 工程师将拥有软件工程、数据科学和 AI/机器学习（ML）技能的独特组合，这些技能将变得非常抢手。
- 技能提升投资：
- Gartner 建议组织投资于 AI 开发平台，以更有效地构建 AI 能力。
- 这样的投资将需要提升数据工程和平台工程团队的技能。
人类工程师的角色
- 不可替代的专业知识：
- 尽管 AI 技术将改变软件工程师的角色，但它不会完全取代人类。
- Walsh 强调：“人类的专业知识和创造力对于交付复杂、创新的软件始终是必不可少的。”
经济激励
- 薪资溢价：
- AWS 的研究显示，雇主愿意为拥有 AI 技能的技术工人支付高达 31% 的薪资溢价。
- Indeed 的研究也表明，AI 技能可以确保工人获得一些最有经济回报的工作，其中一半最高薪酬的技能与 AI 相关，平均年薪为 174,000 美元。
Gartner 的预测强调了软件工程师在未来几年内提升 AI 技能的必要性。从短期的生产力提升到中期的任务自动化，再到长期的 AI 工程师需求，这一转型将对整个行业产生深远影响。尽管 AI 技术将改变工作方式，但人类的专业知识和创造力仍然是不可或缺的。对于希望抓住这一机遇的工程师来说，提前提升相关技能将带来显著的职业和经济回报。
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