從10年前作為一名開(kāi)發(fā)人員開(kāi)始在GitHub工作到成為首席運(yùn)營(yíng)官，我了解到開(kāi)發(fā)人員通常是組織其他部門(mén)變革的風(fēng)向標(biāo)。

作為新技術(shù)和實(shí)踐的早期采用者，開(kāi)發(fā)人員通常是商業(yè)環(huán)境變化的風(fēng)向標(biāo)，這就是為什么在 GitHub，我們相信企業(yè)越了解開(kāi)發(fā)人員需要什么才能茁壯成長(zhǎng)，他們就越能更好地支持組織的其他成員。

這一點(diǎn)從未像他們采用人工智能那樣明顯。雖然世界仍在努力解決它的用例，但我們發(fā)現(xiàn)開(kāi)發(fā)人員已經(jīng)在大規(guī)模使用它。事實(shí)上，我們最近對(duì)開(kāi)發(fā)人員的調(diào)查發(fā)現(xiàn)， 92%的人已經(jīng)在工作或個(gè)人時(shí)間使用人工智能工具。通過(guò)研究他們的采用和實(shí)施方法，我們可以更好地將這些工具應(yīng)用于工作場(chǎng)所，以便所有團(tuán)隊(duì)受益。

這就是我們進(jìn)行這項(xiàng)調(diào)查的原因，詳細(xì)如下：了解開(kāi)發(fā)人員對(duì)人工智能技術(shù)的看法以及他們希望如何使用它。

下面，我將談?wù)撊绾纬浞掷萌斯ぶ悄?，并投資于一個(gè)偉大的開(kāi)發(fā)人員體驗(yàn)(DevEx)——系統(tǒng)、技術(shù)、流程和文化——以幫助開(kāi)發(fā)人員驅(qū)動(dòng)影響，提高生產(chǎn)力和協(xié)作。

開(kāi)發(fā)人員希望推動(dòng)影響和協(xié)作-他們認(rèn)為人工智能將有所幫助 ?

開(kāi)發(fā)人員將設(shè)計(jì)新穎問(wèn)題的解決方案排在對(duì)他們的工作日產(chǎn)生積極影響的四大任務(wù)之內(nèi)。其余的你可以在下面的圖表中看到：開(kāi)發(fā)人員希望有機(jī)會(huì)與最終用戶(hù)接觸并推動(dòng)影響，但他們通常花更多的時(shí)間等待構(gòu)建、測(cè)試和部署。

開(kāi)發(fā)人員也希望合作，在我們最近的調(diào)查中，他們報(bào)告說(shuō)在一個(gè)典型的項(xiàng)目中平均與其他 21 個(gè)工程師合作，并且 52% 的人說(shuō)他們每天或每周與其他團(tuán)隊(duì)合作。

開(kāi)發(fā)人員認(rèn)為協(xié)作對(duì)他們的工作至關(guān)重要，以至于當(dāng)被問(wèn)及應(yīng)該用什么性能指標(biāo)來(lái)衡量他們時(shí)，他們將協(xié)作和溝通排在最優(yōu)先的指標(biāo)之上——超過(guò)代碼質(zhì)量。

問(wèn)題是：開(kāi)發(fā)人員認(rèn)為人工智能可以幫助提高協(xié)作、個(gè)人生產(chǎn)力和解決方案設(shè)計(jì)。

• 81%的人認(rèn)為人工智能編碼工具將幫助他們更好地合作，這就是為什么我們?cè)?GitHub 相信人工智能將成為構(gòu)建公司文化和信任的游戲規(guī)則改變者。

• 超過(guò)50%的人認(rèn)為人工智能工具將幫助他們將注意力從重復(fù)性任務(wù)轉(zhuǎn)移到解決高價(jià)值問(wèn)題上。

• 近50%的人認(rèn)為AI將幫助工程團(tuán)隊(duì)更專(zhuān)注于解決方案設(shè)計(jì)和創(chuàng)新。

早期的研究也表明，像GitHub Copilot這樣的人工智能編碼工具，實(shí)際上也改善了協(xié)作。在一項(xiàng)研究中，我們發(fā)現(xiàn)開(kāi)發(fā)人員在使用GitHub Copilot時(shí)，代碼評(píng)審速度提高了15%。

如果實(shí)現(xiàn)人工智能意味著提高工程團(tuán)隊(duì)的生產(chǎn)力、協(xié)作和創(chuàng)新，那么組織也有很大的動(dòng)力在其他團(tuán)隊(duì)中運(yùn)營(yíng)人工智能。

現(xiàn)在該怎么辦？讓你的組織準(zhǔn)備好采用人工智能 ?

開(kāi)發(fā)人員現(xiàn)在是公司中第一批尋求大規(guī)模使用人工智能的團(tuán)隊(duì)之一，組織應(yīng)該注意他們的開(kāi)發(fā)人員是如何使用和圍繞生成式人工智能進(jìn)行構(gòu)建的，并將這些實(shí)踐擴(kuò)展到工程之外。

在 GitHub ，我們從開(kāi)發(fā)人員社區(qū)汲取了經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，以改善我們整個(gè)組織的運(yùn)營(yíng)，包括非開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)。我們還從交付開(kāi)發(fā)人員優(yōu)先的產(chǎn)品中學(xué)到了一些東西，包括 GitHub Copilot ，這是世界上第一個(gè)規(guī)模化和最廣泛采用的生成式人工智能編碼工具。

技巧1：優(yōu)先考慮敏捷性 ?

GitHub在小型敏捷的團(tuán)隊(duì)中構(gòu)建新產(chǎn)品，并在整個(gè)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程中集成緊密的反饋循環(huán)。

事實(shí)上，這種方法引導(dǎo)我們開(kāi)發(fā)了GitHub Copilot，這是行業(yè)中第一個(gè)大規(guī)模的AI編碼工具。幾年前，我們從OpenAI獲得了一個(gè)AI模型，我們知道它很強(qiáng)大，我們想把它交給開(kāi)發(fā)人員。

然而，如何將這個(gè)AI模型轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品并不完全清楚，我們需要一個(gè)由高度合作的主題專(zhuān)家組成的小團(tuán)隊(duì)來(lái)找出最好的方法。

我們的調(diào)查結(jié)果顯示，開(kāi)發(fā)人員與許多不同的人合作，所以，你可能會(huì)好奇為什么我強(qiáng)調(diào)小團(tuán)隊(duì)的效率。

開(kāi)發(fā)人員依靠跨功能協(xié)作來(lái)確保他們正在構(gòu)建的產(chǎn)品能夠解決實(shí)際問(wèn)題。當(dāng)協(xié)作做得好時(shí)，整個(gè)組織的團(tuán)隊(duì)都專(zhuān)注于正確的問(wèn)題，這將帶來(lái)更好的解決方案和更強(qiáng)的業(yè)務(wù)影響。底線是，雖然軟件可能是由一個(gè)小團(tuán)隊(duì)編寫(xiě)的，但開(kāi)發(fā)人員并不是在孤立中構(gòu)建產(chǎn)品。

人工智能時(shí)代的質(zhì)量保證將依賴(lài)于敏捷團(tuán)隊(duì)
?

大型語(yǔ)言模型(LLM)的輸出是概率性的，因此它們并不總是產(chǎn)生相同的、可預(yù)測(cè)的結(jié)果，這意味著使用它們進(jìn)行實(shí)驗(yàn)是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的。

由于人工智能被迅速采用，其質(zhì)量控制需要大量的實(shí)驗(yàn)，希望大規(guī)模運(yùn)營(yíng)人工智能的公司將需要優(yōu)先考慮由跨職能團(tuán)隊(duì)、快速迭代和緊密反饋循環(huán)組成的高效工作流。

技巧2：與AI驅(qū)動(dòng)的內(nèi)部資源改善協(xié)作

我作為一個(gè)開(kāi)發(fā)者的時(shí)間教會(huì)我軟件開(kāi)發(fā)是一項(xiàng)團(tuán)隊(duì)運(yùn)動(dòng)，這使得協(xié)作至關(guān)重要。我們的調(diào)查中大量的人類(lèi)協(xié)作也表明一個(gè)組織的運(yùn)營(yíng)問(wèn)題本質(zhì)上是人的問(wèn)題。這意味著除了正確的工具，文化也會(huì)影響協(xié)作的質(zhì)量。

組織可以從開(kāi)源社區(qū)學(xué)習(xí)創(chuàng)建協(xié)作文化的最佳實(shí)踐，然后在內(nèi)部團(tuán)隊(duì)中進(jìn)行調(diào)整，這個(gè)過(guò)程被稱(chēng)為內(nèi)部源代碼。

開(kāi)發(fā)者已經(jīng)看到了內(nèi)源代碼的價(jià)值。在我們的調(diào)查中，幾乎90%的開(kāi)發(fā)者表示內(nèi)源代碼實(shí)踐提高了團(tuán)隊(duì)績(jī)效。

在高層，innersource 通過(guò)公開(kāi)記錄工作流、決策(包括這些決策的上下文)和解決方案等實(shí)踐，使整個(gè)組織的工作更可見(jiàn)和更容易發(fā)現(xiàn)，對(duì)于開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)，這通常歸結(jié)為代碼。

但是這些實(shí)踐不僅僅對(duì)開(kāi)發(fā)人員有用。根據(jù)我們的經(jīng)驗(yàn)，它們?cè)谂c整個(gè)組織共享重要決策上下文方面非常有效，鼓勵(lì)每個(gè)人參與并解決問(wèn)題，并幫助團(tuán)隊(duì)避免重復(fù)工作。事實(shí)上， Pragmatic Engineer 之前指出，最好的開(kāi)發(fā)公司專(zhuān)注于為人們提供上下文和信息，以解決關(guān)鍵的業(yè)務(wù)問(wèn)題。這與更傳統(tǒng)的、分層的公司相反，這些公司分配工作以完成。

Innersource還承諾幫助團(tuán)隊(duì)提高生產(chǎn)力和協(xié)作能力，同時(shí)使他們能夠從人工智能中獲得更大的好處。

我們也不僅僅為開(kāi)發(fā)人員優(yōu)先考慮文檔。例如，我們最近在 GitHub Support 中發(fā)布了 GitHub Copilot 的早期 alpha 版本，客戶(hù)可以在沒(méi)有等待我們的支持團(tuán)隊(duì)的情況下回答問(wèn)題。該版本是將人工智能帶到 GitHub 內(nèi)部所有團(tuán)隊(duì)的持續(xù)努力的一部分，以便團(tuán)隊(duì)成員可以專(zhuān)注于影響最重大的領(lǐng)域。

如果你想讓你的團(tuán)隊(duì)在今天取得成功，并在明天從人工智能中受益，這里有一些你可以開(kāi)始推廣的內(nèi)部資源實(shí)踐：

1. 如果你喜歡你聽(tīng)到的內(nèi)容，就把它錄下來(lái)，讓人們可以發(fā)現(xiàn)它(記住：現(xiàn)在有很多視頻和生產(chǎn)力工具提供人工智能摘要和行動(dòng)項(xiàng))。

2. 如果你為你的團(tuán)隊(duì)想出了一個(gè)有用的解決方案，請(qǐng)與更廣泛的組織分享，這樣他們也能從中受益。

3. 對(duì)公開(kāi)分享的信息和解決方案提供反饋。但記住要批評(píng)工作，而不是批評(píng)人。

4. 如果你要求對(duì)一個(gè)項(xiàng)目或文件進(jìn)行更改，請(qǐng)解釋你為什么要求進(jìn)行更改。

更多的文檔可以幫助構(gòu)建一個(gè)更好、更個(gè)性化的AI體驗(yàn)
?

展望未來(lái)，內(nèi)源實(shí)踐將繼續(xù)推進(jìn)AI編碼工具的能力。例如， GitHub目前正在嘗試通過(guò)向量數(shù)據(jù)庫(kù)改善GitHub Copilot語(yǔ)義理解的方法，這可以為在私有存儲(chǔ)庫(kù)或?qū)Ｓ写a中工作的開(kāi)發(fā)人員創(chuàng)建定制的編碼體驗(yàn)。

技巧3：利用人工智能進(jìn)行學(xué)習(xí)和發(fā)展 ?

技能提升對(duì)開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)很重要：它有助于他們領(lǐng)先于技術(shù)變化，設(shè)計(jì)更具創(chuàng)新性的解決方案。

那么，開(kāi)發(fā)人員是如何學(xué)習(xí)新技能的呢？我們又能從他們身上學(xué)到什么呢？

在我們的調(diào)查中，開(kāi)發(fā)人員始終將學(xué)習(xí)新技能作為積極工作日的首要貢獻(xiàn)者。然而，30%的人也表示學(xué)習(xí)和發(fā)展可能會(huì)對(duì)他們的整體工作日產(chǎn)生負(fù)面影響，這表明開(kāi)發(fā)人員有時(shí)將學(xué)習(xí)和發(fā)展視為額外的工作。

不僅僅是開(kāi)發(fā)人員有這種感覺(jué)，一般員工都會(huì)發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)和發(fā)展往往需要不切實(shí)際的時(shí)間承諾，研究表明，當(dāng)它被構(gòu)建到工作流中時(shí)，技能提升是最有影響力的。

如何在組織中創(chuàng)造知識(shí)分享和學(xué)習(xí)的時(shí)間和文化？

我們嘗試使用AI編碼工具，這些工具可以幫助開(kāi)發(fā)人員在工作流程中直接進(jìn)行教育。例如，在GitHub Copilot for CLI的技術(shù)預(yù)覽中，在GitHub Copilot建議一個(gè)命令后，會(huì)出現(xiàn)一個(gè)解釋功能。該功能解釋了建議的shell命令背后的功能，以便開(kāi)發(fā)人員可以根據(jù)他們?cè)噲D解決的原始問(wèn)題驗(yàn)證命令。同樣，GitHub Copilot Chat的技術(shù)預(yù)覽使開(kāi)發(fā)人員能夠要求AI助手解釋代碼塊應(yīng)該做什么，調(diào)試代碼，并解釋如何在新的語(yǔ)言或框架中做一些事情，等等。

人工智能驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)也不僅僅是開(kāi)發(fā)人員的。隨著越來(lái)越多的人工智能工具進(jìn)入工作場(chǎng)所，更多的團(tuán)隊(duì)將能夠在工作流程中提出問(wèn)題，并通過(guò)人工智能助手獲得答案。隨著人工智能模型的改進(jìn)，它們將能夠提供更個(gè)性化的答案、建議和基于內(nèi)部知識(shí)庫(kù)的輸出-這推動(dòng)了文檔和內(nèi)部資源實(shí)踐的重要性。積極的內(nèi)部資源文化可以導(dǎo)致在所有工作流程中集成一致學(xué)習(xí)的人工智能驅(qū)動(dòng)工具。

人工智能在幫助個(gè)人和團(tuán)隊(duì)提高技能方面具有巨大的潛力，但僅靠計(jì)算機(jī)不足以幫助人們?nèi)姘l(fā)展技能。我們鼓勵(lì)高級(jí)工程師在他們正在做的工作上花更多的時(shí)間指導(dǎo)初級(jí)或中級(jí)工程師，而不是把它作為一個(gè)單獨(dú)的任務(wù)。在實(shí)踐中，這意味著如果開(kāi)發(fā)人員不確定某個(gè)東西是如何工作的，他們被鼓勵(lì)在代碼準(zhǔn)備好之前打開(kāi)一個(gè)Pull Request進(jìn)行審查，而不是把他們的不確定性作為秘密。對(duì)于其他角色也是如此。我們的內(nèi)部資源文化鼓勵(lì)人們暢所欲言，創(chuàng)造學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)。因此，公司的導(dǎo)師和領(lǐng)導(dǎo)者在需要的時(shí)候進(jìn)行教學(xué)，并授權(quán)所有員工對(duì)他們的工作負(fù)責(zé)。這些是創(chuàng)建一個(gè)信任、協(xié)作的環(huán)境的關(guān)鍵因素，可以產(chǎn)生創(chuàng)新的解決方案。

我相信學(xué)習(xí)和教授如何做好某件事-無(wú)論是編寫(xiě)干凈有用的代碼還是與不同的人群清晰溝通-將繼續(xù)是一項(xiàng)需要時(shí)間的人類(lèi)努力。

前進(jìn)的道路 ?

人工智能將改變構(gòu)建公司文化和信任的游戲規(guī)則-從改善協(xié)作和表現(xiàn)到提高工作技能。隨著公司為采用人工智能做準(zhǔn)備，各種規(guī)模的組織將通過(guò)投資于以下方面受益：

• 小型、高度協(xié)作和敏捷的團(tuán)隊(duì)，專(zhuān)注于推動(dòng)新產(chǎn)品和創(chuàng)新。

• 更多來(lái)自實(shí)際用戶(hù)的反饋，告知產(chǎn)品可用性和更快的迭代，推動(dòng)產(chǎn)品質(zhì)量。

• 采用內(nèi)部源代碼實(shí)踐，幫助開(kāi)發(fā)人員在今天提高生產(chǎn)力和協(xié)作能力，同時(shí)為組織定位，以在未來(lái)從人工智能中獲得更大的利益。

• 一個(gè)更聰明、更合作的勞動(dòng)力，人工智能工具提供了更多的機(jī)會(huì)來(lái)提高技能和指導(dǎo)。

從本質(zhì)上講，投資DevEx-系統(tǒng)、技術(shù)、流程和文化，這些都共同努力推動(dòng)開(kāi)發(fā)人員的工作效率和滿(mǎn)意度-將為所有企業(yè)團(tuán)隊(duì)為人工智能驅(qū)動(dòng)的增長(zhǎng)和創(chuàng)新做好準(zhǔn)備。

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到了這里，關(guān)于開(kāi)發(fā)人員是第一個(gè)在工作中采用人工智能的群體，為什么這很重要的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！