Gartner 公司的最新报告显示，到 2027 年，生成式人工智能将在软件工程和运营领域催生新的角色，这将需要 80% 的劳动力提升技能。
必要的技能提升将包括检索增强生成 (RAG) 技能，这是一种提高生成式 AI 模型的准确性和可靠性的技术。此外，还要培养一批技术精湛的 AI 工程师，以满足对 AI 软件快速增长的需求。
该咨询公司的高级首席分析师菲利普·沃尔什 (Philip Walsh) 表示，与人工智能可能减少对人类工程师的需求甚至完全取代人类工程师的“大胆”说法和猜测相反，它反而会改变软件工程师未来的角色。
他说：“人类的专业知识和创造力对于交付复杂、创新的软件始终至关重要。”
他补充道：“人工智能工程师将拥有软件工程、数据科学和人工智能/机器学习等独特的技能组合，这些技能都是人们所追求的。”
Gartner 分析师发现，短期内，AI 工具将通过增强现有开发人员的工作模式和任务来适度提高生产力。这对于拥有成熟工程实践的组织中的高级开发人员来说最为重要。
从中期来看，人工智能代理的出现将突破界限，通过使开发人员完全自动化并卸载更多任务来改变开发人员的工作模式。
这将标志着人工智能原生软件工程的出现，届时大多数代码将由人工智能生成，而不是人类编写。
沃尔什说：“在这个人工智能原生时代，软件工程师将采用‘人工智能优先’的思维方式，并将主要致力于引导人工智能代理朝着与给定任务最相关的背景和约束方向发展。”
这将使自然语言提示工程和 RAG 技能成为软件工程师必不可少的技能。
但从长远来看，人工智能的进步将打破界限，并标志着所谓人工智能工程的崛起，Gartner 表示。
报告称，这将更加高效，但组织将需要更多熟练的软件工程师和人工智能工程师来满足对人工智能软件快速增长的需求。
根据 Gartner 于 2023 年第四季度对 300 家美国和英国组织进行的一项调查，56% 的软件工程领导者将人工智能/机器学习 (ML) 工程师评为 2024 年最需要的职位，并且他们将将人工智能/机器学习应用于应用程序评为最大的技能差距。
该公司表示，为了支持人工智能工程师，企业需要投资人工智能开发者平台，这将有助于企业更有效地构建人工智能能力，并将人工智能大规模地集成到企业解决方案中。
沃尔什说：“这项投资将要求组织提升数据工程和平台工程团队的技能，以采用推动人工智能工件持续集成和开发的工具和流程。”
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