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J’ai récemment eu une conversation avec un Microsoft ingénieur qui était à la fois excitée et préoccupée par le triplé triplé sa sortie à l’aide d’un assortiment d’outils d’IA.
Wow, je pensais, c’est incroyable! Même une augmentation de la productivité de 50% est incroyable, mais une augmentation de 3x est ahurissant. Alors, quelle était sa cause de préoccupation?
Elle se sentait impatient de ne pas apprendre réellement, car elle avait délégué presque tout le travail de mise en œuvre à des outils d’IA comme le curseur et Girub Copilote. Le résultat a été une compréhension superficielle de son travail, qui a conduit à la fois à l’anxiété et à la culpabilité.
Oui, j’ai accepté, c’était une source de préoccupation. Vous pourrez peut-être réaliser plus à court terme, mais la surutilisation de l’IA entraînera éventuellement une stagnation de carrière. Cela a conduit à une conversation plus large: comment pouvons-nous assurer notre succès professionnel lorsque nous entrons dans l’ère où l’IA est de plus en plus capable?
Un article IEEE intitulé «La vie quotidienne des développeurs de logiciels«J’ai constaté que« les développeurs passent étonnamment peu de temps à coder, de 9 à 61% de la journée de travail en fonction de l’étude. » Dans ma propre expérience en tant qu’ingénieur principal dans des entreprises comme Pinterest et MétaJ’ai probablement passé environ 40% de mon temps à écrire du code. Le temps restant a été consacré à la collecte d’informations, à lire la documentation, à aider les collègues ou à déboguer. Au fur et à mesure que les outils de codage de l’IA deviennent plus importants, davantage de notre temps passera de la simple écriture de code.
C’est là que réside la réponse à l’adaptation pour l’avenir: devenir incroyable pour «combler les lacunes» pour le travail que l’IA peut faire. Utilisez l’IA pour les tâches de codage par cœur, mais maintenez vos compétences de pensée critique pour la partie importante de votre travail qui va au-delà de la rédaction du code. Voici des exemples de compétences premium à l’avenir:
- Débogage et révision du code généré par l’IA
- Surveiller les logiciels et travailler avec d’autres équipes (humains) pour résoudre les problèmes
- Décomposer un objectif commercial en étapes plus petites que nous pourrions nourrir une IA
Revenant à l’ingénieur Microsoft, je lui ai dit qu’une indication d’une relation d’IA saine est d’avoir des opinions sur la sortie. Vous devez être en mesure de défendre ou de critiquer le code généré par les outils d’IA. Sinon, vous risquez d’être remplacé par l’IA au lieu d’être amplifié par l’IA. Une baisse de productivité (à partir d’un gain d’efficacité de 300% à 50%!) Est un compromis fin à faire, tant que vous construisez une mentalité de propriété.
La monnaie ultime sur le lieu de travail, maintenant et à l’avenir, est la confiance. Êtes-vous en train de vous rendre compte pour être responsable de votre travail, ou êtes-vous simplement perroché ce que l’IA crache? Que vous soyez un nouveau diplômé de l’université ou un ingénieur chevronné, vous devez faire évoluer votre rôle dans l’économie des connaissances pour devenir un collaborateur productif avec l’IA.
—Rahul.
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