编者按：本文最初发表于ciodive.com。
生成式人工智能将颠覆软件开发，但首席信息官可以帮助员工在将技术融入日常工作的过程中轻松过渡。
福雷斯特咨询公司建议，高管应在整个采用过程中明确界定目标和衡量标准，提供培训并保持沟通渠道畅通。
仓促部署的企业面临的风险不仅限于开发者体验恶化，还包括安全问题、性能问题、法律纠纷以及团队协作失调。
福雷斯特高级分析师安德鲁·康沃尔向CIO Dive表示："首要的是明确这只是对开发者的辅助而非替代。"尽管预计部分企业会逆势而为，试图通过缩减开发人员规模来应对人工智能带来的生产力提升，但康沃尔断言："我认为他们注定会失败。"
在首席信息官和技术团队眼中，软件开发是生成式人工智能实施的首要目标。
康沃尔表示："近几年来，开发商们开始关注热电联产等技术。那些不提供此类机制的机构，开发商们正自带解决方案前来。"
不受管控的人工智能使用可能使企业面临风险。传统影子IT长期以来一直是企业的祸患，但流行模型的易获取性使企业在持续对抗中节节败退。微软与领英五月发布的报告显示，超过四分之三的员工承认使用了未经雇主批准的人工智能工具。
第三方风险管理公司Prevalent的合规专家兼内容经理托马斯·汉弗莱斯向CIO Dive表示："这带来了重大挑战，尤其在数据保护和数据完整性方面。数据保护风险可能相当严重。"
阴影AI效果
首席信息官可通过更新采购和审核流程、设置防护措施并推行合理使用政策来应对影子人工智能。率先采取行动的企业将为员工未来的成功奠定基础。
据高德纳研究显示，未来四年内，人工智能驱动的编码工具将在企业中实现相当普遍的应用。这家分析机构预测，到2028年，约四分之三的软件工程师将在其工作流程中引入人工智能编码助手——相较于去年初仅有十分之一的企业开发者采用此类工具，这一比例将实现显著跃升。
康沃尔表示，生成式人工智能的影响远不止于编码领域。"编写代码占用了开发人员的部分时间，但占比并不大。"
根据Forrester的研究，开发人员可利用生成式人工智能来解读代码库、辅助调试、优化入职流程、翻译编程语言并加速测试过程。
随着人工智能工具在开发者群体中日益普及，人们开始担忧员工对工具的依赖程度及技术水平问题。Docker四月发布的报告显示，初级后端及全栈开发者对人工智能工具的依赖程度平均达到资深工程师的近两倍。
康沃尔表示：“我们可能会看到新开发人员的人才输送出现中断，因为如果我手下有几名资深开发人员和几名中级开发人员就能实现最高效率，那么当通用人工智能能代劳时，我何必雇佣那些写出糟糕代码的初级开发人员呢？”
另一方面，康沃尔指出，部分机构正让初级开发人员与人工智能协作处理模板化任务。无论采取何种方式，康沃尔认为，资深开发与初级开发之间可能即将出现脱节现象。
编者按：本文最初发表于Prevalent.net。2024 年 10 月，Mitratech 收购了人工智能第三方风险管理公司 Prevalent。此后，我们对内容进行了更新，以纳入与我们的产品、监管变化和合规性相一致的信息。
