从 AI 首先到 AI 原生：新的软件开发商业模式

软件开发无疑是人工智能热潮中受影响最大的领域之一。随着人工智能解决方案的演进，软件开发的日常工作已经被重新定义，包括任务和服务的完成和交付速度。

然而，添加人工智能工具并不保证与相关好处挂钩的顺利结果。事实上，一项研究发现，使用人工智能的软件开发人员完成问题的速度比预期慢了 19%，尽管他们希望这些工具能加快他们的速度 24%。

同时，采用并不意味着用户对这些工具有信心。尽管 84% 的软件开发人员正在使用人工智能，但几乎有一半的人不信任其准确性。毫不意外的是，这转化为对软件开发中人工智能的严格审查，渗透到客户那里，他们现在要求对其部署方式有更大的透明度。

人工智能正在以多种方式改变软件开发人员的工作方式。他们的技能清单现在被重写，制造不确定性和专业人员的新轨迹。

最终，生产力、客户期望和劳动力影响的汇聚所带来的紧张局势是软件开发的决定性时刻。现在，软件公司不再只是简单地“插入”人工智能工具，而是必须追求从头开始重写人工智能的使用和感知的 AI 原生转型。以下是如何驱动这种转型。

AI 原生的真正含义

当一个组织声称是“人工智能驱动”的时，这通常意味着他们正在使用人工智能和自动化作为效率元素。影响相对较表面，缓解了耗时任务的手动负担，但从业务角度来看，并不一定会带来重大成果。

在 AI 原生方法中，工具不仅仅被视为添加到现有流程上的附加组件。相反，工程运营和工作流的架构被重新设计，具有内置于核心的这些工具。自动化和效率不占主导地位，协作、审查、纠正和干预是工作流的自然特征。

此外，人工智能工具不仅仅被部署在一个孤立的方法中。它们被部署在整个开发生命周期中，并与更广泛的业务战略保持一致，以最大化相关成果。

这种连锁反应带来了客户管理和交付成果方面的收益。重点从花费在交付成果上的时间转移到了实际实现的成果。这改变了软件开发公司捕获价值的轨迹和定义。例如，小时计费可能会让位于基于价值的定价模型，其中价格是固定的，并且对人工智能驱动的服务有明确的理解。至关重要的是，这与不断演变的客户期望保持一致，客户期望更快的交付，并要求对流程有透明度。

AI 原生方法还带来了连锁反应。当为客户交付价值驱动的成果时，会培养与这些客户的关系。同时，这也加强了他们的声誉，以吸引新客户并获得竞争优势。

从盈利能力方面来看，也有真正的收益。更高效的工作流程确实会带来成本降低，意味着更好的利润率和回报率。成为 AI 原生并不仅仅关乎当前，而是整个组织及其未来的影响。

成为 AI 原生之前的关键考虑因素

这不是可以在短时间内实现的东西。从人工智能驱动到人工智能原生的转变意味着从头到尾对这些系统和工具的使用方式进行彻底的改变。

这需要变革管理，从工作流程、自主性、监督、劳动力赋权等方面。为了强调工作流程重设计的重要性，将生成性人工智能与端到端流程转型相结合，已经为一些公司带来了 25 到 30% 的生产力增益。这是基本代码助手看到的影响的三倍。

在这一转变的中心是信任，而信任是建立在透明度基础上的。在 AI 原生环境中，透明度是基础的。每个人工智能用例都必须有一个明确定义的目的，组织必须明确说明人工智能在哪里和如何应用于整个开发生命周期。

同样重要的是，必须明确说明哪些内容由人类工程师审查、验证和最终批准。强大的数据治理框架，与 GDPR 等法规保持一致，同样至关重要，以确保速度不会以牺牲控制为代价。

除了透明度之外，组织还必须优先考虑人工智能系统向更大自治性的演变。目标是使代理系统能够在保持可验证性和可计ability 的同时运行一定程度的独立性。这需要内置的实时验证和持续反馈机制，以确保系统可靠地扩展以满足业务需求。

但所有这些都无法在没有编排的情况下发生，编排是可扩展增长的前提。没有它，人工智能功能在孤立中运行。AI 原生转型需要协调工作流程、工具、数据和代理在整个组织中的协调。现有技术栈中的互操作性是必备的条件，分散的系统会破坏进展。有效的编排为持续改进创造了条件，使人工智能系统能够与技术和商业需求保持同步。

来自早期 AI 原生转型的经验教训

起点在于解决遗留信息和系统。随着时间的推移，知识会被埋藏在过时的数据库和未记录的流程中，机构记忆不再容易被新团队成员访问。

人工智能代理可以帮助恢复这种知识，并使其在需要时和任何地方都可以访问，揭示隐藏的业务规则和重建逻辑，这些逻辑本来会减慢现代化努力的速度。这一过程为数据驱动的转型战略奠定了基础。

知识被明确，使组织能够为驱动转型作为 AI 原生组织和在整个软件开发生命周期中嵌入人工智能的工作流程而制定数据驱动的蓝图。

随着工作流程的演变，工作流程中的角色也在演变。软件开发人员不再仅仅被定义为他们编写代码的能力。他们也越来越多地成为人工智能系统的编排者和复杂混合工作流程的架构师，这些工作流程将人类判断与机器驱动的执行相结合。

但这种转变不会在没有团队阻力的情况下发生，这是角色和期望被重新定义的自然反应。解决这一问题需要对劳动力赋权进行有意的关注。

组织必须投资于持续的、渐进的培训，以便为工程师在 AI 原生环境中所需的技能进行配备。这包括开发人工智能识读能力，准备工程师成为代理系统的有效监督者，并培养战略和创造性思维，以使技术决策与更广泛的业务目标保持一致。同时，也需要越来越多的专家来验证输出，以确保道德、法规和质量标准始终得到满足。

除了利润和生产力之外，还有其他影响领域，例如更快的原型设计和迭代，以及更短的开发周期。然而，在启动 AI 原生转型战略之前，应优先考虑将转型绩效与可衡量的 KPI 进行基准测试，以确保轨迹符合特定的组织需求。

AI 原生转型是软件工程开发和交付方式的重新布线，以最大化价值。成功的组织将人工智能转型嵌入其中，而不是作为生产力捷径，visibility 和创新被载入其中。