从 AI-first 到 AI-native：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。软件开发的日常工作已经被不断演进的人工智能解决方案重新定义，包括任务和服务的完成和交付速度。

但是，添加人工智能工具并不保证与相关益处相关的顺利结果。事实上，一项研究发现，使用人工智能的软件开发人员实际上比预期慢了 19%，尽管他们期望这些工具可以加快他们的速度 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。毫无疑问，这转化为对软件开发中人工智能的严格审查，影响到客户，他们现在要求对其部署方式有更大的透明度。

人工智能也以多种方式改变了软件开发人员的工作方式。他们的 技能手册 现在正在被重写，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是软件开发的决定性时刻。现在，软件公司不再简单地“插入”人工智能工具，而是必须追求人工智能原生转型，这重新定义了人工智能的使用和感知方式，从基础开始。以下是如何实现这一转变。

人工智能原生的真正含义

当一个组织声称自己是“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。这种影响相对表面，缓解了耗时任务的负担，但不一定会从业务角度带来重大成果。

然而，在人工智能原生方法中，工具不仅仅被视为添加到现有流程中的附加组件。相反，工程运营和工作流程的基本架构被重新设计，以这些工具为核心。自动化和效率不再占主导地位，协作、审查、纠正和干预成为工作流程的自然特征。

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上。这改变了软件开发公司捕获价值的轨迹和定义。例如，按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服务的性质有明确的理解。关键是，这与不断演进的客户期望保持一致，快速交付现在是一个期望，透明度是过程中的一个要求。

人工智能原生方法还带来了连锁反应。当客户交付价值驱动的成果时，体现在具体结果中，组织培养了与这些客户的关系。同时，这加强了他们吸引新客户的声誉，并增加了竞争优势。

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。成为人工智能原生并不仅仅关乎当前，而是对整个组织和其未来前景的更广泛影响。

成为人工智能原生的关键考虑因素

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，包括工作流程、自主权、监督、劳动力赋权等。为了强调工作流程重设计的重要性，将生成式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% 至 30% 的生产力提升。这是基本代码助手的三倍影响。

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。在人工智能原生环境中，透明度是基础。每个人工智能使用案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整个开发生命周期中如何应用。

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。

超越透明度，组织还必须优先考虑人工智能系统向更大自治性的演变。目标是实现能够独立运行的代理系统，同时保持可验证性和可问责性。这需要内置机制以实现实时验证和持续反馈，确保系统能够可靠地扩展以满足业务需求。

但是，没有协调，这一切都不可能发生。协调是可扩展增长的前提。没有它，人工智能功能将在孤立中运行。人工智能原生转型需要协调工作流程、工具、数据和代理的工作。跨现有技术栈的互操作性是必备条件，因为碎片化的系统会破坏进展。有效的协调为持续改进创造了条件，使人工智能系统能够随着技术和商业需求的变化而演进。

早期人工智能原生转型的经验教训

起点在于解决遗留信息和系统的问题。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，并且机构记忆不再容易访问，尤其是对于新团队成员。

人工智能代理可以帮助恢复这种知识并使其在需要时在任何地方都可用，揭示隐藏的业务规则并重建原本会阻碍现代化工作的逻辑。这一过程为数据驱动的转型战略奠定了基础。

知识被明确，使组织能够为推动转型和重新设计工作流程而制定数据驱动的蓝图，并在整个软件开发生命周期中嵌入人工智能。

随着工作流程的演变，角色也在演变。软件开发人员不再仅仅被定义为编写代码的能力。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。

但是，这种转变并不会在没有团队抵抗的情况下发生，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、渐进的培训，以使工程师具备人工智能原生环境所需的技能。这包括开发人工智能素养、准备工程师成为代理系统的有效监督者以及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，还需要有越来越多的专业人员来验证输出，确保道德、监管和质量标准始终得到满足。

此外，还有利润和生产力之外的影响领域；即更快的原型设计和迭代，以及更短的开发周期。然而，在启动人工智能原生转型战略之前，应优先考虑将转型绩效与可衡量的 KPI 进行基准测试。这确保了轨迹与特定的组织需求保持一致。

人工智能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，不仅仅是为了提高生产力，而是为了使透明度和创新成为根本原则。