IT之家 Meldung vom 28. Oktober: Am 27. Ortszeit hat Amazon die Arbeitsrichtlinien für Softwareingenieure für das KI-Zeitalter aktualisiert und betont, dass die Bewertung danach erfolgen soll, wie viel Geschäftswert ein Ingenieurgeschaffen hat– und nicht danach, wie viel KI er eingesetzt hat.
Der Amazon-Vizepräsident und Distinguished Engineer Tuke Tekowitz wies darauf hin, dass sich die Auswirkungen von KI auf die Softwareentwicklung im Vergleich zu früheren technologischen Umbrüchen wie Cloud Computing schneller und tiefgreifender zeigen. Entscheidend für die Bewertung der Leistung von Ingenieuren bleibt dennoch, welche Ergebnisse sie für Kunden und das Geschäft erzielen, und nicht die Häufigkeit oder der Umfang der KI-Nutzung. „Wir müssen uns alle an Veränderungen anpassen und uns die Zeit nehmen zu lernen, sonst drohen wir zurückzufallen.“
KI-Programmierwerkzeuge und Agenten verändern die Softwarebranche, und die Arbeitsinhalte der Programmierer verändern sich mit. Amazon bezeichnet diese Phase als „Zeitalter des Renaissance-Entwicklers“ und ist überzeugt, dass die Verbindung menschlicher Urteilskraft mit maschineller Intelligenz die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen schneller und effizienter machen kann.
Die Softwarebranche durchläuft einen Wandel, und auch die berufliche Positionierung von Softwareingenieuren verändert sich. Amazon misst der KI-Nutzung durch Ingenieure und technische Führungskräfte in den letzten Jahren zunehmend Bedeutung bei und versucht, diese in die Leistungsbewertung einzubeziehen. Das Unternehmen hatte die Häufigkeit der KI-Nutzung, die Anzahl der verbrauchten Token und die Anzahl der geschriebenen Codezeilen der Mitarbeiter erfasstdie Häufigkeit der KI-Nutzung, die Anzahl der verbrauchten Token und die Anzahl der geschriebenen Codezeilen, anhand einiger Daten Ranglisten erstellt, um verschiedene Teams zu vergleichen.
Die Memo warnt jedoch, dass die Verwendung dieser Daten zur Leistungsmessung etwas anderes sei, als von den Mitarbeitern zu verlangen, die Zahlen möglichst zu steigern.Eine übermäßige Jagd nach Kennzahlen kann sich kontraproduktiv auswirken– etwa wenn KI missbraucht wird, um den Tokenverbrauch zu erhöhen, ohne bessere Software zu schreiben oder das Kundenerlebnis zu verbessern. Tekowitz erklärte: „Wenn man diese Kennzahlen als Ziel behandelt und nicht als Referenz zur Bewertung der Arbeit,kann das negative Ergebnisse verursachen。”
Laut Business Insider hat Amazon zuvor stets verschiedene Methoden erprobt, um einerseits die KI-Nutzung der Engineering-Teams zu messen und andererseits die Mitarbeiter zu stärkerer KI-Nutzung zu ermutigen.
Anfang dieses Jahres begann Amazon, die Nutzung interner KI-Werkzeuge durch Ingenieure zu verfolgen; einige Teams führten zudem Ranglisten ein, dieauf Daten wie dem Tokenverbrauch basierten. Dies löste bei einem Teil der Mitarbeiter Unmut aus, da sie befürchteten, dass unnötige Handlungen zur Erfüllung der KI-Nutzungsanforderungen eher Anerkennung finden könnten als eine tatsächliche Steigerung der Arbeitseffizienz.
Die neue Richtlinie ist Amazons bislang klarste öffentliche Anerkennung, dass sich das Unternehmendieses Risikos bewusst ist. Amazon ist der Ansicht, dass detaillierte Vorgaben zur KI-Nutzung durch Ingenieure durch den technologischen Fortschritt rasch veralten könnten; daher konzentriert sich die neue Richtlinie aufdie langfristigen Ergebnisse, die Kunden und das Geschäft erzielen können.
Aus IT之家-Erfahrung hat Amazon die Bedeutung des KI-Einsatzes dadurch nicht gemindert. Das Unternehmen betont, dass KI zum „Kern der Softwareentwicklungspraxis“ werden soll, und verlangt von den Ingenieuren, diese Technologie im Arbeitsalltag einzusetzen.
Die Memo fordert Führungskräfte außerdem auf,KI-Werkzeuge persönlich in realen Projekten einzusetzen, um zu verstehen, welche Probleme KI lösen kann und wo sie noch Defizite aufweist, und dem Team die Grundlagen ihrer Einschätzung zu erläutern.
Tekowitz wies darauf hin, dass Amazon festgestellt hat, dass Daten wie Tokenverbrauch, KI-Werkzeugnutzung und Code-Reviews durchaus in einem gewissen Zusammenhang mit den vom Unternehmen geschätzten Arbeitsergebnissen stehen, man aber nicht nur auf die Zahlen schauen darf. Ein höherer Tokenverbrauch bedeutet möglicherweise höhere Kosten, und das einseitige Streben nach Codezeilen kann dazu führen, dass Software unnötig komplex wird.
Bei Teams mit stark unterschiedlichen KI-Nutzungsgraden sollten Führungskräfte zwei Gruppen besonders prüfen: die Teams in den unteren 10 %, um zu verstehen, ob siewarum sie KI nicht effektiv genutzt haben; die Teams in den Top 10 % müssen dagegen bestätigen, obdie intensive Nutzung von KI die Arbeitsablieferung tatsächlich beschleunigt hat。
Amazon stellte fest, dass die „Frontier-Teams“, die KI am aktivsten nutzten, bessere Ergebnisse bei Produktivität und Lieferleistung erzielten. Im Gegensatz dazu gerieten Teams und Mitarbeitende, die keine KI einsetzten oder es nicht schafften, ihre Produktionskennzahlen zu steigern, zunehmend ins Hintertreffen.
Die neuen Richtlinien bedeuten jedoch nicht, dass alle Ingenieure nachweisen müssen, dass KI ihre Arbeitsleistung steigert. Für Stellen, die derzeit nicht von den vorhandenen KI-Tools profitieren können, können Mitarbeitende die konkreten Gründe dokumentieren und mit Kollegen sowie Führungskräften gemeinsam nach Lösungen suchen. In dem Memorandum heißt es: „Ingenieure, die erklären können, warum KI ihnen im Moment nicht weiterhilft, zeigen genau die Urteilsfähigkeit, die wir sehen möchten.“