IT之家 Mensaje del 28 de octubre: el día 27, hora local, Amazon actualizó sus directrices laborales para ingenieros de software en la era de la IA, enfatizando que la evaluación debe basarse en cómo los ingenieroscuánto valor comercial generó, sino cuánta IA se utilizó.
El vicepresidente e ingeniero distinguido de Amazon, Turk Turkovic, señaló que, en comparación con transformaciones tecnológicas anteriores como la computación en la nube, el impacto de la IA en el desarrollo de software llega más rápido y es más profundo. Sin embargo, la clave para medir el desempeño de los ingenieros sigue siendo los resultados que aportan a los clientes y al negocio, no la frecuencia ni la cantidad con la que usan la IA. "Todos debemos adaptarnos al cambio y dedicar tiempo a aprender, de lo contrario corremos el riesgo de quedarnos atrás."
Las herramientas de programación con IA y los agentes inteligentes están transformando la industria del software, y el trabajo de los programadores también cambia con ello. Amazon llama a esta etapa "La era de los desarrolladores del Renacimiento», sosteniendo que la combinación del juicio humano con la inteligencia de las máquinas puede permitir desarrollar nuevos productos y servicios de manera más rápida y eficiente.
La industria del software está experimentando una transformación, y la definición profesional de los ingenieros de software también está cambiando. Amazon, en los últimos años, ha dado cada vez más importancia al uso de la IA por parte de los ingenieros y los gestores técnicos, y ha intentado incorporarlo a sus evaluaciones. La compañía llegó a recopilar estadísticas sobre sus empleados.el número de usos de la IA, la cantidad de tokens consumidos y las líneas de código escritasy también elabora clasificaciones basadas en parte de los datos para comparar a los distintos equipos.
Sin embargo, el memorando advierte que medir el desempeño laboral con estos datos es una cosa, y otra muy distinta es exigir a los empleados que aumenten los datos tanto como sea posible.La búsqueda excesiva de métricas puede resultar contraproducente, por ejemplo, abusar de la IA para aumentar el consumo de tokens sin escribir mejor software ni mejorar la experiencia del cliente. Tekwitz declaró: “Si se toman estas métricas como objetivos, en lugar de como referencias para medir el trabajo,pueden generarse resultados negativos。”
. Según informó Business Insider, Amazon venía probando diferentes métodos con la esperanza de, a la vez, medir el uso de IA de sus equipos de ingeniería y animar a los empleados a usar más la IA.
A principios de este año, Amazon comenzó a rastrear el uso que los ingenieros hacían de las herramientas internas de IA, y algunos equipos incluso lanzaronclasificaciones basadas en datos como el consumo de tokens. Esta medida provocó el descontento de algunos empleados, que temían que realizar operaciones innecesarias para cumplir con los requisitos de uso de IA fuera más fácil de reconocer que realmente mejorar la eficiencia del trabajo.
Las nuevas directrices representan el reconocimiento público más claro hasta la fecha por parte de Amazon, y demuestran que la empresaes consciente de este riesgo. Amazon considera que detallar cómo deben usar la IA los ingenieros podría quedar obsoleto rápidamente debido al avance tecnológico, por lo que las nuevas directrices se centrarán enlos resultados a largo plazo que pueden obtener los clientes y el negocio.
IT之家 ha sabido que Amazon no ha reducido por ello la importancia que concede a la aplicación de la IA. La empresa subraya que la IA debe convertirse en “el núcleo de las prácticas de ingeniería de software”, y exige a los ingenieros que usen esta tecnología en su trabajo diario.
El memorando también pide a los directivosque usen personalmente las herramientas de IA en proyectos reales, que averigüen qué problemas puede resolver la IA y en qué aspectos sigue teniendo carencias, y que expliquen a sus equipos las bases de sus criterios.
Tekwitz señaló que Amazon ha descubierto que datos como el consumo de tokens, el uso de herramientas de IA y las revisiones de código guardan cierta relación con los resultados laborales que la empresa valora, pero que no hay que fijarse solo en los números. Consumir más tokens implica que los costos pueden aumentar, y obsesionarse con las líneas de código también puede hacer que el software se vuelva innecesariamente complejo.
Para los equipos con diferencias significativas en la adopción de la IA, los responsables deben centrarse en examinar dos grupos: el 10% de los equipos con peor rendimiento, para comprenderpor qué no han logrado utilizar la IA de manera eficaz; y el 10% de los equipos con mejor rendimiento, para confirmarsi el uso intensivo de la IA realmente acelera la entrega del trabajo。
. Amazon descubrió que los «equipos de vanguardia» que más activamente utilizaban la IA obtenían mejores resultados en productividad y desempeño en las entregas. Por el contrario, los equipos y empleados que no adoptaron la IA, o que no lograron mejorar sus indicadores de producción, quedaron gradualmente rezagados frente a los demás.
Sin embargo, las nuevas directrices no significan que todos los ingenieros deban demostrar que la IA aumenta su productividad. Para los puestos que todavía no pueden beneficiarse de las herramientas de IA existentes, los empleados pueden documentar las razones concretas y conversar con sus colegas y responsables para buscar soluciones en conjunto. El memorando señala: «Los ingenieros capaces de explicar por qué la IA todavía no puede ayudarles demuestran, precisamente, el criterio que esperamos ver».