IT之家 Le 28 octobre : le 27, heure locale, Amazon a mis à jour ses principes de travail pour les ingénieurs logiciels à l'ère de l'IA, soulignant que l'évaluation doit se baser sur ce que l'ingénieurQuelle valeur commerciale cela a-t-il créée, et non de la quantité d'IA utilisée.
Le vice-président et ingénieur distingué d'Amazon, Turk Turkovic, a souligné que, par rapport aux évolutions technologiques passées telles que l'informatique en nuage, l'impact de l'IA sur le développement logiciel arrive plus vite et de manière plus profonde. Cependant, la clé pour mesurer la performance des ingénieurs reste ce qu'ils apportent comme résultats aux clients et à l'activité, plutôt que la fréquence ou le volume de leur utilisation de l'IA. « Nous devons tous nous adapter au changement et prendre le temps d'apprendre, sinon nous risquons d'être laissés pour compte. »
Les outils de programmation par IA et les agents intelligents transforment l'industrie du logiciel, et le travail des programmeurs évolue en conséquence. Amazon appelle cette phase «L'ère des développeurs de la Renaissance», estimant que la combinaison du jugement humain avec l'intelligence artificielle permet de développer plus rapidement et plus efficacement de nouveaux produits et services.
Le secteur du logiciel traverse une transformation, et le positionnement professionnel des ingénieurs logiciels évolue également. Ces dernières années, Amazon accorde de plus en plus d'importance à l'utilisation de l'IA par les ingénieurs et les responsables techniques, et tente de l'intégrer dans les évaluations. L'entreprise a auparavant compilé des statistiques surle nombre d'utilisations de l'IA par les employés, la quantité de jetons consommés et les lignes de code écrites, et a même établi des classements basés sur certaines de ces données pour comparer les différentes équipes.
Cependant, le mémo met en garde : mesurer les performances au travail à l'aide de ces données est une toute autre chose que d'exiger des employés qu'ils maximisent ces chiffres.Une quête excessive de indicateurs peut s'avérer contre-productive, par exemple en abusant de l'IA pour augmenter la consommation de jetons, sans écrire de meilleur logiciel ni améliorer l'expérience client. Tekevits a déclaré : « Si l'on prend ces indicateurs comme des objectifs plutôt que comme des références pour mesurer le travail,cela peut produire des résultats négatifs。”
Selon Business Insider, Amazon avait auparavant essayé différentes méthodes, espérant à la fois mesurer l'utilisation de l'IA par les équipes d'ingénierie et encourager les employés à l'utiliser davantage.
Plus tôt cette année, Amazon a commencé à suivre l'utilisation des outils d'IA internes par les ingénieurs, et certaines équipes ont même lancé desclassements basés sur des données telles que la consommation de jetons. Cette initiative a suscité le mécontentement de certains employés, craignant que des opérations inutiles soient ajoutées pour atteindre les exigences d'utilisation de l'IA, ce qui leur permettrait d'obtenir plus facilement de la reconnaissance que d'améliorer réellement leur efficacité au travail.
Les nouvelles directives constituent la reconnaissance publique la plus explicite d'Amazon à ce jour, montrant que l'entrepriseest consciente de ce risque. Amazon estime que définir en détail comment les ingénieurs doivent utiliser l'IA risque de devenir rapidement obsolète en raison des progrès technologiques ; c'est pourquoi les nouvelles directives mettront l'accent surles résultats à long terme que les clients et l'entreprise peuvent obtenir.
IT之家 a appris qu'Amazon n'a pas pour autant réduit l'importance accordée à l'application de l'IA. L'entreprise souligne que l'IA doit devenir « au cœur des pratiques d'ingénierie logicielle » et exige que les ingénieurs utilisent cette technologie dans leur travail quotidien.
Le mémo demande également aux responsablesd'utiliser personnellement des outils d'IA dans des projets réels, afin de comprendre quels problèmes l'IA peut résoudre, dans quels domaines elle reste insuffisante, et d'expliquer à leur équipe les fondements de leur jugement.
Tekevits a indiqué qu'Amazon a constaté que des données telles que la consommation de jetons, l'utilisation des outils d'IA et les révisions de code présentent effectivement un certain lien avec les résultats au travail valorisés par l'entreprise, mais qu'il ne faut pas se fier uniquement aux chiffres. Consommer plus de jetons signifie que les coûts peuvent augmenter, et poursuivre aveuglément le nombre de lignes de code rend facilement les logiciels inutilement complexes.
Pour les équipes dont l'utilisation de l'IA varie considérablement, les responsables doivent se concentrer sur deux groupes : les équipes du dernier 10 % du classement, afin de comprendre pourquoi ellesn'ont pas pu exploiter efficacement l'IA; et les équipes du premier 10 % du classement, pour vérifier sil'utilisation intensive de l'IA a réellement accéléré la livraison du travail。
. Amazon a constaté que les « équipes de pointe », les plus actives dans l'utilisation de l'IA, ont obtenu de meilleurs résultats en matière de productivité et de performance de livraison. À l'inverse, les équipes et les employés qui n'ont pas adopté l'IA, ou qui n'ont pas réussi à améliorer leurs indicateurs de production, ont progressivement pris du retard sur les autres.
Cependant, les nouvelles directives ne signifient pas que tous les ingénieurs doivent prouver que l'IA améliore leur efficacité. Pour les postes qui ne peuvent pas encore bénéficier des outils d'IA existants, les employés peuvent consigner les raisons précises, en discuter avec leurs collègues et leurs responsables, et chercher ensemble des solutions. Le mémo indique : « Les ingénieurs capables d'expliquer pourquoi l'IA ne peut pas les aider pour le moment font précisément preuve du jugement que nous souhaitons voir. »