智能研发提效实践

科技   2024-11-13 06:48   广东  

AIGC 对企业研发效能的核心影响
第一点是人员技能, 客观讲,人员技能在任何企业任何领域都是影响企业效能的核心因素,在技术研发领域尤为突出。一位资深的开发人员效率可能十倍于一名初级程序员,缺乏经验或编码生疏的开发者可能会花更多地时间思考代码写法,寻找缺陷根因,而现如今的大模型,结合海量高质量的研发知识数据,能够很轻松地拉平初级工程师的水平到中级或中高级,对于更加资深的开发者,AIGC 能帮助更快地定位修复问题,并且资深开发者也会更善于利用大模型,提升自己的全栈和架构能力。
第二点是协同消耗, 术业有专攻,完成一个具体的需求或任务时,有些同学负责产品设计、有些负责前端、后端,还有负责测试的同学保障质量,100 人日的活来 100 个人一天是干不完的,并且各个角色之间的信息传达是有信息熵损失的,个体之间的协同消耗进而会放大到整个组织的效能损耗。在 AIGC 时代,我们期望 AI 能进化成一个超级个体,Agent 或 Multi-agent,一些单点的任务或独立的缺陷由 AI Agent 互相配合处理,机器与机器之间的交流会更加高效,人类为了与AI交流也会沉淀出更详实的需求文档和上下文。
第三点是成本控制, 成本一直是企业考虑的重中之重,一个需求不可能投入无限的成本。对于一线开发来说,成本主要在协作沟通和代码编写上。有调研显示,开发者一天有七成的代码编写时间是在做事务性劳动,如增删改查。如果能将这部分生产力解放出来,让企业成员投入更多的时间到创新事物和业务思考上,从而降低企业整体的研发成本,提升企业核心竞争力。

引用大模型技术辅助研发安全工作,不仅能提高工作效率,还可以保证工作的准确性和可靠性。大模型在研发安全领域的落地应用场景非常广泛,目前,中国邮政储蓄银行主要将大模型用于辅助安全需求设计、指导安全编码、提升安全测试效能、强化安全运维能力但需要注意的是,现阶段大模型只能起到辅助作用,关键的安全工作不能完全依赖于大模型。



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