亚马逊更新工程师准则：考核看业务价值而非 AI 使用量

亚马逊：在 AI 时代考核一名工程师，应看业务价值而非 AI 使用量

IT之家 10 月 28 日消息，当地时间 27 日，亚马逊更新了面向 AI 时代的软件工程师工作准则，强调考核应看工程师 创造了多少业务价值 ，而不是用了多少 AI。 亚马逊副总裁兼杰出工程师特克 · 特科维茨指出，相比云计算等以往的技术变革，AI 对软件开发的影响来得更快，也更加深刻。不过，衡量工程师表现的关键仍然是他们为客户和业务带来了什么成果，而非使用 AI 的频率或数量。“我们都必须适应变化，花时间学习，否则就有可能被甩在后面。” AI 编程工具和智能体正在改变软件行业，程序员的工作内容也随之发生变化。亚马逊将这一阶段称为“ 文艺复兴开发者时代 ”，认为人类的判断力与机器智能相结合，可以更快、更高效地开发新产品和服务。 软件行业正经历变革，软件工程师的职业定位也在发生变化。亚马逊近年来越来越重视工程师和技术管理人员使用 AI 的情况，并尝试将其纳入考核。公司曾统计员工 使用 AI 的次数、消耗的词元数量及编写的代码行数 ，还根据部分数据制作排行榜，对不同团队进行比较。 不过，备忘录警告，拿这些数据衡量工作表现，与要求员工尽可能提高数据，是两回事。 过度追求指标可能适得其反 ，例如为了增加词元消耗量而滥用 AI，却没有写出更好的软件，也没有改善客户体验。特科维茨表示：“如果把这些指标当作目标，而不是衡量工作的参考， 就可能造成负面结果 。” 据《商业内幕》报道，亚马逊此前一直尝试不同方法，希望既能衡量工程团队的 AI 使用情况，也能鼓励员工更多地使用 AI。 今年早些时候，亚马逊开始追踪工程师对内部 AI 工具的使用情况，部分团队还推出了 以词元消耗量等数据为依据 的排行榜。此举引发部分员工不满，担心为了达到 AI 使用要求而增加不必要的操作，反而会比真正提高工作效率更容易获得认可。 新版准则是亚马逊迄今最明确的一次公开承认，表明公司 意识到了这种风险 。亚马逊认为，详细规定工程师该如何使用 AI，很快就可能因技术进步而过时，因此新版准则将重点放在 客户和业务能够获得的长期成果 上。 IT之家获悉，亚马逊并没有因此降低对 AI 应用的重视程度。公司强调，AI 应当成为“软件工程实践的核心”，并要求工程师在日常工作中使用这项技术。 备忘录还要求管理人员 亲自在实际项目中使用 AI 工具 ，了解 AI 能解决哪些问题、在哪些方面仍有不足，并向团队解释自己的判断依据。 特科维茨指出，亚马逊发现，词元消耗量、AI 工具使用情况和代码审查等数据，与公司重视的工作成果确实存在一定联系，但不能只看数字。消耗更多词元意味着成本可能增加，一味追求代码行数也容易让软件变得不必要地复杂。 对于 AI 应用情况差异较大的团队，管理人员需要重点检查两个群体：排名后 10% 的团队，了解他们 为什么没能有效利用 AI ；排名前 10% 的团队，则要确认 大量使用 AI 是否真的加快了工作交付 。 亚马逊发现，最积极使用 AI 的“前沿团队”在工作效率和交付表现上取得了更好的成绩。相反，没有采用 AI，或者未能提高产出指标的团队和员工，则逐渐落后于其他人。 不过，新准则并不意味着所有工程师都必须证明 AI 能提高自己的工作效率。对于暂时无法从现有 AI 工具中受益的岗位，员工可以记录具体原因，与同事和管理人员交流，共同寻找解决办法。备忘录提到：“能够说明 AI 为什么暂时帮不上忙的工程师，恰恰展现了我们希望看到的判断力。”