De acordo com uma pesquisa recente, 40% dos gerentes de engenharia de software program prevêem que a IA alterará drasticamente as habilidades necessárias para ser um engenheiro de software program de sucesso nos próximos três anos. Sem surpresa, a adoção generalizada de assistentes de código de IA e outros AI generativa (Genai) As ferramentas estão transformando como as organizações desenvolvem talentos técnicos e como novos engenheiros de software program aprendem seu ofício.
O desafio não está apenas em aprender a codificar-é aprender a codificar efetivamente em um ambiente de união de AI-agente. As equipes de engenharia de software program que se tornam realmente proficientes com as ferramentas de IA requer um nível de experiência que possa ser prejudicado pela dependência prematura ou excessiva das próprias ferramentas em questão. Este é o “paradoxo de experiência das habilidades”: os engenheiros juniores devem desenvolver simultaneamente competências de programação elementary enquanto trabalham com ferramentas de IA que podem mascarar ou ignorar os próprios conceitos de que precisam dominar.
Para enfrentar esses novos desafios, os líderes de engenharia de software program devem desenvolver suas estratégias de desenvolvimento de talentos para criar ambientes de aprendizado eficazes que equilibram a adoção da ferramenta de IA com o desenvolvimento de habilidades fundamentais.
Os líderes de engenharia de software program devem se apoiar nos caminhos de aprendizagem estruturados
A solução para os líderes de engenharia de software program reside em caminhos de aprendizado estruturados que combinam o desenvolvimento de habilidades fundamentais com a integração de ferramentas de IA encenada, demonstrando como fortes habilidades fundamentais permitem engenharia de software program mais sofisticada da AI-U-ugmentada. Esses caminhos devem integrar três abordagens principais de aprendizado, abrangendo aprendizado formal, aprendizado social e aprendizado de emprego:
- Aprendizado formal Consiste em módulos de microlearning direcionados que cobrem conceitos fundamentais e recursos de ferramentas de IA, entregues just-in-time para aplicação prática.
- Aprendizado social é facilitado por meio de comunidades de prática, onde os desenvolvedores juniores compartilham experiências com ferramentas de IA, criam bibliotecas rápidas e aprendem com os processos de tomada de decisão dos desenvolvedores seniores.
- Aprendizagem no trabalho Envolve projetos práticos que integram progressivamente as ferramentas de IA, começando com tarefas básicas, como a conclusão do código e o avanço para cenários complexos, como a geração de padrões de arquitetura.
Os caminhos de aprendizagem estruturados devem ser estrategicamente incorporados no trabalho actual de desenvolvimento, não tratados como faixas de treinamento separadas. Isso significa mapear cuidadosamente as atividades de aprendizagem para os desafios técnicos específicos e os desenvolvedores juniores encontrarão em seus projetos designados. Por exemplo, se um desenvolvedor júnior tiver a tarefa de construir um novo endpoint da API, seu caminho de aprendizado deve se combinar:
- Aprendizagem formal sobre tópicos, como os princípios de design da API e a segurança, cronometrados com precisão quando precisam desse conhecimento.
- Sessões de programação emparelhadas com desenvolvedores seniores para criar uma compreensão de como alavancar efetivamente as ferramentas de IA no desenvolvimento de software program.
- Experiência prática Aplicando esses conceitos enquanto oferece valor comercial actual.
Os líderes de engenharia de software program devem introduzir programas de orientação que abordem explicitamente conhecimentos negativos, incentivando a discussão aberta de quando e como alavancar ou desconsiderar efetivamente a assistência da IA. E eles devem criar caminhos de aprendizagem estruturados que combinem fundamentos rigorosos com o acesso em fase de ferramentas de IA, definindo claramente os casos de uso apropriados e as limitações em cada estágio de carreira.
A proficiência da IA divide
A integração do Genai na engenharia de software program também está criando uma lacuna crescente entre os desenvolvedores que efetivamente aproveitam essas ferramentas e aqueles que lutam para integrá -los adequadamente.
De acordo com pesquisas recentes, apenas 29% dos membros da equipe de desenvolvimento de software program estão satisfeitos ou extremamente satisfeitos com a experiência geral do uso de ferramentas/tecnologias de IA. Além disso, 13% dos membros da equipe de desenvolvimento de software program não relatam ganhos de produtividade ao usar ferramentas de IA, enquanto 39% relatam aumentos modestos de produtividade de até 10%. Essa disparidade sugere que o mero acesso às ferramentas de IA não garante seu uso eficaz.
O uso eficaz da ferramenta de IA requer mudança de foco das métricas de produtividade para os resultados da aprendizagem. Isso se alinha às tendências atuais-enquanto os desenvolvedores profissionais veem principalmente as ferramentas de IA como aprimoradores de produtividade, os desenvolvedores em primeira carreira se concentram mais em seu potencial como auxiliares de aprendizagem. Para evitar desencorajar a adoção, os líderes devem enfatizar como essas ferramentas podem acelerar o aprendizado e aprofundar a compreensão dos princípios de engenharia de software program.
Para fazer isso, eles devem primeiro enquadrar as ferramentas de IA explicitamente, pois o aprendizado de ajuda a novos desenvolvedores integração e programas de treinamento de desenvolvedores existentes, destacando casos de uso específicos em que podem melhorar o entendimento de sistemas complexos e padrões arquitetônicos. Em seguida, eles devem implementar mecanismos regulares de suggestions para entender como os desenvolvedores estão usando as ferramentas de IA e quais barreiras eles enfrentam na adoção de maneira eficaz.
Avaliação de habilidades em evolução no desenvolvimento da AI-upmented
À medida que o cenário de engenharia de software program evolui, uma evolução correspondente em Como o talento é avaliado e desenvolvido é necessário. Com a sintaxe de código tradicional e as habilidades de implementação cada vez mais automatizadas pelas ferramentas de IA, as organizações devem evoluir sua abordagem para avaliar melhor as competências técnicas fundamentais e as habilidades de pensamento de nível superior.
A chave é criar oportunidades de diálogo que revelam como os candidatos pensam sobre problemas, não apenas como codificam soluções. Em vez de tratar os exercícios de codificação como testes de aprovação/falha, eles se tornam pontos de lançamento para discussões mais profundas sobre os princípios de engenharia de software program, design do sistema e estratégias de solução de problemas. Isso fornece uma imagem mais completa das capacidades de um candidato, refletindo melhor as realidades do trabalho de desenvolvimento da AI-upmented.
Essa abordagem de avaliação evoluída não é apenas para contratar – é igualmente valioso para o desenvolvimento de talentos existentes. Os líderes devem implementar estruturas de aprendizagem contínuas que conectem os resultados iniciais da avaliação técnica a caminhos de desenvolvimento personalizados, concentrando -se nos princípios fundamentais de engenharia e na integração eficaz da ferramenta de IA. Essa abordagem contínua de avaliação e aprendizado garante que os caminhos de desenvolvimento permaneçam relevantes à medida que a tecnologia e as capacidades individuais evoluem.
Mais informações sobre a inovação de aplicativos e estratégias de engenharia de software program serão discutidas nas cúpulas de soluções de inovação e negócios do Gartner, que acontecem de 3 a 5 de junho em Las Vegas. Siga notícias e atualizações das conferências em x usando #GartneApps.