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Paul Graham
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在過去的一年中,我對工作的思考方式發生的變化,比過去20年加起來的變化還要多。隨著我們在Box推進AI優先,這裡有幾個我遇到的例子。
* 偏向於原型而非理論或提案。我的一般期望是,我們應該看到更多可行的例子,展示我們正在構建的東西,而不僅僅是談論它或在白板上隨意畫畫。
* 大多數項目都在「擴大規模」。在一個可以設計更多、建造更多和產出更多內容的世界裡,幾乎沒有任何情況會讓你在項目中思考得很小。這種情況發生在市場營銷、產品、銷售等領域。對某些人來說,這似乎是反直覺的,但AI讓我們能夠擴大規模,實際上我們聘用了之前不會考慮的新角色。
* 傳統定義的角色之間的界限可能會越來越模糊。設計師現在可以更像產品經理思考。產品市場營銷人員可以做更多周邊的市場營銷功能等。這有點像一場比賽,看看哪些角色會互相滲透,然後在這個過程中會出現什麼新類型的角色。
* 我預期幾乎任何主題都會進行更多的研究。我發現自己在很多會議中都在問「我們有檢查過前20家軟體公司是如何做X的嗎?」期望是我們應該對*所有事情*有更深入的了解。這不會改變判斷和直覺,只是在過程中增加了更多的見解。
* 在我打擾其他人之前,我會先把任務發給AI,尤其是對於相對簡單的事情。如果我需要商業上的一個信息,我可以詢問Box AI。如果我需要研究一個主題,我可以把深度研究任務發給一個代理。如果我想自己看看一個模擬,我可以讓AI設計一個快速的例子。
所有這些的總體結果就是期望一切都應該更快地推進,產出應該增加。我們實際上在一夜之間擴展了公司的能力。看看這在五年後會是什麼樣子,真是令人興奮。
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Paul Graham 已轉發
一位上市公司的首席執行官告訴我,AI 編碼對他的工程團隊幾乎沒有影響,真正的轉變發生在他們的產品和設計團隊使用 Replit 的時候。
我問他,這與首席執行官們所說的 25-50% 的代碼是由 AI 生成的情況如何調和?
他說在他們的情況下也是如此——AI 確實生成了很多代碼——但在生成代碼所節省的時間卻在除錯、恢復錯誤和安全審計中損失了。因此,如果你衡量發貨時間、合併的 PR 或者其他任何高層次的指標,你不會看到任何影響。
而他的非技術團隊則獲得了一種根本性的超能力,能夠製作軟體。使用 Replit 進行原型設計使得迭代速度在進入工程之前變得極快。而非產品團隊——例如人力資源——首次能夠解決供應商無法提供他們所尋找的精確解決方案的問題。
我對工程團隊的部分感到驚訝,我相信每家公司都會有所不同,但這讓我明白了編碼代理對非技術人員所產生的深遠影響。
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