Çin ve ABD’deki teknoloji devlerinin iç operasyonlar için AI yaklaşma biçimindeki keskin fark, bu hafta sonlarında Salesforce ve Alibaba’dan ayrı duyurularla gösterildi.
Sırasında Kazanç Çağrısı Perşembe günü, Salesforce CEO’su Marc Benioff, AI sonucunda şirketin bu yıl insan mühendislerini işe almayacağını belirtti.
“Bence tanıştığım birçok CEO için sahip olduğum büyük mesaj, ‘Hey, sadece insanları yöneten son nesil CEO’larız’” dedi. “Sanırım her CEO, insanları ve ajanları birlikte yönetecek.”
Açıklamaları şirketin yıllık olmasının önünde geldi Trailblazer Etkinliğiönümüzdeki hafta gerçekleşen, en son AI ajan teknolojisine odaklanacak.
Alibaba Group Holding, tersini ele alıyor. Bir madde Cuma günü yayınlanan Güney Çin Morning Post’ta, şirketin bahar işe alım sezonunun, teknolojiyi ilerletmeyi taahhüt ettiği için AI ile ilgili olan yeni mezunlar için 3.000 staj açıklığı sunduğunu söyledi.
Geçen hafta üç aylık kazanç çağrısı sırasında Alibaba Grubu CEO’su Eddie Wu söz konusu Yapay genel zeka (AGI) elde edilirse, “AI ile ilgili endüstri büyük olasılıkla dünyanın en büyük endüstrisi olacak” ve “geleceğin elektriği” olma potansiyeline sahip olacak.
AI’ya verilen ilgi
Info-Tech Araştırma Grubu danışmanlık üyesi Scott Bickley, “ABD’ye karşı Çin yaklaşımına veya karşılaştırmasına ilişkin olarak, bir teknoloji emek perspektifinden çok farklı kültürler ve ekosistemlerle uğraşıyoruz.” Dedi.
Çin, şu anda 7 milyondan fazla yazılım geliştiricisine sahip olduğunu ve ABD’de yaklaşık 4,4 milyon varken her yıl “malzeme numarası” ürettiğini söyledi. Çin’in emek maliyeti de ABD’den daha düşük. Ve şöyle dedi: “Sistemlerinin ve yapay zekalarının tek başına yapabileceğine birçok düzeyde katkıda bulunan bir dizi soruna odaklanan programcıların gerçek ordularını kullanmada ölçek var.”
Buna ek olarak, Bickley, “Aklın, Salesforce, ServiceNow, Workday, SAP ve diğerleri gibi kurumsal yazılım şirketlerinin, AI’nın bu ürünlerin gelirlerini müşterileriyle artırmaya çalıştıklarında kendi işletmeleri üzerindeki yakın vadeli ve ölçülebilir etkilerini ortaya çıkarmak için kazanılmış bir ilgiye sahip olması” dedi.
Bu şirketler, ürünlerini kendi veri kümelerine dokunarak ve verimliliği artırmak için kodlama asistanlarını kullanarak dahili olarak kazançları gerçekleştirebilir. Ancak, bu, bu, müşterileri için devredilebilir bir kullanım durumu olmadığını ve kolayca çoğaltılmış bir şey olarak alınmaması gerektiğine uyardı.
“Çoğu SaaS müşterisi, bir SaaS yayıncısına eşdeğer büyüklükte mühendislik ekipleri çalıştırmıyor ve teknoloji dikeyinin dışında, bu ekipler genel işgücü ile orantılı olarak çok daha küçük” dedi. “Bunu sindirmek zor işten çıkarma İşgücünden, mühendisler için düz işe alımlara kadar, sadece büyülü AI ilerlemelerinden kaynaklanıyor. ”
Bickley, daha olası senaryo, Benioff ve şirketin, işletme marjlarını iyileştirmeye odaklanırken şişirilmiş bir işletme maliyet yapısını rasyonelleştirmeye devam edeceği ve AI’nın bu çabalara küçük bir katkı olduğunu söyledi. Mevcut belirsiz ekonomik iklim ile, “Sadece demleme fırtınasından önce ayarlamalar yapmak ihtiyatlı olur” dedi.
AI, mühendislere olan ihtiyacı artırma olasılığı daha yüksek
Gartner’ın yazılım mühendisliği uygulamasının direktörü Philip Walsh, bakış açısından “iki zıt sinyali gördüğünü söyledi: Salesforce’daki Marc Benioff gibi bazı liderler, AI’nın etkisi nedeniyle çok fazla mühendise ihtiyaç duymayacaklarını öne sürerken, Alibaba’nın en iyi örnek olması-teknik ekiplerini özellikle ölçeklendiriyorlar ve A-orijinal roller için özellikle ölçeklendiriyorlar”.
Uygulamada, Gartner, AI’nın yazılım mühendisliği yeteneklerine olan ihtiyacı genişletme olasılığının çok daha yüksek olduğuna inanıyor. “Yazılım geliştirmede AI’nın benimsenmesi erken ve düzensiz” dedi ve “büyük işletmeler, özellikle pilotların veya küçük ölçekli denemelerin ötesinde, yazılım geliştirme için AI’nın konuşlandırılmasında hala erken.”
Walsh, AI tabanlı kodlama asistanlarına çok fazla ilgi varken (Gartner, büyük işletmelerin kabaca% 80’ini pilotluk yapan veya kullanan), geliştiriciler arasında gerçek aktif kullanımın genellikle çok daha düşük olduğunu belirtti. “Birçok kuruluş, bu araçlara erişimi olanlar arasında% 30 veya daha az kullanım oranları bildirmektedir” dedi ve en yaygın araçların maliyet tasarrufu veya headcount indirimleri oluşturmak için henüz yeterli üretkenlik kazançları üretmediğini de sözlerine ekledi.
“Mevcut çözümler genellikle hataları veya sonsuz döngüleri önlemek için güçlü insan denetimi gerektirir. Bu teknolojiler önümüzdeki iki ila üç yıl boyunca olgunlaşsa bile, insan uzmanlığı kritik kalacak. ”
Dedi Walsh, tam otomatik, AI tarafından yönetilen boru hatlarından ziyade insan güdümlü ‘aracı iş akışlarında’ daha fazla potansiyel var ve sonuç olarak Gartner, AI’yı mühendislik personelinin azaltılmasının nedeni olarak görmüyor.
“Tek başına AI’yi varsayan kuruluşlar, temel mühendislik yetkinliklerinin yerini alabilir, hem AI özellikli ürünlerin oluşturulmasının karmaşıklığını hem de bu ürünlerin serbest bırakılacağı yeni talep dalgalarını hafife alma riskini taşıyabilir” dedi.
