首页在AI时代取胜：要么用AI构建，要么用AI发展业务
探索生成式人工智能的职业机会
生成式人工智能（AI）为技术爱好者和商业战略家开辟了激动人心的职业道路。与传统技术不同，AI提供了两种截然不同的路径：可以专注于开发AI技术，或利用AI增强商业运营。
Aditya Challapally，微软的关键人物兼斯坦福在线教育者，在其最新研究中深入探讨了这两种职业轨迹。他的发现突显了AI在技术和商业环境中扮演的动态角色。
技术职业轨迹
对于IT专业人士来说，面对不断变化的商业需求，快速交付解决方案的竞争正在加剧。Challapally强调通过采用GitHub Copilot、Cursor和Claude Code等新工具保持领先的重要性。“根据我的经验，有效使用这些工具的开发者往往被称为10倍程序员，即使其他人迎头赶上，他们也能保持竞争优势，”他在接受ZDNET采访时分享道。
领域专长职业轨迹
在商业领域，生成式AI不仅仅关乎技术本身，而是如何有效应用于特定行业需求。Challapally指出，随着AI变得越来越普遍，真正的价值在于专业知识。“脱颖而出的专家是那些深入了解自己行业并能精准定位AI最大影响点的专业人士，”他指出。然而，他警告说，AI机器人本身无法传达这种细致入微的理解。
Challapally对50位商业领袖的访谈显示，对AI专长的需求很高，技术和商业技能的融合变得越来越重要。“领导者优先考虑这一点，而不是传统任务，如项目管理或制定产品愿景，”他观察到。
弥合差距
根据商业领袖的看法，当今最受欢迎的是那些能够同时驾驭商业和技术领域的专业人士。这些人能够制定产品愿景，掌握编码基础，并将技术能力与商业目标对齐。“这关乎将商业敏锐度与技术素养相结合，”Challapally解释说。
掌握AI工具
对于技术领域的人来说，掌握AI工具的使用是关键。Challapally强调学习如何有效提示这些工具以获得准确结果的重要性。他还警告不要低估这些工具，因为它们可以显著提高生产力，特别是对于较小的任务。“顶级专业人士每周都会花时间探索新模型和工具，即使大多数工具最终未被采用，”他补充说。
对技术专业人士的建议
- 坚持基础： 即使使用AI工具，传统软件工程原则如模块化设计和系统思维仍然至关重要。将快速的AI驱动开发与扎实的产品思维结合，可以加速职业发展。
- 学习基础知识： 花两到四周时间掌握AI和生成式AI的基础知识。熟悉ChatGPT和DALL-E等工具，并提升你的提示工程技能。
- 成为提示大师： 掌握提示的艺术至关重要，可能需要四到六周时间。从基本输入/输出逐步发展到高级技术，如多通道提示和JSON格式化，以确保AI模型的输出一致可靠。
- 选择你的路径： 在掌握基础知识后，根据你的职业背景选择专业化方向。企业专业人士可能专注于系统架构和AI集成，而独立专业人士可以掌握低代码/无代码工具和基本编码以进行快速原型设计。
对商业专业人士的建议
- 绘制你行业的AI图景： 花两到三周时间研究你所在领域的现有AI应用。了解哪些有效，哪些无效，以及新的机会在哪里。
- 了解用户行为： 花时间学习你行业中的用户如何与AI系统互动。测试你领域中的主要AI工具可以提供宝贵的见解。
- 懂得如何营销： 随着AI应用的激增，学习如何让你的AI应用脱颖而出并吸引注意力至关重要。
Challapally还指出，虽然AI可以处理大约80%的简单应用开发，但最后20%仍需技术专长进行调试和现实世界的应用。他预计，对于简单应用，这一比例可能很快提高到95%，但目前技术技能仍然必不可少。
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评论 (8)
0/500
![LarryHernández]()
Interessant, dass man hier zwischen 'AI bauen' und 'AI nutzen' unterscheidet. Ich sehe mich eher in der zweiten Gruppe – als Nicht-Programmierer finde ich es beruhigend, dass man auch mit Anwendungs-Know-how Karriere machen kann. Die Frage ist nur, ob die ganzen 'Prompt Engineer'-Jobs wirklich nachhaltig sind oder nur ein kurzer Hype. 🤔
![ChristopherDavis]()
Intéressant ! J'avoue que la distinction entre 'construire l'IA' et 'construire avec' est une nuance importante souvent négligée. Pour la plupart des entreprises, la seconde voie semble bien plus réaliste, non ? 😅 À méditer pour nos propres parcours pro...
![GeorgeMiller]()
AI careers sound thrilling! Building AI tech or weaving it into business strategy—both paths spark innovation. I’m curious, which route feels more impactful to you? 🚀
![JerryGonzález]()
生成AIってめっちゃ面白そう！技術者じゃなくてもビジネスに活かせる道があるなんて新鮮。どんな業界が変わるのかワクワクするね！😄
![RogerGonzalez]()
¡La IA generativa es alucinante! Me intriga cómo puede ayudar a los negocios, aunque me preocupa si las empresas pequeñas podrán competir con los gigantes usando esto. 🧐 ¡Quiero aprender más!
![DanielWalker]()
L’IA générative, c’est fascinant ! Je me demande si ça va vraiment révolutionner le marché du travail ou si c’est juste un buzz. Des opportunités sympas, mais j’espère que l’éthique suivra. 🤔
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掌握AI工具
对于技术领域的人来说，掌握AI工具的使用是关键。Challapally强调学习如何有效提示这些工具以获得准确结果的重要性。他还警告不要低估这些工具，因为它们可以显著提高生产力，特别是对于较小的任务。“顶级专业人士每周都会花时间探索新模型和工具，即使大多数工具最终未被采用，”他补充说。
对技术专业人士的建议
- 坚持基础： 即使使用AI工具，传统软件工程原则如模块化设计和系统思维仍然至关重要。将快速的AI驱动开发与扎实的产品思维结合，可以加速职业发展。
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