绝非危言耸听，未来百分之六十以上的IT从业人员面临失业

逸言 · 公众号 · 程序员 · 2025-01-07 08:00

正文

这一次，我也来一个标题党。但我希望读者诸君不要只关注我这“绝非危言耸听”的预测，而要真正关注本文讨论的命题——AI时代的软件研发。

由于AI技术在不断发展，每天可能都在刷新我们的认知，使得AI技术对软件研发的影响也在不断发生变化。因此，我对这个命题的认知也是非常粗浅的；然而，对于我们这些软件从业人员来说，这又是我们不得不面对的命题，对它的思考会直接影响到我们的命运，这个职业的命运，也会直接影响到未来从业人员的职业选择和职业发展。

讨论这个命题，一个前提是要把从业人员个体对AI技术的使用排除在外，因为个人是否选择AI工具，选择什么样的AI工具，对软件研发的整体虽然有一定影响，但这个影响不会波及到整个企业和整个行业。

实际上，最有能力抢鲜使用AI工具的本来就是应该是IT技术人员，他们才是离AI最近的人群。选择使用AI作为辅助工具，帮助IT人员写文档、写代码、写脚本已经成为大家的日常，就好似原来的IT人员离不开搜索引擎一般，不值得多说。

可是提升到企业层次，情况就不同了。一旦一家具有一定规模的软件企业，或者大型企业的IT部门在全方位接受AI技术，并将AI辅助研发作为团队工作的日常，则意味着软件研发工作的面貌会发生翻天覆地的变化。

我想了想，这些变化主要体现在如下几个方面。

第一，研发人员能力要求发生了变化。

一旦全方位启用AI辅助研发（哪怕目前的AI辅助研发能力还没有想象的强），就意味着研发人员的能力壁垒被打破界限，一些不具有编程背景的业务人员也可能深度参与到研发工作中，而原来以「编码」作为主要贡献的研发模式，会转为如何高效地运用AI工具，包括：如何高效地将需求转换为AI工具理解的提示词，如何高效地验证AI生成代码的正确性，如何维护以及重构AI生成的代码，如何掌控全局在不同上下文结合AI生成的代码，组合为一个完整的应用。这其中，还包括AI对自动化测试团队、运维团队产生的各种影响，使得测试团队和运维团队的能力要求也发生了变化。

第二，软件的整体研发过程发生了变化。

不仅仅是选择什么样的研发流程，关键在于AI的引入对研发过程中各个环节的工作内容与工作比重产生了影响，从而影响到诸如研发计划的制定，任务的分配与跟踪，工具的选择与量化，团队各个角色之间的协作机制，这对研发团队的管理者也提出了新的挑战。

第三，软件研发资源的使用发生了变化。这个资源包括了人力资源、资金资源、设备资源和时间资源。首先，AI工具并非免费午餐，除非调用免费的开源大模型，否则都会牵涉到每次API调用的token开销。管理者需要平衡AI工具的成本和人力成本。

此外，一些AI能力也不是“开箱即用”的，要么需要购买相对成熟的AI工具，要么就需要团队内部针对具体需求进行定制化开发，把软件研发过程中的重要环节无缝地与AI集成，例如DevOps与AI的集成、自动化测试工具与AI的集成、IDE与AI的集成等。如果是本地部署大模型，在充分考虑AI能力与AI性能的前提下，还要考虑算力付出的开销。

由于AI毕竟是新鲜事物，它对工作效率的提升有多大尚无权威结论，而不同研发团队的不同成员具有的AI能力也是影响工作效率的关键因素，如果团队达不到基本的AI能力，盲目在软件研发过程中推进AI，有可能会在一段时间降低研发效率。因此，管理层需要针对AI研发进行实事求是的评估。

AI正在改变世界，但它最先改变的一定是软件行业。不管是高层的研发管理者，还是冲锋在一线的研发从业人员，都必须正视AI对这个行业的影响。但是，这个工作不应该是从业人员的个体行为，而是企业行为和行业行为。管理者和决策者需要站在企业的高度，思考它对企业与团队整个研发体系产生的各种影响，结合企业的战略发展方向，提前做好应对，在面临较大的不确定性时，不要盲目的全盘推进，而是选择少数几个试点团队，提前做好探索，总结出一个不断演进的AI时代的软件研发体系，才能更好地面对AI时代的全面来临。

当然，我个人对软件从业人员的前景持一个悲观的观点。结合目前AI发展的态势来看，只要软件行业开始全方位接受AI，就必然出现大范围的裁员风波。我有一个不科学的估计，未来大概会有80%以上的前端开发人员将面临失业风险，60%以上的后端开发人员的饭碗也是岌岌可危，如果AI工具大范围普及到测试和运维工具（许多团队正在研发这些工具，例如很早就提出的AIOps），至少三分之二以上的测试人员与运维人员也将面临转型和失业的挑战。

这意味着软件从业人员可能面临全方位的清洗。当然，我始终认为，AI不能真正替代人类，大浪淘沙，一定还有一些具有竞争优势的软件研发岗位，它们包括：

具有产品意识和创新意识的产品经理或类似角色
具有极强视觉设计与用户易用性交互设计的UX/UI人员
在垂直行业具有多年经验的资深级别的领域专家
既具有较强业务知识又具有熟练研发技能的软件研发人员
纯底层技术和底层框架的软件研发人员，尤其是软件设计人员
保持持续学习能力并具有广博洞见的资深架构师
在性能调优、并发、安全、高可用等与质量属性有关的资深开发人员或架构师
AI算法工程师与AI核心应用研发人员

从事以上八个类型岗位的从业人员更能抵抗AI带来的行业冲击。即便如此，这些从业人员也需要在这个方向做到出类拔萃，至少也要具有这方面成为专家的潜力，同时，也都必须具备AI时代的基本数字能力要求。

以上预测仅仅是个人观点。我并不是要危言耸听，而是我这段时间对AI发展趋势进行深入分析，结合自己近30年的IT从业经验得出的初步结论。当然，IT从业人员的“末日”并不是明天就要来临，它也没有像洪水猛兽一样可怕。即便大范围的失业浪潮终将到来，我们还是有足够的时间做好充分准备去抵抗这般巨大的冲击力。参考一些行业大咖的判断，我觉得，留给我们准备的缓冲期大约在2-5年。

只有两种情况会改变这个结果。

一个是更糟的情况。要么是外部大环境进一步恶化，经济进一步下行直接影响整个就业形势，要么是大模型技术突然发生革命性的、颠覆性的进化，从而大大地缩短AI替换软件研发人员的周期。

一个是更好的情况。AI技术的发展在全世界范围不断催生出一些新生产业，它大大地扩大了IT的就业范围，丰富了IT的就业职能，从而催生了许多只有IT从业人员才能胜任，或者说IT从业人员具有领先优势的新工作与新岗位。这就相当于AI的发展把整个IT就业的蛋糕做大了，从而在一定程度抵消了AI提效后对IT从业人员需求缩减带来的影响。

无论如何，我们都应该积极应对AI技术对软件研发带来的变化，保持自己的优势，成为AI时代的弄潮儿！