关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2023, ChatGPT, Generative Ai, Sdlc, Prompt Engineering, High Performing Teams, Trust]

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视频

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导读

加入普华永道，就软件开发生命周期（SDLC）如何随着生成式 AI 和 Amazon Bedrock 等服务的兴起而发展展开精彩对话。在这次讨论中，听取，自各个行业的有影响力的声音，所有人都站在数字产品开发和软件创作的前沿。深入研究生成式 AI 对 SDLC 的变革影响，并揭示其在重新定义我们构思、设计和实施数字产品的方式方面的创新作用。这是您获得 SDLC 未来以及生成式 AI 如何塑造数字景观的独特见解的机会。本演示文稿由亚马逊云科技合作伙伴普华永道带给您。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共800字，阅读时间大约是4分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文，请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。

这场由亚当·胡德主持的专家小组讨论，全面探讨了生成性人工智能（AI）如何深刻影响软件开发生命周期（SDLC）。参与讨论的成员包括普华永道的三位领导者：杰克·威尔森、奥萨马·贝利和斯科特·布肖兹，他们在实际操作经验和战略视角方面具有丰富的经验。

首先，亚当·胡德介绍了这三位杰出的专家。杰克·威尔森负责领导普华永道的AI工厂，专注于利用生成性AI技术，如ChatGPT，以改变普华永道在全球范围内的75,000名专业人员及10万名专业人士在税务、审计和咨询领域的业务模式。奥萨马·贝利负责管理普华永道内部的工程团队，关注生成性AI如何在解决人才短缺和市场对快速培训的需求方面发挥作用。斯科特·布肖兹负责监督普华永道的全球工程足迹，包括应用程序开发、云迁移、数据平台、集成平台和客户可能需要的所有其他类型的工程服务。

为了背景介绍，亚当概述了SDLC的三个关键阶段：创意、规划、构建和运营。他指出，根据普华永道的一项研究，运营阶段具有最大的潜力，在该阶段投入了超过50%的努力，而创意阶段仅占不到5%。

杰克强调了掌握提示工程技术的重要性，以便能够充分利用生成性AI的力量。在他们的实践过程中，他反思了如何释放这些技术的价值。在ChatGPT发布后的一周内，他们已经组织了超过100人在两个地点亲身体验生成性AI。精通提示技巧的数据科学家对于为像ChatGPT这样的大型语言模型提供详细指导至关重要。如今，数据工程师专注于知识嵌入，将数据分为块并建立向量数据库以支持检索增强型生成内容。软件工程师则设计框架来部署ChatGPT并为数万名并发用户扩展解决方案。总之，生成性AI并非在取代技能，而是在推动它们的发展。

在团队管理和资源分配方面，Scott强调了培养高效能团队的重要性，这些团队能够协同发展。提供稳定的工具、多样化的技能、地理多样性以及成长机会使团队能够像亚马逊云科技的CodeWhisperer这样的新工具作为一个整体来采用。关注点应放在团队的产出上，而不是个别工具的功能。

为了加速产品创意的开发，Osama强调了快速原型制作和获取有意义用户反馈的重要性。通过使用生成式设计工具，可以根据简单输入迅速呈现想法，从而在早期阶段吸引用户。一个设计精良的原型可以帮助利益相关者牢记最终目标，并防止昂贵的返工。

在解决问题和跟踪关键指标方面，该团队讨论了如何采用问题和关键指标。Scott指出质量和速度仍然是生产力的重要衡量标准。目标是让开发人员专注于创造价值而非处理繁琐的任务。他们强调治理应该是支持而非限制使用。Jake观察到有兴奋也有犹豫放弃亲自编程技能的领域。使用亚马逊云科技的DevOps Guru自动化测试和文档编写正取得显著成效，节省超过50%的时间。Osama强调了亲自实践和学习的重要性。

在规划和需求方面，Osama解释了他们是怎样通过构建插件来自动生成针对不同客户需求定制的ChatGPT提示的需求和用户故事的。这为产品积压任务的战略优先级释放了更多时间。

关于代码生成工具如亚马逊云科技的CodeWhisperer，Scott预测其将使代码生成速度提高30-50%并且质量更高，但要警惕不要失去编程基础。开发者不应放弃对生成代码的责任。Jake注意到不同的工具之间存在准确性差异。抽象层有助于控制亚马逊云科技Copilot等选项的扩散。

在测试方面，该团队探讨了如何使用亚马逊云科技Data Exchange来合成测试数据，以便涵盖各种文档和问题的情况。Scott主张验证业务结果而不仅仅是需求。测试应始终追溯至原始的战略意图。

关于采用趋势，斯科特认为生成性人工智能对于开发者来说已成为不可避免的现象。企业必须能够有效地运用这一技术，否则将面临无法掌控的局面。奥斯玛回顾了他们公司的治理演变历程，从最初的严格控制逐渐过渡到培训跨业务部门的分散团队。

展望未来发展，奥斯玛预测将会出现持续的指数级变革，这与云计算的发展有相似之处。斯科特希望广泛的采用能进一步提高人类的创造力和生产力。杰克设想到通过代表不同角色的代理框架实现端到端的自动化。这个团队强调在关注创新的同时，培养对AI建议的信任，并将重点放在可持续性上。

总的来说，这次深入的小组讨论全面阐述了生成性人工智能如何深刻地改变软件开发过程中的技能、思维方式、工具和方法。关键主题包括支持实验和学习、组建团结协作的团队、抽象复杂性问题以及让人类专注于创造力而非重复性劳动。为了负责任地利用这一快速发展中的技术，开放性、治理、信任和道德都是至关重要的。

下面是一些演讲现场的精彩瞬间：

领导者探讨了人工智能如何在提高技能的同时并非取代人类技能的问题。

领导者强调，除了速度和质量指标外，还需要评估团队的生产力和价值。

领导者提到了利用类似于ChatGPT的人工智能技术，帮助工程师通过协助需求收集、规划和编写模板代码等方式，从而加快开发进程。

总结

专家组探讨了生成性人工智能如何改变软件开发及其生命周期（SDLC）的问题。据杰克解释，技能正从传统数据科学转向更侧重于提示工程，以便为大语言模型提供更详细的指令。如今，数据工程师专注于知识嵌入和向量数据库领域，以支持生成性人工智能的混合搜索。斯科特强调了组建高效团队的重要性，以建立信任并评估生产力增长。奥斯马指出，生成性人工智能如何实现快速原型设计，以吸引用户并加快交付过程。

专家组认为，治理对于让团队充分发挥潜力而非限制创新至关重要。速度和质量等关键指标仍用于追踪价值。变革的速度需要持续进步而非停滞不前。需要在无人工监督的情况下提高对生成性人工智能推荐内容的信任度。在未来12个月内，采用率将变得更加普遍，使人们摆脱重复任务，释放创造力。在未来5年内，整个业务流程可能会因为代理框架完全自动化软件开发生命周期而发生重大变革。

演讲原文

https://blog.csdn.net/just2gooo/article/details/134834001

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