人工智能技术革命性发展，传统技术工作岗位正面临前所未有的冲击，企业人才结构与能力模型正经历一场深刻的变革，开发者在这场变革中的角色和地位也随之发生着动态转变。AI 不仅能高效完成编码、测试等任务，还能自主学习和优化，这对各行各业的开发者来说无疑是一大挑战。

当所有的行业都可以用 AI 重做一遍，技术团队未来又该何去何从？比如这里有几个例子

在工业产品设计领域，利用自然语言的交互能力拓展 CAD 等设计软件的功能，可将原本需要大量人工参与的整体概念设计速度提高 80% 以上，企业是否还需要组建大规模设计团队？
在金融科技领域，交易类、风险审核类、客户服务类等岗位，仅需要重复性、简单编码工作的技术人员正逐渐被机器所颠覆。反之，同时具备技术与金融的复合型人才却非常稀缺。对于技术团队，该如何掌握行业知识，提高复合型能力？
在互联网领域，数据标注员正在被自己服务的 AI 所替代，如果说简单的标注可以用 AI 来完成，那么需要人工参与的数据标注行业的门槛将会不断提高，作为数据标注团队又该如何应对难度更高的数据筛选和标准工作呢？

时代变革和 AI 新风口，开发者哪些能力会增值？未来什么样的人才更稀缺？

鉴别信息的能力：AI 模型输出的信息存在的“毒性”和“幻觉”已不容忽视，只有扎实掌握专业理论和技术，才能有效提升对 AI 信息的辨别力，规避其潜在的负面影响。
持续学习的能力：每一次技术变革，不是终点，而是新的起点，面对不断迭代更新的技术浪潮，掌握学习能力并保持持续学习不再是一种选择，而是一种必备的生存和发展策略。
创造 AI 与业务融合的能力：所谓融合不是简单的生搬硬套，这就要求开发者不仅能够对大模型进行训练和调优，还要深入理解业务的能力，才能够通过提高模型迭代的速度，更好地服务自己的业务。

但是如何通过高效获取知识提升上述能力，成为很多开发者的烦恼。如何打造一个懂业务、懂行业、专业实力强的研发团队，成为了很多技术负责人的挑战。接触到的信息非常多，但能提升团队专业性，赋能业务增长的资源却非常少。

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