Q17｜能力边界：生产力提升和新的生产关系下的机遇

作者介绍：
段潇涵，字节跳动豆包 MarsCode IDE 架构师
马翀，字节跳动豆包 MarsCode IDE 研发负责人

Q：处于 AI 时代，我们面对的生产力提升和新的生产关系，会给我们自己带来什么机遇？

段潇涵：我认为在我们团队内部，AI 给同学们带来的机遇主要是拓宽了大家的能力边界。过去，各个职能的分工非常明确，但是随着 AI 的出现，很多工作，尤其是一些不需要非常深入的任务，跨职能的界限变得模糊了。很多时候，一个服务端开发人员负责的模块，正常情况下需要前端开发人员配合，但有了 AI，很多时候他们可以独立完成一些小需求。这种职能边界的模糊以及能力的拓展，实际上也对业务节奏产生了正向的推动作用。

不过，这也带来了一些挑战，因为 AI 虽然能拓展能力，但它本身仍然具有不确定性，这就要求同学们学会审视 AI 生成的代码。当 AI 生成代码时，大家需要结合搜索引擎、其他文档以及官方文档来判断这些代码是否可用，只有确认可用后才能采纳，让大家从单一职能逐步向交叉职能过渡。在过去，跨职能的学习其实是非常困难的，但借助AI提供的一些思路和方案，大家可以更容易地深入到新的领域，而不再觉得学习过程那么痛苦。

马翀：我们这两年都有听到一些声音，讨论某些职能是否逐渐失去重要性，确实最近可以看到一些职能的同学，比如前端工程师或者 QA（Quality Assurance，质量保证），开始讨论这些职能是否会逐渐变得不那么重要。尤其是当业务进入平台期之后，0 到 1 的创新机会在变少，工程化进入稳定阶段，复杂度和业务支撑体系呈现一定的固化趋势。工程化的稳定，职能如前端的很多技术复杂度会被成熟的工程化方案封装起来，那么机会是不是变少了？

我觉得不是，工程化是技术建模，而 AI 的发展能为技术职能如前端等带来更多赋能业务建模的机会。比如，在之前的业务，从事 B 端的前端开发者在晋升方面可能相对处于劣势。与 C 端相比，B 端的业务量级通常较小，不如 C 端业务规模大更能够提供放大效应。和基础工程的比，B 端的技术复杂度又往往比不上做基础架构的。B 端开发者在职业发展上可能会面临更多挑战。

但如前面所言，在 AI 时代，很多嗅觉敏锐、动手能力强的工程师，尤其是前端工程师，会看到很多新的机会。最近我观察到，一些 B 端前端开发者由于具备直接的平台开发能力，能够直接对接 AI 模型，并调用大模型的 API 接口，在不需要服务端强配合的情况下，也可以直接与模型进行交互，包括调参、训练以及 Prompt Engineering 等工作。只要他们能够结合业务需求提出创新想法，就有机会推动一些具有实际价值的能力落地。

举例来说，B 端都是平台化产品，各种表单、流程系统等，产品文案常常被用户批评为“不说人话”，尤其是在表单字段的设计上。许多字段需要额外添加说明（如小问号图标），因为用户难以理解其含义。无论是入驻流程还是消费场景，不同用户群体都可能遇到理解障碍。

最近我注意到一个案例：有开发者利用 AI 技术检查文案的有效性，识别潜在的歧义或合规风险，甚至实现了巡检功能（包括前置和后置检查）。这些能力可以基于 AI 模型快速搭建，且无需跨职能团队的广泛参与，前端开发者可以独立完成闭环。这为 B 端开发者带来了新的机遇。

对于 B 端开发者而言，AI 的结合为业务带来了新的可能性。这种机遇甚至可能比以往从 0 到 1 的新业务更具潜力。但关键在于，开发者是否能够洞察当前业务阶段及其未来演进方向，识别业务痛点，并围绕这些痛点提出技术驱动的解决方案。如果开发者对业务有足 够的敏感度，那么在 AI 时代，他们将迎来更多的发展机会。