隨著各家紛紛引進生成式AI程式設計工具，開發團隊日益精簡，同時新崗位的招募門檻也水漲船高，這些都預示著程式設計產業正迎來一系列變革。在歷經多年關於「人工智慧將淘汰或取代多少工作」的炒作與恐慌之後，這項技術對程式設計產業的深刻變革已然顯現。

能夠自動產生大量程式碼的人工智慧程式設計工具是生成式人工智慧典型的早期應用，已經讓程式設計效率提升多達兩位數百分比，程式碼編寫速度也大大加快。據微軟在第四財季財報中透露，公司旗下明星產品GitHub Copilot發布兩年間，已經有超過7.7萬家企業組織機構採用。

這些工具的設計初衷是輔助而非取代人力，輸出內容仍需手動複核。但隨著使用率的不斷上升，它們正迅速改變開發團隊的規模和業務範疇。

金融機構KeyBank首席資訊長艾米·布雷迪（Amy Brady）表示：「隨著工具的規模化應用，2025年將會是關鍵轉折點。雖然還不能斷言這些工具將完全取代所有入門級代碼生成，但部分崗位被替代已是板上釘釘。」多家企業證實，精簡後的團隊借助人工智能可以完成等量甚至更多工作。自動處理重複性模板程式碼，使得開發者能夠專注於解決更複雜的問題，而且招募新人時也不再像前幾年那麼「飢不擇食」。

輕奢集團泰佩思琦（Tapestry）以GitHub Copilot讓開發效率提高了約10%到20%。集團首席資訊長Yang Lu談及生成式人工智慧編程工具時表示：「這顛覆了我們對傳統開發者的認知。」她說：「我們能更快完成編程，進行更多測試、驗證並加速學習迭代。開發人員不需要在調試括號位置這類低階錯誤上浪費時間。」

她認為，開發人員的工作重點正轉向如何駕馭AI工具：“我們正在培養開發人員的思維方式，從傳統編程邏輯轉向提示詞驅動的新範式。”

矽谷也未能倖免於這場變革。 Google母公司Alphabet執行長桑達爾·皮查伊（Sundar Pichai）最近表示，公司有超過四分之一的新代碼由AI自動產生。

招募領域的情況也有所改變。招聘機構羅致恆富（Robert Half）技術招聘和諮詢專家瑞安·薩頓（Ryan Sutton）表示，儘管某些領域依然存在技能短缺的狀況，但如今招聘開發的市場比幾年前寬鬆得多。但他補充稱，這種局面是經濟大環境、疫情招募熱潮消退等多種因素共同作用的結果。

薩頓說，儘管所需具體技能已經發生變化，但現在公司招募時的標準明顯高了。如今企業更傾向於尋找不僅會寫程式碼，還能從技術角度深入思考問題解決方案，並具備良好溝通技巧的人才。

李維斯集團首席數位與技術長傑森·高文斯（Jason Gowans）表示：「全球競爭日益激烈，人才標準和期望都在不斷提升。」去年李維斯引入GitHub Copilot後，開發人員在初次提示後便接受編程建議的比例達到了40%。高文斯認為：“未來某些崗位可能會被取代，但頂尖人才還是供不應求。”

顧問公司Janco Associates引述美國勞工部數據發布的報告顯示，資訊科技產業的失業率已從去年12月份的3.9%上升至今年1月的5.7%，遠高於當月4%的美國整體失業率。該公司執行長維克多·亞努萊蒂斯（Victor Janulaitis）認為，人工智慧普及是發生轉變的重要因素。

面對變革，加拿大銀行TD Bank Group仍在積極招募開發人員。公司軟體及品質工程實務副總裁布蘭特‧福斯特（Brent Foster）表示，他正在尋找能彌補工具短板的人才：那些擅長提示工程，具備高層次抽象思維，能整合現有服務建構系統架構的開發人員。 TD Bank Group表示，使用GitHub Copilot的工程師中有75%認為，使用工具後工作效率持平或提升。福斯特說：“這印證了我們聚焦技能、成果以及引進頂尖人才。”

各家公司的資訊長普遍認為，現有程式碼產生工具仍處於初級階段。 Verizon首席數據與人工智慧長卡利亞尼·塞卡爾（Kalyani Sekar）坦言，雖然工具能幫助團隊快速處理積壓的業務需求，但尚未到需要調整內部員工或外部承包商的人員配置的時機：「或許等到積壓需求降到極低水平時，我們才會重新宣稱。」她補充說，「但具體時間還不明朗，現階段還不明朗，現階段還不會考慮勝利，」（現階段還不明朗，現階段還不明朗，現階段還不會考慮勝利，」（現階段還不明朗，現階段還沒有。