AI即业务逻辑
作者：微信文章在传统的AI应用模式中，AI通常扮演着辅助角色——它是一个被调用的功能模块，嵌入在由人类编写的核心业务逻辑中。然而，一个新兴的、更具颠覆性的范式正在崛起，即“AI即业务逻辑”（AI as Business Logic）。在这种模式下，AI不再是应用的“一部分”，它本身就是应用的“构建者”。
“AI即业务逻辑”将人类的核心技能从如何实现（implementation）转移到了如何构思和规约（ideation and specification）。
“AI即业务逻辑”已经形成两种截然不同的、但又相互依存的业务开发原型。
原型一：产品工程师（或称“Vibe Coder”）：这类开发者精通于利用生成式AI工具，基于其深厚的领域知识快速产出“表面上可运行”的软件。他们的核心关注点是业务成果而非技术实现细节。他们通过不断向AI发出提示来生成代码，并评估其功能是否满足需求，而无需深入理解底层代码的运作原理。他们的工作哲学可以概括为“不断接受AI生成的代码，直到它能做我想让它做的事” 。这类开发者的核心竞争力在于产品感觉、快速迭代能力和与AI高效沟通的技巧。
原型二：编码架构师（Coding Architect）：这类开发者是技术功底深厚的专家。他们的职责是编写、审查和修改那些AI无法可靠处理的、复杂的、任务关键型的代码。他们负责构建稳健的后端系统、核心平台和AI基础设施，并确保图灵机器人拥有正确的上下文以高效工作。他们是系统质量、安全性、可扩展性和长期可维护性的最终守护者 。
Gartner预测，到2027年，高达80%的工程技术人员需要进行技能提升以适应GenAI的需求。市场上最紧缺的角色将是AI/机器学习工程师，他们需要掌握软件工程、数据科学和AI/ML的交叉技能。
定义优秀开发者的标准，正在从对编程语法的精通，转向系统性思维、批判性评估、AI编排以及对复杂系统进行调试的能力。这些高级技能并非与生俱来，必须通过新的培养模式来塑造。
企业或院校里的“新兵训练营”不应再仅仅教授编程语言，而应重点培养他们如何成为一名高效的“AI监督员”和“AI协作者”。相应地，高级开发者的角色也将增加一项重要职责：指导团队成员掌握这些新时代的技能。
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