Bagaimana Insinyur Perangkat Lunak dapat menjaga keunggulan di era AI Wall Street

Jika Anda mencari jawaban tentang bagaimana AI generatif mengubah Wall Street, tidak terlihat lagi dari para teknologinya.

Divisi rekayasa perangkat lunak telah berada di garis depan evolusi AI generatif Wall Street. Mereka tidak hanya merancang dan membangun sistem. Pengembang telah menjadi beberapa pengadopsi AI yang paling awal, menggunakannya untuk melakukan tugas-tugas dari menulis dan menguji kode, hingga mendokumentasikan apa yang dilakukannya, dan mengkonfigurasi ulang platform berumur puluhan tahun yang ditulis dalam bahasa pengkodean yang sudah ketinggalan zaman.

Proliferasi AI dalam peringkat teknologi industri keuangan memiliki beberapa mempertanyakan peran manusia dalam proses tersebut ketika para insinyur mendelegasikan banyak pekerjaan pengkodean mereka ke mesin. Dan tidak heran. Eksekutif teknologi di institusi terkemuka menemukan bahwa AI generatif mulai mengkode lebih baik dan lebih cepat dari sebelumnya.

Di tengah perubahan seismik ini, Business Insider berbicara dengan empat teknolog industri dan perekrut untuk nasihat tentang apa yang harus dilakukan oleh insinyur perangkat lunak untuk menemukan keberhasilan di era AI Wall Street. Kata -kata kebijaksanaan berasal dari eksekutif teknologi terkemuka di pembangkit tenaga listrik seperti Goldman Sachs, Morgan Stanley, dan Point72. Mereka menggambarkan bagaimana peran pengembang telah berkembang dan bagaimana para teknologi dapat menjaga keunggulan mereka.

Ilya Gasysinky, Point72 CTO

Sebagai eksekutif teknologi top di Steve Cohen’s Hedge Fund Point72, Ilya Gasysinkiy memandu teknologi perusahaan melalui periode perubahan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Gaysinskiy baru -baru ini mengatakan kepada BI bagaimana dia mencoba untuk menata ulang pengalaman pengembang karena dana tersebut berinvestasi lebih banyak dalam bakat dan alat AI.

Wall Street sudah matang untuk gangguan AI, dan nasihatnya kepada pengembang adalah merangkul gangguan. Generasi kode adalah salah satu area di mana ia melihat potensi besar – dalam beberapa minggu terakhir ia bercanda bagaimana AI mulai menjadi lebih baik dalam pengkodean daripada dia.

“Jika Anda ingin berhasil sebagai insinyur, Anda hanya perlu merangkul fakta bahwa lingkungan terus berubah,” kata GayKinksiy.

Hina Shamsi, Direktur Pelaksana Morgan Stanley

Karena AI semakin mengotomatiskan beberapa aspek teknis dari pekerjaan pengembang, penting untuk “berpikir lebih luas tentang peran Anda, bukan hanya sebagai seorang teknolog, tetapi sebagai seorang teknolog bisnis,” kata Hina Shamsi kepada BI. Shamsi adalah CTO Morgan Stanley untuk bank -bank AS, dan juga duduk di komite operasi teknologi yang menggerakkan teknologi dan strategi di seluruh perusahaan.

Insinyur harus memperbesar dan memastikan mereka memahami bisnis untuk melihat bagaimana komponen teknologi akan bersatu, katanya. Sarannya adalah untuk fokus “pada bisnis ujung ke ujung dan melihat bagaimana Anda dapat memanfaatkan teknologi untuk menciptakan lebih banyak nilai bagi bisnis.”

Melissa Goldman, Mitra Goldman Sachs

Bersiaplah untuk menghabiskan lebih banyak waktu merancang dan mengelola, menurut Melissa Goldman, Kepala Teknik Global untuk Perbankan dan Pasar Global di Goldman Sachs.

Sekarang para insinyur dapat mendelegasikan banyak kerja keras dari pekerjaan mereka sehari-hari, seperti menyaring kode untuk bug atau kesalahan ketik dan membangun perkakas standar, mereka akan dapat memamerkan daging mereka melalui aspek desain.

Juga, pikirkan cara terbaik untuk meminta AI untuk mencapai hasil yang diinginkan, praktik yang disebut rekayasa cepat. Mungkin memerlukan keterampilan manajemen baru, mirip dengan bagaimana manajer perangkat lunak telah belajar cara mendapatkan yang terbaik dari laporan langsung mereka.

“Mungkin semua keterampilan yang kami ajarkan kepada orang -orang cara mengelola pengembang lain, kami sekarang mengajari mereka cara mengelola berbagai layanan dan kemampuan” seperti AI generatif, kata Goldman.

Brent Foster, Wakil Presiden Perangkat Lunak TD

AI generatif mengubah apa yang dicari Brent Foster dalam karyawan baru. Foster adalah wakil presiden perangkat lunak di TD yang fokus pada perekrutan dan pengembangan teknologi.

Mantan eksekutif Amazon dan Capital One mengatakan ada penekanan yang lebih besar pada soft skill teknologi, seperti komunikasi dan kolaborasi. Juga penting adalah dapat menunjukkan kemampuan untuk mengadopsi alat AI generatif baru, seperti GitHub Copilot, yang menurutnya bank telah meluncurkan populasi teknologinya.

“Orang -orang yang akan menjadi yang paling sukses adalah orang -orang yang paling efektif memanfaatkan dan sepenuhnya memanfaatkan kemampuan tersebut dengan cara terbaik,” katanya tentang alat AI generatif.

“Kelincahan belajar adalah keterampilan lunak yang menjadi sangat penting hari ini,” kata Foster.

Ben Hodzic, Direktur Pelaksana Selby Jennings

Mendapatkan pengalaman menggunakan AI generatif sebagai insinyur hebat, tetapi yang lebih baik adalah menggulung lengan baju Anda dan membangun atau mengimplementasikan AI di perusahaan Anda. Melakukan hal itu dapat membantu Anda menaiki tangga karier, menurut Ben Hodzic, seorang perekrut di perusahaan pencarian Wall Street yang berfokus pada Selby Jennings.

Hodzic bekerja dengan dana lindung nilai dan bank investasi dan mengatakan calon pengusaha ingin kandidat untuk menelusuri bagaimana mereka membantu mengembangkan peta jalan dan arsitektur perangkat lunak AI. Pada akhirnya, mereka tertarik pada seberapa baik kandidat mengetahui mur dan baut membangun sistem AI dan seberapa mudah teknolog dapat mereplikasi di perusahaan mereka.

“Calon tersandung dengan hanya berbicara tentang bagaimana mereka menggunakan AI, bagaimana itu menambah nilai, dan kasus penggunaan. Tetapi aspek replikasi dan arsitektur sangat penting,” kata Hodzic.