如何看待有企业使用AI写代码，6个月研发提效超20％，未来AI对程序员会有多大影响?

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小艾
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人工智能与大数据技术

2026年10月17日 23:20
福建

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AIGC(生成式人工智能)在保险业有了新的尝试。

众安保险已启动AI辅助写代码，6个月内开发提效超20%。众安内部基于AI研发的代码助手DevPilot已实现支持代码生成、单测生成、生成注释、代码修复、Code Review、性能检查、代码解释等能力。目前，DevPilot已面向全行业开源。

据了解，过去一年，AI技术已应用到众安的企业微信内容创作、智能营销、客服服务质量检测、智能费控、内部员工培训、图像识别技术等领域。

AI写代码，已经不只是辅助工具

过去，程序员使用AI，可能只是让它解释代码、生成一个函数。现在，AI已经可以参与开发流程中的多个环节。

比如，编写单元测试、生成常规接口、补充代码注释，甚至协助排查和修复问题。这些工作单独看节省不了多少时间，但累积起来，效率提升就可能相当明显。

当然，研发提效20%不等于企业可以直接裁掉20%的程序员。项目复杂度、代码质量和团队协作方式都会影响实际效果。但企业既然看到了提效的可能性，就有动力重新评估原来的开发流程。

初级程序员可能面临更大的压力

AI对程序员的影响，很可能先体现在具体工作上。

过去，一些初级程序员主要负责简单的CRUD、常规接口和基础测试。这些任务有一定重复性，也是积累开发经验的重要途径。

现在，经验丰富的程序员借助AI，就有机会更快完成其中一部分工作。企业招聘时，自然可能重新考虑需要多少初级开发人员，以及新人应该具备哪些能力。

这才是值得关注的变化。AI未必会马上取代大量程序员，但如果基础编码所需的人力减少，初级岗位的竞争就可能更加激烈。

会写代码，还不够

AI能生成代码，却不一定真正理解企业的业务规则，也无法保证每次生成的结果都正确。

例如，AI修复了一段数据库代码，表面上运行正常，却可能遗漏异常情况，甚至影响事务处理和数据一致性。程序员仍然需要检查逻辑、验证结果，并评估修改带来的风险。

尤其是保险、金融等业务场景，系统的稳定性和准确性都很重要。代码能运行，只是开发工作的开始，真正交付可靠的软件，还需要专业判断。

因此，懂业务、理解技术原理、能够审查AI生成的代码，并处理复杂问题，可能会成为越来越重要的能力。

程序员现在应该怎么做？

对于在职程序员，可以先把AI用于单元测试、重复代码生成、代码解释和问题排查等场景，熟悉它的优势与局限。同时，不能因为AI给出了答案，就省略必要的测试和验证。

对于刚入行的年轻人，数据结构、数据库、计算机网络、操作系统等基础知识依然重要。只有理解程序为什么这样运行，才能判断AI生成的代码是否可靠。

更重要的是，不能只满足于完成分配的编码任务，还要逐步理解业务需求、系统设计和线上问题。会使用AI是起点，能用AI解决实际问题才更有价值。

括谁更懂业务、谁能识别AI的错误，以及谁能把软件真正做好。