李开复：AI能提质增效助决策，才有价值
WAIC 2026上有个观点我觉得说得特别好：2026年AI行业最大的变化，是从"基础设施竞赛"转向"生产力兑现"。翻译成人话就是：别再吹参数多大了，能帮企业提质增效、辅助决策的AI才有价值。这个观点对工程师个人同样适用。你学了一堆AI工具，如果不能在三个维度上产生价值，那就是在浪费时间。第一，提质。AI帮你写的代码质量更高了吗？AI预审查让Bug率降了吗？AI生成的测试用例覆盖率提升了吗？如果用了AI之后代码质量反而下降了——比如AI生成的代码你不理解就提交了——那AI对你来说就是负价值。第二，增效。你的开发效率真的提升了吗？微软的数据是PR合并量提升24%，行业数据是测试效率提升60-80%、Review效率提升30-40%。如果你用了AI之后产出没有明显增加，要么工具没选对，要么用法不对。第三，助决策。这是最高层次的价值。AI能不能帮你做更好的技术决策？比如通过分析历史数据推荐架构方案、通过代码分析发现潜在风险、通过业务数据辅助需求优先级排序。目前这个方向还在早期，但已经是最有价值的方向了。我对自己的要求很简单：每学一个AI工具，先问自己——它能在提质、增效、助决策这三个维度上，帮我解决哪个具体问题？如果答不上来，就不学。精力有限，只学能产生真实价值的东西。
发布于 广东
分享
评论
1
未登录
友善发言
评论
加载中
