亚马逊刚刚为AI时代的软件工程师发布了新指引：优先关注业务结果，而不是单纯看使用量。

亚马逊副总裁兼杰出工程师Terk Terkowitz在周二发布的一份备忘录中表示，AI正在比云计算等早期变革更快、更根本地改变软件开发。但他写道，工程师应当以对客户和业务的影响来衡量，而不是仅仅看他们使用了多少AI。

“我们都需要拥抱这种变化，并花时间学习，否则我们就有可能被落下，”Terkowitz说。

AI编程工具和智能体正在重塑软件行业，也在改变“程序员”这一角色的含义。亚马逊将这一阶段称为“文艺复兴开发者时代”，即人类判断与机器智能结合，以更快、更高效地创造新的产品和服务。

“这对我们的行业来说是一个变化的时代，也是对软件工程师意味着什么的变化时代，”Terkowitz在备忘录中写道。

更新后的指引反映出亚马逊正越来越努力地把AI采用情况纳入对工程师和工程管理者的评估。公司内部一直在跟踪包括AI使用量、token消耗和代码行数在内的指标，并曾用排行榜按其中一些指标对团队进行排名。

但备忘录警告称，如果把这些指标当作目标而不是衡量标准，可能会产生糟糕结果，包括“tokenmaxxing”，而不是更好的软件或更好的客户体验。

“如果把这些指标当作目标而不是衡量标准来使用，就可能带来负面结果，”Terkowitz在备忘录中写道。

亚马逊一直在尝试各种方法，以衡量并鼓励其工程组织使用AI。

今年早些时候，公司一直在追踪工程师对内部AI工具的使用情况，一些团队还使用与token消耗等指标挂钩的排行榜。这些做法在部分员工中引发摩擦，他们担心推动使用AI的压力可能会奖励浪费性活动，而不是高效工作。

这份新指引是亚马逊对这一风险最明确的公开承认。亚马逊表示，与其制定一份很快就会过时的详细AI操作手册，不如把更新后的开发者指引聚焦于对客户和业务的长期影响。

不过，公司仍表示，AI应该“处于软件工程实践的中心”，并敦促工程师把这项技术融入日常工作。

根据备忘录，管理者预计应在生产工作中亲自使用AI工具，了解它们何时有帮助、何时不足，并向团队解释这种判断。

Terkowitz表示，亚马逊发现，token使用量、AI工具采用率和代码审查等指标，可能与公司看重的结果相关。但他强调，这些指标必须谨慎使用。更多的token使用可能会抬高成本，而过度关注代码行数则可能造成不必要的复杂性。

Terkowitz说，亚马逊最积极采用AI的“前沿团队”表现出了更强的生产力和交付能力。他还表示，那些没有采用AI或没有提高产出指标的团队和个人正在落后。

不过，他的备忘录也为那些工作目前还无法从现有AI工具中受益的工程师留出了空间。在这种情况下，他说，员工应当记录原因，并通过与同事和管理者分享发现，朝着解决方案努力。

“能够解释AI目前在哪些地方还不能帮助自己工作的一名工程师，正是在展示我们所要求的判断力，”备忘录写道。