電子商務中的人工智能發展：噩夢還是夢想成真？

這個難題可能導致癱瘓——尤其是當我們考慮人工智能 (AI) 將產生的影響……並且已經產生……對電子商務發展的影響時。 您是否應該為 IT 團隊使用人工智能開綠燈？ 還是應該阻止 AI 應用程序，直到可以進一步審查它們的風險和安全性？ 這些是商家正在努力解決的真正問題，我們看到目前正在採用兩種方法（激進的和保守的）。

當今的人工智能開發工具

基於 AI 的編程助手已經在軟件開發人員中廣泛用於代碼編譯、代碼調試和代碼驅動測試。 已經有幾十種這樣的工具存在，並且被世界各地的開發人員使用。 編程助手可以解決相對簡單但通常很耗時的問題，從而提高開發人員的工作效率並減少執行重複性任務帶來的疲勞。

例如， Codex是 Chat GPT 系統（其本身經常用於編碼任務）的創建者的一種人工智能工具（處於 Beta 階段），可將自然語言翻譯成代碼。 Codex 為另一個類似的工具 GitHub Copilot 提供支持。 開發人員必須熟練地向這些 AI 助手中的任何一個提出明確定義的問題，才能產生有用的結果。 如果任其發展，人工智能助手也會留下漏洞甚至製造新漏洞。 因此，選擇專業知識允許審慎且受到良好監控的工具使用的開發人員至關重要。

一種名為AlphaCode的新工具在解決更複雜的編程任務方面顯示出驚人的前景，但仍然需要廣泛的問題定義、測試指南和結果描述。

另一類工具類似於您在文本程序和搜索字段中經常看到的“自動完成”功能。 當開發人員鍵入一行代碼時，AI 程序（例如 Tabnine）將建議完整的代碼行。 這些工具使用得越多，它們就越能更好地預測開發人員的工作。

只要你有一個定義的結果或一組結果，再加上人工智能跟踪模式識別的輸入，那麼你就有了一個反饋循環。 人工智能在反饋循環中蓬勃發展，並且已經充分利用反饋循環來提供新的特性和功能，用於現場搜索、個性化購物體驗和個性化的產品推薦（請參閱 https://www.adobe.com/sensei.html ） 。

展望未來

在接下來的 1 到 3 年內，我們相信我們將看到大部分簡單的開發任務幾乎被 AI 取代。 例如：

• 開發更多“無代碼”主題。 這些主題適用於 Shopify、Adobe Commerce（又名 Magento）和 BigCommerce 等平台，允許快速修改和自定義內容、設計和佈局，同時不再允許用戶編輯代碼。 相反，所有 CSS/設計代碼更改都由 AI 管理。 這應該允許更乾淨、更少臃腫和更穩定的代碼，因為人工智能將能夠快速處理調試和測試，並且不會依賴人類開發人員經常使用的修補或鞋拔子方法來實現更改。
• 開發更易於使用和更快的設計工具。 拖放已經存在了一段時間，但想像一下該軟件將能夠預測並實現跨主題元素的外觀一致的更改。 然後，您可以清理 AI 在第一次通過時未完全正確的任何更改。

可能的路徑

與許多其他技術行業和職業一樣，軟件開發包含很大一部分遵循某種模式或依賴標準化解決方案的任務。 技巧和經驗在細節上發揮作用。 人工智能的採用很可能符合這些事實； 毫無疑問，人工智能的使用將（並且已經）在電子商務開發中廣泛使用，但不會取代熟練的程序員。 這可能聽起來很天真，所以我們將對此進行更詳細的闡述。 隨著人工智能輔助變得更加強大和可靠，編程作為一種職業肯定會發生變化，但只要係統需要確切地知道要解決什麼問題，就需要高技能的開發人員和解決方案架構師。

在短期內，人工智能對網站開發中更複雜的元素（如軟件架構、數據庫管理、新功能開發和高級安全性）的影響將小得多。

如果你想完成工作……

一般來說，與大多數技術驅動的變革一樣，人工智能融入電子商務編程將遵循帕累托原則（又名 80/20 規則）。 通過將人工智能用於有限的任務，開發人員將獲得人工智能的大部分好處。 其他涉及更多主觀輸入的任務（意見、經驗、偏好）將很難要求人工智能完成，而對於熟練的人類程序員來說相當容易掌握。 就像工業中機器人的使用一樣，人工智能將被用於具有明顯效益且根據活動規模在經濟上可行的地方。

人類開發人員利用他們的本機智能將表達的規範（有時含糊不清，但總是與上下文相關）轉化為必須由其他人（項目經理、客戶）檢查的迭代嘗試。 當涉及到細節時，這可能是一個不可預測的、有時甚至是任意的過程。

電子商務經理應該做什麼才能利用人工智能發揮優勢？

進入一個積極利用流行的人工智能技術的電子商務平台非常重要。 例如，開發人員已經在試驗 Shopify 的無代碼主題（即nyla.app ），這些主題依靠 AI 進行快速、簡單的設計更改。 儘管如此，在混亂的氛圍中，在選擇平台時仍有可能做出錯誤的決策。 目前過於依賴人工智能的軟件可能會帶來一系列意想不到的後果——從中期來看，維護和設置水平目前將是高度專業化的（因此成本過高）。

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