Coinbase ha raddoppiato l'uso dell'intelligenza artificiale per scrivere codice della piattaforma da aprile, con il CEO Brian Armstrong annunciando mercoledì che l'IA ora genera più del 40% del codice della piattaforma di scambio di criptovalute. Armstrong ha fissato un ambizioso obiettivo per l'IA di produrre metà di tutto il codice entro ottobre.
Cosa sapere:
- La percentuale di codice generato dall'IA di Coinbase è più che raddoppiata da aprile 2024, raggiungendo oltre il 40% del codice totale della piattaforma.
- Il CEO Brian Armstrong ha licenziato ingegneri che non potevano giustificare l'evitamento di strumenti di integrazione dell'IA solo una settimana dopo averne imposto l'uso.
- L'azienda mantiene un'assunzione aggressiva con oltre 150 posizioni ingegneristiche aperte, quasi la metà delle 350 posizioni totali focalizzate su ruoli tecnici.
Trasformazione della piattaforma tramite intelligenza artificiale
Armstrong ha sottolineato l'implementazione responsabile degli strumenti di codifica IA pur riconoscendo le limitazioni in diverse aree aziendali. "Ovviamente deve essere rivisto e compreso, e non tutte le aree dell'azienda possono utilizzare il codice generato dall'IA," ha pubblicato sulla piattaforma sociale X. "Ma dovremmo usarlo responsabilmente per quanto possiamo."
L'integrazione rapida segue la svolta strategica di Coinbase verso la creazione di dipendenti "AI-Native" piuttosto che sostituire la sua forza lavoro di 4.200 persone.
Questo approccio contrasta nettamente con le diffuse preoccupazioni del settore riguardo al rimpiazzo AI. I commenti di Armstrong sono arrivati circa un mese dopo l'annuncio di una trasformazione della forza lavoro come focus primario.
Gli ingegneri di Coinbase ora impiegano regolarmente strumenti di sviluppo alimentati dall'IA, inclusi Copilot, Claude Code e Cursor per le operazioni quotidiane. Armstrong ha descritto guadagni di efficienza senza precedenti durante l'apparizione recente in un podcast. "Ciò ha permesso storie di successo profondo che non erano possibili 12 mesi fa, come singoli ingegneri che ristrutturano, migliorano o creano nuovi codici in giorni invece che mesi."
L'applicazione da parte del CEO dell'adozione dell'IA si è rivelata decisiva quando ha affrontato membri del personale resistenti. Armstrong ha rivelato di aver licenziato ingegneri che non hanno fornito motivazioni adeguate per evitare gli strumenti di integrazione dell'IA. Questa azione è avvenuta solo una settimana dopo aver pubblicato un mandato aziendale nei canali di Slack.
Spinta alle assunzioni in mezzo ai cambiamenti del settore
Nonostante l'aumento dell'automazione, Coinbase continua a espandere la sua forza lavoro tecnica con quasi 350 aperture di lavoro attuali. Le posizioni di ingegneria e sviluppo rappresentano circa la metà di queste opportunità, con 93 con particolare attenzione ai ruoli di ingegneria degli ambienti.
Molte descrizioni di lavoro di ingegneria presentano in modo prominente requisiti di IA o menzionano l'intelligenza artificiale all'inizio dei dettagli di posizione.
L'esperienza del cliente rappresenta la categoria di assunzione non tecnica più grande con 56 posizioni disponibili.
La strategia di assunzione riflette dinamiche di mercato più ampie che influenzano l'occupazione nel settore delle criptovalute. I reclutatori dell'industria riportano un significativo restringimento nei mercati del lavoro cripto dal 2022, attribuendo gran parte di questa tendenza all'IA che attrae talento e capitale lontano dalle aziende blockchain.
Il fondatore di CryptoJobsList Raman Shalupau e il ricercatore Stefi Kiemeney hanno spiegato il paesaggio competitivo in un'analisi recente del settore. "Gli sviluppatori e gli imprenditori seguono il denaro e l'eccitazione, e in questo momento l'IA sta assorbendo entrambi," hanno osservato.
Comprensione delle tecnologie chiave
La generazione di codice tramite intelligenza artificiale coinvolge sistemi di apprendimento automatico che analizzano modelli software esistenti per produrre codice di programmazione funzionale. Questi sistemi possono creare qualsiasi cosa, da semplici funzioni a complessi framework applicativi. Strumenti popolari come GitHub Copilot utilizzano modelli linguistici di grandi dimensioni addestrati su miliardi di righe di repository di codice pubblico.
L'ingegneria degli ambienti si riferisce allo sviluppo lato server che gestisce operazioni di database, autenticazione utenti e gestione delle API. Questi ruoli richiedono tipicamente competenze in linguaggi di programmazione come Python, Java o JavaScript insieme a competenze di gestione dei database.
Il termine "AI-Native" descrive lavoratori che integrano strumenti di intelligenza artificiale come pratica standard piuttosto che vederli come aiuti supplementari. Questo rappresenta un cambiamento fondamentale nella metodologia del posto di lavoro attraverso i settori tecnologici.
Contesto di mercato e implicazioni future
La timeline di integrazione delineata da Armstrong riflette tassi di adozione accelerata attraverso il settore tecnologico. Grandi aziende tra cui Microsoft, Google e Amazon hanno riferito iniziative simili di codifica con l'IA con vari gradi di successo nell'implementazione.
I mercati delle criptovalute hanno sperimentato una notevole volatilità dal 2022, influenzando i modelli di assunzione e i flussi di investimento.
Il tradizionale finanziamento di capitale di rischio si è sempre più spostato verso startup AI, creando competizione per il talento tecnico tra aziende cripto e IA.
Le recenti previsioni sul rimpiazzo di lavoro guidato dall'IA hanno generato un considerevole dibattito tra economisti e leader tecnologici. Alcune previsioni suggeriscono una massiccia interruzione della forza lavoro, mentre altre sostengono che l'IA aumenterà principalmente la produttività piuttosto che eliminare le posizioni completamente.
Considerazioni conclusive
L'integrazione aggressiva dell'IA da parte di Coinbase rappresenta una scommessa significativa sulla tecnologia di generazione automatizzata del codice all'interno dell'industria delle criptovalute. L'obiettivo di ottobre dell'azienda di generare il 50% del codice con l'IA, unito a continue assunzioni tecniche, suggerisce una strategia focalizzata sull'aumentare piuttosto che sostituire gli sviluppatori umani. Se questo approccio si riveli di successo, potrebbe influenzare i modelli di adozione in tutto il settorTecnologico più ampio.