Način dela inženirjev Spotify Spreminja se od vrha do dna. V nekaj mesecih so se najcenejši tehnični profili podjetja preusmerili od ur, preživetih pred urejevalnikom kode, do upravljanja sistemov umetne inteligence, ki namesto njih opravljajo večino težkega dela.
Po besedah vodstva platforme pretakanjeZvezdniški razvijalci od decembra niso ročno napisali nobene kode. To ni le pompa; to je rezultat trdne zavezanosti integraciji. generativni AI skozi celoten potek razvoja programske opreme, kar je že opazno tako v notranjem delovanju aplikacije kot v novih funkcijah, ki dosežejo uporabnike v Španiji in preostali Evropi.
»Najboljši programerji Spotifyja od decembra niso napisali niti ene vrstice kode.«
Med predstavitvijo rezultatov četrto četrtletje 2025Sodirektor Spotifyja, Gustav Söderström, je izrekel stavek, ki je odmeval v celotnem tehnološkem sektorju: njihovi najboljši inženirji "Od decembra niso napisali niti ene vrstice kode."Z drugimi besedami, najuspešnejši profili ne programirajo več na tradicionalen način.
V istem govoru je Söderström pojasnil, da so ti razvijalci tipkovnico nadomestili z vlogo, ki je veliko bližje tisti, ki jo ima arhitekti in nadzorniki avtomatiziranih sistemov. Namesto tipkanja navodil po navodilih, definirajo, kaj je treba zgraditi, kako naj se sistem obnaša, in preverijo, ali koda, ki jo predlaga umetna inteligenca, izpolnjuje zahteve.
Vodstvo je vztrajalo, da ta sprememba ni osamljen poskus, temveč izhodišče nove etape za podjetje. Ideja je jasna: inženirji prenehajo biti »gradbeniki«, ki pišejo kodo, in začnejo dirigirati orkester, medtem ko modeli umetne inteligence poskrbijo za ponavljajoče se in obsežne naloge.
Ta razprava se umešča v kontekst, v katerem umetna inteligenca Glede na študije, kot je tista Univerze v Montrealu, že prekaša povprečnega človeka v jezikovni ustvarjalnosti. Mnogi strokovnjaki se bojijo, da se bo ista sposobnost popolnoma prenesla na programiranje, s čimer bo tradicionalno človeško delo potisnjeno v drugo vrsto.
V primeru Spotifyja pa je uradno sporočilo, da imajo inženirji še vedno zadnja besedaUmetna inteligenca predlaga in ustvari kodo, vendar so ljudje tisti, ki jo pregledajo, popravijo in odločijo, kaj gre v produkcijo.
Honk in Claude Code: Tako delujejo avtomatizirani možgani pri Spotifyju
Bistvo te spremembe je hukGre za interni sistem, ki ga je razvil Spotify za integracijo generativne umetne inteligence v vsakodnevno delo svojih ekip. Ne gre le za enkratnega pomočnika, temveč za infrastrukturo, ki povezuje napredne modele s standardnimi delovnimi orodji inženirjev.
Znotraj Honka je uporaba Claude CodeSpecializiran programski model, ki lahko ustvari nove funkcije, odpravi napake ali prepiše celotne module. Zanimivo je, kako se integrira v ... Slack in v sistemih za avtomatizacijo (ChatOps), tako da lahko razvijalci delajo z umetno inteligenco s svojega mobilnega telefona ali prenosnika, ne da bi zapustili svoje običajno komunikacijsko okolje.
Söderström je to ponazoril z zelo nazornim primerom: inženir Spotifyja med jutranjo vožnjo v pisarno odpre Slack na svojem mobilnem telefonu in prosi Clauda, naj Odpravite napako ali dodajte novo funkcijo v aplikacijo za iOSMedtem ko je oseba še vedno v podzemni železnici ali avtobusu, model ustvari spremembo in zgradi posodobljeno različico aplikacije.
Ko je postopek končan, se nova gradnja pošlje nazaj v Slack da ga lahko inženir pregleda. Če je vse pravilno, ga je mogoče integrirati v proizvodno linijo, ne da bi sploh vklopili pisarniški računalnik. Po navedbah podjetja ta cikel znatno skrajša "izjemni" časi uvajanja in uporabniku prinaša spremembe skoraj v realnem času.
Ta shema se ujema z vse bolj vidnim trendom v evropskem tehnološkem ekosistemu: umetna inteligenca preneha biti pomožno orodje in postaja osrednji del razvojnega procesa, globoko vpet v procese, preglede in lansiranja.
Več kot 50 novih funkcij v enem letu, ki jih poganja umetna inteligenca
Zavezanost avtomatizaciji ni le govorjenje. Spotify je poudaril, da je samo do leta 2025 uvedel več kot 50 ustreznih funkcij in nastavitev na svoji platformi. Tempo, ki ga podjetje neposredno povezuje z uvedbo Honk in Claude Code v svoje interne delovne procese.
Med najbolj vidnimi novimi funkcijami za uporabnike v Španiji in preostali Evropi so naslednje: seznami predvajanja, ustvarjeni z besedilomTi so znani tudi kot seznami predvajanja s promptom. Delujejo preprosto: uporabnik v naravnem jeziku vnese, kaj želi poslušati – na primer »sproščujoč rock za učenje v deževnem popoldnevu« – in sistem samodejno ustvari izbor glasbe, prilagojen tej zahtevi.
Na področju avdioknjig je platforma uvedla Ujemanje straniTo orodje vam omogoča, da skenirate stran fizične knjige in skočite na isto mesto v zvočni različici. Ta funkcionalnost združuje prepoznavanje besedila z modeli umetne inteligence za sinhronizacijo obeh bralnih izkušenj.
Še en dodatek je O tej pesmiTa možnost ponuja kontekstualne informacije o predvajani pesmi: podrobnosti o produkciji, zanimiva dejstva ali zgodbo, ki stoji za skladbo. Ta dodatna plast je že integrirana v poslušalsko izkušnjo mnogih evropskih uporabnikov in platformi doda globino, ki presega preprosto predvajanje.
Poleg tega je prizadevanje za avtomatizacijo šlo z roko v roki z drugimi novejšimi funkcionalnostmi, kot so Seznami predvajanja, ustvarjeni z umetno inteligenco, izboljšave orodij za odkrivanje in nenehne prilagoditve vmesnika, ki imajo koristi tako od jezikovnih modelov kot od možnosti zelo hitrega uvajanja sprememb.
Nove funkcije Spotifyja: klepeti, integracija ChatGPT in izboljšave zvoka
Poleg spremembe metod programiranja Spotify uvaja vrsto funkcij, ki neposredno vplivajo na vsakodnevno uporabo aplikacije, mnoge od njih pa so bile razvite in preizkušene v tem okolju. Programiranje s pomočjo umetne inteligence.
Ena najbolj presenetljivih je vključitev individualni in skupinski klepeti znotraj aplikacijeZahvaljujoč tej funkciji lahko uporabniki komentirajo pesmi ali zvočne knjige v izvornih klepetalnih prostorih, ne da bi morali skočiti na WhatsApp ali druge platforme, da bi delili priporočila ali razpravljali o skupnem seznamu.
Sistem je zasnovan z določenimi omejitvami: Klepete lahko samo z ljudmi, s katerimi ste že prej delili vsebino.Na primer prek skupnih seznamov predvajanja, Jamov ali Miksov. S tem Spotify poskuša ohraniti nekaj nadzora nad tem, kdo lahko stopi v stik s kom znotraj okolja aplikacije.
Druga relevantna novost je Integracija Spotifyja v ChatGPTKo omenjate storitev v pogovoru z chatbotZahtevati je mogoče sezname, prilagojene različnim razpoloženjem ali situacijam – od usposabljanja do koncentracije na delovnem mestu – in skoraj v trenutku prejeti prilagojena priporočila.
Možnost izključitev določenih pesmi iz profila okusaTo je še posebej uporabno za tiste, ki platformo uporabljajo za beli šum, otroško glasbo ali specifične zvoke, za katere ne želijo, da bi motili njihova priporočila. Na ta način so glasbeni predlogi bolje prilagojeni dejanskim preferencam poslušalca.
Zvok brez izgub, miks in novi tedenski zavitek
Samo na področju zvoka je Spotify okrepil svojo ponudbo za uporabnike Spotify Premium s prihodom zvok brez izgubNa voljo v kakovosti FLAC do 24 bitov/44,1 kHz na vseh trgih, kjer storitev deluje. Ta izboljšava je namenjena tistim, ki iščejo predvajanje z višjo zvestobo, kar je še posebej cenjeno na evropskih trgih z močno avdiofilsko kulturo.
Poleg tega je podjetje izboljšalo funkcionalnost ZmešajteTa funkcija omogoča ustvarjanje gladkih prehodov med skladbami, prilagajanje izenačevalnika in regulacijo glasnosti za bolj tekoče predvajanje. Cilj je, da je prehod med skladbami čim bolj gladek, kar je opazno tako med vadbo kot pri poslušanju seznamov predvajanja, namenjenih koncentraciji.
Druga nedavna stava je različica Tedensko zavitoGre za nekakšno miniaturno različico klasičnega povzetka ob koncu leta. Uporabniki vsak teden prejmejo prilagojeno statistiko o svojih poslušalskih navadah, s podatki o najpogosteje predvajanih izvajalcih, pesmih in žanrih.
Ta tedenski Wrapped vključuje Slika je pripravljena za deljenje na družbenih omrežjih in možnost pošiljanja teh statističnih podatkov neposredno iz aplikacije prijateljem znotraj Spotifyja ali prek zunanjih platform, kot sta Instagram ali WhatsApp. S tem podjetje krepi družbeno razsežnost poslušanja, ki je še posebej priljubljena med mladimi uporabniki v Španiji in drugih evropskih državah.
Po navedbah same platforme je bilo veliko teh funkcij mogoče tako hitro uvesti zaradi intenzivne uporabe umetne inteligence v kodi in analizi podatkov, s čimer se je zaprl krog med razvojem, eksperimentiranjem in končnim izdelkom.
Od razvijalca, ki tipka kodo, do arhitekta, ki usmerja umetno inteligenco
Sprememba, ki se dogaja v Spotifyju, odraža širšo preobrazbo v svetu programskega inženirstva: klasična vloga programerja Začne biti pomanjkljiv pri opisovanju, kaj počnejo najvišji vodstveni delavci v velikih evropskih tehnoloških podjetjih.
S sistemi, kot je Honk, pisanje kode vrstico za vrstico ni več osrednja dejavnost. Prevzamejo jo najbolj izkušeni inženirji. za prepoznavanje težav, načrtovanje rešitev in spremljanje kakovosti tega, kar modeli ustvarjajo. Mehansko delo se zmanjša, vendar se poveča teža tehničnih meril in odgovornosti za rezultat.
Spotify vztraja tudi pri hibridnem pristopu: medtem ko se starejši profili močno zanašajo na umetno inteligenco, se mlajši razvijalci še naprej učijo. "Po staromodno", ročno pisanje kode za utrditev osnovnega znanja o strukturah, algoritmih in dobrih praksah v jezikih, kot so Java.
Podjetje trdi, da ta hibridni model preprečuje novim generacijam, da bi se slepo zanašale na umetno inteligenco, ne da bi razumele, kaj se skriva pod njo, hkrati pa izkušene strokovnjake osvobaja ponavljajočih se nalog, ki jih lahko stroj razumno zanesljivo opravi.
Poleg Spotifyja tudi drugi razvijalci, s katerimi so se posvetovali specializirani mediji, kot je Ars Technica, priznavajo, da so orodja umetne inteligence v samo nekaj mesecih prešla iz manjše pomoči v sposobnost samostojno reševati celotne naloge. Od popraviti teste Mnogi, ki ne uspejo implementirati celotnih funkcij, opisujejo povečanje produktivnosti od nekajkrat do v nekaterih primerih desetkrat hitreje kot pri ročnem delu.
Produktivnost, dvomi in strah pred zamenjavo službe
Te spremembe ne odobravajo vsi. Čeprav mnogi strokovnjaki vidijo umetno inteligenco kot zaveznik za odpravo dolgočasnih opravilVedno večajo se tudi dvomi o zanesljivosti ustvarjene kode in predvsem o njenem vplivu na zaposlovanje v srednjeročnem obdobju.
Razvijalci, ki so jih intervjuvali različni mediji, priznavajo, da je kakovost trenutnih orodij zelo visoka za programiranje in odpravljanje napakČeprav še niso pripravljeni na kompleksno ustvarjalno delo na drugih področjih, kot je literarno pisanje, se v sektorju programske opreme mnogi strinjajo, da »že spreminja vse«.
Glavni strah se vrti okoli tega, kaj se bo zgodilo z delovnimi mesti: najprej bo rutinsko kodiranje predano umetni inteligenci, nato del arhitekturne zasnove in kasneje morda celo upravljanje izdelkovNekateri trdijo, da bodo tisti, ki se ne bodo mogli prilagoditi delu z roko v roki s temi orodji, imeli na trgu vse manj priložnosti.
Pri Spotifyju zaenkrat uradno trdijo, da umetna inteligenca ni nadomestila inženirjev, temveč je spremenila njihovo vsakdanje delo. Izkušenejši razvijalci se osredotočajo na naloge z višjo dodano vrednostjo, medtem ko mlajši strokovnjaki še naprej gradijo trdne temelje tehničnega znanja.
Ta razprava je zelo prisotna v Evropi, kjer organi EU delajo na regulativni okviri za umetno inteligenco kar bo vplivalo tako na notranjo uporabo teh tehnologij kot na njihov vpliv na celotne sektorje, vključno z industrijo programske opreme.
Edinstven nabor glasbenih podatkov kot prednost za Spotifyjevo umetno inteligenco
Švedsko podjetje poleg načina programiranja vidi umetno inteligenco kot ključni vir za izkoriščanje svojega največjega aduta: podatki o porabi glasbe milijonov ljudi po vsem svetu, vključno z uporabniki v Španiji in preostalem delu celine.
Med predstavitvijo rezultatov je Söderström poudaril, da Spotify gradi lastniški in težko podvojljiv nabor podatkovNa podlagi vzorcev poslušanja, okusov in kulturnega vedenja. Za razliko od odprtih virov, kot je Wikipedija, v glasbi običajno ni enega samega pravilnega odgovora na številna vprašanja.
Primeri, kot je »katera glasba je najboljša za vadbo?«, ponazarjajo to raznolikost: v Združenih državah Amerike precejšen del javnosti daje prednost hip-hopu, medtem ko milijoni raje uporabljajo veliko bolj ekstremne sloge, kot je death metal. V Evropi je slika še bolj zapletena, saj EDM, heavy metal ali latino pop tekmujejo za zvočno podlago telovadnic in nočnega življenja.
Celoten mozaik se napaja v nabor podatkov, ki se po Spotifyju vsakič znova obogati. Preusposabljajo svoje modeleVeč ko uporabniki poslušajo, shranjujejo pesmi ali preskakujejo skladbe, več se umetna inteligenca uči in boljša postaja personalizacija. Posledično bolj prilagojena izkušnja zadrži ljudi v aplikaciji dlje časa, kar ustvarja pozitivno gibanje, ki krepi položaj platforme v primerjavi s konkurenco.
Z inženirskega vidika ta količina informacij služi tudi za hitro testiranje in potrjevanje novih funkcij, kar se popolnoma ujema z avtomatiziranim razvojnim modelom, ki poganja Honk.
Umetna inteligenca, ustvarjalnost in prihodnost programiranja
Spotifyjeva poteza prihaja v času, ko Generativna umetna inteligenca napreduje z veliko hitrostjo na področjih, ki tradicionalno veljajo za ustvarjalna. Študija Univerze v Montrealu, ki kaže, da nekateri modeli prekašajo povprečnega človeka pri jezikovni ustvarjalnosti, je sprožila zaskrbljenost glede prihodnosti poklicev, povezanih s pisanjem, oblikovanjem in programiranjem.
Celo medijske osebnosti, kot so Elon Musk Razpravo so ponovno sprožili z namigom, da bi lahko programiranje kot poklic resno prizadeto pred koncem desetletja zaradi sposobnosti umetne inteligence, da piše in vzdržuje kompleksno kodo. Velika tehnološka podjetja, kot so Google, Anthropic in Microsoft, te sisteme že uporabljajo za avtomatizacijo nekaterih svojih notranjih procesov.
V tem kontekstu se Spotify predstavlja kot praktični primer o tem, kako bi lahko izgledala bližnja prihodnost: inženirji ne izginejo, ampak se teža njihovega dela preusmeri k opredelitvi problemov, nadzoru in odločanju na visoki ravni, medtem ko umetna inteligenca prevzame vsakodnevno izvajanje.
Vprašanje je, kako se bo trg dela v Evropi in na drugih razvitih trgih preoblikoval, če se bo ta model razširil. Verjetno se bodo pojavili novi specializirani profili. upravljanje in revidiranje sistemov umetne inteligencemedtem ko so nekatere naloge, ki jih trenutno opravljajo mlajši programerji, v celoti avtomatizirane.
Medtem uporabniki že opažajo učinke tega prehoda: več funkcij, hitrejše zagone in aplikacijo, ki se pogosteje spreminja, vse to pa podpira tehnologija, ki kodo večinoma piše v ozadju.
Dogajanje pri Spotifyju ponazarja, v kolikšni meri Razvoj programske opreme vstopa v novo fazoNajboljši programerji podjetja so praktično nehali tipkati kodo ročno, vendar je njihova vloga pri vodenju, nadzoru in izkoriščanju umetne inteligence, ki poganja platformo, tako v Španiji kot v preostali Evropi, pomembnejša kot kdaj koli prej.
