सॉफ्टवेअर अभियंत्यांची जागा एआय घेईल का?

हे त्या त्रासदायक, किंचित अस्वस्थ करणाऱ्या प्रश्नांपैकी एक आहे जे रात्रीच्या स्लॅक चॅट्स आणि कॉफी-इंधन वादविवादांमध्ये कोडर्स, संस्थापक आणि प्रामाणिकपणे ज्यांनी कधीही गूढ बग शोधला आहे त्यांच्यामध्ये आढळतात. एकीकडे, एआय टूल्स जलद, तीक्ष्ण, जवळजवळ विचित्र कोड कसे बाहेर काढतात याबद्दल सतत बोलत राहतात. दुसरीकडे, सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकी कधीही फक्त वाक्यरचना तयार करण्याबद्दल नव्हती. चला ते मागे टाकूया - नेहमीच्या डिस्टोपियन "मशीन्स ताब्यात घेतील" साय-फाय स्क्रिप्टमध्ये न जाता.

या लेखानंतर तुम्हाला वाचायला आवडतील असे लेख:

🔗 सॉफ्टवेअर चाचणीसाठी शीर्ष एआय टूल्स
QA अधिक स्मार्ट आणि जलद बनवणारी AI-चालित चाचणी साधने शोधा.

🔗 एआय इंजिनिअर कसे व्हावे
एआयमध्ये यशस्वी करिअर घडविण्यासाठी चरण-दर-चरण मार्गदर्शक.

🔗 सर्वोत्तम नो-कोड एआय टूल्स
टॉप प्लॅटफॉर्म वापरून कोडिंगशिवाय सहजपणे एआय सोल्यूशन्स तयार करा.

सॉफ्टवेअर अभियंते महत्वाचे आहेत 🧠✨

सर्व कीबोर्ड आणि स्टॅक ट्रेसच्या मागे, अभियांत्रिकी नेहमीच समस्या सोडवणे, सर्जनशीलता आणि सिस्टम-स्तरीय निर्णय घेत . नक्कीच, एआय काही सेकंदात स्निपेट्स क्रँक करू शकते किंवा अॅप स्कॅफोल्ड देखील करू शकते, परंतु खरे अभियंते अशा गोष्टी आणतात ज्या मशीन्स स्पर्श करत नाहीत:

• संदर्भाचे आकलन करण्याची क्षमता .

• तडजोड करणे (वेग विरुद्ध खर्च विरुद्ध सुरक्षा... नेहमीच एक जुगारी कृती).

• लोकांसोबत काम करणे .

• व्यवस्थित पॅटर्नमध्ये न बसणारे विचित्र एज केसेस पकडणे.

एआय हा एक हास्यास्पद वेगवान, अथक इंटर्न आहे असे समजा. उपयुक्त? हो. आर्किटेक्चरचे नेतृत्व? नाही.

कल्पना करा: एका ग्रोथ टीमला असे वैशिष्ट्य हवे आहे जे किंमत नियम, जुने बिलिंग लॉजिक आणि दर मर्यादांशी जोडलेले असेल. एआय त्याचे काही भाग मसुदा करू शकते, परंतु लॉजिक कुठे ठेवायचे , काय निवृत्त करायचे आणि इनव्हॉइस कसे खराब करायचे नाहीत हे - तो निर्णय माणसाचा असतो. हाच फरक आहे.

डेटा खरोखर काय दर्शवितो 📊

आकडेवारी धक्कादायक आहे. संरचित अभ्यासात, GitHub Copilot वापरणाऱ्या डेव्हलपर्सनी ~55% जलद [1]. विस्तृत फील्ड रिपोर्ट्स? कधीकधी जनरल-एआय वर्कफ्लोमध्ये समाविष्ट करून 2× पर्यंत जलद 84% डेव्हलपर्स एकतर AI टूल्स वापरतात किंवा वापरण्याची योजना आखतात आणि अर्ध्याहून अधिक व्यावसायिक दररोज त्यांचा वापर करतात [3].

पण एक सुरकुत्या आहे. पीअर-रिव्ह्यू केलेल्या कामावरून असे दिसून येते की एआय सहाय्य असलेले कोडर असुरक्षित कोड लिहिण्याची शक्यता जास्त अतिआत्मविश्वासाने [5]. म्हणूनच फ्रेमवर्क रेलिंगवर ताण देतात: देखरेख, तपासणी, मानवी पुनरावलोकने, विशेषतः संवेदनशील डोमेनमध्ये [4].

जलद शेजारी-बाय-साईड: एआय विरुद्ध अभियंते

एआय कोडिंगच्या सहकाऱ्यांची लाट 🚀

कोपायलट आणि एलएलएम-संचालित आयडीई सारखी साधने कार्यप्रवाहांना आकार देत आहेत. ते:

• त्वरित बॉयलरप्लेटचा मसुदा तयार करा.

• रिफॅक्टरिंगच्या सूचना द्या.

• तुम्ही कधीही स्पर्श न केलेल्या API बद्दल माहिती द्या.

• अगदी थुंकलेल्या चाचण्या (कधीकधी फ्लॅकी, कधी घन).

ट्विस्ट? कनिष्ठ-स्तरीय कामे आता क्षुल्लक झाली आहेत. त्यामुळे नवशिक्यांच्या शिकण्याच्या पद्धतीत बदल होतो. अंतहीन लूपमधून पीसणे कमी प्रासंगिक आहे. स्मार्ट मार्ग: एआयला मसुदा करू द्या, नंतर पडताळणी करा : विधाने लिहा, लिंटर चालवा, आक्रमकपणे चाचणी करा आणि विलीन करण्यापूर्वी गुप्त सुरक्षा त्रुटींसाठी पुनरावलोकन करा [5].

एआय अजूनही पूर्ण पर्याय का नाही?

चला स्पष्टपणे सांगूया: एआय शक्तिशाली आहे पण... भोळे देखील आहे. त्यात असे नाही:

• अंतर्ज्ञान - निरर्थक आवश्यकता पकडणे.

• नीतिमत्ता - निष्पक्षता, पक्षपात, जोखीम यांचे वजन करणे.

• संदर्भ - का अस्तित्वात असावे किंवा का नसावे हे जाणून घेणे.

मिशन-क्रिटिकल सॉफ्टवेअरसाठी - वित्त, आरोग्य, एरोस्पेस - तुम्ही ब्लॅक-बॉक्स सिस्टमवर जुगार खेळत नाही. फ्रेमवर्क हे स्पष्ट करतात: मानव जबाबदार राहतात, चाचणीपासून ते देखरेखीपर्यंत [4].

नोकऱ्यांवर "मिडल-आउट" परिणाम 📉📈

कौशल्याच्या शिडीच्या मध्यभागी एआय सर्वात जास्त मारतो:

• सुरुवातीच्या पातळीवरील विकासक : असुरक्षित - मूलभूत कोडिंग स्वयंचलित होते. वाढीचा मार्ग? चाचणी, टूलिंग, डेटा तपासणी, सुरक्षा पुनरावलोकने.

• वरिष्ठ अभियंते/वास्तुविशारद : अधिक सुरक्षित - डिझाइन, नेतृत्व, जटिलता आणि एआयचे आयोजन.

• खास तज्ञ : अधिक सुरक्षित - सुरक्षा, एम्बेडेड सिस्टम, एमएल इन्फ्रास्ट्रक्चर, डोमेनच्या वैशिष्ट्यांना महत्त्व देणाऱ्या गोष्टी.

कॅल्क्युलेटरचा विचार करा: त्यांनी गणित नष्ट केले नाही. त्यांनी कोणती कौशल्ये अपरिहार्य बनली ते बदलले.

मानवी गुण एआय संपले

काही अभियांत्रिकी महाशक्ती ज्या एआयमध्ये अजूनही नाहीत:

• कुरूप, स्पॅगेटी-लेगसी कोडसह कुस्ती.

• वापरकर्त्यांची निराशा समजून घेणे आणि डिझाइनमध्ये सहानुभूतीचा समावेश करणे.

• ऑफिस पॉलिटिक्स आणि क्लायंट वाटाघाटींमध्ये नेव्हिगेट करणे.

• अद्याप शोध न लागलेल्या प्रतिमानांशी जुळवून घेणे.

विडंबन म्हणजे, मानवी वस्तू सर्वात जास्त फायदा होत आहेत.

तुमचे करिअर भविष्यासाठी कसे सिद्ध करावे 🔧

• स्पर्धा करू नका, ऑर्केस्ट्रेट करा : एआयला सहकाऱ्यासारखे वागा.

• पुनरावलोकनात दुप्पट घट : धोक्याचे मॉडेलिंग, चाचणी म्हणून तपशील, निरीक्षणक्षमता.

• डोमेन डेप्थ जाणून घ्या : पेमेंट, आरोग्य, एरोस्पेस, हवामान - संदर्भ हे सर्वकाही आहे.

• वैयक्तिक टूलकिट तयार करा : लिंटर्स, फझर्स, टाइप केलेले एपीआय, पुनरुत्पादित बिल्ड.

• दस्तऐवज निर्णय : एडीआर आणि चेकलिस्ट एआय बदलांचा मागोवा घेण्यास मदत करतात [4].

संभाव्य भविष्य: सहकार्य, बदली नाही 👫🤖

खरे चित्र "एआय विरुद्ध इंजिनिअर्स" असे नाही. ते अभियंत्यांसह एआय . जे लोक झुकतात ते जलद गतीने पुढे जातात, मोठे विचार करतात आणि काम कमी करतात. जे प्रतिकार करतात ते मागे पडण्याचा धोका पत्करतात.

वास्तव तपासणी:

• रूटीन कोड → एआय.

• रणनीती + गंभीर आवाहने → मानव.

• सर्वोत्तम निकाल → एआय-ऑगमेंटेड इंजिनिअर्स [1][2][3].

पूर्ण करत आहे 📝

तर, अभियंते बदलले जातील का? नाही. त्यांच्या नोकऱ्या बदलतील. चालवायचे ते जिंकतील , त्याच्याशी लढायचे नाही.

ही एक नवीन महासत्ता आहे, गुलाबी घसरण नाही.

संदर्भ

[1] गिटहब. “संशोधन: गिटहब कोपायलटचा डेव्हलपर उत्पादकता आणि आनंदावर होणारा परिणाम मोजणे.” (२०२२). https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/

[2] मॅककिन्से अँड कंपनी. "जनरेटिव्ह एआय वापरून डेव्हलपर उत्पादकता वाढवणे." (जून २७, २०२३). https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/unleashing-developer-productivity-with-generative-ai

[3] स्टॅक ओव्हरफ्लो. “२०२५ डेव्हलपर सर्वे — एआय.” (२०२५). https://survey.stackoverflow.co/2025/ai

[4] NIST. “AI जोखीम व्यवस्थापन चौकट (AI RMF).” (२०२३–). https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework

[5] पेरी, एन., श्रीवास्तव, एम., कुमार, डी., आणि बोनेह, डी. “वापरकर्ते एआय असिस्टंटसह अधिक असुरक्षित कोड लिहितात का?” एसीएम सीसीएस (२०२३). https://dl.acm.org/doi/10.1145/3576915.3623157