प्रोग्रामरची जागा एआय घेईल का? शेवटचा पर्याय म्हणजे कोड एडिटर बंद करा.

" शेवटचा एक, कोड एडिटर बंद करा. " हे अतिशय गमतीशीर वाक्य डेव्हलपर फोरममध्ये चर्चेत आहे, जे एआय कोडिंग असिस्टंटच्या उदयाबद्दल चिंताग्रस्त विनोदाचे प्रतिबिंब आहे. एआय मॉडेल्स कोड लिहिण्यात अधिकाधिक सक्षम होत असताना, अनेक प्रोग्रामर विचारत आहेत की मानवी डेव्हलपर्सना लिफ्ट ऑपरेटर किंवा स्विचबोर्ड ऑपरेटरसारखेच नशिब येईल का - ऑटोमेशनमुळे नोकऱ्या कालबाह्य झाल्या आहेत. २०२४ मध्ये, ठळक मथळ्यांनी घोषित केले की कृत्रिम बुद्धिमत्ता लवकरच आपले सर्व कोड लिहू शकते, ज्यामुळे मानवी डेव्हलपर्सना काहीही करायचे नाही. परंतु प्रचार आणि खळबळजनकतेमागे, वास्तव खूपच सूक्ष्म आहे.

हो, एआय आता कोणत्याही मानवापेक्षा वेगाने कोड जनरेट करू शकते, पण तो कोड किती चांगला आहे, आणि एआय संपूर्ण सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट लाइफसायकल स्वतःहून हाताळू शकते का? बहुतेक तज्ञ म्हणतात "इतके जलद नाही." मायक्रोसॉफ्टचे सीईओ सत्या नाडेला सारखे सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकी नेते यावर भर देतात की "एआय प्रोग्रामरची जागा घेणार नाही, परंतु ते त्यांच्या शस्त्रागारात एक आवश्यक साधन बनेल. ते मानवांना कमी नाही तर अधिक करण्यास सक्षम बनवण्याबद्दल आहे." ( एआय प्रोग्रामरची जागा घेईल का? द ट्रुथ बिहाइंड द हायप | द पायकोच द्वारे | आर्टिफिशियल कॉर्नर | मार्च, २०२५ | मीडियम ) त्याचप्रमाणे, गुगलचे एआय प्रमुख जेफ डीन नोंदवतात की एआय नियमित कोडिंग कामे हाताळू शकते, तरीही "त्यात अजूनही सर्जनशीलता आणि समस्या सोडवण्याची कौशल्ये नाहीत" - मानवी विकासक टेबलावर आणणारे गुण. ओपनएआयचे सीईओ सॅम ऑल्टमन देखील कबूल करतात की आजचे एआय "कामांमध्ये खूप चांगले" परंतु देखरेखीशिवाय "पूर्ण कामांमध्ये भयानक" आहे . थोडक्यात, एआय कामाच्या तुकड्यांमध्ये मदत करण्यात उत्तम आहे, परंतु सुरुवातीपासून शेवटपर्यंत प्रोग्रामरचे काम पूर्णपणे ताब्यात घेण्यास सक्षम नाही.

"एआय प्रोग्रामरची जागा घेईल का?" या प्रश्नावर प्रामाणिक आणि संतुलित नजर टाकते. आज एआय सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट भूमिकांवर कसा परिणाम करत आहे आणि भविष्यात कोणते बदल होणार आहेत याचे आम्ही परीक्षण करतो. वास्तविक जगातील उदाहरणे आणि अलीकडील साधनांद्वारे (GitHub Copilot ते ChatGPT पर्यंत), आम्ही एआय विकसित होत असताना डेव्हलपर्स कसे समायोजित करू शकतात, जुळवून घेऊ शकतात आणि संबंधित कसे राहू शकतात याचा शोध घेतो. साध्या हो-किंवा-नाही उत्तराऐवजी, आपण पाहू की भविष्य हे एआय आणि मानवी डेव्हलपर्समधील सहकार्याचे आहे. व्यावहारिक अंतर्दृष्टी - नवीन साधने स्वीकारण्यापासून ते नवीन कौशल्ये शिकण्यापर्यंत आणि येत्या काळात कोडिंग करिअर कसे विकसित होऊ शकतात हे प्रोजेक्ट करणे.

आज सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंटमध्ये एआय

आधुनिक सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट वर्कफ्लोमध्ये एआय वेगाने गुंतले आहे. विज्ञानकथा असण्याऐवजी, एआय-आधारित साधने आधीच कोड लिहिणे आणि पुनरावलोकन करणे , कंटाळवाणे कामे स्वयंचलित करणे आणि डेव्हलपर उत्पादकता वाढवणे यासाठी आहेत. आज डेव्हलपर्स कोड स्निपेट तयार करण्यासाठी, ऑटो-कंप्लीट फंक्शन्स, बग शोधण्यासाठी आणि अगदी चाचणी केसेस तयार करण्यासाठी एआयचा वापर करतात ( सॉफ्टवेअर इंजिनिअर्ससाठी भविष्य आहे का? एआयचा प्रभाव [२०२४] ) ( सॉफ्टवेअर इंजिनिअर्ससाठी भविष्य आहे का? एआयचा प्रभाव [२०२४] ). दुसऱ्या शब्दांत, एआय हे काम आणि बॉयलरप्लेट घेत आहे, ज्यामुळे प्रोग्रामर सॉफ्टवेअर निर्मितीच्या अधिक जटिल पैलूंवर लक्ष केंद्रित करू शकतात. चला काही प्रमुख एआय क्षमता आणि साधने पाहूया जी सध्या प्रोग्रामिंगमध्ये बदल घडवून आणत आहेत:

• कोड जनरेशन आणि ऑटोकंप्लीशन: आधुनिक एआय कोडिंग असिस्टंट नैसर्गिक-भाषेच्या प्रॉम्प्ट किंवा आंशिक कोड संदर्भावर आधारित कोड तयार करू शकतात. उदाहरणार्थ, गिटहब कोपायलट (ओपनएआयच्या कोडेक्स मॉडेलवर बनवलेले) तुम्ही टाइप करता तेव्हा पुढील ओळ किंवा कोडचा ब्लॉक सुचवण्यासाठी संपादकांशी एकत्रित होते. ते ओपन-सोर्स कोडच्या एका विस्तृत प्रशिक्षण संचाचा वापर करून संदर्भ-जागरूक सूचना देतात, जे बहुतेकदा फक्त एका टिप्पणी किंवा फंक्शन नावावरून संपूर्ण फंक्शन्स पूर्ण करण्यास सक्षम असतात. त्याचप्रमाणे, चॅटजीपीटी (जीपीटी-४) दिलेल्या कार्यासाठी कोड जनरेट करू शकते. ही साधने साध्या हेल्पर फंक्शन्सपासून ते नियमित CRUD ऑपरेशन्सपर्यंत काही सेकंदात बॉयलरप्लेट कोड ड्राफ्ट करू शकतात.

• बग डिटेक्शन आणि टेस्टिंग: एआय चुका शोधण्यास आणि कोडची गुणवत्ता सुधारण्यास देखील मदत करत आहे. एआय-संचालित स्टॅटिक अॅनालिसिस टूल्स आणि लिंटर्स मागील बग पॅटर्नमधून शिकून संभाव्य बग किंवा सुरक्षा भेद्यता शोधू शकतात. काही एआय टूल्स स्वयंचलितपणे युनिट टेस्ट जनरेट करतात किंवा कोड पाथचे विश्लेषण करून टेस्ट केसेस सुचवतात. याचा अर्थ डेव्हलपरला चुकलेल्या एज केसेसवर त्वरित फीडबॅक मिळू शकतो. बग लवकर शोधून आणि दुरुस्त्या सुचवून, एआय डेव्हलपरसोबत काम करणाऱ्या अथक क्यूए असिस्टंटसारखे काम करते.

• कोड ऑप्टिमायझेशन आणि रिफॅक्टरिंग: एआयचा आणखी एक वापर म्हणजे विद्यमान कोडमध्ये सुधारणा सुचवणे. स्निपेट दिल्यास, एआय कोडमधील पॅटर्न ओळखून अधिक कार्यक्षम अल्गोरिदम किंवा क्लिनर अंमलबजावणीची शिफारस करू शकते. उदाहरणार्थ, ते लायब्ररीचा अधिक वाक्प्रचारात्मक वापर सुचवू शकते किंवा रिफॅक्टर करता येणारा रिडंडंट कोड फ्लॅग करू शकते. हे तांत्रिक कर्ज कमी करण्यास आणि कार्यप्रदर्शन सुधारण्यास मदत करते. एआय-आधारित रिफॅक्टरिंग टूल्स सर्वोत्तम पद्धतींचे पालन करण्यासाठी कोडचे रूपांतर करू शकतात किंवा नवीन एपीआय आवृत्त्यांमध्ये कोड अपडेट करू शकतात, ज्यामुळे मॅन्युअल क्लीनअपमध्ये डेव्हलपर्सचा वेळ वाचतो.

• डेव्हऑप्स आणि ऑटोमेशन: कोड लिहिण्यापलीकडे, एआय बिल्ड आणि डिप्लॉयमेंट प्रक्रियेत योगदान देते. बुद्धिमान सीआय/सीडी टूल्स मशीन लर्निंगचा वापर करून कोणत्या चाचण्या अयशस्वी होण्याची शक्यता आहे याचा अंदाज लावतात किंवा विशिष्ट बिल्ड जॉब्सना प्राधान्य देतात, ज्यामुळे सतत एकात्मता पाइपलाइन जलद आणि अधिक कार्यक्षम बनते. एआय उत्पादन लॉग आणि कामगिरी मेट्रिक्सचे विश्लेषण करून समस्या निश्चित करू शकते किंवा पायाभूत सुविधा ऑप्टिमायझेशन सुचवू शकते. प्रत्यक्षात, एआय केवळ कोडिंगमध्येच नाही तर सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट लाइफसायकलमध्ये - नियोजनापासून देखभालीपर्यंत - मदत करत आहे.

• नैसर्गिक भाषा इंटरफेस आणि दस्तऐवजीकरण: आपण विकास साधनांसह अधिक नैसर्गिक परस्परसंवाद सक्षम करत असल्याचे देखील पाहतो. विकासक अक्षरशः सांगू ("एक्स करणारे फंक्शन जनरेट करा" किंवा "हा कोड स्पष्ट करा") आणि परिणाम मिळवू शकतात. एआय चॅटबॉट्स (जसे की चॅटजीपीटी किंवा विशेष विकास सहाय्यक) प्रोग्रामिंग प्रश्नांची उत्तरे देऊ शकतात, दस्तऐवजीकरणात मदत करू शकतात आणि कोड बदलांवर आधारित प्रकल्प दस्तऐवजीकरण किंवा संदेश देखील लिहू शकतात. हे मानवी हेतू आणि कोडमधील अंतर कमी करते, जे त्यांना हवे ते वर्णन करू शकतात त्यांच्यासाठी विकास अधिक सुलभ करते.

• 

एआय टूल्स वापरणारे डेव्हलपर्स: २०२३ च्या एका सर्वेक्षणातून असे दिसून आले आहे की ९२% डेव्हलपर्सनी एआय कोडिंग टूल्सचा वापर काही प्रमाणात केला आहे - कामाच्या ठिकाणी, त्यांच्या वैयक्तिक प्रकल्पांमध्ये किंवा दोन्ही ठिकाणी. फक्त ८% डेव्हलपर्सनी कोडिंगमध्ये एआय सहाय्य न वापरल्याचे सांगितले. या चार्टवरून असे दिसून येते की दोन तृतीयांश डेव्हलपर्स ठिकाणी आणि बाहेर , तर एक चतुर्थांश डेव्हलपर्स त्यांचा वापर केवळ कामाच्या ठिकाणी करतात आणि एक लहान अल्पसंख्याक फक्त कामाच्या बाहेर करतात. निष्कर्ष स्पष्ट आहे: एआय-सहाय्यित कोडिंग डेव्हलपर्समध्ये त्वरीत मुख्य प्रवाहात आले आहे ( सर्वेक्षण एआयचा डेव्हलपर अनुभवावर होणारा परिणाम उघड करते - द गिटहब ब्लॉग ).

विकासात एआय टूल्सच्या या प्रसारामुळे कार्यक्षमता वाढली आहे आणि कोडिंगमध्ये कष्ट कमी झाले आहेत. एआय बॉयलरप्लेट कोड जनरेट करण्यास आणि पुनरावृत्ती होणारी कामे हाताळण्यास मदत करत असल्याने उत्पादने जलद तयार केली जात आहेत ( सॉफ्टवेअर इंजिनिअर्ससाठी भविष्य आहे का? एआयचा प्रभाव [२०२४] ) ( २०२५ मध्ये एआय डेव्हलपर्सची जागा घेणार आहे का: भविष्यात डोकावून पाहणे ). कोपायलट सारखी टूल्स संपूर्ण अल्गोरिदम किंवा उपाय देखील सुचवू शकतात जे "मानवी डेव्हलपर्सना लगेच स्पष्ट नसतील", कोडच्या विशाल डेटासेटमधून शिकल्यामुळे. वास्तविक जगाची उदाहरणे भरपूर आहेत: अभियंता चॅटजीपीटीला सॉर्टिंग फंक्शन लागू करण्यास किंवा त्यांच्या कोडमध्ये बग शोधण्यास सांगू शकतो आणि एआय काही सेकंदात ड्राफ्ट सोल्यूशन तयार करेल. अमेझॉन आणि मायक्रोसॉफ्ट त्यांच्या डेव्हलपर टीममध्ये एआय पेअर प्रोग्रामर (अमेझॉनचे कोडव्हिस्परर आणि मायक्रोसॉफ्टचे कोपायलट) तैनात केले आहेत, ज्यामुळे कामे जलद पूर्ण होतात आणि बॉयलरप्लेटवर कमी सांसारिक तास खर्च होतात. खरं तर, २०२३ च्या स्टॅक ओव्हरफ्लो सर्वेक्षणात सर्वेक्षण केलेल्या ७०% डेव्हलपर्सनी ७०% डेव्हलपर्स एआय कोडिंग टूल्स वापरतात, ३% त्यांच्या अचूकतेवर खूप विश्वास ठेवतात - शिफ्टमॅग ). सर्वात लोकप्रिय असिस्टंट म्हणजे चॅटजीपीटी (~८३% प्रतिसादकर्त्यांद्वारे वापरले जाते) आणि गिटहब कोपायलट (~५६%), जे दर्शविते की सामान्य संभाषणात्मक एआय आणि आयडीई-इंटिग्रेटेड हेल्पर हे दोन्ही प्रमुख खेळाडू आहेत. डेव्हलपर्स प्रामुख्याने उत्पादकता वाढवण्यासाठी (~३३% प्रतिसादकर्त्यांनी उद्धृत केले आहे) आणि शिक्षणाला गती देण्यासाठी (२५%), तर सुमारे २५% पुनरावृत्ती होणारे काम स्वयंचलित करून अधिक कार्यक्षम होण्यासाठी त्यांचा वापर करतात.

हे लक्षात घेणे महत्त्वाचे आहे की प्रोग्रामिंगमध्ये एआयची भूमिका पूर्णपणे नवीन नाही - त्याचे घटक वर्षानुवर्षे अस्तित्वात आहेत (आयडीई किंवा ऑटोमेटेड टेस्टिंग फ्रेमवर्कमध्ये कोड ऑटोकंप्लीशनचा विचार करा). परंतु गेल्या दोन वर्षांत एक महत्त्वाचा टप्पा आहे. शक्तिशाली मोठ्या भाषा मॉडेल्सच्या उदयाने (जसे की ओपनएआयची जीपीटी मालिका आणि डीपमाइंडची अल्फाकोड) शक्यतेचा विस्तार केला आहे. उदाहरणार्थ, डीपमाइंडच्या अल्फाकोड स्पर्धात्मक प्रोग्रामिंग स्पर्धा स्तरावर कामगिरी करून , कोडिंग आव्हानांवर सुमारे टॉप-५४% रँकिंग - मूलतः सरासरी मानवी स्पर्धकाच्या कौशल्याशी जुळते ( डीपमाइंडचा अल्फाकोड सरासरी प्रोग्रामरच्या कौशल्याशी जुळतो ). प्रोग्रामिंग स्पर्धांमध्ये एआय सिस्टमने स्पर्धात्मक . तथापि, हे सांगते की अल्फाकोड देखील, त्याच्या सर्व कौशल्यांसह, सर्वोत्तम मानवी कोडरना मागे टाकण्यापासून दूर होता. त्या स्पर्धांमध्ये, अल्फाकोड परवानगी दिलेल्या प्रयत्नांमध्ये सुमारे ३०% समस्या सोडवू शकतो, तर शीर्ष मानवी प्रोग्रामर एकाच प्रयत्नात ९०% पेक्षा जास्त समस्या सोडवतात. या अंतरावरून हे स्पष्ट होते की एआय एका विशिष्ट मर्यादेपर्यंत सुव्यवस्थित अल्गोरिथमिक कार्ये हाताळू शकते, परंतु खोल तर्क आणि कल्पकतेची आवश्यकता असलेल्या सर्वात कठीण समस्या मानवी गढी म्हणून राहिल्या आहेत .

थोडक्यात, एआयने डेव्हलपर्सच्या दैनंदिन टूलकिटमध्ये स्वतःला घट्टपणे स्थापित केले आहे. कोड लिहिण्यास मदत करण्यापासून ते डिप्लॉयमेंट ऑप्टिमायझेशनपर्यंत, ते विकास प्रक्रियेच्या प्रत्येक भागाला स्पर्श करत आहे. आजचे नाते मोठ्या प्रमाणात सहजीवनात्मक आहे: एआय एक सह-पायलट (योग्य नाव) म्हणून काम करते जे डेव्हलपर्सना जलद आणि कमी निराशेसह कोड करण्यास मदत करते, स्वतंत्र ऑटोपायलट म्हणून नाही जो एकटा उड्डाण करू शकतो. पुढील भागात, आपण एआय टूल्सचा समावेश डेव्हलपर्सची भूमिका आणि त्यांच्या कामाचे स्वरूप कसे बदलत आहे ते पाहू, चांगले किंवा वाईट.

एआय डेव्हलपर भूमिका आणि उत्पादकता कशी बदलत आहे

एआय अधिकाधिक नियमित काम हाताळत असल्याने, सॉफ्टवेअर डेव्हलपरची भूमिका खरोखरच विकसित होऊ लागली आहे. बॉयलरप्लेट कोड लिहिण्यात किंवा सामान्य चुका डीबग करण्यात तासन्तास घालवण्याऐवजी, डेव्हलपर ती कामे त्यांच्या एआय सहाय्यकांना देऊ शकतात. यामुळे डेव्हलपरचे लक्ष उच्च-स्तरीय समस्या सोडवणे, आर्किटेक्चर आणि सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकीच्या सर्जनशील पैलूंकडे वळत आहे. थोडक्यात, एआय वाढवत आहे , त्यांना अधिक उत्पादक आणि संभाव्यतः अधिक नाविन्यपूर्ण बनवू देते. पण हे कमी प्रोग्रामिंग नोकऱ्यांमध्ये अनुवादित करते का, की फक्त वेगळ्या प्रकारच्या नोकरीमध्ये? उत्पादकता आणि भूमिकांवर होणारा परिणाम पाहूया:

उत्पादकता वाढवणे: बहुतेक खात्यांनुसार आणि सुरुवातीच्या अभ्यासानुसार, एआय कोडिंग टूल्स डेव्हलपर उत्पादकता लक्षणीयरीत्या वाढवत आहेत. गिटहबच्या संशोधनात असे आढळून आले की कोपायलट वापरणारे डेव्हलपर एआय मदतीशिवाय कामांपेक्षा खूप वेगाने काम पूर्ण करू शकले. एका प्रयोगात, डेव्हलपर्सनी कोपायलटच्या मदतीने सरासरी ५५% वेगाने कोडिंग टास्क सोडवला - त्याशिवाय २ तास ४१ मिनिटांऐवजी सुमारे १ तास ११ मिनिटे लागली ( संशोधन: डेव्हलपर उत्पादकता आणि आनंदावर गिटहब कोपायलटचा प्रभाव मोजणे - द गिटहब ब्लॉग ). वेगात हा एक उल्लेखनीय फायदा आहे. हे फक्त वेग नाही; डेव्हलपर नोंदवतात की एआय मदत निराशा आणि "प्रवाह व्यत्यय" कमी करण्यास मदत करते. सर्वेक्षणांमध्ये, ८८% डेव्हलपर्सनी सांगितले की यामुळे ते अधिक उत्पादक बनले आणि त्यांना अधिक समाधानकारक कामावर लक्ष केंद्रित करण्याची परवानगी मिळाली ( किती टक्के डेव्हलपर्सनी म्हटले आहे की गिटहब कोपायलट बनवते ... ). ही साधने प्रोग्रामरना कंटाळवाणे भाग हाताळून "झोनमध्ये" राहण्यास मदत करतात, ज्यामुळे कठीण समस्यांसाठी मानसिक ऊर्जा वाचते. परिणामी, अनेक डेव्हलपर्सना वाटते की कोडिंग अधिक आनंददायक झाले आहे - कमी ग्रंट वर्क आणि अधिक सर्जनशीलता.

दैनंदिन काम बदलणे: या उत्पादकता वाढीसोबतच प्रोग्रामरचा दैनंदिन कार्यप्रवाहही बदलत आहे. बरेचसे "व्यस्त काम" - बॉयलरप्लेट लिहिणे, सामान्य नमुन्यांची पुनरावृत्ती करणे, वाक्यरचना शोधणे - हे AI वर ऑफलोड केले जाऊ शकते. उदाहरणार्थ, गेटर्स आणि सेटर्ससह डेटा क्लास मॅन्युअली लिहिण्याऐवजी, डेव्हलपर AI ला ते जनरेट करण्यास सांगू शकतो. योग्य API कॉल शोधण्यासाठी कागदपत्रे तपासण्याऐवजी, डेव्हलपर नैसर्गिक भाषेत AI ला विचारू शकतो. याचा अर्थ डेव्हलपर रोट कोडिंगवर तुलनेने कमी वेळ आणि मानवी निर्णय आवश्यक असलेल्या कामांवर जास्त वेळ घालवतात . AI 80% कोड लिहिण्याची जबाबदारी घेत असताना, डेव्हलपरचे काम AI आउटपुटचे पर्यवेक्षण (कोड सूचनांचे पुनरावलोकन करणे, त्यांची चाचणी करणे) आणि AI शोधू शकत नसलेल्या 20% समस्या सोडवण्याकडे वळते. प्रत्यक्षात, डेव्हलपर त्यांचा दिवस AI-जनरेट केलेल्या पुल रिक्वेस्ट्स ट्रायज करून किंवा AI-सुचवलेल्या फिक्सेसच्या बॅचचे पुनरावलोकन करून सुरू करू शकतो, त्याऐवजी ते सर्व बदल सुरवातीपासून लिहिण्याऐवजी.

सहयोग आणि टीम डायनॅमिक्स: मनोरंजक गोष्ट म्हणजे, एआय टीम डायनॅमिक्सवर देखील प्रभाव पाडत आहे. नियमित कामांमध्ये ऑटोमेशन असल्याने, कमी ज्युनियर डेव्हलपर्सना कामावर नियुक्त करून संघ अधिक साध्य करू शकतात. काही कंपन्यांचा अहवाल आहे की त्यांचे वरिष्ठ अभियंते अधिक स्वयंपूर्ण असू शकतात - ते एआयच्या मदतीने वैशिष्ट्ये लवकर प्रोटोटाइप करू शकतात, प्रारंभिक ड्राफ्ट करण्यासाठी ज्युनियरची आवश्यकता नसताना. तथापि, यामुळे एक नवीन आव्हान निर्माण होते: मार्गदर्शन आणि ज्ञान सामायिकरण. ज्युनियर साधी कामे करून शिकण्याऐवजी, त्यांना एआय आउटपुट प्रभावीपणे कसे व्यवस्थापित करायचे . टीम सहयोग एकत्रितपणे एआय प्रॉम्प्ट रिफाइन करणे किंवा त्रुटींसाठी एआय-व्युत्पन्न कोडचे पुनरावलोकन करणे यासारख्या क्रियाकलापांकडे वळू शकतो. सकारात्मक बाजूने, जेव्हा टीममधील प्रत्येकाकडे एआय सहाय्यक असतो, तेव्हा ते खेळाचे क्षेत्र समतल करू शकते आणि डिझाइन चर्चा, सर्जनशील विचारमंथन आणि जटिल वापरकर्त्याच्या आवश्यकता पूर्ण करण्यासाठी अधिक वेळ देऊ शकते ज्या सध्या कोणत्याही एआयला समजत नाहीत. खरं तर, गिटहबच्या २०२३ च्या सर्वेक्षणाच्या निष्कर्षांनुसार ( सर्वेने डेव्हलपर अनुभवावर एआयचा प्रभाव प्रकट केला - द गिटहब ब्लॉग) टीम सहकार्य वाढवतील .

नोकरीच्या भूमिकांवर परिणाम: एक प्रमुख प्रश्न असा आहे की एआय प्रोग्रामरची मागणी कमी करेल (कारण प्रत्येक प्रोग्रामर आता अधिक उत्पादक आहे), किंवा ते फक्त मागणी असलेल्या कौशल्यांमध्ये बदल करेल का. इतर ऑटोमेशनसह ऐतिहासिक उदाहरणे (जसे की डेव्हप्स टूल्सचा उदय किंवा उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषा) सूचित करतात की डेव्हलपर नोकऱ्या जितक्या उंचावल्या . खरंच, उद्योग विश्लेषकांचा अंदाज आहे की सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकी भूमिका वाढत राहतील , परंतु त्या भूमिकांचे स्वरूप बदलेल. अलीकडील गार्टनर अहवालात असा अंदाज आहे की २०२७ पर्यंत, ५०% सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकी संस्था उत्पादकता वाढवण्यासाठी एआय-संवर्धित "सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकी बुद्धिमत्ता" प्लॅटफॉर्म स्वीकारतील , २०२४ मध्ये फक्त ५% ( सॉफ्टवेअर अभियंत्यांचे भविष्य आहे का? एआयचा प्रभाव [२०२४] प्लॅटफॉर्मसह काम करतील . त्याचप्रमाणे, सल्लागार कंपनी मॅककिन्सेचा अंदाज आहे की जरी एआय अनेक कामे स्वयंचलित करू शकते, तरीही अंदाजे ८०% प्रोग्रामिंग जॉब्समध्ये अजूनही लूपमध्ये असलेल्या माणसाची आवश्यकता असेल आणि ते "मानव-केंद्रित" राहतील . दुसऱ्या शब्दांत, बहुतेक डेव्हलपर पदांसाठी आपल्याला अजूनही लोकांची आवश्यकता असेल, परंतु नोकरीचे वर्णन बदलू शकते.

"एआय सॉफ्टवेअर इंजिनिअर" किंवा "प्रॉम्प्ट इंजिनिअर" सारख्या भूमिकांचा उदय - एआय घटक तयार करण्यात किंवा ऑर्केस्ट्रेट करण्यात विशेषज्ञ असलेले डेव्हलपर्स. एआय/एमएल तज्ज्ञता असलेल्या डेव्हलपर्सची मागणी आम्हाला आधीच वाढत असल्याचे दिसत आहे. इंडीडच्या विश्लेषणानुसार, एआयशी संबंधित तीन सर्वात जास्त मागणी असलेल्या नोकऱ्या म्हणजे डेटा सायंटिस्ट, सॉफ्टवेअर इंजिनिअर आणि मशीन लर्निंग इंजिनिअर गेल्या तीन वर्षांत या भूमिकांची मागणी ( सॉफ्टवेअर इंजिनिअर्ससाठी भविष्य आहे का? एआयचा प्रभाव [२०२४] ). पारंपारिक सॉफ्टवेअर इंजिनिअर्सना मशीन लर्निंगची मूलतत्त्वे समजून घेण्याची किंवा एआय सेवांना अनुप्रयोगांमध्ये एकत्रित करण्याची अपेक्षा वाढत्या प्रमाणात आहे. डेव्हलपर्सना अनावश्यक बनवण्यापासून दूर, "एआय व्यवसायाला उन्नत करू शकते, ज्यामुळे डेव्हलपर्सना उच्च-स्तरीय कार्ये आणि नवोपक्रमांवर लक्ष केंद्रित करता येईल." ( २०२५ मध्ये एआय डेव्हलपर्सची जागा घेणार आहे का: भविष्यात डोकावून पहा ) अनेक नियमित कोडिंग कामे एआयद्वारे हाताळली जाऊ शकतात, परंतु डेव्हलपर्स सिस्टम डिझाइन, मॉड्यूल एकत्रित करणे, गुणवत्ता सुनिश्चित करणे आणि नवीन समस्यांचे निराकरण करण्यात अधिक व्यस्त असतील. एका एआय-फॉरवर्ड कंपनीतील एका वरिष्ठ अभियंत्याने याचा चांगला सारांश दिला: एआय आपल्या डेव्हलपर्सची जागा घेत नाही; ते वाढवते . शक्तिशाली एआय टूल्सने सज्ज असलेला एकच डेव्हलपर अनेकांचे काम करू शकतो, परंतु तो डेव्हलपर आता अधिक जटिल आणि प्रभावी काम करत आहे.

वास्तविक जगाचे उदाहरण: एका सॉफ्टवेअर फर्मच्या परिस्थितीचा विचार करा ज्याने तिच्या सर्व डेव्हलपर्ससाठी GitHub Copilot एकत्रित केले. त्याचा तात्काळ परिणाम म्हणजे युनिट चाचण्या आणि बॉयलरप्लेट कोड लिहिण्यासाठी लागणारा वेळ लक्षणीयरीत्या कमी झाला. एका कनिष्ठ डेव्हलपरला असे आढळले की Copilot वापरून ती नवीन वैशिष्ट्याच्या कोडपैकी 80% जलद तयार करू शकते, नंतर उर्वरित 20% कस्टमाइझ करण्यात आणि इंटिग्रेशन चाचण्या लिहिण्यात वेळ घालवू शकते. कोड आउटपुटच्या बाबतीत तिची उत्पादकता जवळजवळ दुप्पट झाली, परंतु अधिक मनोरंजक म्हणजे, तिच्या योगदानाचे स्वरूप बदलले - ती कोड पुनरावलोकनकर्ता आणि चाचणी डिझायनर . टीमने असेही लक्षात घेतले की कोड पुनरावलोकनांनी AI चुका . उदाहरणार्थ, Copilot ने कधीकधी असुरक्षित एन्क्रिप्शन अंमलबजावणी सुचवली; मानवी डेव्हलपर्सना त्या शोधून दुरुस्त कराव्या लागल्या. या प्रकारचे उदाहरण दर्शविते की आउटपुट वाढले असताना, कार्यप्रवाहात आणखी गंभीर झाले

थोडक्यात, एआय निर्विवादपणे डेव्हलपर्सच्या काम करण्याच्या पद्धतीत बदल करत आहे: त्यांना जलद बनवत आहे आणि त्यांना अधिक महत्त्वाकांक्षी समस्यांना तोंड देण्याची परवानगी देत ​​आहे, परंतु त्यांना कौशल्य वाढवण्याची (एआयचा वापर आणि उच्च-स्तरीय विचारसरणी दोन्ही). ही "एआय नोकऱ्या घेते" ची कथा नाही तर "एआय नोकऱ्या बदलते" ची कथा आहे. जे डेव्हलपर्स ही साधने प्रभावीपणे वापरायला शिकतात ते त्यांचा प्रभाव वाढवू शकतात - आपण अनेकदा ऐकत असलेली क्लिच म्हणजे, "एआय डेव्हलपर्सची जागा घेणार नाही, परंतु एआय वापरणारे डेव्हलपर्स जे वापरत नाहीत त्यांची जागा घेऊ शकतात." शकत नाही ), आणि डेव्हलपर्स एआयसोबत भरभराटीसाठी त्यांची कौशल्ये कशी जुळवून घेऊ शकतात याचा शोध घेतील

एआयच्या मर्यादा (मानव का महत्त्वाचे राहतात)

त्याच्या प्रभावी क्षमता असूनही, आजच्या एआयमध्ये स्पष्ट मर्यादा ज्या मानवी प्रोग्रामरना कालबाह्य होण्यापासून रोखतात. विकास प्रक्रियेत प्रोग्रामरची अजूनही खूप गरज का आहे हे पाहण्यासाठी या मर्यादा समजून घेणे महत्त्वाचे आहे. एआय हे एक शक्तिशाली साधन आहे, परंतु ते मानवी विकासकाची सर्जनशीलता, समीक्षात्मक विचारसरणी आणि संदर्भात्मक समज यांची जागा घेऊ शकणारे जादूचे साधन नाही. प्रोग्रामिंगमधील एआयच्या काही मूलभूत कमतरता आणि मानवी विकासकांच्या संबंधित ताकदी येथे आहेत:

• खऱ्या समजुतीचा आणि सर्जनशीलतेचा अभाव: समजत नाहीत ; ते नमुने ओळखतात आणि प्रशिक्षण डेटाच्या आधारे संभाव्य आउटपुट पुन्हा तयार करतात. याचा अर्थ असा की एआय अशा कामांमध्ये संघर्ष करू शकते ज्यांना मूळ, सर्जनशील उपाय किंवा नवीन समस्या डोमेनचे सखोल आकलन आवश्यक आहे. एआय कदाचित पूर्वी पाहिलेल्या स्पेसिफिकेशनची पूर्तता करण्यासाठी कोड तयार करू शकेल, परंतु अभूतपूर्व समस्येसाठी नवीन अल्गोरिथम डिझाइन करण्यास किंवा अस्पष्ट आवश्यकता स्पष्ट करण्यास सांगेल आणि ते कदाचित अडखळेल. एका निरीक्षकाने म्हटल्याप्रमाणे, एआयमध्ये आज "मानवी विकासक टेबलावर आणणाऱ्या सर्जनशील आणि गंभीर विचार क्षमतांचा अभाव आहे." ( २०२५ मध्ये एआय डेव्हलपर्सची जागा घेणार आहे का: भविष्याकडे डोकावून पाहणे ) मानव बॉक्सच्या बाहेर विचार करण्यात उत्कृष्ट आहे - सॉफ्टवेअर आर्किटेक्चर डिझाइन करण्यासाठी किंवा जटिल समस्या सोडवण्यासाठी डोमेन ज्ञान, अंतर्ज्ञान आणि सर्जनशीलता एकत्र करणे. एआय, त्याउलट, त्याने शिकलेल्या नमुन्यांपर्यंत मर्यादित आहे; जर एखादी समस्या त्या नमुन्यांशी चांगल्या प्रकारे जुळत नसेल, तर एआय चुकीचा किंवा निरर्थक कोड तयार करू शकते (बहुतेकदा आत्मविश्वासाने!). नवोपक्रम - नवीन वैशिष्ट्ये, नवीन वापरकर्ता अनुभव किंवा नवीन तांत्रिक दृष्टिकोन - हे मानव-चालित क्रियाकलाप राहिले आहे.

• संदर्भ आणि मोठे चित्र समजून घेणे: सॉफ्टवेअर तयार करणे म्हणजे फक्त कोडच्या ओळी लिहिणे नाही. त्यात कारण - व्यवसाय आवश्यकता, वापरकर्त्याच्या गरजा आणि सॉफ्टवेअर कोणत्या संदर्भात कार्य करते. AI मध्ये संदर्भाची एक अतिशय अरुंद चौकट आहे (सहसा एका वेळी दिलेल्या इनपुटपुरती मर्यादित). ते सिस्टमचा व्यापक उद्देश किंवा कोडमध्ये स्पष्टपणे असलेल्या गोष्टींपेक्षा एक मॉड्यूल दुसऱ्या मॉड्यूलशी कसा संवाद साधतो हे खरोखर समजत नाही. परिणामी, AI असा कोड तयार करू शकतो जो तांत्रिकदृष्ट्या लहान कामासाठी कार्य करतो परंतु मोठ्या सिस्टम आर्किटेक्चरमध्ये व्यवस्थित बसत नाही किंवा काही अंतर्निहित आवश्यकतांचे उल्लंघन करतो. सॉफ्टवेअर व्यवसाय ध्येये आणि वापरकर्त्याच्या अपेक्षांशी जुळते याची खात्री करण्यासाठी मानवी विकासकांची आवश्यकता असते. जटिल सिस्टम डिझाइन - एका भागात बदल इतरांमध्ये कसा बदलू शकतो हे समजून घेणे, ट्रेड-ऑफ कसे संतुलित करावे (जसे की कामगिरी विरुद्ध वाचनीयता), आणि कोडबेसच्या दीर्घकालीन उत्क्रांतीची योजना कशी करावी - हे आज AI करू शकत नाही. हजारो घटकांसह मोठ्या प्रमाणात प्रकल्पांमध्ये, AI "झाडे पाहतो पण जंगल पाहत नाही." एका विश्लेषणात नमूद केल्याप्रमाणे, "मोठ्या प्रमाणात सॉफ्टवेअर प्रकल्पांचे संपूर्ण संदर्भ आणि गुंतागुंत समजून घेण्यात एआयला संघर्ष करावा लागतो," ज्यामध्ये व्यवसाय आवश्यकता आणि वापरकर्ता अनुभव विचारांचा समावेश आहे ( २०२५ मध्ये एआय डेव्हलपर्सची जागा घेणार आहे: भविष्यातील एक झलक ). मानव मोठ्या चित्राचे दर्शन राखतात.

• सामान्य ज्ञान आणि अस्पष्टता निराकरण: वास्तविक प्रकल्पांमधील आवश्यकता बहुतेकदा अस्पष्ट किंवा विकसित होत असतात. मानवी विकासक स्पष्टीकरण मागू शकतो, वाजवी गृहीतके बनवू शकतो किंवा अवास्तव विनंत्या मागे ढकलू शकतो. एआयकडे सामान्य ज्ञानाचे तर्क किंवा स्पष्टीकरण देणारे प्रश्न विचारण्याची क्षमता नसते (जोपर्यंत स्पष्टपणे प्रॉम्प्टमध्ये लूप केलेले नसते आणि तरीही ते बरोबर होण्याची हमी नसते). म्हणूनच एआय-व्युत्पन्न कोड कधीकधी तांत्रिकदृष्ट्या योग्य असू शकतो परंतु कार्यात्मकदृष्ट्या ऑफमार्क असू शकतो - निर्णय . याउलट, एक मानवी प्रोग्रामर उच्च-स्तरीय विनंतीचा अर्थ लावू शकतो ("हे UI अधिक अंतर्ज्ञानी बनवा" किंवा "अ‍ॅपने अनियमित इनपुट सुंदरपणे हाताळले पाहिजेत") आणि कोडमध्ये काय करावे लागेल हे शोधू शकतो. एआयला खरोखरच डेव्हलपरची जागा घेण्यासाठी अत्यंत तपशीलवार, अस्पष्ट तपशीलांची आवश्यकता असेल आणि अशा तपशील प्रभावीपणे लिहिणे देखील कोड स्वतः लिहिण्याइतकेच कठीण आहे. फोर्ब्स टेक कौन्सिलच्या लेखात योग्यरित्या नमूद केल्याप्रमाणे, एआयने डेव्हलपर्सची जागा घेण्यासाठी, त्याला अस्पष्ट सूचना समजून घ्याव्या लागतील आणि माणसाप्रमाणे जुळवून घ्यावे लागेल - सध्याच्या एआयकडे नसलेल्या तर्कशक्तीची पातळी ( सेर्गी कुझिनची पोस्ट - लिंक्डइन ).

• विश्वासार्हता आणि "भ्रम": आजच्या जनरेटिव्ह एआय मॉडेल्समध्ये एक सुप्रसिद्ध दोष आहे: ते चुकीचे किंवा पूर्णपणे बनावट आउटपुट तयार करू शकतात, ज्याला अनेकदा भ्रम . कोडिंगमध्ये, याचा अर्थ असा असू शकतो की एआय असा कोड लिहितो जो प्रशंसनीय दिसतो परंतु तार्किकदृष्ट्या चुकीचा किंवा असुरक्षित असतो. डेव्हलपर्स एआय सूचनांवर आंधळेपणाने विश्वास ठेवू शकत नाहीत. प्रत्यक्षात, एआय-लिखित कोडच्या प्रत्येक तुकड्यावर मानवाकडून काळजीपूर्वक पुनरावलोकन आणि चाचणी आवश्यक असते . स्टॅक ओव्हरफ्लो सर्वेक्षण डेटा हे प्रतिबिंबित करतो - एआय टूल्स वापरणाऱ्यांपैकी फक्त 3% लोक एआयच्या आउटपुटच्या अचूकतेवर खूप विश्वास ठेवतात आणि खरंच एक लहान टक्के लोक सक्रियपणे अविश्वास ठेवतात ( 70% डेव्हलपर्स एआय कोडिंग टूल्स वापरतात, 3% त्यांच्या अचूकतेवर खूप विश्वास ठेवतात - ShiftMag ). बहुतेक डेव्हलपर्स एआय सूचनांना उपयुक्त संकेत मानतात, सुवार्ता नाही. हा कमी विश्वास आवश्यक आहे कारण एआय विचित्र चुका करू शकते ज्या कोणताही सक्षम मानव करणार नाही (जसे की एक-एक चुका, कालबाह्य फंक्शन्स वापरणे किंवा अकार्यक्षम उपाय तयार करणे) कारण ते खरोखर समस्येबद्दल तर्क करत नाही. एका फोरमच्या टिप्पणीत रागाने म्हटले आहे की, “ते (एआय) खूप भ्रमित होतात आणि विचित्र डिझाइन निवडी करतात जे मानव कधीही करणार नाहीत” ( एआयमुळे प्रोग्रामर कालबाह्य होतील का? - करिअर सल्ला ). या चुका पकडण्यासाठी मानवी देखरेख अत्यंत महत्त्वाची आहे. एआय तुम्हाला ९०% वैशिष्ट्य लवकर मिळवून देऊ शकते, परंतु जर उर्वरित १०% मध्ये सूक्ष्म बग असेल, तरीही ते निदान आणि दुरुस्त करण्याची जबाबदारी मानवी विकासकावर येते. आणि जेव्हा उत्पादनात काहीतरी चूक होते, तेव्हा मानवी अभियंत्यांना डीबग करावे लागते - एआय अद्याप त्याच्या चुकांची जबाबदारी घेऊ शकत नाही.

• कोडबेसची देखभाल आणि विकास: सॉफ्टवेअर प्रकल्प वर्षानुवर्षे जगतात आणि वाढतात. त्यांना सुसंगत शैली, भविष्यातील देखभालकर्त्यांसाठी स्पष्टता आणि आवश्यकता बदलत असताना अद्यतने आवश्यक असतात. आज AI कडे भूतकाळातील निर्णयांची आठवण नाही (मर्यादित प्रॉम्प्ट व्यतिरिक्त), म्हणून मार्गदर्शन केल्याशिवाय ते मोठ्या प्रकल्पात कोड सुसंगत ठेवू शकत नाही. मानवी विकासक कोड देखभालक्षमता सुनिश्चित करतात - स्पष्ट दस्तऐवजीकरण लिहिणे, हुशार-पण-अस्पष्ट उपायांपेक्षा वाचनीय उपाय निवडणे आणि आर्किटेक्चर विकसित झाल्यावर आवश्यकतेनुसार कोड रीफॅक्टर करणे. AI या कामांमध्ये मदत करू शकते (जसे की रीफॅक्टरिंग सुचवणे), परंतु काय रीफॅक्टर करायचे किंवा कोणत्या भागांना रीडिझाइनची आवश्यकता आहे हे ठरवणे हा मानवी निर्णयाचा प्रश्न आहे. शिवाय, घटक एकत्रित करताना, विद्यमान मॉड्यूल्सवर नवीन वैशिष्ट्याचा प्रभाव समजून घेणे (बॅकवर्ड कंपॅटिबिलिटी सुनिश्चित करणे इ.) ही एक गोष्ट आहे जी मानवांनी हाताळली आहे. AI-व्युत्पन्न कोड मानवांनी एकत्रित आणि सुसंवादी केला पाहिजे. एक प्रयोग म्हणून, काही विकासकांनी ChatGPT ला संपूर्ण लहान अॅप्स तयार करू देण्याचा प्रयत्न केला आहे; सुरुवातीला परिणाम अनेकदा काम करतो परंतु ते टिकवून ठेवणे किंवा वाढवणे खूप कठीण होते कारण एआय सातत्याने विचारशील वास्तुकला लागू करत नाही - ते स्थानिक निर्णय घेत आहे जे मानवी वास्तुविशारद टाळेल.

• नैतिक आणि सुरक्षितता विचार: जसजसे एआय अधिक कोड लिहितो तसतसे ते पक्षपात, सुरक्षितता आणि नीतिमत्तेचे प्रश्न देखील उपस्थित करते. एआय अनवधानाने सुरक्षा भेद्यता (उदाहरणार्थ, इनपुट योग्यरित्या निर्जंतुक न करणे किंवा असुरक्षित क्रिप्टोग्राफिक पद्धती वापरणे) सादर करू शकते जे एक अनुभवी मानवी विकासक पकडेल. तसेच, एआयमध्ये नैतिकतेची किंवा निष्पक्षतेची अंतर्निहित भावना नसते - उदाहरणार्थ, ते पक्षपाती डेटावर प्रशिक्षण देऊ शकते आणि अल्गोरिदम सुचवू शकते जे अनावधानाने भेदभाव करतात (कर्ज मंजूरी कोड किंवा भरती अल्गोरिदम सारख्या एआय-चालित वैशिष्ट्यात). मानवी विकासकांना या समस्यांसाठी एआय आउटपुटचे ऑडिट करणे, नियमांचे पालन सुनिश्चित करणे आणि नैतिक विचारांसह सॉफ्टवेअरला भरणे आवश्यक आहे. सामाजिक पैलू - वापरकर्त्याचा विश्वास, गोपनीयतेच्या चिंता समजून घेणे आणि मानवी मूल्यांशी जुळणारे डिझाइन पर्याय करणे - "दुर्लक्ष करता येणार नाही. विकासाचे हे मानव-केंद्रित पैलू किमान नजीकच्या भविष्यात एआयच्या आवाक्याबाहेर आहेत." ( २०२५ मध्ये एआय डेव्हलपर्सची जागा घेणार आहे का: भविष्यात डोकावून पहा ) डेव्हलपर्सनी एआय योगदानासाठी विवेक आणि गुणवत्ता गेट म्हणून काम केले पाहिजे.

या मर्यादा लक्षात घेता, सध्याचे एकमत असे आहे की एआय हे एक साधन आहे, रिप्लेसमेंट नाही . सत्या नाडेला यांनी म्हटल्याप्रमाणे, ते डेव्हलपर्सना सक्षम बनवण्याबद्दल के एआय प्रोग्रामर्सची जागा घेईल? द ट्रुथ बिहाइंड द हायप | द पायकोच द्वारे | आर्टिफिशियल कॉर्नर | मार्च, २०२५ | मीडियम ). एआयचा विचार कनिष्ठ सहाय्यक म्हणून केला जाऊ शकतो: तो वेगवान, अथक आहे आणि अनेक कामांमध्ये प्रथम पास घेऊ शकतो, परंतु पॉलिश केलेले अंतिम उत्पादन तयार करण्यासाठी त्याला वरिष्ठ विकासकाचे मार्गदर्शन आणि कौशल्य आवश्यक आहे. हे सांगते की सर्वात प्रगत एआय कोडिंग सिस्टम देखील सहाय्यक (कोपायलट, कोडव्हिस्परर, इ.) आणि स्वायत्त कोडर म्हणून नाही. कंपन्या त्यांच्या प्रोग्रामिंग टीम काढून टाकत नाहीत आणि एआयला वाया जाऊ देत नाहीत; त्याऐवजी, ते डेव्हलपर्सना मदत करण्यासाठी त्यांच्या वर्कफ्लोमध्ये एआय एम्बेड करत आहेत.

ओपनएआयच्या सॅम ऑल्टमन यांचे एक उदाहरण आहे, ज्यांनी नमूद केले आहे की जरी एआय एजंट्समध्ये सुधारणा होत असली तरी, सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंटमध्ये "हे एआय एजंट्स मानवांची पूर्णपणे जागा घेणार नाहीत" सॅम ऑल्टमन म्हणतात की एआय एजंट्स लवकरच सॉफ्टवेअर इंजिनिअर्स करतात ती कामे करतील: संपूर्ण कथा ५ मुद्द्यांमध्ये - इंडिया टुडे "व्हर्च्युअल सहकारी" म्हणून काम करतील जे मानवी अभियंत्यांसाठी सु-परिभाषित कामे हाताळतील, विशेषतः काही वर्षांचा अनुभव असलेल्या निम्न-स्तरीय सॉफ्टवेअर इंजिनिअरची सामान्य कामे. दुसऱ्या शब्दांत, एआय अखेर काही क्षेत्रांमध्ये कनिष्ठ विकासकाचे काम करू शकते, परंतु तो कनिष्ठ विकासक बेरोजगार होत नाही - ते एआयचे पर्यवेक्षण करण्याच्या आणि एआय करू शकत नसलेल्या उच्च-स्तरीय कार्यांना तोंड देण्याच्या भूमिकेत विकसित होतात. भविष्याकडे पाहतानाही, जिथे काही संशोधकांचा अंदाज आहे की २०४० पर्यंत एआय स्वतःचा बहुतेक कोड लिहू शकेल ( सॉफ्टवेअर इंजिनिअर्सचे भविष्य आहे का? एआयचा प्रभाव [२०२४] ), हे सामान्यतः मान्य आहे की मानवी प्रोग्रामरना मशीन्समध्ये नसलेली सर्जनशील स्पार्क आणि गंभीर विचारसरणीचे निरीक्षण, मार्गदर्शन आणि प्रदान करण्याची आवश्यकता असेल .

हे देखील लक्षात घेण्यासारखे आहे की सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट म्हणजे फक्त कोडिंगपेक्षा जास्त आहे . त्यात भागधारकांशी संवाद साधणे, वापरकर्त्यांच्या कथा समजून घेणे, संघांमध्ये सहयोग करणे आणि पुनरावृत्ती डिझाइन यांचा समावेश आहे - ही सर्व क्षेत्रे जिथे मानवी कौशल्ये अपरिहार्य आहेत. एआय क्लायंटला खरोखर काय हवे आहे हे जाणून घेण्यासाठी त्याच्यासोबत मीटिंगमध्ये बसू शकत नाही, किंवा तो प्राधान्यक्रमांवर वाटाघाटी करू शकत नाही किंवा उत्पादनासाठी व्हिजन असलेल्या टीमला प्रेरित करू शकत नाही. मानवी घटक मध्यवर्ती राहतो.

थोडक्यात, एआयमध्ये महत्त्वाच्या कमतरता आहेत: खरी सर्जनशीलता नाही, संदर्भाची मर्यादित समज, चुका करण्याची प्रवृत्ती, जबाबदारी नाही आणि सॉफ्टवेअर निर्णयांच्या व्यापक परिणामांची समज नाही. या अंतरांमध्ये मानवी विकासक चमकतात. एआयला धोका म्हणून पाहण्याऐवजी, मानवी विकासकांसाठी एक शक्तिशाली प्रवर्धक - सांसारिक गोष्टी हाताळणे जेणेकरून मानव गहन गोष्टींवर लक्ष केंद्रित करू शकतील. पुढील भागात एआय-संवर्धित विकास जगात प्रासंगिक आणि मौल्यवान राहण्यासाठी विकासक त्यांची कौशल्ये आणि भूमिका अनुकूल .

एआयच्या युगात जुळवून घेणे आणि भरभराट करणे

प्रोग्रामर आणि डेव्हलपर्ससाठी, कोडिंगमध्ये एआयचा उदय हा एक भयानक धोका असण्याची गरज नाही - ती एक संधी असू शकते. तंत्रज्ञानासोबत जुळवून घेणे आणि विकसित होणे अधिक उत्पादक आणि मागणी असलेले आढळेल, तर जे त्याकडे दुर्लक्ष करतात त्यांना ते मागे पडलेले आढळू शकतात. या विभागात, आम्ही डेव्हलपर्सना प्रासंगिक राहण्यासाठी आणि भरभराटीसाठी व्यावहारिक पावले आणि धोरणांवर लक्ष केंद्रित करतो कारण एआय टूल्स दैनंदिन विकासाचा भाग बनतात. स्वीकारण्याची मानसिकता म्हणजे स्पर्धेऐवजी एआयशी सतत शिकणे आणि सहकार्य करणे. डेव्हलपर्स कसे जुळवून घेऊ शकतात आणि त्यांनी कोणत्या नवीन कौशल्यांचा आणि भूमिकांचा विचार केला पाहिजे ते येथे आहे:

१. एआयला एक साधन म्हणून स्वीकारा (एआय कोडिंग असिस्टंट्स प्रभावीपणे वापरायला शिका): सर्वप्रथम, डेव्हलपर्सनी उपलब्ध असलेल्या एआय टूल्सशी सहजतेने जुळवून घेतले पाहिजे. कोपायलट, चॅटजीपीटी किंवा इतर कोडिंग एआयना तुमचा नवीन पेअर प्रोग्रामिंग पार्टनर मानावे. याचा अर्थ चांगले प्रॉम्प्ट किंवा टिप्पण्या कशा लिहायच्या हे शिकणे आणि एआय-जनरेटेड कोड कसा त्वरीत प्रमाणित किंवा डीबग करायचा हे जाणून घेणे. जसे एखाद्या डेव्हलपरला त्यांचे आयडीई किंवा आवृत्ती नियंत्रण शिकावे लागले, तसेच एआय असिस्टंटच्या वैशिष्ट्यांना शिकणे हे कौशल्य संचाचा एक भाग बनत आहे. उदाहरणार्थ, डेव्हलपर त्यांनी लिहिलेला कोडचा एक भाग घेऊन आणि एआयला ते सुधारण्यास सांगून, नंतर बदलांचे विश्लेषण करून सराव करू शकतो. किंवा, एखादे कार्य सुरू करताना, टिप्पण्यांमध्ये त्याची रूपरेषा तयार करा आणि एआय काय प्रदान करते ते पहा, नंतर तेथून परिष्कृत करा. कालांतराने, एआय कशात चांगले आहे आणि त्याच्याशी सह-निर्मिती कशी करावी यासाठी तुम्हाला अंतर्ज्ञान विकसित होईल. ते "एआय-सहाय्यित विकास" - तुमच्या टूलबॉक्समध्ये जोडण्यासाठी एक नवीन कौशल्य. खरंच, डेव्हलपर्स आता "प्रॉम्प्ट इंजिनिअरिंग" हे एक कौशल्य म्हणून बोलतात - एआयला योग्य प्रश्न कसे विचारायचे हे जाणून घेणे. जे त्यात प्रभुत्व मिळवतात ते त्याच साधनांमधून लक्षणीयरीत्या चांगले परिणाम मिळवू शकतात. लक्षात ठेवा, "एआय वापरणारे डेव्हलपर्स जे वापरत नाहीत त्यांची जागा घेऊ शकतात" - म्हणून तंत्रज्ञानाचा स्वीकार करा आणि ते तुमचे सहयोगी बनवा.

२. उच्च-स्तरीय कौशल्यांवर लक्ष केंद्रित करा (समस्या सोडवणे, सिस्टम डिझाइन, आर्किटेक्चर): एआय अधिक कमी-स्तरीय कोडिंग हाताळू शकते, म्हणून विकासकांनी अ‍ॅबस्ट्रॅक्शन शिडी वर जावे . याचा अर्थ सिस्टम डिझाइन आणि आर्किटेक्चर समजून घेण्यावर अधिक भर देणे. जटिल समस्या सोडवणे, स्केलेबल सिस्टम डिझाइन करणे आणि आर्किटेक्चरल निर्णय घेणे - जिथे मानवी अंतर्दृष्टी महत्त्वाची आहे - यामध्ये कौशल्ये विकसित करा. फक्त काय यावर नाही तर उपाय का आणि कसे यावर लक्ष केंद्रित करा. उदाहरणार्थ, सॉर्टिंग फंक्शन परिपूर्ण करण्यात तुमचा सर्व वेळ घालवण्याऐवजी (जेव्हा एआय तुमच्यासाठी एक लिहू शकते), तुमच्या अनुप्रयोगाच्या संदर्भासाठी कोणता सॉर्टिंग दृष्टिकोन इष्टतम आहे आणि तो तुमच्या सिस्टमच्या डेटा प्रवाहात कसा बसतो हे समजून घेण्यात वेळ घालवा. डिझाइन विचार - वापरकर्त्याच्या गरजा, डेटा प्रवाह आणि घटक परस्परसंवाद लक्षात घेऊन - अत्यंत मूल्यवान असेल. एआय कोड जनरेट करू शकते, परंतु तो डेव्हलपर आहे जो सॉफ्टवेअरची एकूण रचना ठरवतो आणि सर्व भाग सुसंवादाने काम करतात याची खात्री करतो. तुमच्या मोठ्या-चित्र विचारसरणीला तीक्ष्ण करून, तुम्ही एआय (आणि उर्वरित टीम) योग्य गोष्ट तयार करण्यात मार्गदर्शन करणारी व्यक्ती म्हणून स्वतःला अपरिहार्य बनवता. भविष्याकडे पाहणाऱ्या एका अहवालात म्हटल्याप्रमाणे, विकासकांनी "ज्या क्षेत्रांमध्ये मानवी अंतर्दृष्टी अपूरणीय आहे, जसे की समस्या सोडवणे, डिझाइन विचारसरणी आणि वापरकर्त्यांच्या गरजा समजून घेणे यावर लक्ष केंद्रित केले पाहिजे." ( २०२५ मध्ये एआय डेव्हलपर्सची जागा घेणार आहे का: भविष्यातील एक झलक )

३. तुमचे एआय आणि एमएल ज्ञान वाढवा: एआय सोबत काम करण्यासाठी, एआय समजून घेण्यास . डेव्हलपर्सना सर्वच मशीन लर्निंग संशोधक बनण्याची आवश्यकता नाही, परंतु हे मॉडेल कसे कार्य करतात याची चांगली समज असणे फायदेशीर ठरेल. मशीन लर्निंग आणि डीप लर्निंगच्या मूलभूत गोष्टी जाणून घ्या - यामुळे केवळ नवीन करिअर मार्ग उघडू शकत नाहीत (कारण एआयशी संबंधित नोकऱ्या वाढत आहेत ( सॉफ्टवेअर इंजिनिअर्सचे भविष्य आहे का? एआयचा प्रभाव [२०२४] )), परंतु ते तुम्हाला एआय टूल्स अधिक प्रभावीपणे वापरण्यास देखील मदत करेल. उदाहरणार्थ, मोठ्या भाषेच्या मॉडेलच्या मर्यादा आणि ते कसे प्रशिक्षित केले गेले हे तुम्हाला माहिती असल्यास, ते कधी अयशस्वी होऊ शकते याचा अंदाज तुम्ही लावू शकता आणि त्यानुसार तुमचे प्रॉम्प्ट किंवा चाचण्या डिझाइन करू शकता. याव्यतिरिक्त, अनेक सॉफ्टवेअर उत्पादने आता एआय वैशिष्ट्ये समाविष्ट करत आहेत (उदाहरणार्थ, शिफारस इंजिन किंवा चॅटबॉट असलेले अॅप). काही एमएल ज्ञान असलेला सॉफ्टवेअर डेव्हलपर त्या वैशिष्ट्यांमध्ये योगदान देऊ शकतो किंवा किमान डेटा शास्त्रज्ञांशी बुद्धिमत्तेने सहयोग करू शकतो. शिकण्याचा विचार करण्यासारख्या प्रमुख क्षेत्रांमध्ये हे समाविष्ट आहे: डेटा सायन्स बेसिक्स , डेटा प्रीप्रोसेस कसा करायचा, प्रशिक्षण विरुद्ध अनुमान आणि एआयची नीतिमत्ता. एआय फ्रेमवर्क (टेन्सरफ्लो, पायटॉर्च) आणि क्लाउड एआय सेवांशी स्वतःला परिचित करा; जरी तुम्ही सुरुवातीपासून मॉडेल तयार करत नसलात तरी, एआय एपीआयला अॅपमध्ये कसे समाकलित करायचे हे जाणून घेणे हे एक मौल्यवान कौशल्य आहे. थोडक्यात, "एआय साक्षर" होणे हे वेब किंवा डेटाबेस तंत्रज्ञानात साक्षर असण्याइतकेच महत्त्वाचे होत आहे. पारंपारिक सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकी आणि एआयच्या जगात काम करू शकणारे डेव्हलपर्स भविष्यातील प्रकल्पांचे नेतृत्व करण्यासाठी उत्तम स्थितीत असतील.

४. मजबूत सॉफ्ट स्किल्स आणि डोमेन नॉलेज विकसित करा: जसजसे एआय यांत्रिक कामे हाती घेते तसतसे अद्वितीय मानवी कौशल्ये आणखी महत्त्वाची होतात. संवाद, टीमवर्क आणि डोमेन एक्सपर्टीझ ही क्षेत्रे दुप्पट करण्यासाठी वापरली पाहिजेत. सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट हे बहुतेकदा समस्या क्षेत्र समजून घेण्याबद्दल असते - मग ते वित्त, आरोग्यसेवा, शिक्षण किंवा इतर कोणतेही क्षेत्र असो - आणि त्याचे निराकरणात रूपांतर करते. एआयमध्ये तो संदर्भ किंवा भागधारकांशी संपर्क साधण्याची क्षमता नसते, परंतु तुम्हाला असते. तुम्ही ज्या क्षेत्रात काम करता त्या क्षेत्रात अधिक ज्ञानी बनल्याने तुम्ही सॉफ्टवेअर प्रत्यक्षात वास्तविक जगाच्या गरजा पूर्ण करते याची खात्री करण्यासाठी तुम्ही एक योग्य व्यक्ती बनता. त्याचप्रमाणे, तुमच्या सहयोग कौशल्यांवर लक्ष केंद्रित करा: मार्गदर्शन, नेतृत्व आणि समन्वय. टीमना कोडचे पुनरावलोकन करण्यासाठी (एआय-लिखित कोडसह), सर्वोत्तम पद्धतींवर कनिष्ठांना मार्गदर्शन करण्यासाठी आणि जटिल प्रकल्पांचे समन्वय करण्यासाठी वरिष्ठ विकासकांची आवश्यकता असेल. एआय प्रकल्पांमध्ये मानवी परस्परसंवादाची आवश्यकता दूर करत नाही. खरं तर, एआय जनरेटिंग कोडसह, वरिष्ठ विकासकाचे मार्गदर्शन कनिष्ठांना एआयसह कसे काम करावे आणि त्याचे आउटपुट कसे प्रमाणित करावे , फॉर-लूप कसे लिहावे याऐवजी. या नवीन पद्धतीत इतरांना मार्गदर्शन करण्यास सक्षम असणे हे एक मौल्यवान कौशल्य आहे. तसेच, गंभीर विचारसरणीचा - एआय आउटपुटवर प्रश्न विचारा आणि चाचणी करा आणि इतरांनाही ते करण्यास प्रोत्साहित करा. निरोगी संशयवाद आणि पडताळणीची मानसिकता जोपासल्याने एआयवर आंधळेपणाने अवलंबून राहणे टाळता येईल आणि चुका कमी होतील. मूलतः, एआयमध्ये नसलेली कौशल्ये सुधारा: लोक आणि संदर्भ समजून घेणे, गंभीर विश्लेषण आणि आंतरविद्याशाखीय विचारसरणी.

५. आयुष्यभर शिकणे आणि अनुकूलता: एआयमध्ये बदलाची गती अत्यंत वेगवान आहे. आज जे अत्याधुनिक वाटते ते काही वर्षांत जुने होऊ शकते. डेव्हलपर्सना आयुष्यभर शिकणे पूर्वीपेक्षा जास्त स्वीकारावे लागेल. याचा अर्थ नियमितपणे नवीन एआय कोडिंग असिस्टंट वापरून पाहणे, एआय/एमएलमध्ये ऑनलाइन अभ्यासक्रम किंवा प्रमाणपत्रे घेणे, काय येत आहे याबद्दल अद्ययावत राहण्यासाठी संशोधन ब्लॉग वाचणे किंवा एआय-केंद्रित डेव्हलपर समुदायांमध्ये सहभागी होणे असा असू शकतो. अनुकूलता ही महत्त्वाची गोष्ट आहे - नवीन साधने आणि वर्कफ्लो उदयास येताच त्यांच्याकडे वळण्यास तयार रहा. उदाहरणार्थ, जर एखादे नवीन एआय टूल आले जे स्केचेसमधून UI डिझाइन स्वयंचलित करू शकते, तर फ्रंट-एंड डेव्हलपरने ते शिकण्यास आणि समाविष्ट करण्यास तयार असले पाहिजे, कदाचित त्यांचे लक्ष व्युत्पन्न केलेल्या UI ला परिष्कृत करण्यावर किंवा ऑटोमेशनने गमावलेल्या वापरकर्ता अनुभवाच्या तपशीलांमध्ये सुधारणा करण्यावर केंद्रित केले पाहिजे. जे लोक शिकणे हा त्यांच्या कारकिर्दीचा सततचा भाग मानतात (जे अनेक डेव्हलपर्स आधीच करतात) त्यांना एआय विकास एकत्रित करणे सोपे जाईल. एक धोरण म्हणजे तुमच्या आठवड्याचा एक छोटासा भाग शिकण्यासाठी आणि प्रयोगासाठी समर्पित करणे - ते तुमच्या स्वतःच्या भविष्यात गुंतवणूक म्हणून घ्या. कंपन्या त्यांच्या डेव्हलपर्सना एआय टूल्स प्रभावीपणे वापरण्याचे प्रशिक्षण देण्यास देखील सुरुवात करत आहेत; अशा संधींचा फायदा घेतल्याने तुम्ही पुढे जाल. जे विकासक यशस्वी होतात तेच एआयला एक विकसित भागीदार म्हणून पाहतात आणि त्या भागीदारासोबत काम करण्याचा त्यांचा दृष्टिकोन सतत सुधारत राहतात.

६. उदयोन्मुख भूमिका आणि करिअर मार्गांचा शोध घ्या: जसजसे एआय विकासात गुंतत जाते तसतसे नवीन करिअर संधी उदयास येत आहेत. उदाहरणार्थ, प्रॉम्प्ट इंजिनिअर किंवा एआय इंटिग्रेशन स्पेशालिस्ट ही भूमिका उत्पादनांमध्ये एआय वापरण्यासाठी योग्य प्रॉम्प्ट, वर्कफ्लो आणि पायाभूत सुविधा तयार करण्यावर केंद्रित असतात. दुसरे उदाहरण म्हणजे एआय एथिक्स इंजिनिअर किंवा एआय ऑडिटर - ज्या भूमिका पूर्वाग्रह, अनुपालन आणि शुद्धतेसाठी एआय आउटपुटचे पुनरावलोकन करण्यावर लक्ष केंद्रित करतात. जर तुम्हाला त्या क्षेत्रांमध्ये रस असेल, तर योग्य ज्ञानाने स्वतःला स्थान दिल्यास हे नवीन मार्ग उघडू शकतात. क्लासिक भूमिकांमध्येही, तुम्हाला "एआय-असिस्टेड फ्रंटएंड डेव्हलपर" विरुद्ध "एआय-असिस्टेड बॅकएंड डेव्हलपर" सारखे कोनाडे सापडतील जिथे प्रत्येकजण विशेष साधने वापरतो. संस्था एआयभोवती संघ कसे तयार करत आहेत यावर लक्ष ठेवा. काही कंपन्यांकडे प्रकल्पांमध्ये एआयचा अवलंब करण्यासाठी मार्गदर्शन करण्यासाठी "एआय गिल्ड" किंवा उत्कृष्टता केंद्रे आहेत - अशा गटांमध्ये सक्रिय राहणे तुम्हाला आघाडीवर ठेवू शकते. शिवाय, एआय टूल्सच्या विकासात योगदान देण्याचा विचार करा: उदाहरणार्थ, डेव्हलपर टूलिंग सुधारणाऱ्या ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्सवर काम करणे (कदाचित एआयची कोड स्पष्ट करण्याची क्षमता वाढवणे इ.). हे केवळ तंत्रज्ञानाबद्दलची तुमची समज वाढवत नाही तर तुम्हाला अशा समुदायात स्थान देते जे बदलाचे नेतृत्व करत आहे. मुख्य गोष्ट म्हणजे करिअरच्या चपळतेबद्दल . जर तुमच्या सध्याच्या नोकरीचे काही भाग स्वयंचलित झाले तर त्या स्वयंचलित भागांची रचना, देखरेख किंवा वाढ करणाऱ्या भूमिकांमध्ये बदल करण्यास तयार रहा.

७. मानवी गुणवत्ता राखणे आणि प्रदर्शित करणे: ज्या जगात एआय सरासरी समस्येसाठी सरासरी कोड तयार करू शकते, तेथे मानवी विकासकांनी अपवादात्मक आणि सहानुभूतीपूर्ण उपाय तयार करण्याचा प्रयत्न केला पाहिजे जे एआय करू शकत नाही. याचा अर्थ वापरकर्त्याच्या अनुभवाच्या सूक्ष्मतेवर लक्ष केंद्रित करणे, असामान्य परिस्थितींसाठी कार्यप्रदर्शन ऑप्टिमायझेशन करणे किंवा फक्त स्वच्छ आणि चांगल्या प्रकारे दस्तऐवजीकरण केलेला कोड लिहिणे असू शकते (एआय अर्थपूर्ण दस्तऐवजीकरण किंवा समजण्यायोग्य कोड टिप्पण्या लिहिण्यात उत्तम नाही - तुम्ही तेथे मूल्य जोडू शकता!). कामात मानवी अंतर्दृष्टी एकत्रित करण्याचा मुद्दा बनवा: उदाहरणार्थ, जर एआय कोडचा एक भाग तयार करतो, तर तुम्ही दुसऱ्या व्यक्तीला नंतर समजेल अशा प्रकारे तर्क स्पष्ट करणाऱ्या टिप्पण्या जोडता किंवा तुम्ही ते अधिक वाचनीय होण्यासाठी समायोजित करता. असे करून, तुम्ही व्यावसायिकता आणि गुणवत्तेचा एक थर जोडत आहात जो पूर्णपणे मशीन-निर्मित कामात नसतो. कालांतराने, वास्तविक जगात "फक्त कार्य करते" अशा उच्च-गुणवत्तेच्या सॉफ्टवेअरसाठी प्रतिष्ठा निर्माण करणे तुम्हाला वेगळे करेल. क्लायंट आणि नियोक्ते अशा विकासकांना महत्त्व देतील जे एआय कार्यक्षमता मानवी कारागिरीशी जोडू .

शैक्षणिक मार्ग कसे जुळवून घेऊ शकतात याचाही विचार करूया. या क्षेत्रात प्रवेश करणाऱ्या नवीन विकासकांनी त्यांच्या शिक्षण प्रक्रियेत एआय टूल्सपासून दूर जाऊ नये. उलट, वापरून (उदा. गृहपाठ किंवा प्रकल्पांमध्ये मदत करण्यासाठी एआय वापरणे, नंतर निकालांचे विश्लेषण करणे) त्यांच्या समजुतीला गती देऊ शकते. तथापि, मूलभूत गोष्टी - अल्गोरिदम, डेटा स्ट्रक्चर्स आणि कोअर प्रोग्रामिंग संकल्पना - खोलवर शिकणे देखील महत्त्वाचे आहे जेणेकरून तुमचा पाया मजबूत असेल आणि एआय कधी चुकत आहे हे कळू शकेल. एआय सोप्या कोडिंग व्यायामांना हाताळत असल्याने, अभ्यासक्रम डिझाइन आणि एकत्रीकरण आवश्यक असलेल्या प्रकल्पांवर अधिक भार टाकू शकतात. जर तुम्ही नवीन असाल, तर जटिल समस्या सोडवण्याची आणि अनेक साधनांपैकी एक म्हणून एआय वापरण्याची तुमची क्षमता दर्शविणारा पोर्टफोलिओ तयार करण्यावर लक्ष केंद्रित करा.

अनुकूलन धोरणाचा सारांश देण्यासाठी: प्रवासी नव्हे तर पायलट बना. एआय टूल्स वापरा, पण त्यांच्यावर जास्त अवलंबून राहू नका किंवा आत्मसंतुष्ट होऊ नका. विकासाच्या अद्वितीय मानवी पैलूंना अधिक चांगले बनवत रहा. एक आदरणीय सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकी प्रणेते ग्रेडी बूच यांनी ते चांगले म्हटले आहे: "एआय प्रोग्रामर असण्याचा अर्थ मूलभूतपणे बदलणार आहे. ते प्रोग्रामरना काढून टाकणार नाही, परंतु त्यांना नवीन कौशल्ये विकसित करण्याची आणि नवीन मार्गांनी काम करण्याची आवश्यकता असेल." ( सॉफ्टवेअर अभियंत्यांसाठी भविष्य आहे का? एआयचा प्रभाव [२०२४] ). ती नवीन कौशल्ये आणि काम करण्याच्या पद्धती सक्रियपणे विकसित करून, डेव्हलपर्स त्यांच्या कारकिर्दीच्या चालकाच्या सीटवर राहण्याची खात्री करू शकतात.

या विभागाचा सारांश देण्यासाठी, एआयच्या युगात भविष्यासाठी त्यांचे करिअर घडवू पाहणाऱ्या विकासकांसाठी येथे एक जलद संदर्भ चेकलिस्ट आहे:

या धोरणांचे पालन करून, विकासक एआय क्रांतीला त्यांच्या फायद्यासाठी बदलू शकतात. जे अनुकूलन करतात त्यांना आढळेल की एआय वाढवते आणि त्यांना जुने बनवण्याऐवजी पूर्वीपेक्षा चांगले सॉफ्टवेअर तयार करण्यास अनुमती देते.

भविष्यातील दृष्टीकोन: एआय आणि डेव्हलपर्समधील सहकार्य

एआय-चालित जगात प्रोग्रामिंगचे भविष्य काय आहे? सध्याच्या ट्रेंड्सच्या आधारे, आपण अशा भविष्याची अपेक्षा करू शकतो जिथे एआय आणि मानवी विकासक एकमेकांशी अधिक जवळून काम करतील . प्रोग्रामरची भूमिका कदाचित पर्यवेक्षी आणि सर्जनशील स्थितीकडे वळत राहील, ज्यामध्ये एआय मानवी मार्गदर्शनाखाली "भारी उचल" अधिक हाताळेल. या शेवटच्या विभागात, आम्ही काही भविष्यातील परिस्थिती मांडतो आणि खात्री देतो की विकासकांसाठी दृष्टीकोन सकारात्मक राहू शकतो - जर आपण परिस्थितीशी जुळवून घेत राहिलो तर.

नजीकच्या भविष्यात (पुढील ५-१० वर्षे), संगणकांइतकेच विकास प्रक्रियेत एआय सर्वव्यापी होण्याची शक्यता आहे. ज्याप्रमाणे आज कोणताही डेव्हलपर संपादकाशिवाय किंवा त्यांच्या बोटांच्या टोकावर गुगल/स्टॅकओव्हरफ्लोशिवाय कोड लिहित नाही, त्याचप्रमाणे लवकरच कोणताही डेव्हलपर पार्श्वभूमीत चालणाऱ्या कोणत्याही प्रकारच्या एआय सहाय्याशिवाय कोड लिहिणार नाही. एकात्मिक विकास वातावरण (आयडीई) आधीच त्यांच्या गाभ्यामध्ये एआय-संचालित वैशिष्ट्ये समाविष्ट करण्यासाठी विकसित होत आहेत (उदाहरणार्थ, कोड संपादक जे तुम्हाला कोड समजावून सांगू शकतात किंवा संपूर्ण प्रकल्पात संपूर्ण कोड बदल सुचवू शकतात). आपण अशा टप्प्यावर पोहोचू शकतो जिथे डेव्हलपरचे प्राथमिक काम म्हणजे एआय समजू शकेल अशा प्रकारे समस्या आणि अडचणी तयार करणे, नंतर एआय प्रदान करत असलेल्या उपायांचे क्युरेट करणे आणि परिष्कृत करणे . हे प्रोग्रामिंगच्या उच्च-स्तरीय स्वरूपासारखे आहे, ज्याला कधीकधी "प्रॉम्प्ट प्रोग्रामिंग" किंवा "एआय ऑर्केस्ट्रेशन" असे म्हणतात.

तथापि, काय करायचे आहे - लोकांच्या समस्या सोडवणे - याचे सार अजूनही बदललेले नाही. भविष्यातील एआय कदाचित वर्णनातून संपूर्ण अ‍ॅप तयार करू शकेल ("डॉक्टरांच्या अपॉइंटमेंट बुक करण्यासाठी मला एक मोबाइल अ‍ॅप तयार करा"), परंतु ते वर्णन स्पष्ट करणे, ते योग्य आहे याची खात्री करणे आणि वापरकर्त्यांना आनंद देण्यासाठी निकाल सुधारणे हे काम डेव्हलपर्स (डिझायनर्स, उत्पादन व्यवस्थापक इत्यादींसह) यांचा समावेश असेल. खरं तर, जर मूलभूत अ‍ॅप निर्मिती सोपी झाली, तर मानवी सर्जनशीलता आणि सॉफ्टवेअरमधील नावीन्यपूर्णता आणखी महत्त्वाची होईल . आपल्याला सॉफ्टवेअरची भरभराट दिसू शकते, जिथे अनेक नियमित अनुप्रयोग एआयद्वारे तयार केले जातात, तर मानवी डेव्हलपर्स सीमा ओलांडणाऱ्या अत्याधुनिक, जटिल किंवा सर्जनशील प्रकल्पांवर लक्ष केंद्रित करतात.

प्रोग्रामिंगसाठी प्रवेशाचा अडथळा कमी होण्याची शक्यता देखील आहे - म्हणजे पारंपारिक सॉफ्टवेअर अभियंते नसलेले (उदाहरणार्थ, व्यवसाय विश्लेषक किंवा शास्त्रज्ञ किंवा मार्केटर) लोक एआय टूल्स वापरून सॉफ्टवेअर तयार करू शकतात (एआय द्वारे सुपरचार्ज केलेल्या "नो-कोड/लो-कोड" चळवळीचा सातत्य). यामुळे व्यावसायिक विकासकांची गरज कमी होत नाही; उलट, ते बदलते. अशा प्रकरणांमध्ये विकासक सल्लागार किंवा मार्गदर्शक भूमिका अधिक घेऊ शकतात, जेणेकरून हे नागरिक-विकसित अॅप्स सुरक्षित, कार्यक्षम आणि देखभाल करण्यायोग्य असतील याची खात्री होईल. व्यावसायिक प्रोग्रामर एआय-सहाय्यित "नॉन-प्रोग्रामर" वापरत असलेले प्लॅटफॉर्म आणि एपीआय तयार करण्यावर लक्ष केंद्रित करू शकतात.

नोकरीच्या दृष्टिकोनातून, काही प्रोग्रामिंग भूमिका कमी होऊ शकतात तर काही वाढू शकतात. उदाहरणार्थ, जर कंपन्या सोप्या कामांसाठी एआयवर अवलंबून राहिल्या तर काही एंट्री-लेव्हल कोडिंग पोझिशन्सची संख्या कमी होऊ शकते. भविष्यात एखाद्या लहान स्टार्टअपला कदाचित निम्म्या संख्येने कनिष्ठ विकासकांची आवश्यकता असेल अशी कल्पना करता येते कारण त्यांचे वरिष्ठ विकासक, एआयने सुसज्ज, बरेच मूलभूत काम पूर्ण करू शकतात. परंतु त्याच वेळी, पूर्णपणे नवीन नोकऱ्या (जसे आपण अनुकूलन विभागात चर्चा केली आहे) दिसतील. शिवाय, सॉफ्टवेअर अर्थव्यवस्थेत आणखी जास्त प्रमाणात पसरत असल्याने (एआय विशिष्ट गरजांसाठी सॉफ्टवेअर तयार करत असल्याने), सॉफ्टवेअरशी संबंधित नोकऱ्यांची एकूण मागणी वाढत राहू शकते. इतिहास दर्शवितो की दीर्घकाळात अधिक मिळतात , जरी त्या वेगवेगळ्या नोकऱ्या आहेत - उदाहरणार्थ, काही उत्पादन कार्यांच्या ऑटोमेशनमुळे ऑटोमेटेड सिस्टम डिझाइन, देखभाल आणि सुधारण्यासाठी नोकऱ्यांमध्ये वाढ झाली. एआय आणि प्रोग्रामिंगच्या संदर्भात, कनिष्ठ विकासक करत असलेली काही कामे स्वयंचलित असली तरी, आपण कोणते सॉफ्टवेअर तयार करू इच्छितो याची एकूण व्याप्ती वाढते (कारण आता ते तयार करणे स्वस्त/जलद आहे), ज्यामुळे अधिक प्रकल्प होऊ शकतात आणि त्यामुळे अधिक मानवी देखरेख, प्रकल्प व्यवस्थापन, आर्किटेक्चर इत्यादींची आवश्यकता निर्माण होऊ शकते. भविष्यातील नोकऱ्यांवरील वर्ल्ड इकॉनॉमिक फोरमच्या अहवालात असे सुचवण्यात आले आहे की सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट आणि एआयमधील भूमिका डिजिटल परिवर्तनामुळे मागणीत वाढ होत आहेत

आपण २०४० च्या भाकिताचा : ओक रिज नॅशनल लॅबमधील संशोधकांनी असे सुचवले आहे की २०४० पर्यंत, "मशीन्स... त्यांचे बहुतेक कोड स्वतः लिहितील" ( इज देअर अ फ्युचर फॉर सॉफ्टवेअर इंजिनिअर्स? द इम्पॅक्ट ऑफ एआय [२०२४] ). जर ते अचूक सिद्ध झाले तर मानवी प्रोग्रामरसाठी काय उरले आहे? कदाचित, लक्ष केंद्रित केले जाईल ते खूप उच्च-स्तरीय मार्गदर्शनावर (मशीनना आपण त्यांना काय साध्य करायचे आहे ते विस्तृत स्ट्रोकमध्ये सांगणे) आणि अशा क्षेत्रांवर ज्यामध्ये सिस्टमचे जटिल एकत्रीकरण, मानवी मानसशास्त्राची समज किंवा नवीन समस्या डोमेन समाविष्ट आहेत. अशा परिस्थितीतही, मानव उत्पादन डिझाइनर्स, आवश्यकता अभियंते आणि एआय प्रशिक्षक/परीक्षकांसारख्या कोणता कोड लिहावा आणि का लिहावा हे कोणीतरी ठरवावे लागेल आणि नंतर अंतिम परिणाम योग्य आहे आणि ध्येयांशी जुळला आहे हे सत्यापित करावे लागेल. हे एके दिवशी स्वयं-ड्रायव्हिंग कार स्वतः कसे चालवू शकतात यासारखे आहे, परंतु तरीही तुम्ही कारला कुठे जायचे आणि जटिल परिस्थितीत हस्तक्षेप करायचा हे सांगता - तसेच मानव रस्ते, वाहतूक कायदे आणि त्याच्या सभोवतालच्या सर्व पायाभूत सुविधा डिझाइन करतात.

बहुतेक तज्ञ अशा प्रकारे सहकार्याचे भविष्य पाहतात , बदलीचे नाही . एका टेक कन्सल्टन्सीने म्हटल्याप्रमाणे, "विकासाचे भविष्य म्हणजे मानव किंवा एआय यांच्यातील निवड नाही तर दोघांपैकी सर्वोत्तम गोष्टींचा फायदा घेणारे सहकार्य आहे." ( २०२५ मध्ये एआय गोइंग टू रिप्लेस डेव्हलपर्स इन 2025: अ स्नीक पीक इनटू द फ्युचर ) एआय निःसंशयपणे सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंटमध्ये बदल करेल, परंतु ते नामशेष होण्यापेक्षा डेव्हलपरच्या भूमिकेचे उत्क्रांती आहे. जे डेव्हलपर्स "बदल स्वीकारतात, त्यांची कौशल्ये जुळवून घेतात आणि त्यांच्या कामाच्या अद्वितीय मानवी पैलूंवर लक्ष केंद्रित करतात" त्यांना आढळेल की एआय त्यांचे मूल्य कमी करण्याऐवजी त्यांच्या क्षमता वाढवते

आपण दुसऱ्या क्षेत्राशी समांतरता साधू शकतो: अभियांत्रिकी आणि आर्किटेक्चरमध्ये संगणक-सहाय्यित डिझाइन (CAD) च्या उदयाचा विचार करा. त्या साधनांनी अभियंते आणि आर्किटेक्टची जागा घेतली का? नाही - त्यांनी त्यांना अधिक उत्पादक बनवले आणि त्यांना अधिक जटिल डिझाइन तयार करण्याची परवानगी दिली. परंतु मानवी सर्जनशीलता आणि निर्णय घेण्याची क्षमता केंद्रस्थानी राहिली. त्याचप्रमाणे, AI ला संगणक-सहाय्यित कोडिंग म्हणून पाहिले जाऊ शकते - ते जटिलता आणि कर्कश काम हाताळण्यास मदत करेल, परंतु विकासक डिझाइनर आणि निर्णय घेणारा राहतो.

दीर्घकाळात, जर आपण खरोखरच प्रगत एआयची कल्पना केली (उदाहरणार्थ, सामान्य एआयचा एक प्रकार जो शकतो मानवी क्षमता वाढवणाऱ्या मार्गांनी एआयचे समाकलन करणे हाच विवेकपूर्ण मार्ग आहे . याचा अर्थ मानवांना माहिती देणाऱ्या साधने आणि पद्धतींमध्ये (आणि धोरणांमध्ये) गुंतवणूक करणे. आधीच, आपण एआय प्रशासन - नैतिक आणि प्रभावी परिणाम सुनिश्चित करण्यासाठी विकासात एआयचा वापर कसा करावा यासाठी मार्गदर्शक तत्त्वे ( सर्वेक्षणाने विकासकांच्या अनुभवावर एआयचा प्रभाव प्रकट केला आहे - द गिटहब ब्लॉग ). हा ट्रेंड वाढण्याची शक्यता आहे, ज्यामुळे मानवी देखरेख औपचारिकपणे एआय-विकास पाइपलाइनचा भाग असेल याची खात्री होईल.

शेवटी, "एआय प्रोग्रामरची जागा घेईल का?" या प्रश्नाचे उत्तर दिले जाऊ शकते: नाही - परंतु प्रोग्रामर जे करतात ते लक्षणीयरीत्या बदलेल. प्रोग्रामिंगचे सामान्य भाग बहुतेक स्वयंचलित होण्याच्या मार्गावर आहेत. सर्जनशील, आव्हानात्मक आणि मानव-केंद्रित भाग येथेच राहतील आणि खरोखरच अधिक प्रमुख होतील. भविष्यात प्रोग्रामर अधिक हुशार एआय सहाय्यकांसोबत काम करताना दिसतील, अगदी एखाद्या टीम सदस्यासारखे. कल्पना करा की एक एआय सहकारी आहे जो 24/7 कोड तयार करू शकतो - हे एक उत्तम उत्पादकता वाढवणारे आहे, परंतु तरीही त्याला कोणत्या कामांवर काम करायचे ते सांगण्यासाठी आणि त्याचे कार्य तपासण्यासाठी कोणीतरी आवश्यक आहे.

सर्वोत्तम परिणाम मिळतील. एका सीईओने म्हटल्याप्रमाणे, "एआय प्रोग्रामरची जागा घेणार नाही, परंतु एआय वापरणारे प्रोग्रामर जे वापरत नाहीत त्यांची जागा घेतील." व्यावहारिक भाषेत, याचा अर्थ तंत्रज्ञानासोबत विकसित होण्याची जबाबदारी डेव्हलपर्सवर आहे. प्रोग्रामिंगचा व्यवसाय मरत नाहीये - तो जुळवून घेत आहे एआयसोबत भागीदारीत यशस्वी आणि परिपूर्ण करिअर सुरक्षित करू शकतात .

शेवटी, आपण अशा युगात प्रवेश करत आहोत हे साजरे करण्यासारखे आहे जिथे डेव्हलपर्सकडे महासत्ता आहे. प्रोग्रामरची पुढची पिढी एआयचा वापर करून दिवस लागणाऱ्या गोष्टी काही तासांत साध्य करेल आणि पूर्वीच्या आवाक्याबाहेरच्या समस्या सोडवेल. भीतीऐवजी, पुढे जाण्याची भावना आशावाद आणि कुतूहलाची . जोपर्यंत आपण आपले डोळे उघडे ठेवून - त्याच्या मर्यादांची जाणीव ठेवून आणि आपल्या जबाबदारीची जाणीव ठेवून - एआयकडे जातो तोपर्यंत आपण असे भविष्य घडवू शकतो जिथे एआय आणि प्रोग्रामर एकत्रितपणे आश्चर्यकारक सॉफ्टवेअर सिस्टम तयार करतात, जे एकटे करू शकतील त्यापेक्षा खूप जास्त. मानवी सर्जनशीलता आणि मशीन कार्यक्षमता हे एक शक्तिशाली संयोजन आहे. शेवटी, ते बदलण्याबद्दल दोघेही लिहितील .

स्रोत:

1. ब्रेनहब, “सॉफ्टवेअर इंजिनिअर्ससाठी भविष्य आहे का? एआयचा प्रभाव [२०२४]” ( सॉफ्टवेअर इंजिनिअर्ससाठी भविष्य आहे का? एआयचा प्रभाव [२०२४] ).

2. ब्रेनहब, तज्ज्ञ सत्या नाडेला आणि जेफ डीन यांचे एआय हे एक साधन आहे, बदली नाही यावर उद्धृत करते ( सॉफ्टवेअर इंजिनिअर्ससाठी भविष्य आहे का? एआयचा प्रभाव [२०२४] ) ( सॉफ्टवेअर इंजिनिअर्ससाठी भविष्य आहे का? एआयचा प्रभाव [२०२४] ).

3. मध्यम (पायकोच), “विल एआय प्रोग्रामर्सची जागा घेईल? द ट्रुथ बिहाइंड द हायप” , सूक्ष्म वास्तव विरुद्ध हायप ( विल एआय प्रोग्रामर्सची जागा घेईल? द ट्रुथ बिहाइंड द हायप | द पायकोच द्वारे | आर्टिफिशियल कॉर्नर | मार्च, २०२५ | मीडियम ) आणि सॅम ऑल्टमन यांचे एआय कामांमध्ये चांगले आहे पण पूर्ण नोकऱ्यांमध्ये नाही यावरचे कोट.

4. डिझाईनगुरस, “इज एआय गोइंग टू रिप्लेस डेव्हलपर्स… (२०२५)” , एआय डेव्हलपर्सना अनावश्यक बनवण्याऐवजी वाढवेल इज एआय गोइंग टू रिप्लेस डेव्हलपर्स इन २०२५: अ स्नीक पीक इन द फ्युचर ) आणि एआय लॅग्ज (सर्जनशीलता, संदर्भ, नीतिमत्ता) क्षेत्रांची यादी करते.

5. स्टॅक ओव्हरफ्लो डेव्हलपर सर्वेक्षण २०२३, ७०% डेव्हलपर्सकडून एआय टूल्सचा वापर, अचूकतेवर कमी विश्वास (३% जास्त विश्वास) ( ७०% डेव्हलपर्स एआय कोडिंग टूल्स वापरतात, ३% त्यांच्या अचूकतेवर खूप विश्वास ठेवतात - शिफ्टमॅग ).

6. गिटहब सर्वेक्षण २०२३, ९२% डेव्हलपर्सनी एआय कोडिंग टूल्स वापरून पाहिले आहेत आणि ७०% लोकांना त्याचे फायदे दिसतात ( सर्वेक्षण एआयचा डेव्हलपर अनुभवावर होणारा परिणाम उघड करते - द गिटहब ब्लॉग ).

7. गिटहब कोपायलट संशोधन, एआय सहाय्याने ५५% जलद कार्य पूर्ण करण्याचा शोध ( संशोधन: गिटहब कोपायलटचा विकासक उत्पादकता आणि आनंदावर होणारा परिणाम मोजणे - द गिटहब ब्लॉग ).

8. डीपमाइंडच्या अल्फाकोडवर, गीकवायर सरासरी मानवी कोडर पातळीवर कामगिरी करत आहे (टॉप ५४%) परंतु टॉप परफॉर्मर्सपासून खूप दूर आहे ( डीपमाइंडचा अल्फाकोड सरासरी प्रोग्रामरच्या कौशल्याशी जुळतो ).

9. इंडियाटुडे (फेब्रुवारी २०२५), सॅम ऑल्टमनच्या एआय "सहकारी" यांच्या कनिष्ठ अभियंत्यांची कामे करण्याच्या दृष्टिकोनाचा सारांश, परंतु "मानवांची पूर्णपणे जागा घेणार नाहीत" ( सॅम ऑल्टमन म्हणतात की एआय एजंट लवकरच सॉफ्टवेअर अभियंते करतात ती कामे करतील: संपूर्ण कथा ५ मुद्द्यांमध्ये - इंडिया टुडे ).

10. मॅककिन्से अँड कंपनीचा अंदाज आहे की ऑटोमेशन असूनही प्रोग्रामिंगमधील सुमारे ८०% नोकऱ्या मानव-केंद्रित राहतील ( सॉफ्टवेअर इंजिनिअर्सचे भविष्य आहे का? एआयचा प्रभाव [२०२४] ).

या लेखानंतर तुम्हाला वाचायला आवडतील असे लेख:

🔗 टॉप एआय पेअर प्रोग्रामिंग टूल्स
तुमच्या डेव्हलपमेंट वर्कफ्लोला चालना देण्यासाठी कोडिंग पार्टनरप्रमाणे तुमच्यासोबत सहयोग करू शकणारी आघाडीची एआय टूल्स एक्सप्लोर करा.

🔗 कोडिंगसाठी कोणते एआय सर्वोत्तम आहे - टॉप एआय कोडिंग असिस्टंट्स
कोड जनरेशन, डीबगिंग आणि सॉफ्टवेअर प्रोजेक्ट्सना गती देण्यासाठी सर्वात प्रभावी एआय टूल्ससाठी मार्गदर्शक.

🔗 आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट - तंत्रज्ञानाचे भविष्य बदलणे
सॉफ्टवेअर बनवण्याच्या, चाचणी करण्याच्या आणि तैनात करण्याच्या पद्धतीत एआय कशी क्रांती घडवत आहे ते समजून घ्या.