Zašto sutrašnji najbolji vragovi neće samo kodirati – oni će kukati, koordinirati i zapovijedati AI

Dok AI nastavlja s sve više i više novih kompetencija, mlađi kodiranje, kao što smo to znali, brzo postaje stvar prošlosti. Zadatke koji su nekada bili kruh i maslac za mlađe programere – poput ponavljajućih scenarija, HTML izgleda ili jednostavnih DevOps postavki – sada pouzdano upravljaju AI pomoćnici poput Chatgpt, GitHub Copilot i Amazon Codewhisperer.

Ovo nije samo nadogradnja brzine i učinkovitosti – ovdje gledamo ozbiljnu strukturnu promjenu. Pa gdje to ostavlja programere ulazne razine? I, govoreći šire, gdje ostavlja softversku industriju u cjelini?

Nestajuća razina početnika

Desetljećima je softverski inženjering kao polje imao prilično predvidljiv put: započnite s osnovama, izgradite neke odredišne stranice, pišite testne slučajeve, rješavanje problema s manjim greškama. Kako vaše vještine rastu, možete krenuti prema arhitektonskom razmišljanju i vlasništvu proizvoda.

Ali sada AI uvelike mijenja način na koji djeluje donji kraj te ljestvice, jer to može raditi većinu zadataka na mlađoj razini.

Kao rezultat toga, početnici koji ulaze u industriju sve se više traže da doprinesu na razini koja je zahtijevala dugogodišnje iskustvo. Ne radi se samo o pisanju koda – već o razumijevanju sustava, strukturiranju problema i radu zajedno s AI kao članom tima. To je visoka naredba. To je rečeno, vjerujem da postoji put naprijed. Počinje promjenom načina na koji učimo.

Ako tek počinjete, izbjegavajte se oslanjati na AI da biste postigli stvari. To je primamljivo, sigurno, ali dugoročno je i štetno. Ako preskočite ručnu praksu, propuštate izgradnju dubljeg razumijevanja kako softver stvarno funkcionira. To je razumijevanje presudno ako želite prerasti u vrstu programera koji može voditi, arhitektirati i voditi AI umjesto da ga zamijeni.

Način na koji to vidim, u skoroj budućnosti, najvrjedniji ljudi u tehnologiji neće biti oni koji pišu savršen kod. Oni će biti oni koji znaju što bi trebalo izgraditi, zašto je to važno i kako dobiti AI sustav da bi većinu posla obavio čisto i učinkovito. Drugim riječima, sutrašnji koder više liči na upravitelja proizvoda s čvrstom tehničkom stručnošću.

Timovi se također mijenjaju

Na temelju svega što smo gore pokrili, također osjećam potrebu da istaknem da nisu samo pojedinci koji trebaju preispitati svoje uloge. Cijeli se timovi mijenjaju. Tamo gdje smo nekada imali jasno definirane uloge-prednji programer, back-end specijalist, DeVops Engineer, QA Tester-uskoro ćemo vidjeti jednog programera koji upravlja cijelim cjevovodom uz pomoć AI.

AI-AUGMENTED programeri će zamijeniti velike timove koji su nekada bili potrebni za pomicanje projekta naprijed. Što se tiče učinkovitosti, o ovoj promjeni se može puno proslaviti – smanjeno vrijeme komunikacije, brži rezultati i viši traci za ono što jedna osoba može realno postići.

Ali, naravno, to ne znači da će timovi potpuno nestati. Samo će se struktura promijeniti. Suradnja će se više usredotočiti na strateške odluke, usklađivanje proizvoda i osigurati da se AI alati koriste odgovorno i učinkovito. Ljudski doprinos manje će se baviti implementacijom, a više o smjeru.

AI stvara novi put karijere

Ako pogledamo pet do sedam godina unaprijed, sumnjam da će se ideja o „programeru“ kakav danas znamo, u potpunosti se promijenila u nešto drugo. Vjerojatno ćemo vidjeti više hibridnih uloga – programer dijela, dizajner dijela, mislilac proizvoda. Kao što je već spomenuto, temeljni dio posla neće biti pisanje koda, već oblikovati ideje u radni softver koristeći AI kao svoj glavni alat za stvaranje. Ili možda, čak i kao suosnivač.

Tehnički tečan i dalje će ostati presudan zahtjev – ali neće biti dovoljno jednostavno znati kako kodirati. Morat ćete razumjeti razmišljanje o proizvodima, potrebe korisnika i kako upravljati AI -jevim izlazom. Više će se odnositi na dizajn sustava i stratešku viziju.

Za neke će ovo možda zvučati zastrašujuće, ali za druge će se otvoriti i mnoga vrata. Osobe s kreativnošću i smisao za rješavanje problema imat će ogromne mogućnosti pred njima.

Krajolik se mijenja, da – ne postoji pobjeći od te činjenice. Ali za one koji su se spremni prilagoditi, moglo bi se tvrditi da se to mijenja u njihovu korist. Kraj mlađih kodiranja nije kraj učenja. To je znak da moramo preispitati kakve talente rastemo, kako strukturiramo timove i što nekoga čini sjajnim programerom.

Po mom mišljenju, umjesto da tugujem gubitak osnovnih zadataka, industrija u cjelini trebala bi se usredotočiti na izgradnju vještina koje se ne mogu automatizirati. Barem, još ne. To znači provođenje hibridnog pristupa i učenje kako raditi s AI -om kao partner, a ne kao konkurent.

Roman Eloshvili je osnivač Pridržavati se.