ప్రోగ్రామర్లను AI భర్తీ చేస్తుందా? చివరిగా, కోడ్ ఎడిటర్‌ను ఆఫ్ చేయండి.

“ చివరిగా, కోడ్ ఎడిటర్‌ను ఆఫ్ చేయండి. ” ఈ అసభ్యకరమైన పదబంధం డెవలపర్ ఫోరమ్‌లలో చక్కర్లు కొడుతోంది, AI కోడింగ్ అసిస్టెంట్ల పెరుగుదల గురించి ఆందోళనకరమైన హాస్యాన్ని ప్రతిబింబిస్తుంది. AI మోడల్‌లు కోడ్‌ను వ్రాయడంలో మరింత సామర్థ్యం పొందుతున్నందున, చాలా మంది ప్రోగ్రామర్లు మానవ డెవలపర్‌లు ఎలివేటర్ ఆపరేటర్లు లేదా స్విచ్‌బోర్డ్ ఆపరేటర్‌ల మాదిరిగానే విధిని ఎదుర్కొంటున్నారా అని అడుగుతున్నారు - ఆటోమేషన్ ద్వారా వాడుకలో లేని ఉద్యోగాలు. 2024లో, కృత్రిమ మేధస్సు త్వరలో మన కోడ్‌లన్నింటినీ వ్రాయగలదని, మానవ డెవలపర్‌లు ఏమీ చేయలేరని బోల్డ్ హెడ్‌లైన్‌లు ప్రకటించాయి. కానీ హైప్ మరియు సంచలనాత్మకత వెనుక, వాస్తవికత చాలా సూక్ష్మంగా ఉంది.

అవును, AI ఇప్పుడు ఏ మానవుడి కంటే వేగంగా కోడ్‌ను ఉత్పత్తి చేయగలదు, కానీ ఆ కోడ్ ఎంత మంచిది, మరియు AI మొత్తం సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ లైఫ్‌సైకిల్‌ను స్వయంగా నిర్వహించగలదా? "అంత వేగంగా కాదు" అని అంటున్నారు మైక్రోసాఫ్ట్ CEO సత్య నాదెళ్ల వంటి సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్ నాయకులు "AI ప్రోగ్రామర్‌లను భర్తీ చేయదు, కానీ అది వారి ఆయుధశాలలో ఒక ముఖ్యమైన సాధనంగా మారుతుంది. ఇది మానవులకు తక్కువ కాదు, ఎక్కువ చేయడానికి అధికారం ఇవ్వడం గురించి." ( AI ప్రోగ్రామర్‌లను భర్తీ చేస్తుందా? ది ట్రూత్ బిహైండ్ ది హైప్ | బై ది పైకోచ్ | ఆర్టిఫిషియల్ కార్నర్ | మార్చి, 2025 | మీడియం ) అదేవిధంగా, గూగుల్ యొక్క AI చీఫ్ జెఫ్ డీన్, AI రొటీన్ కోడింగ్ పనులను నిర్వహించగలిగినప్పటికీ, "దీనికి ఇప్పటికీ సృజనాత్మకత మరియు సమస్య పరిష్కార నైపుణ్యాలు లేవు" పేర్కొన్నాడు - మానవ డెవలపర్లు టేబుల్‌కి తీసుకువచ్చే లక్షణాలు. OpenAI యొక్క CEO అయిన సామ్ ఆల్ట్‌మాన్ కూడా నేటి AI "పనులలో చాలా మంచిది" కానీ "పూర్తి పనులలో భయంకరమైనది" . సంక్షిప్తంగా, AI పనిలోని భాగాలకు సహాయం చేయడంలో గొప్పది, కానీ ప్రారంభం నుండి ముగింపు వరకు ప్రోగ్రామర్ పనిని పూర్తిగా స్వాధీనం చేసుకోలేడు.

“AI ప్రోగ్రామర్లను భర్తీ చేస్తుందా?” అనే ప్రశ్నను నిజాయితీగా, సమతుల్యంగా పరిశీలిస్తుంది. నేడు సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి పాత్రలను AI ఎలా ప్రభావితం చేస్తుందో మరియు భవిష్యత్తులో ఏ మార్పులు ఉన్నాయో పరిశీలిస్తాము. వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణలు మరియు ఇటీవలి సాధనాల ద్వారా (GitHub Copilot నుండి ChatGPT వరకు), AI అభివృద్ధి చెందుతున్నప్పుడు డెవలపర్లు ఎలా సర్దుబాటు చేసుకోవచ్చు, స్వీకరించవచ్చు మరియు సంబంధితంగా ఉండవచ్చో మేము అన్వేషిస్తాము. సరళమైన అవును లేదా కాదు అనే సమాధానం కంటే, భవిష్యత్తు AI మరియు మానవ డెవలపర్‌ల మధ్య సహకారం అని మనం చూస్తాము. AI ఆచరణాత్మక అంతర్దృష్టులను - కొత్త సాధనాలను స్వీకరించడం నుండి కొత్త నైపుణ్యాలను నేర్చుకోవడం వరకు మరియు రాబోయే సంవత్సరాల్లో కోడింగ్ కెరీర్‌లు ఎలా అభివృద్ధి చెందవచ్చో అంచనా వేయడం.

నేటి సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధిలో AI

AI ఆధునిక సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ వర్క్‌ఫ్లోలో వేగంగా అల్లుకుంది. సైన్స్ ఫిక్షన్ కాకుండా, AI-ఆధారిత సాధనాలు ఇప్పటికే కోడ్‌ను రాయడం మరియు సమీక్షించడం , దుర్భరమైన పనులను ఆటోమేట్ చేయడం మరియు డెవలపర్ ఉత్పాదకతను పెంచుతున్నాయి. డెవలపర్లు నేడు కోడ్ స్నిప్పెట్‌లను రూపొందించడానికి, ఆటో-కంప్లీట్ ఫంక్షన్‌లను రూపొందించడానికి, బగ్‌లను గుర్తించడానికి మరియు పరీక్ష కేసులను రూపొందించడానికి AIని ఉపయోగిస్తున్నారు ( సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లకు భవిష్యత్తు ఉందా? AI ప్రభావం [2024] ) ( సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లకు భవిష్యత్తు ఉందా? AI ప్రభావం [2024] ). మరో మాటలో చెప్పాలంటే, AI కఠినమైన పనిని మరియు బాయిలర్‌ప్లేట్‌ను స్వాధీనం చేసుకుంటోంది, దీని వలన ప్రోగ్రామర్లు సాఫ్ట్‌వేర్ సృష్టి యొక్క మరింత సంక్లిష్టమైన అంశాలపై దృష్టి పెట్టడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ప్రస్తుతం ప్రోగ్రామింగ్‌ను మారుస్తున్న కొన్ని ప్రముఖ AI సామర్థ్యాలు మరియు సాధనాలను చూద్దాం:

• కోడ్ జనరేషన్ & ఆటోకంప్లీషన్: ఆధునిక AI కోడింగ్ అసిస్టెంట్లు సహజ-భాషా ప్రాంప్ట్‌లు లేదా పాక్షిక కోడ్ సందర్భం ఆధారంగా కోడ్‌ను ఉత్పత్తి చేయగలవు. ఉదాహరణకు, GitHub Copilot (OpenAI యొక్క కోడెక్స్ మోడల్‌పై నిర్మించబడింది) మీరు టైప్ చేస్తున్నప్పుడు కోడ్ యొక్క తదుపరి లైన్ లేదా బ్లాక్‌ను సూచించడానికి ఎడిటర్‌లతో అనుసంధానిస్తుంది. ఇది సందర్భోచిత సూచనలను అందించడానికి ఓపెన్-సోర్స్ కోడ్ యొక్క విస్తారమైన శిక్షణా సెట్‌ను ప్రభావితం చేస్తుంది, తరచుగా కేవలం ఒక వ్యాఖ్య లేదా ఫంక్షన్ పేరు నుండి మొత్తం ఫంక్షన్‌లను పూర్తి చేయగలదు. అదేవిధంగా, ChatGPT (GPT-4) మీరు సాధారణ ఆంగ్లంలో మీకు అవసరమైనదాన్ని వివరించినప్పుడు ఇచ్చిన పని కోసం కోడ్‌ను రూపొందించగలదు. ఈ సాధనాలు సాధారణ సహాయక ఫంక్షన్‌ల నుండి రొటీన్ CRUD ఆపరేషన్‌ల వరకు సెకన్లలో బాయిలర్‌ప్లేట్ కోడ్‌ను డ్రాఫ్ట్ చేయగలవు.

• బగ్ డిటెక్షన్ & టెస్టింగ్: AI కూడా ఎర్రర్‌లను గుర్తించడంలో మరియు కోడ్ నాణ్యతను మెరుగుపరచడంలో సహాయపడుతుంది. AI-ఆధారిత స్టాటిక్ అనాలిసిస్ టూల్స్ మరియు లింటర్‌లు గత బగ్ నమూనాల నుండి నేర్చుకోవడం ద్వారా సంభావ్య బగ్‌లు లేదా భద్రతా దుర్బలత్వాలను ఫ్లాగ్ చేయగలవు. కొన్ని AI టూల్స్ కోడ్ పాత్‌లను విశ్లేషించడం ద్వారా యూనిట్ పరీక్షలను స్వయంచాలకంగా ఉత్పత్తి చేస్తాయి లేదా పరీక్ష కేసులను సూచిస్తాయి. దీని అర్థం డెవలపర్ వారు తప్పిపోయిన ఎడ్జ్ కేసులపై తక్షణ అభిప్రాయాన్ని పొందవచ్చు. బగ్‌లను ముందుగానే కనుగొనడం మరియు పరిష్కారాలను సూచించడం ద్వారా, AI డెవలపర్‌తో కలిసి పనిచేసే అలసిపోని QA అసిస్టెంట్ లాగా పనిచేస్తుంది.

• కోడ్ ఆప్టిమైజేషన్ & రీఫ్యాక్టరింగ్: AI యొక్క మరొక ఉపయోగం ఇప్పటికే ఉన్న కోడ్‌కు మెరుగుదలలను సూచించడం. ఒక స్నిప్పెట్ ఇచ్చినట్లయితే, కోడ్‌లోని నమూనాలను గుర్తించడం ద్వారా AI మరింత సమర్థవంతమైన అల్గారిథమ్‌లు లేదా క్లీనర్ అమలులను సిఫార్సు చేయవచ్చు. ఉదాహరణకు, ఇది లైబ్రరీ లేదా ఫ్లాగ్ రిడండెంట్ కోడ్ యొక్క మరింత ఇడియోమాటిక్ వాడకాన్ని సూచించవచ్చు, దానిని రీఫ్యాక్టర్ చేయవచ్చు. ఇది సాంకేతిక రుణాన్ని తగ్గించడంలో మరియు పనితీరును మెరుగుపరచడంలో సహాయపడుతుంది. AI-ఆధారిత రీఫ్యాక్టరింగ్ సాధనాలు ఉత్తమ పద్ధతులకు కట్టుబడి ఉండటానికి లేదా కొత్త API వెర్షన్‌లకు కోడ్‌ను నవీకరించడానికి కోడ్‌ను మార్చగలవు, మాన్యువల్ క్లీనప్‌లో డెవలపర్‌ల సమయాన్ని ఆదా చేస్తాయి.

• డెవ్‌ఆప్స్ మరియు ఆటోమేషన్: కోడ్ రాయడం కంటే, AI బిల్డ్ మరియు డిప్లాయ్‌మెంట్ ప్రక్రియలకు దోహదం చేస్తుంది. తెలివైన CI/CD సాధనాలు ఏ పరీక్షలు విఫలమయ్యే అవకాశం ఉందో అంచనా వేయడానికి లేదా కొన్ని బిల్డ్ జాబ్‌లకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను ఉపయోగిస్తాయి, ఇది నిరంతర ఇంటిగ్రేషన్ పైప్‌లైన్‌ను వేగంగా మరియు మరింత సమర్థవంతంగా చేస్తుంది. సమస్యలను గుర్తించడానికి లేదా మౌలిక సదుపాయాల ఆప్టిమైజేషన్‌లను సూచించడానికి AI ఉత్పత్తి లాగ్‌లు మరియు పనితీరు కొలమానాలను విశ్లేషించగలదు. ఫలితంగా, AI కోడింగ్‌లో మాత్రమే కాకుండా, సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ లైఫ్‌సైకిల్ అంతటా - ప్రణాళిక నుండి నిర్వహణ వరకు సహాయం చేస్తుంది.

• సహజ భాషా ఇంటర్‌ఫేస్‌లు & డాక్యుమెంటేషన్: అభివృద్ధి సాధనాలతో AI మరింత సహజమైన పరస్పర చర్యలను ప్రారంభించడాన్ని కూడా మనం చూస్తాము. డెవలపర్లు అక్షరాలా అడగవచ్చు (“X చేసే ఫంక్షన్‌ను రూపొందించండి” లేదా “ఈ కోడ్‌ను వివరించండి”) మరియు ఫలితాలను పొందవచ్చు. AI చాట్‌బాట్‌లు (ChatGPT లేదా ప్రత్యేక డెవలపర్ అసిస్టెంట్‌లు వంటివి) ప్రోగ్రామింగ్ ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వగలవు, డాక్యుమెంటేషన్‌లో సహాయం చేయగలవు మరియు ప్రాజెక్ట్ డాక్యుమెంటేషన్‌ను వ్రాయగలవు లేదా కోడ్ మార్పుల ఆధారంగా సందేశాలను కూడా కమిట్ చేయగలవు. ఇది మానవ ఉద్దేశం మరియు కోడ్ మధ్య అంతరాన్ని తగ్గిస్తుంది, వారు ఏమి కోరుకుంటున్నారో వివరించగల వారికి అభివృద్ధిని మరింత అందుబాటులోకి తెస్తుంది.

• 

AI సాధనాలను స్వీకరించే డెవలపర్లు: 2023 సర్వే ప్రకారం, 92% మంది డెవలపర్లు పనిలో, వారి వ్యక్తిగత ప్రాజెక్టులలో లేదా రెండింటిలోనూ ఏదో ఒక సామర్థ్యంలో AI కోడింగ్ సాధనాలను ఉపయోగించారు. కేవలం 8% మంది మాత్రమే కోడింగ్‌లో ఎటువంటి AI సహాయాన్ని ఉపయోగించలేదని నివేదించారు. ఈ చార్ట్ డెవలపర్లలో మూడింట రెండు వంతుల మంది పనిలో మరియు వెలుపల , అయితే పావువంతు మంది వాటిని పనిలో ప్రత్యేకంగా ఉపయోగిస్తున్నారు మరియు ఒక చిన్న మైనారిటీ పని వెలుపల మాత్రమే ఉపయోగిస్తున్నారు. సారాంశం స్పష్టంగా ఉంది: AI-సహాయక కోడింగ్ డెవలపర్లలో త్వరగా ప్రధాన స్రవంతిలోకి వెళ్ళింది ( సర్వే డెవలపర్ అనుభవంపై AI ప్రభావాన్ని వెల్లడిస్తుంది - ది గిట్‌హబ్ బ్లాగ్ ).

సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి మరియు శ్రమను తగ్గించడానికి దారితీసింది . బాయిలర్‌ప్లేట్ కోడ్‌ను రూపొందించడంలో మరియు పునరావృతమయ్యే పనులను నిర్వహించడానికి AI సహాయపడటం వలన ఉత్పత్తులు వేగంగా సృష్టించబడుతున్నాయి ( సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లకు భవిష్యత్తు ఉందా? AI ప్రభావం [2024] ) ( 2025లో డెవలపర్‌లను AI భర్తీ చేయబోతోందా: భవిష్యత్తులోకి ఒక రహస్య పరిశీలన "మానవ డెవలపర్‌లకు వెంటనే స్పష్టంగా కనిపించకపోవచ్చు" అనే మొత్తం అల్గారిథమ్‌లు లేదా పరిష్కారాలను కూడా సూచించగలవు ఇవి విస్తారమైన కోడ్ డేటాసెట్‌ల నుండి నేర్చుకోవడం వల్ల. వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు పుష్కలంగా ఉన్నాయి: ఒక ఇంజనీర్ సార్టింగ్ ఫంక్షన్‌ను అమలు చేయమని లేదా వారి కోడ్‌లో బగ్‌ను కనుగొనమని ChatGPTని అడగవచ్చు మరియు AI సెకన్లలో డ్రాఫ్ట్ పరిష్కారాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తుంది. అమెజాన్ మరియు మైక్రోసాఫ్ట్ AI జత ప్రోగ్రామర్‌లను (అమెజాన్ యొక్క కోడ్‌విస్పరర్ మరియు మైక్రోసాఫ్ట్ యొక్క కోపైలట్) వారి డెవలపర్ బృందాలకు నియమించాయి, పనులను వేగంగా పూర్తి చేయడాన్ని మరియు బాయిలర్‌ప్లేట్‌లో గడిపిన తక్కువ లౌకిక గంటలను నివేదిస్తున్నాయి. నిజానికి, డెవలపర్‌లలో 70% మంది తమ అభివృద్ధి ప్రక్రియలో ఇప్పటికే AI సాధనాలను ఉపయోగిస్తున్నారని లేదా ఉపయోగించాలని ప్లాన్ చేస్తున్నారని చెప్పారు ( 70% డెవలపర్‌లు AI కోడింగ్ సాధనాలను ఉపయోగిస్తున్నారు, 3% మంది వారి ఖచ్చితత్వాన్ని ఎక్కువగా విశ్వసిస్తారు - ShiftMag ). అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన సహాయకులు ChatGPT (~83% మంది ప్రతివాదులు ఉపయోగిస్తున్నారు) మరియు GitHub Copilot (~56%), ఇది సాధారణ సంభాషణ AI మరియు IDE-ఇంటిగ్రేటెడ్ సహాయకులు రెండూ కీలక ఆటగాళ్లని సూచిస్తుంది. డెవలపర్లు ప్రధానంగా ఉత్పాదకతను పెంచడానికి (~33% మంది ప్రతివాదులు ఉదహరించారు) మరియు అభ్యాసాన్ని వేగవంతం చేయడానికి (25%) ఈ సాధనాల వైపు మొగ్గు చూపుతారు, అయితే దాదాపు 25% మంది పునరావృత పనిని ఆటోమేట్ చేయడం ద్వారా మరింత సమర్థవంతంగా మారడానికి వాటిని ఉపయోగిస్తారు.

ప్రోగ్రామింగ్‌లో AI పాత్ర పూర్తిగా కొత్తది కాదని గమనించడం ముఖ్యం - దానిలోని అంశాలు సంవత్సరాలుగా ఉన్నాయి (IDEలు లేదా ఆటోమేటెడ్ టెస్టింగ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లలో కోడ్ ఆటోకంప్లీషన్‌ను పరిగణించండి). కానీ గత రెండు సంవత్సరాలు ఒక మలుపు తిరిగింది. శక్తివంతమైన పెద్ద భాషా నమూనాల ఆవిర్భావం (OpenAI యొక్క GPT సిరీస్ మరియు DeepMind యొక్క AlphaCode వంటివి) సాధ్యమయ్యే వాటిని నాటకీయంగా విస్తరించింది. ఉదాహరణకు, DeepMind యొక్క AlphaCode వ్యవస్థ పోటీ ప్రోగ్రామింగ్ పోటీ స్థాయిలో , కోడింగ్ సవాళ్లపై టాప్-54% ర్యాంకింగ్‌ను DeepMind యొక్క AlphaCode సగటు ప్రోగ్రామర్ యొక్క నైపుణ్యానికి సరిపోతుంది పోటీగా ప్రదర్శించడం ఇదే మొదటిసారి . అయితే, దాని అన్ని నైపుణ్యాలతో, AlphaCode కూడా ఇప్పటికీ ఉత్తమ మానవ కోడర్‌లను ఓడించడంలో చాలా దూరంగా ఉందని ఇది చెబుతోంది. ఆ పోటీలలో, AlphaCode అనుమతించబడిన ప్రయత్నాలలో దాదాపు 30% సమస్యలను పరిష్కరించగలదు, అయితే అగ్ర మానవ ప్రోగ్రామర్లు >90% సమస్యలను ఒకే ప్రయత్నంతో పరిష్కరిస్తారు. ఈ అంతరం AI ఒక నిర్దిష్ట దశ వరకు బాగా నిర్వచించబడిన అల్గోరిథమిక్ పనులను నిర్వహించగలిగినప్పటికీ, లోతైన తార్కికం మరియు చాతుర్యం అవసరమయ్యే అత్యంత కష్టతరమైన సమస్యలు ఇప్పటికీ మానవుని బలమైన కోటగానే ఉన్నాయని .

సారాంశంలో, AI డెవలపర్ల రోజువారీ టూల్‌కిట్‌లో తనను తాను దృఢంగా నాటుకుంది. కోడ్ రాయడంలో సహాయం చేయడం నుండి విస్తరణను ఆప్టిమైజ్ చేయడం వరకు, ఇది అభివృద్ధి ప్రక్రియలోని ప్రతి భాగాన్ని తాకుతోంది. నేటి సంబంధం చాలావరకు సహజీవనం: AI కోపైలట్ (సముచితంగా పేరు పెట్టబడింది)గా పనిచేస్తుంది. తదుపరి విభాగంలో, AI సాధనాల యొక్క ఈ విలీనం డెవలపర్‌ల పాత్రను మరియు వారి పని స్వభావాన్ని మంచిగా లేదా చెడుగా ఎలా మారుస్తుందో మనం పరిశీలిస్తాము.

డెవలపర్ పాత్రలు మరియు ఉత్పాదకతను AI ఎలా మారుస్తోంది

AI నిత్యకృత్యాలను ఎక్కువగా నిర్వహిస్తుండటంతో, సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలపర్ పాత్ర నిజంగా అభివృద్ధి చెందడం ప్రారంభమైంది. బాయిలర్‌ప్లేట్ కోడ్ రాయడానికి లేదా సాధారణ లోపాలను డీబగ్ చేయడానికి గంటలు గడపడానికి బదులుగా, డెవలపర్లు ఆ పనులను వారి AI సహాయకులకు బదిలీ చేయవచ్చు. ఇది డెవలపర్ దృష్టిని ఉన్నత స్థాయి సమస్య పరిష్కారం, నిర్మాణం మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్ యొక్క సృజనాత్మక అంశాల వైపు మళ్లిస్తోంది. సారాంశంలో, AI పెంచుతోంది , వారు మరింత ఉత్పాదకత మరియు సంభావ్యంగా మరింత వినూత్నంగా ఉండటానికి అనుమతిస్తుంది. కానీ ఇది తక్కువ ప్రోగ్రామింగ్ ఉద్యోగాలకు దారితీస్తుందా లేదా వేరే రకమైన ఉద్యోగానికి దారితీస్తుందా? ఉత్పాదకత మరియు పాత్రలపై ప్రభావాన్ని అన్వేషిద్దాం:

ఉత్పాదకతను పెంచడం: చాలా ఖాతాలు మరియు ప్రారంభ అధ్యయనాల ప్రకారం, AI కోడింగ్ సాధనాలు డెవలపర్ ఉత్పాదకతను గణనీయంగా పెంచుతున్నాయి. కోపైలట్‌ను ఉపయోగించే డెవలపర్లు AI సహాయం లేని వాటి కంటే చాలా వేగంగా పనులను పూర్తి చేయగలిగారని GitHub పరిశోధన కనుగొంది. ఒక ప్రయోగంలో, డెవలపర్లు కోపైలట్ సహాయంతో సగటున 55% వేగంగా కోడింగ్ పనిని పరిష్కరించారు - అది లేకుండా 2 గంటల 41 నిమిషాలకు బదులుగా 1 గంట 11 నిమిషాలు తీసుకున్నారు ( పరిశోధన: డెవలపర్ ఉత్పాదకత మరియు ఆనందంపై GitHub కోపైలట్ ప్రభావాన్ని లెక్కించడం - ది గిట్‌హబ్ బ్లాగ్ ). అది వేగంలో అద్భుతమైన లాభం. ఇది కేవలం వేగం కాదు; AI సహాయం నిరాశ మరియు "ప్రవాహ అంతరాయాలను" తగ్గించడంలో సహాయపడుతుందని డెవలపర్లు నివేదిస్తున్నారు. సర్వేలలో, 88% డెవలపర్లు ఇది వారిని మరింత ఉత్పాదకతను కలిగించిందని మరియు మరింత సంతృప్తికరమైన పనిపై దృష్టి పెట్టడానికి అనుమతించారని చెప్పారు ( గిట్‌హబ్ కోపైలట్ చేస్తుందని డెవలపర్లలో ఎంత శాతం మంది చెప్పారు ... ). ఈ సాధనాలు ప్రోగ్రామర్లు దుర్భరమైన ముక్కలను నిర్వహించడం ద్వారా "జోన్‌లో" ఉండటానికి సహాయపడతాయి, ఇది కఠినమైన సమస్యలకు మానసిక శక్తిని ఆదా చేస్తుంది. ఫలితంగా, చాలా మంది డెవలపర్లు కోడింగ్ మరింత ఆనందదాయకంగా మారిందని భావిస్తున్నారు - తక్కువ గుసగుసలాడే పని మరియు ఎక్కువ సృజనాత్మకత.

రోజువారీ పనిని మార్చడం: ఈ ఉత్పాదకత లాభాలతో పాటు ప్రోగ్రామర్ యొక్క రోజువారీ వర్క్‌ఫ్లో కూడా మారుతోంది. బాయిలర్‌ప్లేట్ రాయడం, సాధారణ నమూనాలను పునరావృతం చేయడం, సింటాక్స్ కోసం శోధించడం వంటి చాలా “బిజీ వర్క్”లను AIకి ఆఫ్‌లోడ్ చేయవచ్చు. ఉదాహరణకు, గెట్టర్లు మరియు సెట్టర్‌లతో డేటా క్లాస్‌ను మాన్యువల్‌గా వ్రాయడానికి బదులుగా, డెవలపర్ దానిని రూపొందించమని AIని ప్రాంప్ట్ చేయవచ్చు. సరైన API కాల్‌ను కనుగొనడానికి డాక్యుమెంటేషన్ ద్వారా శోధించడానికి బదులుగా, డెవలపర్ సహజ భాషలో AIని అడగవచ్చు. దీని అర్థం డెవలపర్లు రోట్ కోడింగ్‌పై తక్కువ సమయాన్ని మరియు మానవ తీర్పు అవసరమయ్యే పనులపై ఎక్కువ సమయాన్ని వెచ్చిస్తారు . AI సులభమైన 80% కోడ్‌ను రాయడం చేపట్టడంతో, డెవలపర్ పని AI అవుట్‌పుట్‌ను పర్యవేక్షించడం (కోడ్ సూచనలను సమీక్షించడం, వాటిని పరీక్షించడం) మరియు AI గుర్తించలేని గమ్మత్తైన 20% సమస్యలను పరిష్కరించడం వైపు మారుతుంది. ఆచరణలో, ఒక డెవలపర్ ఆ మార్పులన్నింటినీ మొదటి నుండి వ్రాయడం కంటే AI-జనరేటెడ్ పుల్ రిక్వెస్ట్‌లను ట్రైజ్ చేయడం లేదా AI-సూచించిన పరిష్కారాల బ్యాచ్‌ను సమీక్షించడం ద్వారా వారి రోజును ప్రారంభించవచ్చు.

సహకారం మరియు బృంద గతిశీలత: ఆసక్తికరంగా, AI జట్టు గతిశీలతను కూడా ప్రభావితం చేస్తోంది. రొటీన్ పనులు ఆటోమేటెడ్ కావడంతో, జట్లు తక్కువ మంది జూనియర్ డెవలపర్‌లను గుసగుసలాడే పనికి కేటాయించడం ద్వారా ఎక్కువ సాధించగలవు. కొన్ని కంపెనీలు తమ సీనియర్ ఇంజనీర్లు మరింత స్వయం సమృద్ధిగా ఉండగలరని నివేదిస్తున్నాయి - జూనియర్ ప్రారంభ డ్రాఫ్ట్‌లు చేయాల్సిన అవసరం లేకుండా, AI సహాయంతో వారు త్వరగా లక్షణాలను ప్రోటోటైప్ చేయవచ్చు. అయితే, ఇది ఒక కొత్త సవాలును లేవనెత్తుతుంది: మార్గదర్శకత్వం మరియు జ్ఞాన భాగస్వామ్యం. జూనియర్లు సాధారణ పనులు చేయడం ద్వారా నేర్చుకోవడానికి బదులుగా, వారు AI అవుట్‌పుట్‌లను ఎలా సమర్థవంతంగా నిర్వహించాలో . బృంద సహకారం AI ప్రాంప్ట్‌లను సమిష్టిగా మెరుగుపరచడం లేదా ఆపదలకు AI-సృష్టించిన కోడ్‌ను సమీక్షించడం వంటి కార్యకలాపాలకు మారవచ్చు. సానుకూల వైపు, బృందంలోని ప్రతి ఒక్కరికీ AI అసిస్టెంట్ ఉన్నప్పుడు, అది ఆట స్థలాన్ని సమం చేస్తుంది మరియు డిజైన్ చర్చలు, సృజనాత్మక మెదడును కదిలించడం మరియు ఏ AI ప్రస్తుతం అర్థం చేసుకోని సంక్లిష్ట వినియోగదారు అవసరాలను పరిష్కరించడానికి ఎక్కువ సమయాన్ని అనుమతిస్తుంది. నిజానికి, GitHub యొక్క 2023 సర్వే ఫలితాల ప్రకారం, బృంద సహకారాన్ని మెరుగుపరుస్తాయని సర్వే డెవలపర్ అనుభవంపై AI ప్రభావాన్ని వెల్లడిస్తుంది - GitHub బ్లాగ్ ).

ఉద్యోగ పాత్రలపై ప్రభావం: AI ప్రోగ్రామర్‌ల డిమాండ్‌ను తగ్గిస్తుందా (ప్రతి ప్రోగ్రామర్ ఇప్పుడు మరింత ఉత్పాదకతను కలిగి ఉన్నందున), లేదా అది డిమాండ్ చేయబడిన నైపుణ్యాలను మారుస్తుందా అనేది ఒక ప్రధాన ప్రశ్న. ఇతర ఆటోమేషన్‌తో చారిత్రక ఉదాహరణ (డెవాప్స్ టూల్స్ లేదా ఉన్నత-స్థాయి ప్రోగ్రామింగ్ భాషల పెరుగుదల వంటివి) డెవలపర్ ఉద్యోగాలు అంతగా తొలగించబడలేదని సూచిస్తున్నాయి ఎందుకంటే అవి ఉన్నతంగా . నిజానికి, పరిశ్రమ విశ్లేషకులు సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్ పాత్రలు పెరుగుతూనే ఉంటాయని , కానీ ఆ పాత్రల స్వభావం మారుతుంది. ఇటీవలి గార్ట్‌నర్ నివేదిక 2027 నాటికి, 50% సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్ సంస్థలు ఉత్పాదకతను పెంచడానికి AI-అభివృద్ధి చెందిన “సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్ ఇంటెలిజెన్స్” ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను స్వీకరించవచ్చని , ఇది 2024లో కేవలం 5% మాత్రమే ( సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లకు భవిష్యత్తు ఉందా? AI ప్రభావం [2024] . ఆ తెలివైన ప్లాట్‌ఫారమ్‌లతో పని చేస్తారని ఇది సూచిస్తుంది అదేవిధంగా, కన్సల్టింగ్ సంస్థ మెకిన్సే, AI అనేక పనులను ఆటోమేట్ చేయగలిగినప్పటికీ, దాదాపు 80% ప్రోగ్రామింగ్ ఉద్యోగాలకు ఇప్పటికీ ఒక మానవుడు అవసరం మరియు "మానవ-కేంద్రీకృత"గానే ఉంటాడని . మరో మాటలో చెప్పాలంటే, చాలా డెవలపర్ స్థానాలకు మనకు ఇప్పటికీ వ్యక్తులు అవసరం, కానీ ఉద్యోగ వివరణలు మారవచ్చు.

, “AI సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్” లేదా “ప్రాంప్ట్ ఇంజనీర్” వంటి పాత్రల ఆవిర్భావం - AI భాగాలను నిర్మించడంలో లేదా ఆర్కెస్ట్రేట్ చేయడంలో ప్రత్యేకత కలిగిన డెవలపర్లు. AI/ML నైపుణ్యం కలిగిన డెవలపర్‌లకు డిమాండ్ ఇప్పటికే విపరీతంగా పెరుగుతోంది. ఇండీడ్ విశ్లేషణ ప్రకారం, డిమాండ్ ఉన్న మూడు AI-సంబంధిత ఉద్యోగాలు డేటా సైంటిస్ట్, సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ , మరియు ఈ పాత్రలకు డిమాండ్ గత మూడు సంవత్సరాలలో రెట్టింపు కంటే ఎక్కువైంది ( సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లకు భవిష్యత్తు ఉందా? AI ప్రభావం [2024] ). సాంప్రదాయ సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లు మెషిన్ లెర్నింగ్ బేసిక్స్‌ను అర్థం చేసుకోవాలని లేదా అప్లికేషన్‌లలో AI సేవలను ఏకీకృతం చేయాలని ఎక్కువగా భావిస్తున్నారు. డెవలపర్‌లను అనవసరంగా చేయడానికి బదులుగా, “AI వృత్తిని ఉన్నతీకరించగలదు, డెవలపర్లు ఉన్నత స్థాయి పనులు మరియు ఆవిష్కరణలపై దృష్టి పెట్టడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.” ( 2025లో AI డెవలపర్‌లను భర్తీ చేయబోతోందా: భవిష్యత్తులో ఒక రహస్య పరిశీలన ) అనేక సాధారణ కోడింగ్ పనులను AI నిర్వహించవచ్చు, కానీ డెవలపర్లు సిస్టమ్ డిజైన్, మాడ్యూల్‌లను సమగ్రపరచడం, నాణ్యతను నిర్ధారించడం మరియు కొత్త సమస్యలను పరిష్కరించడంలో ఎక్కువగా నిమగ్నమై ఉంటారు. ఒక AI-ఫార్వర్డ్ కంపెనీకి చెందిన సీనియర్ ఇంజనీర్ దీనిని చక్కగా సంగ్రహించాడు: AI మన డెవలపర్‌లను భర్తీ చేయదు; ఇది వారిని విస్తరిస్తుంది శక్తివంతమైన AI సాధనాలతో సాయుధమైన ఒకే డెవలపర్ అనేక మంది పనిని చేయగలడు, కానీ ఆ డెవలపర్ ఇప్పుడు మరింత సంక్లిష్టమైన మరియు ప్రభావవంతమైన పనిని చేపడుతున్నారు.

వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణ: తన డెవలపర్‌లందరికీ GitHub Copilotను అనుసంధానించిన సాఫ్ట్‌వేర్ సంస్థ నుండి ఒక దృశ్యాన్ని పరిగణించండి. దీని తక్షణ ప్రభావం యూనిట్ పరీక్షలు మరియు బాయిలర్‌ప్లేట్ కోడ్‌ను వ్రాయడానికి గడిపే సమయంలో గణనీయమైన తగ్గింపు. ఒక జూనియర్ డెవలపర్ కోపైలట్‌ను ఉపయోగించి ఆమె కొత్త ఫీచర్ యొక్క కోడ్‌లో 80% వేగంగా ఉత్పత్తి చేయగలదని, ఆపై మిగిలిన 20%ని అనుకూలీకరించడానికి మరియు ఇంటిగ్రేషన్ పరీక్షలను వ్రాయడానికి తన సమయాన్ని వెచ్చించగలదని కనుగొన్నారు. కోడ్ అవుట్‌పుట్ పరంగా ఆమె ఉత్పాదకత దాదాపు రెట్టింపు అయింది, కానీ మరింత ఆసక్తికరంగా, ఆమె సహకారం యొక్క స్వభావం మారిపోయింది - ఆమె కోడ్ సమీక్షకురాలు మరియు పరీక్ష డిజైనర్‌గా AI తప్పులను పట్టుకోవడం ప్రారంభించాయని కూడా బృందం గమనించింది వర్క్‌ఫ్లో మరింత కీలకంగా మారిందని చూపిస్తుంది

సంగ్రహంగా చెప్పాలంటే, డెవలపర్లు పనిచేసే విధానాన్ని AI నిస్సందేహంగా మారుస్తోంది: వాటిని వేగవంతం చేయడం మరియు మరింత ప్రతిష్టాత్మకమైన సమస్యలను పరిష్కరించడానికి వీలు కల్పించడం, అలాగే వారి నైపుణ్యాలను పెంచుకోవడం (AIని ఉపయోగించడంలో మరియు ఉన్నత స్థాయి ఆలోచనలో) కూడా అవసరం. ఇది "AI ఉద్యోగాలను తీసుకోవడం" అనే కథ కంటే "AI ఉద్యోగాలను మార్చడం" అనే కథ. ఈ సాధనాలను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించడం నేర్చుకునే డెవలపర్లు వారి ప్రభావాన్ని గుణించవచ్చు - మనం తరచుగా వినే క్లిషే ఏమిటంటే, "AI డెవలపర్‌లను భర్తీ చేయదు, కానీ AIని ఉపయోగించే డెవలపర్లు అలా చేయని వారిని భర్తీ చేయవచ్చు." తదుపరి విభాగాలు మానవ డెవలపర్లు ఇప్పటికీ ఎందుకు అవసరం (AI ఏమి చేయలేదో ), మరియు డెవలపర్లు AIతో పాటు అభివృద్ధి చెందడానికి వారి నైపుణ్యాలను ఎలా స్వీకరించవచ్చో అన్వేషిస్తాయి.

AI యొక్క పరిమితులు (మానవులు ఎందుకు కీలకంగా ఉన్నారు)

దాని అద్భుతమైన సామర్థ్యాలు ఉన్నప్పటికీ, నేటి AI మానవ ప్రోగ్రామర్‌లను వాడుకలో లేకుండా చేయకుండా నిరోధించే స్పష్టమైన పరిమితులను . ఈ పరిమితులను అర్థం చేసుకోవడం అనేది అభివృద్ధి ప్రక్రియలో ప్రోగ్రామర్లు ఇప్పటికీ ఎందుకు అవసరమో అర్థం చేసుకోవడానికి కీలకం. AI ఒక శక్తివంతమైన సాధనం, కానీ ఇది మానవ డెవలపర్ యొక్క సృజనాత్మకత, విమర్శనాత్మక ఆలోచన మరియు సందర్భోచిత అవగాహనను భర్తీ చేయగల మాయాజాలం కాదు. ప్రోగ్రామింగ్‌లో AI యొక్క కొన్ని ప్రాథమిక లోపాలు మరియు మానవ డెవలపర్‌ల సంబంధిత బలాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

• నిజమైన అవగాహన మరియు సృజనాత్మకత లేకపోవడం: ప్రస్తుత AI నమూనాలు మానవులు అర్థం చేసుకున్న విధంగా కోడ్ లేదా సమస్యలను నిజంగా అర్థం చేసుకోవు ; అవి నమూనాలను గుర్తించి, శిక్షణ డేటా ఆధారంగా సంభావ్య అవుట్‌పుట్‌లను తిరిగి పొందుతాయి. దీని అర్థం AI అసలు, సృజనాత్మక పరిష్కారాలు లేదా నవల సమస్య డొమైన్‌ల యొక్క లోతైన అవగాహన అవసరమయ్యే పనులతో ఇబ్బంది పడగలదు. ఒక AI గతంలో చూసిన స్పెసిఫికేషన్‌ను తీర్చడానికి కోడ్‌ను రూపొందించగలదు, కానీ అపూర్వమైన సమస్య కోసం కొత్త అల్గోరిథంను రూపొందించమని లేదా అస్పష్టమైన అవసరాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి దానిని అడగవచ్చు మరియు అది తడబడే అవకాశం ఉంది. ఒక పరిశీలకుడు చెప్పినట్లుగా, నేడు AI "మానవ డెవలపర్లు టేబుల్‌కి తీసుకువచ్చే సృజనాత్మక మరియు విమర్శనాత్మక ఆలోచనా సామర్థ్యాలను కలిగి లేదు." ( 2025లో AI డెవలపర్‌లను భర్తీ చేయబోతోందా: భవిష్యత్తులో ఒక రహస్య దృక్పథం ) మానవులు బాక్స్ వెలుపల ఆలోచించడంలో రాణిస్తారు - సాఫ్ట్‌వేర్ ఆర్కిటెక్చర్‌లను రూపొందించడానికి లేదా సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడానికి డొమైన్ జ్ఞానం, అంతర్ దృష్టి మరియు సృజనాత్మకతను కలపడం. దీనికి విరుద్ధంగా, AI అది నేర్చుకున్న నమూనాలకు పరిమితం చేయబడింది; సమస్య ఆ నమూనాలతో బాగా సరిపోలకపోతే, AI తప్పు లేదా అర్ధంలేని కోడ్‌ను ఉత్పత్తి చేయవచ్చు (తరచుగా నమ్మకంగా!). ఆవిష్కరణలు - కొత్త ఫీచర్లు, కొత్త వినియోగదారు అనుభవాలు లేదా కొత్త సాంకేతిక విధానాలతో ముందుకు రావడం - మానవ ఆధారిత కార్యకలాపంగా మిగిలిపోయింది.

• సందర్భం మరియు పెద్ద చిత్రాన్ని అర్థం చేసుకోవడం: సాఫ్ట్‌వేర్‌ను నిర్మించడం అంటే కేవలం కోడ్ లైన్‌లను రాయడం కాదు. కారణాన్ని - వ్యాపార అవసరాలు, వినియోగదారు అవసరాలు మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ పనిచేసే సందర్భం. AI చాలా ఇరుకైన సందర్భ విండోను కలిగి ఉంటుంది (సాధారణంగా అది ఒక సమయంలో ఇచ్చిన ఇన్‌పుట్‌కు పరిమితం చేయబడింది). ఇది ఒక సిస్టమ్ యొక్క విస్తృత ప్రయోజనాన్ని లేదా కోడ్‌లో స్పష్టంగా ఉన్న దానికంటే ఒక మాడ్యూల్ మరొకదానితో ఎలా సంకర్షణ చెందుతుందో నిజంగా అర్థం చేసుకోదు. ఫలితంగా, AI సాంకేతికంగా ఒక చిన్న పని కోసం పనిచేసే కోడ్‌ను ఉత్పత్తి చేయవచ్చు కానీ పెద్ద సిస్టమ్ ఆర్కిటెక్చర్‌లో సరిగ్గా సరిపోదు లేదా కొన్ని అంతర్లీన అవసరాన్ని ఉల్లంఘించదు. సాఫ్ట్‌వేర్ వ్యాపార లక్ష్యాలు మరియు వినియోగదారు అంచనాలతో సమలేఖనం చేయబడిందని నిర్ధారించుకోవడానికి మానవ డెవలపర్లు అవసరం. సంక్లిష్టమైన సిస్టమ్‌ల రూపకల్పన - ఒక భాగంలో మార్పు ఇతరులను ఎలా అలలు చేస్తుందో, ట్రేడ్-ఆఫ్‌లను ఎలా సమతుల్యం చేయాలో (పనితీరు vs. చదవగలిగే సామర్థ్యం వంటివి) మరియు కోడ్‌బేస్ యొక్క దీర్ఘకాలిక పరిణామాన్ని ఎలా ప్లాన్ చేయాలో అర్థం చేసుకోవడం - ఈ రోజు AI చేయలేనిది. వేలాది భాగాలతో కూడిన పెద్ద-స్థాయి ప్రాజెక్టులలో, AI "చెట్లను చూస్తుంది కానీ అడవిని కాదు." ఒక విశ్లేషణలో గుర్తించినట్లుగా, వ్యాపార అవసరాలు మరియు వినియోగదారు అనుభవ పరిగణనలతో సహా “పెద్ద-స్థాయి సాఫ్ట్‌వేర్ ప్రాజెక్టుల పూర్తి సందర్భం మరియు సంక్లిష్టతలను అర్థం చేసుకోవడంలో AI ఇబ్బంది పడుతోంది” 2025లో డెవలపర్‌లను AI భర్తీ చేయబోతోందా: భవిష్యత్తులో ఒక రహస్య దృష్టి ). మానవులు పెద్ద-చిత్ర దృష్టిని కొనసాగిస్తారు.

• సాధారణ జ్ఞానం మరియు అస్పష్టత పరిష్కారం: నిజమైన ప్రాజెక్టులలో అవసరాలు తరచుగా అస్పష్టంగా లేదా పరిణామం చెందుతూ ఉంటాయి. ఒక మానవ డెవలపర్ స్పష్టత కోరవచ్చు, సహేతుకమైన అంచనాలు వేయవచ్చు లేదా అవాస్తవ అభ్యర్థనలను తిప్పికొట్టవచ్చు. AIకి సాధారణ జ్ఞానంతో కూడిన తార్కికం లేదా స్పష్టమైన ప్రశ్నలు అడిగే సామర్థ్యం ఉండదు (స్పష్టంగా ప్రాంప్ట్‌లో లూప్ చేయబడితే తప్ప, మరియు అది సరిగ్గా వస్తుందనే హామీ లేదు). అందుకే AI-జనరేటెడ్ కోడ్ కొన్నిసార్లు సాంకేతికంగా సరైనది కావచ్చు కానీ క్రియాత్మకంగా ఆఫ్-మార్క్ కావచ్చు - సూచనలు అస్పష్టంగా ఉంటే వినియోగదారు నిజంగా ఏమి ఉద్దేశించారో తెలుసుకోవడానికి దీనికి తీర్పు ఉండదు. దీనికి విరుద్ధంగా, ఒక మానవ ప్రోగ్రామర్ ఉన్నత-స్థాయి అభ్యర్థనను అర్థం చేసుకోగలడు (“ఈ UIని మరింత సహజంగా చేయండి” లేదా “యాప్ క్రమరహిత ఇన్‌పుట్‌లను చక్కగా నిర్వహించాలి”) మరియు కోడ్‌లో ఏమి చేయాలో గుర్తించగలడు. డెవలపర్‌ను నిజంగా భర్తీ చేయడానికి AIకి చాలా వివరణాత్మకమైన, నిస్సందేహమైన స్పెసిఫికేషన్‌లు అవసరం మరియు అటువంటి స్పెక్‌ను సమర్థవంతంగా రాయడం కూడా కోడ్‌ను రాయడం అంత కష్టం. ఫోర్బ్స్ టెక్ కౌన్సిల్ కథనం సముచితంగా గుర్తించినట్లుగా, AI వాస్తవానికి డెవలపర్‌లను భర్తీ చేయాలంటే, అది అస్పష్టమైన సూచనలను అర్థం చేసుకోవాలి మరియు మానవుడిలాగా స్వీకరించాలి - ప్రస్తుత AI కలిగి లేని తార్కిక స్థాయి ( సెర్గి కుజిన్ పోస్ట్ - లింక్డ్ఇన్ ).

• విశ్వసనీయత మరియు “భ్రాంతులు”: నేటి ఉత్పాదక AI నమూనాలు ఒక ప్రసిద్ధ లోపాన్ని కలిగి ఉన్నాయి: అవి తప్పు లేదా పూర్తిగా కల్పిత అవుట్‌పుట్‌లను ఉత్పత్తి చేయగలవు, ఈ దృగ్విషయాన్ని తరచుగా భ్రాంతులు . కోడింగ్‌లో, AI ఆమోదయోగ్యంగా కనిపించే కానీ తార్కికంగా తప్పు లేదా అసురక్షితమైన కోడ్‌ను వ్రాస్తుందని దీని అర్థం. డెవలపర్లు AI సూచనలను గుడ్డిగా విశ్వసించలేరు. ఆచరణలో, AI-వ్రాసిన కోడ్ యొక్క ప్రతి భాగాన్ని మానవుడు జాగ్రత్తగా సమీక్షించడం మరియు పరీక్షించడం అవసరం . స్టాక్ ఓవర్‌ఫ్లో సర్వే డేటా దీనిని ప్రతిబింబిస్తుంది - AI సాధనాలను ఉపయోగించే వారిలో, కేవలం 3% మంది మాత్రమే AI యొక్క అవుట్‌పుట్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని ఎక్కువగా విశ్వసిస్తారు మరియు నిజానికి ఒక చిన్న శాతం మంది దానిని చురుకుగా విశ్వసించరు ( 70% డెవలపర్లు AI కోడింగ్ సాధనాలను ఉపయోగిస్తారు, 3% మంది వారి ఖచ్చితత్వాన్ని ఎక్కువగా విశ్వసిస్తారు - ShiftMag ). డెవలపర్‌లలో ఎక్కువ మంది AI సూచనలను సువార్తగా కాకుండా ఉపయోగకరమైన సూచనలుగా పరిగణిస్తారు. ఈ తక్కువ నమ్మకం సమర్థుడైన వ్యక్తి చేయలేని వింత తప్పులను (ఆఫ్-బై-వన్ ఎర్రర్‌లు, నిలిపివేయబడిన ఫంక్షన్‌లను ఉపయోగించడం లేదా అసమర్థ పరిష్కారాలను ఉత్పత్తి చేయడం వంటివి) చేయగలదు కాబట్టి ఇది సమస్య గురించి నిజంగా తర్కించదు. ఒక ఫోరమ్ వ్యాఖ్య విచిత్రంగా పేర్కొన్నట్లుగా, “అవి (AIలు) చాలా భ్రాంతులు కలిగిస్తాయి మరియు మానవుడు ఎప్పటికీ చేయని వింత డిజైన్ ఎంపికలను చేస్తాయి” ( AI కారణంగా ప్రోగ్రామర్లు వాడుకలో లేరా? - కెరీర్ సలహా ). ఈ లోపాలను పట్టుకోవడానికి మానవ పర్యవేక్షణ చాలా ముఖ్యం. AI మీకు 90% ఫీచర్‌ను త్వరగా అందించవచ్చు, కానీ మిగిలిన 10% సూక్ష్మ బగ్‌ను కలిగి ఉంటే, దానిని నిర్ధారించి పరిష్కరించడం ఇప్పటికీ మానవ డెవలపర్‌పై ఆధారపడి ఉంటుంది. మరియు ఉత్పత్తిలో ఏదైనా తప్పు జరిగినప్పుడు, డీబగ్ చేయాలి మానవ ఇంజనీర్లు - ఒక AI ఇంకా దాని తప్పులకు బాధ్యత వహించదు.

• కోడ్‌బేస్‌లను నిర్వహించడం మరియు అభివృద్ధి చేయడం: సాఫ్ట్‌వేర్ ప్రాజెక్ట్‌లు సంవత్సరాలుగా జీవిస్తాయి మరియు పెరుగుతాయి. వాటికి స్థిరమైన శైలి, భవిష్యత్ నిర్వహణదారుల కోసం స్పష్టత మరియు అవసరాలు మారినప్పుడు నవీకరణలు అవసరం. నేటి AIకి గత నిర్ణయాల జ్ఞాపకం ఉండదు (పరిమిత ప్రాంప్ట్‌ల వెలుపల), కాబట్టి మార్గనిర్దేశం చేయకపోతే అది పెద్ద ప్రాజెక్ట్‌లో కోడ్‌ను స్థిరంగా ఉంచకపోవచ్చు. మానవ డెవలపర్లు కోడ్ నిర్వహణ సామర్థ్యాన్ని నిర్ధారిస్తారు - స్పష్టమైన డాక్యుమెంటేషన్ రాయడం, తెలివైన-కానీ-అస్పష్టమైన వాటి కంటే చదవగలిగే పరిష్కారాలను ఎంచుకోవడం మరియు ఆర్కిటెక్చర్ అభివృద్ధి చెందినప్పుడు అవసరమైన విధంగా కోడ్‌ను రీఫ్యాక్టరింగ్ చేయడం. AI ఈ పనులలో సహాయపడుతుంది (రీఫ్యాక్టరింగ్‌లను సూచించడం వంటివి), కానీ ఏమి రీఫ్యాక్టర్ చేయాలో లేదా ఏ భాగాలకు రీడిజైన్ అవసరమో నిర్ణయించడం మానవ తీర్పు నిర్ణయం. ఇంకా, భాగాలను ఏకీకృతం చేసేటప్పుడు, ఇప్పటికే ఉన్న మాడ్యూళ్లపై కొత్త ఫీచర్ ప్రభావాన్ని అర్థం చేసుకోవడం (తిరిగి వెనుకబడిన అనుకూలతను నిర్ధారించడం మొదలైనవి) మానవులు నిర్వహించేది. AI-ఉత్పత్తి చేసిన కోడ్‌ను మానవులే సమగ్రపరచాలి మరియు సమన్వయం చేయాలి. ఒక ప్రయోగంగా, కొంతమంది డెవలపర్లు ChatGPT మొత్తం చిన్న యాప్‌లను నిర్మించడానికి అనుమతించడానికి ప్రయత్నించారు; ఫలితం తరచుగా ప్రారంభంలో పనిచేస్తుంది కానీ నిర్వహించడం లేదా విస్తరించడం చాలా కష్టమవుతుంది ఎందుకంటే AI నిరంతరం ఆలోచనాత్మక నిర్మాణాన్ని వర్తింపజేయడం లేదు - ఇది మానవ వాస్తుశిల్పి నివారించే స్థానిక నిర్ణయాలను తీసుకుంటుంది.

• నైతిక మరియు భద్రతా పరిగణనలు: AI మరిన్ని కోడ్‌లను వ్రాస్తున్నందున, ఇది పక్షపాతం, భద్రత మరియు నైతికత ప్రశ్నలను కూడా లేవనెత్తుతుంది. ఒక అనుభవజ్ఞుడైన మానవ డెవలపర్ గ్రహించే భద్రతా దుర్బలత్వాలను (ఉదాహరణకు, ఇన్‌పుట్‌లను సరిగ్గా శానిటైజ్ చేయకపోవడం లేదా అసురక్షిత క్రిప్టోగ్రాఫిక్ పద్ధతులను ఉపయోగించడం) AI అనుకోకుండా ప్రవేశపెట్టవచ్చు. అలాగే, AIకి నైతికత లేదా న్యాయమైన శ్రద్ధ ఉండదు - ఉదాహరణకు, ఇది పక్షపాత డేటాపై శిక్షణ ఇవ్వవచ్చు మరియు అనుకోకుండా వివక్ష చూపే అల్గారిథమ్‌లను సూచించవచ్చు (లోన్ అప్రూవల్ కోడ్ లేదా నియామక అల్గోరిథం వంటి AI-ఆధారిత ఫీచర్‌లో). మానవ డెవలపర్‌లు ఈ సమస్యల కోసం AI అవుట్‌పుట్‌లను ఆడిట్ చేయాలి, నిబంధనలకు అనుగుణంగా ఉండేలా చూసుకోవాలి మరియు సాఫ్ట్‌వేర్‌ను నైతిక పరిగణనలతో నింపాలి. సామాజిక అంశం - వినియోగదారు విశ్వాసం, గోప్యతా సమస్యలను అర్థం చేసుకోవడం మరియు మానవ విలువలకు అనుగుణంగా డిజైన్ ఎంపికలను చేయడం - "విస్మరించలేము. అభివృద్ధి యొక్క ఈ మానవ-కేంద్రీకృత అంశాలు AIకి అందుబాటులో లేవు, కనీసం ఊహించదగిన భవిష్యత్తులో." ( AI 2025లో డెవలపర్‌లను భర్తీ చేయబోతోందా: భవిష్యత్తులోకి ఒక రహస్య పరిశీలన ) డెవలపర్లు AI సహకారాలకు మనస్సాక్షి మరియు నాణ్యత ద్వారంగా పనిచేయాలి.

ఈ పరిమితుల దృష్ట్యా, AI అనేది ఒక సాధనం, ప్రత్యామ్నాయం కాదు . సత్య నాదెళ్ల చెప్పినట్లుగా, ఇది శక్తివంతం చేయడం , వారిని భర్తీ చేయడం గురించి కాదు ( AI ప్రోగ్రామర్‌లను భర్తీ చేస్తుందా? హైప్ వెనుక నిజం | ది పైకోచ్ ద్వారా | ఆర్టిఫిషియల్ కార్నర్ | మార్చి, 2025 | మీడియం ). AIని జూనియర్ అసిస్టెంట్‌గా భావించవచ్చు: ఇది వేగవంతమైనది, అలసిపోనిది మరియు అనేక పనులలో మొదటి పాస్ తీసుకోగలదు, కానీ మెరుగుపెట్టిన తుది ఉత్పత్తిని ఉత్పత్తి చేయడానికి దీనికి సీనియర్ డెవలపర్ మార్గదర్శకత్వం మరియు నైపుణ్యం అవసరం. అత్యంత అధునాతన AI కోడింగ్ వ్యవస్థలు కూడా సహాయకులుగా (కోపైలట్, కోడ్‌విస్పరర్, మొదలైనవి) ఉపయోగించబడుతున్నాయని ఇది చెబుతోంది. కంపెనీలు తమ ప్రోగ్రామింగ్ బృందాలను తొలగించడం లేదు మరియు AIని వైల్డ్‌గా అమలు చేయనివ్వడం లేదు; బదులుగా, వారు డెవలపర్‌లకు సహాయం చేయడానికి వారి వర్క్‌ఫ్లోలలో AIని పొందుపరుస్తున్నారు.

AI ఏజెంట్లు మెరుగుపడుతున్నప్పటికీ, సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధిలో “ఈ AI ఏజెంట్లు మానవులను పూర్తిగా భర్తీ చేయరు” సామ్ ఆల్ట్మాన్ AI ఏజెంట్లు త్వరలో సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లు చేసే పనులను నిర్వహిస్తారని చెప్పారు: పూర్తి కథనం 5 పాయింట్లలో - ఇండియా టుడే “వర్చువల్ సహోద్యోగులు” గా పనిచేస్తారు , ముఖ్యంగా కొన్ని సంవత్సరాల అనుభవం ఉన్న తక్కువ-స్థాయి సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్ యొక్క విలక్షణమైన పనులు. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, AI చివరికి కొన్ని ప్రాంతాలలో జూనియర్ డెవలపర్ పనిని చేయవచ్చు, కానీ ఆ జూనియర్ డెవలపర్ నిరుద్యోగులుగా మారరు - వారు AIని పర్యవేక్షించే మరియు AI చేయలేని ఉన్నత-స్థాయి పనులను పరిష్కరించే పాత్రగా పరిణామం చెందుతారు. భవిష్యత్తు వైపు చూస్తున్నప్పటికీ, 2040 నాటికి AI దాని స్వంత కోడ్‌లో ఎక్కువ భాగాన్ని వ్రాయగలదని కొంతమంది పరిశోధకులు అంచనా వేస్తున్నారు ( సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లకు భవిష్యత్తు ఉందా? AI ప్రభావం [2024] యంత్రాలు లేని సృజనాత్మక స్పార్క్ మరియు విమర్శనాత్మక ఆలోచనను పర్యవేక్షించడానికి, మార్గనిర్దేశం చేయడానికి మరియు అందించడానికి మానవ ప్రోగ్రామర్లు ఇప్పటికీ అవసరమని సాధారణంగా అంగీకరించబడింది .

సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి కేవలం కోడింగ్ కంటే ఎక్కువ అని కూడా గమనించాలి . ఇందులో వాటాదారులతో కమ్యూనికేషన్, వినియోగదారు కథనాలను అర్థం చేసుకోవడం, బృందాలలో సహకరించడం మరియు పునరావృత రూపకల్పన - మానవ నైపుణ్యాలు తప్పనిసరి అయిన అన్ని రంగాలు ఉంటాయి. ఒక AI క్లయింట్‌తో సమావేశంలో కూర్చుని వారు నిజంగా ఏమి కోరుకుంటున్నారో వివరించదు, అలాగే ప్రాధాన్యతలను చర్చించదు లేదా ఉత్పత్తి కోసం ఒక దృష్టితో బృందాన్ని ప్రేరేపించదు. మానవ అంశం కేంద్రంగా ఉంటుంది.

సారాంశంలో, AIకి ముఖ్యమైన బలహీనతలు ఉన్నాయి: నిజమైన సృజనాత్మకత లేకపోవడం, సందర్భం యొక్క పరిమిత అవగాహన, తప్పులు చేసే ప్రవృత్తి, జవాబుదారీతనం లేకపోవడం మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ నిర్ణయాల యొక్క విస్తృత చిక్కులను గ్రహించకపోవడం. ఈ అంతరాలే మానవ డెవలపర్లు ప్రకాశించే ప్రదేశాలు. AIని ముప్పుగా చూడటం కంటే, మానవ డెవలపర్‌లకు శక్తివంతమైన యాంప్లిఫైయర్‌గా AI-అభివృద్ధి చెందిన అభివృద్ధి ప్రపంచంలో సంబంధితంగా మరియు విలువైనదిగా ఉండటానికి తమ నైపుణ్యాలు మరియు పాత్రలను స్వీకరించడం ద్వారా ఈ యాంప్లిఫికేషన్‌ను ఎలా ఉపయోగించవచ్చో తదుపరి విభాగం చర్చిస్తుంది

AI యుగంలో అనుకూలత మరియు వృద్ధి

ప్రోగ్రామర్లు మరియు డెవలపర్‌లకు, కోడింగ్‌లో AI పెరుగుదల భయంకరమైన ముప్పు కానవసరం లేదు - ఇది ఒక అవకాశం కావచ్చు. సాంకేతికతతో పాటు స్వీకరించడం మరియు అభివృద్ధి చెందడం మరింత ఉత్పాదకత మరియు డిమాండ్‌లో ఉంచుకునే అవకాశం ఉంది, అయితే దానిని విస్మరించేవారు తాము వెనుకబడిపోయామని గ్రహించవచ్చు. ఈ విభాగంలో, AI సాధనాలు రోజువారీ అభివృద్ధిలో భాగమైనందున డెవలపర్‌లు సంబంధితంగా ఉండటానికి మరియు అభివృద్ధి చెందడానికి ఆచరణాత్మక దశలు మరియు వ్యూహాలపై మేము దృష్టి పెడతాము. పోటీ కంటే AIతో నిరంతర అభ్యాసం మరియు సహకారం అనేది అవలంబించాల్సిన మనస్తత్వం. డెవలపర్లు ఎలా సర్దుబాటు చేసుకోవచ్చు మరియు వారు ఏ కొత్త నైపుణ్యాలు మరియు పాత్రలను పరిగణించాలి అనేది ఇక్కడ ఉంది:

1. AIని ఒక సాధనంగా స్వీకరించండి (AI కోడింగ్ అసిస్టెంట్‌లను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించడం నేర్చుకోండి): ముందుగా, డెవలపర్లు అందుబాటులో ఉన్న AI సాధనాలతో సౌకర్యవంతంగా ఉండాలి. Copilot, ChatGPT లేదా ఇతర కోడింగ్ AIలను మీ కొత్త జత ప్రోగ్రామింగ్ భాగస్వామిగా పరిగణించండి. దీని అర్థం మంచి ప్రాంప్ట్‌లు లేదా వ్యాఖ్యలను ఎలా వ్రాయాలో నేర్చుకోవడం మరియు AI-జనరేటెడ్ కోడ్‌ను త్వరగా ఎలా ధృవీకరించాలో లేదా డీబగ్ చేయాలో తెలుసుకోవడం. ఒక డెవలపర్ వారి IDE లేదా వెర్షన్ నియంత్రణను నేర్చుకోవలసి వచ్చినట్లే, AI అసిస్టెంట్ యొక్క విచిత్రాలను నేర్చుకోవడం నైపుణ్య సమితిలో భాగంగా మారుతోంది. ఉదాహరణకు, ఒక డెవలపర్ వారు వ్రాసిన కోడ్ భాగాన్ని తీసుకొని దానిని మెరుగుపరచమని AIని అడగడం ద్వారా, ఆపై మార్పులను విశ్లేషించడం ద్వారా సాధన చేయవచ్చు. లేదా, ఒక పనిని ప్రారంభించేటప్పుడు, దానిని వ్యాఖ్యలలో వివరించండి మరియు AI ఏమి అందిస్తుందో చూడండి, ఆపై అక్కడి నుండి మెరుగుపరచండి. కాలక్రమేణా, AI దేనిలో మంచిదో మరియు దానితో ఎలా సహ-సృష్టించాలో మీరు అంతర్ దృష్టిని అభివృద్ధి చేసుకుంటారు. దీనిని “AI-సహాయక అభివృద్ధి” - మీ టూల్‌బాక్స్‌కు జోడించడానికి ఒక కొత్త నైపుణ్యం. నిజానికి, డెవలపర్లు ఇప్పుడు “ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్” గురించి ఒక నైపుణ్యంగా మాట్లాడుతున్నారు - AIని సరైన ప్రశ్నలను ఎలా అడగాలో తెలుసుకోవడం. దీనిలో నైపుణ్యం సాధించిన వారు అదే సాధనాల నుండి గణనీయంగా మెరుగైన ఫలితాలను సాధించగలరు. గుర్తుంచుకోండి, “AI ని ఉపయోగించే డెవలపర్లు ఉపయోగించని వారిని భర్తీ చేయవచ్చు” - కాబట్టి సాంకేతికతను స్వీకరించి దానిని మీ మిత్రుడిగా చేసుకోండి.

2. ఉన్నత స్థాయి నైపుణ్యాలపై దృష్టి పెట్టండి (సమస్య పరిష్కారం, సిస్టమ్ డిజైన్, ఆర్కిటెక్చర్): AI తక్కువ స్థాయి కోడింగ్‌ను నిర్వహించగలదు కాబట్టి, డెవలపర్లు అబ్‌స్ట్రాక్షన్ నిచ్చెనను పైకి తీసుకెళ్లాలి . దీని అర్థం సిస్టమ్ డిజైన్ మరియు ఆర్కిటెక్చర్‌ను అర్థం చేసుకోవడంపై ఎక్కువ ప్రాధాన్యత ఇవ్వడం. సంక్లిష్ట సమస్యలను విచ్ఛిన్నం చేయడం, స్కేలబుల్ సిస్టమ్‌లను రూపొందించడం మరియు ఆర్కిటెక్చరల్ నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో నైపుణ్యాలను పెంపొందించుకోండి - మానవ అంతర్దృష్టి కీలకమైన ప్రాంతాలు. దేనిపై మాత్రమే కాకుండా పరిష్కారం ఎందుకు మరియు ఎలా అనే దానిపై దృష్టి పెట్టండి. ఉదాహరణకు, సార్టింగ్ ఫంక్షన్‌ను పరిపూర్ణం చేయడానికి మీ సమయాన్ని వెచ్చించే బదులు (AI మీ కోసం ఒకటి వ్రాయగలిగినప్పుడు), మీ అప్లికేషన్ యొక్క సందర్భానికి ఏ సార్టింగ్ విధానం సరైనదో మరియు అది మీ సిస్టమ్ యొక్క డేటా ప్రవాహానికి ఎలా సరిపోతుందో అర్థం చేసుకోవడానికి సమయం కేటాయించండి. డిజైన్ ఆలోచన - వినియోగదారు అవసరాలు, డేటా ప్రవాహాలు మరియు భాగాల పరస్పర చర్యలను పరిగణనలోకి తీసుకుంటే - చాలా విలువైనదిగా ఉంటుంది. AI కోడ్‌ను ఉత్పత్తి చేయగలదు, కానీ సాఫ్ట్‌వేర్ యొక్క మొత్తం నిర్మాణాన్ని నిర్ణయించేది మరియు అన్ని భాగాలు సామరస్యంగా పనిచేసేలా చూసేది డెవలపర్. మీ పెద్ద-చిత్ర ఆలోచనను పదును పెట్టడం ద్వారా, సరైన విషయాన్ని నిర్మించడంలో AI (మరియు మిగిలిన బృందం)ని నడిపించే వ్యక్తిగా మీరు మిమ్మల్ని అనివార్యంగా చేసుకుంటారు. భవిష్యత్తును దృష్టిలో ఉంచుకునే ఒక నివేదిక పేర్కొన్నట్లుగా, డెవలపర్లు “మానవ అంతర్దృష్టి భర్తీ చేయలేని రంగాలపై దృష్టి పెట్టాలి, అంటే సమస్య పరిష్కారం, డిజైన్ ఆలోచన మరియు వినియోగదారు అవసరాలను అర్థం చేసుకోవడం వంటివి.” ( AI 2025లో డెవలపర్‌లను భర్తీ చేయబోతోందా: భవిష్యత్తులోకి ఒక రహస్య పరిశీలన )

3. మీ AI & ML జ్ఞానాన్ని పెంచుకోండి: AIతో కలిసి పనిచేయడానికి, AIని అర్థం చేసుకోవడానికి . డెవలపర్లు అందరూ మెషిన్ లెర్నింగ్ పరిశోధకులుగా మారవలసిన అవసరం లేదు, కానీ ఈ నమూనాలు ఎలా పనిచేస్తాయో దృఢమైన అవగాహన కలిగి ఉండటం ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ యొక్క ప్రాథమికాలను తెలుసుకోండి - ఇది కొత్త కెరీర్ మార్గాలను తెరవడమే కాకుండా (AI-సంబంధిత ఉద్యోగాలు వృద్ధి చెందుతున్నందున ( సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లకు భవిష్యత్తు ఉందా? AI ప్రభావం [2024] )), కానీ ఇది AI సాధనాలను మరింత సమర్థవంతంగా ఉపయోగించడంలో మీకు సహాయపడుతుంది. ఉదాహరణకు, పెద్ద భాషా నమూనా యొక్క పరిమితులు మరియు అది ఎలా శిక్షణ పొందిందో మీకు తెలిస్తే, అది ఎప్పుడు విఫలమవుతుందో మీరు అంచనా వేయవచ్చు మరియు తదనుగుణంగా మీ ప్రాంప్ట్‌లు లేదా పరీక్షలను రూపొందించవచ్చు. అదనంగా, అనేక సాఫ్ట్‌వేర్ ఉత్పత్తులు ఇప్పుడు AI లక్షణాలను కలుపుతున్నాయి (ఉదాహరణకు, సిఫార్సు ఇంజిన్ లేదా చాట్‌బాట్ ఉన్న యాప్). కొంత ML పరిజ్ఞానం ఉన్న సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలపర్ ఆ లక్షణాలకు దోహదపడవచ్చు లేదా కనీసం డేటా శాస్త్రవేత్తలతో తెలివిగా సహకరించవచ్చు. నేర్చుకోవడాన్ని పరిగణించవలసిన ముఖ్య రంగాలలో ఇవి ఉన్నాయి: డేటా సైన్స్ బేసిక్స్ , డేటాను ఎలా ప్రీప్రాసెస్ చేయాలి, శిక్షణ vs. అనుమితి మరియు AI యొక్క నీతి. AI ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు (టెన్సార్‌ఫ్లో, పైటోర్చ్) మరియు క్లౌడ్ AI సేవలతో పరిచయం పెంచుకోండి; మీరు మొదటి నుండి మోడల్‌లను నిర్మించకపోయినా, AI APIని యాప్‌లో ఎలా ఇంటిగ్రేట్ చేయాలో తెలుసుకోవడం విలువైన నైపుణ్యం. సంక్షిప్తంగా, “AI అక్షరాస్యులు” కావడం వెబ్ లేదా డేటాబేస్ టెక్నాలజీలలో అక్షరాస్యులుగా ఉండటం వలె త్వరగా ముఖ్యమైనదిగా మారుతోంది. సాంప్రదాయ సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్ మరియు AI ప్రపంచాలను దాటగల డెవలపర్‌లు భవిష్యత్ ప్రాజెక్టులకు నాయకత్వం వహించడానికి ప్రధాన స్థానంలో ఉంటారు.

4. బలమైన సాఫ్ట్ స్కిల్స్ మరియు డొమైన్ నాలెడ్జ్‌ను అభివృద్ధి చేసుకోండి: AI యాంత్రిక పనులను చేపట్టడంతో, ప్రత్యేకంగా మానవ నైపుణ్యాలు మరింత ముఖ్యమైనవిగా మారతాయి. కమ్యూనికేషన్, టీమ్‌వర్క్ మరియు డొమైన్ నైపుణ్యం రెట్టింపు చేయవలసిన రంగాలు. సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి అనేది తరచుగా సమస్య డొమైన్‌ను అర్థం చేసుకోవడం - అది ఆర్థికం, ఆరోగ్య సంరక్షణ, విద్య లేదా మరేదైనా రంగం అయినా - మరియు దానిని పరిష్కారాలుగా అనువదించడం. AIకి ఆ సందర్భం లేదా వాటాదారులతో అనుసంధానించే సామర్థ్యం ఉండదు, కానీ మీకు ఉంటుంది. మీరు పనిచేసే డొమైన్‌లో మరింత పరిజ్ఞానం కలిగి ఉండటం వలన సాఫ్ట్‌వేర్ వాస్తవ ప్రపంచ అవసరాలను తీరుస్తుందని నిర్ధారించుకోవడానికి మీరు సరైన వ్యక్తిగా మారతారు. అదేవిధంగా, మీ సహకార నైపుణ్యాలపై దృష్టి పెట్టండి: మెంటర్‌షిప్, నాయకత్వం మరియు సమన్వయం. జట్లకు ఇప్పటికీ సీనియర్ డెవలపర్‌లు కోడ్‌ను సమీక్షించడం (AI-వ్రాసిన కోడ్‌తో సహా), జూనియర్‌లకు ఉత్తమ పద్ధతులపై మెంటర్ చేయడం మరియు సంక్లిష్ట ప్రాజెక్టులను సమన్వయం చేయడం అవసరం. ప్రాజెక్ట్‌లలో మానవ పరస్పర చర్య అవసరాన్ని AI తొలగించదు. వాస్తవానికి, AI జనరేటింగ్ కోడ్‌తో, సీనియర్ డెవలపర్ యొక్క మెంటర్‌షిప్ జూనియర్‌లకు AIతో ఎలా పని చేయాలో మరియు దాని అవుట్‌పుట్‌ను ధృవీకరించడం , బదులుగా ఫర్-లూప్‌ను ఎలా వ్రాయాలో నేర్పించడం వైపు మారవచ్చు. ఈ కొత్త నమూనాలో ఇతరులకు మార్గనిర్దేశం చేయగలగడం ఒక విలువైన నైపుణ్యం. అలాగే, విమర్శనాత్మక ఆలోచనను - AI అవుట్‌పుట్‌లను ప్రశ్నించడం మరియు పరీక్షించడం మరియు ఇతరులు కూడా అదే విధంగా చేయమని ప్రోత్సహించడం. ఆరోగ్యకరమైన సందేహం మరియు ధృవీకరణ మనస్తత్వాన్ని పెంపొందించుకోవడం AIపై గుడ్డిగా ఆధారపడటాన్ని నిరోధిస్తుంది మరియు లోపాలను తగ్గిస్తుంది. ముఖ్యంగా, AIకి లేని నైపుణ్యాలను మెరుగుపరచండి: వ్యక్తులను మరియు సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోవడం, విమర్శనాత్మక విశ్లేషణ మరియు అంతర్-విభాగ ఆలోచన.

5. జీవితాంతం నేర్చుకోవడం మరియు అనుకూలత: AIలో మార్పు వేగం చాలా వేగంగా ఉంది. నేడు అత్యాధునికంగా అనిపించేది కొన్ని సంవత్సరాలలో పాతది కావచ్చు. డెవలపర్లు జీవితాంతం నేర్చుకోవడాన్ని ఎప్పుడూ లేనంతగా స్వీకరించాలి. దీని అర్థం కొత్త AI కోడింగ్ అసిస్టెంట్‌లను క్రమం తప్పకుండా ప్రయత్నించడం, AI/MLలో ఆన్‌లైన్ కోర్సులు లేదా సర్టిఫికేషన్‌లు తీసుకోవడం, రాబోయే వాటి గురించి తాజాగా ఉండటానికి పరిశోధన బ్లాగులను చదవడం లేదా AI-కేంద్రీకృత డెవలపర్ కమ్యూనిటీలలో పాల్గొనడం. అనుకూలత కీలకం - కొత్త సాధనాలు మరియు వర్క్‌ఫ్లోలు ఉద్భవించినప్పుడు వాటికి మారడానికి సిద్ధంగా ఉండండి. ఉదాహరణకు, స్కెచ్‌ల నుండి UI డిజైన్‌ను ఆటోమేట్ చేయగల కొత్త AI సాధనం వస్తే, ఫ్రంట్-ఎండ్ డెవలపర్ దానిని నేర్చుకోవడానికి మరియు చేర్చడానికి సిద్ధంగా ఉండాలి, బహుశా ఉత్పత్తి చేయబడిన UIని మెరుగుపరచడం లేదా ఆటోమేషన్ తప్పిపోయిన వినియోగదారు అనుభవ వివరాలను మెరుగుపరచడంపై వారి దృష్టిని మళ్లించాలి. అభ్యాసాన్ని తమ కెరీర్‌లో కొనసాగుతున్న భాగంగా భావించే వారు (చాలా మంది డెవలపర్లు ఇప్పటికే చేస్తున్నారు) AI అభివృద్ధిని ఏకీకృతం చేయడం సులభం అవుతుంది. మీ వారంలో కొంత భాగాన్ని నేర్చుకోవడం మరియు ప్రయోగాలకు అంకితం చేయడం ఒక వ్యూహం - దానిని మీ స్వంత భవిష్యత్తులో పెట్టుబడిగా పరిగణించడం. కంపెనీలు తమ డెవలపర్‌లకు AI సాధనాలను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించడంపై శిక్షణ ఇవ్వడం కూడా ప్రారంభించాయి; అలాంటి అవకాశాలను సద్వినియోగం చేసుకోవడం మిమ్మల్ని ముందుకు తీసుకెళుతుంది. అభివృద్ధి చెందుతున్న డెవలపర్లు AI ని అభివృద్ధి చెందుతున్న భాగస్వామిగా చూసి, ఆ భాగస్వామితో కలిసి పనిచేసే విధానాన్ని నిరంతరం మెరుగుపరుచుకునే వారు.

6. ఉద్భవిస్తున్న పాత్రలు మరియు కెరీర్ మార్గాలను అన్వేషించండి: AI అభివృద్ధిలో ముడిపడి ఉన్నందున, కొత్త కెరీర్ అవకాశాలు ఉద్భవిస్తున్నాయి. ఉదాహరణకు, ప్రాంప్ట్ ఇంజనీర్ లేదా AI ఇంటిగ్రేషన్ స్పెషలిస్ట్ అనేవి ఉత్పత్తులలో AIని ఉపయోగించడానికి సరైన ప్రాంప్ట్‌లు, వర్క్‌ఫ్లోలు మరియు మౌలిక సదుపాయాలను సృష్టించడంపై దృష్టి సారించిన పాత్రలు. మరొక ఉదాహరణ AI ఎథిక్స్ ఇంజనీర్ లేదా AI ఆడిటర్ - పక్షపాతం, సమ్మతి మరియు సరైనత కోసం AI అవుట్‌పుట్‌లను సమీక్షించడంపై దృష్టి సారించే పాత్రలు. మీకు ఆ రంగాలలో ఆసక్తి ఉంటే, సరైన జ్ఞానంతో మిమ్మల్ని మీరు ఉంచుకోవడం ఈ కొత్త మార్గాలను తెరవగలదు. క్లాసిక్ పాత్రలలో కూడా, మీరు “AI-సహాయక ఫ్రంటెండ్ డెవలపర్” vs “AI-సహాయక బ్యాకెండ్ డెవలపర్” వంటి సముచితాలను కనుగొనవచ్చు, ఇక్కడ ప్రతి ఒక్కటి ప్రత్యేక సాధనాలను ఉపయోగిస్తుంది. సంస్థలు AI చుట్టూ బృందాలను ఎలా నిర్మిస్తాయో గమనించండి. కొన్ని కంపెనీలకు ప్రాజెక్ట్‌లలో AIని స్వీకరించడానికి మార్గనిర్దేశం చేయడానికి “AI గిల్డ్‌లు” లేదా ఎక్సలెన్స్ కేంద్రాలు ఉన్నాయి - అటువంటి సమూహాలలో చురుకుగా ఉండటం మిమ్మల్ని ముందంజలో ఉంచుతుంది. అంతేకాకుండా, AI సాధనాల అభివృద్ధికి దోహదపడడాన్ని పరిగణించండి: ఉదాహరణకు, డెవలపర్ సాధనాలను మెరుగుపరిచే ఓపెన్-సోర్స్ ప్రాజెక్ట్‌లలో పనిచేయడం (బహుశా కోడ్‌ను వివరించే AI సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడం మొదలైనవి). ఇది సాంకేతికతపై మీ అవగాహనను మరింత పెంచడమే కాకుండా, మార్పుకు నాయకత్వం వహించే సమాజంలో మిమ్మల్ని ఉంచుతుంది. కెరీర్ చురుకుదనం . మీ ప్రస్తుత ఉద్యోగంలో కొన్ని భాగాలు ఆటోమేటెడ్‌గా మారితే, ఆ ఆటోమేటెడ్ భాగాలను రూపొందించే, పర్యవేక్షించే లేదా పెంచే పాత్రల్లోకి మారడానికి సిద్ధంగా ఉండండి.

7. మానవ నాణ్యతను నిర్వహించడం మరియు ప్రదర్శించడం: సగటు సమస్యకు AI సగటు కోడ్‌ను ఉత్పత్తి చేయగల ప్రపంచంలో, మానవ డెవలపర్లు అసాధారణమైన మరియు సానుభూతితో కూడిన పరిష్కారాలను రూపొందించడానికి ప్రయత్నించాలి. దీని అర్థం వినియోగదారు అనుభవ నైపుణ్యం, అసాధారణ దృశ్యాలకు పనితీరు ఆప్టిమైజేషన్‌లు లేదా శుభ్రంగా మరియు చక్కగా డాక్యుమెంట్ చేయబడిన కోడ్‌ను వ్రాయడం (AI అర్థవంతమైన డాక్యుమెంటేషన్ లేదా అర్థమయ్యే కోడ్ వ్యాఖ్యలను వ్రాయడంలో గొప్పది కాదు - మీరు అక్కడ విలువను జోడించవచ్చు!). పనిలో మానవ అంతర్దృష్టిని ఏకీకృతం చేయడాన్ని ఒక పాయింట్‌గా చేసుకోండి: ఉదాహరణకు, ఒక AI కోడ్ భాగాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తే, మరొక మానవుడు తరువాత అర్థం చేసుకోగలిగే విధంగా మీరు హేతుబద్ధతను వివరించే వ్యాఖ్యలను జోడిస్తారు లేదా మీరు దానిని మరింత చదవగలిగేలా సర్దుబాటు చేస్తారు. అలా చేయడం ద్వారా, పూర్తిగా యంత్రం ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన పనిలో లేని వృత్తి నైపుణ్యం మరియు నాణ్యత యొక్క పొరను మీరు జోడిస్తున్నారు. కాలక్రమేణా, వాస్తవ ప్రపంచంలో "కేవలం పనిచేసే" అధిక-నాణ్యత సాఫ్ట్‌వేర్ కోసం ఖ్యాతిని నిర్మించడం మిమ్మల్ని వేరు చేస్తుంది. AI సామర్థ్యాన్ని మానవ నైపుణ్యంతో మిళితం .

విద్యా మార్గాలు ఎలా అనుకూలించవచ్చో కూడా పరిశీలిద్దాం. ఈ రంగంలోకి ప్రవేశించే కొత్త డెవలపర్లు తమ అభ్యాస ప్రక్రియలో AI సాధనాలకు దూరంగా ఉండకూడదు. దీనికి విరుద్ధంగా, తో (ఉదాహరణకు, హోంవర్క్ లేదా ప్రాజెక్ట్‌లకు సహాయం చేయడానికి AIని ఉపయోగించడం, ఆపై ఫలితాలను విశ్లేషించడం) వారి అవగాహనను వేగవంతం చేస్తుంది. అయితే, ప్రాథమికాలను - అల్గోరిథంలు, డేటా స్ట్రక్చర్‌లు మరియు కోర్ ప్రోగ్రామింగ్ భావనలను - లోతుగా నేర్చుకోవడం కూడా చాలా ముఖ్యం, తద్వారా మీరు దృఢమైన పునాదిని కలిగి ఉంటారు మరియు AI ఎప్పుడు దారి తప్పుతుందో తెలుసుకోవచ్చు. AI సాధారణ కోడింగ్ వ్యాయామాలను నిర్వహిస్తున్నందున, పాఠ్యాంశాలు డిజైన్ మరియు ఏకీకరణ అవసరమయ్యే ప్రాజెక్టులపై ఎక్కువ బరువును ఉంచవచ్చు. మీరు కొత్తవారైతే, సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించగల మరియు అనేక సాధనాల్లో ఒకటిగా AIని ఉపయోగించగల మీ సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శించే పోర్ట్‌ఫోలియోను నిర్మించడంపై దృష్టి పెట్టండి.

అనుసరణ వ్యూహాన్ని సంగ్రహంగా చెప్పాలంటే: ప్రయాణీకుడిగా కాకుండా పైలట్‌గా ఉండండి. AI సాధనాలను ఉపయోగించండి, కానీ వాటిపై అతిగా ఆధారపడకండి లేదా ఆత్మసంతృప్తి చెందకండి. అభివృద్ధి యొక్క ప్రత్యేకమైన మానవ అంశాలను మెరుగుపరుచుకోవడం కొనసాగించండి. గౌరవనీయమైన సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్ మార్గదర్శకురాలు గ్రేడీ బూచ్ దీనిని బాగా చెప్పారు: “AI ప్రోగ్రామర్‌గా ఉండటం అంటే ఏమిటో ప్రాథమికంగా మారుస్తుంది. ఇది ప్రోగ్రామర్‌లను తొలగించదు, కానీ వారు కొత్త నైపుణ్యాలను అభివృద్ధి చేసుకోవాల్సిన అవసరం ఉంది మరియు కొత్త మార్గాల్లో పని చేయాల్సి ఉంటుంది.” ( సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లకు భవిష్యత్తు ఉందా? AI ప్రభావం [2024] ). ఆ కొత్త నైపుణ్యాలను మరియు పని విధానాలను ముందుగానే అభివృద్ధి చేయడం ద్వారా, డెవలపర్లు వారు తమ కెరీర్‌లలో డ్రైవర్ సీటులో ఉండేలా చూసుకోవచ్చు.

ఈ విభాగాన్ని సంగ్రహంగా చెప్పాలంటే, AI యుగంలో తమ కెరీర్‌లను భవిష్యత్తుకు అనుకూలంగా మార్చుకోవాలనుకునే డెవలపర్‌ల కోసం ఇక్కడ ఒక శీఘ్ర సూచన చెక్‌లిస్ట్ ఉంది:

మెరుగుపరుస్తుందని మరియు వాటిని వాడుకలో లేకుండా చేయకుండా, గతంలో కంటే మెరుగైన సాఫ్ట్‌వేర్‌ను ఉత్పత్తి చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుందని కనుగొంటారు

భవిష్యత్ అంచనాలు: AI మరియు డెవలపర్ల మధ్య సహకారం

AI-ఆధారిత ప్రపంచంలో ప్రోగ్రామింగ్ భవిష్యత్తు ఎలా ఉంటుంది? ప్రస్తుత ధోరణుల ఆధారంగా, AI మరియు మానవ డెవలపర్లు మరింత దగ్గరగా పనిచేసే . ప్రోగ్రామర్ పాత్ర పర్యవేక్షక మరియు సృజనాత్మక స్థానం వైపు మారే అవకాశం ఉంది, AI మానవ మార్గదర్శకత్వంలో "భారీ లిఫ్టింగ్"ని ఎక్కువగా నిర్వహిస్తుంది. ఈ ముగింపు విభాగంలో, మేము కొన్ని భవిష్యత్ దృశ్యాలను ప్రొజెక్ట్ చేస్తాము మరియు డెవలపర్‌ల దృక్పథం సానుకూలంగా ఉండగలదని హామీ ఇస్తున్నాము - మనం అనుకూలతను కొనసాగిస్తే.

సమీప భవిష్యత్తులో (రాబోయే 5-10 సంవత్సరాలు), అభివృద్ధి ప్రక్రియలో కంప్యూటర్ల మాదిరిగానే AI కూడా సర్వవ్యాప్తి చెందే అవకాశం ఉంది. నేడు ఏ డెవలపర్ ఎడిటర్ లేకుండా లేదా Google/StackOverflow లేకుండా కోడ్ రాయనట్లే, త్వరలో ఏ డెవలపర్ కూడా నేపథ్యంలో నడుస్తున్న AI సహాయం లేకుండా కోడ్ రాయలేరు. ఇంటిగ్రేటెడ్ డెవలప్‌మెంట్ ఎన్విరాన్‌మెంట్‌లు (IDEలు) ఇప్పటికే AI-ఆధారిత లక్షణాలను వాటి ప్రధాన భాగంలో చేర్చడానికి అభివృద్ధి చెందుతున్నాయి (ఉదాహరణకు, మీకు కోడ్‌ను వివరించగల లేదా ప్రాజెక్ట్ అంతటా మొత్తం కోడ్ మార్పులను సూచించగల కోడ్ ఎడిటర్‌లు). డెవలపర్ యొక్క ప్రాథమిక పని AI అర్థం చేసుకోగలిగే విధంగా సమస్యలు మరియు అడ్డంకులను రూపొందించడం, ఆపై AI అందించే పరిష్కారాలను క్యూరేట్ చేయడం మరియు మెరుగుపరచడం . ఇది ఉన్నత స్థాయి ప్రోగ్రామింగ్ రూపాన్ని పోలి ఉంటుంది, దీనిని కొన్నిసార్లు “ప్రాంప్ట్ ప్రోగ్రామింగ్” లేదా “AI ఆర్కెస్ట్రేషన్” అని పిలుస్తారు.

అయితే, ఏమి చేయాలో దాని సారాంశం - ప్రజలకు సమస్యలను పరిష్కరించడం - మారదు. భవిష్యత్ AI ఒక వివరణ నుండి మొత్తం యాప్‌ను రూపొందించగలదు (“డాక్టర్ అపాయింట్‌మెంట్‌లను బుక్ చేసుకోవడానికి నాకు మొబైల్ యాప్‌ను రూపొందించండి”), కానీ ఆ వివరణను స్పష్టం చేయడం, అది సరైనదని నిర్ధారించుకోవడం మరియు వినియోగదారులను సంతోషపెట్టడానికి ఫలితాన్ని చక్కగా ట్యూన్ చేయడం వంటి పనిలో డెవలపర్లు (డిజైనర్లు, ఉత్పత్తి నిర్వాహకులు మొదలైన వారితో పాటు) పాల్గొంటారు. వాస్తవానికి, ప్రాథమిక యాప్ ఉత్పత్తి సులభతరం అయితే, సాఫ్ట్‌వేర్‌లో మానవ సృజనాత్మకత మరియు ఆవిష్కరణ మరింత కీలకం అవుతాయి . సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి చెందడాన్ని మనం చూడవచ్చు, ఇక్కడ అనేక సాధారణ అప్లికేషన్లు AI ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడతాయి, అయితే మానవ డెవలపర్లు సరిహద్దులను అధిగమించే అత్యాధునిక, సంక్లిష్టమైన లేదా సృజనాత్మక ప్రాజెక్టులపై దృష్టి పెడతారు.

ప్రోగ్రామింగ్ ప్రవేశానికి అడ్డంకి తగ్గే అవకాశం కూడా ఉంది - అంటే సాంప్రదాయ సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లు కాని (ఉదాహరణకు, వ్యాపార విశ్లేషకుడు లేదా శాస్త్రవేత్త లేదా మార్కెటర్) ఎక్కువ మంది AI సాధనాలను ఉపయోగించి సాఫ్ట్‌వేర్‌ను సృష్టించవచ్చు (AI ద్వారా సూపర్‌చార్జ్ చేయబడిన “నో-కోడ్/లో-కోడ్” ఉద్యమం యొక్క కొనసాగింపు). ఇది ప్రొఫెషనల్ డెవలపర్‌ల అవసరాన్ని తొలగించదు; బదులుగా, ఇది దానిని మారుస్తుంది. పౌరులు అభివృద్ధి చేసిన ఈ యాప్‌లు సురక్షితంగా, సమర్థవంతంగా మరియు నిర్వహించదగినవిగా ఉండేలా చూసుకోవడం ద్వారా డెవలపర్లు అటువంటి సందర్భాలలో కన్సల్టింగ్ లేదా మార్గదర్శక పాత్రను ఎక్కువగా తీసుకోవచ్చు. AI-సహాయక “నాన్-ప్రోగ్రామర్‌లు” ఉపయోగించే ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు మరియు APIలను నిర్మించడంపై ప్రొఫెషనల్ ప్రోగ్రామర్లు దృష్టి పెట్టవచ్చు.

ఉద్యోగాల దృక్కోణం నుండి, కొన్ని ప్రోగ్రామింగ్ పాత్రలు తగ్గవచ్చు, మరికొన్ని పెరుగుతాయి. ఉదాహరణకు, కంపెనీలు సాధారణ పనుల కోసం AIపై ఆధారపడినట్లయితే కొన్ని ఎంట్రీ-లెవల్ కోడింగ్ స్థానాల సంఖ్య తగ్గవచ్చు. భవిష్యత్తులో ఒక చిన్న స్టార్టప్‌కు జూనియర్ డెవలపర్‌ల సంఖ్యలో సగం అవసరం కావచ్చు ఎందుకంటే వారి సీనియర్ డెవలపర్‌లు, AIతో అమర్చబడి, చాలా ప్రాథమిక పనిని పూర్తి చేయగలరు. కానీ అదే సమయంలో, పూర్తిగా కొత్త ఉద్యోగాలు (మేము అనుసరణ విభాగంలో చర్చించినట్లుగా) కనిపిస్తాయి. అంతేకాకుండా, సాఫ్ట్‌వేర్ ఆర్థిక వ్యవస్థలో మరింత విస్తరించినప్పుడు (సముచిత అవసరాల కోసం AI ఉత్పత్తి చేసే సాఫ్ట్‌వేర్‌తో), సాఫ్ట్‌వేర్ సంబంధిత ఉద్యోగాలకు మొత్తం డిమాండ్ పెరుగుతూనే ఉంటుంది. ఆటోమేషన్ తరచుగా దీర్ఘకాలంలో మరిన్ని , అయినప్పటికీ అవి వేర్వేరు ఉద్యోగాలు - ఉదాహరణకు, కొన్ని తయారీ పనుల ఆటోమేషన్ ఆటోమేటెడ్ సిస్టమ్‌లను రూపొందించడం, నిర్వహించడం మరియు మెరుగుపరచడం కోసం ఉద్యోగాల పెరుగుదలకు దారితీసింది. AI మరియు ప్రోగ్రామింగ్ సందర్భంలో, జూనియర్ డెవలపర్ చేసే కొన్ని పనులు ఆటోమేటెడ్ అయితే, మనం సృష్టించాలనుకుంటున్న సాఫ్ట్‌వేర్ యొక్క మొత్తం పరిధి విస్తరిస్తుంది (ఎందుకంటే ఇప్పుడు దానిని సృష్టించడం చౌకగా/వేగంగా ఉంది), ఇది మరిన్ని ప్రాజెక్టులకు దారితీస్తుంది మరియు తద్వారా మరింత మానవ పర్యవేక్షణ, ప్రాజెక్ట్ నిర్వహణ, ఆర్కిటెక్చర్ మొదలైన వాటి అవసరం ఏర్పడుతుంది. భవిష్యత్ ఉద్యోగాలపై వరల్డ్ ఎకనామిక్ ఫోరం నివేదిక ప్రకారం, డిజిటల్ పరివర్తన కారణంగా సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి మరియు AI పాత్రలు తగ్గడం లేదు, పెరుగుతున్నాయి .

2040 అంచనాను కూడా మనం పరిగణించాలి : ఓక్ రిడ్జ్ నేషనల్ ల్యాబ్ పరిశోధకులు 2040 నాటికి, “యంత్రాలు... వాటి స్వంత కోడ్‌లో ఎక్కువ భాగాన్ని వ్రాస్తాయి” ( సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లకు భవిష్యత్తు ఉందా? AI ప్రభావం [2024] ) అని సూచించారు. అది ఖచ్చితమైనదని నిరూపిస్తే, మానవ ప్రోగ్రామర్‌లకు ఏమి మిగిలి ఉంది? బహుశా, చాలా ఉన్నత స్థాయి మార్గదర్శకత్వం (యంత్రాలు మనం సాధించాలనుకుంటున్నాయో విస్తృత స్ట్రోక్‌లలో చెప్పడం) మరియు వ్యవస్థల సంక్లిష్ట ఏకీకరణ, మానవ మనస్తత్వశాస్త్రం యొక్క అవగాహన లేదా కొత్త సమస్య డొమైన్‌లను కలిగి ఉన్న రంగాలపై దృష్టి ఉంటుంది. అటువంటి సందర్భంలో కూడా, మానవులు ఉత్పత్తి డిజైనర్లు, అవసరాల ఇంజనీర్లు మరియు AI శిక్షకులు/వెరిఫైయర్‌లకు ఏ కోడ్‌ను మరియు ఎందుకు వ్రాయాలో ఎవరైనా నిర్ణయించుకోవాలి , ఆపై తుది ఫలితం సరైనదేనా మరియు లక్ష్యాలతో సమలేఖనం చేయబడిందా అని ధృవీకరించాలి. ఇది సెల్ఫ్-డ్రైవింగ్ కార్లు ఒకరోజు తమను తాము ఎలా డ్రైవ్ చేసుకోవచ్చో దానికి సమానంగా ఉంటుంది, కానీ మీరు ఇప్పటికీ కారును ఎక్కడికి వెళ్లి సంక్లిష్ట పరిస్థితులలో జోక్యం చేసుకోవాలో చెబుతారు - అంతేకాకుండా మానవులు రోడ్లు, ట్రాఫిక్ చట్టాలు మరియు దాని చుట్టూ ఉన్న అన్ని మౌలిక సదుపాయాలను రూపొందిస్తారు.

అందువల్ల చాలా మంది నిపుణులు సహకార భవిష్యత్తును ఊహించుకుంటారు , భర్తీ కాదు . ఒక టెక్ కన్సల్టెన్సీ దీనిని ఇలా పదబంధించింది, "అభివృద్ధి యొక్క భవిష్యత్తు అనేది మానవులకు లేదా AIకి మధ్య ఎంపిక కాదు, కానీ రెండింటిలోనూ ఉత్తమమైన వాటిని ఉపయోగించుకునే సహకారం." ( 2025లో AI డెవలపర్‌లను భర్తీ చేయబోతోందా: భవిష్యత్తులో ఒక రహస్య దృక్పథం ) AI నిస్సందేహంగా సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధిని మారుస్తుంది, కానీ ఇది అంతరించిపోవడం కంటే డెవలపర్ పాత్ర యొక్క పరిణామం. "మార్పులను స్వీకరించే, వారి నైపుణ్యాలను స్వీకరించే మరియు వారి పని యొక్క ప్రత్యేకమైన మానవ అంశాలపై దృష్టి సారించే" వారి విలువను తగ్గించడానికి బదులుగా వారి సామర్థ్యాలను పెంచుతుందని కనుగొంటారు

మనం మరొక రంగంతో సమాంతరంగా చూడవచ్చు: ఇంజనీరింగ్ మరియు ఆర్కిటెక్చర్‌లో కంప్యూటర్-అసిస్టెడ్ డిజైన్ (CAD) పెరుగుదలను పరిగణించండి. ఆ సాధనాలు ఇంజనీర్లు మరియు ఆర్కిటెక్ట్‌లను భర్తీ చేశాయా? కాదు - అవి వారిని మరింత ఉత్పాదకతను కలిగించాయి మరియు మరింత సంక్లిష్టమైన డిజైన్‌లను రూపొందించడానికి అనుమతించాయి. కానీ మానవ సృజనాత్మకత మరియు నిర్ణయం తీసుకోవడం కేంద్రంగా ఉంది. అదేవిధంగా, AIని కంప్యూటర్-అసిస్టెడ్ కోడింగ్‌గా చూడవచ్చు - ఇది సంక్లిష్టత మరియు కఠినమైన పనిని నిర్వహించడానికి సహాయపడుతుంది, కానీ డెవలపర్ డిజైనర్ మరియు నిర్ణయం తీసుకునే వ్యక్తిగా మిగిలిపోతాడు.

దీర్ఘకాలంలో, మనం నిజంగా అభివృద్ధి చెందిన AIని ఊహించుకుంటే (సైద్ధాంతికంగా మానవుడు చేయగలిగిన దానిలో ఎక్కువ భాగం చేయగల సాధారణ AI యొక్క ఒక రూపం అని చెప్పండి ) , సామాజిక మరియు ఆర్థిక మార్పులు ప్రోగ్రామింగ్‌లో కంటే చాలా విస్తృతంగా ఉంటాయి. మనం ఇంకా అక్కడికి చేరుకోలేదు మరియు మన పనిలో AIని ఎలా అనుసంధానించాలనే దానిపై మనకు గణనీయమైన నియంత్రణ ఉంది. మానవ సామర్థ్యాన్ని పెంచే . అంటే మానవులను లూప్‌లో ఉంచే సాధనాలు మరియు అభ్యాసాలలో (మరియు విధానాలు) పెట్టుబడి పెట్టడం. ఇప్పటికే, నైతిక మరియు ప్రభావవంతమైన ఫలితాలను నిర్ధారించడానికి అభివృద్ధిలో AIని ఎలా ఉపయోగించాలో మార్గదర్శకాలు - AI పాలనను సర్వే డెవలపర్ అనుభవంపై AI ప్రభావాన్ని వెల్లడిస్తుంది - ది గిట్‌హబ్ బ్లాగ్ ). ఈ ధోరణి పెరిగే అవకాశం ఉంది, మానవ పర్యవేక్షణ అధికారికంగా AI-అభివృద్ధి పైప్‌లైన్‌లో భాగమని నిర్ధారిస్తుంది.

ముగింపులో, “AI ప్రోగ్రామర్‌లను భర్తీ చేస్తుందా?” అనే ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వవచ్చు: లేదు - కానీ ఇది ప్రోగ్రామర్లు చేసే పనులను గణనీయంగా మారుస్తుంది. ప్రోగ్రామింగ్ యొక్క సాధారణ భాగాలు ఎక్కువగా ఆటోమేటెడ్ అయ్యే మార్గంలో ఉన్నాయి. సృజనాత్మక, సవాలుతో కూడిన మరియు మానవ-కేంద్రీకృత భాగాలు ఇక్కడే ఉంటాయి మరియు నిజానికి మరింత ప్రముఖంగా మారతాయి. భవిష్యత్తులో ప్రోగ్రామర్లు ఎల్లప్పుడూ తెలివైన AI సహాయకులతో కలిసి పనిచేయడం చూస్తారు, ఒక బృంద సభ్యుడిలాగా. 24/7 కోడ్‌ను రూపొందించగల AI సహోద్యోగిని కలిగి ఉండటం ఊహించుకోండి - ఇది గొప్ప ఉత్పాదకత బూస్ట్, కానీ దానికి ఇంకా ఏ పనులు చేయాలో చెప్పడానికి మరియు దాని పనిని తనిఖీ చేయడానికి ఎవరైనా అవసరం.

ఉత్తమ ఫలితాలను సాధిస్తారు. ఒక CEO చెప్పినట్లుగా, "AI ప్రోగ్రామర్లను భర్తీ చేయదు, కానీ AI ని ఉపయోగించే ప్రోగ్రామర్లు అలా చేయని వారిని భర్తీ చేస్తారు." ఆచరణాత్మకంగా చెప్పాలంటే, సాంకేతికతతో అభివృద్ధి చెందాల్సిన బాధ్యత డెవలపర్లపై ఉంది. ప్రోగ్రామింగ్ వృత్తి చనిపోవడం లేదు - అది స్వీకరించడం AI తో భాగస్వామ్యంతో విజయవంతమైన మరియు సంతృప్తికరమైన కెరీర్‌ను పొందగలరు .

చివరగా, డెవలపర్లు తమ వద్ద సూపర్ పవర్స్ కలిగి ఉన్న యుగంలోకి మనం ప్రవేశిస్తున్నామని జరుపుకోవడం విలువైనదే. తరువాతి తరం ప్రోగ్రామర్లు AI ని ఉపయోగించడం ద్వారా రోజులు పట్టే వాటిని గంటల్లోనే సాధిస్తారు మరియు గతంలో అందుబాటులో లేని సమస్యలను పరిష్కరిస్తారు. భయం కంటే, ముందుకు సాగడం అనేది ఆశావాదం మరియు ఉత్సుకతతో . మనం కళ్ళు తెరిచి AI ని సంప్రదించినంత కాలం - దాని పరిమితుల గురించి తెలుసుకుని మరియు మన బాధ్యతను గుర్తుంచుకుని - AI మరియు ప్రోగ్రామర్లు కలిసి అద్భుతమైన సాఫ్ట్‌వేర్ వ్యవస్థలను నిర్మించే భవిష్యత్తును మనం రూపొందించగలము, ఇక్కడ AI మరియు ప్రోగ్రామర్లు ఇద్దరూ ఒంటరిగా చేయగలిగే దానికంటే చాలా ఎక్కువ. యంత్ర సామర్థ్యంతో కలిపిన మానవ సృజనాత్మకత ఒక శక్తివంతమైన కలయిక. చివరికి, ఇది భర్తీ ఇద్దరూ వ్రాస్తారు .

మూలాలు:

1. బ్రెయిన్‌హబ్, “సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లకు భవిష్యత్తు ఉందా? AI ప్రభావం [2024]” ( సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లకు భవిష్యత్తు ఉందా? AI ప్రభావం [2024] ).

2. బ్రెయిన్‌హబ్, AI అనేది ప్రత్యామ్నాయం కాకుండా ఒక సాధనంగా ఉందని సత్య నాదెళ్ల మరియు జెఫ్ డీన్ నిపుణుల ఉల్లేఖనాలు ( సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లకు భవిష్యత్తు ఉందా? AI ప్రభావం [2024] ) ( సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లకు భవిష్యత్తు ఉందా? AI ప్రభావం [2024] ).

3. మీడియం (పైకోచ్), “AI ప్రోగ్రామర్లను భర్తీ చేస్తుందా? హైప్ వెనుక ఉన్న నిజం” , సూక్ష్మమైన వాస్తవికత vs హైప్‌ను గమనించడం ( AI ప్రోగ్రామర్లను భర్తీ చేస్తుందా? హైప్ వెనుక ఉన్న నిజం | ది పైకోచ్ రాసినది | ఆర్టిఫిషియల్ కార్నర్ | మార్చి, 2025 | మీడియం ) మరియు AI పనులలో మంచిదని కానీ పూర్తి ఉద్యోగాలు కాదని సామ్ ఆల్ట్‌మాన్ కోట్.

4. డిజైన్‌గురుస్, “AI డెవలపర్‌లను భర్తీ చేయబోతోందా… (2025)” , AI డెవలపర్‌లను అనవసరంగా మార్చే బదులు వారిని పెంచుతుంది AI 2025లో డెవలపర్‌లను భర్తీ చేయబోతోందా: భవిష్యత్తులో ఒక రహస్య పరిశీలన ) మరియు AI వెనుకబడిన ప్రాంతాలను జాబితా చేస్తుంది (సృజనాత్మకత, సందర్భం, నీతి).

5. స్టాక్ ఓవర్‌ఫ్లో డెవలపర్ సర్వే 2023, 70% డెవలపర్లు AI సాధనాలను ఉపయోగిస్తున్నారు, ఖచ్చితత్వంపై తక్కువ నమ్మకం (3% అధిక నమ్మకం) ( 70% డెవలపర్లు AI కోడింగ్ సాధనాలను ఉపయోగిస్తున్నారు, 3% మంది వారి ఖచ్చితత్వాన్ని ఎక్కువగా విశ్వసిస్తారు - ShiftMag ).

6. GitHub సర్వే 2023, 92% డెవలపర్లు AI కోడింగ్ సాధనాలను ప్రయత్నించారని మరియు 70% మంది ప్రయోజనాలను చూస్తున్నారని చూపిస్తుంది ( సర్వే డెవలపర్ అనుభవంపై AI ప్రభావాన్ని వెల్లడిస్తుంది - ది GitHub బ్లాగ్ ).

7. GitHub కోపైలట్ పరిశోధన, AI సహాయంతో 55% వేగవంతమైన పని పూర్తిని కనుగొనడం ( పరిశోధన: డెవలపర్ ఉత్పాదకత మరియు ఆనందంపై GitHub కోపైలట్ ప్రభావాన్ని లెక్కించడం - ది GitHub బ్లాగ్ ).

8. డీప్‌మైండ్ యొక్క ఆల్ఫాకోడ్‌లోని గీక్‌వైర్ సగటు మానవ కోడర్ స్థాయిలో (టాప్ 54%) ప్రదర్శన ఇస్తుంది కానీ అగ్ర ప్రదర్శనకారులకు దూరంగా ఉంది ( డీప్‌మైండ్ యొక్క ఆల్ఫాకోడ్ సగటు ప్రోగ్రామర్ పరాక్రమానికి సరిపోతుంది ).

9. ఇండియాటుడే (ఫిబ్రవరి 2025), AI “సహోద్యోగులు” జూనియర్ ఇంజనీర్ల పనులను చేస్తారు కానీ “మానవులను పూర్తిగా భర్తీ చేయరు” అనే ( సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లు చేసే పనులను AI ఏజెంట్లు త్వరలో నిర్వహిస్తారని సామ్ ఆల్ట్‌మాన్ చెప్పారు: 5 పాయింట్లలో పూర్తి కథనం - ఇండియా టుడే ).

10. మెకిన్సే & కంపెనీ, ఆటోమేషన్ ఉన్నప్పటికీ ~80% ప్రోగ్రామింగ్ ఉద్యోగాలు మానవ కేంద్రీకృతంగా ఉంటాయని అంచనా వేసింది ( సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీర్లకు భవిష్యత్తు ఉందా? AI ప్రభావం [2024] ).

దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:

🔗 అగ్ర AI పెయిర్ ప్రోగ్రామింగ్ సాధనాలు
మీ అభివృద్ధి వర్క్‌ఫ్లోను పెంచడానికి కోడింగ్ భాగస్వామిలాగా మీతో సహకరించగల ప్రముఖ AI సాధనాలను అన్వేషించండి.

🔗 కోడింగ్‌కు ఏ AI ఉత్తమమైనది - టాప్ AI కోడింగ్ అసిస్టెంట్లు
కోడ్ జనరేషన్, డీబగ్గింగ్ మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ ప్రాజెక్ట్‌లను వేగవంతం చేయడానికి అత్యంత ప్రభావవంతమైన AI సాధనాలకు ఒక గైడ్.

🔗 ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ - టెక్ భవిష్యత్తును మార్చడం
సాఫ్ట్‌వేర్‌ను నిర్మించడం, పరీక్షించడం మరియు అమలు చేయడంలో AI ఎలా విప్లవాత్మకంగా మారుస్తుందో అర్థం చేసుకోండి.