പ്രോഗ്രാമർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ AI വരുമോ? അവസാനമായി, കോഡ് എഡിറ്റർ ഓഫ് ചെയ്യുക.

" അവസാനമായി ഒന്ന് പറയൂ, കോഡ് എഡിറ്റർ ഓഫ് ചെയ്യൂ. " AI കോഡിംഗ് അസിസ്റ്റന്റുകളുടെ ഉയർച്ചയെക്കുറിച്ചുള്ള ഉത്കണ്ഠാജനകമായ നർമ്മത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന ഈ നാക്ക് കടിക്കുന്ന വാചകം ഡെവലപ്പർ ഫോറങ്ങളിൽ പ്രചരിക്കുന്നുണ്ട്. AI മോഡലുകൾ കോഡ് എഴുതുന്നതിൽ കൂടുതൽ പ്രാപ്തരാകുമ്പോൾ, പല പ്രോഗ്രാമർമാരും മനുഷ്യ ഡെവലപ്പർമാർ ലിഫ്റ്റ് ഓപ്പറേറ്റർമാരുടെയോ സ്വിച്ച്ബോർഡ് ഓപ്പറേറ്റർമാരുടെയോ അതേ വിധിയിലേക്കാണോ പോകുന്നതെന്ന് ചോദിക്കുന്നു - ഓട്ടോമേഷൻ കാലഹരണപ്പെട്ട ജോലികൾ. 2024-ൽ, കൃത്രിമബുദ്ധിക്ക് ഉടൻ തന്നെ നമ്മുടെ എല്ലാ കോഡുകളും എഴുതാൻ കഴിയുമെന്ന് ധീരമായ തലക്കെട്ടുകൾ പ്രഖ്യാപിച്ചു, ഇത് മനുഷ്യ ഡെവലപ്പർമാർക്ക് ഒന്നും ചെയ്യാനില്ലാതാക്കുന്നു. എന്നാൽ ഹൈപ്പിനും സെൻസേഷണലിസത്തിനും പിന്നിൽ, യാഥാർത്ഥ്യം വളരെ സൂക്ഷ്മമാണ്.

അതെ, AI ഇപ്പോൾ ഏതൊരു മനുഷ്യനേക്കാളും വേഗത്തിൽ കോഡ് സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, പക്ഷേ ആ കോഡ് എത്രത്തോളം നല്ലതാണ്, കൂടാതെ AI-ക്ക് മുഴുവൻ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസന ജീവിതചക്രവും സ്വന്തമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുമോ? മിക്ക വിദഗ്ധരും പറയുന്നത് "അത്ര വേഗത്തിലല്ല" എന്നാണ്. മൈക്രോസോഫ്റ്റ് സിഇഒ സത്യ നാദെല്ല പോലുള്ള സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയറിംഗ് നേതാക്കൾ ഊന്നിപ്പറയുന്നത്, "AI പ്രോഗ്രാമർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കില്ല, പക്ഷേ അത് അവരുടെ ആയുധപ്പുരയിലെ ഒരു അത്യാവശ്യ ഉപകരണമായി മാറും. ഇത് മനുഷ്യരെ കൂടുതൽ ചെയ്യാൻ പ്രാപ്തരാക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ്, കുറവല്ല." ( AI പ്രോഗ്രാമർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ? ഹൈപ്പിന് പിന്നിലെ സത്യം | ദി പൈകോച്ച് | ആർട്ടിഫിഷ്യൽ കോർണർ | മാർച്ച്, 2025 | മീഡിയം ) അതുപോലെ, ഗൂഗിളിന്റെ AI മേധാവി ജെഫ് ഡീൻ അഭിപ്രായപ്പെടുന്നത്, AI പതിവ് കോഡിംഗ് ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുമെങ്കിലും, "അതിന് ഇപ്പോഴും സർഗ്ഗാത്മകതയും പ്രശ്‌നപരിഹാര കഴിവുകളും ഇല്ല" എന്നാണ് - മനുഷ്യ ഡെവലപ്പർമാർ മേശയിലേക്ക് കൊണ്ടുവരുന്ന ഗുണങ്ങൾ. ഓപ്പൺഎഐയുടെ സിഇഒ സാം ആൾട്ട്മാൻ പോലും ഇന്നത്തെ AI "ടാസ്‌ക്കുകളിൽ വളരെ മികച്ചതാണ്" പക്ഷേ "പൂർണ്ണ ജോലികളിൽ ഭയങ്കരമാണ്" . ചുരുക്കത്തിൽ, ജോലിയുടെ ചില ഭാഗങ്ങളിൽ സഹായിക്കുന്നതിൽ AI മികച്ചതാണ്, പക്ഷേ തുടക്കം മുതൽ അവസാനം വരെ ഒരു പ്രോഗ്രാമറുടെ ജോലി പൂർണ്ണമായും ഏറ്റെടുക്കാൻ കഴിവില്ല.

"പ്രോഗ്രാമർമാരെ AI മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ?" എന്ന ചോദ്യത്തിലേക്ക് സത്യസന്ധവും സമതുലിതവുമായ ഒരു വീക്ഷണം ഈ ധവളപത്രം എടുക്കുന്നു. ഇന്നത്തെ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസന റോളുകളെ AI എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നുവെന്നും വരാനിരിക്കുന്ന മാറ്റങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണെന്നും ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു. യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങളിലൂടെയും സമീപകാല ഉപകരണങ്ങളിലൂടെയും (GitHub Copilot മുതൽ ChatGPT വരെ), AI പരിണമിക്കുമ്പോൾ ഡെവലപ്പർമാർക്ക് എങ്ങനെ ക്രമീകരിക്കാനും പൊരുത്തപ്പെടാനും പ്രസക്തമായി തുടരാനും കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു. ലളിതമായ അതെ അല്ലെങ്കിൽ ഇല്ല എന്ന ഉത്തരത്തിനുപകരം, ഭാവി AI-യും മനുഷ്യ ഡെവലപ്പർമാരും തമ്മിലുള്ള സഹകരണമാണെന്ന് നമുക്ക് കാണാൻ കഴിയും. AI യുഗത്തിൽ അഭിവൃദ്ധി പ്രാപിക്കാൻ ഡെവലപ്പർമാർക്ക് എന്തുചെയ്യാൻ കഴിയും എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രായോഗിക ഉൾക്കാഴ്ചകൾ - പുതിയ ഉപകരണങ്ങൾ സ്വീകരിക്കുന്നത് മുതൽ പുതിയ കഴിവുകൾ പഠിക്കുന്നത് വരെ, വരും വർഷങ്ങളിൽ കോഡിംഗ് കരിയർ എങ്ങനെ വികസിക്കുമെന്ന് പ്രൊജക്റ്റ് ചെയ്യുക.

ഇന്നത്തെ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസനത്തിൽ AI

ആധുനിക സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസന വർക്ക്ഫ്ലോയിലേക്ക് AI അതിവേഗം ഇഴചേർന്നിരിക്കുന്നു. ഒരു സയൻസ് ഫിക്ഷൻ എന്നതിലുപരി, AI-അധിഷ്ഠിത ഉപകരണങ്ങൾ ഇതിനകം തന്നെ കോഡ് എഴുതുകയും അവലോകനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു , മടുപ്പിക്കുന്ന ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു, ഡെവലപ്പർ ഉൽപ്പാദനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. കോഡ് സ്‌നിപ്പെറ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും, യാന്ത്രികമായി പൂർത്തിയാക്കുന്നതിനും, ബഗുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും, ടെസ്റ്റ് കേസുകൾ പോലും ക്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും ഇന്ന് ഡെവലപ്പർമാർ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു ( സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് ഒരു ഭാവിയുണ്ടോ? AI യുടെ സ്വാധീനം [2024] ) ( സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് ഒരു ഭാവിയുണ്ടോ? AI യുടെ സ്വാധീനം [2024] ). മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ സൃഷ്ടിയുടെ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ വശങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ പ്രോഗ്രാമർമാരെ അനുവദിക്കുന്ന, കഠിനമായ ജോലിയും ബോയിലർ പ്ലേറ്റും AI ഏറ്റെടുക്കുന്നു. ഇപ്പോൾ പ്രോഗ്രാമിംഗിനെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്ന ചില പ്രമുഖ AI കഴിവുകളും ഉപകരണങ്ങളും നമുക്ക് നോക്കാം:

• കോഡ് ജനറേഷനും ഓട്ടോകംപ്ലീഷനും: ആധുനിക AI കോഡിംഗ് അസിസ്റ്റന്റുമാർക്ക് സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോംപ്റ്റുകളെയോ ഭാഗിക കോഡ് സന്ദർഭത്തെയോ അടിസ്ഥാനമാക്കി കോഡ് നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, GitHub Copilot (OpenAI-യുടെ കോഡെക്സ് മോഡലിൽ നിർമ്മിച്ചത്) എഡിറ്റർമാരുമായി സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. സന്ദർഭ-അവബോധ നിർദ്ദേശങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നതിനായി ഇത് വിശാലമായ ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് കോഡിന്റെ പരിശീലന സെറ്റ് ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു, പലപ്പോഴും ഒരു കമന്റിൽ നിന്നോ ഫംഗ്‌ഷൻ നാമത്തിൽ നിന്നോ മുഴുവൻ ഫംഗ്‌ഷനുകളും പൂർത്തിയാക്കാൻ കഴിയും. അതുപോലെ, ChatGPT (GPT-4) കോഡ് സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. ലളിതമായ ഹെൽപ്പർ ഫംഗ്‌ഷനുകൾ മുതൽ പതിവ് CRUD പ്രവർത്തനങ്ങൾ വരെ ഈ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് നിമിഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ ബോയിലർപ്ലേറ്റ് കോഡ് ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.

• ബഗ് കണ്ടെത്തലും പരിശോധനയും: പിശകുകൾ കണ്ടെത്താനും കോഡ് ഗുണനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്താനും AI സഹായിക്കുന്നു. മുൻകാല ബഗ് പാറ്റേണുകളിൽ നിന്ന് പഠിച്ചുകൊണ്ട് AI-യിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന സ്റ്റാറ്റിക് വിശകലന ഉപകരണങ്ങളും ലിന്ററുകളും സാധ്യതയുള്ള ബഗുകളോ സുരക്ഷാ അപകടസാധ്യതകളോ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. ചില AI ഉപകരണങ്ങൾ കോഡ് പാതകൾ വിശകലനം ചെയ്തുകൊണ്ട് യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ സ്വയമേവ സൃഷ്ടിക്കുകയോ ടെസ്റ്റ് കേസുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു. ഇതിനർത്ഥം ഒരു ഡെവലപ്പർക്ക് അവർ നഷ്‌ടപ്പെടുത്തിയിരിക്കാവുന്ന എഡ്ജ് കേസുകളിൽ തൽക്ഷണ ഫീഡ്‌ബാക്ക് ലഭിക്കുമെന്നാണ്. ബഗുകൾ നേരത്തെ കണ്ടെത്തി പരിഹാരങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നതിലൂടെ, ഡെവലപ്പറോടൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു അക്ഷീണ QA സഹായിയെപ്പോലെ AI പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

• കോഡ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും റീഫാക്ടറിംഗും: നിലവിലുള്ള കോഡിൽ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുക എന്നതാണ് AI യുടെ മറ്റൊരു ഉപയോഗം. ഒരു സ്‌നിപ്പെറ്റ് നൽകിയാൽ, കോഡിലെ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ ഒരു AI-ക്ക് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായ അൽഗോരിതങ്ങളോ ക്ലീനർ ഇംപ്ലിമെന്റേഷനുകളോ ശുപാർശ ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, റീഫാക്ടർ ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ലൈബ്രറിയുടെയോ ഫ്ലാഗ് റിഡൻഡന്റ് കോഡിന്റെയോ കൂടുതൽ ഭാഷാപരമായ ഉപയോഗം ഇത് നിർദ്ദേശിച്ചേക്കാം. ഇത് സാങ്കേതിക കടം കുറയ്ക്കുന്നതിനും പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും സഹായിക്കുന്നു. മികച്ച രീതികൾ പാലിക്കുന്നതിനോ പുതിയ API പതിപ്പുകളിലേക്ക് കോഡ് അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനോ AI-അധിഷ്ഠിത റീഫാക്ടറിംഗ് ഉപകരണങ്ങൾക്ക് കോഡിനെ രൂപാന്തരപ്പെടുത്താൻ കഴിയും, ഇത് മാനുവൽ ക്ലീനപ്പിൽ ഡെവലപ്പർമാരുടെ സമയം ലാഭിക്കുന്നു.

• DevOps ഉം ഓട്ടോമേഷനും: കോഡ് എഴുതുന്നതിനപ്പുറം, ബിൽഡ്, ഡിപ്ലോയ്‌മെന്റ് പ്രക്രിയകളിൽ AI സംഭാവന നൽകുന്നു. ഇന്റലിജന്റ് CI/CD ഉപകരണങ്ങൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് ഏതൊക്കെ ടെസ്റ്റുകൾ പരാജയപ്പെടാൻ സാധ്യതയുണ്ടെന്ന് പ്രവചിക്കുകയോ ചില ബിൽഡ് ജോലികൾക്ക് മുൻഗണന നൽകുകയോ ചെയ്യുന്നു, ഇത് തുടർച്ചയായ സംയോജന പൈപ്പ്‌ലൈൻ വേഗത്തിലും കാര്യക്ഷമവുമാക്കുന്നു. പ്രശ്‌നങ്ങൾ കൃത്യമായി കണ്ടെത്തുന്നതിനോ അടിസ്ഥാന സൗകര്യ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നതിനോ പ്രൊഡക്ഷൻ ലോഗുകളും പ്രകടന മെട്രിക്‌സും വിശകലനം ചെയ്യാൻ AI-ക്ക് കഴിയും. ഫലത്തിൽ, കോഡിംഗിൽ മാത്രമല്ല, ആസൂത്രണം മുതൽ അറ്റകുറ്റപ്പണി വരെയുള്ള സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസന ജീവിതചക്രത്തിലുടനീളം AI സഹായിക്കുന്നു.

• സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ഇന്റർഫേസുകളും ഡോക്യുമെന്റേഷനും: വികസന ഉപകരണങ്ങളുമായി കൂടുതൽ സ്വാഭാവിക ഇടപെടലുകൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്ന AI-യും നമുക്ക് കാണാൻ കഴിയും. ഡെവലപ്പർമാർക്ക് അക്ഷരാർത്ഥത്തിൽ ആവശ്യപ്പെടാം (“X ചെയ്യുന്ന ഒരു ഫംഗ്ഷൻ സൃഷ്ടിക്കുക” അല്ലെങ്കിൽ “ഈ കോഡ് വിശദീകരിക്കുക”) കൂടാതെ ഫലങ്ങൾ നേടാനും കഴിയും. AI ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾക്ക് (ChatGPT അല്ലെങ്കിൽ പ്രത്യേക ഡെവലപ്‌മെന്റ് അസിസ്റ്റന്റുമാർ പോലുള്ളവ) പ്രോഗ്രാമിംഗ് ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകാനും ഡോക്യുമെന്റേഷനിൽ സഹായിക്കാനും പ്രോജക്റ്റ് ഡോക്യുമെന്റേഷൻ എഴുതാനും കോഡ് മാറ്റങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സന്ദേശങ്ങൾ കമ്മിറ്റ് ചെയ്യാനും കഴിയും. ഇത് മനുഷ്യന്റെ ഉദ്ദേശ്യത്തിനും കോഡിനും ഇടയിലുള്ള വിടവ് നികത്തുന്നു, അവർക്ക് എന്താണ് വേണ്ടതെന്ന് വിവരിക്കാൻ കഴിയുന്നവർക്ക് വികസനം കൂടുതൽ ആക്‌സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.

• 

AI ഉപകരണങ്ങൾ സ്വീകരിക്കുന്ന ഡെവലപ്പർമാർ: 2023 ലെ ഒരു സർവേ സൂചിപ്പിക്കുന്നത്, 92% ഡെവലപ്പർമാരും ജോലിസ്ഥലത്തോ, അവരുടെ സ്വകാര്യ പ്രോജക്റ്റുകളിലോ, അല്ലെങ്കിൽ രണ്ടിലും - ഏതെങ്കിലും തരത്തിൽ AI കോഡിംഗ് ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചിട്ടുണ്ട് എന്നാണ്. 8% പേർ മാത്രമാണ് കോഡിംഗിൽ ഒരു AI സഹായവും ഉപയോഗിക്കുന്നില്ലെന്ന് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തത്. ഡെവലപ്പർമാരിൽ മൂന്നിൽ രണ്ട് ഭാഗവും പുറത്തും , അതേസമയം നാലിലൊന്ന് പേർ ജോലിസ്ഥലത്ത് മാത്രമായി അവ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഒരു ചെറിയ ന്യൂനപക്ഷം ജോലിക്ക് പുറത്ത് മാത്രം. മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്നത് വ്യക്തമാണ്: AI- സഹായത്തോടെയുള്ള കോഡിംഗ് ഡെവലപ്പർമാർക്കിടയിൽ വേഗത്തിൽ മുഖ്യധാരയിലേക്ക് എത്തിയിരിക്കുന്നു ( സർവേ ഡെവലപ്പർ അനുഭവത്തിൽ AI-യുടെ സ്വാധീനം വെളിപ്പെടുത്തുന്നു - ദി ഗിറ്റ്ഹബ് ബ്ലോഗ് ).

കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും കഠിനാധ്വാനം കുറയ്ക്കുന്നതിനും കാരണമായി . ബോയിലർപ്ലേറ്റ് കോഡ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ആവർത്തിച്ചുള്ള ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും AI സഹായിക്കുന്നതിനാൽ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ വേഗത്തിൽ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു ( സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് ഒരു ഭാവിയുണ്ടോ? AI യുടെ സ്വാധീനം [2024] ) ( 2025-ൽ AI ഡെവലപ്പർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ: ഭാവിയിലേക്കുള്ള ഒരു ഒളിഞ്ഞുനോട്ടം ). കോപൈലറ്റ് പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾക്ക് "മനുഷ്യ ഡെവലപ്പർമാർക്ക് പെട്ടെന്ന് വ്യക്തമാകാത്ത" മുഴുവൻ അൽഗോരിതങ്ങളോ പരിഹാരങ്ങളോ നിർദ്ദേശിക്കാൻ കഴിയും, കോഡിന്റെ വിശാലമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്ന് പഠിച്ചതിന് നന്ദി. യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ ധാരാളമുണ്ട്: ഒരു എഞ്ചിനീയർക്ക് ഒരു സോർട്ടിംഗ് ഫംഗ്ഷൻ നടപ്പിലാക്കാനോ അവരുടെ കോഡിൽ ഒരു ബഗ് കണ്ടെത്താനോ ChatGPT യോട് ആവശ്യപ്പെടാം, കൂടാതെ AI നിമിഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് പരിഹാരം നിർമ്മിക്കും. ആമസോൺ , മൈക്രോസോഫ്റ്റ് അവരുടെ ഡെവലപ്പർ ടീമുകൾക്ക് AI പെയർ പ്രോഗ്രാമർമാരെ (ആമസോണിന്റെ കോഡ്‌വിസ്‌പറർ, മൈക്രോസോഫ്റ്റിന്റെ കോപൈലറ്റ്) വിന്യസിച്ചിട്ടുണ്ട്, ടാസ്‌ക്കുകൾ വേഗത്തിൽ പൂർത്തിയാക്കുന്നതും ബോയിലർപ്ലേറ്റിൽ ചെലവഴിക്കുന്ന ദൈനംദിന മണിക്കൂറുകൾ കുറയ്ക്കുന്നതും റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. വാസ്തവത്തിൽ, 70% ഡെവലപ്പർമാരും തങ്ങളുടെ വികസന പ്രക്രിയയിൽ ഇതിനകം തന്നെ AI ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെന്നോ ഉപയോഗിക്കാൻ പദ്ധതിയിടുന്നുണ്ടെന്നോ പറഞ്ഞു ( 70% ഡെവലപ്പർമാരും AI കോഡിംഗ് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, 3% പേർ അവരുടെ കൃത്യതയെ വളരെയധികം വിശ്വസിക്കുന്നു - ShiftMag ). ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ സഹായികൾ ChatGPT (പ്രതികരിക്കുന്നവരിൽ ~83% പേർ ഉപയോഗിക്കുന്നു) ഉം GitHub Copilot (~56%) ഉം ആണ്, ഇത് പൊതുവായ സംഭാഷണ AI, IDE- സംയോജിത സഹായികൾ രണ്ടും പ്രധാന കളിക്കാരാണെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഉൽപ്പാദനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും (പ്രതികരിക്കുന്നവരിൽ ~33% പേർ ഉദ്ധരിച്ചത്) പഠനം വേഗത്തിലാക്കുന്നതിനും (25%) ഡെവലപ്പർമാർ പ്രാഥമികമായി ഈ ഉപകരണങ്ങളിലേക്ക് തിരിയുന്നു, അതേസമയം ഏകദേശം 25% പേർ ആവർത്തിച്ചുള്ള ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാകാൻ അവ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

പ്രോഗ്രാമിംഗിൽ AI യുടെ പങ്ക് പൂർണ്ണമായും പുതിയതല്ല എന്നത് ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതാണ് - അതിന്റെ ഘടകങ്ങൾ വർഷങ്ങളായി നിലവിലുണ്ട് (IDE-കളിലോ ഓട്ടോമേറ്റഡ് ടെസ്റ്റിംഗ് ഫ്രെയിംവർക്കുകളിലോ കോഡ് ഓട്ടോകംപ്ലീഷൻ പരിഗണിക്കുക). എന്നാൽ കഴിഞ്ഞ രണ്ട് വർഷങ്ങൾ ഒരു നിർണായക ഘട്ടമായിരുന്നു. ശക്തമായ വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളുടെ (OpenAI-യുടെ GPT സീരീസ്, DeepMind-ന്റെ AlphaCode പോലുള്ളവ) ആവിർഭാവം സാധ്യമായതിനെ നാടകീയമായി വികസിപ്പിച്ചു. ഉദാഹരണത്തിന്, DeepMind-ന്റെ AlphaCode മത്സര പ്രോഗ്രാമിംഗ് മത്സര തലത്തിൽ പ്രകടനം നടത്തി വാർത്തകളിൽ ഇടം നേടി കോഡിംഗ് വെല്ലുവിളികളിൽ ഏകദേശം 54% റാങ്കിംഗ് DeepMind-ന്റെ AlphaCode ശരാശരി പ്രോഗ്രാമറുടെ കഴിവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു മത്സരപരമായി പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നത് ഇതാദ്യമായിരുന്നു . എന്നിരുന്നാലും, അതിന്റെ എല്ലാ കഴിവുകളോടും കൂടി, AlphaCode പോലും മികച്ച മനുഷ്യ കോഡർമാരെ തോൽപ്പിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് വളരെ അകലെയാണെന്ന് ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ആ മത്സരങ്ങളിൽ, അനുവദനീയമായ ശ്രമങ്ങൾക്കുള്ളിൽ ഏകദേശം 30% പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ AlphaCode-ന് കഴിയും, അതേസമയം മികച്ച മനുഷ്യ പ്രോഗ്രാമർമാർ ഒറ്റ ശ്രമത്തിൽ 90% പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നു. ഈ വിടവ് എടുത്തുകാണിക്കുന്നത്, AI-ക്ക് വ്യക്തമായി നിർവചിക്കപ്പെട്ട അൽഗോരിതം ജോലികൾ ഒരു പരിധി വരെ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുമെങ്കിലും, ആഴത്തിലുള്ള യുക്തിയും ചാതുര്യവും ആവശ്യമുള്ള ഏറ്റവും കഠിനമായ പ്രശ്നങ്ങൾ പോലും മനുഷ്യന്റെ ശക്തികേന്ദ്രമായി തുടരുന്നു .

ചുരുക്കത്തിൽ, ഡെവലപ്പർമാരുടെ ദൈനംദിന ടൂൾകിറ്റിൽ AI ഉറച്ചുനിൽക്കുന്നു. കോഡ് എഴുതുന്നതിൽ സഹായിക്കുന്നത് മുതൽ വിന്യാസം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നത് വരെ, വികസന പ്രക്രിയയുടെ എല്ലാ ഭാഗങ്ങളെയും ഇത് സ്പർശിക്കുന്നു. ഇന്നത്തെ ബന്ധം ഏറെക്കുറെ സഹജീവിപരമാണ്: ഒറ്റയ്ക്ക് പറക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു സ്വതന്ത്ര ഓട്ടോപൈലറ്റിനേക്കാൾ, ഡെവലപ്പർമാരെ വേഗത്തിലും നിരാശയില്ലാതെയും കോഡ് ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്ന കോപൈലറ്റായി ഡെവലപ്പർമാരുടെ പങ്കിനെയും അവരുടെ ജോലിയുടെ സ്വഭാവത്തെയും എങ്ങനെ നല്ലതിനോ ചീത്തയ്‌ക്കോ മാറ്റുന്നുവെന്ന് നമ്മൾ പരിശോധിക്കും.

ഡെവലപ്പർ റോളുകളും ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയും AI എങ്ങനെ മാറ്റുന്നു

AI പതിവ് ജോലികൾ കൂടുതലായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതോടെ, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്പറുടെ പങ്ക് തീർച്ചയായും വികസിച്ചു തുടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ബോയിലർപ്ലേറ്റ് കോഡ് എഴുതുന്നതിനോ സാധാരണ പിശകുകൾ ഡീബഗ് ചെയ്യുന്നതിനോ മണിക്കൂറുകൾ ചെലവഴിക്കുന്നതിനുപകരം, ഡെവലപ്പർമാർക്ക് ആ ജോലികൾ അവരുടെ AI അസിസ്റ്റന്റുമാർക്ക് ഓഫ്‌ലോഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഇത് ഡെവലപ്പറുടെ ശ്രദ്ധ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള പ്രശ്‌നപരിഹാരം, വാസ്തുവിദ്യ, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയറിംഗിന്റെ സൃഷ്ടിപരമായ വശങ്ങൾ എന്നിവയിലേക്ക് മാറ്റുകയാണ്. സാരാംശത്തിൽ, AI വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു , അവരെ കൂടുതൽ ഉൽ‌പാദനക്ഷമതയുള്ളവരും സാധ്യതയുള്ളവരുമാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. എന്നാൽ ഇത് പ്രോഗ്രാമിംഗ് ജോലികൾ കുറയ്ക്കുന്നതിലേക്ക് നയിക്കുമോ അതോ വ്യത്യസ്തമായ ഒരു ജോലിയാണോ? ഉൽ‌പാദനക്ഷമതയിലും റോളുകളിലും ഉണ്ടാകുന്ന സ്വാധീനം നമുക്ക് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാം:

ഉൽ‌പാദനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കൽ: മിക്ക അക്കൗണ്ടുകളുടെയും ആദ്യകാല പഠനങ്ങളുടെയും അടിസ്ഥാനത്തിൽ, AI കോഡിംഗ് ഉപകരണങ്ങൾ ഡെവലപ്പർ ഉൽ‌പാദനക്ഷമതയെ ഗണ്യമായി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. കോപൈലറ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡെവലപ്പർമാർക്ക് AI സഹായമില്ലാത്തവരെ അപേക്ഷിച്ച് വളരെ വേഗത്തിൽ ജോലികൾ പൂർത്തിയാക്കാൻ കഴിഞ്ഞുവെന്ന് GitHub-ന്റെ ഗവേഷണം കണ്ടെത്തി. ഒരു പരീക്ഷണത്തിൽ, കോപൈലറ്റിന്റെ സഹായത്തോടെ ഡെവലപ്പർമാർ ഒരു കോഡിംഗ് ടാസ്‌ക് ശരാശരി 55% വേഗത്തിൽ പരിഹരിച്ചു - അത് ഇല്ലാതെ 2 മണിക്കൂർ 41 മിനിറ്റിന് പകരം ഏകദേശം 1 മണിക്കൂർ 11 മിനിറ്റ് എടുത്തു ( ഗവേഷണം: ഡെവലപ്പർ ഉൽ‌പാദനക്ഷമതയിലും സന്തോഷത്തിലും GitHub കോപൈലറ്റിന്റെ സ്വാധീനം അളക്കൽ - ദി GitHub ബ്ലോഗ് ). വേഗതയിൽ അത് ശ്രദ്ധേയമായ നേട്ടമാണ്. ഇത് വേഗത മാത്രമല്ല; നിരാശയും "പ്രവാഹ തടസ്സങ്ങളും" കുറയ്ക്കാൻ AI സഹായം സഹായിക്കുന്നുവെന്ന് ഡെവലപ്പർമാർ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു. സർവേകളിൽ, 88% ഡെവലപ്പർമാരും ഇത് തങ്ങളെ കൂടുതൽ ഉൽ‌പാദനക്ഷമമാക്കുകയും കൂടുതൽ തൃപ്തികരമായ ജോലികളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്തു ( ഗിത്തബ് കോപൈലറ്റ് നിർമ്മിക്കുന്നുവെന്ന് എത്ര ശതമാനം ഡെവലപ്പർമാർ പറഞ്ഞു ... ). മടുപ്പിക്കുന്ന ഭാഗങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ പ്രോഗ്രാമർമാരെ "മേഖലയിൽ" തുടരാൻ ഈ ഉപകരണങ്ങൾ സഹായിക്കുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ കഠിനമായ പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് മാനസിക ഊർജ്ജം സംരക്ഷിക്കുന്നു. തൽഫലമായി, കോഡിംഗ് കൂടുതൽ ആസ്വാദ്യകരമാണെന്ന് പല ഡവലപ്പർമാരും കരുതുന്നു - കുറഞ്ഞ പിറുപിറുപ്പ് ജോലിയും കൂടുതൽ സർഗ്ഗാത്മകതയും.

ദൈനംദിന ജോലിയിലെ മാറ്റം: ഈ ഉൽപ്പാദനക്ഷമതാ നേട്ടങ്ങൾക്കൊപ്പം ഒരു പ്രോഗ്രാമറുടെ ദൈനംദിന വർക്ക്ഫ്ലോയും മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു. ബോയിലർപ്ലേറ്റ് എഴുതൽ, സാധാരണ പാറ്റേണുകൾ ആവർത്തിക്കൽ, വാക്യഘടന തിരയൽ തുടങ്ങിയ "തിരക്കുള്ള ജോലികൾ" AI-യിലേക്ക് ഓഫ്‌ലോഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഗെറ്ററുകളും സെറ്ററുകളും ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ഡാറ്റ ക്ലാസ് സ്വമേധയാ എഴുതുന്നതിനുപകരം, ഒരു ഡെവലപ്പർക്ക് അത് സൃഷ്ടിക്കാൻ AI-യെ പ്രേരിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ശരിയായ API കോൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഡോക്യുമെന്റേഷൻ പരിശോധിക്കുന്നതിനുപകരം, ഒരു ഡെവലപ്പർക്ക് സ്വാഭാവിക ഭാഷയിൽ AI-യോട് ചോദിക്കാൻ കഴിയും. ഇതിനർത്ഥം ഡെവലപ്പർമാർ റോട്ട് കോഡിംഗിൽ താരതമ്യേന കുറച്ച് സമയവും മനുഷ്യ വിധി ആവശ്യമുള്ള ജോലികളിൽ കൂടുതൽ സമയവും ചെലവഴിക്കുന്നു . കോഡിന്റെ 80% എളുപ്പമുള്ള എഴുത്ത് AI ഏറ്റെടുക്കുമ്പോൾ, ഡെവലപ്പറുടെ ജോലി AI ഔട്ട്‌പുട്ട് മേൽനോട്ടം വഹിക്കുന്നതിനും (കോഡ് നിർദ്ദേശങ്ങൾ അവലോകനം ചെയ്യുന്നതിനും അവ പരീക്ഷിക്കുന്നതിനും) AI-ക്ക് കണ്ടെത്താൻ കഴിയാത്ത സങ്കീർണ്ണമായ 20% പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനും മാറുന്നു. പ്രായോഗികമായി, ഒരു ഡെവലപ്പർ AI-ജനറേറ്റുചെയ്‌ത പുൾ അഭ്യർത്ഥനകൾ ട്രയൽ ചെയ്യുന്നതിനോ AI-നിർദ്ദേശിച്ച പരിഹാരങ്ങളുടെ ഒരു ബാച്ച് അവലോകനം ചെയ്യുന്നതിനോ അവരുടെ ദിവസം ആരംഭിച്ചേക്കാം, ആ മാറ്റങ്ങളെല്ലാം ആദ്യം മുതൽ എഴുതുന്നതിനുപകരം.

സഹകരണവും ടീം ഡൈനാമിക്സും: രസകരമെന്നു പറയട്ടെ, AI ടീം ഡൈനാമിക്സിനെയും സ്വാധീനിക്കുന്നു. പതിവ് ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റഡ് ആയതിനാൽ, കുറച്ച് ജൂനിയർ ഡെവലപ്പർമാരെ മാത്രമേ കഠിനമായ ജോലികൾക്ക് നിയോഗിക്കൂ എന്നതിനാൽ ടീമുകൾക്ക് കൂടുതൽ നേട്ടങ്ങൾ കൈവരിക്കാൻ കഴിയും. ചില കമ്പനികൾ അവരുടെ സീനിയർ എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് കൂടുതൽ സ്വയംപര്യാപ്തരാകാൻ കഴിയുമെന്ന് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു - പ്രാരംഭ ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ ചെയ്യാൻ ഒരു ജൂനിയറുടെ ആവശ്യമില്ലാതെ തന്നെ, AI സഹായത്തോടെ അവർക്ക് സവിശേഷതകൾ വേഗത്തിൽ പ്രോട്ടോടൈപ്പ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, ഇത് ഒരു പുതിയ വെല്ലുവിളി ഉയർത്തുന്നു: മെന്ററിംഗ്, അറിവ് പങ്കിടൽ. ലളിതമായ ജോലികൾ ചെയ്തുകൊണ്ട് ജൂനിയർമാർ പഠിക്കുന്നതിനുപകരം, AI ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ എങ്ങനെ ഫലപ്രദമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാമെന്ന് . AI പ്രോംപ്റ്റുകൾ കൂട്ടായി പരിഷ്കരിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ അപകടങ്ങൾക്കായി AI-ജനറേറ്റ് ചെയ്ത കോഡ് അവലോകനം ചെയ്യുക തുടങ്ങിയ പ്രവർത്തനങ്ങളിലേക്ക് ടീം സഹകരണം മാറിയേക്കാം. പോസിറ്റീവ് വശത്ത്, ടീമിലെ എല്ലാവർക്കും ഒരു AI അസിസ്റ്റന്റ് ഉള്ളപ്പോൾ, അത് കളിസ്ഥലം സമനിലയിലാക്കുകയും ഡിസൈൻ ചർച്ചകൾ, സൃഷ്ടിപരമായ ബ്രെയിൻസ്റ്റോമിംഗ്, ഒരു AI-ക്കും നിലവിൽ മനസ്സിലാകാത്ത സങ്കീർണ്ണമായ ഉപയോക്തൃ ആവശ്യകതകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ എന്നിവയ്ക്ക് കൂടുതൽ സമയം അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യും. വാസ്തവത്തിൽ, GitHub-ന്റെ 2023 ലെ സർവേ കണ്ടെത്തലുകൾ പ്രകാരം ടീം സഹകരണം മെച്ചപ്പെടുത്തുമെന്നോ സർവേ ഡെവലപ്പർ അനുഭവത്തിൽ AI-യുടെ സ്വാധീനം വെളിപ്പെടുത്തുന്നു - ദി GitHub ബ്ലോഗ് ).

ജോലി റോളുകളിലെ സ്വാധീനം: പ്രോഗ്രാമർമാരുടെ ആവശ്യം AI കുറയ്ക്കുമോ (ഓരോ പ്രോഗ്രാമറും ഇപ്പോൾ കൂടുതൽ ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയുള്ളവരായതിനാൽ), അതോ അത് ആവശ്യപ്പെടുന്ന കഴിവുകൾ മാറ്റുമോ എന്നതാണ് ഒരു പ്രധാന ചോദ്യം. മറ്റ് ഓട്ടോമേഷനുകളുമായുള്ള ചരിത്രപരമായ മുൻവിധി (ഡെവോപ്‌സ് ടൂളുകളുടെയോ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകളുടെയോ ഉയർച്ച പോലുള്ളവ) സൂചിപ്പിക്കുന്നത് ഡെവലപ്പർ ജോലികൾ ഉയർന്നതിനാൽ അവ ഇല്ലാതാകുന്നില്ല എന്നാണ് . തീർച്ചയായും, വ്യവസായ വിശകലന വിദഗ്ധർ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയറിംഗ് റോളുകൾ വളർന്നുകൊണ്ടിരിക്കുമെന്ന് , പക്ഷേ ആ റോളുകളുടെ സ്വഭാവം മാറും. 2027 ആകുമ്പോഴേക്കും 50% സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയറിംഗ് ഓർഗനൈസേഷനുകളും ഉൽപ്പാദനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് AI- ഓഗ്മെന്റഡ് “സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയറിംഗ് ഇന്റലിജൻസ്” പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ സ്വീകരിക്കുമെന്ന് , ഇത് 2024 ൽ വെറും 5% ആയിരുന്നു ( സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് ഒരു ഭാവിയുണ്ടോ? AI യുടെ സ്വാധീനം [2024] ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു, പക്ഷേ ഡെവലപ്പർമാർ ആ ബുദ്ധിമാനായ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കുമെന്ന് ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു . അതുപോലെ, കൺസൾട്ടിംഗ് സ്ഥാപനമായ മക്കിൻസി, AI പല ജോലികളും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്‌തേക്കാം, എന്നാൽ ഏകദേശം 80% പ്രോഗ്രാമിംഗ് ജോലികൾക്കും ഇപ്പോഴും ഒരു മനുഷ്യനെ ആവശ്യമുണ്ട്, അത് "മനുഷ്യ കേന്ദ്രീകൃതമായി" തുടരും എന്ന് പ്രവചിക്കുന്നു . മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, മിക്ക ഡെവലപ്പർ തസ്തികകളിലേക്കും ഞങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോഴും ആളുകളെ ആവശ്യമുണ്ട്, പക്ഷേ ജോലി വിവരണങ്ങൾ മാറിയേക്കാം.

“AI സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയർ” അല്ലെങ്കിൽ “പ്രോംപ്റ്റ് എഞ്ചിനീയർ” പോലുള്ള റോളുകളുടെ ആവിർഭാവമാണ് - AI ഘടകങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിലോ ക്രമീകരിക്കുന്നതിലോ വൈദഗ്ദ്ധ്യം നേടിയ ഡെവലപ്പർമാർ. AI/ML വൈദഗ്ധ്യമുള്ള ഡെവലപ്പർമാർക്കുള്ള ആവശ്യം കുതിച്ചുയരുന്നത് നമ്മൾ ഇതിനകം കാണുന്നു. ഇൻഡീഡിന്റെ ഒരു വിശകലനമനുസരിച്ച്, ഏറ്റവും കൂടുതൽ ആവശ്യപ്പെടുന്ന മൂന്ന് AI-അനുബന്ധ ജോലികൾ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ്, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയർ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എഞ്ചിനീയർ കഴിഞ്ഞ മൂന്ന് വർഷത്തിനിടെ ഈ റോളുകൾക്കുള്ള ആവശ്യം ( സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് ഒരു ഭാവിയുണ്ടോ? AI യുടെ സ്വാധീനം [2024] ). പരമ്പരാഗത സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയർമാർ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുകയോ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ AI സേവനങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുകയോ ചെയ്യുമെന്ന് കൂടുതലായി പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. ഡെവലപ്പർമാരെ അനാവശ്യമാക്കുന്നതിനുപകരം, “AI തൊഴിലിനെ ഉയർത്തും, ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ജോലികളിലും നവീകരണത്തിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ ഡെവലപ്പർമാരെ പ്രാപ്തരാക്കും.” ( 2025-ൽ AI ഡെവലപ്പർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ: ഭാവിയിലേക്കുള്ള ഒരു ഒളിഞ്ഞുനോട്ടം ) പല പതിവ് കോഡിംഗ് ജോലികളും AI കൈകാര്യം ചെയ്തേക്കാം, പക്ഷേ ഡെവലപ്പർമാർ സിസ്റ്റം ഡിസൈൻ, മൊഡ്യൂളുകൾ സംയോജിപ്പിക്കൽ, ഗുണനിലവാരം ഉറപ്പാക്കൽ, പുതിയ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കൽ എന്നിവയിൽ കൂടുതൽ വ്യാപൃതരായിരിക്കും. ഒരു AI-ഫോർവേഡ് കമ്പനിയിലെ ഒരു മുതിർന്ന എഞ്ചിനീയർ നന്നായി സംഗ്രഹിച്ചു: AI നമ്മുടെ ഡെവലപ്പർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നില്ല; അത് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു . ശക്തമായ AI ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് സായുധരായ ഒരൊറ്റ ഡെവലപ്പർക്ക് നിരവധി ജോലികൾ ചെയ്യാൻ കഴിയും, എന്നാൽ ആ ഡെവലപ്പർ ഇപ്പോൾ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണവും സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നതുമായ ജോലികൾ ഏറ്റെടുക്കുന്നു.

യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണം: എല്ലാ ഡെവലപ്പർമാർക്കും GitHub Copilot സംയോജിപ്പിച്ച ഒരു സോഫ്റ്റ്‌വെയർ സ്ഥാപനത്തിന്റെ ഒരു സാഹചര്യം പരിഗണിക്കുക. യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകളും ബോയിലർപ്ലേറ്റ് കോഡും എഴുതുന്നതിനായി ചെലവഴിച്ച സമയത്തിൽ ഗണ്യമായ കുറവുണ്ടായി എന്നതാണ് ഉടനടിയുള്ള ഫലം. ഒരു ജൂനിയർ ഡെവലപ്പർ കണ്ടെത്തിയത്, Copilot ഉപയോഗിച്ച് ഒരു പുതിയ ഫീച്ചറിന്റെ കോഡിന്റെ 80% വേഗത്തിൽ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുമെന്നും, തുടർന്ന് ബാക്കി 20% ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാനും ഇന്റഗ്രേഷൻ ടെസ്റ്റുകൾ എഴുതാനും സമയം ചെലവഴിക്കാമെന്നുമാണ്. കോഡ് ഔട്ട്പുട്ടിന്റെ കാര്യത്തിൽ അവരുടെ ഉൽപ്പാദനക്ഷമത ഇരട്ടിയായി, എന്നാൽ കൂടുതൽ രസകരമെന്നു പറയട്ടെ, അവരുടെ സംഭാവനയുടെ സ്വഭാവം മാറി - അവർ AI-എഴുത്ത് കോഡിനായുള്ള ഒരു കോഡ് അവലോകകയും ടെസ്റ്റ് ഡിസൈനറും AI തെറ്റുകൾ കണ്ടെത്താൻ തുടങ്ങിയതും ടീം ശ്രദ്ധിച്ചു വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ കൂടുതൽ നിർണായകമായി എന്ന് ഈ തരത്തിലുള്ള ഉദാഹരണം കാണിക്കുന്നു

ചുരുക്കത്തിൽ, ഡെവലപ്പർമാർ പ്രവർത്തിക്കുന്ന രീതിയെ AI നിഷേധിക്കാനാവാത്തവിധം മാറ്റിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു: അവയെ വേഗത്തിലാക്കുകയും കൂടുതൽ അഭിലഷണീയമായ പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ അവരെ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, മാത്രമല്ല അവരുടെ വൈദഗ്ദ്ധ്യം വർദ്ധിപ്പിക്കാനും (AI പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിലും ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ചിന്തയിലും). ഇത് "AI ജോലികൾ ഏറ്റെടുക്കുന്നു" എന്നതിന്റെ കഥയല്ല, "AI ജോലികൾ മാറ്റുന്നു" എന്നതിന്റെ കഥയാണ്. ഈ ഉപകരണങ്ങൾ ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കാൻ പഠിക്കുന്ന ഡെവലപ്പർമാർക്ക് അവരുടെ സ്വാധീനം വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും - നമ്മൾ പലപ്പോഴും കേൾക്കുന്ന ഒരു ക്ലീഷേ, "AI ഡെവലപ്പർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കില്ല, പക്ഷേ AI ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡെവലപ്പർമാർ അങ്ങനെ ചെയ്യാത്തവരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കും." കഴിയാത്തത് അടുത്ത വിഭാഗങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും .

AI യുടെ പരിമിതികൾ (മനുഷ്യർ എന്തുകൊണ്ട് സുപ്രധാനമായി തുടരുന്നു)

ശ്രദ്ധേയമായ കഴിവുകൾ ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, ഇന്നത്തെ AI-ക്ക് മനുഷ്യ പ്രോഗ്രാമർമാരെ കാലഹരണപ്പെടുത്തുന്നതിൽ നിന്ന് തടയുന്ന വ്യക്തമായ പരിമിതികളുണ്ട് . വികസന പ്രക്രിയയിൽ പ്രോഗ്രാമർമാരെ ഇപ്പോഴും വളരെയധികം ആവശ്യമാണെന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നതിന് ഈ പരിമിതികൾ മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. AI ഒരു ശക്തമായ ഉപകരണമാണ്, പക്ഷേ ഒരു മനുഷ്യ ഡെവലപ്പറുടെ സർഗ്ഗാത്മകത, വിമർശനാത്മക ചിന്ത, സന്ദർഭോചിതമായ ധാരണ എന്നിവയെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു മാന്ത്രിക വെടിയുണ്ടയല്ല ഇത്. പ്രോഗ്രാമിംഗിലെ AI-യുടെ ചില അടിസ്ഥാന പോരായ്മകളും മനുഷ്യ ഡെവലപ്പർമാരുടെ അനുബന്ധ ശക്തികളും ഇതാ:

• യഥാർത്ഥ ധാരണയുടെയും സർഗ്ഗാത്മകതയുടെയും അഭാവം: നിലവിലെ AI മോഡലുകൾ മനുഷ്യർ മനസ്സിലാക്കുന്ന രീതിയിൽ കോഡിനെയോ പ്രശ്നങ്ങളെയോ യഥാർത്ഥത്തിൽ മനസ്സിലാക്കുന്നില്ല ; അവ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുകയും പരിശീലന ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സാധ്യതയുള്ള ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ പുനരുജ്ജീവിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇതിനർത്ഥം യഥാർത്ഥവും സൃഷ്ടിപരവുമായ പരിഹാരങ്ങളോ പുതിയ പ്രശ്‌ന മേഖലകളെക്കുറിച്ചുള്ള ആഴത്തിലുള്ള ധാരണയോ ആവശ്യമുള്ള ജോലികളുമായി AI പോരാടാൻ കഴിയും എന്നാണ്. മുമ്പ് കണ്ടിട്ടുള്ള ഒരു സ്പെസിഫിക്കേഷൻ നിറവേറ്റുന്നതിനായി ഒരു AI-ക്ക് കോഡ് സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിഞ്ഞേക്കും, എന്നാൽ അഭൂതപൂർവമായ ഒരു പ്രശ്‌നത്തിനായി ഒരു പുതിയ അൽഗോരിതം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു അവ്യക്തമായ ആവശ്യകതയെ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ അതിനോട് ആവശ്യപ്പെടാം, അത് പരാജയപ്പെടാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. ഒരു നിരീക്ഷകൻ പറഞ്ഞതുപോലെ, ഇന്ന് AI-ക്ക് "മനുഷ്യ ഡെവലപ്പർമാർ മേശയിലേക്ക് കൊണ്ടുവരുന്ന സൃഷ്ടിപരവും വിമർശനാത്മകവുമായ ചിന്താശേഷി ഇല്ല." ( 2025-ൽ AI ഡെവലപ്പർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ: ഭാവിയിലേക്കുള്ള ഒരു ഒളിഞ്ഞുനോട്ടമാണോ ?) മനുഷ്യർ ബോക്സിന് പുറത്ത് ചിന്തിക്കുന്നതിൽ മികവ് പുലർത്തുന്നു - ഡൊമെയ്ൻ അറിവ്, അവബോധം, സർഗ്ഗാത്മകത എന്നിവ സംയോജിപ്പിച്ച് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനോ സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനോ. നേരെമറിച്ച്, AI അത് പഠിച്ച പാറ്റേണുകളിൽ മാത്രം ഒതുങ്ങുന്നു; ഒരു പ്രശ്നം ആ പാറ്റേണുകളുമായി നന്നായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ലെങ്കിൽ, AI തെറ്റായതോ അർത്ഥശൂന്യമോ ആയ കോഡ് സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം (പലപ്പോഴും ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ!). നവീകരണം - പുതിയ സവിശേഷതകൾ, പുതിയ ഉപയോക്തൃ അനുഭവങ്ങൾ, അല്ലെങ്കിൽ നൂതന സാങ്കേതിക സമീപനങ്ങൾ എന്നിവയുമായി വരുന്നത് - മനുഷ്യൻ നയിക്കുന്ന ഒരു പ്രവർത്തനമായി തുടരുന്നു.

• സന്ദർഭവും വലിയ ചിത്രങ്ങളും മനസ്സിലാക്കൽ: സോഫ്റ്റ്‌വെയർ നിർമ്മിക്കുന്നത് കോഡിന്റെ വരികൾ എഴുതുക മാത്രമല്ല. കാരണം - ബിസിനസ്സ് ആവശ്യകതകൾ, ഉപയോക്തൃ ആവശ്യങ്ങൾ, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ പ്രവർത്തിക്കുന്ന സന്ദർഭം. AI-ക്ക് വളരെ ഇടുങ്ങിയ ഒരു സന്ദർഭ ജാലകമുണ്ട് (സാധാരണയായി ഒരു സമയത്ത് അത് നൽകുന്ന ഇൻപുട്ടിൽ പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു). ഒരു സിസ്റ്റത്തിന്റെ സമഗ്രമായ ഉദ്ദേശ്യമോ കോഡിൽ വ്യക്തമായി പറഞ്ഞിരിക്കുന്നതിനപ്പുറം ഒരു മൊഡ്യൂൾ മറ്റൊന്നുമായി എങ്ങനെ ഇടപഴകുന്നു എന്നതോ ഇതിന് ശരിക്കും മനസ്സിലാകുന്നില്ല. തൽഫലമായി, ഒരു ചെറിയ ജോലിക്കായി സാങ്കേതികമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന കോഡ് AI സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം, പക്ഷേ വലിയ സിസ്റ്റം ആർക്കിടെക്ചറിൽ നന്നായി യോജിക്കുന്നില്ല അല്ലെങ്കിൽ ചില വ്യക്തമായ ആവശ്യകതകൾ ലംഘിക്കുന്നു. ബിസിനസ്സ് ലക്ഷ്യങ്ങളുമായും ഉപയോക്തൃ പ്രതീക്ഷകളുമായും സോഫ്റ്റ്‌വെയർ യോജിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ മനുഷ്യ ഡെവലപ്പർമാർ ആവശ്യമാണ്. സങ്കീർണ്ണമായ സിസ്റ്റം ഡിസൈൻ - ഒരു ഭാഗത്തെ മാറ്റം മറ്റുള്ളവയിൽ എങ്ങനെ അലയടിച്ചേക്കാം, ട്രേഡ്-ഓഫുകൾ എങ്ങനെ സന്തുലിതമാക്കാം (പ്രകടനം vs. വായനാക്ഷമത പോലുള്ളവ), ഒരു കോഡ്ബേസിന്റെ ദീർഘകാല പരിണാമം എങ്ങനെ ആസൂത്രണം ചെയ്യാമെന്ന് മനസ്സിലാക്കൽ - ഇന്ന് AI-ക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയാത്ത ഒന്നാണ്. ആയിരക്കണക്കിന് ഘടകങ്ങളുള്ള വലിയ തോതിലുള്ള പ്രോജക്റ്റുകളിൽ, AI "മരങ്ങളെ കാണുന്നു, പക്ഷേ കാടിനെയല്ല." ഒരു വിശകലനത്തിൽ സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, ബിസിനസ് ആവശ്യകതകളും ഉപയോക്തൃ അനുഭവ പരിഗണനകളും ഉൾപ്പെടെ , “വലിയ തോതിലുള്ള സോഫ്റ്റ്‌വെയർ പ്രോജക്റ്റുകളുടെ പൂർണ്ണമായ സന്ദർഭവും സങ്കീർണ്ണതകളും മനസ്സിലാക്കുന്നതിൽ AI ബുദ്ധിമുട്ടുന്നു” 2025-ൽ ഡെവലപ്പർമാരെ AI മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ: ഭാവിയിലേക്കുള്ള ഒരു ഒളിഞ്ഞുനോട്ടം ). മനുഷ്യർ വലിയ ചിത്ര ദർശനം നിലനിർത്തുന്നു.

• സാമാന്യബുദ്ധിയും അവ്യക്തതയും പരിഹരിക്കൽ: യഥാർത്ഥ പ്രോജക്റ്റുകളിലെ ആവശ്യകതകൾ പലപ്പോഴും അവ്യക്തമോ വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നതോ ആണ്. ഒരു മനുഷ്യ ഡെവലപ്പർക്ക് വ്യക്തത തേടാനും ന്യായമായ അനുമാനങ്ങൾ നടത്താനും അല്ലെങ്കിൽ യാഥാർത്ഥ്യബോധമില്ലാത്ത അഭ്യർത്ഥനകളെ തള്ളിക്കളയാനും കഴിയും. AI-ക്ക് സാമാന്യബുദ്ധിയുള്ള ന്യായവാദമോ വ്യക്തമാക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കാനുള്ള കഴിവോ ഇല്ല (ഒരു പ്രോംപ്റ്റിൽ വ്യക്തമായി ലൂപ്പ് ചെയ്തിട്ടില്ലെങ്കിൽ, എന്നിട്ടും അത് ശരിയായി ലഭിക്കുമെന്ന് അതിന് ഉറപ്പില്ല). അതുകൊണ്ടാണ് AI- ജനറേറ്റഡ് കോഡ് ചിലപ്പോൾ സാങ്കേതികമായി ശരിയായിരിക്കാം, പക്ഷേ പ്രവർത്തനപരമായി വിപരീതമായിരിക്കും - വിധിന്യായം . ഇതിനു വിപരീതമായി, ഒരു മനുഷ്യ പ്രോഗ്രാമർക്ക് ഒരു ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള അഭ്യർത്ഥന വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ കഴിയും (“ഈ UI കൂടുതൽ അവബോധജന്യമാക്കുക” അല്ലെങ്കിൽ “ആപ്പ് ക്രമരഹിതമായ ഇൻപുട്ടുകൾ മനോഹരമായി കൈകാര്യം ചെയ്യണം”) കൂടാതെ കോഡിൽ എന്താണ് ചെയ്യേണ്ടതെന്ന് കണ്ടെത്താനും കഴിയും. ഒരു ഡെവലപ്പറെ യഥാർത്ഥത്തിൽ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നതിന് AI-ക്ക് വളരെ വിശദവും വ്യക്തവുമായ സ്പെസിഫിക്കേഷനുകൾ ആവശ്യമാണ്, അത്തരം സ്പെസിഫിക്കേഷൻ ഫലപ്രദമായി എഴുതുന്നത് പോലും കോഡ് എഴുതുന്നത് പോലെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഫോർബ്‌സ് ടെക് കൗൺസിലിന്റെ ഒരു ലേഖനം ഉചിതമായി സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, ഡെവലപ്പർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ AI-ക്ക്, വ്യക്തമല്ലാത്ത നിർദ്ദേശങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുകയും ഒരു മനുഷ്യനെപ്പോലെ പൊരുത്തപ്പെടുകയും വേണം - നിലവിലെ AI-ക്ക് ഇല്ലാത്ത ഒരു യുക്തിസഹമായ തലം ( സെർജി കുസിൻ്റെ പോസ്റ്റ് - ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ ).

• വിശ്വാസ്യതയും "ഭ്രമാത്മകതയും": ഇന്നത്തെ ജനറേറ്റീവ് AI മോഡലുകൾക്ക് അറിയപ്പെടുന്ന ഒരു പോരായ്മയുണ്ട്: അവ തെറ്റായതോ പൂർണ്ണമായും കെട്ടിച്ചമച്ചതോ ആയ ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, ഈ പ്രതിഭാസത്തെ പലപ്പോഴും ഹാലുസിനേഷൻ . കോഡിംഗിൽ, ഒരു AI എഴുതുന്ന കോഡ് വിശ്വസനീയമായി തോന്നുമെങ്കിലും യുക്തിപരമായി തെറ്റോ സുരക്ഷിതമല്ലാത്തതോ ആകാം. ഡെവലപ്പർമാർക്ക് AI നിർദ്ദേശങ്ങളെ അന്ധമായി വിശ്വസിക്കാൻ കഴിയില്ല. പ്രായോഗികമായി, AI-എഴുതിയ കോഡിന്റെ ഓരോ ഭാഗവും ഒരു മനുഷ്യന്റെ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വമായ അവലോകനവും പരിശോധനയും ആവശ്യമാണ് . സ്റ്റാക്ക് ഓവർഫ്ലോ സർവേ ഡാറ്റ ഇത് പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു - AI ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നവരിൽ, 3% പേർ AI-യുടെ ഔട്ട്‌പുട്ടിന്റെ കൃത്യതയെ വളരെയധികം വിശ്വസിക്കുന്നുള്ളൂ, വാസ്തവത്തിൽ ഒരു ചെറിയ ശതമാനം അതിനെ സജീവമായി അവിശ്വസിക്കുന്നു ( 70% ഡെവലപ്പർമാർ AI കോഡിംഗ് ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, 3% പേർ അവരുടെ കൃത്യതയെ വളരെയധികം വിശ്വസിക്കുന്നു - ShiftMag ). ഭൂരിഭാഗം ഡെവലപ്പർമാരും AI നിർദ്ദേശങ്ങളെ സുവിശേഷമായിട്ടല്ല, സഹായകരമായ സൂചനകളായാണ് കണക്കാക്കുന്നത്. ഈ കുറഞ്ഞ വിശ്വാസ്യത ഉറപ്പുനൽകുന്നു, കാരണം ഒരു കഴിവുള്ള മനുഷ്യനും ചെയ്യാത്ത വിചിത്രമായ തെറ്റുകൾ AI-ക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയും (ഓഫ്-ബൈ-വൺ പിശകുകൾ, ഒഴിവാക്കിയ ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ കാര്യക്ഷമമല്ലാത്ത പരിഹാരങ്ങൾ നിർമ്മിക്കൽ പോലുള്ളവ). ഒരു ഫോറം കമന്റ് പരിഹാസപൂർവ്വം സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, “അവ (AI-കൾ) വളരെയധികം ഭ്രമാത്മകത സൃഷ്ടിക്കുകയും മനുഷ്യൻ ഒരിക്കലും ചെയ്യാത്ത വിചിത്രമായ ഡിസൈൻ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു” ( AI കാരണം പ്രോഗ്രാമർമാർ കാലഹരണപ്പെടുമോ? - കരിയർ ഉപദേശം ). ഈ പിശകുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് മനുഷ്യ മേൽനോട്ടം നിർണായകമാണ്. AI നിങ്ങൾക്ക് ഒരു സവിശേഷതയുടെ 90% വേഗത്തിൽ ലഭിച്ചേക്കാം, എന്നാൽ ശേഷിക്കുന്ന 10%-ൽ ഒരു സൂക്ഷ്മമായ ബഗ് ഉണ്ടെങ്കിൽ, അത് കണ്ടെത്തി പരിഹരിക്കേണ്ടത് ഇപ്പോഴും മനുഷ്യ ഡെവലപ്പറുടെ പക്കലുണ്ട്. ഉൽപ്പാദനത്തിൽ എന്തെങ്കിലും തെറ്റ് സംഭവിക്കുമ്പോൾ, ഡീബഗ് ചെയ്യേണ്ടത് മനുഷ്യ എഞ്ചിനീയർമാരാണ് - ഒരു AI-ക്ക് അതിന്റെ തെറ്റുകൾക്ക് ഇതുവരെ ഉത്തരവാദിത്തം ഏറ്റെടുക്കാൻ കഴിയില്ല.

• കോഡ്ബേസുകൾ പരിപാലിക്കുകയും വികസിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുക: സോഫ്റ്റ്‌വെയർ പ്രോജക്റ്റുകൾ വർഷങ്ങളായി നിലനിൽക്കുകയും വളരുകയും ചെയ്യുന്നു. അവയ്ക്ക് സ്ഥിരമായ ശൈലി, ഭാവി പരിപാലകർക്കുള്ള വ്യക്തത, ആവശ്യകതകൾ മാറുന്നതിനനുസരിച്ച് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ എന്നിവ ആവശ്യമാണ്. ഇന്ന് AI-ക്ക് മുൻകാല തീരുമാനങ്ങളുടെ ഓർമ്മയില്ല (പരിമിതമായ പ്രോംപ്റ്റുകൾക്ക് പുറത്ത്), അതിനാൽ മാർഗനിർദേശം നൽകിയില്ലെങ്കിൽ അത് ഒരു വലിയ പ്രോജക്റ്റിലുടനീളം കോഡ് സ്ഥിരമായി നിലനിർത്തിയേക്കില്ല. മനുഷ്യ ഡെവലപ്പർമാർ കോഡ് പരിപാലനക്ഷമത ഉറപ്പാക്കുന്നു - വ്യക്തമായ ഡോക്യുമെന്റേഷൻ എഴുതുക, ബുദ്ധിപരവും എന്നാൽ അവ്യക്തവുമായ പരിഹാരങ്ങൾക്ക് പകരം വായിക്കാൻ കഴിയുന്ന പരിഹാരങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക, ആർക്കിടെക്ചർ വികസിക്കുമ്പോൾ ആവശ്യാനുസരണം കോഡ് റീഫാക്ടറിംഗ് ചെയ്യുക. ഈ ജോലികളിൽ AI-ക്ക് സഹായിക്കാനാകും (റീഫാക്ടറിംഗുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നത് പോലെ), എന്നാൽ എന്ത് റീഫാക്ടറിംഗ് നടത്തണം അല്ലെങ്കിൽ ഏതൊക്കെ ഭാഗങ്ങൾക്ക് പുനർരൂപകൽപ്പന ആവശ്യമാണെന്ന് തീരുമാനിക്കുന്നത് മനുഷ്യന്റെ വിധിന്യായമാണ്. കൂടാതെ, ഘടകങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ, നിലവിലുള്ള മൊഡ്യൂളുകളിൽ ഒരു പുതിയ സവിശേഷതയുടെ സ്വാധീനം മനസ്സിലാക്കുക (ബാക്ക്വേർഡ് കോംപാറ്റിബിലിറ്റി ഉറപ്പാക്കൽ മുതലായവ) മനുഷ്യർ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ഒന്നാണ്. AI-ജനറേറ്റ് ചെയ്ത കോഡ് മനുഷ്യർ സംയോജിപ്പിക്കുകയും യോജിപ്പിക്കുകയും വേണം. ഒരു പരീക്ഷണമെന്ന നിലയിൽ, ചില ഡെവലപ്പർമാർ ChatGPT-യെ മുഴുവൻ ചെറിയ ആപ്പുകളും നിർമ്മിക്കാൻ അനുവദിച്ചു; ഫലം പലപ്പോഴും തുടക്കത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, പക്ഷേ AI സ്ഥിരമായി ചിന്തനീയമായ ഒരു വാസ്തുവിദ്യ പ്രയോഗിക്കാത്തതിനാൽ നിലനിർത്താനോ വിപുലീകരിക്കാനോ വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ് - ഒരു മനുഷ്യ വാസ്തുശില്പി ഒഴിവാക്കുന്ന പ്രാദേശിക തീരുമാനങ്ങളാണ് ഇത് എടുക്കുന്നത്.

• ധാർമ്മികവും സുരക്ഷാപരവുമായ പരിഗണനകൾ: AI കൂടുതൽ കോഡ് എഴുതുമ്പോൾ, അത് പക്ഷപാതം, സുരക്ഷ, ധാർമ്മികത എന്നിവയുടെ ചോദ്യങ്ങളും ഉയർത്തുന്നു. പരിചയസമ്പന്നനായ ഒരു മനുഷ്യ ഡെവലപ്പർ കണ്ടെത്തുന്ന സുരക്ഷാ ദുർബലതകൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, ഇൻപുട്ടുകൾ ശരിയായി സാനിറ്റൈസ് ചെയ്യാത്തത്, അല്ലെങ്കിൽ സുരക്ഷിതമല്ലാത്ത ക്രിപ്‌റ്റോഗ്രാഫിക് രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത്) ഒരു AI അശ്രദ്ധമായി അവതരിപ്പിച്ചേക്കാം. കൂടാതെ, AI-ക്ക് നൈതികതയുടെ അന്തർലീനമായ ഒരു ബോധമോ ന്യായബോധത്തോടുള്ള ആശങ്കയോ ഇല്ല - ഉദാഹരണത്തിന്, അത് പക്ഷപാതപരമായ ഡാറ്റയിൽ പരിശീലനം നൽകുകയും അബദ്ധവശാൽ വിവേചനം കാണിക്കുന്ന അൽഗോരിതങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്‌തേക്കാം (വായ്പാ അംഗീകാര കോഡ് അല്ലെങ്കിൽ നിയമന അൽഗോരിതം പോലുള്ള ഒരു AI- നയിക്കുന്ന സവിശേഷതയിൽ). ഈ പ്രശ്‌നങ്ങൾക്കായി AI ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാനും നിയന്ത്രണങ്ങൾ പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാനും ധാർമ്മിക പരിഗണനകൾ ഉപയോഗിച്ച് സോഫ്റ്റ്‌വെയറിനെ ഉൾപ്പെടുത്താനും മനുഷ്യ ഡെവലപ്പർമാർ ആവശ്യമാണ്. സാമൂഹിക വശം - ഉപയോക്തൃ വിശ്വാസം, സ്വകാര്യതാ ആശങ്കകൾ മനസ്സിലാക്കൽ, മാനുഷിക മൂല്യങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഡിസൈൻ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ നടത്തൽ - "അവഗണിക്കാൻ കഴിയില്ല. വികസനത്തിന്റെ ഈ മനുഷ്യ കേന്ദ്രീകൃത വശങ്ങൾ AI-യുടെ പരിധിക്കപ്പുറമാണ്, കുറഞ്ഞത് മുൻകൂട്ടി കാണാവുന്ന ഭാവിയിലെങ്കിലും." ( 2025-ൽ AI ഡെവലപ്പർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ പോകുന്നുണ്ടോ: ഭാവിയിലേക്കുള്ള ഒരു ഒളിഞ്ഞുനോട്ടം ) AI സംഭാവനകൾക്കുള്ള മനസ്സാക്ഷിയും ഗുണനിലവാര കവാടവുമായി ഡെവലപ്പർമാർ പ്രവർത്തിക്കണം.

ഈ പരിമിതികളുടെ വെളിച്ചത്തിൽ, AI ഒരു ഉപകരണമാണെന്നും ഒരു പകരക്കാരനല്ലെന്നും . സത്യ നാദെല്ല പറഞ്ഞതുപോലെ, ഇത് ഡെവലപ്പർമാരെ ശാക്തീകരിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ് Will AI Replace Programmers? The Truth Behind the Hype | The PyCoach എഴുതിയത് | Artificial Corner | Mar, 2025 | Medium ). AI-യെ ഒരു ജൂനിയർ അസിസ്റ്റന്റായി കണക്കാക്കാം: ഇത് വേഗതയേറിയതും, ക്ഷീണിതമല്ലാത്തതും, പല ജോലികളിലും ആദ്യം തന്നെ വിജയിക്കാൻ കഴിയുന്നതുമാണ്, എന്നാൽ മിനുസപ്പെടുത്തിയ ഒരു അന്തിമ ഉൽപ്പന്നം നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ഒരു മുതിർന്ന ഡെവലപ്പറുടെ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശവും വൈദഗ്ധ്യവും ആവശ്യമാണ്. ഏറ്റവും നൂതനമായ AI കോഡിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ പോലും സഹായികളായി . കമ്പനികൾ അവരുടെ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ടീമുകളെ പിരിച്ചുവിടുകയും ഒരു AI-യെ കാട്ടുപ്രവൃത്തി ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുന്നില്ല; പകരം, അവരെ സഹായിക്കാൻ അവർ ഡെവലപ്പർമാരുടെ വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ AI ഉൾപ്പെടുത്തുകയാണ്.

ഓപ്പൺഎഐയിലെ സാം ആൾട്ട്മാൻ ഒരു ഉദാഹരണ ഉദ്ധരണി ഉദ്ധരിക്കുന്നു, AI ഏജന്റുകൾ മെച്ചപ്പെടുമ്പോൾ പോലും, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസനത്തിൽ “ഈ AI ഏജന്റുകൾ മനുഷ്യരെ പൂർണ്ണമായും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കില്ല” സാം ആൾട്ട്മാൻ പറയുന്നത് AI ഏജന്റുകൾ ഉടൻ തന്നെ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയർമാർ ചെയ്യുന്ന ജോലികൾ നിർവഹിക്കും: 5 പോയിന്റുകളിൽ പൂർണ്ണ കഥ - ഇന്ത്യാ ടുഡേ “വെർച്വൽ സഹപ്രവർത്തകർ” ആയി അവർ പ്രവർത്തിക്കും , പ്രത്യേകിച്ച് കുറച്ച് വർഷത്തെ പരിചയമുള്ള ഒരു താഴ്ന്ന ലെവൽ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയർക്ക് സാധാരണമായ ജോലികൾ. മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, ചില മേഖലകളിൽ AI ഒടുവിൽ ഒരു ജൂനിയർ ഡെവലപ്പറുടെ ജോലി ചെയ്തേക്കാം, പക്ഷേ ആ ജൂനിയർ ഡെവലപ്പർ തൊഴിൽരഹിതനാകുന്നില്ല - AI മേൽനോട്ടം വഹിക്കുകയും AI-ക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയാത്ത ഉയർന്ന ലെവൽ ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു റോളിലേക്ക് അവർ പരിണമിക്കുന്നു. 2040 ആകുമ്പോഴേക്കും AI-ക്ക് സ്വന്തം കോഡിന്റെ ഭൂരിഭാഗവും എഴുതാൻ കഴിയുമെന്ന് ചില ഗവേഷകർ പ്രവചിക്കുന്ന ഭാവിയിലേക്ക് നോക്കുമ്പോൾ പോലും ( സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് ഒരു ഭാവിയുണ്ടോ? AI-യുടെ സ്വാധീനം [2024] മെഷീനുകൾക്ക് ഇല്ലാത്ത സൃഷ്ടിപരമായ തീപ്പൊരിയും വിമർശനാത്മക ചിന്തയും മേൽനോട്ടം വഹിക്കാനും നയിക്കാനും നൽകാനും മനുഷ്യ പ്രോഗ്രാമർമാർ ഇപ്പോഴും ആവശ്യമാണെന്ന് പൊതുവെ അംഗീകരിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു .

സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസനം വെറും കോഡിങ്ങിനെക്കാൾ കൂടുതലാണെന്നതും ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതാണ് . ഇതിൽ പങ്കാളികളുമായുള്ള ആശയവിനിമയം, ഉപയോക്തൃ കഥകൾ മനസ്സിലാക്കൽ, ടീമുകളിൽ സഹകരിക്കൽ, ആവർത്തിച്ചുള്ള രൂപകൽപ്പന എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു - മനുഷ്യ കഴിവുകൾ അനിവാര്യമായ എല്ലാ മേഖലകളും. ഒരു ക്ലയന്റുമായി ഒരു മീറ്റിംഗിൽ ഇരുന്ന് അവർക്ക് യഥാർത്ഥത്തിൽ എന്താണ് വേണ്ടതെന്ന് കണ്ടെത്താനോ, മുൻഗണനകൾ ചർച്ച ചെയ്യാനോ ഒരു ഉൽപ്പന്നത്തിനായുള്ള ഒരു ദർശനത്തോടെ ഒരു ടീമിനെ പ്രചോദിപ്പിക്കാനോ ഒരു AI-ക്ക് കഴിയില്ല. മനുഷ്യ ഘടകം കേന്ദ്രബിന്ദുവായി തുടരുന്നു.

ചുരുക്കത്തിൽ, AI-ക്ക് പ്രധാനപ്പെട്ട ബലഹീനതകളുണ്ട്: യഥാർത്ഥ സർഗ്ഗാത്മകതയില്ല, സന്ദർഭത്തെക്കുറിച്ചുള്ള പരിമിതമായ ധാരണ, തെറ്റുകൾ വരുത്താനുള്ള പ്രവണത, ഉത്തരവാദിത്തമില്ല, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ തീരുമാനങ്ങളുടെ വിശാലമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ഗ്രാഹ്യമില്ല. ഈ വിടവുകളിൽ നിന്നാണ് മനുഷ്യ ഡെവലപ്പർമാർ തിളങ്ങുന്നത്. AI-യെ ഒരു ഭീഷണിയായി കാണുന്നതിനുപകരം, മനുഷ്യ ഡെവലപ്പർമാർക്കുള്ള ശക്തമായ ഒരു ആംപ്ലിഫയറായി - മനുഷ്യർക്ക് ആഴമേറിയതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ ലൗകിക കാര്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുക. AI- വർദ്ധിപ്പിച്ച വികസന ലോകത്ത് പ്രസക്തവും മൂല്യവത്തായി തുടരുന്നതിന് അവരുടെ കഴിവുകളും റോളുകളും

AI യുഗത്തിൽ പൊരുത്തപ്പെടലും അഭിവൃദ്ധിയും

പ്രോഗ്രാമർമാർക്കും ഡെവലപ്പർമാർക്കും, കോഡിംഗിൽ AI യുടെ ഉയർച്ച ഒരു വലിയ ഭീഷണിയാകണമെന്നില്ല - അത് ഒരു അവസരമാകാം. സാങ്കേതികവിദ്യയ്‌ക്കൊപ്പം പൊരുത്തപ്പെടുകയും പരിണമിക്കുകയും ചെയ്യുക കൂടുതൽ ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയുള്ളവരും ആവശ്യക്കാരുള്ളവരുമാണെന്ന് കണ്ടെത്തും, അതേസമയം അത് അവഗണിക്കുന്നവർ പിന്നോട്ട് പോയതായി കണ്ടെത്തിയേക്കാം. ഈ വിഭാഗത്തിൽ, AI ഉപകരണങ്ങൾ ദൈനംദിന വികസനത്തിന്റെ ഭാഗമായി മാറുമ്പോൾ, പ്രസക്തമായി തുടരുന്നതിനും അഭിവൃദ്ധി പ്രാപിക്കുന്നതിനുമുള്ള പ്രായോഗിക ഘട്ടങ്ങളിലും തന്ത്രങ്ങളിലുമാണ് ഞങ്ങൾ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്. മത്സരത്തിന് പകരം AI യുമായി തുടർച്ചയായ പഠനവും സഹകരണവും സ്വീകരിക്കേണ്ട മാനസികാവസ്ഥയാണ് സ്വീകരിക്കേണ്ടത്. ഡെവലപ്പർമാർക്ക് എങ്ങനെ ക്രമീകരിക്കാമെന്നും അവർ പരിഗണിക്കേണ്ട പുതിയ കഴിവുകളും റോളുകളും ഇതാ:

1. AI ഒരു ഉപകരണമായി സ്വീകരിക്കുക (AI കോഡിംഗ് അസിസ്റ്റന്റുകളെ ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കാൻ പഠിക്കുക): ഒന്നാമതായി, ഡെവലപ്പർമാർ ലഭ്യമായ AI ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ സംതൃപ്തരായിരിക്കണം. കോപൈലറ്റ്, ChatGPT, അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് കോഡിംഗ് AI-കളെ നിങ്ങളുടെ പുതിയ ജോഡി പ്രോഗ്രാമിംഗ് പങ്കാളിയായി പരിഗണിക്കുക. ഇതിനർത്ഥം നല്ല പ്രോംപ്റ്റുകളോ അഭിപ്രായങ്ങളോ എങ്ങനെ എഴുതാമെന്ന് പഠിക്കുക , AI-ജനറേറ്റ് ചെയ്ത കോഡ് എങ്ങനെ വേഗത്തിൽ സാധൂകരിക്കാം അല്ലെങ്കിൽ ഡീബഗ് ചെയ്യാം എന്ന് അറിയുക എന്നാണ്. ഒരു ഡെവലപ്പർക്ക് അവരുടെ IDE അല്ലെങ്കിൽ പതിപ്പ് നിയന്ത്രണം പഠിക്കേണ്ടി വന്നതുപോലെ, ഒരു AI അസിസ്റ്റന്റിന്റെ പ്രത്യേകതകൾ പഠിക്കുന്നത് നൈപുണ്യ സെറ്റിന്റെ ഭാഗമായി മാറുകയാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഡെവലപ്പർക്ക് അവർ എഴുതിയ ഒരു കോഡ് എടുത്ത് അത് മെച്ചപ്പെടുത്താൻ AI-യോട് ആവശ്യപ്പെട്ട്, തുടർന്ന് മാറ്റങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്തുകൊണ്ട് പരിശീലിക്കാം. അല്ലെങ്കിൽ, ഒരു ടാസ്‌ക് ആരംഭിക്കുമ്പോൾ, അത് അഭിപ്രായങ്ങളിൽ രൂപരേഖ തയ്യാറാക്കി AI എന്താണ് നൽകുന്നതെന്ന് കാണുക, തുടർന്ന് അവിടെ നിന്ന് പരിഷ്കരിക്കുക. കാലക്രമേണ, AI എന്തിലാണ് മികച്ചതെന്നും അത് എങ്ങനെ സഹകരിച്ച് സൃഷ്ടിക്കാമെന്നും നിങ്ങൾക്ക് അവബോധം വികസിക്കും. അതിനെ “AI-അസിസ്റ്റഡ് ഡെവലപ്‌മെന്റ്” - നിങ്ങളുടെ ടൂൾബോക്‌സിലേക്ക് ചേർക്കാനുള്ള ഒരു പുതിയ കഴിവ്. വാസ്തവത്തിൽ, ഡെവലപ്പർമാർ ഇപ്പോൾ “പ്രോംപ്റ്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗ്” ഒരു കഴിവായി സംസാരിക്കുന്നു - AI-യോട് ശരിയായ ചോദ്യങ്ങൾ എങ്ങനെ ചോദിക്കാമെന്ന് അറിയുക. ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയിൽ പ്രാവീണ്യം നേടിയവർക്ക് അതേ ഉപകരണങ്ങളിൽ നിന്ന് മികച്ച ഫലങ്ങൾ നേടാൻ കഴിയും. ഓർക്കുക, “AI ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡെവലപ്പർമാർ ഉപയോഗിക്കാത്തവരെ മാറ്റിസ്ഥാപിച്ചേക്കാം” - അതിനാൽ സാങ്കേതികവിദ്യ സ്വീകരിക്കുകയും അതിനെ നിങ്ങളുടെ സഖ്യകക്ഷിയാക്കുകയും ചെയ്യുക.

2. ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള കഴിവുകളിൽ (പ്രശ്നപരിഹാരം, സിസ്റ്റം ഡിസൈൻ, ആർക്കിടെക്ചർ) ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക: AI-ക്ക് കൂടുതൽ താഴ്ന്ന നിലയിലുള്ള കോഡിംഗ് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്നതിനാൽ, ഡെവലപ്പർമാർ അബ്‌സ്‌ട്രാക്ഷൻ ഗോവണിയിലേക്ക് നീങ്ങണം . ഇതിനർത്ഥം സിസ്റ്റം ഡിസൈനും ആർക്കിടെക്ചറും മനസ്സിലാക്കുന്നതിൽ കൂടുതൽ ഊന്നൽ നൽകുക എന്നാണ്. സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നങ്ങൾ തകർക്കുന്നതിലും, സ്കെയിലബിൾ സിസ്റ്റങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിലും, വാസ്തുവിദ്യാ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിലും - മനുഷ്യന്റെ ഉൾക്കാഴ്ച നിർണായകമായ മേഖലകളിൽ - കഴിവുകൾ വളർത്തിയെടുക്കുക. എന്താണ് എന്നതിൽ മാത്രമല്ല, ഒരു പരിഹാരത്തിന്റെ എന്തുകൊണ്ട്, എങ്ങനെ എന്നതിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സോർട്ടിംഗ് ഫംഗ്ഷൻ (AI-ക്ക് നിങ്ങൾക്കായി ഒന്ന് എഴുതാൻ കഴിയുമ്പോൾ) പൂർത്തിയാക്കുന്നതിന് പകരം, നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷന്റെ സന്ദർഭത്തിന് ഏത് സോർട്ടിംഗ് സമീപനമാണ് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമെന്നും അത് നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഡാറ്റാ ഫ്ലോയിൽ എങ്ങനെ യോജിക്കുന്നുവെന്നും മനസ്സിലാക്കാൻ സമയം ചെലവഴിക്കുക. ഡിസൈൻ ചിന്ത വളരെ വിലമതിക്കപ്പെടും. AI-ക്ക് കോഡ് സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, പക്ഷേ സോഫ്റ്റ്‌വെയറിന്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള ഘടന തീരുമാനിക്കുകയും എല്ലാ ഭാഗങ്ങളും യോജിപ്പിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് ഡെവലപ്പറാണ്. നിങ്ങളുടെ വലിയ ചിത്ര ചിന്തയെ മൂർച്ച കൂട്ടുന്നതിലൂടെ, ശരിയായ കാര്യം നിർമ്മിക്കുന്നതിൽ AI-യെ (ടീമിന്റെ ബാക്കിയുള്ളവരെയും) നയിക്കുന്ന വ്യക്തിയായി നിങ്ങൾ സ്വയം ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്തവരാക്കുന്നു. ഭാവിയെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു റിപ്പോർട്ട് സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, ഡെവലപ്പർമാർ "മനുഷ്യന്റെ ഉൾക്കാഴ്ച പകരം വയ്ക്കാൻ കഴിയാത്ത മേഖലകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കണം, ഉദാഹരണത്തിന് പ്രശ്നപരിഹാരം, ഡിസൈൻ ചിന്ത, ഉപയോക്തൃ ആവശ്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കൽ." ( 2025-ൽ AI ഡെവലപ്പർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ: ഭാവിയിലേക്കുള്ള ഒരു ഒളിഞ്ഞുനോട്ടം )

3. നിങ്ങളുടെ AI & ML പരിജ്ഞാനം വർദ്ധിപ്പിക്കുക: AI-യ്‌ക്കൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കാൻ, AI-യെ മനസ്സിലാക്കാൻ . ഡെവലപ്പർമാർ എല്ലാവരും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഗവേഷകരാകേണ്ടതില്ല, എന്നാൽ ഈ മോഡലുകൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ച് വ്യക്തമായ ധാരണ ഉണ്ടായിരിക്കുന്നത് ഗുണം ചെയ്യും. മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെയും ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെയും അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ പഠിക്കുക - ഇത് പുതിയ കരിയർ പാതകൾ തുറക്കുമെന്ന് മാത്രമല്ല (AI-യുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ജോലികൾ കുതിച്ചുയരുന്നതിനാൽ ( സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് ഒരു ഭാവിയുണ്ടോ? AI-യുടെ സ്വാധീനം [2024] )), മാത്രമല്ല AI ഉപകരണങ്ങൾ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കാൻ ഇത് നിങ്ങളെ സഹായിക്കും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു വലിയ ഭാഷാ മോഡലിന്റെ പരിമിതികളും അത് എങ്ങനെ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെട്ടു എന്നതും നിങ്ങൾക്കറിയാമെങ്കിൽ, അത് എപ്പോൾ പരാജയപ്പെടുമെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് പ്രവചിക്കാനും അതിനനുസരിച്ച് നിങ്ങളുടെ പ്രോംപ്റ്റുകളോ ടെസ്റ്റുകളോ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാനും കഴിയും. കൂടാതെ, പല സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഉൽപ്പന്നങ്ങളും ഇപ്പോൾ AI സവിശേഷതകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ശുപാർശ എഞ്ചിൻ അല്ലെങ്കിൽ ചാറ്റ്ബോട്ട് ഉള്ള ഒരു ആപ്പ്). കുറച്ച് ML പരിജ്ഞാനമുള്ള ഒരു സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്പർക്ക് ആ സവിശേഷതകളിലേക്ക് സംഭാവന നൽകാനോ കുറഞ്ഞത് ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞരുമായി ബുദ്ധിപരമായി സഹകരിക്കാനോ കഴിയും. പഠനത്തെ പരിഗണിക്കേണ്ട പ്രധാന മേഖലകളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു: ഡാറ്റ സയൻസ് അടിസ്ഥാനങ്ങൾ , ഡാറ്റ എങ്ങനെ പ്രീപ്രോസസ് ചെയ്യാം, പരിശീലനം vs. അനുമാനം, AI-യുടെ ധാർമ്മികത. AI ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ (TensorFlow, PyTorch), ക്ലൗഡ് AI സേവനങ്ങൾ എന്നിവയുമായി പരിചയപ്പെടുക; നിങ്ങൾ ആദ്യം മുതൽ മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നില്ലെങ്കിലും, ഒരു ആപ്പിലേക്ക് ഒരു AI API എങ്ങനെ സംയോജിപ്പിക്കാമെന്ന് അറിയുന്നത് വിലപ്പെട്ട ഒരു കഴിവാണ്. ചുരുക്കത്തിൽ, വെബ് അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റാബേസ് സാങ്കേതികവിദ്യകളിൽ സാക്ഷരത നേടുന്നത് പോലെ തന്നെ പ്രധാനപ്പെട്ടതായി "AI സാക്ഷരത" നേടുക എന്നത് വളരെ വേഗത്തിൽ മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു. പരമ്പരാഗത സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയറിംഗിന്റെയും AI യുടെയും ലോകങ്ങളിൽ സഞ്ചരിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഡെവലപ്പർമാർ ഭാവി പ്രോജക്ടുകൾക്ക് നേതൃത്വം നൽകുന്നതിനുള്ള പ്രധാന സ്ഥാനത്തായിരിക്കും.

4. ശക്തമായ സോഫ്റ്റ് സ്കില്ലുകളും ഡൊമെയ്ൻ പരിജ്ഞാനവും വികസിപ്പിക്കുക: മെക്കാനിക്കൽ ജോലികൾ AI ഏറ്റെടുക്കുമ്പോൾ, മനുഷ്യന്റെ അതുല്യമായ കഴിവുകൾ കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു. ആശയവിനിമയം, ടീം വർക്ക്, ഡൊമെയ്ൻ വൈദഗ്ദ്ധ്യം എന്നിവ ഇരട്ടിയായി കുറയ്ക്കേണ്ട മേഖലകളാണ്. സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസനം പലപ്പോഴും പ്രശ്ന മേഖലയെ - അത് ധനകാര്യം, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം, വിദ്യാഭ്യാസം അല്ലെങ്കിൽ മറ്റേതെങ്കിലും മേഖല ആകട്ടെ - മനസ്സിലാക്കുകയും അത് പരിഹാരങ്ങളാക്കി മാറ്റുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്. AI-ക്ക് ആ സന്ദർഭമോ പങ്കാളികളുമായി ബന്ധപ്പെടാനുള്ള കഴിവോ ഉണ്ടാകില്ല, പക്ഷേ നിങ്ങൾക്ക് അത് ഉണ്ട്. നിങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഡൊമെയ്നിൽ കൂടുതൽ അറിവുള്ളവരാകുന്നത് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ യഥാർത്ഥ ലോക ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് നിങ്ങളെ ഏറ്റവും അനുയോജ്യനാക്കുന്നു. അതുപോലെ, നിങ്ങളുടെ സഹകരണ കഴിവുകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക: മെന്റർഷിപ്പ്, നേതൃത്വം, ഏകോപനം. കോഡ് (AI-എഴുതിയ കോഡ് ഉൾപ്പെടെ) അവലോകനം ചെയ്യാനും, ജൂനിയർമാരെ മികച്ച രീതികളിൽ മെന്റർ ചെയ്യാനും, സങ്കീർണ്ണമായ പ്രോജക്റ്റുകൾ ഏകോപിപ്പിക്കാനും ടീമുകൾക്ക് ഇപ്പോഴും മുതിർന്ന ഡെവലപ്പർമാർ ആവശ്യമാണ്. പ്രോജക്റ്റുകളിൽ മനുഷ്യ ഇടപെടലിന്റെ ആവശ്യകത AI ഇല്ലാതാക്കുന്നില്ല. വാസ്തവത്തിൽ, AI സൃഷ്ടിക്കുന്ന കോഡ് ഉപയോഗിച്ച്, ഒരു ഫോർ-ലൂപ്പ് എങ്ങനെ എഴുതാമെന്ന് പഠിപ്പിക്കുന്നതിനുപകരം, ഒരു മുതിർന്ന ഡെവലപ്പറുടെ മെന്റർഷിപ്പ് ജൂനിയർമാരെ AI-യുമായി എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കാമെന്നും അതിന്റെ ഔട്ട്‌പുട്ട് സാധൂകരിക്കാമെന്നും . ഈ പുതിയ മാതൃകയിൽ മറ്റുള്ളവരെ നയിക്കാൻ കഴിയുക എന്നത് വിലപ്പെട്ട ഒരു കഴിവാണ്. കൂടാതെ, വിമർശനാത്മക ചിന്ത - AI ഔട്ട്‌പുട്ടുകളെ ചോദ്യം ചെയ്യുകയും പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുക, മറ്റുള്ളവരെ അത് ചെയ്യാൻ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുക. ആരോഗ്യകരമായ സംശയവും സ്ഥിരീകരണ മനോഭാവവും വളർത്തിയെടുക്കുന്നത് AI-യെ അന്ധമായി ആശ്രയിക്കുന്നത് തടയുകയും പിശകുകൾ കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യും. അടിസ്ഥാനപരമായി, AI-ക്ക് ഇല്ലാത്ത കഴിവുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുക: ആളുകളെയും സന്ദർഭത്തെയും മനസ്സിലാക്കൽ, വിമർശനാത്മക വിശകലനം, ഇന്റർ ഡിസിപ്ലിനറി ചിന്ത എന്നിവ.

5. ആജീവനാന്ത പഠനവും പൊരുത്തപ്പെടുത്തലും: AI-യിലെ മാറ്റത്തിന്റെ വേഗത വളരെ വേഗത്തിലാണ്. ഇന്ന് അത്യാധുനികമായി തോന്നുന്നത് കുറച്ച് വർഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ കാലഹരണപ്പെട്ടേക്കാം. ഡെവലപ്പർമാർ ആജീവനാന്ത പഠനം . ഇതിനർത്ഥം പുതിയ AI കോഡിംഗ് അസിസ്റ്റന്റുകളെ പതിവായി പരീക്ഷിക്കുക, AI/ML-ൽ ഓൺലൈൻ കോഴ്‌സുകളോ സർട്ടിഫിക്കേഷനുകളോ എടുക്കുക, വരാനിരിക്കുന്ന കാര്യങ്ങളെക്കുറിച്ച് കാലികമായി അറിയാൻ ഗവേഷണ ബ്ലോഗുകൾ വായിക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ AI-കേന്ദ്രീകൃത ഡെവലപ്പർ കമ്മ്യൂണിറ്റികളിൽ പങ്കെടുക്കുക എന്നിവയാണ്. പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ പ്രധാനമാണ് - പുതിയ ഉപകരണങ്ങളും വർക്ക്ഫ്ലോകളും ഉയർന്നുവരുമ്പോൾ അവയിലേക്ക് തിരിയാൻ തയ്യാറാകുക. ഉദാഹരണത്തിന്, സ്കെച്ചുകളിൽ നിന്ന് UI ഡിസൈൻ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഒരു പുതിയ AI ഉപകരണം വന്നാൽ, ഒരു ഫ്രണ്ട്-എൻഡ് ഡെവലപ്പർ അത് പഠിക്കാനും സംയോജിപ്പിക്കാനും തയ്യാറാകണം, ഒരുപക്ഷേ ജനറേറ്റഡ് UI പരിഷ്കരിക്കുന്നതിലേക്കോ ഓട്ടോമേഷൻ നഷ്‌ടപ്പെടുത്തിയ ഉപയോക്തൃ അനുഭവ വിശദാംശങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിലേക്കോ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കണം. പഠനത്തെ അവരുടെ കരിയറിന്റെ തുടർച്ചയായ ഭാഗമായി കണക്കാക്കുന്നവർക്ക് (പല ഡെവലപ്പർമാരും ഇതിനകം ചെയ്യുന്നതുപോലെ) AI വികസനങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് എളുപ്പമായിരിക്കും. നിങ്ങളുടെ ആഴ്ചയുടെ ഒരു ചെറിയ ഭാഗം പഠനത്തിനും പരീക്ഷണത്തിനുമായി നീക്കിവയ്ക്കുക എന്നതാണ് ഒരു തന്ത്രം - അത് നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഭാവിയിൽ നിക്ഷേപിക്കുന്നതായി കണക്കാക്കുക. AI ഉപകരണങ്ങൾ ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ കമ്പനികൾ അവരുടെ ഡെവലപ്പർമാർക്ക് പരിശീലനം നൽകാൻ തുടങ്ങിയിരിക്കുന്നു; അത്തരം അവസരങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നത് നിങ്ങളെ മുന്നോട്ട് നയിക്കും. അഭിവൃദ്ധി പ്രാപിക്കുന്ന ഡെവലപ്പർമാർ AI-യെ ഒരു വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന പങ്കാളിയായി കാണുകയും ആ പങ്കാളിയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനുള്ള സമീപനം നിരന്തരം പരിഷ്കരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നവരായിരിക്കും.

6. ഉയർന്നുവരുന്ന റോളുകളും കരിയർ പാതകളും പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക: വികസനത്തിലേക്ക് AI കടന്നുവരുമ്പോൾ, പുതിയ കരിയർ അവസരങ്ങൾ ഉയർന്നുവരുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രോംപ്റ്റ് എഞ്ചിനീയർ അല്ലെങ്കിൽ AI ഇന്റഗ്രേഷൻ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് എന്നത് ഉൽപ്പന്നങ്ങളിൽ AI ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് ശരിയായ പ്രോംപ്റ്റുകൾ, വർക്ക്ഫ്ലോകൾ, ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ എന്നിവ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന റോളുകളാണ്. മറ്റൊരു ഉദാഹരണം AI എത്തിക്സ് എഞ്ചിനീയർ അല്ലെങ്കിൽ AI ഓഡിറ്റർ - പക്ഷപാതം, അനുസരണം, കൃത്യത എന്നിവയ്ക്കായി AI ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ അവലോകനം ചെയ്യുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന റോളുകൾ. നിങ്ങൾക്ക് ആ മേഖലകളിൽ താൽപ്പര്യമുണ്ടെങ്കിൽ, ശരിയായ അറിവോടെ സ്വയം സ്ഥാനം പിടിക്കുന്നത് ഈ പുതിയ പാതകൾ തുറക്കും. ക്ലാസിക് റോളുകൾക്കുള്ളിൽ പോലും, "AI- അസിസ്റ്റഡ് ഫ്രണ്ട്‌എൻഡ് ഡെവലപ്പർ" vs "AI- അസിസ്റ്റഡ് ബാക്കെൻഡ് ഡെവലപ്പർ" പോലുള്ള ഇടങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് കണ്ടെത്താനാകും, അവിടെ ഓരോന്നും പ്രത്യേക ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. AI-ക്ക് ചുറ്റും ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ടീമുകളെ എങ്ങനെ രൂപപ്പെടുത്തുന്നുവെന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക. ചില കമ്പനികൾക്ക് പ്രോജക്റ്റുകളിൽ AI സ്വീകരിക്കുന്നതിന് വഴികാട്ടാൻ "AI ഗിൽഡുകൾ" അല്ലെങ്കിൽ മികവിന്റെ കേന്ദ്രങ്ങളുണ്ട് - അത്തരം ഗ്രൂപ്പുകളിൽ സജീവമാകുന്നത് നിങ്ങളെ മുൻനിരയിൽ നിർത്തും. മാത്രമല്ല, AI ഉപകരണങ്ങളുടെ വികസനത്തിന് സംഭാവന നൽകുന്നത് പരിഗണിക്കുക: ഉദാഹരണത്തിന്, ഡെവലപ്പർ ടൂളിംഗ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്ന ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് പ്രോജക്റ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുക (ഒരുപക്ഷേ കോഡ് വിശദീകരിക്കാനുള്ള AI-യുടെ കഴിവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുക മുതലായവ). ഇത് സാങ്കേതികവിദ്യയെക്കുറിച്ചുള്ള നിങ്ങളുടെ അറിവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുക മാത്രമല്ല, മാറ്റത്തിന് നേതൃത്വം നൽകുന്ന ഒരു സമൂഹത്തിൽ നിങ്ങളെ ഉൾപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. കരിയർ ചടുലതയെക്കുറിച്ച് . നിങ്ങളുടെ നിലവിലെ ജോലിയുടെ ചില ഭാഗങ്ങൾ ഓട്ടോമേറ്റഡ് ആയി മാറുകയാണെങ്കിൽ, ആ ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഭാഗങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതോ മേൽനോട്ടം വഹിക്കുന്നതോ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതോ ആയ റോളുകളിലേക്ക് മാറാൻ തയ്യാറാകുക.

7. മനുഷ്യ നിലവാരം നിലനിർത്തുകയും പ്രദർശിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുക: ശരാശരി പ്രശ്‌നത്തിന് AI-ക്ക് ശരാശരി കോഡ് സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ലോകത്ത്, അസാധാരണവും സഹാനുഭൂതി നിറഞ്ഞതുമായ പരിഹാരങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ മനുഷ്യ ഡെവലപ്പർമാർ ശ്രമിക്കണം. ഉപയോക്തൃ അനുഭവ മികവ്, അസാധാരണമായ സാഹചര്യങ്ങൾക്കായുള്ള പ്രകടന ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ വൃത്തിയുള്ളതും നന്നായി രേഖപ്പെടുത്തിയതുമായ കോഡ് എഴുതൽ എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക (അർത്ഥവത്തായ ഡോക്യുമെന്റേഷനോ മനസ്സിലാക്കാവുന്ന കോഡ് അഭിപ്രായങ്ങളോ എഴുതുന്നതിൽ AI മികച്ചതല്ല - നിങ്ങൾക്ക് അവിടെ മൂല്യം ചേർക്കാൻ കഴിയും!). ജോലിയിൽ മനുഷ്യന്റെ ഉൾക്കാഴ്ച സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് ഒരു പോയിന്റ് ആക്കുക: ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു AI ഒരു കോഡ് സൃഷ്ടിക്കുകയാണെങ്കിൽ, മറ്റൊരു മനുഷ്യന് പിന്നീട് മനസ്സിലാകുന്ന രീതിയിൽ നിങ്ങൾ യുക്തി വിശദീകരിക്കുന്ന അഭിപ്രായങ്ങൾ ചേർക്കുന്നു, അല്ലെങ്കിൽ കൂടുതൽ വായിക്കാൻ കഴിയുന്ന തരത്തിൽ നിങ്ങൾ അത് ക്രമീകരിക്കുന്നു. അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, പൂർണ്ണമായും മെഷീൻ-നിർമ്മിതമായ ജോലിക്ക് ഇല്ലാത്ത പ്രൊഫഷണലിസത്തിന്റെയും ഗുണനിലവാരത്തിന്റെയും ഒരു പാളി നിങ്ങൾ ചേർക്കുന്നു. കാലക്രമേണ, യഥാർത്ഥ ലോകത്ത് "പ്രവർത്തിക്കുന്ന" ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള സോഫ്റ്റ്‌വെയറിനുള്ള പ്രശസ്തി നിങ്ങളെ വേറിട്ടു നിർത്തും. AI കാര്യക്ഷമതയും മനുഷ്യ കരകൗശലവും സംയോജിപ്പിക്കാൻ .

വിദ്യാഭ്യാസ പാതകൾ എങ്ങനെ പൊരുത്തപ്പെടുമെന്ന് കൂടി നമുക്ക് പരിഗണിക്കാം. ഈ മേഖലയിലേക്ക് പ്രവേശിക്കുന്ന പുതിയ ഡെവലപ്പർമാർ അവരുടെ പഠന പ്രക്രിയയിൽ AI ഉപകരണങ്ങളിൽ നിന്ന് ഒഴിഞ്ഞുമാറരുത്. നേരെമറിച്ച്, ഉപയോഗിച്ചുള്ള (ഉദാഹരണത്തിന്, ഗൃഹപാഠം അല്ലെങ്കിൽ പ്രോജക്റ്റുകൾക്കായി AI ഉപയോഗിക്കുക, തുടർന്ന് ഫലങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുക) അവരുടെ ഗ്രാഹ്യത്തെ ത്വരിതപ്പെടുത്തും. എന്നിരുന്നാലും, അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ - അൽഗോരിതങ്ങൾ, ഡാറ്റാ ഘടനകൾ, കോർ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ആശയങ്ങൾ - ആഴത്തിൽ പഠിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്, അതുവഴി നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ഉറച്ച അടിത്തറ ലഭിക്കും, കൂടാതെ AI എപ്പോൾ വഴിതെറ്റുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയും. ലളിതമായ കോഡിംഗ് വ്യായാമങ്ങൾ AI കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനാൽ, രൂപകൽപ്പനയും സംയോജനവും ആവശ്യമുള്ള പ്രോജക്റ്റുകളിൽ പാഠ്യപദ്ധതികൾ കൂടുതൽ പ്രാധാന്യം നൽകിയേക്കാം. നിങ്ങൾ ഒരു പുതുമുഖമാണെങ്കിൽ, സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാനും നിരവധി ഉപകരണങ്ങളിൽ ഒന്നായി AI ഉപയോഗിക്കാനുമുള്ള നിങ്ങളുടെ കഴിവ് പ്രകടമാക്കുന്ന ഒരു പോർട്ട്‌ഫോളിയോ നിർമ്മിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക.

പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ തന്ത്രത്തെ സംഗ്രഹിക്കാൻ: യാത്രക്കാരനല്ല, പൈലറ്റായിരിക്കുക. AI ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക, പക്ഷേ അവയിൽ അമിതമായി ആശ്രയിക്കുകയോ അലംഭാവം കാണിക്കുകയോ ചെയ്യരുത്. വികസനത്തിന്റെ അതുല്യമായ മാനുഷിക വശങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത് തുടരുക. ബഹുമാന്യനായ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയറിംഗ് പയനിയറായ ഗ്രേഡി ബൂച്ച് ഇത് നന്നായി പറഞ്ഞു: “ഒരു പ്രോഗ്രാമർ ആകുക എന്നതിന്റെ അർത്ഥം AI അടിസ്ഥാനപരമായി മാറ്റാൻ പോകുന്നു. ഇത് പ്രോഗ്രാമർമാരെ ഇല്ലാതാക്കില്ല, പക്ഷേ അത് അവരോട് പുതിയ കഴിവുകൾ വികസിപ്പിക്കുകയും പുതിയ രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുകയും ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്.” ( സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് ഒരു ഭാവിയുണ്ടോ? AI യുടെ സ്വാധീനം [2024] ). ആ പുതിയ കഴിവുകളും പ്രവർത്തന രീതികളും മുൻകൈയെടുത്ത് വികസിപ്പിച്ചുകൊണ്ട്, ഡെവലപ്പർമാർക്ക് അവരുടെ കരിയറിന്റെ ഡ്രൈവർ സീറ്റിൽ തുടരുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ കഴിയും.

ഈ ഭാഗം സംഗ്രഹിക്കുന്നതിനായി, AI യുഗത്തിൽ തങ്ങളുടെ കരിയർ ഭാവിയിൽ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഡെവലപ്പർമാർക്കുള്ള ഒരു ദ്രുത റഫറൻസ് ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് ഇതാ:

ഈ തന്ത്രങ്ങൾ പിന്തുടരുന്നതിലൂടെ, ഡെവലപ്പർമാർക്ക് AI വിപ്ലവത്തെ തങ്ങളുടെ നേട്ടത്തിലേക്ക് മാറ്റാൻ കഴിയും. പൊരുത്തപ്പെടുന്നവർക്ക്, AI വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും അവയെ കാലഹരണപ്പെടുത്തുന്നതിനുപകരം മുമ്പെന്നത്തേക്കാളും മികച്ച സോഫ്റ്റ്‌വെയർ നിർമ്മിക്കാൻ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുന്നുവെന്ന് കണ്ടെത്താനാകും.

ഭാവി കാഴ്ചപ്പാട്: AI-യും ഡെവലപ്പർമാരും തമ്മിലുള്ള സഹകരണം

AI നയിക്കുന്ന ഒരു ലോകത്ത് പ്രോഗ്രാമിംഗിന്റെ ഭാവി എന്താണ്? നിലവിലെ പ്രവണതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, AI-യും മനുഷ്യ ഡെവലപ്പർമാരും കൂടുതൽ അടുത്ത് കൈകോർത്ത് പ്രവർത്തിക്കുന്ന . മനുഷ്യന്റെ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശത്തിൽ AI കൂടുതൽ "ഭാരമേറിയ കാര്യങ്ങൾ" കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനാൽ, പ്രോഗ്രാമറുടെ പങ്ക് ഒരു മേൽനോട്ടപരവും സൃഷ്ടിപരവുമായ സ്ഥാനത്തേക്ക് മാറുന്നത് തുടരും. ഈ സമാപന വിഭാഗത്തിൽ, ഞങ്ങൾ ചില ഭാവി സാഹചര്യങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുകയും ഡെവലപ്പർമാരുടെ കാഴ്ചപ്പാട് പോസിറ്റീവായി തുടരുമെന്ന് ഉറപ്പുനൽകുകയും ചെയ്യുന്നു - നമ്മൾ പൊരുത്തപ്പെടുന്നത് തുടർന്നാൽ.

സമീപഭാവിയിൽ (അടുത്ത 5-10 വർഷങ്ങൾ), കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ പോലെ തന്നെ വികസന പ്രക്രിയയിൽ AI സർവ്വവ്യാപിയാകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. ഇന്ന് ഒരു ഡെവലപ്പർക്കും എഡിറ്റർ ഇല്ലാതെയോ Google/StackOverflow ഇല്ലാതെയോ കോഡ് എഴുതാൻ കഴിയുന്നതുപോലെ, പശ്ചാത്തലത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഏതെങ്കിലും തരത്തിലുള്ള AI സഹായമില്ലാതെ ഒരു ഡെവലപ്പർക്കും ഉടൻ തന്നെ കോഡ് എഴുതാൻ കഴിയില്ല. ഇന്റഗ്രേറ്റഡ് ഡെവലപ്‌മെന്റ് എൻവയോൺമെന്റുകൾ (IDE-കൾ) ഇതിനകം തന്നെ AI-യിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന സവിശേഷതകൾ അവയുടെ കാമ്പിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിനായി വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾക്ക് കോഡ് വിശദീകരിക്കാനോ ഒരു പ്രോജക്റ്റിലുടനീളം മുഴുവൻ കോഡ് മാറ്റങ്ങളും നിർദ്ദേശിക്കാനോ കഴിയുന്ന കോഡ് എഡിറ്റർമാർ). ഒരു ഡെവലപ്പറുടെ പ്രാഥമിക ജോലി ഒരു AI-ക്ക് മനസ്സിലാകുന്ന രീതിയിൽ പ്രശ്‌നങ്ങളും നിയന്ത്രണങ്ങളും രൂപപ്പെടുത്തുക, തുടർന്ന് AI നൽകുന്ന പരിഹാരങ്ങൾ ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്യുക, പരിഷ്കരിക്കുക എന്ന . ഇത് ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള പ്രോഗ്രാമിംഗ് രൂപത്തിന് സമാനമാണ്, ചിലപ്പോൾ "പ്രോംപ്റ്റ് പ്രോഗ്രാമിംഗ്" അല്ലെങ്കിൽ "AI ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ" എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നു.

എന്നിരുന്നാലും, ചെയ്യേണ്ടതിന്റെ സാരാംശം - ആളുകളുടെ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കൽ - മാറ്റമില്ലാതെ തുടരുന്നു. ഭാവിയിലെ ഒരു AI-ക്ക് ഒരു വിവരണത്തിൽ നിന്ന് ഒരു മുഴുവൻ ആപ്പ് സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിഞ്ഞേക്കും (“ഡോക്ടർ അപ്പോയിന്റ്മെന്റുകൾ ബുക്ക് ചെയ്യുന്നതിനായി എനിക്ക് ഒരു മൊബൈൽ ആപ്പ് നിർമ്മിക്കുക”), എന്നാൽ ആ വിവരണം വ്യക്തമാക്കുക, അത് ശരിയാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക, ഉപയോക്താക്കളെ സന്തോഷിപ്പിക്കുന്നതിനായി ഫലം മികച്ചതാക്കുക എന്നീ ജോലികൾ ഡെവലപ്പർമാരെ (ഡിസൈനർമാർ, ഉൽപ്പന്ന മാനേജർമാർ മുതലായവർക്കൊപ്പം) ഉൾപ്പെടുത്തും. വാസ്തവത്തിൽ, അടിസ്ഥാന ആപ്പ് നിർമ്മാണം എളുപ്പമാകുകയാണെങ്കിൽ, സോഫ്റ്റ്‌വെയറിലെ മനുഷ്യന്റെ സർഗ്ഗാത്മകതയും നവീകരണവും കൂടുതൽ നിർണായകമാകും . സോഫ്റ്റ്‌വെയറിന്റെ ഒരു അഭിവൃദ്ധി നമുക്ക് കാണാൻ കഴിയും, അതേസമയം മനുഷ്യ ഡെവലപ്പർമാർ അതിരുകൾ മറികടക്കുന്ന അത്യാധുനിക, സങ്കീർണ്ണ അല്ലെങ്കിൽ സൃഷ്ടിപരമായ പ്രോജക്റ്റുകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.

പ്രോഗ്രാമിങ്ങിലേക്കുള്ള പ്രവേശനത്തിനുള്ള തടസ്സം കുറയാനുള്ള സാധ്യതയുമുണ്ട് - അതായത് പരമ്പരാഗത സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയർമാരല്ലാത്ത (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ബിസിനസ് അനലിസ്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ശാസ്ത്രജ്ഞൻ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു മാർക്കറ്റർ) കൂടുതൽ ആളുകൾക്ക് AI ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും (AI സൂപ്പർചാർജ് ചെയ്ത "നോ-കോഡ്/ലോ-കോഡ്" പ്രസ്ഥാനത്തിന്റെ തുടർച്ച). ഇത് പ്രൊഫഷണൽ ഡെവലപ്പർമാരുടെ ആവശ്യകത ഇല്ലാതാക്കുന്നില്ല; പകരം, അത് അതിനെ മാറ്റുന്നു. അത്തരം സന്ദർഭങ്ങളിൽ ഡെവലപ്പർമാർ കൂടുതൽ കൺസൾട്ടിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ഗൈഡിംഗ് റോൾ ഏറ്റെടുത്തേക്കാം, പൗരന്മാർ വികസിപ്പിച്ച ഈ ആപ്പുകൾ സുരക്ഷിതവും കാര്യക്ഷമവും പരിപാലിക്കാവുന്നതുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. AI-യുടെ സഹായത്തോടെയുള്ള "നോൺ-പ്രോഗ്രാമർമാർ" ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളും API-കളും നിർമ്മിക്കുന്നതിൽ പ്രൊഫഷണൽ പ്രോഗ്രാമർമാർ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചേക്കാം.

ജോലിയുടെ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന് നോക്കുമ്പോൾ, ചില പ്രോഗ്രാമിംഗ് റോളുകൾ കുറയുകയും മറ്റുള്ളവ വളരുകയും ചെയ്തേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, കമ്പനികൾ ലളിതമായ ജോലികൾക്കായി AI-യെ ആശ്രയിച്ചാൽ ചില എൻട്രി ലെവൽ കോഡിംഗ് സ്ഥാനങ്ങളുടെ എണ്ണം കുറയാനിടയുണ്ട്. ഭാവിയിൽ ഒരു ചെറിയ സ്റ്റാർട്ടപ്പിന് ജൂനിയർ ഡെവലപ്പർമാരുടെ പകുതിയോളം ആവശ്യമായി വരുമെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കാം, കാരണം അവരുടെ സീനിയർ ഡെവലപ്പർമാർക്ക് AI സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്നതിനാൽ അടിസ്ഥാന ജോലികളിൽ ഭൂരിഭാഗവും ചെയ്യാൻ കഴിയും. എന്നാൽ അതേ സമയം, പൂർണ്ണമായും പുതിയ ജോലികൾ (ഞങ്ങൾ അഡാപ്റ്റേഷൻ വിഭാഗത്തിൽ ചർച്ച ചെയ്തതുപോലെ) പ്രത്യക്ഷപ്പെടും. മാത്രമല്ല, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ സമ്പദ്‌വ്യവസ്ഥയിൽ കൂടുതൽ വ്യാപിക്കുമ്പോൾ (നിച് ആവശ്യങ്ങൾക്കായി AI സൃഷ്ടിക്കുന്ന സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഉപയോഗിച്ച്), സോഫ്റ്റ്‌വെയറുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ജോലികൾക്കുള്ള മൊത്തത്തിലുള്ള ആവശ്യം വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കും. ചരിത്രം കാണിക്കുന്നത് ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ കൂടുതൽ നയിക്കുന്നു , എന്നിരുന്നാലും അവ വ്യത്യസ്ത ജോലികളാണ് - ഉദാഹരണത്തിന്, ചില നിർമ്മാണ ജോലികളുടെ ഓട്ടോമേഷൻ ഓട്ടോമേറ്റഡ് സിസ്റ്റങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനും പരിപാലിക്കുന്നതിനും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുമുള്ള ജോലികളിൽ വളർച്ചയിലേക്ക് നയിച്ചു. AI, പ്രോഗ്രാമിംഗ് എന്നിവയുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ, ഒരു ജൂനിയർ ഡെവലപ്പർ മുമ്പ് ചെയ്തിരുന്ന ചില ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റഡ് ആണെങ്കിലും, നമ്മൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന സോഫ്റ്റ്‌വെയറിന്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള വ്യാപ്തി വികസിക്കുന്നു (കാരണം ഇപ്പോൾ അത് സൃഷ്ടിക്കുന്നത് വിലകുറഞ്ഞതും വേഗതയുള്ളതുമാണ്), ഇത് കൂടുതൽ കുറയുന്നില്ല , മറിച്ച് വർദ്ധിക്കുന്നു എന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു

2040 പ്രവചനവും നമ്മൾ പരിഗണിക്കണം : ഓക്ക് റിഡ്ജ് നാഷണൽ ലാബിലെ ഗവേഷകർ 2040 ആകുമ്പോഴേക്കും "യന്ത്രങ്ങൾ... സ്വന്തം കോഡിന്റെ ഭൂരിഭാഗവും എഴുതും" ( സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് ഒരു ഭാവിയുണ്ടോ? AI യുടെ സ്വാധീനം [2024] ) എന്ന് നിർദ്ദേശിച്ചു. അത് കൃത്യമാണെന്ന് തെളിഞ്ഞാൽ, മനുഷ്യ പ്രോഗ്രാമർമാർക്ക് എന്താണ് അവശേഷിക്കുന്നത്? വളരെ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശത്തിലായിരിക്കും (യന്ത്രങ്ങൾക്ക് നമ്മൾ നേടാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നതെന്ന് പറയുന്നത്) സിസ്റ്റങ്ങളുടെ സങ്കീർണ്ണമായ സംയോജനം, മനുഷ്യ മനഃശാസ്ത്രത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ധാരണ അല്ലെങ്കിൽ പുതിയ പ്രശ്‌ന മേഖലകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്ന മേഖലകളിലായിരിക്കും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക. അത്തരമൊരു സാഹചര്യത്തിൽ പോലും, ഉൽപ്പന്ന ഡിസൈനർമാർ, ആവശ്യകത എഞ്ചിനീയർമാർ, AI പരിശീലകർ/പരിശോധകർ എന്നിവരുമായി ഏത് കോഡ് എഴുതണമെന്നും എന്തുകൊണ്ട് എഴുതണമെന്നും ആരെങ്കിലും തീരുമാനിക്കണം , തുടർന്ന് അന്തിമഫലം ശരിയാണെന്നും ലക്ഷ്യങ്ങളുമായി യോജിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ടെന്നും ആരെങ്കിലും പരിശോധിക്കണം. സ്വയം ഓടിക്കുന്ന കാറുകൾ ഒരു ദിവസം സ്വയം ഓടിക്കുന്നതുപോലെയാണ് ഇത്, പക്ഷേ നിങ്ങൾ ഇപ്പോഴും കാറിനോട് എവിടെ പോകണമെന്നും സങ്കീർണ്ണമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഇടപെടണമെന്നും പറയുന്നു - കൂടാതെ മനുഷ്യർ റോഡുകൾ, ട്രാഫിക് നിയമങ്ങൾ, ചുറ്റുമുള്ള എല്ലാ അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങളും രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു.

അതിനാൽ മിക്ക വിദഗ്ധരും സഹകരണത്തിന്റെ ഭാവിയാണ് വിഭാവനം ചെയ്യുന്നത് , പകരം പകരം വയ്ക്കലല്ല . ഒരു ടെക് കൺസൾട്ടൻസി പറഞ്ഞതുപോലെ, "വികസനത്തിന്റെ ഭാവി മനുഷ്യർക്കോ AI-ക്കോ ഇടയിലുള്ള ഒരു തിരഞ്ഞെടുപ്പല്ല, മറിച്ച് രണ്ടിന്റെയും ഏറ്റവും മികച്ചത് പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു സഹകരണമാണ്." ( 2025-ൽ AI ഡെവലപ്പർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ: ഭാവിയിലേക്കുള്ള ഒരു ഒളിഞ്ഞുനോട്ടം ) AI നിസ്സംശയമായും സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസനത്തെ പരിവർത്തനം ചെയ്യും, പക്ഷേ അത് ഒരു വംശനാശത്തേക്കാൾ ഡെവലപ്പറുടെ പങ്കിന്റെ പരിണാമമാണ്. "മാറ്റങ്ങൾ സ്വീകരിക്കുകയും, അവരുടെ കഴിവുകൾ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുകയും, അവരുടെ ജോലിയുടെ അതുല്യമായ മാനുഷിക വശങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന" അവരുടെ മൂല്യം കുറയ്ക്കുന്നതിനുപകരം അവരുടെ കഴിവുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതായി കണ്ടെത്തും

മറ്റൊരു മേഖലയുമായി നമുക്ക് ഒരു സമാന്തരത വരയ്ക്കാം: എഞ്ചിനീയറിംഗിലും വാസ്തുവിദ്യയിലും കമ്പ്യൂട്ടർ അസിസ്റ്റഡ് ഡിസൈൻ (CAD) യുടെ ഉയർച്ച പരിഗണിക്കുക. ആ ഉപകരണങ്ങൾ എഞ്ചിനീയർമാരെയും ആർക്കിടെക്റ്റുകളെയും മാറ്റിസ്ഥാപിച്ചോ? ഇല്ല - അവ അവരെ കൂടുതൽ ഉൽപ്പാദനക്ഷമമാക്കുകയും കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഡിസൈനുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ അവരെ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്തു. എന്നാൽ മനുഷ്യന്റെ സർഗ്ഗാത്മകതയും തീരുമാനമെടുക്കലും കേന്ദ്രബിന്ദുവായി തുടർന്നു. അതുപോലെ, AI യെ കമ്പ്യൂട്ടർ അസിസ്റ്റഡ് കോഡിംഗായി കാണാൻ കഴിയും - ഇത് സങ്കീർണ്ണതയും കഠിനമായ ജോലിയും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ സഹായിക്കും, പക്ഷേ ഡെവലപ്പർ ഡിസൈനറും തീരുമാനമെടുക്കുന്നവനുമായി തുടരുന്നു.

ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ, ശരിക്കും പുരോഗമിച്ച AI ( കഴിയുന്ന ) സങ്കൽപ്പിക്കുകയാണെങ്കിൽ, സാമൂഹികവും സാമ്പത്തികവുമായ മാറ്റങ്ങൾ പ്രോഗ്രാമിംഗിൽ മാത്രമല്ല, വളരെ വിശാലമായിരിക്കും. നമ്മൾ ഇതുവരെ അവിടെ എത്തിയിട്ടില്ല, കൂടാതെ നമ്മുടെ ജോലിയിൽ AI എങ്ങനെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു എന്നതിൽ നമുക്ക് കാര്യമായ നിയന്ത്രണമുണ്ട്. മനുഷ്യന്റെ സാധ്യതകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന . അതായത് മനുഷ്യരെ ലൂപ്പിൽ നിർത്തുന്ന ഉപകരണങ്ങളിലും രീതികളിലും (നയങ്ങളിലും) നിക്ഷേപിക്കുക എന്നതാണ്. ധാർമ്മികവും ഫലപ്രദവുമായ ഫലങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് വികസനത്തിൽ AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കണം എന്നതിനുള്ള മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ AI ഗവേണൻസ് സർവേ ഡെവലപ്പർ അനുഭവത്തിൽ AI യുടെ സ്വാധീനം വെളിപ്പെടുത്തുന്നു - ദി ഗിറ്റ്ഹബ് ബ്ലോഗ് ). ഈ പ്രവണത വളരാൻ സാധ്യതയുണ്ട്, മനുഷ്യന്റെ മേൽനോട്ടം ഔപചാരികമായി AI-വികസന പൈപ്പ്‌ലൈനിന്റെ ഭാഗമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

ഉപസംഹാരമായി, “AI പ്രോഗ്രാമർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ?” എന്ന ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകാം: ഇല്ല - പക്ഷേ അത് പ്രോഗ്രാമർമാർ ചെയ്യുന്ന കാര്യങ്ങളെ ഗണ്യമായി മാറ്റും. പ്രോഗ്രാമിംഗിന്റെ സാധാരണ ഭാഗങ്ങൾ കൂടുതലും ഓട്ടോമേറ്റഡ് ആകാനുള്ള പാതയിലാണ്. സൃഷ്ടിപരവും വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതും മനുഷ്യ കേന്ദ്രീകൃതവുമായ ഭാഗങ്ങൾ ഇവിടെ നിലനിൽക്കും, തീർച്ചയായും കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമർഹിക്കും. ഭാവിയിൽ, ഒരു ടീം അംഗത്തെപ്പോലെ, എക്കാലത്തെയും മികച്ച AI സഹായികളുമായി ചേർന്ന് പ്രവർത്തിക്കുന്ന പ്രോഗ്രാമർമാരെ കാണാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. 24/7 കോഡ് നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു AI സഹപ്രവർത്തകനുണ്ടെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക - ഇത് ഒരു മികച്ച ഉൽ‌പാദനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കും, പക്ഷേ ഏതൊക്കെ ജോലികളാണ് ചെയ്യേണ്ടതെന്ന് പറഞ്ഞുകൊടുക്കാനും അതിന്റെ പ്രവർത്തനം പരിശോധിക്കാനും അതിന് ഇപ്പോഴും ആരെങ്കിലും ആവശ്യമാണ്.

AI-യെ സഹകാരിയായി കാണുന്നവർക്കാണ് ഏറ്റവും മികച്ച ഫലങ്ങൾ ലഭിക്കുക. ഒരു സിഇഒ പറഞ്ഞതുപോലെ, " AI പ്രോഗ്രാമർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കില്ല, പക്ഷേ AI ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രോഗ്രാമർമാർ അല്ലാത്തവരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കും." പ്രായോഗികമായി പറഞ്ഞാൽ, സാങ്കേതികവിദ്യയ്‌ക്കൊപ്പം പരിണമിക്കാനുള്ള ഉത്തരവാദിത്തം ഡെവലപ്പർമാരുടേതാണ്. പ്രോഗ്രാമിംഗ് എന്ന തൊഴിൽ മരിക്കുന്നില്ല - അത് പൊരുത്തപ്പെടുകയാണ് AI-യുമായി സഹകരിച്ച് വിജയകരവും സംതൃപ്തവുമായ ഒരു കരിയർ ഉറപ്പാക്കാൻ കഴിയും .

അവസാനമായി, ഡെവലപ്പർമാർക്ക് സൂപ്പർ പവറുകൾ കൈവശമുള്ള ഒരു യുഗത്തിലേക്ക് നാം പ്രവേശിക്കുന്നു എന്ന വസ്തുത ആഘോഷിക്കേണ്ടതാണ്. അടുത്ത തലമുറയിലെ പ്രോഗ്രാമർമാർ AI-യെ ഉപയോഗപ്പെടുത്തി, ദിവസങ്ങൾ എടുത്തിരുന്ന കാര്യങ്ങൾ മണിക്കൂറുകൾക്കുള്ളിൽ നേടുകയും മുമ്പ് എത്തിപ്പിടിക്കാനാവാത്ത പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുകയും ചെയ്യും. ഭയത്തിനുപകരം, മുന്നോട്ട് പോകുമ്പോൾ ശുഭാപ്തിവിശ്വാസത്തിന്റെയും ജിജ്ഞാസയുടെയും . AI-യെ തുറന്ന കണ്ണുകളോടെ - അതിന്റെ പരിമിതികളെക്കുറിച്ച് ബോധവാന്മാരായി - സമീപിക്കുന്നിടത്തോളം - AI-യും പ്രോഗ്രാമർമാരും ഒരുമിച്ച് അത്ഭുതകരമായ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ സംവിധാനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്ന ഒരു ഭാവി നമുക്ക് രൂപപ്പെടുത്താൻ കഴിയും, ഇരുവർക്കും ഒറ്റയ്ക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയാത്തതിലും വളരെ അപ്പുറമാണിത്. മനുഷ്യന്റെ സർഗ്ഗാത്മകതയും യന്ത്ര കാര്യക്ഷമതയും സംയോജിപ്പിച്ച് ശക്തമായ ഒരു സംയോജനമാണ്. അവസാനം, ഇത് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കലിനെക്കുറിച്ചല്ല മനുഷ്യരും യന്ത്രവും ഒരുമിച്ച് എഴുതും

ഉറവിടങ്ങൾ:

1. ബ്രെയിൻഹബ്, “സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് ഒരു ഭാവിയുണ്ടോ? AI യുടെ സ്വാധീനം [2024]” ( സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് ഒരു ഭാവിയുണ്ടോ? AI യുടെ സ്വാധീനം [2024] ).

2. ബ്രെയിൻഹബ്, AI ഒരു പകരക്കാരനല്ല, ഒരു ഉപകരണമാണെന്ന് സത്യ നാദെല്ലയും ജെഫ് ഡീനും നടത്തിയ വിദഗ്ദ്ധ ഉദ്ധരണികൾ ( സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് ഒരു ഭാവിയുണ്ടോ? AI യുടെ സ്വാധീനം [2024] ) ( സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് ഒരു ഭാവിയുണ്ടോ? AI യുടെ സ്വാധീനം [2024] ).

3. മീഡിയം (പൈകോച്ച്), “പ്രോഗ്രാമർമാരെ AI മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ? ഹൈപ്പിന് പിന്നിലെ സത്യം” , സൂക്ഷ്മമായ യാഥാർത്ഥ്യവും ഹൈപ്പും ശ്രദ്ധിക്കുക ( പ്രോഗ്രാമർമാരെ AI മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ? ഹൈപ്പിന് പിന്നിലെ സത്യം | ദി പൈകോച്ചിന്റെ | ആർട്ടിഫിഷ്യൽ കോർണർ | മാർച്ച്, 2025 | മീഡിയം ), AI ടാസ്‌ക്കുകളിൽ മികച്ചതാണെങ്കിലും പൂർണ്ണ ജോലികൾ ചെയ്യുന്നില്ല എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള സാം ആൾട്ട്മാന്റെ ഉദ്ധരണി.

4. ഡിസൈൻഗുരുസ്, “AI ഡെവലപ്പർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ… (2025)” , AI ഡെവലപ്പർമാരെ അനാവശ്യമാക്കുന്നതിനുപകരം അവരെ വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും AI 2025 ൽ ഡെവലപ്പർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ: ഭാവിയിലേക്കുള്ള ഒരു ഒളിഞ്ഞുനോട്ടം ) കൂടാതെ AI പിന്നിലാകുന്ന മേഖലകൾ (സർഗ്ഗാത്മകത, സന്ദർഭം, ധാർമ്മികത) പട്ടികപ്പെടുത്തുന്നു.

5. സ്റ്റാക്ക് ഓവർഫ്ലോ ഡെവലപ്പർ സർവേ 2023, 70% ഡെവലപ്പർമാരുടെയും AI ടൂളുകളുടെ ഉപയോഗം, കൃത്യതയിലുള്ള വിശ്വാസം കുറവാണ് (3% ഉയർന്ന വിശ്വാസം) ( 70% ഡെവലപ്പർമാരും AI കോഡിംഗ് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, 3% പേർ അവരുടെ കൃത്യതയെ വളരെയധികം വിശ്വസിക്കുന്നു - ShiftMag ).

6. 2023 ലെ GitHub സർവേയിൽ, 92% ഡെവലപ്പർമാരും AI കോഡിംഗ് ടൂളുകൾ പരീക്ഷിച്ചിട്ടുണ്ടെന്നും 70% പേർ നേട്ടങ്ങൾ കാണുന്നുണ്ടെന്നും കാണിക്കുന്നു ( ഡെവലപ്പർ അനുഭവത്തിൽ AI യുടെ സ്വാധീനം സർവേ വെളിപ്പെടുത്തുന്നു - ദി GitHub ബ്ലോഗ് ).

7. AI സഹായത്തോടെ 55% വേഗത്തിലുള്ള ടാസ്‌ക് പൂർത്തീകരണം കണ്ടെത്തുന്ന GitHub കോപൈലറ്റ് ഗവേഷണം ( ഗവേഷണം: ഡെവലപ്പർ ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയിലും സന്തോഷത്തിലും GitHub കോപൈലറ്റിന്റെ സ്വാധീനം അളക്കൽ - ദി GitHub ബ്ലോഗ് ).

8. ഡീപ്പ് മൈൻഡിന്റെ ആൽഫാകോഡിലെ ഗീക്ക്‌വയർ ശരാശരി മനുഷ്യ കോഡർ തലത്തിൽ (ടോപ്പ് 54%) പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നു, പക്ഷേ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നവരിൽ നിന്ന് വളരെ അകലെയാണ് ( ഡീപ്പ് മൈൻഡിന്റെ ആൽഫാകോഡ് ശരാശരി പ്രോഗ്രാമറുടെ കഴിവിന് തുല്യമാണ് ).

9. "മനുഷ്യരെ പൂർണ്ണമായും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാത്തതുമായ" AI "സഹപ്രവർത്തകർ" എന്ന സാം ആൾട്ട്മാന്റെ ദർശനത്തിന്റെ സംഗ്രഹം ( സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയർമാർ ചെയ്യുന്ന ജോലികൾ AI ഏജന്റുമാർ ഉടൻ നിർവഹിക്കുമെന്ന് സാം ആൾട്ട്മാൻ പറയുന്നു: 5 പോയിന്റുകളിൽ പൂർണ്ണ കഥ - ഇന്ത്യാ ടുഡേ ).

10. മക്കിൻസി & കമ്പനി, ഓട്ടോമേഷൻ ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും ~80% പ്രോഗ്രാമിംഗ് ജോലികളും മനുഷ്യ കേന്ദ്രീകൃതമായി തുടരുമെന്ന് കണക്കാക്കുന്നു ( സോഫ്റ്റ്‌വെയർ എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് ഒരു ഭാവിയുണ്ടോ? AI യുടെ സ്വാധീനം [2024] ).

ഇതിനു ശേഷം നിങ്ങൾക്ക് വായിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന ലേഖനങ്ങൾ:

🔗 മികച്ച AI പെയർ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഉപകരണങ്ങൾ
നിങ്ങളുടെ വികസന വർക്ക്ഫ്ലോ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ഒരു കോഡിംഗ് പങ്കാളിയെപ്പോലെ നിങ്ങളുമായി സഹകരിക്കാൻ കഴിയുന്ന മുൻനിര AI ഉപകരണങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക.

🔗 കോഡിംഗിന് ഏറ്റവും മികച്ച AI ഏതാണ് - മികച്ച AI കോഡിംഗ് അസിസ്റ്റന്റുമാർ
കോഡ് ജനറേഷൻ, ഡീബഗ്ഗിംഗ്, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ പ്രോജക്റ്റുകൾ ത്വരിതപ്പെടുത്തൽ എന്നിവയ്‌ക്കുള്ള ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ AI ഉപകരണങ്ങളിലേക്കുള്ള ഒരു ഗൈഡ്.

🔗 ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസനം - സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ഭാവിയെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു.
സോഫ്റ്റ്‌വെയർ നിർമ്മിക്കുന്നതിലും പരീക്ഷിക്കുന്നതിലും വിന്യസിക്കുന്നതിലും AI എങ്ങനെ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കുക.