AI ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ? ಕೊನೆಯದಾಗಿ, ಕೋಡ್ ಎಡಿಟರ್ ಅನ್ನು ಆಫ್ ಮಾಡಿ.

" ಕೊನೆಯದಾಗಿ, ಕೋಡ್ ಎಡಿಟರ್ ಅನ್ನು ಆಫ್ ಮಾಡಿ. " ಈ ನಾಲಿಗೆಯ-ಕೆನ್ನೆಯ ನುಡಿಗಟ್ಟು ಡೆವಲಪರ್ ವೇದಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಸುತ್ತುತ್ತಿದೆ, AI ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಹಾಯಕರ ಉದಯದ ಬಗ್ಗೆ ಆತಂಕಕಾರಿ ಹಾಸ್ಯವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ. AI ಮಾದರಿಗಳು ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಮರ್ಥವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಅನೇಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳು ಮಾನವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಎಲಿವೇಟರ್ ಆಪರೇಟರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ವಿಚ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಆಪರೇಟರ್‌ಗಳಂತೆಯೇ ಅದೇ ಅದೃಷ್ಟವನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆಯೇ ಎಂದು ಕೇಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ - ಯಾಂತ್ರೀಕರಣದಿಂದ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಕೆಲಸಗಳು. 2024 ರಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ನಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಕೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯಬಹುದು ಎಂದು ದಿಟ್ಟ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು ಘೋಷಿಸಿದವು, ಮಾನವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಮಾಡಲು ಏನೂ ಇಲ್ಲ. ಆದರೆ ಪ್ರಚಾರ ಮತ್ತು ಸಂವೇದನೆಯ ಹಿಂದೆ, ವಾಸ್ತವವು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿದೆ.

ಹೌದು, AI ಈಗ ಯಾವುದೇ ಮನುಷ್ಯನಿಗಿಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಆ ಕೋಡ್ ಎಷ್ಟು ಒಳ್ಳೆಯದು, ಮತ್ತು AI ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಜೀವನಚಕ್ರವನ್ನು ತನ್ನದೇ ಆದ ಮೇಲೆ ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದೇ? ಹೆಚ್ಚಿನ ತಜ್ಞರು "ಅಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ ಅಲ್ಲ" ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಸಿಇಒ ಸತ್ಯ ನಾಡೆಲ್ಲಾ ಅವರಂತಹ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ನಾಯಕರು "AI ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದು ಅವರ ಶಸ್ತ್ರಾಗಾರದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿ ಪರಿಣಮಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಮಾನವರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಮಾಡಲು ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುವ ಬಗ್ಗೆ, ಕಡಿಮೆ ಅಲ್ಲ." ( AI ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ? ಪ್ರಚಾರದ ಹಿಂದಿನ ಸತ್ಯ | ದಿ ಪೈಕೋಚ್ | ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಕಾರ್ನರ್ | ಮಾರ್ಚ್, 2025 | ಮಧ್ಯಮ ) ಅದೇ ರೀತಿ, ಗೂಗಲ್‌ನ AI ಮುಖ್ಯಸ್ಥ ಜೆಫ್ ಡೀನ್ ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ, AI ದಿನನಿತ್ಯದ ಕೋಡಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದರೂ, "ಇದು ಇನ್ನೂ ಸೃಜನಶೀಲತೆ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆ-ಪರಿಹರಿಸುವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ" - ಮಾನವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಟೇಬಲ್‌ಗೆ ತರುವ ಗುಣಗಳು. ಓಪನ್‌ಎಐನ ಸಿಇಒ ಸ್ಯಾಮ್ ಆಲ್ಟ್‌ಮನ್ ಸಹ ಇಂದಿನ AI "ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ತುಂಬಾ ಒಳ್ಳೆಯದು" ಆದರೆ "ಪೂರ್ಣ ಕೆಲಸಗಳಲ್ಲಿ ಭಯಾನಕ" . ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಕೆಲಸದ ತುಣುಕುಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ AI ಅದ್ಭುತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಆರಂಭದಿಂದ ಅಂತ್ಯದವರೆಗೆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ನ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಹಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ.

"AI ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ?" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಈ ಶ್ವೇತಪತ್ರವು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ, ಸಮತೋಲಿತವಾಗಿ ನೋಡುತ್ತದೆ. ಇಂದಿನ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪಾತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ AI ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಮುಂದೆ ಯಾವ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ. ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತ್ತೀಚಿನ ಪರಿಕರಗಳ ಮೂಲಕ (GitHub Copilot ನಿಂದ ChatGPT ವರೆಗೆ), AI ವಿಕಸನಗೊಂಡಂತೆ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿರಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ಸರಳವಾದ ಹೌದು-ಅಥವಾ-ಇಲ್ಲ ಉತ್ತರಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಭವಿಷ್ಯವು AI ಮತ್ತು ಮಾನವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಹಯೋಗವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ. AI ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು - ಹೊಸ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ಹೊಸ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವವರೆಗೆ ಮತ್ತು ಮುಂಬರುವ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಕೋಡಿಂಗ್ ವೃತ್ತಿಜೀವನವು ಹೇಗೆ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಯೋಜಿಸುವುದು.

ಇಂದಿನ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ AI

AI ಆಧುನಿಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಕ್ಕೆ ವೇಗವಾಗಿ ಹೆಣೆದುಕೊಂಡಿದೆ. ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಾದಂಬರಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, AI-ಆಧಾರಿತ ಪರಿಕರಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಕೋಡ್ ಬರೆಯುತ್ತಿವೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಿವೆ , ಬೇಸರದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತಿವೆ ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತಿವೆ. ಇಂದು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಕೋಡ್ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು, ಸ್ವಯಂ-ಪೂರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು, ದೋಷಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ( ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ಭವಿಷ್ಯವಿದೆಯೇ? AI ನ ಪರಿಣಾಮ [2024] ) ( ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ಭವಿಷ್ಯವಿದೆಯೇ? AI ನ ಪರಿಣಾಮ [2024] ). ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, AI ಗೊಣಗಾಟದ ಕೆಲಸ ಮತ್ತು ಬಾಯ್ಲರ್‌ಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ, ಇದು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ರಚನೆಯ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇದೀಗ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿರುವ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ AI ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ:

• ಕೋಡ್ ಜನರೇಷನ್ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆ: ಆಧುನಿಕ AI ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಹಾಯಕರು ನೈಸರ್ಗಿಕ-ಭಾಷಾ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಭಾಗಶಃ ಕೋಡ್ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, GitHub Copilot (OpenAI ನ ಕೋಡೆಕ್ಸ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ) ನೀವು ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದಂತೆ ಮುಂದಿನ ಸಾಲು ಅಥವಾ ಕೋಡ್‌ನ ಬ್ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ಸಂಪಾದಕರೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂದರ್ಭ-ಅರಿವುಳ್ಳ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಇದು ವಿಶಾಲವಾದ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಕೋಡ್‌ನ ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆಗಾಗ್ಗೆ ಕೇವಲ ಒಂದು ಕಾಮೆಂಟ್ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯದ ಹೆಸರಿನಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಅದೇ ರೀತಿ, ChatGPT (GPT-4) ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾದುದನ್ನು ಸರಳ ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ನಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದಾಗ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಈ ಪರಿಕರಗಳು ಸರಳ ಸಹಾಯಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ವಾಡಿಕೆಯ CRUD ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳವರೆಗೆ ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಬಾಯ್ಲರ್‌ಪ್ಲೇಟ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.

• ದೋಷ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆ: AI ದೋಷಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. AI-ಚಾಲಿತ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಕ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಲಿಂಟರ್‌ಗಳು ಹಿಂದಿನ ದೋಷ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ ಸಂಭಾವ್ಯ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಭದ್ರತಾ ದುರ್ಬಲತೆಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಕೆಲವು AI ಪರಿಕರಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಯುನಿಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ ಅಥವಾ ಕೋಡ್ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಇದರರ್ಥ ಡೆವಲಪರ್ ಅವರು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಂಡಿರಬಹುದಾದ ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳ ಕುರಿತು ತ್ವರಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು. ದೋಷಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಮೂಲಕ, AI ಡೆವಲಪರ್ ಜೊತೆಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ದಣಿವರಿಯದ QA ಸಹಾಯಕನಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

• ಕೋಡ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ರಿಫ್ಯಾಕ್ಟರಿಂಗ್: AI ಯ ಮತ್ತೊಂದು ಬಳಕೆಯೆಂದರೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಕೋಡ್‌ಗೆ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದು. ಒಂದು ತುಣುಕನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ AI ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಕ್ಲೀನರ್ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇದು ಲೈಬ್ರರಿ ಅಥವಾ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ರಿಫ್ಯಾಕ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಕೋಡ್‌ನ ಹೆಚ್ಚು ಭಾಷಾವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು. ಇದು ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಲವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. AI-ಆಧಾರಿತ ರಿಫ್ಯಾಕ್ಟರಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿರಲು ಅಥವಾ ಹೊಸ API ಆವೃತ್ತಿಗಳಿಗೆ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು, ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಬಹುದು.

• ಡೆವೊಪ್ಸ್ ಮತ್ತು ಆಟೊಮೇಷನ್: ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, AI ನಿರ್ಮಾಣ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಬುದ್ಧಿವಂತ CI/CD ಪರಿಕರಗಳು ಯಾವ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಲು ಅಥವಾ ಕೆಲವು ನಿರ್ಮಾಣ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಇದು ನಿರಂತರ ಏಕೀಕರಣ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅಥವಾ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು AI ಉತ್ಪಾದನಾ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, AI ಕೋಡಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಯೋಜನೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಣೆಯವರೆಗೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಜೀವನಚಕ್ರದಾದ್ಯಂತ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ.

• ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ದಾಖಲಾತಿ: ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ AI ಹೆಚ್ಚು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ. ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಅಕ್ಷರಶಃ ಕೇಳಬಹುದು (“X ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಿ” ಅಥವಾ “ಈ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸಿ”) ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು. AI ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು (ChatGPT ಅಥವಾ ವಿಶೇಷ ಡೆವಲಪರ್ ಸಹಾಯಕರಂತೆ) ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಬಹುದು, ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣಕ್ಕೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಯೋಜನೆಯ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಬರೆಯಬಹುದು ಅಥವಾ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಬದ್ಧಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಇದು ಮಾನವ ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅವರು ಬಯಸಿದ್ದನ್ನು ವಿವರಿಸಬಲ್ಲವರಿಗೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

• 

AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು: 2023 ರ ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ಶೇ. 92 ರಷ್ಟು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ, ತಮ್ಮ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಎರಡರಲ್ಲೂ AI ಕೋಡಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದಾರೆ. ಕೇವಲ ಶೇ. 8 ರಷ್ಟು ಜನರು ಮಾತ್ರ ಕೋಡಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ AI ಸಹಾಯವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿಲ್ಲ ಎಂದು ವರದಿ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಚಾರ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಮೂರನೇ ಎರಡರಷ್ಟು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಕೆಲಸದ ಒಳಗೆ ಮತ್ತು ಹೊರಗೆ , ಆದರೆ ಕಾಲು ಭಾಗದಷ್ಟು ಜನರು ಅವುಗಳನ್ನು ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ಅಲ್ಪಸಂಖ್ಯಾತರು ಕೆಲಸದ ಹೊರಗೆ ಮಾತ್ರ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ತೀರ್ಮಾನ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ: AI-ನೆರವಿನ ಕೋಡಿಂಗ್ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯವಾಹಿನಿಗೆ ಬಂದಿದೆ ( ಸಮೀಕ್ಷೆಯು ಡೆವಲಪರ್ ಅನುಭವದ ಮೇಲೆ AI ಯ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ - ದಿ ಗಿಟ್‌ಹಬ್ ಬ್ಲಾಗ್ ).

ಹೆಚ್ಚಿದ ದಕ್ಷತೆಗೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಶ್ರಮಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ . AI ಬಾಯ್ಲರ್‌ಪ್ಲೇಟ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ( ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ಭವಿಷ್ಯವಿದೆಯೇ? AI ನ ಪರಿಣಾಮ [2024] ) ( AI 2025 ರಲ್ಲಿ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲಿದೆಯೇ: ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ರಹಸ್ಯ ನೋಟ "ಮಾನವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ತಕ್ಷಣವೇ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು" ಎಂಬ ಸಂಪೂರ್ಣ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಸಹ ಸೂಚಿಸಬಹುದು ಇದು ಕೋಡ್‌ನ ವಿಶಾಲ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಂದ ಕಲಿತ ಕಾರಣ. ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಹೇರಳವಾಗಿವೆ: ಒಬ್ಬ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ವಿಂಗಡಣೆ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಅಥವಾ ಅವರ ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ದೋಷವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ChatGPT ಯನ್ನು ಕೇಳಬಹುದು ಮತ್ತು AI ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಕರಡು ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಅಮೆಜಾನ್ ಮತ್ತು ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್‌ನಂತಹ ತಮ್ಮ ಡೆವಲಪರ್ ತಂಡಗಳಿಗೆ AI ಜೋಡಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳನ್ನು (ಅಮೆಜಾನ್‌ನ ಕೋಡ್‌ವಿಸ್ಪರರ್ ಮತ್ತು ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್‌ನ ಕೊಪಿಲಟ್) ನಿಯೋಜಿಸಿವೆ, ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಮತ್ತು ಬಾಯ್ಲರ್‌ಪ್ಲೇಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ದೈನಂದಿನ ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯುವುದನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, 70% ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಈಗಾಗಲೇ AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಅಥವಾ ಬಳಸಲು ಯೋಜಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ ( 70% ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು AI ಕೋಡಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, 3% ಜನರು ತಮ್ಮ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಂಬುತ್ತಾರೆ - ShiftMag ). ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಸಹಾಯಕರು ChatGPT (~83% ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವವರು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ) ಮತ್ತು GitHub Copilot (~56%), ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ AI ಮತ್ತು IDE-ಸಂಯೋಜಿತ ಸಹಾಯಕರು ಎರಡೂ ಪ್ರಮುಖ ಆಟಗಾರರು ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು (~33% ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದವರು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದ್ದಾರೆ) ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು (25%) ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಈ ಪರಿಕರಗಳತ್ತ ತಿರುಗುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ಸುಮಾರು 25% ಜನರು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.

ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಪಾತ್ರವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಸದಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ - ಅದರ ಅಂಶಗಳು ವರ್ಷಗಳಿಂದಲೂ ಇವೆ (IDE ಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪರೀಕ್ಷಾ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಲ್ಲಿ ಕೋಡ್ ಸ್ವಯಂಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ). ಆದರೆ ಕಳೆದ ಎರಡು ವರ್ಷಗಳು ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಶಕ್ತಿಯುತ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆ (OpenAI ನ GPT ಸರಣಿ ಮತ್ತು DeepMind ನ AlphaCode ನಂತಹ) ಸಾಧ್ಯವಾದದ್ದನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, DeepMind ನ AlphaCode ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಸ್ಪರ್ಧೆಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ , ಕೋಡಿಂಗ್ ಸವಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 54% ಶ್ರೇಯಾಂಕವನ್ನು - ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಸರಾಸರಿ ಮಾನವ ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿಯ ಕೌಶಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ( DeepMind ನ AlphaCode ಸರಾಸರಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ನ ಪರಾಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿದ್ದು ಇದೇ ಮೊದಲು . ಆದಾಗ್ಯೂ, ಆಲ್ಫಾಕೋಡ್ ಸಹ, ಅದರ ಎಲ್ಲಾ ಪರಾಕ್ರಮದೊಂದಿಗೆ, ಇನ್ನೂ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾನವ ಕೋಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಸೋಲಿಸುವುದರಿಂದ ದೂರವಿದೆ ಎಂದು ಅದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಆ ಸ್ಪರ್ಧೆಗಳಲ್ಲಿ, ಆಲ್ಫಾಕೋಡ್ ಅನುಮತಿಸಲಾದ ಪ್ರಯತ್ನಗಳಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 30% ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಉನ್ನತ ಮಾನವ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ಪ್ರಯತ್ನದಲ್ಲಿ 90% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು. ಈ ಅಂತರವು AI ಒಂದು ಹಂತದವರೆಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದರೂ, ಆಳವಾದ ತಾರ್ಕಿಕತೆ ಮತ್ತು ಜಾಣ್ಮೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಠಿಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮಾನವನ ಭದ್ರಕೋಟೆಯಾಗಿ ಉಳಿದಿವೆ .

ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, AI ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳ ದಿನನಿತ್ಯದ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್‌ನಲ್ಲಿ ದೃಢವಾಗಿ ನೆಲೆಗೊಂಡಿದೆ. ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವವರೆಗೆ, ಇದು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಸ್ಪರ್ಶಿಸುತ್ತಿದೆ. ಇಂದಿನ ಸಂಬಂಧವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಹಜೀವನದಂತಿದೆ: AI ಸಹಪೈಲಟ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳ ಪಾತ್ರ ಮತ್ತು ಅವರ ಕೆಲಸದ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಉತ್ತಮ ಅಥವಾ ಕೆಟ್ಟದ್ದಕ್ಕಾಗಿ ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ

AI ಡೆವಲಪರ್ ಪಾತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿದೆ

AI ದಿನನಿತ್ಯದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ, ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಡೆವಲಪರ್‌ನ ಪಾತ್ರವು ನಿಜಕ್ಕೂ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿದೆ. ಬಾಯ್ಲರ್‌ಪ್ಲೇಟ್ ಕೋಡ್ ಬರೆಯಲು ಅಥವಾ ಸಾಮಾನ್ಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಗಂಟೆಗಟ್ಟಲೆ ಕಳೆಯುವ ಬದಲು, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ತಮ್ಮ AI ಸಹಾಯಕರಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಬಹುದು. ಇದು ಡೆವಲಪರ್‌ನ ಗಮನವನ್ನು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರ, ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನ ಸೃಜನಶೀಲ ಅಂಶಗಳ ಕಡೆಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿದೆ. ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, AI ವೃದ್ಧಿಸುತ್ತಿದೆ , ಅವರು ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ಪಾದಕರಾಗಲು ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ನವೀನರಾಗಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಇದು ಕಡಿಮೆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ಅಥವಾ ಸರಳವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆಯೇ? ಉತ್ಪಾದಕತೆ ಮತ್ತು ಪಾತ್ರಗಳ ಮೇಲಿನ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ:

ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು: ಹೆಚ್ಚಿನ ಖಾತೆಗಳು ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕ ಅಧ್ಯಯನಗಳ ಪ್ರಕಾರ, AI ಕೋಡಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳು ಡೆವಲಪರ್ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತಿವೆ. GitHub ನ ಸಂಶೋಧನೆಯು Copilot ಬಳಸುವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು AI ಸಹಾಯವಿಲ್ಲದೆ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು ಎಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ. ಒಂದು ಪ್ರಯೋಗದಲ್ಲಿ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು Copilot ಸಹಾಯದಿಂದ ಸರಾಸರಿ 55% ವೇಗವಾಗಿ ಕೋಡಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿದರು - ಅದು ಇಲ್ಲದೆ 2 ಗಂಟೆ 41 ನಿಮಿಷಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಸುಮಾರು 1 ಗಂಟೆ 11 ನಿಮಿಷಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡರು ( ಸಂಶೋಧನೆ: ಡೆವಲಪರ್ ಉತ್ಪಾದಕತೆ ಮತ್ತು ಸಂತೋಷದ ಮೇಲೆ GitHub Copilot ನ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವುದು - ದಿ GitHub ಬ್ಲಾಗ್ ). ಅದು ವೇಗದಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಲಾಭ. ಇದು ಕೇವಲ ವೇಗವಲ್ಲ; AI ಸಹಾಯವು ಹತಾಶೆ ಮತ್ತು "ಹರಿವಿನ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು" ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ, 88% ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಇದು ಅವರನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ಪಾದಕವಾಗಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ತೃಪ್ತಿಕರ ಕೆಲಸದ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದರು ( GitHub copilot ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಎಷ್ಟು ಶೇಕಡಾ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ ... ). ಈ ಪರಿಕರಗಳು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳು ಬೇಸರದ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೂಲಕ "ವಲಯದಲ್ಲಿ" ಉಳಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಠಿಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಮಾನಸಿಕ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಅನೇಕ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಕೋಡಿಂಗ್ ಹೆಚ್ಚು ಆನಂದದಾಯಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ - ಕಡಿಮೆ ಗೊಣಗಾಟದ ಕೆಲಸ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸೃಜನಶೀಲತೆ.

ದೈನಂದಿನ ಕೆಲಸವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು: ಈ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯ ಲಾಭಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ನ ದಿನನಿತ್ಯದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು ಬದಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಬಾಯ್ಲರ್‌ಪ್ಲೇಟ್ ಬರೆಯುವುದು, ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವುದು, ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್‌ಗಾಗಿ ಹುಡುಕುವುದು ಮುಂತಾದ "ಕಾರ್ಯನಿರತ ಕೆಲಸ"ಗಳನ್ನು AI ಗೆ ಆಫ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗೆಟ್ಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸೆಟ್ಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ವರ್ಗವನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಬರೆಯುವ ಬದಲು, ಡೆವಲಪರ್ ಅದನ್ನು ರಚಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸಬಹುದು. ಸರಿಯಾದ API ಕರೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಬದಲು, ಡೆವಲಪರ್ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಕೇಳಬಹುದು. ಇದರರ್ಥ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ರೋಟ್ ಕೋಡಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಸಮಯವನ್ನು ಮತ್ತು ಮಾನವ ತೀರ್ಪು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತಾರೆ . AI ಕೋಡ್‌ನ ಸುಲಭವಾದ 80% ಬರೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ವಹಿಸಿಕೊಂಡಂತೆ, ಡೆವಲಪರ್‌ನ ಕೆಲಸವು AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಕಡೆಗೆ (ಕೋಡ್ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು, ಅವುಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು) ಮತ್ತು AI ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ 20% ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವ ಕಡೆಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಡೆವಲಪರ್ ಆ ಎಲ್ಲಾ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದ ಬರೆಯುವ ಬದಲು AI-ರಚಿತ ಪುಲ್ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಅಥವಾ AI-ಸೂಚಿಸಿದ ಪರಿಹಾರಗಳ ಬ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ತಮ್ಮ ದಿನವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು.

ಸಹಯೋಗ ಮತ್ತು ತಂಡದ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರ: ಕುತೂಹಲಕಾರಿಯಾಗಿ, AI ತಂಡದ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರದ ಮೇಲೂ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತಿದೆ. ದಿನನಿತ್ಯದ ಕೆಲಸಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ತಂಡಗಳು ಕಡಿಮೆ ಜೂನಿಯರ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಗೊಣಗುವ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ನಿಯೋಜಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು. ಕೆಲವು ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಹಿರಿಯ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವಾವಲಂಬಿಗಳಾಗಿರಬಹುದು ಎಂದು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ - ಆರಂಭಿಕ ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಜೂನಿಯರ್ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆಯೇ ಅವರು AI ಸಹಾಯದಿಂದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮೂಲಮಾದರಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ಹೊಸ ಸವಾಲನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆ: ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನ ಹಂಚಿಕೆ. ಸರಳ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಕಿರಿಯರು ಕಲಿಯುವ ಬದಲು, ಅವರು AI ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಎಂದು ಕಲಿಯಬೇಕಾಗಬಹುದು. ತಂಡದ ಸಹಯೋಗವು AI ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಾಮೂಹಿಕವಾಗಿ ಪರಿಷ್ಕರಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಅಪಾಯಗಳಿಗಾಗಿ AI-ರಚಿತ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವಂತಹ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಿಗೆ ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಬದಿಯಲ್ಲಿ, ತಂಡದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ AI ಸಹಾಯಕರನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ, ಅದು ಆಟದ ಮೈದಾನವನ್ನು ಸಮತಟ್ಟುಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ AI ಪ್ರಸ್ತುತ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳದ ವಿನ್ಯಾಸ ಚರ್ಚೆಗಳು, ಸೃಜನಶೀಲ ಮಿದುಳುದಾಳಿ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಬಳಕೆದಾರ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯವನ್ನು ಅನುಮತಿಸಬಹುದು. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಐದು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಾಲ್ವರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಜನರು AI ಕೋಡಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳು ತಂಡದ ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ ಅಥವಾ ಕನಿಷ್ಠ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಹಕರಿಸಲು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು GitHub ನ 2023 ರ ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ತಿಳಿಸಿವೆ ( ಸಮೀಕ್ಷೆಯು ಡೆವಲಪರ್ ಅನುಭವದ ಮೇಲೆ AI ಯ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ - GitHub ಬ್ಲಾಗ್ ).

ಉದ್ಯೋಗ ಪಾತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ: AI ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆಯೇ (ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ ಈಗ ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ಪಾದಕವಾಗಿರುವುದರಿಂದ), ಅಥವಾ ಅದು ಬೇಡಿಕೆಯ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿದೆ. ಇತರ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ (ಡೆವೊಪ್ಸ್ ಪರಿಕರಗಳು ಅಥವಾ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳ ಏರಿಕೆಯಂತೆ) ಐತಿಹಾಸಿಕ ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನವು ಡೆವಲಪರ್ ಉದ್ಯೋಗಗಳು ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ . ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಉದ್ಯಮ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಪಾತ್ರಗಳು ಬೆಳೆಯುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತವೆ ಎಂದು , ಆದರೆ ಆ ಪಾತ್ರಗಳ ಸ್ವರೂಪ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ಗಾರ್ಟ್ನರ್ ವರದಿಯು 2027 ರ ವೇಳೆಗೆ, 50% ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು AI-ವರ್ಧಿತ “ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ” ವೇದಿಕೆಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ , ಇದು 2024 ರಲ್ಲಿ ಕೇವಲ 5% ರಿಂದ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ ( ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ಭವಿಷ್ಯವಿದೆಯೇ? AI ನ ಪರಿಣಾಮ [2024] ವೇದಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ . ಅದೇ ರೀತಿ, ಸಲಹಾ ಸಂಸ್ಥೆ ಮೆಕಿನ್ಸೆ, AI ಅನೇಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದಾದರೂ, ಸರಿಸುಮಾರು 80% ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ಇನ್ನೂ ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು "ಮಾನವ ಕೇಂದ್ರಿತ"ವಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ . ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೆವಲಪರ್ ಹುದ್ದೆಗಳಿಗೆ ನಮಗೆ ಇನ್ನೂ ಜನರು ಬೇಕಾಗುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ಉದ್ಯೋಗ ವಿವರಣೆಗಳು ಬದಲಾಗಬಹುದು.

“AI ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್” ಅಥವಾ “ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್” ನಂತಹ ಪಾತ್ರಗಳ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆ - AI ಘಟಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟ್ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು. AI/ML ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಬೇಡಿಕೆ ಈಗಾಗಲೇ ಗಗನಕ್ಕೇರುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ನಾವು ನೋಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಇಂಡೀಡ್‌ನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ಬೇಡಿಕೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂರು AI-ಸಂಬಂಧಿತ ಉದ್ಯೋಗಗಳು ಡೇಟಾ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್, ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಮತ್ತು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್ , ಮತ್ತು ಈ ಪಾತ್ರಗಳಿಗೆ ಬೇಡಿಕೆ ಕಳೆದ ಮೂರು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ದ್ವಿಗುಣಗೊಂಡಿದೆ ( ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ಭವಿಷ್ಯವಿದೆಯೇ? AI ನ ಪರಿಣಾಮ [2024] ). ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಥವಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ AI ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಅನಗತ್ಯವಾಗಿ ಮಾಡುವ ಬದಲು, “AI ವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಉನ್ನತೀಕರಿಸಬಹುದು, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.” ( 2025 ರಲ್ಲಿ AI ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲಿದೆಯೇ: ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ರಹಸ್ಯ ನೋಟ ) ಅನೇಕ ದಿನನಿತ್ಯದ ಕೋಡಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು AI ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಿನ್ಯಾಸ, ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು, ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ನಿರತರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ. AI-ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಕಂಪನಿಯ ಹಿರಿಯ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಒಬ್ಬರು ಇದನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಿದ್ದಾರೆ: AI ನಮ್ಮ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಅದು ಅವರನ್ನು ವರ್ಧಿಸುತ್ತದೆ ಶಕ್ತಿಯುತ AI ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಶಸ್ತ್ರಸಜ್ಜಿತವಾದ ಒಬ್ಬ ಡೆವಲಪರ್ ಹಲವಾರು ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಆ ಡೆವಲಪರ್ ಈಗ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ಕೆಲಸವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.

ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆ: ತನ್ನ ಎಲ್ಲಾ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ GitHub Copilot ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿದ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ತಕ್ಷಣದ ಪರಿಣಾಮವೆಂದರೆ ಯೂನಿಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಬಾಯ್ಲರ್‌ಪ್ಲೇಟ್ ಕೋಡ್ ಬರೆಯಲು ಖರ್ಚು ಮಾಡುವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಕಡಿತ. ಒಬ್ಬ ಜೂನಿಯರ್ ಡೆವಲಪರ್ Copilot ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಕೋಡ್‌ನ 80% ಅನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು, ನಂತರ ಉಳಿದ 20% ಅನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಏಕೀಕರಣ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ತನ್ನ ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯಬಹುದು ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಂಡರು. ಕೋಡ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಅವರ ಉತ್ಪಾದಕತೆ ಬಹುತೇಕ ದ್ವಿಗುಣಗೊಂಡಿತು, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚು ಕುತೂಹಲಕಾರಿಯಾಗಿ, ಅವರ ಕೊಡುಗೆಯ ಸ್ವರೂಪ ಬದಲಾಯಿತು - ಅವರು ಕೋಡ್ ವಿಮರ್ಶಕ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿನ್ಯಾಸಕರಾದರು AI ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದವು ಎಂದು ತಂಡವು ಗಮನಿಸಿತು ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ ಇನ್ನಷ್ಟು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಯಿತು ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ

ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, AI ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ನಿರ್ವಿವಾದವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿದೆ: ಅವುಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಅವರಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದು, ಆದರೆ ಅವರ ಕೌಶಲ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ (AI ಅನ್ನು ಸದುಪಯೋಗಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಚಿಂತನೆಯಲ್ಲಿ). ಇದು "AI ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ" ಕಥೆಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಮತ್ತು "AI ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ" ಕಥೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲು ಕಲಿಯುವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಗುಣಿಸಬಹುದು - ನಾವು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಕೇಳುವ ಕ್ಲೀಷೆ ಎಂದರೆ, "AI ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ AI ಬಳಸುವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಅದನ್ನು ಮಾಡದವರನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು." ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ .

AI ನ ಮಿತಿಗಳು (ಮಾನವರು ಏಕೆ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿ ಉಳಿದಿದ್ದಾರೆ)

ಅದರ ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಇಂದಿನ AI ಮಾನವ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲದಂತೆ ತಡೆಯುವ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಿತಿಗಳನ್ನು . ಈ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳು ಇನ್ನೂ ಏಕೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. AI ಒಂದು ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಮಾನವ ಡೆವಲಪರ್‌ನ ಸೃಜನಶೀಲತೆ, ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ಚಿಂತನೆ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಲ್ಲ ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಬುಲೆಟ್ ಅಲ್ಲ. ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಯ ಕೆಲವು ಮೂಲಭೂತ ನ್ಯೂನತೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳ ಅನುಗುಣವಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

• ನಿಜವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಸೃಜನಶೀಲತೆಯ ಕೊರತೆ: ಪ್ರಸ್ತುತ AI ಮಾದರಿಗಳು ಮಾನವರು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕೋಡ್ ಅಥವಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ ; ಅವು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಸಂಭವನೀಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪುನರುಜ್ಜೀವನಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಇದರರ್ಥ AI ಮೂಲ, ಸೃಜನಶೀಲ ಪರಿಹಾರಗಳು ಅಥವಾ ನವೀನ ಸಮಸ್ಯೆ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳ ಆಳವಾದ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡಬಹುದು. AI ಮೊದಲು ನೋಡಿದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಬಹುದು, ಆದರೆ ಅಭೂತಪೂರ್ವ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಹೊಸ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಅಥವಾ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಯನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ಅದನ್ನು ಕೇಳಬಹುದು, ಮತ್ತು ಅದು ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು. ಒಬ್ಬ ವೀಕ್ಷಕ ಹೇಳಿದಂತೆ, ಇಂದು AI "ಮಾನವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಟೇಬಲ್‌ಗೆ ತರುವ ಸೃಜನಶೀಲ ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ಚಿಂತನಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ." ( AI 2025 ರಲ್ಲಿ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲಿದೆಯೇ: ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ರಹಸ್ಯ ನೋಟ ) ಮಾನವರು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯ ಹೊರಗೆ ಯೋಚಿಸುವಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಷ್ಠರಾಗಿದ್ದಾರೆ - ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಡೊಮೇನ್ ಜ್ಞಾನ, ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆ ಮತ್ತು ಸೃಜನಶೀಲತೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ. AI, ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಅದು ಕಲಿತ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ; ಸಮಸ್ಯೆ ಆ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದಿದ್ದರೆ, AI ತಪ್ಪಾದ ಅಥವಾ ಅಸಂಬದ್ಧ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ!). ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಹೊಸ ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವಗಳು ಅಥವಾ ನವೀನ ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತಿರುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿನ ನಾವೀನ್ಯತೆ

• ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಚಿತ್ರ ತಿಳುವಳಿಕೆ: ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಕೇವಲ ಕೋಡ್‌ನ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವುದಲ್ಲ. ಕಾರಣವನ್ನು - ವ್ಯವಹಾರದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು, ಬಳಕೆದಾರರ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಂದರ್ಭ. AI ಬಹಳ ಕಿರಿದಾದ ಸಂದರ್ಭದ ವಿಂಡೋವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅದು ನೀಡುವ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ). ಇದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಅಥವಾ ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಮೀರಿ ಒಂದು ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಇನ್ನೊಂದರೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, AI ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು ಆದರೆ ದೊಡ್ಡ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಕೆಲವು ಸೂಚ್ಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ವ್ಯವಹಾರ ಗುರಿಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಾನವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಿನ್ಯಾಸ - ಒಂದು ಭಾಗದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಯು ಇತರರ ಮೂಲಕ ಹೇಗೆ ಏರಿಳಿತವಾಗಬಹುದು, ಟ್ರೇಡ್-ಆಫ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುವುದು (ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ vs. ಓದುವಿಕೆ) ಮತ್ತು ಕೋಡ್‌ಬೇಸ್‌ನ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ವಿಕಸನವನ್ನು ಹೇಗೆ ಯೋಜಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು - ಇಂದು AI ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ವಿಷಯ. ಸಾವಿರಾರು ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ, AI "ಮರಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಕಾಡನ್ನು ನೋಡುವುದಿಲ್ಲ." ಒಂದು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಗಮನಿಸಿದಂತೆ, ವ್ಯವಹಾರದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವದ ಪರಿಗಣನೆಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ "ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಯೋಜನೆಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ AI ಹೆಣಗಾಡುತ್ತದೆ" 2025 ರಲ್ಲಿ AI ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲಿದೆಯೇ: ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ರಹಸ್ಯ ನೋಟ ). ಮಾನವರು ದೊಡ್ಡ-ಚಿತ್ರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.

• ಸಾಮಾನ್ಯ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯ ನಿರ್ಣಯ: ನೈಜ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿನ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಅಥವಾ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಮಾನವ ಡೆವಲಪರ್ ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು, ಸಮಂಜಸವಾದ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಅಥವಾ ಅವಾಸ್ತವಿಕ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಹಿಂದಕ್ಕೆ ತಳ್ಳಬಹುದು. AI ಸಾಮಾನ್ಯ ಜ್ಞಾನದ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ (ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಲೂಪ್ ಮಾಡದ ಹೊರತು, ಮತ್ತು ಅದು ಸರಿಯಾಗಿ ಪಡೆಯುವ ಯಾವುದೇ ಗ್ಯಾರಂಟಿ ಹೊಂದಿಲ್ಲ). ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ AI-ರಚಿತ ಕೋಡ್ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಸರಿಯಾಗಿರಬಹುದು ಆದರೆ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಆಫ್-ಮಾರ್ಕ್ ಆಗಿರಬಹುದು - ಸೂಚನೆಗಳು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದ್ದರೆ ಬಳಕೆದಾರರು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಏನು ಉದ್ದೇಶಿಸಿದ್ದಾರೆಂದು ತಿಳಿಯಲು ಅದಕ್ಕೆ ತೀರ್ಪು ಇರುವುದಿಲ್ಲ. ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಮಾನವ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ("ಈ UI ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತಗೊಳಿಸಿ" ಅಥವಾ "ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನಿಯಮಿತ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು") ಮತ್ತು ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಬಹುದು. ಡೆವಲಪರ್ ಅನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಬದಲಾಯಿಸಲು AI ಗೆ ಅತ್ಯಂತ ವಿವರವಾದ, ನಿಸ್ಸಂದಿಗ್ಧವಾದ ವಿಶೇಷಣಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅಂತಹ ವಿಶೇಷಣಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬರೆಯುವುದು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯುವಷ್ಟೇ ಕಷ್ಟ. ಫೋರ್ಬ್ಸ್ ಟೆಕ್ ಕೌನ್ಸಿಲ್ ಲೇಖನವು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಗಮನಿಸಿದಂತೆ, AI ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು, ಅದು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ಮನುಷ್ಯನಂತೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು - ಪ್ರಸ್ತುತ AI ಹೊಂದಿರದ ತಾರ್ಕಿಕ ಮಟ್ಟವನ್ನು ( ಸೆರ್ಗಿ ಕುಜಿನ್ ಅವರ ಪೋಸ್ಟ್ - ಲಿಂಕ್ಡ್‌ಇನ್ ).

• ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು "ಭ್ರಮೆಗಳು": ಇಂದಿನ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಮಾದರಿಗಳು ಒಂದು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ನ್ಯೂನತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ: ಅವು ತಪ್ಪಾದ ಅಥವಾ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕೃತಕ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಭ್ರಮೆ . ಕೋಡಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ, AI ಬರೆಯುವ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನಂಬಬಹುದಾದ ಆದರೆ ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ತಪ್ಪು ಅಥವಾ ಅಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರಬಹುದು. ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು AI ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಕುರುಡಾಗಿ ನಂಬಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, AI-ಲಿಖಿತ ಕೋಡ್‌ನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ತುಣುಕು ಮಾನವನಿಂದ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ . ಸ್ಟಾಕ್ ಓವರ್‌ಫ್ಲೋ ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಡೇಟಾವು ಇದನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ - AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವವರಲ್ಲಿ, ಕೇವಲ 3% ಜನರು AI ಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಂಬುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಶೇಕಡಾವಾರು ಜನರು ಅದನ್ನು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ನಂಬುವುದಿಲ್ಲ ( 70% ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು AI ಕೋಡಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, 3% ಜನರು ತಮ್ಮ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಂಬುತ್ತಾರೆ - ShiftMag ). ಬಹುಪಾಲು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು AI ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಸಹಾಯಕವಾದ ಸುಳಿವುಗಳಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಾರೆ, ಸುವಾರ್ತೆಯಲ್ಲ. ಈ ಕಡಿಮೆ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಸಮರ್ಥಿಸಲಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ AI ಯಾವುದೇ ಸಮರ್ಥ ಮನುಷ್ಯ ಮಾಡದ ವಿಲಕ್ಷಣ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು (ಆಫ್-ಬೈ-ಒನ್ ದೋಷಗಳು, ಅಸಮ್ಮತಿಸಿದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅಥವಾ ಅಸಮರ್ಥ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು). ಒಂದು ವೇದಿಕೆಯ ಕಾಮೆಂಟ್ ತಮಾಷೆಯಾಗಿ ಗಮನಿಸಿದಂತೆ, “ಅವು (AIಗಳು) ಬಹಳಷ್ಟು ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮನುಷ್ಯ ಎಂದಿಗೂ ಮಾಡದ ವಿಚಿತ್ರ ವಿನ್ಯಾಸ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತವೆ” ( AI ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳು ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲವೇ? - ವೃತ್ತಿ ಸಲಹೆ ). ಈ ದೋಷಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. AI ನಿಮಗೆ 90% ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪಡೆಯಬಹುದು, ಆದರೆ ಉಳಿದ 10% ಸೂಕ್ಷ್ಮ ದೋಷವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು ಇನ್ನೂ ಮಾನವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗೆ ಸೇರುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಏನಾದರೂ ತಪ್ಪಾದಾಗ, ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು ಮಾನವ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು - AI ಇನ್ನೂ ತನ್ನ ತಪ್ಪುಗಳಿಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

• ಕೋಡ್‌ಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಕಸಿಸುವುದು: ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಯೋಜನೆಗಳು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಜೀವಂತವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಬೆಳೆಯುತ್ತವೆ. ಅವುಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಿರವಾದ ಶೈಲಿ, ಭವಿಷ್ಯದ ನಿರ್ವಹಣೆದಾರರಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟತೆ ಮತ್ತು ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಬದಲಾದಂತೆ ನವೀಕರಣಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಇಂದು AI ಹಿಂದಿನ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಸ್ಮರಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ (ಸೀಮಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳ ಹೊರಗೆ), ಆದ್ದರಿಂದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡದ ಹೊರತು ಅದು ದೊಡ್ಡ ಯೋಜನೆಯಾದ್ಯಂತ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿರಬಹುದು. ಮಾನವ ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಕೋಡ್ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ - ಸ್ಪಷ್ಟ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಬರೆಯುವುದು, ಬುದ್ಧಿವಂತ-ಆದರೆ-ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾದವುಗಳಿಗಿಂತ ಓದಬಹುದಾದ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ವಿಕಸನಗೊಂಡಾಗ ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಮರುಫ್ಯಾಕ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು. AI ಈ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು (ರೀಫ್ಯಾಕ್ಟರಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವಂತೆ), ಆದರೆ ಏನು ರಿಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಮಾಡಬೇಕು ಅಥವಾ ಯಾವ ಭಾಗಗಳಿಗೆ ಮರುವಿನ್ಯಾಸ ಬೇಕು ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಮಾನವ ತೀರ್ಪಿನ ಕರೆಯಾಗಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಘಟಕಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವಾಗ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು (ಹಿಮ್ಮುಖ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುವುದು, ಇತ್ಯಾದಿ) ಮಾನವರು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. AI-ರಚಿತ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಮಾನವರು ಸಂಯೋಜಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸಬೇಕು. ಒಂದು ಪ್ರಯೋಗವಾಗಿ, ಕೆಲವು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ChatGPT ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಣ್ಣ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ್ದಾರೆ; ಫಲಿತಾಂಶವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಆದರೆ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಥವಾ ವಿಸ್ತರಿಸಲು ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟಕರವಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ AI ನಿರಂತರವಾಗಿ ಚಿಂತನಶೀಲ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ - ಇದು ಮಾನವ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಿ ತಪ್ಪಿಸುವ ಸ್ಥಳೀಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

• ನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಭದ್ರತಾ ಪರಿಗಣನೆಗಳು: AI ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೋಡ್ ಬರೆಯುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಅದು ಪಕ್ಷಪಾತ, ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ನೈತಿಕತೆಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆ. ಅನುಭವಿ ಮಾನವ ಡೆವಲಪರ್ ಹಿಡಿಯುವ ಭದ್ರತಾ ದುರ್ಬಲತೆಗಳನ್ನು AI ಅಜಾಗರೂಕತೆಯಿಂದ ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸದಿರುವುದು ಅಥವಾ ಅಸುರಕ್ಷಿತ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು). ಅಲ್ಲದೆ, AI ಗೆ ನೈತಿಕತೆಯ ಅಂತರ್ಗತ ಪ್ರಜ್ಞೆ ಅಥವಾ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯ ಕಾಳಜಿ ಇಲ್ಲ - ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇದು ಪಕ್ಷಪಾತದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ತಾರತಮ್ಯ ಮಾಡುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು (ಸಾಲ ಅನುಮೋದನೆ ಕೋಡ್ ಅಥವಾ ನೇಮಕಾತಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನಂತಹ AI-ಚಾಲಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದಲ್ಲಿ). ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಲು, ನಿಯಮಗಳ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ನೈತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ತುಂಬಿಸಲು ಮಾನವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ಅಂಶ - ಬಳಕೆದಾರರ ನಂಬಿಕೆ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ವಿನ್ಯಾಸ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದು - "ಕಡೆಗಣಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಈ ಮಾನವ-ಕೇಂದ್ರಿತ ಅಂಶಗಳು AI ನ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಮೀರಿವೆ, ಕನಿಷ್ಠ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ." ( AI 2025 ರಲ್ಲಿ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲಿದೆಯೇ: ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ರಹಸ್ಯ ನೋಟ ) ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು AI ಕೊಡುಗೆಗಳಿಗೆ ಆತ್ಮಸಾಕ್ಷಿ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಗೇಟ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು.

ಈ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು, ಪ್ರಸ್ತುತ AI ಒಂದು ಸಾಧನ, ಬದಲಿಯಲ್ಲ . ಸತ್ಯ ನಾಡೆಲ್ಲಾ ಹೇಳಿದಂತೆ, ಇದು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಬಲೀಕರಣಗೊಳಿಸುವುದರ AI ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ? ಪ್ರಚಾರದ ಹಿಂದಿನ ಸತ್ಯ | ದಿ ಪೈಕೋಚ್ | ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಕಾರ್ನರ್ | ಮಾರ್ಚ್, 2025 | ಮಧ್ಯಮ ). AI ಅನ್ನು ಜೂನಿಯರ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು: ಇದು ವೇಗವಾಗಿದೆ, ದಣಿವರಿಯದಂತಿದೆ ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಮೊದಲ ಪಾಸ್ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಆದರೆ ನಯಗೊಳಿಸಿದ ಅಂತಿಮ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಹಿರಿಯ ಡೆವಲಪರ್‌ನ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮತ್ತು ಪರಿಣತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಮುಂದುವರಿದ AI ಕೋಡಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಸಹಾಯಕರಾಗಿ (ಕೋಪಿಲಟ್, ಕೋಡ್‌ವಿಸ್ಪರರ್, ಇತ್ಯಾದಿ) ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಕೋಡರ್‌ಗಳಾಗಿ ಅಲ್ಲ ಎಂದು ಅದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ತಂಡಗಳನ್ನು ವಜಾಗೊಳಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ ಮತ್ತು AI ಅನ್ನು ಹುಚ್ಚುಚ್ಚಾಗಿ ಚಲಾಯಿಸಲು ಬಿಡುತ್ತಿಲ್ಲ; ಬದಲಾಗಿ, ಅವರು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು AI ಅನ್ನು ಅವರ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಲ್ಲಿ ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.

ಒಂದು ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಉಲ್ಲೇಖವು ಓಪನ್‌ಎಐನ ಸ್ಯಾಮ್ ಆಲ್ಟ್‌ಮನ್ ಅವರಿಂದ ಬಂದಿದೆ, ಅವರು AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಸುಧಾರಿಸಿದರೂ ಸಹ, ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ “ಈ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ” ಸ್ಯಾಮ್ ಆಲ್ಟ್‌ಮನ್ ಹೇಳುವಂತೆ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ: 5 ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಪೂರ್ಣ ಕಥೆ - ಇಂಡಿಯಾ ಟುಡೇ “ವರ್ಚುವಲ್ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು” ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ , ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕೆಲವು ವರ್ಷಗಳ ಅನುಭವ ಹೊಂದಿರುವ ಕೆಳಮಟ್ಟದ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ನ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಕೆಲಸಗಳು. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, AI ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಕೆಲವು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಜೂನಿಯರ್ ಡೆವಲಪರ್‌ನ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಆ ಜೂನಿಯರ್ ಡೆವಲಪರ್ ನಿರುದ್ಯೋಗಿಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ - ಅವರು AI ಅನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು AI ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವ ಪಾತ್ರವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಭವಿಷ್ಯದ ಕಡೆಗೆ ನೋಡಿದರೂ ಸಹ, ಕೆಲವು ಸಂಶೋಧಕರು 2040 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ AI ತನ್ನದೇ ಆದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಬಹುದು ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತಾರೆ ( ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ಭವಿಷ್ಯವಿದೆಯೇ? AI ನ ಪರಿಣಾಮ [2024] ಯಂತ್ರಗಳ ಕೊರತೆಯಿರುವ ಸೃಜನಶೀಲ ಸ್ಪಾರ್ಕ್ ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ಚಿಂತನೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು, ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಒದಗಿಸಲು ಮಾನವ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳು ಇನ್ನೂ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ .

ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಕೇವಲ ಕೋಡಿಂಗ್‌ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಸಂಗತಿ . ಇದು ಪಾಲುದಾರರೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ, ಬಳಕೆದಾರರ ಕಥೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ತಂಡಗಳಲ್ಲಿ ಸಹಯೋಗಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ - ಮಾನವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು. AI ಕ್ಲೈಂಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಭೆಯಲ್ಲಿ ಕುಳಿತು ಅವರು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಏನು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಹ್ಯಾಶ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಅಥವಾ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಮಾತುಕತೆ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕಾಗಿ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದೊಂದಿಗೆ ತಂಡವನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಮಾನವ ಅಂಶವು ಕೇಂದ್ರವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ.

ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, AI ಪ್ರಮುಖ ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ: ನಿಜವಾದ ಸೃಜನಶೀಲತೆ ಇಲ್ಲ, ಸಂದರ್ಭದ ಸೀಮಿತ ತಿಳುವಳಿಕೆ, ತಪ್ಪುಗಳಿಗೆ ಒಲವು, ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಇಲ್ಲ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ವಿಶಾಲ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಗ್ರಹಿಕೆ ಇಲ್ಲ. ಈ ಅಂತರಗಳು ಮಾನವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಹೊಳೆಯುವ ಸ್ಥಳಗಳಾಗಿವೆ. AI ಅನ್ನು ಬೆದರಿಕೆಯಾಗಿ ನೋಡುವ ಬದಲು, ಮಾನವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರಬಲ ಆಂಪ್ಲಿಫೈಯರ್ AI-ವರ್ಧಿತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿರಲು ತಮ್ಮ ಕೌಶಲ್ಯ ಮತ್ತು ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಈ ವರ್ಧನೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಮುಂದಿನ ವಿಭಾಗವು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ

AI ಯುಗದಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ

ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ, ಕೋಡಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ AI ನ ಏರಿಕೆಯು ಭೀಕರ ಬೆದರಿಕೆಯಾಗಿರಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ - ಅದು ಒಂದು ಅವಕಾಶವಾಗಿರಬಹುದು. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ಪಾದಕ ಮತ್ತು ಬೇಡಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ, ಆದರೆ ಅದನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವವರು ತಾವು ಹಿಂದೆ ಬಿದ್ದಿರುವುದನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಈ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ, AI ಪರಿಕರಗಳು ದೈನಂದಿನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಭಾಗವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿರಲು ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಹಂತಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ನಾವು ಗಮನ ಹರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮನಸ್ಥಿತಿಯು ಸ್ಪರ್ಧೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ AI ಯೊಂದಿಗೆ ನಿರಂತರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಹಯೋಗವಾಗಿದೆ. ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವರು ಯಾವ ಹೊಸ ಕೌಶಲ್ಯ ಮತ್ತು ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ:

1. AI ಅನ್ನು ಒಂದು ಸಾಧನವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ (AI ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಹಾಯಕರನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲು ಕಲಿಯಿರಿ): ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಲಭ್ಯವಿರುವ AI ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಆರಾಮದಾಯಕವಾಗಿರಬೇಕು. Copilot, ChatGPT, ಅಥವಾ ಇತರ ಕೋಡಿಂಗ್ AI ಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಹೊಸ ಜೋಡಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಪಾಲುದಾರರಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಇದರರ್ಥ ಉತ್ತಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬರೆಯುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು ಮತ್ತು AI-ರಚಿತ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು. ಡೆವಲಪರ್ ತಮ್ಮ IDE ಅಥವಾ ಆವೃತ್ತಿ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಕಲಿಯಬೇಕಾದಂತೆಯೇ, AI ಸಹಾಯಕನ ವಿಚಿತ್ರತೆಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು ಕೌಶಲ್ಯ ಸೆಟ್‌ನ ಒಂದು ಭಾಗವಾಗುತ್ತಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೆವಲಪರ್ ಅವರು ಬರೆದ ಕೋಡ್‌ನ ತುಣುಕನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಅದನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಕೇಳುವ ಮೂಲಕ ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಬಹುದು, ನಂತರ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು. ಅಥವಾ, ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವಾಗ, ಅದನ್ನು ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ರೂಪಿಸಿ ಮತ್ತು AI ಏನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಿ, ನಂತರ ಅಲ್ಲಿಂದ ಪರಿಷ್ಕರಿಸಿ. ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ, AI ಯಾವುದರಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದರೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಹ-ರಚಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನೀವು ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆಯನ್ನು ಬೆಳೆಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ. ಇದನ್ನು "AI-ಸಹಾಯದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ" - ನಿಮ್ಮ ಟೂಲ್‌ಬಾಕ್ಸ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸಲು ಹೊಸ ಕೌಶಲ್ಯ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಈಗ "ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್" ಅನ್ನು ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿ ಮಾತನಾಡುತ್ತಾರೆ - AI ಗೆ ಸರಿಯಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಕೇಳಬೇಕೆಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು. ಇದರಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿರುವವರು ಅದೇ ಪರಿಕರಗಳಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು. ನೆನಪಿಡಿ, “AI ಬಳಸುವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಬಳಸದವರನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು” - ಆದ್ದರಿಂದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಮಿತ್ರನನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.

2. ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿ (ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಿನ್ಯಾಸ, ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ): AI ಹೆಚ್ಚು ಕೆಳಮಟ್ಟದ ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲದರಿಂದ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಅಮೂರ್ತತೆಯ ಏಣಿಯ ಮೇಲೆ ಚಲಿಸಬೇಕು . ಇದರರ್ಥ ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದರ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಒತ್ತು ನೀಡುವುದು. ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಒಡೆಯುವುದು, ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬೆಳೆಸಿಕೊಳ್ಳಿ - ಮಾನವ ಒಳನೋಟವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು. ಪರಿಹಾರದ ಏಕೆ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಗಮನಹರಿಸಿ, ಏನು ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿಂಗಡಣೆ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪರಿಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯುವ ಬದಲು (AI ನಿಮಗಾಗಿ ಒಂದನ್ನು ಬರೆಯಬಹುದಾದಾಗ), ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಯಾವ ವಿಂಗಡಣೆ ವಿಧಾನವು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದು ನಿಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ ಡೇಟಾ ಹರಿವಿಗೆ ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯಿರಿ. ವಿನ್ಯಾಸ ಚಿಂತನೆ - ಬಳಕೆದಾರರ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು, ಡೇಟಾ ಹರಿವುಗಳು ಮತ್ತು ಘಟಕ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ - ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. AI ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನ ಒಟ್ಟಾರೆ ರಚನೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಭಾಗಗಳು ಸಾಮರಸ್ಯದಿಂದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವವರು ಡೆವಲಪರ್. ನಿಮ್ಮ ದೊಡ್ಡ-ಚಿತ್ರ ಚಿಂತನೆಯನ್ನು ತೀಕ್ಷ್ಣಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸರಿಯಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಲ್ಲಿ AI (ಮತ್ತು ತಂಡದ ಉಳಿದವರು) ಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯಾಗಿ ನೀವು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಅನಿವಾರ್ಯಗೊಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ. ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ನೋಡುವ ವರದಿಯೊಂದು ಗಮನಿಸಿದಂತೆ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು "ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರ, ವಿನ್ಯಾಸ ಚಿಂತನೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಂತಹ ಮಾನವ ಒಳನೋಟವು ಭರಿಸಲಾಗದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬೇಕು." ( AI 2025 ರಲ್ಲಿ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲಿದೆಯೇ: ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ರಹಸ್ಯ ನೋಟ )

3. ನಿಮ್ಮ AI ಮತ್ತು ML ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ: AI ಜೊತೆಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು, AI ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು . ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳೆಲ್ಲರೂ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸಂಶೋಧಕರಾಗಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಘನವಾದ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ - ಇದು ಹೊಸ ವೃತ್ತಿ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ತೆರೆಯಬಹುದು (AI-ಸಂಬಂಧಿತ ಉದ್ಯೋಗಗಳು ಉತ್ಕರ್ಷಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ ( ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ಭವಿಷ್ಯವಿದೆಯೇ? AI ನ ಪರಿಣಾಮ [2024] )), ಆದರೆ ಇದು AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿದ್ದರೆ, ಅದು ಯಾವಾಗ ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಊಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಅನೇಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಈಗ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತಿವೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಶಿಫಾರಸು ಎಂಜಿನ್ ಅಥವಾ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ಹೊಂದಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್). ಕೆಲವು ML ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಡೆವಲಪರ್ ಆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಬಹುದು ಅಥವಾ ಕನಿಷ್ಠ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಸಹಕರಿಸಬಹುದು. ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಸೇರಿವೆ: ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಬೇಸಿಕ್ಸ್ , ಡೇಟಾವನ್ನು ಪೂರ್ವ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮಾಡುವುದು ಹೇಗೆ, ತರಬೇತಿ vs. ತೀರ್ಮಾನ ಮತ್ತು AI ನ ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ. AI ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು (ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋ, ಪೈಟಾರ್ಚ್) ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ AI ಸೇವೆಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಪರಿಚಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ; ನೀವು ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸದಿದ್ದರೂ ಸಹ, AI API ಅನ್ನು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, "AI ಸಾಕ್ಷರ" ರಾಗುವುದು ವೆಬ್ ಅಥವಾ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಕ್ಷರರಾಗಿರುವಷ್ಟೇ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತಿದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು AI ಪ್ರಪಂಚಗಳನ್ನು ದಾಟಬಲ್ಲ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಭವಿಷ್ಯದ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸಲು ಪ್ರಮುಖ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿರುತ್ತಾರೆ.

4. ಬಲವಾದ ಮೃದು ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿ: AI ಯಾಂತ್ರಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವಹಿಸಿಕೊಂಡಂತೆ, ಅನನ್ಯ ಮಾನವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಇನ್ನಷ್ಟು ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತವೆ. ಸಂವಹನ, ತಂಡದ ಕೆಲಸ ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ದ್ವಿಗುಣಗೊಳಿಸಬೇಕಾದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಾಗಿವೆ. ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಡೊಮೇನ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು - ಅದು ಹಣಕಾಸು, ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ, ಶಿಕ್ಷಣ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಇತರ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದರೂ - ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪರಿಹಾರಗಳಾಗಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸುವುದು. AI ಆ ಸಂದರ್ಭ ಅಥವಾ ಪಾಲುದಾರರೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಸಾಧಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ನೀವು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ. ನೀವು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಡೊಮೇನ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಜ್ಞಾನವುಳ್ಳವರಾಗುವುದು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ನಿಜವಾಗಿ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಸೂಕ್ತ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅದೇ ರೀತಿ, ನಿಮ್ಮ ಸಹಯೋಗ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿ: ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ, ನಾಯಕತ್ವ ಮತ್ತು ಸಮನ್ವಯ. ತಂಡಗಳಿಗೆ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು (AI-ಲಿಖಿತ ಕೋಡ್ ಸೇರಿದಂತೆ), ಜೂನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳ ಕುರಿತು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಸಂಘಟಿಸಲು ಹಿರಿಯ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಸಂವಹನದ ಅಗತ್ಯವನ್ನು AI ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, AI ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಕೋಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ಹಿರಿಯ ಡೆವಲಪರ್‌ನ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವು ಜೂನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ AI ಯೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅದರ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವುದು . ಈ ಹೊಸ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಇತರರಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದು ಒಂದು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಕೌಶಲ್ಯ. ಅಲ್ಲದೆ, ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ಚಿಂತನೆಯನ್ನು - AI ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ, ಮತ್ತು ಇತರರು ಅದೇ ರೀತಿ ಮಾಡಲು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಿ. ಆರೋಗ್ಯಕರ ಸಂದೇಹ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ ಮನಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಬೆಳೆಸಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ AI ಮೇಲೆ ಕುರುಡು ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, AI ಕೊರತೆಯಿರುವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿ: ಜನರು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಅಂತರಶಿಸ್ತೀಯ ಚಿಂತನೆ.

5. ಜೀವನಪರ್ಯಂತ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ: AI ಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಯ ವೇಗವು ಅತ್ಯಂತ ವೇಗವಾಗಿದೆ. ಇಂದು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವೆಂದು ಭಾವಿಸುವುದು ಒಂದೆರಡು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಹಳೆಯದಾಗಬಹುದು. ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಜೀವನಪರ್ಯಂತ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು . ಇದರರ್ಥ ಹೊಸ AI ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಹಾಯಕರನ್ನು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದು, AI/ML ನಲ್ಲಿ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು, ಏನಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನವೀಕೃತವಾಗಿರಲು ಸಂಶೋಧನಾ ಬ್ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಓದುವುದು ಅಥವಾ AI-ಕೇಂದ್ರಿತ ಡೆವಲಪರ್ ಸಮುದಾಯಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವುದು. ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮುಖ್ಯ - ಹೊಸ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ಅವುಗಳಿಗೆ ತಿರುಗಲು ಸಿದ್ಧರಾಗಿರಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳಿಂದ UI ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಹೊಸ AI ಪರಿಕರ ಬಂದರೆ, ಫ್ರಂಟ್-ಎಂಡ್ ಡೆವಲಪರ್ ಅದನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಸಿದ್ಧರಾಗಿರಬೇಕು, ಬಹುಶಃ ರಚಿತವಾದ UI ಅನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುವ ಅಥವಾ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವದ ವಿವರಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವತ್ತ ತಮ್ಮ ಗಮನವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬೇಕು. ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ತಮ್ಮ ವೃತ್ತಿಜೀವನದ ನಿರಂತರ ಭಾಗವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವವರು (ಅನೇಕ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ) AI ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ತಂತ್ರವೆಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ವಾರದ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಭಾಗವನ್ನು ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಕ್ಕೆ ಮೀಸಲಿಡುವುದು - ಅದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು. ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸುವ ಬಗ್ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿವೆ; ಅಂತಹ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ನೀವು ಮುಂದೆ ಬರುತ್ತೀರಿ. ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು AI ಅನ್ನು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಪಾಲುದಾರನಾಗಿ ನೋಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಆ ಪಾಲುದಾರರೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಪರಿಷ್ಕರಿಸುತ್ತಾರೆ.

6. ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಪಾತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ: AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಣೆದುಕೊಂಡಂತೆ, ಹೊಸ ವೃತ್ತಿ ಅವಕಾಶಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಅಥವಾ AI ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ ಸ್ಪೆಷಲಿಸ್ಟ್ ಎಂದರೆ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಸರಿಯಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು, ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳು ಮತ್ತು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸುವತ್ತ ಗಮನಹರಿಸುವ ಪಾತ್ರಗಳು. ಮತ್ತೊಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ AI ಎಥಿಕ್ಸ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಅಥವಾ AI ಆಡಿಟರ್ - ಪಕ್ಷಪಾತ, ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದತೆಗಾಗಿ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವತ್ತ ಗಮನಹರಿಸುವ ಪಾತ್ರಗಳು. ನೀವು ಆ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಸರಿಯಾದ ಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಸ್ಥಾನೀಕರಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಈ ಹೊಸ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ತೆರೆಯಬಹುದು. ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಪಾತ್ರಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ, "AI- ನೆರವಿನ ಮುಂಭಾಗದ ಡೆವಲಪರ್" vs "AI- ನೆರವಿನ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಡೆವಲಪರ್" ನಂತಹ ಗೂಡುಗಳನ್ನು ನೀವು ಕಾಣಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ವಿಶೇಷ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಸಂಸ್ಥೆಗಳು AI ಸುತ್ತಲೂ ತಂಡಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸುತ್ತಿವೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಕಣ್ಣಿಡಿ. ಕೆಲವು ಕಂಪನಿಗಳು ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ AI ಅಳವಡಿಕೆಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು "AI ಗಿಲ್ಡ್‌ಗಳು" ಅಥವಾ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಯ ಕೇಂದ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ - ಅಂತಹ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿರುವುದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿರಿಸಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, AI ಪರಿಕರಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೆವಲಪರ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು (ಬಹುಶಃ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸುವ AI ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು, ಇತ್ಯಾದಿ). ಇದು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಬಗ್ಗೆ ನಿಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸುತ್ತಿರುವ ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಇರಿಸುತ್ತದೆ. ವೃತ್ತಿ ಚುರುಕುತನದ . ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತುತ ಕೆಲಸದ ಕೆಲವು ಭಾಗಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿದ್ದರೆ, ಆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಭಾಗಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಅಥವಾ ವೃದ್ಧಿಸುವ ಪಾತ್ರಗಳಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಸಿದ್ಧರಾಗಿರಿ.

7. ಮಾನವ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿ: ಸರಾಸರಿ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ AI ಸರಾಸರಿ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಮಾನವ ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಅಸಾಧಾರಣ ಮತ್ತು ಸಹಾನುಭೂತಿಯ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಶ್ರಮಿಸಬೇಕು. ಇದರರ್ಥ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವದ ಕೈಚಳಕ, ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಶುದ್ಧ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ದಾಖಲಿಸಲಾದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಬರೆಯುವುದು (AI ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಅಥವಾ ಅರ್ಥವಾಗುವ ಕೋಡ್ ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿಲ್ಲ - ನೀವು ಅಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು!). ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಒಳನೋಟವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಒಂದು ಹಂತವನ್ನು ಮಾಡಿ: ಉದಾಹರಣೆಗೆ, AI ಕೋಡ್‌ನ ತುಣುಕನ್ನು ರಚಿಸಿದರೆ, ನೀವು ಇನ್ನೊಬ್ಬ ಮನುಷ್ಯನಿಗೆ ನಂತರ ಅರ್ಥವಾಗುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತೀರಿ, ಅಥವಾ ನೀವು ಅದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಓದಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಹೊಂದಿಸುತ್ತೀರಿ. ಹಾಗೆ ಮಾಡುವುದರಿಂದ, ನೀವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಯಂತ್ರ-ರಚಿತ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಕೊರತೆಯಿರುವ ವೃತ್ತಿಪರತೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪದರವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ. ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ, ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ "ಕೇವಲ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ" ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗಾಗಿ ಖ್ಯಾತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ. ಗ್ರಾಹಕರು ಮತ್ತು ಉದ್ಯೋಗದಾತರು AI ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಮಾನವ ಕರಕುಶಲತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ .

ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮಾರ್ಗಗಳು ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಸಹ ಪರಿಗಣಿಸೋಣ. ಈ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಹೊಸ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಕಲಿಕಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ AI ಪರಿಕರಗಳಿಂದ ದೂರ ಸರಿಯಬಾರದು. ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಯೊಂದಿಗೆ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ಕಲಿಯುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ - ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು, ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಕೋರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು - ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ಘನ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು AI ಯಾವಾಗ ದಾರಿ ತಪ್ಪುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಬಹುದು. AI ಸರಳ ಕೋಡಿಂಗ್ ವ್ಯಾಯಾಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದರಿಂದ, ಪಠ್ಯಕ್ರಮಗಳು ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಏಕೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಯೋಜನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ತೂಕವನ್ನು ಹಾಕಬಹುದು. ನೀವು ಹೊಸಬರಾಗಿದ್ದರೆ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಮತ್ತು AI ಅನ್ನು ಅನೇಕ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿ ಬಳಸುವ ನಿಮ್ಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಪೋರ್ಟ್‌ಫೋಲಿಯೊವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವತ್ತ ಗಮನಹರಿಸಿ.

ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ತಂತ್ರವನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳಲು: ಪೈಲಟ್ ಆಗಿರಿ, ಪ್ರಯಾಣಿಕರಲ್ಲ. AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ, ಆದರೆ ಅವುಗಳ ಮೇಲೆ ಅತಿಯಾಗಿ ಅವಲಂಬಿತರಾಗಬೇಡಿ ಅಥವಾ ಸಂತೃಪ್ತರಾಗಬೇಡಿ. ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ವಿಶಿಷ್ಟ ಮಾನವ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಿ. ಗೌರವಾನ್ವಿತ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಪ್ರವರ್ತಕ ಗ್ರೇಡಿ ಬೂಚ್ ಇದನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಹೇಳಿದರು: “AI ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ ಆಗುವುದರ ಅರ್ಥವನ್ನು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಲಿದೆ. ಇದು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದು ಅವರಿಗೆ ಹೊಸ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೊಸ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.” ( ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ಭವಿಷ್ಯವಿದೆಯೇ? AI ನ ಪರಿಣಾಮ [2024] ). ಆ ಹೊಸ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ವೃತ್ತಿಜೀವನದ ಚಾಲಕನ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಈ ವಿಭಾಗವನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, AI ಯುಗದಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ವೃತ್ತಿಜೀವನವನ್ನು ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಒಂದು ತ್ವರಿತ ಉಲ್ಲೇಖ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ಇಲ್ಲಿದೆ:

ಈ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು AI ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನು ತಮ್ಮ ಅನುಕೂಲಕ್ಕೆ ತಿರುಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವವರು AI ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲದಿರುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಬದಲು ಹಿಂದೆಂದಿಗಿಂತಲೂ ಉತ್ತಮ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.

ಭವಿಷ್ಯದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ: AI ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಹಯೋಗ

AI-ಚಾಲಿತ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನ ಭವಿಷ್ಯ ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ? ಪ್ರಸ್ತುತ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, AI ಮತ್ತು ಮಾನವ ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಇನ್ನಷ್ಟು ನಿಕಟವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ . ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ನ ಪಾತ್ರವು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಮತ್ತು ಸೃಜನಶೀಲ ಸ್ಥಾನದ ಕಡೆಗೆ ಬದಲಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ, AI ಮಾನವ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ "ಭಾರವಾದ ಎತ್ತುವಿಕೆಯನ್ನು" ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮುಕ್ತಾಯದ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಕೆಲವು ಭವಿಷ್ಯದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಾವು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಿದರೆ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವು ಸಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಉಳಿಯಬಹುದು ಎಂದು ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತೇವೆ.

ಮುಂದಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ (ಮುಂದಿನ 5-10 ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ), ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ AI ಕೂಡ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಂತೆಯೇ ಸರ್ವವ್ಯಾಪಿಯಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಇಂದು ಯಾವುದೇ ಡೆವಲಪರ್ ಎಡಿಟರ್ ಇಲ್ಲದೆ ಅಥವಾ ಗೂಗಲ್/ಸ್ಟಾಕ್‌ಓವರ್‌ಫ್ಲೋ ಇಲ್ಲದೆ ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವಂತೆಯೇ, ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ಯಾವುದೇ ಡೆವಲಪರ್ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ AI ಸಹಾಯವಿಲ್ಲದೆ ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವುದಿಲ್ಲ. ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ ಡೆವಲಪ್‌ಮೆಂಟ್ ಎನ್ವಿರಾನ್‌ಮೆಂಟ್‌ಗಳು (IDE ಗಳು) ಈಗಾಗಲೇ AI-ಚಾಲಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಮೂಲದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನಿಮಗೆ ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ ಅಥವಾ ಯೋಜನೆಯಾದ್ಯಂತ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕೋಡ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದಾದ ಕೋಡ್ ಸಂಪಾದಕರು). ಡೆವಲಪರ್‌ನ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಕೆಲಸವೆಂದರೆ AI ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು, ನಂತರ AI ಒದಗಿಸುವ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕ್ಯುರೇಟ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುವುದು . ಇದು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ರೂಪವನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ "ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್" ಅಥವಾ "AI ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂಬುದರ ಸಾರ - ಜನರಿಗೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು - ಬದಲಾಗದೆ ಉಳಿದಿದೆ. ಭವಿಷ್ಯದ AI ವಿವರಣೆಯಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಬಹುದು (“ವೈದ್ಯರ ನೇಮಕಾತಿಗಳನ್ನು ಕಾಯ್ದಿರಿಸಲು ನನಗೆ ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ”), ಆದರೆ ಆ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುವ, ಅದು ಸರಿಯಾಗಿದೆಯೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಸಂತೋಷಪಡಿಸಲು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ಕೆಲಸವು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ (ವಿನ್ಯಾಸಕರು, ಉತ್ಪನ್ನ ನಿರ್ವಾಹಕರು, ಇತ್ಯಾದಿ). ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಮೂಲ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಉತ್ಪಾದನೆ ಸುಲಭವಾದರೆ, ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಸೃಜನಶೀಲತೆ ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗುತ್ತದೆ . ನಾವು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನ ಪ್ರವರ್ಧಮಾನವನ್ನು ನೋಡಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ನಿಯಮಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು AI ನಿಂದ ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮಾನವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಗಡಿಗಳನ್ನು ತಳ್ಳುವ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಥವಾ ಸೃಜನಶೀಲ ಯೋಜನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಪ್ರವೇಶಕ್ಕೆ ಇರುವ ತಡೆಗೋಡೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯೂ ಇದೆ - ಅಂದರೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಲ್ಲದ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವ್ಯವಹಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಕ ಅಥವಾ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಅಥವಾ ಮಾರಾಟಗಾರ) ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನರು AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು (AI ನಿಂದ ಸೂಪರ್‌ಚಾರ್ಜ್ ಮಾಡಲಾದ “ನೋ-ಕೋಡ್/ಲೋ-ಕೋಡ್” ಚಳುವಳಿಯ ಮುಂದುವರಿಕೆ). ಇದು ವೃತ್ತಿಪರ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಬದಲಿಗೆ, ಅದು ಅದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಲಹಾ ಅಥವಾ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸಬಹುದು, ಈ ನಾಗರಿಕ-ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಸುರಕ್ಷಿತ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದವು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ವೃತ್ತಿಪರ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳು AI- ನೆರವಿನ “ನಾನ್-ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳು” ಬಳಸುವ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು API ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವತ್ತ ಗಮನಹರಿಸಬಹುದು.

ಉದ್ಯೋಗಗಳ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ಕೆಲವು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಪಾತ್ರಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾಗಬಹುದು ಆದರೆ ಇತರವುಗಳು ಬೆಳೆಯಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಂಪನಿಗಳು ಸರಳ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದರೆ ಕೆಲವು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದ ಕೋಡಿಂಗ್ ಸ್ಥಾನಗಳು ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗಬಹುದು. ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್‌ಗೆ ಬಹುಶಃ ಅರ್ಧದಷ್ಟು ಜೂನಿಯರ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ಅವರ ಹಿರಿಯ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು, AI ನೊಂದಿಗೆ ಸಜ್ಜುಗೊಂಡಿದ್ದು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೂಲಭೂತ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಆದರೆ ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಸ ಉದ್ಯೋಗಗಳು (ನಾವು ಅಳವಡಿಕೆ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಚರ್ಚಿಸಿದಂತೆ) ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಆರ್ಥಿಕತೆಯ ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾಗವನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸಿದಾಗ (ಸ್ಥಾಪಿತ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ AI ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನೊಂದಿಗೆ), ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್-ಸಂಬಂಧಿತ ಉದ್ಯೋಗಗಳಿಗೆ ಒಟ್ಟಾರೆ ಬೇಡಿಕೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಲೇ ಇರಬಹುದು. ಇತಿಹಾಸವು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ , ಆದರೂ ಅವು ವಿಭಿನ್ನ ಉದ್ಯೋಗಗಳಾಗಿವೆ - ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೆಲವು ಉತ್ಪಾದನಾ ಕಾರ್ಯಗಳ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು, ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸುವ ಉದ್ಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು. AI ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಜೂನಿಯರ್ ಡೆವಲಪರ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದ ಕೆಲವು ಕೆಲಸಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿದ್ದರೂ, ನಾವು ಯಾವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದರ ಒಟ್ಟಾರೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ (ಏಕೆಂದರೆ ಈಗ ಅದನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಅಗ್ಗವಾಗಿದೆ/ವೇಗವಾಗಿದೆ), ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿವೆ , ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತಿಲ್ಲ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಿದೆ

2040 ರ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಯನ್ನು ಸಹ ನಾವು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು : ಓಕ್ ರಿಡ್ಜ್ ನ್ಯಾಷನಲ್ ಲ್ಯಾಬ್‌ನ ಸಂಶೋಧಕರು 2040 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, "ಯಂತ್ರಗಳು... ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತವೆ" ( ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ಭವಿಷ್ಯವಿದೆಯೇ? AI ನ ಪರಿಣಾಮ [2024] ) ಎಂದು ಸೂಚಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಅದು ನಿಖರವಾಗಿ ಸಾಬೀತಾದರೆ, ಮಾನವ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳಿಗೆ ಏನು ಉಳಿದಿದೆ? ಬಹುಶಃ, ಗಮನವು ಬಹಳ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ (ಯಂತ್ರಗಳು ನಾವು ಸಾಧಿಸಲು ಬಯಸುವುದನ್ನು ಹೇಳುವುದು) ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣ ಏಕೀಕರಣ, ಮಾನವ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಅಥವಾ ಹೊಸ ಸಮಸ್ಯೆ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ, ಮಾನವರು ಉತ್ಪನ್ನ ವಿನ್ಯಾಸಕರು, ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು AI ತರಬೇತುದಾರರು/ಪರಿಶೀಲಕರಿಗೆ ಯಾವ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಮತ್ತು ಏಕೆ ಬರೆಯಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಯಾರಾದರೂ ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ನಂತರ ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶ ಸರಿಯಾಗಿದೆಯೇ ಮತ್ತು ಗುರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು. ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳು ಒಂದು ದಿನ ತಮ್ಮನ್ನು ತಾವು ಹೇಗೆ ಓಡಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಇದು ಹೋಲುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನೀವು ಇನ್ನೂ ಕಾರಿಗೆ ಎಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಮಧ್ಯಪ್ರವೇಶಿಸಬೇಕೆಂದು ಹೇಳುತ್ತೀರಿ - ಜೊತೆಗೆ ಮಾನವರು ರಸ್ತೆಗಳು, ಸಂಚಾರ ಕಾನೂನುಗಳು ಮತ್ತು ಅದರ ಸುತ್ತಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಬದಲಿಯಲ್ಲ, ಸಹಯೋಗದ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ . ಒಂದು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಲಹಾ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಇದನ್ನು ಪದಗುಚ್ಛ ಮಾಡಿದಂತೆ, "ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಭವಿಷ್ಯವು ಮಾನವರು ಅಥವಾ AI ನಡುವಿನ ಆಯ್ಕೆಯಲ್ಲ, ಆದರೆ ಎರಡರಲ್ಲೂ ಉತ್ತಮವಾದದ್ದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಹಯೋಗವಾಗಿದೆ." ( AI 2025 ರಲ್ಲಿ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲಿದೆಯೇ: ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ರಹಸ್ಯ ನೋಟ ) AI ನಿಸ್ಸಂದೇಹವಾಗಿ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಅಳಿವಿನಂಚಿಗಿಂತ ಡೆವಲಪರ್‌ನ ಪಾತ್ರದ ವಿಕಸನವಾಗಿದೆ. "ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ, ತಮ್ಮ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ವಿಶಿಷ್ಟ ಮಾನವ ಅಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ" ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ .

ನಾವು ಇನ್ನೊಂದು ಕ್ಷೇತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಸಮಾನಾಂತರವನ್ನು ಸೆಳೆಯಬಹುದು: ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ನೆರವಿನ ವಿನ್ಯಾಸ (CAD) ದ ಏರಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಆ ಉಪಕರಣಗಳು ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಿಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿದವು? ಇಲ್ಲ - ಅವು ಅವರನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ಪಾದಕರನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಿದವು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅವರಿಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟವು. ಆದರೆ ಮಾನವ ಸೃಜನಶೀಲತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯು ಕೇಂದ್ರಬಿಂದುವಾಗಿ ಉಳಿಯಿತು. ಅದೇ ರೀತಿ, AI ಅನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ನೆರವಿನ ಕೋಡಿಂಗ್ ಎಂದು ಕಾಣಬಹುದು - ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಗೊಣಗಾಟದ ಕೆಲಸವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಡೆವಲಪರ್ ವಿನ್ಯಾಸಕ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವನಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತಾನೆ.

ದೀರ್ಘಾವಧಿಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಮುಂದುವರಿದ AI ಅನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಂಡರೆ (ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ಮಾನವನು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಸಾಮಾನ್ಯ AI ಯ ಒಂದು ರೂಪವನ್ನು ಹೇಳುವುದಾದರೆ ) , ಸಾಮಾಜಿಕ ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶಾಲವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ನಾವು ಇನ್ನೂ ಅಲ್ಲಿಗೆ ತಲುಪಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ನಾವು ನಮ್ಮ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ನಮಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ನಿಯಂತ್ರಣವಿದೆ. ಮಾನವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ . ಅಂದರೆ ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಅಭ್ಯಾಸಗಳಲ್ಲಿ (ಮತ್ತು ನೀತಿಗಳಲ್ಲಿ) ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವುದು. ಈಗಾಗಲೇ, AI ಆಡಳಿತವನ್ನು - ನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ( ಸಮೀಕ್ಷೆಯು ಡೆವಲಪರ್ ಅನುಭವದ ಮೇಲೆ AI ಯ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ - ದಿ ಗಿಟ್‌ಹಬ್ ಬ್ಲಾಗ್ ). ಈ ಪ್ರವೃತ್ತಿ ಬೆಳೆಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ, ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ಔಪಚಾರಿಕವಾಗಿ AI-ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನ ಭಾಗವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, "AI ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ?" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸಬಹುದು: ಇಲ್ಲ - ಆದರೆ ಇದು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳು ಏನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಭಾಗಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗುವ ಹಾದಿಯಲ್ಲಿವೆ. ಸೃಜನಶೀಲ, ಸವಾಲಿನ ಮತ್ತು ಮಾನವ-ಕೇಂದ್ರಿತ ಭಾಗಗಳು ಇಲ್ಲಿಯೇ ಉಳಿಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಮುಖವಾಗುತ್ತವೆ. ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳು ತಂಡದ ಸದಸ್ಯರಂತೆ ಸದಾ ಚುರುಕಾದ AI ಸಹಾಯಕರೊಂದಿಗೆ ಪಕ್ಕಪಕ್ಕದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದನ್ನು ನೋಡಬಹುದು. 24/7 ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸಬಲ್ಲ AI ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ - ಇದು ಉತ್ತಮ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯ ವರ್ಧಕವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಯಾವ ಕೆಲಸಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಹೇಳಲು ಮತ್ತು ಅದರ ಕೆಲಸವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಇನ್ನೂ ಯಾರಾದರೂ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತಾರೆ. ಒಬ್ಬ CEO ಹೇಳಿದಂತೆ, "AI ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ AI ಬಳಸುವ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳು ಬಳಸದವರನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಾರೆ." ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳ ಮೇಲಿದೆ ಎಂದರ್ಥ. ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ವೃತ್ತಿಯು ಸಾಯುತ್ತಿಲ್ಲ - ಅದು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ AI ಯೊಂದಿಗೆ ಪಾಲುದಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿ ಮತ್ತು ತೃಪ್ತಿಕರ ವೃತ್ತಿಜೀವನವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು .

ಕೊನೆಯದಾಗಿ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಬಳಿ ಮಹಾಶಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಯುಗವನ್ನು ನಾವು ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಆಚರಿಸುವುದು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ. ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳು AI ಅನ್ನು ಸದುಪಯೋಗಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ದಿನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಹಿಂದೆ ತಲುಪಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಗಂಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಧಿಸುತ್ತಾರೆ. ಭಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಮುಂದೆ ಸಾಗುವುದು ಆಶಾವಾದ ಮತ್ತು ಕುತೂಹಲದ . ನಾವು ನಮ್ಮ ಕಣ್ಣುಗಳನ್ನು ತೆರೆದು AI ಅನ್ನು ಸಮೀಪಿಸುವವರೆಗೆ - ಅದರ ಮಿತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು - AI ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಅದ್ಭುತ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವವರೆಗೆ, ಇಬ್ಬರೂ ಒಬ್ಬಂಟಿಯಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದಾದದ್ದನ್ನು ಮೀರಿ ನಾವು ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ರೂಪಿಸಬಹುದು. ಯಂತ್ರ ದಕ್ಷತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಮಾನವ ಸೃಜನಶೀಲತೆ ಒಂದು ಪ್ರಬಲ ಸಂಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ. ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಇದು ಬದಲಿ ಇಬ್ಬರೂ ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ .

ಮೂಲಗಳು:

1. ಬ್ರೈನ್‌ಹಬ್, “ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ಭವಿಷ್ಯವಿದೆಯೇ? AI ನ ಪರಿಣಾಮ [2024]” ( ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ಭವಿಷ್ಯವಿದೆಯೇ? AI ನ ಪರಿಣಾಮ [2024] ).

2. ಬ್ರೈನ್‌ಹಬ್, ಸತ್ಯ ನಾಡೆಲ್ಲಾ ಮತ್ತು ಜೆಫ್ ಡೀನ್ ಅವರ ತಜ್ಞರ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು AI ಒಂದು ಸಾಧನ, ಬದಲಿಯಾಗಿ ಅಲ್ಲ ( ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ಭವಿಷ್ಯವಿದೆಯೇ? AI ನ ಪರಿಣಾಮ [2024] ) ( ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ಭವಿಷ್ಯವಿದೆಯೇ? AI ನ ಪರಿಣಾಮ [2024] ).

3. ಮಧ್ಯಮ (ಪೈಕೋಚ್), “AI ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ? ಪ್ರಚಾರದ ಹಿಂದಿನ ಸತ್ಯ” , ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವಾಸ್ತವ vs ಪ್ರಚಾರವನ್ನು ಗಮನಿಸಿ ( AI ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ? ಪ್ರಚಾರದ ಹಿಂದಿನ ಸತ್ಯ | ದಿ ಪೈಕೋಚ್ ಅವರಿಂದ | ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಕಾರ್ನರ್ | ಮಾರ್ಚ್, 2025 | ಮಧ್ಯಮ ) ಮತ್ತು AI ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಪೂರ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬ ಸ್ಯಾಮ್ ಆಲ್ಟ್‌ಮನ್ ಅವರ ಉಲ್ಲೇಖ.

4. ಡಿಸೈನ್‌ಗುರು, “AI ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲಿದೆಯೇ… (2025)” , AI ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಅನಗತ್ಯವಾಗಿಸುವ ಬದಲು ಅವರನ್ನು ವೃದ್ಧಿಸುತ್ತದೆ AI 2025 ರಲ್ಲಿ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲಿದೆಯೇ: ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ರಹಸ್ಯ ನೋಟ ) ಮತ್ತು AI ಹಿಂದುಳಿದಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ (ಸೃಜನಶೀಲತೆ, ಸಂದರ್ಭ, ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ).

5. ಸ್ಟಾಕ್ ಓವರ್‌ಫ್ಲೋ ಡೆವಲಪರ್ ಸಮೀಕ್ಷೆ 2023, 70% ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಂದ AI ಪರಿಕರಗಳ ಬಳಕೆ, ನಿಖರತೆಯಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ನಂಬಿಕೆ (3% ಹೆಚ್ಚು ನಂಬಿಕೆ) ( 70% ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು AI ಕೋಡಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, 3% ಜನರು ತಮ್ಮ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಂಬುತ್ತಾರೆ - ShiftMag ).

6. 2023 ರ GitHub ಸಮೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ, 92% ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು AI ಕೋಡಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು 70% ಜನರು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೋಡಿದ್ದಾರೆ ( ಸಮೀಕ್ಷೆಯು ಡೆವಲಪರ್ ಅನುಭವದ ಮೇಲೆ AI ಯ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ - GitHub ಬ್ಲಾಗ್ ).

7. GitHub ಕೊಪೈಲಟ್ ಸಂಶೋಧನೆ, AI ಸಹಾಯದಿಂದ 55% ವೇಗವಾಗಿ ಕಾರ್ಯ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ( ಸಂಶೋಧನೆ: ಡೆವಲಪರ್ ಉತ್ಪಾದಕತೆ ಮತ್ತು ಸಂತೋಷದ ಮೇಲೆ GitHub ಕೊಪೈಲಟ್‌ನ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವುದು - ದಿ ಗಿಟ್‌ಹಬ್ ಬ್ಲಾಗ್ ).

8. ಡೀಪ್‌ಮೈಂಡ್‌ನ ಆಲ್ಫಾಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಗೀಕ್‌ವೈರ್ ಸರಾಸರಿ ಮಾನವ ಕೋಡರ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ (ಟಾಪ್ 54%) ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಉನ್ನತ ಪ್ರದರ್ಶಕರಿಂದ ದೂರವಿದೆ ( ಡೀಪ್‌ಮೈಂಡ್‌ನ ಆಲ್ಫಾಕೋಡ್ ಸರಾಸರಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ನ ಪರಾಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ).

9. ಇಂಡಿಯಾಟುಡೇ (ಫೆಬ್ರವರಿ 2025), AI “ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು” ಜೂನಿಯರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಆದರೆ “ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ” ( ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಮಾಡುವ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಸ್ಯಾಮ್ ಆಲ್ಟ್‌ಮನ್ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ: 5 ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಪೂರ್ಣ ಕಥೆ - ಇಂಡಿಯಾ ಟುಡೇ ).

10. ಮೆಕಿನ್ಸೆ & ಕಂಪನಿ, ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡಿದ್ದರೂ ಸಹ ~80% ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಉದ್ಯೋಗಗಳು ಮಾನವ ಕೇಂದ್ರಿತವಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತವೆ ಎಂದು ಅಂದಾಜಿಸಿದೆ ( ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ಭವಿಷ್ಯವಿದೆಯೇ? AI ನ ಪರಿಣಾಮ [2024] ).

ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:

🔗 ಟಾಪ್ AI ಪೇರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳು
ನಿಮ್ಮ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಕೋಡಿಂಗ್ ಪಾಲುದಾರರಂತೆ ನಿಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಸಹಕರಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರಮುಖ AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ.

🔗 ಕೋಡಿಂಗ್‌ಗೆ ಯಾವ AI ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ - ಟಾಪ್ AI ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಹಾಯಕರು
ಕೋಡ್ ಉತ್ಪಾದನೆ, ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ AI ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ.

🔗 ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ - ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು
ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ, ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸುವ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ AI ಹೇಗೆ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಕವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.