શું AI પ્રોગ્રામર્સનું સ્થાન લેશે? છેલ્લે, કોડ એડિટર બંધ કરો.

" છેલ્લું એક, કોડ એડિટર બંધ કરો. " આ મજાકિયા વાક્ય ડેવલપર ફોરમમાં ચર્ચામાં છે, જે AI કોડિંગ સહાયકોના ઉદય વિશે ચિંતાજનક રમૂજને પ્રતિબિંબિત કરે છે. જેમ જેમ AI મોડેલો કોડ લખવામાં વધુને વધુ સક્ષમ બની રહ્યા છે, ઘણા પ્રોગ્રામરો પૂછી રહ્યા છે કે શું માનવ વિકાસકર્તાઓ એલિવેટર ઓપરેટરો અથવા સ્વીચબોર્ડ ઓપરેટરો જેવા જ ભાગ્યમાં જશે - ઓટોમેશન દ્વારા નોકરીઓ અપ્રચલિત થઈ ગઈ છે. 2024 માં, બોલ્ડ હેડલાઇન્સે જાહેર કર્યું કે કૃત્રિમ બુદ્ધિ ટૂંક સમયમાં આપણા બધા કોડ લખી શકે છે, જેનાથી માનવ વિકાસકર્તાઓ પાસે કંઈ કરવાનું બાકી નથી. પરંતુ હાઇપ અને સનસનાટીભર્યા પાછળ, વાસ્તવિકતા ઘણી વધુ સૂક્ષ્મ છે.

હા, AI હવે કોઈપણ માનવ કરતાં વધુ ઝડપથી કોડ જનરેટ કરી શકે છે, પરંતુ તે કોડ કેટલો સારો છે, અને શું AI સમગ્ર સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ જીવનચક્રને પોતાની મેળે સંભાળી શકે છે? મોટાભાગના નિષ્ણાતો કહે છે કે "એટલું ઝડપી નહીં." માઇક્રોસોફ્ટના CEO સત્ય નડેલા જેવા સોફ્ટવેર એન્જિનિયરિંગ નેતાઓ ભાર મૂકે છે કે "AI પ્રોગ્રામરોને બદલશે નહીં, પરંતુ તે તેમના શસ્ત્રાગારમાં એક આવશ્યક સાધન બનશે. તે માનવોને વધુ કરવા માટે સશક્ત બનાવવા વિશે છે, ઓછું નહીં." ( શું AI પ્રોગ્રામરોને બદલશે? ધ ટ્રુથ બિહાઇન્ડ ધ હાઇપ | ધ પાયકોચ દ્વારા | આર્ટિફિશિયલ કોર્નર | માર્ચ, 2025 | મીડિયમ ) તેવી જ રીતે, ગૂગલના AI ચીફ જેફ ડીન નોંધે છે કે જ્યારે AI નિયમિત કોડિંગ કાર્યોને સંભાળી શકે છે, "તેમાં હજુ પણ સર્જનાત્મકતા અને સમસ્યા હલ કરવાની કુશળતાનો અભાવ છે" - તે જ ગુણો જે માનવ વિકાસકર્તાઓ ટેબલ પર લાવે છે. OpenAI ના CEO સેમ ઓલ્ટમેન પણ સ્વીકારે છે કે આજનું AI "કાર્યોમાં ખૂબ જ સારું" પરંતુ "સંપૂર્ણ કાર્યોમાં ભયંકર" છે . ટૂંકમાં, AI કાર્યના ભાગોમાં સહાય કરવામાં મહાન છે, પરંતુ શરૂઆતથી અંત સુધી પ્રોગ્રામરનું કામ સંપૂર્ણપણે સંભાળવામાં સક્ષમ નથી.

આ શ્વેતપત્ર "શું AI પ્રોગ્રામરોનું સ્થાન લેશે?" . અમે તપાસીએ છીએ કે AI આજે સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ ભૂમિકાઓને કેવી રીતે અસર કરી રહ્યું છે અને ભવિષ્યમાં કયા ફેરફારો થશે. વાસ્તવિક દુનિયાના ઉદાહરણો અને તાજેતરના સાધનો (GitHub Copilot થી ChatGPT સુધી) દ્વારા, અમે શોધ કરીએ છીએ કે વિકાસકર્તાઓ AI વિકસિત થતાં કેવી રીતે ગોઠવણ, અનુકૂલન અને સુસંગત રહી શકે છે. સરળ હા-કે-ના જવાબને બદલે, આપણે જોઈશું કે ભવિષ્ય AI અને માનવ વિકાસકર્તાઓ વચ્ચે સહયોગનું છે. ધ્યેય વ્યવહારુ આંતરદૃષ્ટિ - નવા સાધનો અપનાવવાથી લઈને નવી કુશળતા શીખવા સુધી અને આગામી વર્ષોમાં કોડિંગ કારકિર્દી કેવી રીતે વિકસિત થઈ શકે છે તે પ્રોજેક્ટ કરવા સુધી.

આજે સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટમાં AI

આધુનિક સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ વર્કફ્લોમાં AI ઝડપથી ભેળવી ગયું છે. વિજ્ઞાન સાહિત્યથી દૂર, AI-આધારિત ટૂલ્સ પહેલાથી જ કોડ લખી અને સમીક્ષા કરી , કંટાળાજનક કાર્યોને સ્વચાલિત કરી રહ્યા છે અને વિકાસકર્તા ઉત્પાદકતામાં વધારો કરી રહ્યા છે. આજે ડેવલપર્સ કોડ સ્નિપેટ્સ જનરેટ કરવા, સ્વતઃ-પૂર્ણ કાર્યો કરવા, ભૂલો શોધવા અને ટેસ્ટ કેસ બનાવવા માટે AI નો ઉપયોગ કરે છે ( શું સોફ્ટવેર એન્જિનિયર્સ માટે ભવિષ્ય છે? AI ની અસર [2024] ) ( શું સોફ્ટવેર એન્જિનિયર્સ માટે ભવિષ્ય છે? AI ની અસર [2024] ). બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, AI ગ્રન્ટ વર્ક અને બોઇલરપ્લેટ પર કબજો કરી રહ્યું છે, જે પ્રોગ્રામરોને સોફ્ટવેર બનાવવાના વધુ જટિલ પાસાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવાની મંજૂરી આપે છે. ચાલો કેટલીક અગ્રણી AI ક્ષમતાઓ અને ટૂલ્સ જોઈએ જે હાલમાં પ્રોગ્રામિંગને પરિવર્તિત કરી રહ્યા છે:

• કોડ જનરેશન અને ઓટોકમ્પ્લીશન: આધુનિક AI કોડિંગ આસિસ્ટન્ટ્સ કુદરતી-ભાષાના પ્રોમ્પ્ટ અથવા આંશિક કોડ સંદર્ભ પર આધારિત કોડ ઉત્પન્ન કરી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, GitHub Copilot (OpenAI ના કોડેક્સ મોડેલ પર બનેલ) તમે ટાઇપ કરો ત્યારે કોડની આગલી લાઇન અથવા બ્લોક સૂચવવા માટે સંપાદકો સાથે સંકલિત થાય છે. તે સંદર્ભ-જાગૃત સૂચનો પ્રદાન કરવા માટે ઓપન-સોર્સ કોડના વિશાળ તાલીમ સમૂહનો ઉપયોગ કરે છે, જે ઘણીવાર ફક્ત ટિપ્પણી અથવા ફંક્શન નામથી સંપૂર્ણ કાર્યો પૂર્ણ કરવામાં સક્ષમ હોય છે. તેવી જ રીતે, ChatGPT (GPT-4) આપેલ કાર્ય માટે કોડ જનરેટ કરી શકે છે જ્યારે તમે સાદા અંગ્રેજીમાં તમને શું જોઈએ છે તેનું વર્ણન કરો છો. આ સાધનો સરળ સહાયક કાર્યોથી લઈને નિયમિત CRUD કામગીરી સુધી, સેકન્ડોમાં બોઈલરપ્લેટ કોડ ડ્રાફ્ટ કરી શકે છે.

• બગ ડિટેક્શન અને ટેસ્ટિંગ: AI ભૂલો શોધવા અને કોડ ગુણવત્તા સુધારવામાં પણ મદદ કરી રહ્યું છે. AI-સંચાલિત સ્ટેટિક એનાલિસિસ ટૂલ્સ અને લાઇનર્સ ભૂતકાળના બગ પેટર્નમાંથી શીખીને સંભવિત બગ્સ અથવા સુરક્ષા નબળાઈઓને ફ્લેગ કરી શકે છે. કેટલાક AI ટૂલ્સ આપમેળે યુનિટ ટેસ્ટ જનરેટ કરે છે અથવા કોડ પાથનું વિશ્લેષણ કરીને ટેસ્ટ કેસ સૂચવે છે. આનો અર્થ એ છે કે ડેવલપર ચૂકી ગયેલા એજ કેસ પર તાત્કાલિક પ્રતિસાદ મેળવી શકે છે. બગ્સ વહેલા શોધીને અને ફિક્સ સૂચવીને, AI ડેવલપર સાથે કામ કરતા અથાક QA સહાયકની જેમ કાર્ય કરે છે.

• કોડ ઑપ્ટિમાઇઝેશન અને રિફેક્ટરિંગ: AI નો બીજો ઉપયોગ હાલના કોડમાં સુધારા સૂચવવાનો છે. સ્નિપેટ આપવામાં આવે તો, AI કોડમાં પેટર્ન ઓળખીને વધુ કાર્યક્ષમ અલ્ગોરિધમ્સ અથવા ક્લીનર અમલીકરણની ભલામણ કરી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, તે લાઇબ્રેરીનો વધુ રૂઢિપ્રયોગાત્મક ઉપયોગ સૂચવી શકે છે અથવા રિફેક્ટર કરી શકાય તેવા રીડન્ડન્ટ કોડને ફ્લેગ કરી શકે છે. આ તકનીકી દેવું ઘટાડવામાં અને પ્રદર્શન સુધારવામાં મદદ કરે છે. AI-આધારિત રિફેક્ટરિંગ ટૂલ્સ શ્રેષ્ઠ પ્રથાઓનું પાલન કરવા માટે કોડને રૂપાંતરિત કરી શકે છે અથવા કોડને નવા API સંસ્કરણોમાં અપડેટ કરી શકે છે, મેન્યુઅલ ક્લિનઅપમાં વિકાસકર્તાઓનો સમય બચાવે છે.

• ડેવઓપ્સ અને ઓટોમેશન: કોડ લખવા ઉપરાંત, AI બિલ્ડ અને ડિપ્લોયમેન્ટ પ્રક્રિયાઓમાં ફાળો આપે છે. બુદ્ધિશાળી CI/CD ટૂલ્સ મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ કરીને કયા પરીક્ષણો નિષ્ફળ જવાની શક્યતા છે તેની આગાહી કરે છે અથવા ચોક્કસ બિલ્ડ જોબ્સને પ્રાથમિકતા આપે છે, જે સતત એકીકરણ પાઇપલાઇનને ઝડપી અને વધુ કાર્યક્ષમ બનાવે છે. AI સમસ્યાઓને નિર્ધારિત કરવા અથવા ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર ઑપ્ટિમાઇઝેશન સૂચવવા માટે ઉત્પાદન લોગ અને પ્રદર્શન મેટ્રિક્સનું વિશ્લેષણ કરી શકે છે. હકીકતમાં, AI ફક્ત કોડિંગમાં જ નહીં, પરંતુ સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ જીવનચક્રમાં - આયોજનથી જાળવણી સુધી - સહાય કરી રહ્યું છે.

• નેચરલ લેંગ્વેજ ઇન્ટરફેસ અને દસ્તાવેજીકરણ: આપણે એઆઈને ડેવલપમેન્ટ ટૂલ્સ સાથે વધુ કુદરતી ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓને સક્ષમ કરતા પણ જોઈએ છીએ. ડેવલપર્સ શાબ્દિક રીતે કહી ("એવું ફંક્શન જનરેટ કરો જે X કરે છે" અથવા "આ કોડ સમજાવો") અને પરિણામો મેળવી શકે છે. એઆઈ ચેટબોટ્સ (જેમ કે ચેટજીપીટી અથવા વિશિષ્ટ ડેવલપમેન્ટ સહાયકો) પ્રોગ્રામિંગ પ્રશ્નોના જવાબ આપી શકે છે, દસ્તાવેજીકરણમાં મદદ કરી શકે છે, અને કોડ ફેરફારોના આધારે પ્રોજેક્ટ દસ્તાવેજીકરણ અથવા સંદેશાઓ પણ લખી શકે છે. આ માનવ હેતુ અને કોડ વચ્ચેના અંતરને દૂર કરે છે, જે વિકાસને તે લોકો માટે વધુ સુલભ બનાવે છે જેઓ તેઓ શું ઇચ્છે છે તેનું વર્ણન કરી શકે છે.

• 

ડેવલપર્સ AI ટૂલ્સ અપનાવી રહ્યા છે: 2023 ના એક સર્વેક્ષણ દર્શાવે છે કે 92% ડેવલપર્સે AI કોડિંગ ટૂલ્સનો ઉપયોગ અમુક ક્ષમતામાં કર્યો છે - કાં તો કામ પર, તેમના વ્યક્તિગત પ્રોજેક્ટ્સમાં, અથવા બંનેમાં. ફક્ત 8% લોકોએ કોડિંગમાં કોઈપણ AI સહાયનો ઉપયોગ ન કર્યો હોવાનું જણાવ્યું છે. આ ચાર્ટ દર્શાવે છે કે બે તૃતીયાંશ ડેવલપર્સ અને બહાર , જ્યારે એક ક્વાર્ટર તેનો ઉપયોગ ફક્ત કામ પર અને એક નાની લઘુમતી ફક્ત કામની બહાર કરે છે. મુદ્દો સ્પષ્ટ છે: AI-સહાયિત કોડિંગ ઝડપથી વિકાસકર્તાઓમાં મુખ્ય પ્રવાહમાં આવી ગયું છે ( સર્વે ડેવલપર અનુભવ પર AI ની અસર દર્શાવે છે - ધ ગિટહબ બ્લોગ ).

વિકાસમાં AI ટૂલ્સના આ પ્રસારને કારણે કાર્યક્ષમતામાં વધારો થયો છે અને કોડિંગમાં કઠિનતા ઓછી થઈ છે. ઉત્પાદનો ઝડપથી બનાવવામાં આવી રહ્યા છે કારણ કે AI બોઈલરપ્લેટ કોડ જનરેટ કરવામાં અને પુનરાવર્તિત કાર્યોને હેન્ડલ કરવામાં મદદ કરે છે ( શું સોફ્ટવેર એન્જિનિયર્સ માટે ભવિષ્ય છે? AI ની અસર [2024] ) ( શું AI 2025 માં વિકાસકર્તાઓને બદલશે: ભવિષ્યમાં એક ઝલક ). કોપાયલોટ જેવા ટૂલ્સ સંપૂર્ણ અલ્ગોરિધમ્સ અથવા ઉકેલો પણ સૂચવી શકે છે જે "માનવ વિકાસકર્તાઓ માટે તાત્કાલિક સ્પષ્ટ ન પણ હોય," કોડના વિશાળ ડેટાસેટ્સમાંથી શીખવાને કારણે. વાસ્તવિક દુનિયાના ઉદાહરણો પુષ્કળ છે: એક એન્જિનિયર ChatGPT ને સોર્ટિંગ ફંક્શન લાગુ કરવા અથવા તેમના કોડમાં બગ શોધવા માટે કહી શકે છે, અને AI સેકન્ડોમાં ડ્રાફ્ટ સોલ્યુશન ઉત્પન્ન કરશે. એમેઝોન અને માઇક્રોસોફ્ટ તેમની ડેવલપર ટીમોને AI જોડી પ્રોગ્રામર્સ (Amazon's CodeWhisperer અને Microsoft's Copilot's Copilot) તૈનાત કર્યા છે, જે કાર્યોને ઝડપથી પૂર્ણ કરવાની અને બોઈલરપ્લેટ પર ઓછા સામાન્ય કલાકો વિતાવે છે તેની જાણ કરે છે. હકીકતમાં, 2023 ના સ્ટેક ઓવરફ્લો સર્વેમાં સર્વે કરાયેલા 70% ડેવલપરોએ 70% ડેવલપર્સ AI કોડિંગ ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરે છે, 3% તેમની ચોકસાઈ પર ખૂબ વિશ્વાસ કરે છે - ShiftMag ). સૌથી લોકપ્રિય સહાયકો ChatGPT (~83% ઉત્તરદાતાઓ દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાય છે) અને GitHub Copilot (~56%) છે, જે દર્શાવે છે કે સામાન્ય વાતચીત AI અને IDE-સંકલિત સહાયકો બંને મુખ્ય ખેલાડીઓ છે. વિકાસકર્તાઓ મુખ્યત્વે ઉત્પાદકતા વધારવા (~33% ઉત્તરદાતાઓ દ્વારા ટાંકવામાં આવ્યા છે) અને શીખવાની ગતિ વધારવા (25%) માટે આ સાધનોનો ઉપયોગ કરે છે, જ્યારે લગભગ 25% પુનરાવર્તિત કાર્યને સ્વચાલિત કરીને વધુ કાર્યક્ષમ બનવા માટે તેનો ઉપયોગ કરે છે.

એ નોંધવું અગત્યનું છે કે પ્રોગ્રામિંગમાં AI ની ભૂમિકા સંપૂર્ણપણે નવી નથી - તેના તત્વો વર્ષોથી અસ્તિત્વમાં છે (IDEs અથવા ઓટોમેટેડ ટેસ્ટિંગ ફ્રેમવર્કમાં કોડ ઓટોકમ્પ્લીશન ધ્યાનમાં લો). પરંતુ છેલ્લા બે વર્ષ એક ટિપિંગ પોઈન્ટ રહ્યા છે. શક્તિશાળી મોટા ભાષા મોડેલ્સ (જેમ કે OpenAI ની GPT શ્રેણી અને DeepMind ના AlphaCode) ના ઉદભવે શક્ય તેટલું નાટકીય રીતે વિસ્તરણ કર્યું છે. ઉદાહરણ તરીકે, DeepMind ની AlphaCode સ્પર્ધાત્મક પ્રોગ્રામિંગ સ્પર્ધા સ્તરે પ્રદર્શન કરીને હેડલાઇન્સ બનાવી કોડિંગ પડકારોમાં લગભગ ટોચના-54% રેન્કિંગ DeepMind નો AlphaCode સરેરાશ પ્રોગ્રામરના કૌશલ્ય સાથે મેળ ખાય છે ). આ પહેલી વાર હતું જ્યારે AI સિસ્ટમે સ્પર્ધાત્મક . જો કે, તે કહી રહ્યું છે કે AlphaCode પણ, તેની બધી કુશળતા સાથે, શ્રેષ્ઠ માનવ કોડર્સને હરાવવાથી દૂર હતું. તે સ્પર્ધાઓમાં, AlphaCode માન્ય પ્રયાસોમાં લગભગ 30% સમસ્યાઓ હલ કરી શકે છે, જ્યારે ટોચના માનવ પ્રોગ્રામર્સ એક જ પ્રયાસમાં 90% થી વધુ સમસ્યાઓ હલ કરે છે. આ અંતર એ વાત પર ભાર મૂકે છે કે જ્યારે AI એક હદ સુધી સારી રીતે વ્યાખ્યાયિત અલ્ગોરિધમિક કાર્યોને સંભાળી શકે છે, ત્યારે ઊંડા તર્ક અને ચાતુર્યની જરૂર હોય તેવી સૌથી મુશ્કેલ સમસ્યાઓ માનવ ગઢ રહે છે .

સારાંશમાં, AI એ ડેવલપર્સના રોજિંદા ટૂલકીટમાં પોતાને મજબૂત રીતે સ્થાપિત કરી દીધું છે. કોડ લખવામાં મદદ કરવાથી લઈને ડિપ્લોયમેન્ટને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા સુધી, તે વિકાસ પ્રક્રિયાના દરેક ભાગને સ્પર્શી રહ્યું છે. આજે આ સંબંધ મોટાભાગે સહજીવનશીલ છે: AI એક કોપાયલટ (યોગ્ય રીતે નામ આપવામાં આવ્યું છે) તરીકે કાર્ય કરે છે જે ડેવલપર્સને ઝડપથી અને ઓછી હતાશા સાથે કોડ કરવામાં મદદ કરે છે, એક સ્વતંત્ર ઓટોપાયલટ કરતાં જે એકલા ઉડાન ભરી શકે છે. આગામી વિભાગમાં, આપણે એ વાત પર ધ્યાન આપીશું કે AI ટૂલ્સનો આ સમાવેશ ડેવલપર્સની ભૂમિકા અને તેમના કાર્યની પ્રકૃતિને કેવી રીતે બદલી રહ્યો છે, સારા માટે કે ખરાબ માટે.

AI વિકાસકર્તાઓની ભૂમિકાઓ અને ઉત્પાદકતામાં કેવી રીતે ફેરફાર કરી રહ્યું છે

AI દ્વારા નિયમિત કાર્ય વધુ પ્રમાણમાં હાથ ધરવામાં આવતાં, સોફ્ટવેર ડેવલપરની ભૂમિકા ખરેખર વિકસિત થવા લાગી છે. બોઈલરપ્લેટ કોડ લખવામાં અથવા સામાન્ય ભૂલોને ડિબગ કરવામાં કલાકો વિતાવવાને બદલે, ડેવલપર્સ તે કાર્યો તેમના AI સહાયકોને ઑફલોડ કરી શકે છે. આ ડેવલપરનું ધ્યાન ઉચ્ચ-સ્તરની સમસ્યાનું નિરાકરણ, આર્કિટેક્ચર અને સોફ્ટવેર એન્જિનિયરિંગના સર્જનાત્મક પાસાઓ તરફ વાળી રહ્યું છે. સારમાં, AI ડેવલપર્સને વધુ ઉત્પાદક અને સંભવિત રીતે વધુ નવીન બનવાની મંજૂરી આપી રહ્યું છે. પરંતુ શું આ ઓછા પ્રોગ્રામિંગ જોબ્સ, અથવા ફક્ત એક અલગ પ્રકારની જોબમાં ભાષાંતર કરે છે? ચાલો ઉત્પાદકતા અને ભૂમિકાઓ પરની અસરનું અન્વેષણ કરીએ:

ઉત્પાદકતામાં વધારો: મોટાભાગના એકાઉન્ટ્સ અને પ્રારંભિક અભ્યાસો અનુસાર, AI કોડિંગ ટૂલ્સ ડેવલપર ઉત્પાદકતામાં નોંધપાત્ર વધારો કરી રહ્યા છે. GitHub ના સંશોધનમાં જાણવા મળ્યું છે કે Copilot નો ઉપયોગ કરતા ડેવલપર્સ AI ની મદદ વગરના કાર્યો કરતા ઘણી ઝડપથી કાર્યો પૂર્ણ કરવામાં સક્ષમ હતા. એક પ્રયોગમાં, ડેવલપર્સે Copilot ની મદદ સાથે સરેરાશ 55% ઝડપથી કોડિંગ કાર્ય ઉકેલ્યું - તેના વિના 2 કલાક 41 મિનિટને બદલે લગભગ 1 કલાક 11 મિનિટનો સમય લીધો ( સંશોધન: GitHub Copilot ની ડેવલપર ઉત્પાદકતા અને ખુશી પર અસરનું પ્રમાણ - The GitHub બ્લોગ ). તે ઝડપમાં એક આશ્ચર્યજનક વધારો છે. તે ફક્ત ગતિ નથી; વિકાસકર્તાઓ અહેવાલ આપે છે કે AI સહાય હતાશા અને "પ્રવાહ વિક્ષેપો" ઘટાડવામાં મદદ કરે છે. સર્વેક્ષણોમાં, 88% વિકાસકર્તાઓએ કહ્યું કે તે તેમને વધુ ઉત્પાદક બનાવે છે અને તેમને વધુ સંતોષકારક કાર્ય પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવાની મંજૂરી આપે છે ( કેટલા ટકા વિકાસકર્તાઓએ કહ્યું છે કે github કોપાયલોટ બનાવે છે ... ). આ સાધનો પ્રોગ્રામરોને કંટાળાજનક ટુકડાઓ સંભાળીને "ઝોનમાં" રહેવામાં મદદ કરે છે, જે બદલામાં મુશ્કેલ સમસ્યાઓ માટે માનસિક ઉર્જા બચાવે છે. પરિણામે, ઘણા વિકાસકર્તાઓને લાગે છે કે કોડિંગ વધુ આનંદપ્રદ બન્યું છે - ઓછું કર્કશ કાર્ય અને વધુ સર્જનાત્મકતા.

દૈનિક કાર્યમાં ફેરફાર: આ ઉત્પાદકતામાં થયેલા વધારા સાથે પ્રોગ્રામરનો રોજિંદા કાર્યપ્રવાહ પણ બદલાઈ રહ્યો છે. બોઈલરપ્લેટ લખવા, સામાન્ય પેટર્નનું પુનરાવર્તન, વાક્યરચના શોધવા - જેવા ઘણા "વ્યસ્ત કાર્ય" AI પર ઑફલોડ કરી શકાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, ગેટર અને સેટર સાથે ડેટા ક્લાસ મેન્યુઅલી લખવાને બદલે, ડેવલપર ફક્ત AI ને તેને જનરેટ કરવા માટે પ્રોમ્પ્ટ કરી શકે છે. યોગ્ય API કોલ શોધવા માટે દસ્તાવેજીકરણને કોમ્બિંગ કરવાને બદલે, ડેવલપર કુદરતી ભાષામાં AI ને પૂછી શકે છે. આનો અર્થ એ છે કે ડેવલપર્સ રોટ કોડિંગ પર પ્રમાણમાં ઓછો સમય અને માનવ નિર્ણય લેવાની જરૂર હોય તેવા કાર્યો પર વધુ સમય વિતાવે છે . જેમ જેમ AI સરળ 80% કોડ લખવાનું કામ સંભાળે છે, તેમ ડેવલપરનું કામ AI આઉટપુટનું નિરીક્ષણ (કોડ સૂચનોની સમીક્ષા કરવી, તેનું પરીક્ષણ કરવું) અને AI શોધી શકતી નથી તેવી મુશ્કેલ 20% સમસ્યાઓનો સામનો કરવા તરફ વળે છે. વ્યવહારમાં, ડેવલપર તેમના દિવસની શરૂઆત AI-જનરેટેડ પુલ વિનંતીઓ ટ્રાય કરીને અથવા AI-સૂચવેલા સુધારાઓના બેચની સમીક્ષા કરીને કરી શકે છે, તેના બદલે તે બધા ફેરફારો શરૂઆતથી લખવાને બદલે.

સહયોગ અને ટીમ ડાયનેમિક્સ: રસપ્રદ વાત એ છે કે, AI ટીમ ડાયનેમિક્સ પર પણ અસર કરી રહ્યું છે. નિયમિત કાર્યો સ્વચાલિત હોવાથી, ટીમો ઓછા જુનિયર ડેવલપર્સને ગ્રન્ટ વર્ક સોંપીને વધુ સિદ્ધ કરી શકે છે. કેટલીક કંપનીઓ અહેવાલ આપે છે કે તેમના સિનિયર એન્જિનિયરો વધુ આત્મનિર્ભર બની શકે છે - તેઓ AI ની મદદથી ઝડપથી સુવિધાઓ પ્રોટોટાઇપ કરી શકે છે, પ્રારંભિક ડ્રાફ્ટ્સ કરવા માટે જુનિયરની જરૂર વગર. જો કે, આ એક નવો પડકાર ઉભો કરે છે: માર્ગદર્શન અને જ્ઞાન વહેંચણી. જુનિયરો સરળ કાર્યો કરીને શીખવાને બદલે, તેમને AI આઉટપુટને અસરકારક રીતે કેવી રીતે સંચાલિત કરવું છે. ટીમ સહયોગ AI પ્રોમ્પ્ટ્સને સામૂહિક રીતે રિફાઇન કરવા અથવા મુશ્કેલીઓ માટે AI-જનરેટેડ કોડની સમીક્ષા કરવા જેવી પ્રવૃત્તિઓ તરફ વળી શકે છે. સકારાત્મક બાજુએ, જ્યારે ટીમમાં દરેક પાસે AI સહાયક હોય છે, ત્યારે તે રમતનું ક્ષેત્ર સમાન બનાવી શકે છે અને ડિઝાઇન ચર્ચાઓ, સર્જનાત્મક વિચાર-મંથન અને જટિલ વપરાશકર્તા આવશ્યકતાઓને પૂર્ણ કરવા માટે વધુ સમય આપી શકે છે જેને કોઈ AI હાલમાં સમજી શકતો નથી. હકીકતમાં, પાંચમાંથી ચારથી વધુ વિકાસકર્તાઓ માને છે કે AI કોડિંગ ટૂલ્સ ટીમ સહયોગને વધારશે અથવા ઓછામાં ઓછું તેમને ડિઝાઇન અને સમસ્યાનું નિરાકરણ પર વધુ સહયોગ કરવા માટે મુક્ત કરશે, GitHub ના 2023 સર્વેના તારણો અનુસાર ( સર્વે ડેવલપર અનુભવ પર AI ની અસર દર્શાવે છે - The GitHub બ્લોગ ).

નોકરીની ભૂમિકાઓ પર અસર: એક મુખ્ય પ્રશ્ન એ છે કે શું AI પ્રોગ્રામરોની માંગ ઘટાડશે (કારણ કે દરેક પ્રોગ્રામર હવે વધુ ઉત્પાદક છે), અથવા તે ફક્ત માંગણી કરાયેલ કૌશલ્યોમાં ફેરફાર કરશે. અન્ય ઓટોમેશન (જેમ કે devops ટૂલ્સનો ઉદય, અથવા ઉચ્ચ-સ્તરીય પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓ) સાથેનો ઐતિહાસિક દાખલો સૂચવે છે કે ડેવલપર નોકરીઓ એટલી દૂર નથી થતી જેટલી તે ઉંચી થાય . ખરેખર, ઉદ્યોગ વિશ્લેષકો આગાહી કરે છે કે સોફ્ટવેર એન્જિનિયરિંગ ભૂમિકાઓ વધતી રહેશે , પરંતુ તે ભૂમિકાઓની પ્રકૃતિ બદલાશે. તાજેતરના ગાર્ટનર રિપોર્ટમાં આગાહી કરવામાં આવી છે કે 2027 સુધીમાં, 50% સોફ્ટવેર એન્જિનિયરિંગ સંસ્થાઓ ઉત્પાદકતા વધારવા માટે AI-સંવર્ધિત "સોફ્ટવેર એન્જિનિયરિંગ ઇન્ટેલિજન્સ" પ્લેટફોર્મ અપનાવશે , જે 2024 માં ફક્ત 5% હતું ( શું સોફ્ટવેર એન્જિનિયર્સનું ભવિષ્ય છે? AI ની અસર [2024] તે બુદ્ધિશાળી પ્લેટફોર્મ સાથે કામ કરશે તેવી જ રીતે, કન્સલ્ટિંગ ફર્મ મેકકિન્સે પ્રોજેક્ટ કરે છે કે જ્યારે AI ઘણા કાર્યોને સ્વચાલિત કરી શકે છે, ત્યારે લગભગ 80% પ્રોગ્રામિંગ નોકરીઓમાં હજુ પણ લૂપમાં માનવીની જરૂર પડશે અને તે "માનવ-કેન્દ્રિત" રહેશે . બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, મોટાભાગના ડેવલપર હોદ્દા માટે આપણને હજુ પણ લોકોની જરૂર પડશે, પરંતુ નોકરીનું વર્ણન બદલાઈ શકે છે.

"AI સોફ્ટવેર એન્જિનિયર" અથવા "પ્રોમ્પ્ટ એન્જિનિયર" જેવી ભૂમિકાઓનો ઉદભવ - વિકાસકર્તાઓ જે AI ઘટકો બનાવવા અથવા ગોઠવવામાં નિષ્ણાત છે. આપણે પહેલાથી જ AI/ML કુશળતા ધરાવતા વિકાસકર્તાઓની માંગ આસમાને પહોંચી રહી જોઈ રહ્યા છીએ. Indeed દ્વારા કરવામાં આવેલા વિશ્લેષણ મુજબ, AI-સંબંધિત ત્રણ સૌથી વધુ માંગવાળી નોકરીઓ ડેટા સાયન્ટિસ્ટ, સોફ્ટવેર એન્જિનિયર અને મશીન લર્નિંગ એન્જિનિયર , અને છેલ્લા ત્રણ વર્ષમાં આ ભૂમિકાઓની માંગ બમણી કરતાં વધુ થઈ ગઈ છે ( શું સોફ્ટવેર એન્જિનિયર્સ માટે ભવિષ્ય છે? AI ની અસર [2024] ). પરંપરાગત સોફ્ટવેર એન્જિનિયરો પાસેથી મશીન લર્નિંગની મૂળભૂત બાબતોને સમજવા અથવા એપ્લિકેશનમાં AI સેવાઓને એકીકૃત કરવાની અપેક્ષા રાખવામાં આવે છે. વિકાસકર્તાઓને બિનજરૂરી બનાવવાથી દૂર, "AI વ્યવસાયને ઉન્નત કરી શકે છે, જેનાથી વિકાસકર્તાઓ ઉચ્ચ-સ્તરના કાર્યો અને નવીનતા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી શકે છે." ( શું AI 2025 માં વિકાસકર્તાઓને બદલશે: ભવિષ્યમાં એક ઝલક ) ઘણા નિયમિત કોડિંગ કાર્યો AI દ્વારા સંભાળવામાં આવી શકે છે, પરંતુ વિકાસકર્તાઓ સિસ્ટમ ડિઝાઇન, મોડ્યુલોને એકીકૃત કરવા, ગુણવત્તા સુનિશ્ચિત કરવા અને નવીન સમસ્યાઓને સંબોધવામાં વધુ વ્યસ્ત રહેશે. એક AI-ફોરવર્ડ કંપનીના એક વરિષ્ઠ ઇજનેરે તેનો સારાંશ સારી રીતે આપ્યો: AI આપણા વિકાસકર્તાઓને બદલતું નથી; તે તેમને વિસ્તૃત કરે છે શક્તિશાળી AI સાધનોથી સજ્જ એક જ ડેવલપર અનેક કામ કરી શકે છે, પરંતુ તે ડેવલપર હવે વધુ જટિલ અને પ્રભાવશાળી કામ કરી રહ્યો છે.

વાસ્તવિક દુનિયાનું ઉદાહરણ: એક સોફ્ટવેર ફર્મના દૃશ્યનો વિચાર કરો જેણે તેના બધા ડેવલપર્સ માટે GitHub Copilot ને એકીકૃત કર્યું. તાત્કાલિક અસર એ હતી કે યુનિટ ટેસ્ટ અને બોઈલરપ્લેટ કોડ લખવામાં ખર્ચવામાં આવેલા સમયમાં નોંધપાત્ર ઘટાડો થયો. એક જુનિયર ડેવલપરને જાણવા મળ્યું કે Copilot નો ઉપયોગ કરીને તે નવા ફીચરના કોડના 80% ઝડપથી જનરેટ કરી શકે છે, પછી બાકીના 20% ને કસ્ટમાઇઝ કરવામાં અને એકીકરણ પરીક્ષણો લખવામાં તેનો સમય વિતાવી શકે છે. કોડ આઉટપુટની દ્રષ્ટિએ તેની ઉત્પાદકતા લગભગ બમણી થઈ ગઈ, પરંતુ વધુ રસપ્રદ વાત એ છે કે, તેના યોગદાનનું સ્વરૂપ બદલાઈ ગયું - તે કોડ સમીક્ષક અને પરીક્ષણ ડિઝાઇનર . ટીમે એ પણ જોયું કે કોડ સમીક્ષાઓએ AI ભૂલો . ઉદાહરણ તરીકે, Copilot ક્યારેક ક્યારેક અસુરક્ષિત એન્ક્રિપ્શન અમલીકરણ સૂચવ્યું; માનવ વિકાસકર્તાઓએ તેને શોધીને સુધારવાની જરૂર હતી. આ પ્રકારનું ઉદાહરણ દર્શાવે છે કે જ્યારે આઉટપુટ વધ્યું, ત્યારે કાર્યપ્રવાહમાં વધુ મહત્વપૂર્ણ બની ગઈ

સારાંશમાં, AI નિર્વિવાદપણે વિકાસકર્તાઓના કાર્ય કરવાની રીતમાં ફેરફાર કરી રહ્યું છે: તેમને ઝડપી બનાવે છે અને તેમને વધુ મહત્વાકાંક્ષી સમસ્યાઓનો સામનો કરવાની મંજૂરી આપે છે, પરંતુ તેમને ઉચ્ચ કૌશલ્ય (AI નો ઉપયોગ કરીને અને ઉચ્ચ-સ્તરની વિચારસરણી બંનેમાં) ની જરૂર પણ પડે છે. તે "AI નોકરીઓ લે છે" ની વાર્તા ઓછી અને "AI નોકરીઓ બદલતી" ની વાર્તા વધુ છે. જે વિકાસકર્તાઓ આ સાધનોનો અસરકારક રીતે ઉપયોગ કરવાનું શીખે છે તેઓ તેમની અસર વધારી શકે છે - જે ક્લિચ આપણે વારંવાર સાંભળીએ છીએ તે છે કે, "AI વિકાસકર્તાઓને બદલશે નહીં, પરંતુ AI નો ઉપયોગ કરતા વિકાસકર્તાઓ એવા લોકોનું સ્થાન લઈ શકે છે જેઓ નથી લેતા." આગામી વિભાગો અન્વેષણ કરશે કે માનવ વિકાસકર્તાઓ હજુ પણ શા માટે આવશ્યક છે (AI શું શકતું નથી ), અને વિકાસકર્તાઓ AI ની સાથે વિકાસ માટે તેમની કુશળતાને કેવી રીતે અનુકૂલિત કરી શકે છે.

AI ની મર્યાદાઓ (માણસો શા માટે મહત્વપૂર્ણ રહે છે)

તેની પ્રભાવશાળી ક્ષમતાઓ હોવા છતાં, આજના AI માં સ્પષ્ટ મર્યાદાઓ જે તેને માનવ પ્રોગ્રામરોને અપ્રચલિત બનાવતા અટકાવે છે. આ મર્યાદાઓને સમજવી એ સમજવાની ચાવી છે કે વિકાસ પ્રક્રિયામાં પ્રોગ્રામરો હજુ પણ શા માટે ખૂબ જ જરૂરી છે. AI એક શક્તિશાળી સાધન છે, પરંતુ તે કોઈ જાદુઈ બુલેટ નથી જે માનવ વિકાસકર્તાની સર્જનાત્મકતા, વિવેચનાત્મક વિચારસરણી અને સંદર્ભિત સમજને બદલી શકે છે. પ્રોગ્રામિંગમાં AI ની કેટલીક મૂળભૂત ખામીઓ અને માનવ વિકાસકર્તાઓની અનુરૂપ શક્તિઓ અહીં છે:

• સાચી સમજણ અને સર્જનાત્મકતાનો અભાવ: સમજી શકતા નથી ; તેઓ પેટર્નને ઓળખે છે અને તાલીમ ડેટાના આધારે સંભવિત આઉટપુટને ફરીથી ગોઠવે છે. આનો અર્થ એ છે કે AI એવા કાર્યો સાથે સંઘર્ષ કરી શકે છે જેમાં મૂળ, સર્જનાત્મક ઉકેલો અથવા નવી સમસ્યા ડોમેન્સની ઊંડી સમજણની જરૂર હોય છે. AI કદાચ પહેલા જોયેલા સ્પષ્ટીકરણને પૂર્ણ કરવા માટે કોડ જનરેટ કરી શકશે, પરંતુ તેને અભૂતપૂર્વ સમસ્યા માટે નવું અલ્ગોરિધમ ડિઝાઇન કરવા અથવા અસ્પષ્ટ જરૂરિયાતનું અર્થઘટન કરવા માટે કહેશે, અને તે કદાચ નિષ્ફળ જશે. જેમ એક નિરીક્ષકે કહ્યું, AI આજે "માનવ વિકાસકર્તાઓ ટેબલ પર લાવે છે તે સર્જનાત્મક અને વિવેચનાત્મક વિચાર ક્ષમતાઓનો અભાવ છે." ( શું AI 2025 માં વિકાસકર્તાઓને બદલશે: ભવિષ્યમાં ઝલક ) માનવીઓ બોક્સની બહાર વિચારવામાં શ્રેષ્ઠ છે - સોફ્ટવેર આર્કિટેક્ચર ડિઝાઇન કરવા અથવા જટિલ સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે ડોમેન જ્ઞાન, અંતર્જ્ઞાન અને સર્જનાત્મકતાને જોડીને. AI, તેનાથી વિપરીત, તેણે શીખેલા પેટર્ન સુધી મર્યાદિત છે; જો કોઈ સમસ્યા તે પેટર્ન સાથે સારી રીતે મેળ ખાતી નથી, તો AI ખોટો અથવા અર્થહીન કોડ ઉત્પન્ન કરી શકે છે (ઘણીવાર આત્મવિશ્વાસથી!). સોફ્ટવેરમાં નવીનતા

• સંદર્ભ અને મોટા ચિત્રની સમજ: સોફ્ટવેર બનાવવું એ ફક્ત કોડની લાઇનો લખવાનું નથી. તેમાં કારણ - વ્યવસાયિક જરૂરિયાતો, વપરાશકર્તાની જરૂરિયાતો અને સોફ્ટવેર કયા સંદર્ભમાં કાર્ય કરે છે. AI પાસે સંદર્ભની ખૂબ જ સાંકડી બારી છે (સામાન્ય રીતે તે એક સમયે આપવામાં આવતા ઇનપુટ સુધી મર્યાદિત છે). તે સિસ્ટમના મુખ્ય હેતુને અથવા કોડમાં સ્પષ્ટ રીતે શું છે તે ઉપરાંત એક મોડ્યુલ બીજા મોડ્યુલ સાથે કેવી રીતે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે તે ખરેખર સમજી શકતું નથી. પરિણામે, AI એવો કોડ જનરેટ કરી શકે છે જે તકનીકી રીતે નાના કાર્ય માટે કામ કરે છે પરંતુ મોટા સિસ્ટમ આર્કિટેક્ચરમાં સારી રીતે બંધબેસતું નથી અથવા કેટલીક ગર્ભિત આવશ્યકતાઓનું ઉલ્લંઘન કરે છે. સોફ્ટવેર વ્યવસાયિક લક્ષ્યો અને વપરાશકર્તાની અપેક્ષાઓ સાથે સંરેખિત થાય છે તેની ખાતરી કરવા માટે માનવ વિકાસકર્તાઓની જરૂર છે. જટિલ સિસ્ટમ ડિઝાઇન - એક ભાગમાં ફેરફાર બીજા ભાગમાં કેવી રીતે લહેરાવી શકે છે તે સમજવું, ટ્રેડ-ઓફને કેવી રીતે સંતુલિત કરવું (જેમ કે પ્રદર્શન વિરુદ્ધ વાંચનક્ષમતા), અને કોડબેઝના લાંબા ગાળાના ઉત્ક્રાંતિની યોજના કેવી રીતે બનાવવી - એ એવી વસ્તુ છે જે AI આજે કરી શકતી નથી. હજારો ઘટકોવાળા મોટા પાયે પ્રોજેક્ટ્સમાં, AI "વૃક્ષોને જુએ છે પણ જંગલને નહીં." એક વિશ્લેષણમાં નોંધ્યું છે તેમ, "AI મોટા પાયે સોફ્ટવેર પ્રોજેક્ટ્સના સંપૂર્ણ સંદર્ભ અને જટિલતાઓને સમજવામાં સંઘર્ષ કરે છે," જેમાં વ્યવસાયિક આવશ્યકતાઓ અને વપરાશકર્તા અનુભવના વિચારણાઓનો સમાવેશ થાય છે ( શું AI 2025 માં વિકાસકર્તાઓને બદલશે: ભવિષ્યમાં એક ઝલક ). માનવીઓ મોટા ચિત્રનું વિઝન જાળવી રાખે છે.

• સામાન્ય સમજ અને અસ્પષ્ટતાનો ઉકેલ: વાસ્તવિક પ્રોજેક્ટ્સમાં જરૂરિયાતો ઘણીવાર અસ્પષ્ટ અથવા વિકસિત હોય છે. માનવ વિકાસકર્તા સ્પષ્ટતા માંગી શકે છે, વાજબી ધારણાઓ કરી શકે છે, અથવા અવાસ્તવિક વિનંતીઓ પર દબાણ કરી શકે છે. AI પાસે સામાન્ય સમજણનું તર્ક નથી અથવા સ્પષ્ટતા પ્રશ્નો પૂછવાની ક્ષમતા નથી (જ્યાં સુધી સ્પષ્ટ રીતે પ્રોમ્પ્ટમાં લૂપ ન હોય, અને પછી પણ તેની પાસે તેને યોગ્ય રીતે મેળવવાની કોઈ ગેરંટી નથી). આ જ કારણ છે કે AI-જનરેટેડ કોડ ક્યારેક તકનીકી રીતે સાચો હોઈ શકે છે પરંતુ કાર્યાત્મક રીતે અસ્પષ્ટ હોઈ શકે છે - જો સૂચનાઓ અસ્પષ્ટ હોય તો વપરાશકર્તાનો ખરેખર શું હેતુ છે તે જાણવા માટે તેમાં નિર્ણયનો હોય છે. તેનાથી વિપરીત, માનવ પ્રોગ્રામર ઉચ્ચ-સ્તરની વિનંતીનું અર્થઘટન કરી શકે છે ("આ UI ને વધુ સાહજિક બનાવો" અથવા "એપ્લિકેશન અનિયમિત ઇનપુટ્સને સુંદર રીતે હેન્ડલ કરવી જોઈએ") અને કોડમાં શું કરવાની જરૂર છે તે શોધી શકે છે. વિકાસકર્તાને ખરેખર બદલવા માટે AI ને અત્યંત વિગતવાર, અસ્પષ્ટ સ્પષ્ટીકરણોની જરૂર પડશે, અને આવા સ્પષ્ટીકરણને અસરકારક રીતે લખવાનું પણ કોડ પોતે લખવા જેટલું મુશ્કેલ છે. ફોર્બ્સ ટેક કાઉન્સિલના લેખમાં યોગ્ય રીતે નોંધ્યું છે તેમ, AI ખરેખર વિકાસકર્તાઓનું સ્થાન લેવા માટે, તેને અસ્પષ્ટ સૂચનાઓ સમજવાની અને માનવીની જેમ અનુકૂલન કરવાની જરૂર પડશે - જે સ્તરનું તર્ક AI પાસે નથી ( સેર્ગી કુઝિનની પોસ્ટ - લિંક્ડઇન ).

• વિશ્વસનીયતા અને "ભ્રમ": આજના જનરેટિવ AI મોડેલોમાં એક જાણીતી ખામી છે: તેઓ ખોટા અથવા સંપૂર્ણપણે બનાવટી આઉટપુટ ઉત્પન્ન કરી શકે છે, જેને ઘણીવાર ભ્રમ . કોડિંગમાં, આનો અર્થ એ થઈ શકે છે કે AI એવો કોડ લખે છે જે બુદ્ધિગમ્ય લાગે છે પરંતુ તાર્કિક રીતે ખોટો અથવા અસુરક્ષિત છે. વિકાસકર્તાઓ AI સૂચનો પર આંધળો વિશ્વાસ કરી શકતા નથી. વ્યવહારમાં, AI-લેખિત કોડના દરેક ભાગને માનવ દ્વારા કાળજીપૂર્વક સમીક્ષા અને પરીક્ષણની જરૂર છે . સ્ટેક ઓવરફ્લો સર્વે ડેટા આને પ્રતિબિંબિત કરે છે - AI ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરનારાઓમાંથી, ફક્ત AI ના આઉટપુટની ચોકસાઈ પર ખૂબ વિશ્વાસ કરે છે પર અવિશ્વાસ કરે છે ( 70% વિકાસકર્તાઓ AI કોડિંગ ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરે છે, 3% તેમની ચોકસાઈ પર ખૂબ વિશ્વાસ કરે છે - ShiftMag ). મોટાભાગના વિકાસકર્તાઓ AI સૂચનોને મદદરૂપ સંકેતો તરીકે માને છે, સુવાર્તા તરીકે નહીં. આ ઓછો વિશ્વાસ વાજબી છે કારણ કે AI વિચિત્ર ભૂલો કરી શકે છે જે કોઈ સક્ષમ માનવ કરશે નહીં (જેમ કે એક પછી એક ભૂલો, નાપસંદ કરેલા કાર્યોનો ઉપયોગ, અથવા બિનકાર્યક્ષમ ઉકેલો ઉત્પન્ન કરવા) કારણ કે તે ખરેખર સમસ્યા વિશે કારણ આપતું નથી. એક ફોરમ ટિપ્પણીમાં રડતા અવાજે નોંધ્યું છે કે, "તેઓ (AI) ખૂબ જ ભ્રમિત થાય છે અને વિચિત્ર ડિઝાઇન પસંદગીઓ કરે છે જે માનવ ક્યારેય નહીં કરે" ( શું AI ને કારણે પ્રોગ્રામરો અપ્રચલિત થઈ જશે? - કારકિર્દી સલાહ ). આ ભૂલોને પકડવા માટે માનવ દેખરેખ મહત્વપૂર્ણ છે. AI તમને 90% સુવિધા ઝડપથી મેળવી શકે છે, પરંતુ જો બાકીના 10% માં સૂક્ષ્મ ભૂલ હોય, તો પણ તેનું નિદાન અને સુધારણા માનવ વિકાસકર્તા પર પડે છે. અને જ્યારે ઉત્પાદનમાં કંઈક ખોટું થાય છે, ત્યારે તે માનવ ઇજનેરોએ જ ડીબગ કરવું પડે છે - AI હજુ સુધી તેની ભૂલોની જવાબદારી લઈ શકતું નથી.

• કોડબેઝની જાળવણી અને વિકાસ: સોફ્ટવેર પ્રોજેક્ટ્સ વર્ષોથી જીવંત અને વિકાસ પામે છે. તેમને સુસંગત શૈલી, ભવિષ્યના જાળવણીકારો માટે સ્પષ્ટતા અને જરૂરિયાતો બદલાતી રહે તેમ અપડેટ્સની જરૂર પડે છે. આજે AI પાસે ભૂતકાળના નિર્ણયોની યાદ નથી (મર્યાદિત પ્રોમ્પ્ટ્સની બહાર), તેથી તે મોટા પ્રોજેક્ટમાં કોડને સુસંગત રાખી શકશે નહીં સિવાય કે માર્ગદર્શન આપવામાં આવે. માનવ વિકાસકર્તાઓ કોડ જાળવણીની ખાતરી કરે છે - સ્પષ્ટ દસ્તાવેજીકરણ લખવા, ચતુર-પરંતુ-અસ્પષ્ટ ઉકેલો કરતાં વાંચી શકાય તેવા ઉકેલો પસંદ કરવા, અને જ્યારે આર્કિટેક્ચર વિકસિત થાય ત્યારે જરૂર મુજબ કોડ રિફેક્ટરિંગ. AI આ કાર્યોમાં મદદ કરી શકે છે (જેમ કે રિફેક્ટરિંગ સૂચવવા), પરંતુ શું રિફેક્ટર કરવું અથવા કયા ભાગોને ફરીથી ડિઝાઇન કરવાની જરૂર છે તે નક્કી કરવું એ માનવ નિર્ણયનો વિષય છે. વધુમાં, ઘટકોને એકીકૃત કરતી વખતે, હાલના મોડ્યુલો પર નવી સુવિધાની અસરને સમજવી (પશ્ચાદવર્તી સુસંગતતા સુનિશ્ચિત કરવી, વગેરે) એ એવી બાબત છે જે માનવો સંભાળે છે. AI-જનરેટેડ કોડ માનવો દ્વારા સંકલિત અને સુમેળભર્યો હોવો જોઈએ. એક પ્રયોગ તરીકે, કેટલાક વિકાસકર્તાઓએ ChatGPT ને સંપૂર્ણ નાની એપ્લિકેશનો બનાવવા દેવાનો પ્રયાસ કર્યો છે; પરિણામ ઘણીવાર શરૂઆતમાં કામ કરે છે પરંતુ તેને જાળવી રાખવું અથવા લંબાવવું ખૂબ મુશ્કેલ બની જાય છે કારણ કે AI સતત વિચારશીલ આર્કિટેક્ચર લાગુ કરી રહ્યું નથી - તે સ્થાનિક નિર્ણયો લઈ રહ્યું છે જે માનવ આર્કિટેક્ટ ટાળશે.

• નૈતિક અને સુરક્ષા બાબતો: જેમ જેમ AI વધુ કોડ લખે છે, તેમ તેમ તે પક્ષપાત, સુરક્ષા અને નૈતિકતાના પ્રશ્નો પણ ઉભા કરે છે. AI અજાણતામાં સુરક્ષા નબળાઈઓ રજૂ કરી શકે છે (ઉદાહરણ તરીકે, ઇનપુટ્સને યોગ્ય રીતે સેનિટાઇઝ ન કરવા, અથવા અસુરક્ષિત ક્રિપ્ટોગ્રાફિક પ્રથાઓનો ઉપયોગ ન કરવો) જે એક અનુભવી માનવ વિકાસકર્તા પકડી શકે છે. ઉપરાંત, AI પાસે નૈતિકતાની સહજ ભાવના અથવા ન્યાયીપણા માટે ચિંતા નથી - ઉદાહરણ તરીકે, તે પક્ષપાતી ડેટા પર તાલીમ આપી શકે છે અને અલ્ગોરિધમ્સ સૂચવી શકે છે જે અજાણતા ભેદભાવ કરે છે (લોન મંજૂરી કોડ અથવા ભરતી અલ્ગોરિધમ જેવી AI-સંચાલિત સુવિધામાં). માનવ વિકાસકર્તાઓને આ મુદ્દાઓ માટે AI આઉટપુટનું ઑડિટ કરવા, નિયમોનું પાલન સુનિશ્ચિત કરવા અને નૈતિક વિચારણાઓ સાથે સોફ્ટવેરને ભેળવવાની જરૂર છે. સોફ્ટવેરનું સામાજિક પાસું "અવગણવું શકાતું નથી. વિકાસના આ માનવ-કેન્દ્રિત પાસાઓ ઓછામાં ઓછા નજીકના ભવિષ્યમાં AI ની પહોંચની બહાર છે." ( શું AI 2025 માં વિકાસકર્તાઓને બદલશે: ભવિષ્યમાં એક ઝલક ) વિકાસકર્તાઓએ AI યોગદાન માટે અંતરાત્મા અને ગુણવત્તા દ્વાર તરીકે સેવા આપવી જોઈએ.

આ મર્યાદાઓને ધ્યાનમાં રાખીને, વર્તમાન સર્વસંમતિ એ છે કે AI એક સાધન છે, રિપ્લેસમેન્ટ નથી . જેમ સત્ય નાડેલાએ કહ્યું હતું, તે વિકાસકર્તાઓને સશક્ત બનાવવા શું AI પ્રોગ્રામર્સને બદલશે? ધ ટ્રુથ બિહાઇન્ડ ધ હાઇપ | ધ પાયકોચ દ્વારા | આર્ટિફિશિયલ કોર્નર | માર્ચ, 2025 | મીડિયમ ). AI ને જુનિયર સહાયક તરીકે વિચારી શકાય છે: તે ઝડપી, અથાક છે, અને ઘણા કાર્યોમાં પ્રથમ પાસ લઈ શકે છે, પરંતુ તેને પોલિશ્ડ અંતિમ ઉત્પાદન બનાવવા માટે વરિષ્ઠ વિકાસકર્તાના માર્ગદર્શન અને કુશળતાની જરૂર છે. તે કહે છે કે સૌથી અદ્યતન AI કોડિંગ સિસ્ટમ્સ પણ સહાયક (કોપાયલોટ, કોડવ્હિસ્પરર, વગેરે) અને સ્વાયત્ત કોડર તરીકે નહીં. કંપનીઓ તેમની પ્રોગ્રામિંગ ટીમોને કાઢી રહી નથી અને AI ને જંગલી રીતે ચાલવા દેતી નથી; તેના બદલે, તેઓ વિકાસકર્તાઓના વર્કફ્લોમાં AI ને એમ્બેડ કરી રહ્યા છે જેથી તેમને મદદ કરી શકાય.

એક ઉદાહરણરૂપ અવતરણ OpenAI ના સેમ ઓલ્ટમેન તરફથી આવે છે, જેમણે નોંધ્યું હતું કે AI એજન્ટો સુધરે છે તેમ છતાં, સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટમાં "આ AI એજન્ટો માનવોને સંપૂર્ણપણે બદલી શકશે નહીં" સેમ ઓલ્ટમેન કહે છે કે AI એજન્ટો ટૂંક સમયમાં સોફ્ટવેર એન્જિનિયરો જે કાર્યો કરે છે તે કરશે: સંપૂર્ણ વાર્તા 5 પોઇન્ટમાં - ઇન્ડિયા ટુડે "વર્ચ્યુઅલ સહકાર્યકરો" તરીકે કાર્ય કરશે જે માનવ એન્જિનિયરો માટે સારી રીતે વ્યાખ્યાયિત કાર્યોનું સંચાલન કરશે, ખાસ કરીને થોડા વર્ષોનો અનુભવ ધરાવતા નીચલા-સ્તરના સોફ્ટવેર એન્જિનિયરના લાક્ષણિક કાર્યો. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, AI આખરે કેટલાક ક્ષેત્રોમાં જુનિયર ડેવલપરનું કામ કરી શકે છે, પરંતુ તે જુનિયર ડેવલપર બેરોજગાર થતો નથી - તેઓ AI ની દેખરેખ રાખવા અને AI દ્વારા ન કરી શકાય તેવા ઉચ્ચ-સ્તરના કાર્યોનો સામનો કરવાની ભૂમિકામાં વિકસિત થાય છે. ભવિષ્ય તરફ જોતા પણ, જ્યાં કેટલાક સંશોધકો આગાહી કરે છે કે 2040 સુધીમાં AI તેના મોટાભાગના કોડ લખી શકે છે ( શું સોફ્ટવેર એન્જિનિયર્સ માટે ભવિષ્ય છે? AI ની અસર [2024] ), તે સામાન્ય રીતે સંમત થાય છે કે માનવ પ્રોગ્રામરોને હજુ પણ મશીનોમાં અભાવ હોય તેવા સર્જનાત્મક સ્પાર્ક અને વિવેચનાત્મક વિચારસરણીનું નિરીક્ષણ, માર્ગદર્શન અને પ્રદાન કરવાની જરૂર પડશે .

એ પણ નોંધનીય છે કે સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ ફક્ત કોડિંગ કરતાં વધુ છે . તેમાં હિસ્સેદારો સાથે વાતચીત, વપરાશકર્તા વાર્તાઓ સમજવી, ટીમોમાં સહયોગ કરવો અને પુનરાવર્તિત ડિઝાઇનનો સમાવેશ થાય છે - બધા ક્ષેત્રો જ્યાં માનવ કૌશલ્ય અનિવાર્ય છે. AI ક્લાયન્ટ સાથે મીટિંગમાં બેસીને તેઓ ખરેખર શું ઇચ્છે છે તે નક્કી કરી શકતું નથી, ન તો તે પ્રાથમિકતાઓ પર વાટાઘાટો કરી શકતું છે અથવા ઉત્પાદન માટે દ્રષ્ટિ ધરાવતી ટીમને પ્રેરણા આપી શકતું નથી. માનવ તત્વ કેન્દ્રિય રહે છે.

સારાંશમાં, AI માં મહત્વપૂર્ણ નબળાઈઓ છે: સાચી સર્જનાત્મકતાનો અભાવ, સંદર્ભની મર્યાદિત સમજ, ભૂલો કરવાની વૃત્તિ, જવાબદારીનો અભાવ અને સોફ્ટવેર નિર્ણયોના વ્યાપક પરિણામોની સમજનો અભાવ. આ અંતર એ છે જ્યાં માનવ વિકાસકર્તાઓ ચમકે છે. AI ને ખતરા તરીકે જોવાને બદલે, તેને માનવ વિકાસકર્તાઓ માટે એક શક્તિશાળી એમ્પ્લીફાયર AI-સંવર્ધિત વિકાસ વિશ્વમાં સુસંગત અને મૂલ્યવાન રહેવા માટે તેમની કુશળતા અને ભૂમિકાઓને અનુકૂલિત કરીને આ એમ્પ્લીફાયરનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરી શકે છે

AI ના યુગમાં અનુકૂલન અને સમૃદ્ધિ

પ્રોગ્રામર્સ અને ડેવલપર્સ માટે, કોડિંગમાં AI નો ઉદય ભયંકર ખતરો હોવો જરૂરી નથી - તે એક તક હોઈ શકે છે. ચાવી એ છે કે ટેકનોલોજી સાથે અનુકૂલન અને વિકાસ કરવો વધુ ઉત્પાદક અને માંગમાં જોશે, જ્યારે જે લોકો તેને અવગણે છે તેઓ પાછળ પડી ગયા હોવાનું શોધી શકે છે. આ વિભાગમાં, અમે ડેવલપર્સ માટે સંબંધિત રહેવા અને ખીલવા માટે વ્યવહારુ પગલાં અને વ્યૂહરચના પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીએ છીએ કારણ કે AI ટૂલ્સ રોજિંદા વિકાસનો ભાગ બને છે. અપનાવવાની માનસિકતા સ્પર્ધાને બદલે AI સાથે સતત શીખવા અને સહયોગ કરવાની છે. ડેવલપર્સ કેવી રીતે ગોઠવાઈ શકે છે અને તેઓએ કઈ નવી કુશળતા અને ભૂમિકાઓ ધ્યાનમાં લેવી જોઈએ તે અહીં છે:

1. AI ને એક સાધન તરીકે સ્વીકારો (AI કોડિંગ સહાયકોનો અસરકારક રીતે ઉપયોગ કરવાનું શીખો): સૌ પ્રથમ, વિકાસકર્તાઓએ ઉપલબ્ધ AI ટૂલ્સથી આરામદાયક બનવું જોઈએ. Copilot, ChatGPT, અથવા અન્ય કોડિંગ AI ને તમારા નવા જોડી પ્રોગ્રામિંગ ભાગીદાર તરીકે ગણો. આનો અર્થ એ છે કે સારા પ્રોમ્પ્ટ અથવા ટિપ્પણીઓ કેવી રીતે લખવી તે શીખવું , અને AI-જનરેટેડ કોડને ઝડપથી માન્ય અથવા ડીબગ કેવી રીતે કરવો તે જાણવું. જેમ ડેવલપરને તેમનો IDE અથવા સંસ્કરણ નિયંત્રણ શીખવું પડ્યું હતું, તેવી જ રીતે AI સહાયકની વિચિત્રતાઓ શીખવી એ કૌશલ્ય સમૂહનો એક ભાગ બની રહી છે. ઉદાહરણ તરીકે, ડેવલપર તેમણે લખેલા કોડનો એક ભાગ લઈને અને AI ને તેને સુધારવા માટે કહીને, પછી ફેરફારોનું વિશ્લેષણ કરીને પ્રેક્ટિસ કરી શકે છે. અથવા, કોઈ કાર્ય શરૂ કરતી વખતે, ટિપ્પણીઓમાં તેની રૂપરેખા બનાવો અને જુઓ કે AI શું પ્રદાન કરે છે, પછી ત્યાંથી રિફાઇન કરો. સમય જતાં, તમે AI શું સારું છે અને તેની સાથે કેવી રીતે સહ-નિર્માણ કરવું તે માટે અંતર્જ્ઞાન વિકસાવશો. તેને "AI-સહાયિત વિકાસ" - તમારા ટૂલબોક્સમાં ઉમેરવા માટે એક નવી કુશળતા. ખરેખર, વિકાસકર્તાઓ હવે "પ્રોમ્પ્ટ એન્જિનિયરિંગ" ને એક કૌશલ્ય તરીકે બોલે છે - AI ને યોગ્ય પ્રશ્નો કેવી રીતે પૂછવા તે જાણવું. જેઓ તેમાં નિપુણતા ધરાવે છે તેઓ સમાન સાધનોથી નોંધપાત્ર રીતે વધુ સારા પરિણામો પ્રાપ્ત કરી શકે છે. યાદ રાખો, "જે વિકાસકર્તાઓ AI નો ઉપયોગ કરે છે તેઓ એવા લોકોનું સ્થાન લઈ શકે છે જેઓ નથી લેતા" - તેથી ટેકનોલોજીને અપનાવો અને તેને તમારા સાથી બનાવો.

2. ઉચ્ચ-સ્તરીય કૌશલ્યો (સમસ્યાનું નિરાકરણ, સિસ્ટમ ડિઝાઇન, આર્કિટેક્ચર) પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરો: કારણ કે AI વધુ નીચા-સ્તરના કોડિંગને સંભાળી શકે છે, વિકાસકર્તાઓએ એબ્સ્ટ્રેક્શન સીડી ઉપર આગળ વધવું . આનો અર્થ એ છે કે સિસ્ટમ ડિઝાઇન અને આર્કિટેક્ચરને સમજવા પર વધુ ભાર મૂકવો. જટિલ સમસ્યાઓ તોડવા, સ્કેલેબલ સિસ્ટમ્સ ડિઝાઇન કરવા અને આર્કિટેક્ચરલ નિર્ણયો લેવામાં કુશળતા કેળવો - એવા ક્ષેત્રો જ્યાં માનવ સૂઝ મહત્વપૂર્ણ છે. ફક્ત શું નહીં, પરંતુ શા માટે અને કેવી રીતે ઉકેલ લાવવા તેના પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરો. ઉદાહરણ તરીકે, સૉર્ટિંગ ફંક્શનને પૂર્ણ કરવામાં તમારો બધો સમય ખર્ચવાને બદલે (જ્યારે AI તમારા માટે એક લખી શકે છે), તમારા એપ્લિકેશનના સંદર્ભ માટે કયો સૉર્ટિંગ અભિગમ શ્રેષ્ઠ છે અને તે તમારી સિસ્ટમના ડેટા ફ્લોમાં કેવી રીતે બંધબેસે છે તે સમજવામાં સમય પસાર કરો. ડિઝાઇન વિચાર - વપરાશકર્તાની જરૂરિયાતો, ડેટા ફ્લો અને ઘટક ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓને ધ્યાનમાં રાખીને - ખૂબ મૂલ્યવાન રહેશે. AI કોડ જનરેટ કરી શકે છે, પરંતુ તે વિકાસકર્તા છે જે સોફ્ટવેરનું એકંદર માળખું નક્કી કરે છે અને ખાતરી કરે છે કે બધા ભાગો સુમેળમાં કાર્ય કરે છે. તમારી મોટી-ચિત્ર વિચારસરણીને તીક્ષ્ણ બનાવીને, તમે તમારી જાતને એક એવી વ્યક્તિ તરીકે અનિવાર્ય બનાવો છો જે AI (અને બાકીની ટીમ) ને યોગ્ય વસ્તુ બનાવવામાં માર્ગદર્શન આપે છે. ભવિષ્યલક્ષી એક અહેવાલમાં નોંધાયું છે તેમ, વિકાસકર્તાઓએ "એવા ક્ષેત્રો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવું જોઈએ જ્યાં માનવ સૂઝ બદલી ન શકાય તેવી હોય, જેમ કે સમસ્યાનું નિરાકરણ, ડિઝાઇન વિચારસરણી અને વપરાશકર્તાની જરૂરિયાતોને સમજવી." ( શું AI 2025 માં વિકાસકર્તાઓને બદલશે: ભવિષ્યમાં એક ઝલક )

3. તમારા AI અને ML જ્ઞાનમાં વધારો: AI સાથે કામ કરવા માટે, તે AI ને સમજવામાં . બધા ડેવલપર્સને મશીન લર્નિંગ સંશોધકો બનવાની જરૂર નથી, પરંતુ આ મોડેલો કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તેની મજબૂત સમજ હોવી ફાયદાકારક રહેશે. મશીન લર્નિંગ અને ડીપ લર્નિંગની મૂળભૂત બાબતો શીખો - આનાથી કારકિર્દીના નવા માર્ગો ખુલી શકે છે (કારણ કે AI-સંબંધિત નોકરીઓ ઝડપથી વધી રહી છે ( શું સોફ્ટવેર એન્જિનિયર્સ માટે ભવિષ્ય છે? AI ની અસર [2024] )), પરંતુ તે તમને AI ટૂલ્સનો વધુ અસરકારક રીતે ઉપયોગ કરવામાં પણ મદદ કરશે. જો તમે જાણો છો, ઉદાહરણ તરીકે, મોટા ભાષા મોડેલની મર્યાદાઓ અને તેને કેવી રીતે તાલીમ આપવામાં આવી હતી, તો તમે આગાહી કરી શકો છો કે તે ક્યારે નિષ્ફળ થઈ શકે છે અને તે મુજબ તમારા પ્રોમ્પ્ટ અથવા પરીક્ષણો ડિઝાઇન કરી શકો છો. વધુમાં, ઘણા સોફ્ટવેર ઉત્પાદનો હવે AI સુવિધાઓનો સમાવેશ કરી રહ્યા છે (ઉદાહરણ તરીકે, ભલામણ એન્જિન અથવા ચેટબોટ સાથેની એપ્લિકેશન). કેટલાક ML જ્ઞાન ધરાવતો સોફ્ટવેર ડેવલપર તે સુવિધાઓમાં યોગદાન આપી શકે છે અથવા ઓછામાં ઓછું ડેટા વૈજ્ઞાનિકો સાથે બુદ્ધિપૂર્વક સહયોગ કરી શકે છે. શીખવા માટે ધ્યાનમાં લેવાના મુખ્ય ક્ષેત્રોમાં શામેલ છે: ડેટા સાયન્સ બેઝિક્સ , ડેટાને કેવી રીતે પ્રીપ્રોસેસ કરવો, તાલીમ વિરુદ્ધ અનુમાન અને AI ની નીતિશાસ્ત્ર. AI ફ્રેમવર્ક (TensorFlow, PyTorch) અને ક્લાઉડ AI સેવાઓથી પરિચિત થાઓ; ભલે તમે શરૂઆતથી મોડેલો બનાવી રહ્યા ન હોવ, પણ AI API ને એપ્લિકેશનમાં કેવી રીતે એકીકૃત કરવું તે જાણવું એ એક મૂલ્યવાન કૌશલ્ય છે. ટૂંકમાં, "AI સાક્ષર" બનવું એ વેબ અથવા ડેટાબેઝ ટેકનોલોજીમાં સાક્ષર બનવા જેટલું જ મહત્વપૂર્ણ બની રહ્યું છે. પરંપરાગત સોફ્ટવેર એન્જિનિયરિંગ અને AI ની દુનિયામાં સ્થાન મેળવી શકે તેવા વિકાસકર્તાઓ ભવિષ્યના પ્રોજેક્ટ્સનું નેતૃત્વ કરવા માટે શ્રેષ્ઠ સ્થિતિમાં હશે.

4. મજબૂત સોફ્ટ સ્કિલ્સ અને ડોમેન જ્ઞાન વિકસાવો: જેમ જેમ AI યાંત્રિક કાર્યો સંભાળે છે, તેમ તેમ અનોખી માનવ કુશળતા વધુ મહત્વપૂર્ણ બને છે. કોમ્યુનિકેશન, ટીમવર્ક અને ડોમેન કુશળતા એ એવા ક્ષેત્રો છે જેનો ઉપયોગ બે વાર કરવો જોઈએ. સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ ઘણીવાર સમસ્યાના ક્ષેત્રને સમજવા વિશે હોય છે - પછી ભલે તે ફાઇનાન્સ, હેલ્થકેર, શિક્ષણ અથવા અન્ય કોઈપણ ક્ષેત્ર હોય - અને તેને ઉકેલોમાં અનુવાદિત કરે છે. AI પાસે તે સંદર્ભ અથવા હિસ્સેદારો સાથે સંપર્ક કરવાની ક્ષમતા હોતી નથી, પરંતુ તમારી પાસે હોય છે. તમે જે ક્ષેત્રમાં કામ કરો છો તેમાં વધુ જ્ઞાનવાન બનવાથી તમે ખાતરી કરી શકો છો કે સોફ્ટવેર ખરેખર વાસ્તવિક દુનિયાની જરૂરિયાતોને પૂર્ણ કરે છે. તેવી જ રીતે, તમારી સહયોગ કુશળતા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરો: માર્ગદર્શન, નેતૃત્વ અને સંકલન. ટીમોને હજુ પણ કોડની સમીક્ષા કરવા માટે (AI-લેખિત કોડ સહિત), શ્રેષ્ઠ પ્રથાઓ પર જુનિયરોને માર્ગદર્શન આપવા અને જટિલ પ્રોજેક્ટ્સનું સંકલન કરવા માટે વરિષ્ઠ વિકાસકર્તાઓની જરૂર પડશે. AI પ્રોજેક્ટ્સમાં માનવ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાની જરૂરિયાતને દૂર કરતું નથી. હકીકતમાં, AI જનરેટિંગ કોડ સાથે, વરિષ્ઠ વિકાસકર્તાનું માર્ગદર્શન જુનિયરોને AI સાથે કેવી રીતે કામ કરવું અને તેના આઉટપુટને માન્ય કરવું તે , ફોર-લૂપ કેવી રીતે લખવું તેના બદલે. આ નવા દાખલામાં બીજાઓને માર્ગદર્શન આપવા સક્ષમ બનવું એ એક મૂલ્યવાન કૌશલ્ય છે. ઉપરાંત, વિવેચનાત્મક વિચારસરણીનો - AI આઉટપુટ પર પ્રશ્ન કરો અને તેનું પરીક્ષણ કરો, અને અન્ય લોકોને પણ તે કરવા માટે પ્રોત્સાહિત કરો. સ્વસ્થ શંકા અને ચકાસણી માનસિકતા કેળવવાથી AI પર આંધળો નિર્ભરતા અટકાવી શકાશે અને ભૂલો ઓછી થશે. મૂળભૂત રીતે, AI માં જે કુશળતાનો અભાવ છે તેમાં સુધારો કરો: લોકો અને સંદર્ભને સમજવું, વિવેચનાત્મક વિશ્લેષણ અને આંતરશાખાકીય વિચારસરણી.

5. આજીવન શિક્ષણ અને અનુકૂલનક્ષમતા: AI માં પરિવર્તનની ગતિ અત્યંત ઝડપી છે. આજે જે અત્યાધુનિક લાગે છે તે થોડા વર્ષોમાં જૂનું થઈ શકે છે. વિકાસકર્તાઓએ આજીવન શિક્ષણ . આનો અર્થ એ થઈ શકે છે કે નિયમિતપણે નવા AI કોડિંગ સહાયકોનો પ્રયાસ કરવો, AI/ML માં ઓનલાઇન અભ્યાસક્રમો અથવા પ્રમાણપત્રો લેવા, શું આવી રહ્યું છે તેના પર અદ્યતન રહેવા માટે સંશોધન બ્લોગ્સ વાંચવા, અથવા AI-કેન્દ્રિત વિકાસકર્તા સમુદાયોમાં ભાગ લેવો. અનુકૂલનક્ષમતા મુખ્ય છે - નવા સાધનો અને વર્કફ્લો ઉભરી આવે ત્યારે તેમના પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવા માટે તૈયાર રહો. ઉદાહરણ તરીકે, જો કોઈ નવું AI સાધન આવે છે જે સ્કેચમાંથી UI ડિઝાઇનને સ્વચાલિત કરી શકે છે, તો ફ્રન્ટ-એન્ડ વિકાસકર્તાએ તે શીખવા અને સમાવિષ્ટ કરવા માટે તૈયાર હોવું જોઈએ, તેમનું ધ્યાન કદાચ જનરેટ કરેલા UI ને રિફાઇન કરવા અથવા ઓટોમેશન ચૂકી ગયેલા વપરાશકર્તા અનુભવની વિગતોને સુધારવા પર કેન્દ્રિત કરવું જોઈએ. જેઓ શિક્ષણને તેમની કારકિર્દીના સતત ભાગ તરીકે માને છે (જે ઘણા વિકાસકર્તાઓ પહેલાથી જ કરે છે) તેમને AI વિકાસને એકીકૃત કરવાનું સરળ લાગશે. એક વ્યૂહરચના એ છે કે તમારા અઠવાડિયાનો એક નાનો ભાગ શીખવા અને પ્રયોગ માટે સમર્પિત કરો - તેને તમારા પોતાના ભવિષ્યમાં રોકાણ તરીકે ગણો. કંપનીઓ તેમના વિકાસકર્તાઓને AI સાધનોનો અસરકારક રીતે ઉપયોગ કરવા માટે તાલીમ આપવાનું પણ શરૂ કરી રહી છે; આવી તકોનો લાભ લેવાથી તમે આગળ વધી શકશો. જે વિકાસકર્તાઓ ખીલશે તે એ હશે જે AI ને એક વિકસતા ભાગીદાર તરીકે જુએ છે અને તે ભાગીદાર સાથે કામ કરવાના તેમના અભિગમને સતત સુધારે છે.

6. ઉભરતી ભૂમિકાઓ અને કારકિર્દીના માર્ગોનું અન્વેષણ કરો: જેમ જેમ AI વિકાસમાં વણાય છે, તેમ તેમ નવી કારકિર્દીની તકો ઉભરી રહી છે. ઉદાહરણ તરીકે, પ્રોમ્પ્ટ એન્જિનિયર અથવા AI ઇન્ટિગ્રેશન સ્પેશિયાલિસ્ટ એ ભૂમિકાઓ છે જે ઉત્પાદનોમાં AI નો ઉપયોગ કરવા માટે યોગ્ય પ્રોમ્પ્ટ, વર્કફ્લો અને ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર બનાવવા પર કેન્દ્રિત છે. બીજું ઉદાહરણ AI એથિક્સ એન્જિનિયર અથવા AI ઓડિટર - ભૂમિકાઓ જે પૂર્વગ્રહ, પાલન અને શુદ્ધતા માટે AI આઉટપુટની સમીક્ષા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. જો તમને તે ક્ષેત્રોમાં રસ હોય, તો યોગ્ય જ્ઞાન સાથે પોતાને સ્થાન આપવાથી આ નવા રસ્તાઓ ખુલી શકે છે. ક્લાસિક ભૂમિકાઓમાં પણ, તમને "AI-સહાયિત ફ્રન્ટએન્ડ ડેવલપર" વિરુદ્ધ "AI-સહાયિત બેકએન્ડ ડેવલપર" જેવા વિશિષ્ટ સ્થાનો મળી શકે છે જ્યાં દરેક વિશિષ્ટ સાધનોનો ઉપયોગ કરે છે. સંસ્થાઓ AI ની આસપાસ ટીમોનું માળખું કેવી રીતે બનાવી રહી છે તેના પર નજર રાખો. કેટલીક કંપનીઓ પાસે પ્રોજેક્ટ્સમાં AI ને અપનાવવા માટે માર્ગદર્શન આપવા માટે "AI ગિલ્ડ્સ" અથવા શ્રેષ્ઠતા કેન્દ્રો હોય છે - આવા જૂથોમાં સક્રિય રહેવાથી તમે મોખરે રહી શકો છો. વધુમાં, AI ટૂલ્સના વિકાસમાં યોગદાન આપવાનું વિચારો: ઉદાહરણ તરીકે, ઓપન-સોર્સ પ્રોજેક્ટ્સ પર કામ કરવું જે ડેવલપર ટૂલિંગને સુધારે છે (કદાચ કોડ સમજાવવાની AI ની ક્ષમતામાં વધારો કરે છે, વગેરે). આ ફક્ત ટેકનીક પ્રત્યેની તમારી સમજને જ વધારે છે એટલું જ નહીં, પણ તમને એવા સમુદાયમાં પણ મૂકે છે જે પરિવર્તનનું નેતૃત્વ કરી રહ્યું છે. મુખ્ય વાત એ છે કે કારકિર્દીની ચપળતા . જો તમારી વર્તમાન નોકરીના ભાગો સ્વચાલિત બની જાય, તો તે સ્વચાલિત ભાગોને ડિઝાઇન, દેખરેખ અથવા વધારવા માટેની ભૂમિકાઓમાં શિફ્ટ થવા માટે તૈયાર રહો.

7. માનવ ગુણવત્તા જાળવી રાખો અને તેનું પ્રદર્શન કરો: એવી દુનિયામાં જ્યાં AI સામાન્ય સમસ્યા માટે સરેરાશ કોડ જનરેટ કરી શકે છે, માનવ વિકાસકર્તાઓએ એવા અસાધારણ અને સહાનુભૂતિપૂર્ણ ઉકેલો ઉત્પન્ન કરવાનો પ્રયાસ કરવો જોઈએ જે AI કરી શકતું નથી. આનો અર્થ એ હોઈ શકે છે કે વપરાશકર્તા અનુભવની કુશળતા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવું, અસામાન્ય પરિસ્થિતિઓ માટે પ્રદર્શન ઑપ્ટિમાઇઝેશન કરવું, અથવા ફક્ત સ્વચ્છ અને સારી રીતે દસ્તાવેજીકૃત કોડ લખવો (AI અર્થપૂર્ણ દસ્તાવેજીકરણ અથવા સમજી શકાય તેવી કોડ ટિપ્પણીઓ લખવામાં શ્રેષ્ઠ નથી - તમે ત્યાં મૂલ્ય ઉમેરી શકો છો!). કાર્યમાં માનવ આંતરદૃષ્ટિને એકીકૃત કરવાનો મુદ્દો બનાવો: ઉદાહરણ તરીકે, જો કોઈ AI કોડનો એક ભાગ જનરેટ કરે છે, તો તમે તર્ક સમજાવતી ટિપ્પણીઓ ઉમેરો છો જેથી બીજો માનવ પછીથી સમજી શકે, અથવા તમે તેને વધુ વાંચી શકાય તે રીતે ગોઠવો છો. આમ કરીને, તમે વ્યાવસાયિકતા અને ગુણવત્તાનો એક સ્તર ઉમેરી રહ્યા છો જેનો સંપૂર્ણપણે મશીન-જનરેટેડ કાર્યમાં અભાવ છે. સમય જતાં, વાસ્તવિક દુનિયામાં "માત્ર કામ કરે છે" તેવા ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા સોફ્ટવેર માટે પ્રતિષ્ઠા બનાવવી તમને અલગ પાડશે. ગ્રાહકો અને નોકરીદાતાઓ એવા વિકાસકર્તાઓને મૂલ્ય આપશે જે AI કાર્યક્ષમતાને માનવ કારીગરી સાથે જોડી .

ચાલો એ પણ વિચારીએ કે શૈક્ષણિક માર્ગો કેવી રીતે અનુકૂલન કરી શકે છે. આ ક્ષેત્રમાં પ્રવેશતા નવા વિકાસકર્તાઓએ તેમની શીખવાની પ્રક્રિયામાં AI ટૂલ્સથી શરમાવું જોઈએ નહીં. તેનાથી વિપરીત, સાથે (દા.ત., હોમવર્ક અથવા પ્રોજેક્ટ્સમાં મદદ કરવા માટે AI નો ઉપયોગ કરવો, પછી પરિણામોનું વિશ્લેષણ કરવું) તેમની સમજણને ઝડપી બનાવી શકે છે. જો કે, મૂળભૂત બાબતો - અલ્ગોરિધમ્સ, ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ અને કોર પ્રોગ્રામિંગ ખ્યાલો - ને ઊંડાણપૂર્વક શીખવું જેથી તમારી પાસે મજબૂત પાયો હોય અને તમે કહી શકો કે AI ક્યારે ભટકી રહ્યું છે. જેમ જેમ AI સરળ કોડિંગ કસરતોને હેન્ડલ કરે છે, અભ્યાસક્રમો એવા પ્રોજેક્ટ્સ પર વધુ ભાર મૂકી શકે છે જેને ડિઝાઇન અને એકીકરણની જરૂર હોય છે. જો તમે નવા છો, તો એક એવો પોર્ટફોલિયો બનાવવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરો જે જટિલ સમસ્યાઓ ઉકેલવાની અને ઘણા સાધનોમાંથી એક તરીકે AI નો ઉપયોગ કરવાની તમારી ક્ષમતા દર્શાવે છે.

અનુકૂલન વ્યૂહરચનાનો સારાંશ આપવા માટે: મુસાફર નહીં, પાઇલટ બનો. AI ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરો, પરંતુ તેમના પર વધુ પડતા નિર્ભર કે આત્મસંતુષ્ટ ન બનો. વિકાસના અનોખા માનવીય પાસાઓને સુધારવાનું ચાલુ રાખો. ગ્રેડી બૂચ, એક આદરણીય સોફ્ટવેર એન્જિનિયરિંગ પ્રણેતા, એ વાત સારી રીતે કહી હતી: "AI પ્રોગ્રામર બનવાનો અર્થ મૂળભૂત રીતે બદલી નાખશે. તે પ્રોગ્રામરોને દૂર કરશે નહીં, પરંતુ તેને નવી કુશળતા વિકસાવવા અને નવી રીતે કામ કરવાની જરૂર પડશે." ( શું સોફ્ટવેર એન્જિનિયર્સનું ભવિષ્ય છે? AI ની અસર [2024] ). તે નવી કુશળતા અને કાર્ય કરવાની રીતોને સક્રિય રીતે વિકસાવીને, વિકાસકર્તાઓ ખાતરી કરી શકે છે કે તેઓ તેમની કારકિર્દીના ડ્રાઇવર સીટ પર રહે.

આ વિભાગનો સારાંશ આપવા માટે, AI ના યુગમાં ભવિષ્યમાં પોતાની કારકિર્દીને મજબૂત બનાવવા માંગતા વિકાસકર્તાઓ માટે અહીં એક ઝડપી સંદર્ભ ચેકલિસ્ટ છે:

આ વ્યૂહરચનાઓનું પાલન કરીને, વિકાસકર્તાઓ AI ક્રાંતિને તેમના ફાયદામાં ફેરવી શકે છે. જે લોકો અનુકૂલન કરે છે તેઓ જોશે કે AI વધારે છે અને તેમને જૂના સોફ્ટવેર બનાવવાને બદલે પહેલા કરતાં વધુ સારા સોફ્ટવેરનું ઉત્પાદન કરવાની મંજૂરી આપે છે.

ભવિષ્યનું ભવિષ્ય: AI અને વિકાસકર્તાઓ વચ્ચે સહયોગ

AI-સંચાલિત વિશ્વમાં પ્રોગ્રામિંગનું ભવિષ્ય શું છે? વર્તમાન વલણોના આધારે, આપણે એવા ભવિષ્યની અપેક્ષા રાખી શકીએ છીએ જ્યાં AI અને માનવ વિકાસકર્તાઓ હાથમાં હાથ મિલાવીને વધુ નજીકથી કામ કરશે . પ્રોગ્રામરની ભૂમિકા કદાચ સુપરવાઇઝરી અને સર્જનાત્મક સ્થિતિ તરફ આગળ વધશે, જેમાં AI માનવ માર્ગદર્શન હેઠળ "ભારે ઉપાડ"નું વધુ સંચાલન કરશે. આ અંતિમ વિભાગમાં, અમે કેટલાક ભવિષ્યના દૃશ્યો રજૂ કરીએ છીએ અને ખાતરી આપીએ છીએ કે વિકાસકર્તાઓ માટેનો દૃષ્ટિકોણ સકારાત્મક રહી શકે છે - જો આપણે અનુકૂલન ચાલુ રાખીએ તો.

નજીકના ભવિષ્યમાં (આગામી 5-10 વર્ષ), વિકાસ પ્રક્રિયામાં AI એટલો જ સર્વવ્યાપી બની જશે જેટલી કમ્પ્યુટર્સ પોતે જ ઉપયોગ કરે છે. જેમ આજે કોઈ ડેવલપર એડિટર વિના અથવા ગૂગલ/સ્ટેકઓવરફ્લો વગર કોડ લખતો નથી, તેવી જ રીતે ટૂંક સમયમાં કોઈ ડેવલપર પૃષ્ઠભૂમિમાં ચાલતી કોઈ પ્રકારની AI સહાય વિના કોડ લખશે નહીં. ઇન્ટિગ્રેટેડ ડેવલપમેન્ટ એન્વાયર્નમેન્ટ્સ (IDEs) પહેલાથી જ તેમના મૂળમાં AI-સંચાલિત સુવિધાઓનો સમાવેશ કરવા માટે વિકસિત થઈ રહ્યા છે (ઉદાહરણ તરીકે, કોડ એડિટર્સ જે તમને કોડ સમજાવી શકે છે અથવા પ્રોજેક્ટમાં સમગ્ર કોડ ફેરફારો સૂચવી શકે છે). આપણે એવા બિંદુ સુધી પહોંચી શકીએ છીએ જ્યાં ડેવલપરનું પ્રાથમિક કાર્ય એ છે કે AI સમજી શકે તે રીતે સમસ્યાઓ અને અવરોધો ઘડવાનું, પછી AI દ્વારા પ્રદાન કરવામાં આવતા ઉકેલોને ક્યુરેટ અને રિફાઇન કરવાનું . આ પ્રોગ્રામિંગના ઉચ્ચ-સ્તરના સ્વરૂપ જેવું લાગે છે, જેને ક્યારેક "પ્રોમ્પ્ટ પ્રોગ્રામિંગ" અથવા "AI ઓર્કેસ્ટ્રેશન" કહેવામાં આવે છે.

જોકે, શું કરવાની જરૂર છે - લોકોની સમસ્યાઓનું નિરાકરણ - તેનો સાર યથાવત છે. ભવિષ્યનો AI વર્ણનમાંથી એક સંપૂર્ણ એપ્લિકેશન જનરેટ કરી શકશે ("ડૉક્ટરની મુલાકાતો બુક કરવા માટે મને એક મોબાઇલ એપ્લિકેશન બનાવો"), પરંતુ તે વર્ણનને સ્પષ્ટ કરવાનું, તે સાચું છે તેની ખાતરી કરવાનું અને વપરાશકર્તાઓને ખુશ કરવા માટે પરિણામને ફાઇન-ટ્યુન કરવાનું કામ વિકાસકર્તાઓ (ડિઝાઇનર્સ, પ્રોડક્ટ મેનેજરો, વગેરે સાથે) સામેલ કરશે. હકીકતમાં, જો મૂળભૂત એપ્લિકેશન જનરેશન સરળ બને છે, તો માનવ સર્જનાત્મકતા અને સોફ્ટવેરમાં નવીનતા વધુ મહત્વપૂર્ણ બનશે . આપણે સોફ્ટવેરનો વિકાસ જોઈ શકીએ છીએ, જ્યાં ઘણી નિયમિત એપ્લિકેશનો AI દ્વારા જનરેટ થાય છે, જ્યારે માનવ વિકાસકર્તાઓ સીમાઓને આગળ ધપાવતા અત્યાધુનિક, જટિલ અથવા સર્જનાત્મક પ્રોજેક્ટ્સ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે.

પ્રોગ્રામિંગ માટે પ્રવેશ માટેના અવરોધને ઓછો થવાની શક્યતા પણ છે - એટલે કે વધુ લોકો જે પરંપરાગત સોફ્ટવેર એન્જિનિયર નથી (જેમ કે, બિઝનેસ વિશ્લેષક, વૈજ્ઞાનિક અથવા માર્કેટર) AI ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરીને સોફ્ટવેર બનાવી શકે છે (AI દ્વારા સુપરચાર્જ કરાયેલ "નો-કોડ/લો-કોડ" ચળવળનું ચાલુ રાખવું). આ વ્યાવસાયિક વિકાસકર્તાઓની જરૂરિયાતને દૂર કરતું નથી; તેના બદલે, તે તેને બદલી નાખે છે. આવા કિસ્સાઓમાં વિકાસકર્તાઓ કન્સલ્ટિંગ અથવા માર્ગદર્શક ભૂમિકા વધુ લઈ શકે છે, ખાતરી કરે છે કે આ નાગરિક-વિકસિત એપ્લિકેશનો સુરક્ષિત, કાર્યક્ષમ અને જાળવણી યોગ્ય છે. વ્યાવસાયિક પ્રોગ્રામરો AI-સહાયિત "નોન-પ્રોગ્રામર્સ" ઉપયોગ કરતા પ્લેટફોર્મ અને API બનાવવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી શકે છે.

નોકરીના દૃષ્ટિકોણથી, અમુક પ્રોગ્રામિંગ ભૂમિકાઓ ઓછી થઈ શકે છે જ્યારે અન્ય વધતી જાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો કંપનીઓ સરળ કાર્યો માટે AI પર આધાર રાખે છે તો કેટલીક એન્ટ્રી-લેવલ કોડિંગ પોઝિશન્સની સંખ્યા ઓછી થઈ શકે છે. ભવિષ્યમાં એક નાના સ્ટાર્ટઅપને કદાચ અડધા જુનિયર ડેવલપર્સની જરૂર પડશે કારણ કે તેમના સિનિયર ડેવલપર્સ, AI થી સજ્જ, ઘણું મૂળભૂત કાર્ય પૂર્ણ કરી શકે છે. પરંતુ તે જ સમયે, સંપૂર્ણપણે નવી નોકરીઓ દેખાશે (જેમ કે આપણે અનુકૂલન વિભાગમાં ચર્ચા કરી હતી). વધુમાં, જેમ જેમ સોફ્ટવેર અર્થતંત્રમાં વધુ ફેલાય છે (વિશિષ્ટ જરૂરિયાતો માટે AI જનરેટિંગ સોફ્ટવેર સાથે), સોફ્ટવેર-સંબંધિત નોકરીઓની એકંદર માંગ વધતી રહી શકે છે. ઇતિહાસ દર્શાવે છે કે ઓટોમેશન ઘણીવાર લાંબા ગાળે વધુ , જોકે તે અલગ અલગ નોકરીઓ છે - ઉદાહરણ તરીકે, ચોક્કસ ઉત્પાદન કાર્યોના ઓટોમેશનથી ઓટોમેટેડ સિસ્ટમ્સની ડિઝાઇન, જાળવણી અને સુધારણા માટે નોકરીઓમાં વૃદ્ધિ થઈ. AI અને પ્રોગ્રામિંગના સંદર્ભમાં, જ્યારે જુનિયર ડેવલપર જે કાર્યો કરતા હતા તે કેટલાક કાર્યો ઓટોમેટેડ હોય છે, ત્યારે આપણે જે સોફ્ટવેર બનાવવા માંગીએ છીએ તેનો એકંદર અવકાશ વિસ્તરે છે (કારણ કે હવે તે બનાવવાનું સસ્તું/ઝડપી છે), જે વધુ ડિજિટલ ટ્રાન્સફોર્મેશનને કારણે સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ અને AI માં ભૂમિકાઓ વધારો કરી રહી

આપણે 2040 ની આગાહીને : ઓક રિજ નેશનલ લેબના સંશોધકોએ સૂચવ્યું હતું કે 2040 સુધીમાં, "મશીનો... પોતાનો મોટાભાગનો કોડ લખશે" ( શું સોફ્ટવેર એન્જિનિયર્સ માટે ભવિષ્ય છે? AI ની અસર [2024] ). જો તે સચોટ સાબિત થાય, તો માનવ પ્રોગ્રામરો માટે શું બાકી છે? સંભવતઃ, ધ્યાન ખૂબ જ ઉચ્ચ-સ્તરીય માર્ગદર્શન (મશીનોને આપણે પ્રોડક્ટ ડિઝાઇનર્સ, આવશ્યકતાઓ ઇજનેરો અને AI ટ્રેનર્સ/વેરિફાયર જેવી ભૂમિકાઓ ભજવશે . કોડ મોટે ભાગે પોતે લખી શકે છે, પરંતુ કોઈએ નક્કી કરવું પડશે કે કયો કોડ લખવો જોઈએ અને શા માટે , અને પછી ચકાસવું પડશે કે અંતિમ પરિણામ સાચો છે અને લક્ષ્યો સાથે સંરેખિત છે. તે સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કાર એક દિવસ કેવી રીતે પોતાને ચલાવી શકે છે તેના જેવું જ છે, પરંતુ તમે હજી પણ કારને કહો છો કે ક્યાં જવું અને જટિલ પરિસ્થિતિઓમાં દખલ કરવી - વત્તા મનુષ્યો રસ્તાઓ, ટ્રાફિક કાયદાઓ અને તેની આસપાસના તમામ માળખાકીય સુવિધાઓ ડિઝાઇન કરે છે.

આમ મોટાભાગના નિષ્ણાતો સહયોગના ભવિષ્યની કલ્પના કરે છે , રિપ્લેસમેન્ટ નહીં . જેમ કે એક ટેક કન્સલ્ટન્સીએ કહ્યું હતું, "વિકાસનું ભવિષ્ય માનવો અથવા AI વચ્ચેની પસંદગી નથી પરંતુ એક સહયોગ છે જે બંનેમાંથી શ્રેષ્ઠનો લાભ લે છે." ( શું AI 2025 માં વિકાસકર્તાઓને બદલવા જઈ રહ્યું છે: ભવિષ્યમાં એક ઝલક ) AI નિઃશંકપણે સોફ્ટવેર વિકાસને પરિવર્તિત કરશે, પરંતુ તે લુપ્ત થવા કરતાં વિકાસકર્તાની ભૂમિકાના ઉત્ક્રાંતિ જેવું છે. જે વિકાસકર્તાઓ "ફેરફારોને સ્વીકારે છે, તેમની કુશળતાને અનુકૂલિત કરે છે અને તેમના કાર્યના અનન્ય માનવ પાસાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે" તેઓ જોશે કે AI તેમના મૂલ્યને ઘટાડવાને બદલે તેમની ક્ષમતાઓને વધારે છે

આપણે બીજા ક્ષેત્ર સાથે સમાનતા દોરી શકીએ છીએ: એન્જિનિયરિંગ અને આર્કિટેક્ચરમાં કમ્પ્યુટર-સહાયિત ડિઝાઇન (CAD) ના ઉદયને ધ્યાનમાં લો. શું તે સાધનોએ એન્જિનિયરો અને આર્કિટેક્ટ્સનું સ્થાન લીધું? ના - તેઓએ તેમને વધુ ઉત્પાદક બનાવ્યા અને તેમને વધુ જટિલ ડિઝાઇન બનાવવાની મંજૂરી આપી. પરંતુ માનવ સર્જનાત્મકતા અને નિર્ણય લેવાની ક્ષમતા કેન્દ્રિય રહી. તેવી જ રીતે, AI ને કમ્પ્યુટર-સહાયિત કોડિંગ તરીકે જોઈ શકાય છે - તે જટિલતા અને કર્કશ કાર્યને નિયંત્રિત કરવામાં મદદ કરશે, પરંતુ વિકાસકર્તા ડિઝાઇનર અને નિર્ણય લેનાર રહે છે.

લાંબા ગાળે, જો આપણે ખરેખર અદ્યતન AI (કહો કે, સામાન્ય AI નું એક સ્વરૂપ જે સિદ્ધાંતમાં માનવી જેટલું કરી શકે છે) ની કલ્પના કરીએ , તો સામાજિક અને આર્થિક પરિવર્તન ફક્ત પ્રોગ્રામિંગ કરતાં ઘણું વ્યાપક હશે. આપણે હજી ત્યાં પહોંચ્યા નથી, અને આપણે આપણા કાર્યમાં AI ને કેવી રીતે એકીકૃત કરીએ છીએ તેના પર આપણી પાસે નોંધપાત્ર નિયંત્રણ છે. સમજદારીભર્યો માર્ગ એ છે કે AI ને એવી રીતે એકીકૃત કરવાનું ચાલુ રાખવું જે માનવ ક્ષમતાને વધારે છે . તેનો અર્થ એ છે કે એવા સાધનો અને પ્રથાઓ (અને નીતિઓ) માં રોકાણ કરવું જે મનુષ્યોને લૂપમાં રાખે છે. પહેલેથી જ, આપણે કંપનીઓ AI શાસન - નૈતિક અને અસરકારક પરિણામો સુનિશ્ચિત કરવા માટે વિકાસમાં AI નો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો તે માટેની માર્ગદર્શિકા ( સર્વે વિકાસકર્તાના અનુભવ પર AI ની અસર દર્શાવે છે - ધ ગિટહબ બ્લોગ ). આ વલણ સંભવતઃ વધશે, ખાતરી કરશે કે માનવ દેખરેખ ઔપચારિક રીતે AI-વિકાસ પાઇપલાઇનનો ભાગ છે.

નિષ્કર્ષમાં, "શું AI પ્રોગ્રામરોનું સ્થાન લેશે?" આ પ્રશ્નનો જવાબ આ રીતે આપી શકાય છે: ના - પરંતુ તે પ્રોગ્રામરો જે કરે છે તેમાં નોંધપાત્ર ફેરફાર કરશે. પ્રોગ્રામિંગના સામાન્ય ભાગો મોટાભાગે સ્વચાલિત થવાના માર્ગ પર છે. સર્જનાત્મક, પડકારજનક અને માનવ-કેન્દ્રિત ભાગો અહીં રહેવા માટે છે, અને ખરેખર વધુ અગ્રણી બનશે. ભવિષ્યમાં પ્રોગ્રામરો ટીમના સભ્યની જેમ વધુ સ્માર્ટ AI સહાયકો સાથે સાથે કામ કરતા જોવા મળશે. કલ્પના કરો કે એક AI સાથીદાર હોય જે 24/7 કોડ બનાવી શકે - તે ઉત્પાદકતામાં એક મહાન વધારો છે, પરંતુ તેને હજુ પણ કોઈની જરૂર છે જે તેને કયા કાર્યો પર કામ કરવું તે કહે અને તેના કાર્યની તપાસ કરે.

શ્રેષ્ઠ પરિણામો મળશે. જેમ એક CEO ​​એ કહ્યું હતું, "AI પ્રોગ્રામરોનું સ્થાન લેશે નહીં, પરંતુ જે પ્રોગ્રામરો AI નો ઉપયોગ કરે છે તેઓ AI નો ઉપયોગ ન કરતા લોકોનું સ્થાન લેશે." વ્યવહારિક દ્રષ્ટિએ, આનો અર્થ એ છે કે ટેકનોલોજી સાથે વિકાસ કરવાની જવાબદારી વિકાસકર્તાઓ પર છે. પ્રોગ્રામિંગનો વ્યવસાય મરી રહ્યો નથી - તે અનુકૂલન કરી રહ્યો AI સાથે ભાગીદારીમાં સફળ અને પરિપૂર્ણ કારકિર્દી સુરક્ષિત કરી શકે છે .

છેલ્લે, એ વાતની ઉજવણી કરવી યોગ્ય છે કે આપણે એવા યુગમાં પ્રવેશી રહ્યા છીએ જ્યાં વિકાસકર્તાઓ પાસે સુપરપાવર છે. પ્રોગ્રામરોની આગામી પેઢી AI નો ઉપયોગ કરીને જે દિવસો લાગતા હતા તે કલાકોમાં પ્રાપ્ત કરશે અને અગાઉ પહોંચની બહારની સમસ્યાઓનો સામનો કરશે. ડરને બદલે, આગળ વધવાની ભાવના આશાવાદ અને જિજ્ઞાસાની . જ્યાં સુધી આપણે ખુલ્લી આંખોથી AI નો સંપર્ક કરીશું - તેની મર્યાદાઓથી વાકેફ અને આપણી જવાબદારી પ્રત્યે સભાન રહીશું - ત્યાં સુધી આપણે ભવિષ્યને આકાર આપી શકીએ છીએ જ્યાં AI અને પ્રોગ્રામરો સાથે મળીને અદ્ભુત સોફ્ટવેર સિસ્ટમ્સ બનાવશે, જે એકલા કરી શકે તે કરતાં ઘણી આગળ છે. મશીન કાર્યક્ષમતા સાથે જોડાયેલી માનવ સર્જનાત્મકતા એક શક્તિશાળી સંયોજન છે. અંતે, તે રિપ્લેસમેન્ટ બંને દ્વારા એકસાથે લખવામાં આવશે .

સ્ત્રોતો:

1. બ્રેઈનહબ, “શું સોફ્ટવેર એન્જિનિયર્સ માટે ભવિષ્ય છે? AI ની અસર [2024]” ( શું સોફ્ટવેર એન્જિનિયર્સ માટે ભવિષ્ય છે? AI ની અસર [2024] ).

2. બ્રેઈનહબ, સત્યા નાડેલા અને જેફ ડીન દ્વારા AI ને એક સાધન તરીકે, રિપ્લેસમેન્ટ તરીકે નહીં ( શું સોફ્ટવેર એન્જિનિયર્સ માટે ભવિષ્ય છે? AI ની અસર [2024] ) પર નિષ્ણાત અવતરણો ( શું સોફ્ટવેર એન્જિનિયર્સ માટે ભવિષ્ય છે? AI ની અસર [2024] ).

3. મીડિયમ (પાયકોચ), “શું એઆઈ પ્રોગ્રામર્સને બદલશે? ધ ટ્રુથ બિહાઇન્ડ ધ હાઇપ” , સૂક્ષ્મ વાસ્તવિકતા વિરુદ્ધ હાઇપ ( શું એઆઈ પ્રોગ્રામર્સને બદલશે? ધ ટ્રુથ બિહાઇન્ડ ધ હાઇપ | ધ પાયકોચ દ્વારા | આર્ટિફિશિયલ કોર્નર | માર્ચ, 2025 | મીડિયમ ) અને સેમ ઓલ્ટમેનનું એઆઈ કાર્યોમાં સારું છે પણ સંપૂર્ણ નોકરીઓ પર નહીં તે અંગેનું વાક્ય નોંધ્યું.

4. ડિઝાઇનગુરુસ, “શું AI ડેવલપર્સને બદલવા જઈ રહ્યું છે… (2025)” , ભાર મૂકે છે કે AI વિકાસકર્તાઓને બિનજરૂરી બનાવવાને બદલે તેમને વધારશે શું AI 2025 માં ડેવલપર્સને બદલવા જઈ રહ્યું છે: ભવિષ્યમાં એક ઝલક ) અને AI પાછળ રહેલા ક્ષેત્રો (સર્જનાત્મકતા, સંદર્ભ, નીતિશાસ્ત્ર) ની યાદી આપે છે.

5. સ્ટેક ઓવરફ્લો ડેવલપર સર્વે 2023, 70% ડેવલપર્સ દ્વારા AI ટૂલ્સનો ઉપયોગ, ચોકસાઈમાં ઓછો વિશ્વાસ (3% ખૂબ વિશ્વાસ) ( 70% ડેવલપર્સ AI કોડિંગ ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરે છે, 3% તેમની ચોકસાઈ પર ખૂબ વિશ્વાસ કરે છે - ShiftMag ).

6. ગિટહબ સર્વે 2023, દર્શાવે છે કે 92% વિકાસકર્તાઓએ AI કોડિંગ ટૂલ્સનો પ્રયાસ કર્યો છે અને 70% લોકોએ ફાયદા જોયા છે ( સર્વે ડેવલપર અનુભવ પર AI ની અસર દર્શાવે છે - ધ ગિટહબ બ્લોગ ).

7. ગિટહબ કોપાયલોટ સંશોધન, AI સહાયથી 55% ઝડપી કાર્ય પૂર્ણતા શોધી કાઢે છે ( સંશોધન: વિકાસકર્તા ઉત્પાદકતા અને ખુશી પર ગિટહબ કોપાયલોટની અસરનું પ્રમાણ નક્કી કરવું - ધ ગિટહબ બ્લોગ ).

8. ડીપમાઇન્ડના આલ્ફાકોડ પર, ગીકવાયર સરેરાશ માનવ કોડર સ્તરે (ટોચના 54%) પ્રદર્શન કરે છે પરંતુ ટોચના પ્રદર્શનકારોથી ઘણું દૂર છે ( ડીપમાઇન્ડનો આલ્ફાકોડ સરેરાશ પ્રોગ્રામરના કૌશલ્ય સાથે મેળ ખાય છે ).

9. ઇન્ડિયાટુડે (ફેબ્રુઆરી 2025), સેમ ઓલ્ટમેનના એઆઈ "સહકાર્યકરો" ના દ્રષ્ટિકોણનો સારાંશ, જે જુનિયર એન્જિનિયરોના કાર્યો કરે છે પરંતુ "માનવોને સંપૂર્ણપણે બદલી શકશે નહીં" ( સેમ ઓલ્ટમેન કહે છે કે એઆઈ એજન્ટો ટૂંક સમયમાં સોફ્ટવેર એન્જિનિયરો જે કાર્યો કરે છે તે કરશે: સંપૂર્ણ વાર્તા 5 મુદ્દાઓમાં - ઇન્ડિયા ટુડે ).

10. મેકકિન્સે એન્ડ કંપનીનો અંદાજ છે કે ઓટોમેશન હોવા છતાં લગભગ 80% પ્રોગ્રામિંગ નોકરીઓ માનવ-કેન્દ્રિત રહેશે ( શું સોફ્ટવેર એન્જિનિયર્સનું ભવિષ્ય છે? AI ની અસર [2024] ).

આ પછી તમને વાંચવા ગમશે તેવા લેખો:

🔗 ટોચના AI પેર પ્રોગ્રામિંગ ટૂલ્સ
તમારા વિકાસ કાર્યપ્રવાહને વેગ આપવા માટે કોડિંગ પાર્ટનરની જેમ તમારી સાથે સહયોગ કરી શકે તેવા અગ્રણી AI ટૂલ્સનું અન્વેષણ કરો.

🔗 કોડિંગ માટે કયું AI શ્રેષ્ઠ છે - ટોચના AI કોડિંગ સહાયકો
કોડ જનરેશન, ડિબગીંગ અને સોફ્ટવેર પ્રોજેક્ટ્સને વેગ આપવા માટે સૌથી અસરકારક AI ટૂલ્સ માટેની માર્ગદર્શિકા.

🔗 આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ - ટેકના ભવિષ્યમાં પરિવર્તન લાવવું
સમજો કે AI સોફ્ટવેરના નિર્માણ, પરીક્ષણ અને ઉપયોગની રીતમાં કેવી રીતે ક્રાંતિ લાવી રહ્યું છે.