Eğer, yazılım geliştiricine olduğunu bilmek istiyorsun en popüler veya en iyi maaşı alan programlama dilleri şu anda sektörde olduğundan, sizi bilgilendirecek sürekli bir anket ve rapor akışı her zaman vardır. Ve kariyer geliştiricilere yönelik tavsiyeler genellikle iş başında sürekli öğrenmenin gerekli olduğunu tavsiye eder.
Ama eğer yapay zeka Birkaç basit komut isteminden kod üretebiliyorsanız, programlama dillerini öğrenmek gereksiz hale mi geldi?
Kesinlikle Nvidia CEO'su Jensen Huang, gelecek nesillerin programlama dillerini öğrenmeye hiç ihtiyaç duymayacağına inanıyor. “Kimsenin programlamasına gerek kalmayacak şekilde bilgi işlem teknolojisi yaratmak bizim işimiz. Programlama dili insandır. Artık dünyadaki herkes bir programcıdır” dedi. Dünya Hükümeti Zirvesi Dubai'de. “İlk kez şirketinizdeki herkesin teknoloji uzmanı olduğunu hayal edebiliyorsunuz.”
Huang'ın öngördüğü bu geleceğe yapay zekanın yanı sıra, yalnızca geliştirici olmayanlar tarafından kullanılmayan düşük kodlu ve kodsuz araçların yayılması da yardımcı oluyor. Forrester'ın araştırması kurumsal geliştiricilerin %87'sinin az kodlu geliştirme platformları kullandığını ve bu pazarda öngörülen önemli büyümeyi sağladığını ortaya koyuyor.
Ancak Huang'ın programlamasız bir gelecek öngörüsüne ihtiyatla yaklaşılmalıdır. Yapay zekanın heyecan verici makinesini tam gaz çalışır durumda tutmak Nvidia'ya fayda sağlıyor ancak programlama, onlarca yıllık otomasyon teknolojileri sayesinde varlığını sürdürüyor. Aslında kod oluşturucular bilgisayar bilimi kadar uzun bir süredir geliştirilme aşamasındadır.
Üretken yapay zekanın yolunu açıyoruz
Sinir ağlarını temel alan tahmine dayalı modelleri kullanan araçlar, 90'lı yıllarda popülerliğe girdi ve genellikle model tanımayı kullanarak koddaki sorunları tespit etmek için kullanıldı. Bu, ChatGPT'den GitHub'un Copilot'una ve aradaki her şeye kadar bugün sahip olduğumuz üretken yapay zeka araçlarının yolunu açtı.
Üretken yapay zeka araçları yazılım geliştirme sürecine girmeye başladıkça, geliştiricilerin bu yeni trendlere ve teknolojilere ayak uydurması önemini koruyor. Ancak yapay zekanın bir asistan olması amaçlanıyorsa bu, geliştiricinin bu eşleşmede daha nitelikli olması gerektiği anlamına geliyor. Yazılım geliştirmenin geleceğinde başarılı olmak için botlardan daha fazlasını bilmeniz gerekir.
Yeni ortaya çıkan araştırmalar yapay zekanın eğitim üzerindeki etkisini inceliyor. Harvard'da bilgisayar bilimi dersi eğitmenleri öğrenciler için sanal bir yapay zeka kodlama asistanıyla deneyler yapıldı Chatbot'un sadece sorulara yanıt vermemesini, aynı zamanda bir öğretmen gibi öğrencilere çözümü kendileri için nasıl keşfedebilecekleri konusunda rehberlik etmelerini sağlamaya özen gösterdik. Çünkü yanıtlar için yalnızca yapay zekaya başvurursanız süreci öğrenemez ve temel bir anlayış geliştiremezsiniz. kodlama.
GitHub'dan daha fazla araştırma geliştiricilerin Copilot araçlarını nasıl kullandıklarına ilişkin araştırma, yapay zekanın desteğiyle görevlerin ortalama %55'e kadar daha hızlı tamamlanabileceğini buldu. Kazanılan bu zamanın, geliştiricilere daha fazla dil ve çerçevenin tüm ayrıntılarını öğrenme fırsatı verebileceği ve programlama dilleri bilgilerini sınırlamak yerine genişletebileceği öne sürüldü.
Yapay zeka destekli geliştirme için öğrenilecek yeni beceriler de var. Örneğin hızlı mühendislik, geliştiricinin daha geniş iletişim becerilerine fayda sağlayabilir. Yapay zeka asistanınız için net ve doğrudan talimatlar hazırlayabilirseniz, meslektaşlarınızla net bir şekilde iletişim kurmayı öğreneceksiniz.
Hatta bazı işverenler tam zamanlı hızlı mühendisleri işe alıyorlar. Dell'deki bu rol Bu, çeşitli üretken yapay zeka uygulamaları için etkili istemlerin geliştirilmesini ve optimize edilmesini içerir ve yine de Python'da akıcılık gerektirir.
Geliştiricilerin yine de kod incelemeleri yapmaları gerekecek ve bu, meslektaşlarının kodlarını incelemekten farklı olacak. Yapay zeka tarafından oluşturulan kod muhtemelen daha az öngörülebilir hataya sahip olacak ve bu da daha kapsamlı bir yaklaşım gerektirecektir.
Kısacası, geliştiricilerin kodlayıcı olmayan kişiler tarafından tehdit edilmelerine gerek yoktur ve bu teknolojilerin izin verdiği kısayollardan gerçekten yararlanabilirler. Yıllardır kodlama daha erişilebilir hale geliyor; aşağıdaki gibi daha kullanıcı dostu dillerin popülaritesine bir bakın. Python, Örneğin. Ellerinde bir yapay zeka yardımcısı varken, geliştiricilerin artık sözdizimini ve yapıları ezberlemelerine gerek kalmayabilir, ancak konu gözetim olduğunda yine de bunu anlamaları gerekecektir.
Bunu tamirciye karşı uzman olarak düşünün. Çamaşır makinenizi tamir etmek için kullanışlı birisini bulabilir veya hatta bunu YouTube'dan kendiniz yapmayı öğrenebilirsiniz, ancak aynı zamanda iyi bir iş çıkarılacağını garanti etmek için bir profesyonel kiralayabilirsiniz ve birçok kişi bunu yapmaya devam ediyor.
Ancak bazı işletmeler, ister daha az zaman ister daha az geliştirici olsun, yapay zekanın sunduğu fırsatı daha az kaynakla daha fazlasını yapma fırsatını değerlendirecektir. İş piyasasındaki geliştirici rollerinin sayısının, özellikle alet kutusunda yalnızca kodlamaya sahip olanlar için, muhtemelen azalması muhtemeldir. Özellikle genç pozisyonların daha az talep görmesi muhtemeldir.
Şu anda sektörde genç bir geliştiriciyseniz, seviyenizi yükseltmenin ve rolünüzü geleceğe hazır hale getirmenin zamanı gelmiş olabilir. Fransız BT çokuluslusu Atos şu anda bir teknoloji lideri arıyorum Kimler düşük kodlu teknolojilerle birlikte çalışabilir? Dataport'ta kıdemli yazılım mimarı rolü yaratıcı problem çözme ve iletişim becerilerini eyleme geçirmek için bir fırsattır.
Yazılım geliştirmede sürekli öğrenmeyi savunmanın yanlış olduğu ortaya çıkarsa ve endüstri gerçekten de dilleri robotlara bırakıyorsa, bunlar gelecekteki herhangi bir rol için değerli, aktarılabilir beceriler olacaktır.
Yazılım geliştirmenin gelişen dünyasında daha fazla rol bulun. Yetenek Evi İş Kurulu
Kaynak bağlantısı