एआई को अपनाना: डेवलपर्स अपने करियर को भविष्य के लिए कैसे सुरक्षित कर सकते हैं

क्या रस्ट पायथन की जगह लेने के लिए तैयार है? क्या आपको C++ जैसे क्लासिक्स से परेशान होना चाहिए? और क्या जावास्क्रिप्ट अभी भी वेब डेवलपमेंट पर राज कर रहा है?

प्रोग्रामिंग भाषाओं की खूबियों पर बहस कोई नई बात नहीं है, लेकिन सभी स्तरों के अनुभव और क्षमता वाले डेवलपर्स के बीच एक नया विषय तेजी से उभर रहा है: क्या डेवलपर्स को अभी भी एआई के युग में कोड करना आना चाहिए? और क्या कोडिंग का अनुभव तब भी मायने रखेगा जब एक नौकरी के लिए देख रहे हैं क्षेत्र में?

एक ओर आपके पास NVIDIA के सीईओ जेन्सेन हुआंग जैसे तकनीकी नेता हैं, जिन्होंने कहा है कि भविष्य की पीढ़ियों को यह जानने की आवश्यकता नहीं होगी कि शुरुआत से कोड कैसे लिखा जाता है।

दुबई में वर्ल्ड गवर्नमेंट समिट में उन्होंने कहा, "हमारा काम ऐसी कंप्यूटिंग तकनीक बनाना है, जिसमें किसी को प्रोग्राम न करना पड़े और प्रोग्रामिंग भाषा मानवीय हो, दुनिया में हर कोई अब प्रोग्रामर है।" "पहली बार आप कल्पना कर सकते हैं कि आपकी कंपनी में हर कोई टेक्नोलॉजिस्ट है।"

हालाँकि, कोडिंग कोने में, आपके पास माइक्रोसॉफ्ट की रेश्मी गोफ हैं, जिन्होंने हाल ही में आयोजित एक वेबिनार के दौरान एआई की तुलना "सह-पायलट" से की थी। कोड संस्थान उन्होंने कहा, "यह पायलट नहीं है।" "इसके लिए अभी भी मानवीय सत्यापन की आवश्यकता है।"

कोडिंग का भविष्य

तो इसका वास्तव में उन लोगों के लिए क्या मतलब है जो वर्तमान में इस क्षेत्र में काम कर रहे हैं, और जो भविष्य में कोडिंग को अपना करियर बनाने की उम्मीद कर रहे हैं? संक्षेप में, उत्पादकता में सुधार के लिए निरंतर सीखना और AI द्वारा प्रस्तुत सभी लाभों को अपनाना महत्वपूर्ण है।

वास्तव में, एक GitHub से हालिया अध्ययन पाया गया कि जिन डेवलपर्स ने इसके कोपायलट टूल का उपयोग करना शुरू किया, वे एआई की सहायता से 55% तेजी से कार्य पूरा करने में सक्षम थे, 88% तक उत्पादकता में सुधार हुआ, कोडिंग को कम निराशाजनक बना सके (59%) और नौकरी के अधिक फायदेमंद तत्वों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अधिक समय भी मिला (74%)।

इससे भी अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि 96% लोग दोहराव वाले कार्यों में अधिक तेज थे, तथा 87% ने बताया कि कोपायलट ने दोहराव वाले कार्यों को मानसिक रूप से कम थका देने वाला बना दिया।

अपने कौशल का हस्तांतरण

एआई के खतरे से बचने का एक और तरीका यह है कि आप अपने कौशल सेट को अनुकूलित करें ताकि आप नव निर्मित भूमिकाओं के उद्भव का लाभ उठा सकें।

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग इसका एक बेहतरीन उदाहरण है।

एआई मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए जिम्मेदार, प्रॉम्प्ट इंजीनियर सटीक और अच्छी तरह से परिभाषित संकेत तैयार करते हैं जो बड़े भाषा मॉडल को सूचित करते हैं और जवाब देने के लिए चैटबॉट की क्षमताओं को प्रभावी ढंग से सुविधाजनक बनाते हैं - अमेरिका में वेतन 15000 रुपये से शुरू होता है। $230,000 से $335,000 तक .

और जबकि अपने उद्योग में होने वाले बदलावों के बारे में जागरूक रहना हमेशा एक अच्छा विचार है, लेकिन बदलाव का यह दौर जरूरी नहीं है कि कौशल सेट के रूप में कोडिंग का अंत हो। न ही इसका मतलब यह है कि डेवलपर्स के पास अभी और भविष्य में करियर के बहुत सारे अवसर नहीं होंगे।