Адаптация к искусственному интеллекту: как разработчики могут гарантировать будущее своей карьеры

Готов ли Rust заменить Python ? Стоит ли вам беспокоиться о такой классике, как C++? И остается ли JavaScript доминирующим в веб-разработке?

В дебатах о достоинствах языков программирования нет ничего нового, однако среди разработчиков всех уровней опыта и способностей быстро возникает новая тема: нужно ли разработчикам по-прежнему уметь программировать в эпоху искусственного интеллекта? И будет ли опыт кодирования иметь значение, когда Ищу работу в области?

С одной стороны, есть технологические лидеры, такие как генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг, который заявил, что будущим поколениям не нужно будет уметь программировать с нуля.

«Наша задача — создать вычислительную технологию, чтобы никому не приходилось программировать, и чтобы язык программирования был человеческим, теперь каждый в мире является программистом», — сказал он на Всемирном правительственном саммите в Дубае. «Впервые вы можете представить, что каждый в вашей компании — технолог».

Однако в области кодирования есть Решми Гофф из Microsoft, которая недавно сравнила ИИ со «вторым пилотом» во время вебинара, организованного Кодекс Института . «Это не пилот», — сказал он. «Это все еще требует человеческого подтверждения».

Будущее кодирования

Так что же это на самом деле означает для тех, кто сейчас работает в этой области, и для тех, кто надеется сделать программирование своей карьерой в будущем? Короче говоря, ключевым моментом является постоянное обучение и использование всех преимуществ искусственного интеллекта для повышения производительности.

Фактически, недавнее исследование с GitHub обнаружили, что разработчики, которые начали использовать инструменты Copilot, смогли выполнять задачи на 55 % быстрее при помощи искусственного интеллекта, повысили воспринимаемую производительность на 88 %, смогли сделать кодирование менее утомительным (59 %), а также позволили больше времени сосредоточиться на более полезных элементах. работы (74%).

Еще более важно то, что 96% респондентов справлялись с повторяющимися задачами быстрее, а 87% сообщили, что Copilot сделал повторяющиеся задачи менее утомительными для ума.

Передача своих навыков

Еще один способ предотвратить угрозу ИИ — адаптировать свой набор навыков так, чтобы вы могли извлечь выгоду из появления новых ролей.

Оперативное проектирование является отличным примером этого.

Отвечая за обучение моделей ИИ, инженеры подсказок создают точные и четко определенные подсказки, которые информируют большие языковые модели и эффективно расширяют возможности чат-ботов по поиску ответов — зарплаты в США начинаются от 230 000 долларов США и до 335 000 долларов США. .

И хотя всегда полезно быть в курсе изменений в вашей отрасли, этот период изменений не обязательно означает конец программирования как набора навыков. Это также не означает, что у разработчиков не будет много возможностей для карьерного роста сейчас и в будущем.