Yapay Zekaya Uyum Sağlama: Geliştiriciler Kariyerlerini Geleceğe Nasıl Hazırlayabilir?

Rust, Python'un yerini almaya mı hazırlanıyor? C++ gibi klasiklerle uğraşmalı mısınız? Peki JavaScript hâlâ web geliştirmeyi yönetiyor mu?

Programlama dillerinin yararlarını tartışmak yeni bir şey değil, ancak her seviyedeki deneyim ve yetenekteki geliştiriciler arasında hızla yeni bir konu ortaya çıkıyor: Geliştiricilerin yapay zeka çağında nasıl kod yazılacağını hâlâ bilmesi gerekecek mi? Ve kodlama deneyimi ne zaman önemli olacak? iş aramak alanda?

Bir yanda, gelecek nesillerin sıfırdan kodlamayı bilmelerine gerek kalmayacağını belirten NVIDIA CEO'su Jensen Huang gibi teknoloji liderleri var.

Dubai'deki Dünya Hükümeti Zirvesi'nde, "Kimsenin programlama yapmasına gerek kalmayacak ve programlama dilinin insan olduğu, dünyadaki herkesin artık programcı olduğu bir bilgisayar teknolojisi yaratmak bizim işimiz" dedi. "İlk kez şirketinizdeki herkesin teknoloji uzmanı olduğunu hayal edebiliyorsunuz."

Ancak kodlama köşesinde, yakın zamanda Microsoft'un düzenlediği bir web seminerinde yapay zekayı "yardımcı pilot" ile karşılaştıran Microsoft'tan Reshmi Goff var. Kod Enstitüsü . "Bu bir pilot değil" dedi. “Hala insan doğrulaması gerektiriyor.”

Kodlamanın geleceği

Peki bu, şu anda bu alanda çalışanlar ve gelecekte kodlama kariyerini yapmayı ümit edenler için gerçekten ne anlama geliyor? Özetle, üretkenliği artırmak için yapay zekanın sunduğu tüm faydaları sürekli öğrenmek ve benimsemek çok önemlidir.

Aslında bir GitHub'dan yeni araştırma Copilot araçlarını kullanmaya başlayan geliştiricilerin, yapay zeka desteğiyle görevleri %55 daha hızlı tamamlayabildiklerini, algılanan üretkenliği %88 artırdıklarını, kodlamayı daha az sinir bozucu hale getirebildiklerini (%59) ve ayrıca daha ödüllendirici öğelere odaklanmak için daha fazla zaman ayırdıklarını buldu. işin (%74)

Daha da önemli olan bir nokta ise tekrarlanan görevlerde %96'nın daha hızlı olduğu ve %87'sinin Copilot'un tekrarlanan görevleri zihinsel olarak daha az yorucu hale getirdiğini bildirmiş olmasıdır.

Becerilerinizi aktarma

Yapay zeka tehdidini savuşturmanın bir başka yolu da, yeni oluşturulan rollerin ortaya çıkmasından yararlanabilmeniz için becerilerinizi uyarlamaktır.

Hızlı mühendislik bunun harika bir örneğidir.

Yapay zeka modellerinin eğitiminden sorumlu olan hızlı mühendisler, büyük dil modellerini bilgilendiren ve sohbet robotlarının yanıt bulma yeteneklerini etkili bir şekilde kolaylaştıran kesin ve iyi tanımlanmış istemleri oluşturur; ABD'de maaşlar 230.000 $ ve 335.000 $'a kadar .

Sektörünüzdeki değişimin farkında olmak her zaman iyi bir fikir olsa da, bu değişim dönemi mutlaka bir beceri seti olarak kodlamanın sonu anlamına gelmez. Bu, geliştiricilerin şimdi ve gelecekte çok fazla kariyer fırsatına sahip olmayacağı anlamına da gelmiyor.