क्या AI प्रोग्रामर को बदल देगा ? पिछले एक को बाहर कर देगा, कोड संपादक को बंद कर देगा।

“अन्त में, कोड संपादक को बंद कर दें।” यह मजाकिया वाक्यांश डेवलपर फ़ोरम में घूम रहा है, जो AI कोडिंग सहायकों के उदय के बारे में एक चिंताजनक हास्य को दर्शाता है। जैसे-जैसे AI मॉडल कोड लिखने में तेज़ी से सक्षम होते जा रहे हैं, कई प्रोग्रामर पूछ रहे हैं कि क्या मानव डेवलपर्स का हश्र भी एलिवेटर ऑपरेटर या स्विचबोर्ड ऑपरेटर जैसा ही होगा - स्वचालन द्वारा अप्रचलित की गई नौकरियाँ। 2024 में, बोल्ड हेडलाइन्स ने घोषणा की कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जल्द ही हमारा सारा कोड लिख सकता है, जिससे मानव डेवलपर्स के पास करने के लिए कुछ नहीं बचेगा। लेकिन प्रचार और सनसनीखेजता के पीछे, वास्तविकता कहीं अधिक सूक्ष्म है।

हां, AI अब किसी भी इंसान की तुलना में तेजी से कोड तैयार कर सकता है, लेकिन वह कोड कितना अच्छा है, और क्या AI संपूर्ण सॉफ्टवेयर विकास जीवनचक्र को अकेले संभाल सकता है? अधिकतर विशेषज्ञों का कहना है "इतना शीघ्र नही।" माइक्रोसॉफ्ट के सीईओ सत्य नडेला जैसे सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग लीडर इस बात पर जोर देते हैं कि "एआई प्रोग्रामर की जगह नहीं लेगा, लेकिन यह उनके शस्त्रागार में एक आवश्यक उपकरण बन जाएगा। यह मनुष्यों को कम नहीं, बल्कि अधिक कार्य करने के लिए सशक्त बनाने के बारे में है।" (क्या AI प्रोग्रामर्स की जगह ले लेगा? प्रचार के पीछे की सच्चाई | द पायकोच द्वारा | आर्टिफिशियल कॉर्नर | मार्च, 2025 | मीडियम) इसी तरह, गूगल के एआई प्रमुख जेफ डीन का कहना है कि एआई नियमित कोडिंग कार्यों को संभाल सकता है, “इसमें अभी भी रचनात्मकता और समस्या-समाधान कौशल का अभाव है” - वही गुण जो मानव डेवलपर्स सामने लाते हैं। यहाँ तक कि ओपनएआई के सीईओ सैम ऑल्टमैन भी मानते हैं कि आज का एआई “कार्यों में बहुत अच्छा” लेकिन “पूर्ण नौकरियों में बहुत ख़राब” बिना मानवीय निगरानी के। संक्षेप में, AI काम के कुछ हिस्सों में सहायता करने में तो बहुत बढ़िया है, लेकिन प्रोग्रामर के काम को शुरू से लेकर आखिर तक पूरी तरह से अपने नियंत्रण में लेने में सक्षम नहीं है।

यह श्वेत पत्र इस प्रश्न पर एक ईमानदार, संतुलित नज़र डालता है “क्या AI प्रोग्रामर्स की जगह ले लेगा?” हम जांच करते हैं कि AI आज सॉफ्टवेयर विकास भूमिकाओं को कैसे प्रभावित कर रहा है और आगे क्या बदलाव होने वाले हैं। वास्तविक दुनिया के उदाहरणों और हाल के उपकरणों (GitHub Copilot से ChatGPT तक) के माध्यम से, हम यह पता लगाते हैं कि डेवलपर्स कैसे समायोजित कर सकते हैं, अनुकूलन कर सकते हैं और AI के विकास के साथ प्रासंगिक बने रह सकते हैं। एक सरल हाँ-या-नहीं उत्तर के बजाय, हम देखेंगे कि भविष्य AI और मानव डेवलपर्स के बीच सहयोग है। लक्ष्य यह उजागर करना है व्यावहारिक अंतर्दृष्टि एआई के युग में सफल होने के लिए डेवलपर्स क्या कर सकते हैं - नए उपकरणों को अपनाने से लेकर नए कौशल सीखने तक और यह अनुमान लगाने के लिए कि आने वाले वर्षों में कोडिंग करियर कैसे विकसित हो सकता है।

आज सॉफ्टवेयर विकास में एआई

AI ने खुद को आधुनिक सॉफ्टवेयर विकास कार्यप्रवाह में तेजी से शामिल कर लिया है। विज्ञान कथा होने से कहीं दूर, AI-आधारित उपकरण पहले से ही कोड लिखना और समीक्षा करना, थकाऊ कार्यों को स्वचालित करना, और डेवलपर उत्पादकता को बढ़ाना। डेवलपर्स आज कोड स्निपेट बनाने, ऑटो-कम्प्लीट फ़ंक्शन, बग का पता लगाने और यहां तक ​​कि टेस्ट केस तैयार करने के लिए AI का उपयोग करते हैं (क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के लिए कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024]) (क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के लिए कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024])। दूसरे शब्दों में, AI कठिन काम और बॉयलरप्लेट को अपने हाथ में ले रहा है, जिससे प्रोग्रामर सॉफ्टवेयर निर्माण के अधिक जटिल पहलुओं पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। आइए कुछ प्रमुख AI क्षमताओं और उपकरणों पर नज़र डालें जो अभी प्रोग्रामिंग को बदल रहे हैं:

• कोड निर्माण एवं स्वतः पूर्णता: आधुनिक AI कोडिंग सहायक प्राकृतिक-भाषा संकेतों या आंशिक कोड संदर्भ के आधार पर कोड तैयार कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, GitHub कोपायलट (ओपनएआई के कोडेक्स मॉडल पर निर्मित) संपादकों के साथ एकीकृत होता है ताकि आप टाइप करते समय कोड की अगली पंक्ति या ब्लॉक का सुझाव दे सकें। यह संदर्भ-जागरूक सुझाव देने के लिए ओपन-सोर्स कोड के विशाल प्रशिक्षण सेट का लाभ उठाता है, जो अक्सर केवल एक टिप्पणी या फ़ंक्शन नाम से पूरे फ़ंक्शन को पूरा करने में सक्षम होता है। इसी तरह, चैटGPT (GPT-4) किसी दिए गए कार्य के लिए कोड तैयार कर सकता है, जब आप स्पष्ट अंग्रेजी में बताते हैं कि आपको क्या चाहिए।ये उपकरण सरल सहायक कार्यों से लेकर नियमित CRUD परिचालनों तक, कुछ ही सेकंड में बॉयलरप्लेट कोड का मसौदा तैयार कर सकते हैं।

• बग का पता लगाना और परीक्षण: AI त्रुटियों को पकड़ने और कोड की गुणवत्ता में सुधार करने में भी मदद कर रहा है। AI-संचालित स्थैतिक विश्लेषण उपकरण और लिंटर पिछले बग पैटर्न से सीखकर संभावित बग या सुरक्षा कमजोरियों को चिह्नित कर सकते हैं। कुछ AI उपकरण स्वचालित रूप से यूनिट परीक्षण उत्पन्न करते हैं या कोड पथों का विश्लेषण करके परीक्षण मामलों का सुझाव देते हैं। इसका मतलब है कि डेवलपर को उन एज केसों पर तुरंत प्रतिक्रिया मिल सकती है जिन्हें वे शायद चूक गए हों। बग को जल्दी से ढूंढकर और सुधार सुझाकर, AI डेवलपर के साथ काम करने वाले अथक QA सहायक की तरह काम करता है।

• कोड अनुकूलन और रिफैक्टरिंग: AI का एक और उपयोग मौजूदा कोड में सुधार का सुझाव देना है। एक स्निपेट दिए जाने पर, AI कोड में पैटर्न को पहचानकर अधिक कुशल एल्गोरिदम या क्लीनर कार्यान्वयन की सिफारिश कर सकता है। उदाहरण के लिए, यह लाइब्रेरी के अधिक मुहावरेदार उपयोग का सुझाव दे सकता है या अनावश्यक कोड को चिह्नित कर सकता है जिसे रिफैक्टोर किया जा सकता है। इससे तकनीकी ऋण को कम करने और प्रदर्शन में सुधार करने में मदद मिलती है। AI-आधारित रिफैक्टरिंग टूल कोड को सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करने या नए API संस्करणों में कोड को अपडेट करने के लिए बदल सकते हैं, जिससे डेवलपर्स को मैन्युअल क्लीनअप में समय की बचत होती है।

• DevOps और स्वचालन: कोड लिखने से परे, AI निर्माण और परिनियोजन प्रक्रियाओं में योगदान देता है। बुद्धिमान CI/CD उपकरण मशीन लर्निंग का उपयोग करके यह अनुमान लगाते हैं कि कौन से परीक्षण विफल होने की संभावना है या कुछ निर्माण कार्यों को प्राथमिकता देते हैं, जिससे निरंतर एकीकरण पाइपलाइन तेज़ और अधिक कुशल हो जाती है। AI समस्याओं को इंगित करने या बुनियादी ढांचे के अनुकूलन का सुझाव देने के लिए उत्पादन लॉग और प्रदर्शन मीट्रिक का विश्लेषण कर सकता है। वास्तव में, AI न केवल कोडिंग में, बल्कि सॉफ्टवेयर विकास जीवनचक्र में - नियोजन से लेकर रखरखाव तक सहायता कर रहा है।

• प्राकृतिक भाषा इंटरफेस और दस्तावेज़ीकरण: हम यह भी देखते हैं कि AI विकास उपकरणों के साथ अधिक स्वाभाविक बातचीत को सक्षम बनाता है। डेवलपर्स सचमुच पूछना कार्य करने के लिए एक AI (“ऐसा फ़ंक्शन जनरेट करें जो X करता है” या “इस कोड को समझाएँ”) और परिणाम प्राप्त करें। AI चैटबॉट (जैसे ChatGPT या विशेष डेवलपर सहायक) प्रोग्रामिंग प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं, दस्तावेज़ीकरण में मदद कर सकते हैं और यहां तक ​​कि कोड परिवर्तनों के आधार पर प्रोजेक्ट दस्तावेज़ीकरण या प्रतिबद्ध संदेश भी लिख सकते हैं। यह मानवीय इरादे और कोड के बीच की खाई को पाटता है, जिससे विकास उन लोगों के लिए अधिक सुलभ हो जाता है जो यह बता सकते हैं कि वे क्या चाहते हैं।

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एआई उपकरण अपनाने वाले डेवलपर्स: 2023 के एक सर्वेक्षण से पता चलता है कि 92% डेवलपर्स ने किसी न किसी रूप में AI कोडिंग टूल का इस्तेमाल किया है - या तो काम पर, अपने निजी प्रोजेक्ट में, या दोनों में। केवल 8% ने बताया कि कोडिंग में किसी भी AI सहायता का उपयोग नहीं किया गया है। यह चार्ट दिखाता है कि दो-तिहाई डेवलपर्स AI टूल का इस्तेमाल करते हैं अंदर और बाहर काम के दौरान, जबकि एक चौथाई लोग उन्हें केवल काम पर और एक छोटा अल्पसंख्यक केवल काम के बाहर उपयोग करते हैं। निष्कर्ष स्पष्ट है: एआई-सहायता प्राप्त कोडिंग डेवलपर्स के बीच तेजी से मुख्यधारा में आ गई है (सर्वेक्षण से डेवलपर अनुभव पर AI के प्रभाव का पता चलता है - GitHub ब्लॉग).

विकास में एआई उपकरणों के इस प्रसार के कारण कार्यकुशलता में वृद्धि और थकान में कमी कोडिंग में। उत्पाद तेजी से बनाए जा रहे हैं क्योंकि एआई बॉयलरप्लेट कोड बनाने और दोहराए जाने वाले कार्यों को संभालने में मदद करता है (क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के लिए कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024]) (क्या 2025 में AI डेवलपर्स की जगह ले लेगा: भविष्य की एक झलक) कोपायलट जैसे उपकरण संपूर्ण एल्गोरिदम या समाधान भी सुझा सकते हैं "मानव डेवलपर्स के लिए यह तुरंत स्पष्ट नहीं हो सकता है," कोड के विशाल डेटासेट से सीखने के लिए धन्यवाद। वास्तविक दुनिया के उदाहरण प्रचुर मात्रा में हैं: एक इंजीनियर ChatGPT से सॉर्टिंग फ़ंक्शन को लागू करने या उनके कोड में बग खोजने के लिए कह सकता है, और AI सेकंड में एक मसौदा समाधान तैयार करेगा।जैसी कंपनियां वीरांगना और माइक्रोसॉफ्ट एआई जोड़ी प्रोग्रामर (अमेज़ॅन के कोडव्हिस्परर और माइक्रोसॉफ्ट के कोपायलट) को अपनी डेवलपर टीमों में तैनात किया है, जो कार्यों को तेजी से पूरा करने और बॉयलरप्लेट पर खर्च किए गए कम सामान्य घंटों की रिपोर्ट करते हैं। वास्तव में, 70% डेवलपर्स 2023 स्टैक ओवरफ्लो सर्वेक्षण में शामिल लोगों ने कहा कि वे पहले से ही अपनी विकास प्रक्रिया में एआई टूल का उपयोग कर रहे हैं या करने की योजना बना रहे हैं (70% डेवलपर्स एआई कोडिंग टूल का उपयोग करते हैं, 3% उनकी सटीकता पर अत्यधिक भरोसा करते हैं - शिफ्टमैग)। सबसे लोकप्रिय सहायक चैटजीपीटी (लगभग 83% उत्तरदाताओं द्वारा उपयोग किया जाता है) और गिटहब कोपायलट (लगभग 56%) हैं, जो दर्शाता है कि सामान्य संवादी एआई और आईडीई-एकीकृत सहायक दोनों ही प्रमुख खिलाड़ी हैं। डेवलपर्स मुख्य रूप से उत्पादकता बढ़ाने (लगभग 33% उत्तरदाताओं द्वारा उद्धृत) और सीखने की गति बढ़ाने (25%) के लिए इन उपकरणों का उपयोग करते हैं, जबकि लगभग 25% दोहराव वाले काम को स्वचालित करके अधिक कुशल बनने के लिए उनका उपयोग करते हैं।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि प्रोग्रामिंग में AI की भूमिका पूरी तरह से नई नहीं है - इसके तत्व वर्षों से मौजूद हैं (IDE या स्वचालित परीक्षण फ़्रेमवर्क में कोड ऑटोकम्प्लीशन पर विचार करें)। लेकिन पिछले दो साल एक महत्वपूर्ण मोड़ रहे हैं। शक्तिशाली बड़े भाषा मॉडल (जैसे OpenAI की GPT सीरीज़ और DeepMind का AlphaCode) के उद्भव ने नाटकीय रूप से संभव का विस्तार किया है। उदाहरण के लिए, DeepMind का अल्फाकोड सिस्टम ने एक प्रदर्शन करके सुर्खियाँ बटोरीं प्रतिस्पर्धी प्रोग्रामिंग प्रतियोगिता स्तर, लगभग एक हासिल करना शीर्ष-54% रैंकिंग कोडिंग चुनौतियों पर - अनिवार्य रूप से एक औसत मानव प्रतियोगी के कौशल से मेल खाना (डीपमाइंड का अल्फाकोड औसत प्रोग्रामर की क्षमता से मेल खाता है) यह पहली बार था जब किसी AI सिस्टम ने ऐसा प्रदर्शन किया। प्रतिस्पर्धात्मक प्रोग्रामिंग प्रतियोगिताओं में। हालाँकि, यह बताता है कि अल्फाकोड, अपनी सारी क्षमता के बावजूद, सर्वश्रेष्ठ मानव कोडर्स को हराने से बहुत दूर था। उन प्रतियोगिताओं में, अल्फाकोड अनुमत प्रयासों के भीतर लगभग 30% समस्याओं को हल कर सकता था, जबकि शीर्ष मानव प्रोग्रामर एक ही प्रयास में 90% से अधिक समस्याओं को हल कर सकते हैं। यह अंतर इस बात पर प्रकाश डालता है कि जबकि AI एक बिंदु तक अच्छी तरह से परिभाषित एल्गोरिदमिक कार्यों को संभाल सकता है, गहन तर्क और सरलता की आवश्यकता वाली सबसे कठिन समस्याएं मानव गढ़ बनी हुई हैं.

संक्षेप में, AI ने डेवलपर्स के दैनिक टूलकिट में खुद को मजबूती से स्थापित कर लिया है। कोड लिखने में सहायता करने से लेकर तैनाती को अनुकूलित करने तक, यह विकास प्रक्रिया के हर हिस्से को छू रहा है। आज यह संबंध काफी हद तक सहजीवी है: AI एक के रूप में कार्य करता है सह पायलट (उपयुक्त नाम) जो डेवलपर्स को कोड को तेज़ी से और कम झल्लाहट के साथ करने में मदद करता है, बजाय एक स्वतंत्र ऑटोपायलट के जो अकेले उड़ सकता है। अगले भाग में, हम इस बात पर गहराई से चर्चा करेंगे कि AI उपकरणों का यह समावेश किस तरह से बदलाव ला रहा है डेवलपर्स की भूमिका और उनके काम की प्रकृति, चाहे अच्छी हो या बुरी।

AI किस प्रकार डेवलपर की भूमिका और उत्पादकता को बदल रहा है

एआई द्वारा नियमित काम को संभालने के साथ, सॉफ्टवेयर डेवलपर की भूमिका वास्तव में विकसित होने लगी है। बॉयलरप्लेट कोड लिखने या सामान्य त्रुटियों को डीबग करने में घंटों बिताने के बजाय, डेवलपर्स उन कार्यों को अपने एआई सहायकों को सौंप सकते हैं। यह है डेवलपर का ध्यान बदलना उच्च-स्तरीय समस्या समाधान, वास्तुकला और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के रचनात्मक पहलुओं की ओर। संक्षेप में, AI बढ़ाने डेवलपर्स को अधिक उत्पादक और संभावित रूप से अधिक अभिनव बनने की अनुमति देता है। लेकिन क्या इसका मतलब प्रोग्रामिंग नौकरियों में कमी या बस एक अलग तरह की नौकरी है? आइए उत्पादकता और भूमिकाओं पर प्रभाव का पता लगाएं:

उत्पादकता बढ़ाना: अधिकांश खातों और शुरुआती अध्ययनों के अनुसार, AI कोडिंग टूल डेवलपर उत्पादकता को काफी बढ़ा रहे हैं। GitHub के शोध में पाया गया कि Copilot का उपयोग करने वाले डेवलपर्स बिना AI सहायता वाले लोगों की तुलना में बहुत तेज़ी से कार्य पूरा करने में सक्षम थे।एक प्रयोग में, डेवलपर्स ने कोपायलट की सहायता से कोडिंग कार्य को औसतन 55% तेजी से हल किया - इसके बिना 2 घंटे 41 मिनट के बजाय लगभग 1 घंटा 11 मिनट का समय लगेगा (शोध: डेवलपर उत्पादकता और खुशी पर GitHub Copilot के प्रभाव का आकलन - GitHub ब्लॉग)। यह गति में एक आश्चर्यजनक वृद्धि है। यह सिर्फ़ गति नहीं है; डेवलपर्स रिपोर्ट करते हैं कि AI सहायता निराशा और "प्रवाह रुकावटों" को कम करने में मदद करती है। सर्वेक्षणों में, 88% डेवलपर्स कोपायलट का उपयोग करने वाले लोगों ने कहा कि इससे उनकी उत्पादकता बढ़ी और वे अधिक संतोषजनक काम पर ध्यान केंद्रित कर पाए।कितने प्रतिशत डेवलपर्स ने कहा है कि गिटहब कोपायलट ...)। ये उपकरण प्रोग्रामर को थकाऊ कामों को संभालकर "जोन में" रहने में मदद करते हैं, जो बदले में कठिन समस्याओं के लिए मानसिक ऊर्जा को बचाता है। नतीजतन, कई डेवलपर्स को लगता है कि कोडिंग अधिक आनंददायक हो गई है - कम थकाऊ काम और अधिक रचनात्मकता।

दैनिक कार्य में परिवर्तन: इन उत्पादकता लाभों के साथ-साथ प्रोग्रामर का दिन-प्रतिदिन का कार्यप्रवाह भी बदल रहा है। बहुत सारे "व्यस्त काम" - बॉयलरप्लेट लिखना, सामान्य पैटर्न दोहराना, सिंटैक्स की खोज करना - को AI पर ऑफलोड किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, गेटर्स और सेटर्स के साथ मैन्युअल रूप से डेटा क्लास लिखने के बजाय, डेवलपर बस AI को इसे जेनरेट करने के लिए संकेत दे सकता है। सही API कॉल खोजने के लिए दस्तावेज़ों को खंगालने के बजाय, डेवलपर AI से प्राकृतिक भाषा में पूछ सकता है। इसका मतलब है डेवलपर्स रटे-रटाए कोडिंग पर अपेक्षाकृत कम समय खर्च करते हैं और मानवीय निर्णय की आवश्यकता वाले कार्यों पर अधिक समय खर्च करते हैं. चूंकि AI कोड के आसान 80% लिखने का काम संभाल लेता है, इसलिए डेवलपर का काम AI आउटपुट की निगरानी (कोड सुझावों की समीक्षा करना, उनका परीक्षण करना) और उन मुश्किल 20% समस्याओं से निपटना होता है, जिन्हें AI समझ नहीं पाता। व्यवहार में, डेवलपर अपना दिन AI द्वारा उत्पन्न पुल अनुरोधों को ट्राइएज करने या AI द्वारा सुझाए गए सुधारों के बैच की समीक्षा करने से शुरू कर सकता है, बजाय इसके कि वे सभी बदलाव स्क्रैच से लिखें।

सहयोग और टीम गतिशीलता: दिलचस्प बात यह है कि AI टीम की गतिशीलता को भी प्रभावित कर रहा है। नियमित कार्यों को स्वचालित करने से, टीमें कम जूनियर डेवलपर्स को काम सौंपे बिना संभावित रूप से अधिक कार्य कर सकती हैं। कुछ कंपनियों ने बताया है कि उनके वरिष्ठ इंजीनियर अधिक आत्मनिर्भर हो सकते हैं - वे AI की मदद से जल्दी से सुविधाओं का प्रोटोटाइप बना सकते हैं, बिना किसी जूनियर को शुरुआती ड्राफ्ट बनाने की आवश्यकता के। हालाँकि, इससे एक नई चुनौती पैदा होती है: सलाह देना और ज्ञान साझा करना। जूनियर को सरल कार्य करके सीखने के बजाय, उन्हें प्रभावी ढंग से कार्य करना सीखना होगा प्रबंधित करना एआई आउटपुट। टीम सहयोग सामूहिक रूप से एआई प्रॉम्प्ट को परिष्कृत करने या एआई द्वारा उत्पन्न कोड की खामियों की समीक्षा करने जैसी गतिविधियों में बदल सकता है। सकारात्मक पक्ष यह है कि जब टीम के सभी सदस्यों के पास एआई सहायक होता है, तो यह खेल के मैदान को समतल कर सकता है और डिजाइन चर्चाओं, रचनात्मक विचार-विमर्श और जटिल उपयोगकर्ता आवश्यकताओं से निपटने के लिए अधिक समय दे सकता है, जिसे वर्तमान में कोई भी एआई समझ नहीं पाता है। वास्तव में, पाँच में से चार से अधिक डेवलपर्स का मानना ​​है कि एआई कोडिंग उपकरण टीम सहयोग को बढ़ाना या कम से कम उन्हें डिजाइन और समस्या-समाधान पर अधिक सहयोग करने के लिए स्वतंत्र करें, GitHub के 2023 सर्वेक्षण निष्कर्षों के अनुसार (सर्वेक्षण से डेवलपर अनुभव पर AI के प्रभाव का पता चलता है - GitHub ब्लॉग).

नौकरी की भूमिकाओं पर प्रभाव: एक बड़ा सवाल यह है कि क्या AI प्रोग्रामर की मांग को कम कर देगा (क्योंकि प्रत्येक प्रोग्रामर अब अधिक उत्पादक है), या क्या यह केवल मांगे जाने वाले कौशल को बदल देगा। अन्य स्वचालन (जैसे डेवऑप्स टूल या उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषाओं का उदय) के साथ ऐतिहासिक मिसाल यह बताती है कि डेवलपर की नौकरियाँ इतनी खत्म नहीं हुई हैं जितनी कि वे हैं ऊपर उठाया हुआदरअसल, उद्योग विश्लेषकों का अनुमान है सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग की भूमिकाएं बढ़ती रहेंगी, लेकिन उन भूमिकाओं की प्रकृति बदल जाएगी।गार्टनर की एक हालिया रिपोर्ट में अनुमान लगाया गया है कि 2027 तक, 50% सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग संगठन उत्पादकता बढ़ाने के लिए AI-संवर्धित “सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग इंटेलिजेंस” प्लेटफ़ॉर्म अपनाएंगे, 2024 में सिर्फ़ 5% से ऊपर (क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के लिए कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024]) यह दर्शाता है कि कंपनियाँ व्यापक रूप से AI को एकीकृत करेंगी, लेकिन इसका तात्पर्य यह है कि डेवलपर्स AI के साथ काम करेंगे। साथ उन बुद्धिमान प्लेटफार्मों। इसी तरह, परामर्श फर्म मैकिन्से का अनुमान है कि जबकि एआई कई कार्यों को स्वचालित कर सकता है, लगभग 80% प्रोग्रामिंग नौकरियों में अभी भी मानव की आवश्यकता होगी और वे “मानव-केंद्रित” रहेंगेदूसरे शब्दों में, हमें अभी भी अधिकांश डेवलपर पदों के लिए लोगों की आवश्यकता होगी, लेकिन नौकरी का विवरण बदल सकता है।

एक संभावित बदलाव ऐसी भूमिकाओं का उदय है “एआई सॉफ्टवेयर इंजीनियर” या “शीघ्र इंजीनियर” - ऐसे डेवलपर जो AI घटकों के निर्माण या ऑर्केस्ट्रेट करने में विशेषज्ञ हैं। हम पहले से ही AI/ML विशेषज्ञता वाले डेवलपर्स की मांग में उछाल देख रहे हैं। Indeed के एक विश्लेषण के अनुसार, AI से संबंधित तीन सबसे ज़्यादा मांग वाली नौकरियाँ हैं डेटा वैज्ञानिक, सॉफ्टवेयर इंजीनियर और मशीन लर्निंग इंजीनियर, और इन भूमिकाओं की मांग पिछले तीन वर्षों में दोगुने से भी अधिक (क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के लिए कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024]) पारंपरिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरों से मशीन लर्निंग की मूल बातें समझने या अनुप्रयोगों में एआई सेवाओं को एकीकृत करने की अपेक्षा की जाती है। डेवलपर्स को निरर्थक बनाने के बजाय, "एआई पेशे को उन्नत कर सकता है, जिससे डेवलपर्स उच्च-स्तरीय कार्यों और नवाचार पर ध्यान केंद्रित कर सकेंगे।" (क्या 2025 में AI डेवलपर्स की जगह ले लेगा: भविष्य की एक झलक) कई नियमित कोडिंग कार्य AI द्वारा संभाले जा सकते हैं, लेकिन डेवलपर्स सिस्टम डिज़ाइन, मॉड्यूल को एकीकृत करने, गुणवत्ता सुनिश्चित करने और नई समस्याओं को हल करने में अधिक व्यस्त रहेंगे। एक AI-फ़ॉरवर्ड कंपनी के एक वरिष्ठ इंजीनियर ने इसे अच्छी तरह से सारांशित किया: एआई हमारे डेवलपर्स की जगह नहीं लेता है; यह बढ़ाता है उन्हें। शक्तिशाली एआई उपकरणों से लैस एक अकेला डेवलपर कई लोगों का काम कर सकता है, लेकिन अब वही डेवलपर अधिक जटिल और प्रभावशाली काम कर रहा है।

वास्तविक दुनिया का उदाहरण: एक सॉफ्टवेयर फर्म के परिदृश्य पर विचार करें जिसने अपने सभी डेवलपर्स के लिए GitHub Copilot को एकीकृत किया। इसका तत्काल प्रभाव यूनिट टेस्ट और बॉयलरप्लेट कोड लिखने में लगने वाले समय में उल्लेखनीय कमी थी। एक जूनियर डेवलपर ने पाया कि Copilot का उपयोग करके वह किसी नई सुविधा के कोड का 80% तेजी से बना सकती है, फिर अपना समय शेष 20% को अनुकूलित करने और एकीकरण परीक्षण लिखने में बिता सकती है। कोड आउटपुट के संदर्भ में उसकी उत्पादकता लगभग दोगुनी हो गई, लेकिन अधिक दिलचस्प बात यह है कि उसके योगदान की प्रकृति बदल गई - वह अधिक एक कोड समीक्षक और परीक्षण डिजाइनर एआई द्वारा लिखे गए कोड के लिए। टीम ने यह भी देखा कि कोड समीक्षा ने पकड़ बनाना शुरू कर दिया एआई गलतियाँ मानवीय टाइपो के बजाय। उदाहरण के लिए, कोपायलट ने कभी-कभी असुरक्षित एन्क्रिप्शन कार्यान्वयन का सुझाव दिया; मानव डेवलपर्स को उन्हें पहचानना और सही करना था। इस तरह के उदाहरण से पता चलता है कि आउटपुट बढ़ने के साथ-साथ, मानवीय निरीक्षण और विशेषज्ञता और भी अधिक महत्वपूर्ण हो गई कार्यप्रवाह में.

संक्षेप में, एआई निस्संदेह डेवलपर्स के काम करने के तरीके को बदल रहा है: उन्हें तेज़ बना रहा है और उन्हें अधिक महत्वाकांक्षी समस्याओं से निपटने की अनुमति दे रहा है, लेकिन साथ ही उनसे यह भी अपेक्षा कर रहा है कि वे कौशल बढ़ाना (एआई का लाभ उठाने और उच्च-स्तरीय सोच दोनों में)। यह “एआई द्वारा नौकरियां छीनने” की कहानी से कम और “एआई द्वारा नौकरियों को बदलने” की कहानी अधिक है। जो डेवलपर इन उपकरणों का प्रभावी ढंग से उपयोग करना सीखते हैं, वे अपने प्रभाव को कई गुना बढ़ा सकते हैं - एक कहावत जो हम अक्सर सुनते हैं, "एआई डेवलपर्स की जगह नहीं लेगा, लेकिन जो डेवलपर्स एआई का उपयोग करते हैं, वे उन लोगों की जगह ले सकते हैं जो इसका उपयोग नहीं करते हैं।"” अगले अनुभाग में यह पता लगाया जाएगा कि मानव डेवलपर्स अभी भी क्यों आवश्यक हैं (एआई क्या है) नहीं कर सकता अच्छा प्रदर्शन कैसे करें), और डेवलपर्स किस प्रकार अपने कौशल को एआई के साथ मिलकर विकसित कर सकते हैं।

एआई की सीमाएं (मानव क्यों महत्वपूर्ण बने हुए हैं)

अपनी प्रभावशाली क्षमताओं के बावजूद, आज की AI स्पष्ट रूप से... सीमाएँ जो इसे मानव प्रोग्रामर को अप्रचलित बनाने से रोकते हैं। इन सीमाओं को समझना यह देखने के लिए महत्वपूर्ण है कि विकास प्रक्रिया में प्रोग्रामर की अभी भी बहुत आवश्यकता क्यों है। AI एक शक्तिशाली उपकरण है, लेकिन यह कोई जादुई गोली नहीं है जो मानव डेवलपर की रचनात्मकता, आलोचनात्मक सोच और प्रासंगिक समझ की जगह ले सके। प्रोग्रामिंग में AI की कुछ बुनियादी कमियाँ और मानव डेवलपर्स की संगत ताकतें यहाँ दी गई हैं:

• सच्ची समझ और रचनात्मकता का अभाव: वर्तमान एआई मॉडल वास्तव में ऐसा नहीं करते हैं समझना कोड या समस्याओं को मनुष्य की तरह ही समझते हैं; वे पैटर्न को पहचानते हैं और प्रशिक्षण डेटा के आधार पर संभावित आउटपुट को फिर से पेश करते हैं। इसका मतलब है कि AI उन कार्यों से जूझ सकता है जिनके लिए मूल, रचनात्मक समाधान या नए समस्या डोमेन की गहरी समझ की आवश्यकता होती है। एक AI पहले देखी गई किसी विशिष्टता को पूरा करने के लिए कोड बनाने में सक्षम हो सकता है, लेकिन इसे एक अभूतपूर्व समस्या के लिए एक नया एल्गोरिदम डिजाइन करने या एक अस्पष्ट आवश्यकता की व्याख्या करने के लिए कहें, और यह संभवतः लड़खड़ा जाएगा। जैसा कि एक पर्यवेक्षक ने कहा, आज AI "इसमें रचनात्मक और आलोचनात्मक सोच क्षमताओं का अभाव है जो मानव डेवलपर्स लाते हैं।" (क्या 2025 में AI डेवलपर्स की जगह ले लेगा: भविष्य की एक झलक) मनुष्य बॉक्स के बाहर सोचने में माहिर हैं - डोमेन ज्ञान, अंतर्ज्ञान और रचनात्मकता को मिलाकर सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर डिजाइन करना या जटिल मुद्दों को हल करना। इसके विपरीत, AI अपने सीखे हुए पैटर्न तक ही सीमित है; अगर कोई समस्या उन पैटर्न से अच्छी तरह मेल नहीं खाती, तो AI गलत या निरर्थक कोड बना सकता है (अक्सर आत्मविश्वास से!)। नवाचार सॉफ्टवेयर में - नई सुविधाएं, नए उपयोगकर्ता अनुभव, या नवीन तकनीकी दृष्टिकोण लाना - एक मानव-चालित गतिविधि बनी हुई है।

• संदर्भ और व्यापक चित्र की समझ: सॉफ्टवेयर बनाना सिर्फ कोड लिखना नहीं है। इसमें सॉफ्टवेयर के बारे में समझना भी शामिल है। क्यों कोड के पीछे - व्यावसायिक आवश्यकताएँ, उपयोगकर्ता की ज़रूरतें और वह संदर्भ जिसमें सॉफ़्टवेयर काम करता है। AI के पास संदर्भ की एक बहुत ही संकीर्ण खिड़की है (आमतौर पर एक समय में दिए गए इनपुट तक सीमित)। यह वास्तव में किसी सिस्टम के व्यापक उद्देश्य या कोड में स्पष्ट रूप से क्या है, उससे परे एक मॉड्यूल दूसरे के साथ कैसे इंटरैक्ट करता है, इसे नहीं समझता है। नतीजतन, AI ऐसा कोड उत्पन्न कर सकता है जो तकनीकी रूप से एक छोटे से कार्य के लिए काम करता है लेकिन बड़े सिस्टम आर्किटेक्चर में अच्छी तरह से फिट नहीं होता है या कुछ अंतर्निहित आवश्यकता का उल्लंघन करता है। सॉफ़्टवेयर को व्यावसायिक लक्ष्यों और उपयोगकर्ता अपेक्षाओं के साथ संरेखित करने के लिए मानव डेवलपर्स की आवश्यकता होती है। जटिल प्रणाली डिजाइन - यह समझना कि एक भाग में किया गया परिवर्तन दूसरों पर कैसे प्रभाव डाल सकता है, ट्रेड-ऑफ (जैसे प्रदर्शन बनाम पठनीयता) को कैसे संतुलित किया जाए, और कोडबेस के दीर्घकालिक विकास की योजना कैसे बनाई जाए - यह कुछ ऐसा है जो आज AI नहीं कर सकता। हज़ारों घटकों वाली बड़ी परियोजनाओं में, AI "पेड़ों को तो देखता है लेकिन जंगल को नहीं।" जैसा कि एक विश्लेषण में उल्लेख किया गया है, "एआई को बड़े पैमाने की सॉफ्टवेयर परियोजनाओं के पूरे संदर्भ और जटिलताओं को समझने में कठिनाई होती है," व्यावसायिक आवश्यकताओं और उपयोगकर्ता अनुभव संबंधी विचारों सहित (क्या 2025 में AI डेवलपर्स की जगह ले लेगा: भविष्य की एक झलक) मनुष्य बड़े चित्र का दृष्टिकोण बनाए रखता है।

• सामान्य ज्ञान और अस्पष्टता समाधान: वास्तविक परियोजनाओं में आवश्यकताएँ अक्सर अस्पष्ट या विकसित होती रहती हैं। एक मानव डेवलपर स्पष्टीकरण मांग सकता है, उचित धारणाएँ बना सकता है, या अवास्तविक अनुरोधों को वापस धकेल सकता है।AI में सामान्य ज्ञान वाली तर्कशक्ति या स्पष्टीकरण संबंधी प्रश्न पूछने की क्षमता नहीं होती (जब तक कि स्पष्ट रूप से किसी प्रॉम्प्ट में लूप न किया जाए, और तब भी इसे सही करने की कोई गारंटी नहीं होती)। यही कारण है कि AI द्वारा जनरेट किया गया कोड कभी-कभी तकनीकी रूप से सही हो सकता है लेकिन कार्यात्मक रूप से गलत हो सकता है - इसमें वह क्षमता नहीं होती जो AI को सही तरीके से समझने में मदद करती है। प्रलय यह जानने के लिए कि यदि निर्देश स्पष्ट नहीं हैं तो उपयोगकर्ता वास्तव में क्या चाहता है। इसके विपरीत, एक मानव प्रोग्रामर एक उच्च-स्तरीय अनुरोध ("इस UI को अधिक सहज बनाएं" या "ऐप को अनियमित इनपुट को सुंदर तरीके से संभालना चाहिए") की व्याख्या कर सकता है और यह पता लगा सकता है कि कोड में क्या किया जाना चाहिए। डेवलपर की जगह लेने के लिए AI को अत्यंत विस्तृत, स्पष्ट विनिर्देशों की आवश्यकता होगी, और यहां तक ​​कि ऐसे विनिर्देश को प्रभावी ढंग से लिखना भी कोड लिखने जितना ही कठिन है। जैसा कि फोर्ब्स टेक काउंसिल के एक लेख में ठीक ही उल्लेख किया गया है, एआई को वास्तव में डेवलपर्स की जगह लेने के लिए, अस्पष्ट निर्देशों को समझने और मानव की तरह अनुकूलन करने की आवश्यकता होगी - तर्क का एक ऐसा स्तर जो वर्तमान AI के पास नहीं है (सर्गी कुज़िन की पोस्ट - लिंक्डइन).

• विश्वसनीयता और “भ्रम”: आज के जनरेटिव एआई मॉडल में एक प्रसिद्ध दोष है: वे गलत या पूरी तरह से गढ़े हुए आउटपुट उत्पन्न कर सकते हैं, एक घटना जिसे अक्सर कहा जाता है मायाकोडिंग में, इसका मतलब यह हो सकता है कि AI ऐसा कोड लिखता है जो देखने में तो सही लगता है लेकिन तार्किक रूप से गलत या असुरक्षित होता है। डेवलपर्स AI के सुझावों पर आँख मूंदकर भरोसा नहीं कर सकते। व्यवहार में, AI द्वारा लिखे गए कोड का हर टुकड़ा मानव द्वारा सावधानीपूर्वक समीक्षा और परीक्षण की आवश्यकता हैस्टैक ओवरफ्लो सर्वेक्षण डेटा यह दर्शाता है - एआई टूल का उपयोग करने वालों में से केवल 3% सटीकता पर अत्यधिक भरोसा करते हैं एआई के उत्पादन का, और वास्तव में एक छोटा प्रतिशत सक्रिय रूप से शक यह (70% डेवलपर्स एआई कोडिंग टूल का उपयोग करते हैं, 3% उनकी सटीकता पर अत्यधिक भरोसा करते हैं - शिफ्टमैग)। अधिकांश डेवलपर्स AI सुझावों को मददगार संकेत मानते हैं, न कि सत्य। यह कम भरोसा इसलिए जायज़ है क्योंकि AI विचित्र गलतियाँ कर सकता है जो कोई भी सक्षम इंसान नहीं कर सकता (जैसे कि एक-एक करके गलतियाँ करना, अप्रचलित फ़ंक्शन का उपयोग करना, या अक्षम समाधान तैयार करना) क्योंकि यह समस्या के बारे में सही ढंग से तर्क नहीं करता। जैसा कि एक फ़ोरम टिप्पणी में व्यंग्यात्मक रूप से उल्लेख किया गया है, "वे (AI) बहुत अधिक मतिभ्रम करते हैं और अजीब डिजाइन विकल्प चुनते हैं जो मनुष्य कभी नहीं चुनता" (क्या AI के कारण प्रोग्रामर अप्रचलित हो जाएंगे? - करियर सलाह) इन त्रुटियों को पकड़ने के लिए मानवीय निगरानी बहुत ज़रूरी है। AI आपको 90% फ़ीचर जल्दी से दे सकता है, लेकिन अगर बचे हुए 10% में कोई सूक्ष्म बग है, तो भी इसका निदान और सुधार करने का काम मानव डेवलपर पर ही पड़ता है। और जब उत्पादन में कुछ गलत होता है, तो मानव इंजीनियरों को ही डीबग करना होता है - AI अभी तक अपनी गलतियों की ज़िम्मेदारी नहीं ले सकता है।

• कोडबेस का रखरखाव और विकास: सॉफ़्टवेयर प्रोजेक्ट वर्षों तक चलते हैं और बढ़ते हैं। उन्हें सुसंगत शैली, भविष्य के अनुरक्षकों के लिए स्पष्टता और आवश्यकताओं के बदलने पर अपडेट की आवश्यकता होती है। आज AI के पास पिछले निर्णयों (सीमित संकेतों के बाहर) की स्मृति नहीं है, इसलिए यह निर्देशित किए जाने तक किसी बड़े प्रोजेक्ट में कोड को सुसंगत नहीं रख सकता है। मानव डेवलपर्स कोड रखरखाव सुनिश्चित करते हैं - स्पष्ट दस्तावेज़ लिखना, चतुर-लेकिन-अस्पष्ट समाधानों की तुलना में पठनीय समाधान चुनना, और आर्किटेक्चर विकसित होने पर आवश्यकतानुसार कोड को रीफैक्टर करना। AI इन कार्यों में सहायता कर सकता है (जैसे रीफैक्टरिंग का सुझाव देना), लेकिन निर्णय लेना क्या पुनर्रचना करना या कौन सिस्टम के कुछ हिस्सों को फिर से डिज़ाइन करने की ज़रूरत है, यह एक मानवीय निर्णय है। इसके अलावा, घटकों को एकीकृत करते समय, मौजूदा मॉड्यूल पर एक नई सुविधा के प्रभाव को समझना (पिछड़े संगतता को सुनिश्चित करना, आदि) कुछ ऐसा है जिसे मनुष्य संभालते हैं। AI-जनरेटेड कोड को मनुष्यों द्वारा एकीकृत और सुसंगत किया जाना चाहिए।प्रयोग के तौर पर, कुछ डेवलपर्स ने चैटजीपीटी को संपूर्ण छोटे ऐप्स बनाने की अनुमति देने की कोशिश की है; परिणाम अक्सर शुरू में काम करता है, लेकिन इसे बनाए रखना या विस्तारित करना बहुत कठिन हो जाता है क्योंकि एआई लगातार एक विचारशील वास्तुकला को लागू नहीं कर रहा है - यह स्थानीय निर्णय ले रहा है जिससे एक मानव वास्तुकार बच सकता है।

• नैतिक एवं सुरक्षा संबंधी विचार: जैसे-जैसे AI अधिक कोड लिखता है, यह पक्षपात, सुरक्षा और नैतिकता के सवाल भी उठाता है। एक AI अनजाने में सुरक्षा कमज़ोरियाँ पेश कर सकता है (उदाहरण के लिए, इनपुट को ठीक से साफ न करना, या असुरक्षित क्रिप्टोग्राफ़िक प्रथाओं का उपयोग करना) जिसे एक अनुभवी मानव डेवलपर पकड़ सकता है। साथ ही, AI में नैतिकता या निष्पक्षता के लिए चिंता की कोई अंतर्निहित भावना नहीं होती है - उदाहरण के लिए, यह पक्षपाती डेटा पर प्रशिक्षण दे सकता है और ऐसे एल्गोरिदम सुझा सकता है जो अनजाने में भेदभाव करते हैं (ऋण स्वीकृति कोड या भर्ती एल्गोरिदम जैसी AI-संचालित सुविधा में)। इन मुद्दों के लिए AI आउटपुट का ऑडिट करने, विनियमों के अनुपालन को सुनिश्चित करने और सॉफ़्टवेयर को नैतिक विचारों से भरने के लिए मानव डेवलपर्स की आवश्यकता होती है। सामाजिक पहलू सॉफ्टवेयर का - उपयोगकर्ता के विश्वास, गोपनीयता संबंधी चिंताओं को समझना, और मानवीय मूल्यों के अनुरूप डिजाइन विकल्प बनाना - "इसे नज़रअंदाज़ नहीं किया जा सकता। विकास के ये मानव-केंद्रित पहलू कम से कम निकट भविष्य में एआई की पहुंच से बाहर हैं।" (क्या 2025 में AI डेवलपर्स की जगह ले लेगा: भविष्य की एक झलक) डेवलपर्स को एआई योगदान के लिए विवेक और गुणवत्ता द्वार के रूप में काम करना चाहिए।

इन सीमाओं के मद्देनजर, वर्तमान आम सहमति यह है कि एआई एक उपकरण है, प्रतिस्थापन नहींजैसा कि सत्य नडेला ने कहा, यह लगभग सशक्त बनाने डेवलपर्स को प्रतिस्थापित नहीं करना (क्या AI प्रोग्रामर्स की जगह ले लेगा? प्रचार के पीछे की सच्चाई | द पायकोच द्वारा | आर्टिफिशियल कॉर्नर | मार्च, 2025 | मीडियम) AI को एक जूनियर सहायक के रूप में देखा जा सकता है: यह तेज़, अथक है, और कई कार्यों में पहला कदम उठा सकता है, लेकिन एक बेहतरीन अंतिम उत्पाद तैयार करने के लिए इसे एक वरिष्ठ डेवलपर के मार्गदर्शन और विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। यह बताता है कि सबसे उन्नत AI कोडिंग सिस्टम भी एक ही तरह से तैनात किए जाते हैं। सहायकों वास्तविक दुनिया में उपयोग में (कोपायलट, कोडव्हिस्परर, आदि) और स्वायत्त कोडर के रूप में नहीं। कंपनियाँ अपनी प्रोग्रामिंग टीमों को नहीं निकाल रही हैं और AI को बेलगाम नहीं छोड़ रही हैं; इसके बजाय, वे डेवलपर्स की मदद के लिए उनके वर्कफ़्लो में AI को एम्बेड कर रही हैं।

ओपनएआई के सैम ऑल्टमैन का एक उदाहरणात्मक उद्धरण आता है, जिन्होंने कहा कि एआई एजेंटों में सुधार होने के बावजूद, "ये AI एजेंट पूरी तरह से इंसानों की जगह नहीं लेंगे" सॉफ्टवेयर विकास में (सैम ऑल्टमैन का कहना है कि एआई एजेंट जल्द ही वे काम करेंगे जो सॉफ्टवेयर इंजीनियर करते हैं: 5 बिंदुओं में पूरी कहानी - इंडिया टुडे) वे इस प्रकार कार्य करेंगे “आभासी सहकर्मी” जो मानव इंजीनियरों के लिए अच्छी तरह से परिभाषित कार्यों को संभालते हैं, विशेष रूप से वे कार्य जो कुछ वर्षों के अनुभव वाले निम्न-स्तरीय सॉफ़्टवेयर इंजीनियर के लिए विशिष्ट हैं। दूसरे शब्दों में, AI अंततः कुछ क्षेत्रों में एक जूनियर डेवलपर का काम कर सकता है, लेकिन वह जूनियर डेवलपर बेरोजगार नहीं होता - वे AI की निगरानी करने और उच्च-स्तरीय कार्यों से निपटने की भूमिका में विकसित होते हैं जो AI नहीं कर सकता। यहां तक ​​कि भविष्य की ओर देखते हुए, जहां कुछ शोधकर्ता भविष्यवाणी करते हैं कि 2040 तक AI अपना अधिकांश कोड खुद लिख सकता है (क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के लिए कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024]), यह आम तौर पर स्वीकार किया जाता है कि मानव प्रोग्रामर की अभी भी देखरेख, मार्गदर्शन और रचनात्मक चिंगारी और आलोचनात्मक सोच प्रदान करने की आवश्यकता होगी, जिसका मशीनों में अभाव है.

यह भी ध्यान देने योग्य है कि सॉफ्टवेयर विकास सिर्फ कोडिंग से कहीं अधिक हैइसमें हितधारकों के साथ संचार, उपयोगकर्ता कहानियों को समझना, टीमों में सहयोग करना और पुनरावृत्त डिजाइन शामिल है - सभी ऐसे क्षेत्र जहां मानव कौशल अपरिहार्य हैं।एक एआई किसी ग्राहक के साथ बैठक में बैठकर यह तय नहीं कर सकता कि वे वास्तव में क्या चाहते हैं, न ही यह प्राथमिकताओं पर बातचीत कर सकता है या किसी उत्पाद के लिए एक दृष्टिकोण के साथ टीम को प्रेरित कर सकता है। मानव तत्व केन्द्रीय बनी हुई है।

संक्षेप में, AI में महत्वपूर्ण कमज़ोरियाँ हैं: कोई सच्ची रचनात्मकता नहीं, संदर्भ की सीमित समझ, गलतियों की प्रवृत्ति, कोई जवाबदेही नहीं, और सॉफ़्टवेयर निर्णयों के व्यापक निहितार्थों की कोई समझ नहीं। ये कमियाँ ठीक वही हैं जहाँ मानव डेवलपर्स चमकते हैं। AI को ख़तरे के रूप में देखने के बजाय, इसे इस रूप में देखना अधिक सटीक हो सकता है मानव डेवलपर्स के लिए एक शक्तिशाली एम्पलीफायर - सांसारिक चीजों को संभालना ताकि मनुष्य गहन चीजों पर ध्यान केंद्रित कर सकें। अगले भाग में चर्चा की जाएगी कि डेवलपर्स इस प्रवर्धन का लाभ कैसे उठा सकते हैं अपने कौशल और भूमिकाओं को अनुकूलित करना एआई-संवर्धित विकास की दुनिया में प्रासंगिक और मूल्यवान बने रहना।

एआई के युग में अनुकूलन और उन्नति

प्रोग्रामर और डेवलपर्स के लिए, कोडिंग में एआई का उदय एक गंभीर खतरा नहीं है - यह एक अवसर हो सकता है। मुख्य बात यह है कि अनुकूलन और विकास प्रौद्योगिकी के साथ-साथ। जो लोग एआई का उपयोग करना सीखते हैं, वे संभवतः खुद को पाएंगे अधिक उत्पादक और मांग में, जबकि जो लोग इसे अनदेखा करते हैं वे पा सकते हैं कि वे पीछे रह गए हैं। इस खंड में, हम डेवलपर्स के लिए व्यावहारिक कदमों और रणनीतियों पर ध्यान केंद्रित करते हैं ताकि वे प्रासंगिक बने रहें और आगे बढ़ें क्योंकि AI उपकरण रोजमर्रा के विकास का हिस्सा बन गए हैं। अपनाने की मानसिकता प्रतिस्पर्धा के बजाय निरंतर सीखने और AI के साथ सहयोग करने की है। यहाँ बताया गया है कि डेवलपर्स कैसे समायोजित कर सकते हैं और उन्हें किन नए कौशल और भूमिकाओं पर विचार करना चाहिए:

1. एआई को एक उपकरण के रूप में अपनाएं (एआई कोडिंग सहायकों का प्रभावी ढंग से उपयोग करना सीखें): सबसे पहले और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि डेवलपर्स को उपलब्ध AI टूल के साथ सहज होना चाहिए। Copilot, ChatGPT, या अन्य कोडिंग AI को अपने नए जोड़ी प्रोग्रामिंग पार्टनर के रूप में मानें। इसका मतलब है अच्छे संकेत या टिप्पणियाँ लिखना सीखना उपयोगी कोड सुझाव प्राप्त करने के लिए, और AI द्वारा उत्पन्न कोड को जल्दी से सत्यापित या डीबग करने का तरीका जानना। जिस तरह एक डेवलपर को अपना IDE या संस्करण नियंत्रण सीखना पड़ता है, उसी तरह AI सहायक की विचित्रताओं को सीखना कौशल सेट का हिस्सा बन रहा है। उदाहरण के लिए, एक डेवलपर अपने द्वारा लिखे गए कोड का एक टुकड़ा लेकर और AI से इसे सुधारने के लिए कहकर अभ्यास कर सकता है, फिर परिवर्तनों का विश्लेषण कर सकता है। या, जब कोई कार्य शुरू करते हैं, तो उसे टिप्पणियों में रेखांकित करें और देखें कि AI क्या प्रदान करता है, फिर वहाँ से सुधार करें। समय के साथ, आप इस बात के लिए अंतर्ज्ञान विकसित करेंगे कि AI किसमें अच्छा है और इसके साथ कैसे सह-निर्माण किया जाए। इसे इस तरह से समझें “एआई-सहायता प्राप्त विकास” - आपके टूलबॉक्स में जोड़ने के लिए एक नया कौशल। दरअसल, डेवलपर्स अब "प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग" को एक कौशल के रूप में बोलते हैं - एआई से सही सवाल पूछना जानना। जो लोग इसमें महारत हासिल करते हैं, वे उन्हीं उपकरणों से काफी बेहतर परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। याद रखें, “जो डेवलपर्स एआई का उपयोग करते हैं, वे उन लोगों की जगह ले सकते हैं जो इसका उपयोग नहीं करते हैं” - इसलिए प्रौद्योगिकी को अपनाएं और इसे अपना सहयोगी बनाएं।

2. उच्च स्तरीय कौशल पर ध्यान केंद्रित करें (समस्या समाधान, सिस्टम डिजाइन, आर्किटेक्चर): चूंकि AI अधिक निम्न-स्तरीय कोडिंग को संभाल सकता है, इसलिए डेवलपर्स को अमूर्तता की सीढ़ी पर ऊपर चढ़नाइसका मतलब है सिस्टम डिज़ाइन और आर्किटेक्चर को समझने पर ज़्यादा ज़ोर देना। जटिल समस्याओं को हल करने, स्केलेबल सिस्टम डिज़ाइन करने और आर्किटेक्चरल फ़ैसले लेने में कौशल विकसित करें - ऐसे क्षेत्र जहाँ मानवीय अंतर्दृष्टि महत्वपूर्ण है। समाधान के क्यों और कैसे पर ध्यान दें, न कि सिर्फ़ क्या पर। उदाहरण के लिए, अपना सारा समय सॉर्टिंग फ़ंक्शन को बेहतर बनाने में लगाने के बजाय (जब AI आपके लिए एक लिख सकता है), यह समझने में समय लगाएँ कि आपके एप्लिकेशन के संदर्भ के लिए कौन सा सॉर्टिंग दृष्टिकोण इष्टतम है और यह आपके सिस्टम के डेटा प्रवाह में कैसे फ़िट बैठता है। सोच को आकार दें - उपयोगकर्ता की ज़रूरतों, डेटा प्रवाह और घटक इंटरैक्शन पर विचार करना - अत्यधिक मूल्यवान होगा। AI कोड उत्पन्न कर सकता है, लेकिन यह डेवलपर ही है जो सॉफ़्टवेयर की समग्र संरचना तय करता है और यह सुनिश्चित करता है कि सभी भाग सामंजस्य में काम करें।अपनी बड़ी तस्वीर वाली सोच को तेज करके, आप खुद को एक ऐसे व्यक्ति के रूप में अपरिहार्य बनाते हैं जो सही चीज़ बनाने में AI (और टीम के बाकी सदस्यों) का मार्गदर्शन करता है। जैसा कि एक भविष्य-उन्मुख रिपोर्ट में उल्लेख किया गया है, डेवलपर्स को "उन क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करें जहां मानवीय अंतर्दृष्टि अपूरणीय है, जैसे समस्या-समाधान, डिजाइन सोच और उपयोगकर्ता की जरूरतों को समझना।" (क्या 2025 में AI डेवलपर्स की जगह ले लेगा: भविष्य की एक झलक)

3. अपना AI और ML ज्ञान बढ़ाएँ: एआई के साथ काम करने के लिए, यह मददगार है एआई को समझेंडेवलपर्स को मशीन लर्निंग शोधकर्ता बनने की ज़रूरत नहीं है, लेकिन इन मॉडलों के काम करने के तरीके की ठोस समझ होना फ़ायदेमंद होगा। मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग की मूल बातें सीखें - इससे न केवल नए करियर के रास्ते खुल सकते हैं (क्योंकि AI से जुड़ी नौकरियाँ तेज़ी से बढ़ रही हैं (क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के लिए कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024])), लेकिन यह आपको AI उपकरणों का अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग करने में भी मदद करेगा। यदि आप जानते हैं, उदाहरण के लिए, एक बड़े भाषा मॉडल की सीमाएँ और इसे कैसे प्रशिक्षित किया गया था, तो आप भविष्यवाणी कर सकते हैं कि यह कब विफल हो सकता है और तदनुसार अपने संकेत या परीक्षण डिज़ाइन कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, कई सॉफ़्टवेयर उत्पाद अब AI सुविधाएँ शामिल कर रहे हैं (उदाहरण के लिए, एक अनुशंसा इंजन या चैटबॉट वाला ऐप)। कुछ ML ज्ञान वाला एक सॉफ़्टवेयर डेवलपर उन सुविधाओं में योगदान दे सकता है या कम से कम डेटा वैज्ञानिकों के साथ बुद्धिमानी से सहयोग कर सकता है। सीखने पर विचार करने के लिए प्रमुख क्षेत्र शामिल हैं: डेटा विज्ञान मूल बातें, डेटा को प्रीप्रोसेस कैसे करें, प्रशिक्षण बनाम अनुमान, और AI की नैतिकता। AI फ्रेमवर्क (TensorFlow, PyTorch) और क्लाउड AI सेवाओं से खुद को परिचित करें; भले ही आप स्क्रैच से मॉडल नहीं बना रहे हों, लेकिन यह जानना कि किसी ऐप में AI API को कैसे एकीकृत किया जाए, एक मूल्यवान कौशल है। संक्षेप में, "एआई साक्षर" बनना तेजी से उतना ही महत्वपूर्ण होता जा रहा है जितना कि वेब या डेटाबेस प्रौद्योगिकियों में साक्षर होना। जो डेवलपर्स पारंपरिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और एआई की दुनिया में काम कर सकते हैं, वे भविष्य की परियोजनाओं का नेतृत्व करने की प्रमुख स्थिति में होंगे।

4. मजबूत सॉफ्ट स्किल्स और डोमेन ज्ञान विकसित करें: जैसे-जैसे एआई यांत्रिक कार्यों को अपने हाथ में ले रहा है, विशिष्ट मानवीय कौशल और भी अधिक महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं। संचार, टीमवर्क और डोमेन विशेषज्ञता ऐसे क्षेत्र हैं जिन पर दोगुना जोर दिया जाना चाहिए। सॉफ़्टवेयर विकास अक्सर समस्या डोमेन को समझने के बारे में होता है - चाहे वह वित्त, स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा या कोई अन्य क्षेत्र हो - और उसे समाधान में बदलना। AI के पास वह संदर्भ या हितधारकों के साथ संपर्क करने की क्षमता नहीं होगी, लेकिन आपके पास है। जिस डोमेन में आप काम करते हैं, उसमें अधिक जानकार बनना आपको यह सुनिश्चित करने के लिए जाने-माने व्यक्ति बनाता है कि सॉफ़्टवेयर वास्तव में वास्तविक दुनिया की ज़रूरतों को पूरा करता है। इसी तरह, अपने सहयोग कौशल पर ध्यान दें: मेंटरशिप, नेतृत्व और समन्वय। टीमों को अभी भी कोड की समीक्षा करने (AI द्वारा लिखे गए कोड सहित), जूनियर को सर्वोत्तम प्रथाओं पर सलाह देने और जटिल परियोजनाओं का समन्वय करने के लिए वरिष्ठ डेवलपर्स की आवश्यकता होगी। AI परियोजनाओं में मानवीय संपर्क की आवश्यकता को समाप्त नहीं करता है। वास्तव में, AI द्वारा कोड बनाने के साथ, एक वरिष्ठ डेवलपर की मेंटरशिप जूनियर को पढ़ाने की ओर स्थानांतरित हो सकती है एआई के साथ कैसे काम करें और इसके आउटपुट को कैसे मान्य करें, बजाय इसके कि फॉर-लूप कैसे लिखें। इस नए प्रतिमान में दूसरों का मार्गदर्शन करने में सक्षम होना एक मूल्यवान कौशल है। इसके अलावा, अभ्यास करें महत्वपूर्ण सोच - एआई आउटपुट पर सवाल उठाएं और उसका परीक्षण करें, तथा दूसरों को भी ऐसा करने के लिए प्रोत्साहित करें। स्वस्थ संदेह और सत्यापन मानसिकता विकसित करने से एआई पर अंधाधुंध निर्भरता को रोका जा सकेगा और त्रुटियों को कम किया जा सकेगा। अनिवार्य रूप से, उन कौशलों में सुधार करें जिनकी एआई में कमी है: लोगों और संदर्भ को समझना, आलोचनात्मक विश्लेषण और अंतःविषय सोच।

5. आजीवन सीखना और अनुकूलनशीलता: AI में बदलाव की गति बहुत तेज़ है। आज जो अत्याधुनिक लगता है, वह कुछ सालों में पुराना हो सकता है। डेवलपर्स को इसे अपनाना होगा आजीवन सीखना पहले से कहीं अधिक।इसका मतलब नियमित रूप से नए AI कोडिंग सहायकों को आज़माना, AI/ML में ऑनलाइन पाठ्यक्रम या प्रमाणन लेना, आने वाले समय के बारे में अपडेट रहने के लिए शोध ब्लॉग पढ़ना या AI-केंद्रित डेवलपर समुदायों में भाग लेना हो सकता है। अनुकूलनशीलता महत्वपूर्ण है - जैसे ही नए उपकरण और वर्कफ़्लो सामने आते हैं, उन्हें अपनाने के लिए तैयार रहें। उदाहरण के लिए, यदि कोई नया AI टूल आता है जो स्केच से UI डिज़ाइन को स्वचालित कर सकता है, तो फ्रंट-एंड डेवलपर को इसे सीखने और शामिल करने के लिए तैयार रहना चाहिए, अपना ध्यान शायद जेनरेट किए गए UI को परिष्कृत करने या उपयोगकर्ता अनुभव विवरण को बेहतर बनाने पर केंद्रित करना चाहिए जो स्वचालन से छूट गए हैं। जो लोग सीखने को अपने करियर का एक निरंतर हिस्सा मानते हैं (जो कई डेवलपर्स पहले से ही करते हैं) उन्हें AI विकास को एकीकृत करना आसान लगेगा। एक रणनीति यह है कि अपने सप्ताह का एक छोटा सा हिस्सा सीखने और प्रयोग करने के लिए समर्पित करें - इसे अपने भविष्य में निवेश करने के रूप में मानें। कंपनियाँ अपने डेवलपर्स को AI टूल का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए प्रशिक्षण देना भी शुरू कर रही हैं; ऐसे अवसरों का लाभ उठाने से आप आगे बढ़ेंगे। जो डेवलपर सफल होंगे वे वे होंगे जो AI को एक विकसित भागीदार के रूप में देखते हैं और उस भागीदार के साथ काम करने के लिए अपने दृष्टिकोण को लगातार परिष्कृत करते हैं।

6. उभरती भूमिकाओं और कैरियर पथों का अन्वेषण करें: जैसे-जैसे AI विकास में शामिल होता जा रहा है, नए करियर के अवसर उभर रहे हैं। उदाहरण के लिए, प्रॉम्प्ट इंजीनियर या एआई एकीकरण विशेषज्ञ उत्पादों में एआई का उपयोग करने के लिए सही संकेत, वर्कफ़्लो और बुनियादी ढाँचा बनाने पर केंद्रित भूमिकाएँ हैं। एक और उदाहरण है एआई एथिक्स इंजीनियर या एआई ऑडिटर - ऐसी भूमिकाएँ जो पक्षपात, अनुपालन और शुद्धता के लिए AI आउटपुट की समीक्षा करने पर ध्यान केंद्रित करती हैं। यदि आपकी उन क्षेत्रों में रुचि है, तो सही ज्ञान के साथ खुद को स्थापित करना इन नए रास्तों को खोल सकता है। यहां तक ​​कि क्लासिक भूमिकाओं के भीतर भी, आपको "AI-सहायता प्राप्त फ्रंटएंड डेवलपर" बनाम "AI-सहायता प्राप्त बैकएंड डेवलपर" जैसे आला मिल सकते हैं, जहां प्रत्येक विशेष उपकरणों का उपयोग करता है। इस बात पर नज़र रखें कि संगठन AI के इर्द-गिर्द टीमों का गठन कैसे कर रहे हैं। कुछ कंपनियों के पास परियोजनाओं में AI को अपनाने का मार्गदर्शन करने के लिए "AI गिल्ड" या उत्कृष्टता केंद्र हैं - ऐसे समूहों में सक्रिय होने से आप सबसे आगे रह सकते हैं। इसके अलावा, AI उपकरणों के विकास में खुद योगदान देने पर विचार करें: उदाहरण के लिए, ओपन-सोर्स परियोजनाओं पर काम करना जो डेवलपर टूलिंग को बेहतर बनाते हैं (शायद कोड को समझाने की AI की क्षमता को बढ़ाना, आदि)। यह न केवल तकनीक के बारे में आपकी समझ को गहरा करता है बल्कि आपको एक ऐसे समुदाय में भी रखता है जो बदलाव का नेतृत्व कर रहा है। कैरियर चपलतायदि आपकी वर्तमान नौकरी के कुछ हिस्से स्वचालित हो जाते हैं, तो उन स्वचालित भागों को डिजाइन करने, देखरेख करने या बढ़ाने वाली भूमिकाएं निभाने के लिए तैयार रहें।

7. मानवीय गुणवत्ता को बनाए रखें और प्रदर्शित करें: ऐसी दुनिया में जहां एआई औसत समस्या के लिए औसत कोड उत्पन्न कर सकता है, मानव डेवलपर्स को औसत समस्या के लिए औसत कोड उत्पन्न करने का प्रयास करना चाहिए। असाधारण और सहानुभूति ऐसे समाधान जो AI नहीं कर सकता। इसका मतलब हो सकता है कि उपयोगकर्ता अनुभव की बारीकियों पर ध्यान केंद्रित करना, असामान्य परिदृश्यों के लिए प्रदर्शन अनुकूलन, या बस साफ और अच्छी तरह से प्रलेखित कोड लिखना (AI सार्थक दस्तावेज या समझने योग्य कोड टिप्पणियाँ लिखने में महान नहीं है - आप वहाँ मूल्य जोड़ सकते हैं!)। काम में मानवीय अंतर्दृष्टि को एकीकृत करना एक बिंदु बनाएं: उदाहरण के लिए, यदि कोई AI कोड का एक टुकड़ा बनाता है, तो आप तर्क को इस तरह से समझाते हुए टिप्पणियाँ जोड़ते हैं कि कोई दूसरा इंसान बाद में समझ सके, या आप इसे अधिक पठनीय बनाने के लिए समायोजित करते हैं। ऐसा करके, आप व्यावसायिकता और गुणवत्ता की एक परत जोड़ रहे हैं जो पूरी तरह से मशीन-जनरेटेड काम में नहीं होती है। समय के साथ, वास्तविक दुनिया में "बस काम करने वाले" उच्च-गुणवत्ता वाले सॉफ़्टवेयर के लिए प्रतिष्ठा बनाना आपको दूसरों से अलग कर देगा। क्लाइंट और नियोक्ता उन डेवलपर्स को महत्व देंगे जो एआई दक्षता को मानवीय शिल्प कौशल के साथ संयोजित करें.

आइए इस बात पर भी विचार करें कि शैक्षणिक मार्ग किस तरह से अनुकूल हो सकते हैं। इस क्षेत्र में प्रवेश करने वाले नए डेवलपर्स को अपनी सीखने की प्रक्रिया में एआई उपकरणों से दूर नहीं भागना चाहिए।इसके विपरीत, सीखना साथ एआई (जैसे, होमवर्क या प्रोजेक्ट में मदद के लिए एआई का उपयोग करना, फिर परिणामों का विश्लेषण करना) उनकी समझ को तेज़ कर सकता है। हालाँकि, यह भी महत्वपूर्ण है बुनियादी बातों को गहराई से सीखें - एल्गोरिदम, डेटा संरचनाएँ, और कोर प्रोग्रामिंग अवधारणाएँ - ताकि आपके पास एक ठोस आधार हो और आप बता सकें कि AI कब भटक रहा है। चूँकि AI सरल कोडिंग अभ्यासों को संभालता है, इसलिए पाठ्यक्रम उन परियोजनाओं पर अधिक भार डाल सकते हैं जिनमें डिज़ाइन और एकीकरण की आवश्यकता होती है। यदि आप एक नवागंतुक हैं, तो एक ऐसा पोर्टफोलियो बनाने पर ध्यान केंद्रित करें जो जटिल समस्याओं को हल करने और AI को कई उपकरणों में से एक के रूप में उपयोग करने की आपकी क्षमता को प्रदर्शित करता हो।

अनुकूलन रणनीति को संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए: पायलट बनो, यात्री नहीं। AI उपकरणों का उपयोग करें, लेकिन उन पर अत्यधिक निर्भर या आत्मसंतुष्ट न बनें। विकास के विशिष्ट मानवीय पहलुओं को निखारना जारी रखें। सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के एक सम्मानित अग्रणी ग्रेडी बूच ने इसे अच्छी तरह से कहा: "एआई मौलिक रूप से प्रोग्रामर होने का मतलब बदलने जा रहा है। यह प्रोग्रामर को खत्म नहीं करेगा, लेकिन इसके लिए उन्हें नए कौशल विकसित करने और नए तरीकों से काम करने की आवश्यकता होगी।" (क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के लिए कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024]) उन नए कौशलों और काम करने के तरीकों को सक्रिय रूप से विकसित करके, डेवलपर्स यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि वे अपने करियर की ड्राइवर सीट पर बने रहें।

इस अनुभाग को संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए, यहां एआई के युग में अपने करियर को भविष्य के लिए सुरक्षित बनाने के इच्छुक डेवलपर्स के लिए एक त्वरित संदर्भ सूची दी गई है:

अनुकूलन रणनीति	क्या करें
AI उपकरण सीखें	कोपायलट, चैटजीपीटी आदि के साथ अभ्यास करें। प्रॉम्प्ट क्राफ्टिंग और परिणाम सत्यापन सीखें।
समस्या-समाधान पर ध्यान केंद्रित करें	सिस्टम डिज़ाइन और आर्किटेक्चर कौशल में सुधार करें। सिर्फ़ “क्या” नहीं, बल्कि “क्यों” और “कैसे” पर ध्यान दें।
AI/ML में कौशल बढ़ाएं	मशीन लर्निंग और डेटा साइंस की मूल बातें जानें। समझें कि AI मॉडल कैसे काम करते हैं और उन्हें कैसे एकीकृत किया जाता है।
सॉफ्ट स्किल्स को मजबूत करें	संचार, टीमवर्क और डोमेन विशेषज्ञता को बेहतर बनाएँ। तकनीक और वास्तविक दुनिया की ज़रूरतों के बीच पुल बनें।
आजीवन सीखना	जिज्ञासु बने रहें और नई तकनीकें सीखते रहें। समुदायों में शामिल हों, पाठ्यक्रम लें और नए AI विकास उपकरणों के साथ प्रयोग करें।
नई भूमिकाएँ तलाशें	उभरती भूमिकाओं (एआई ऑडिटर, प्रॉम्प्ट इंजीनियर, आदि) पर नजर रखें और यदि आपकी रुचि उनमें हो तो बदलाव के लिए तैयार रहें।
गुणवत्ता और नैतिकता बनाए रखें	हमेशा AI आउटपुट की गुणवत्ता की समीक्षा करें। मानवीय स्पर्श जोड़ें - दस्तावेज़ीकरण, नैतिक विचार, उपयोगकर्ता-केंद्रित बदलाव।

इन रणनीतियों का पालन करके, डेवलपर्स एआई क्रांति को अपने लाभ में बदल सकते हैं। जो लोग इसे अपनाते हैं, वे पाएंगे कि एआई बढ़ाता है उनकी क्षमताओं को बढ़ाता है और उन्हें अप्रचलित बनाने के बजाय पहले से बेहतर सॉफ्टवेयर बनाने की अनुमति देता है।

भविष्य का दृष्टिकोण: एआई और डेवलपर्स के बीच सहयोग

एआई-संचालित दुनिया में प्रोग्रामिंग का भविष्य क्या है? वर्तमान रुझानों के आधार पर, हम ऐसे भविष्य की उम्मीद कर सकते हैं जहाँ एआई और मानव डेवलपर्स और भी अधिक निकटता से मिलकर काम करते हैंप्रोग्रामर की भूमिका संभवतः पर्यवेक्षी और रचनात्मक स्थिति की ओर स्थानांतरित होती रहेगी, जिसमें एआई मानव मार्गदर्शन के तहत "भारी काम" को संभालेगा। इस समापन खंड में, हम कुछ भविष्य के परिदृश्यों को पेश करते हैं और आश्वस्त करते हैं कि डेवलपर्स के लिए दृष्टिकोण सकारात्मक बना रह सकता है - बशर्ते हम अनुकूलन करना जारी रखें।

निकट भविष्य में (अगले 5-10 वर्षों में), यह बहुत संभावना है कि विकास प्रक्रिया में AI उतना ही सर्वव्यापी हो जाएगा जितना कि कंप्यूटर स्वयं। जिस तरह आज कोई भी डेवलपर बिना एडिटर या Google/StackOverflow के कोड नहीं लिखता है, उसी तरह जल्द ही कोई भी डेवलपर बैकग्राउंड में चल रही किसी न किसी तरह की AI सहायता के बिना कोड नहीं लिखेगा। एकीकृत विकास वातावरण (आईडीई) पहले से ही अपने मूल में AI-संचालित सुविधाओं को शामिल करने के लिए विकसित हो रहे हैं (उदाहरण के लिए, कोड संपादक जो आपको कोड समझा सकते हैं या किसी प्रोजेक्ट में संपूर्ण कोड परिवर्तन का सुझाव दे सकते हैं)। हम एक ऐसे बिंदु पर पहुंच सकते हैं जहां एक डेवलपर का प्राथमिक काम समस्याओं और बाधाओं को इस तरह से तैयार करें कि उन्हें AI समझ सके, फिर AI द्वारा दिए जाने वाले समाधानों को व्यवस्थित और परिष्कृत करेंयह प्रोग्रामिंग के उच्च-स्तरीय रूप जैसा दिखता है, जिसे कभी-कभी "प्रॉम्प्ट प्रोग्रामिंग" या "एआई ऑर्केस्ट्रेशन" कहा जाता है।

हालांकि, जो करने की जरूरत है उसका सार - लोगों की समस्याओं का समाधान - अपरिवर्तित रहता है। भविष्य का AI एक विवरण ("डॉक्टर की अपॉइंटमेंट बुक करने के लिए मेरे लिए एक मोबाइल ऐप बनाएं") से एक संपूर्ण ऐप बनाने में सक्षम हो सकता है, लेकिन उस विवरण को स्पष्ट करने, यह सुनिश्चित करने का काम कि यह सही है, और उपयोगकर्ताओं को प्रसन्न करने के लिए परिणाम को ठीक करने का काम डेवलपर्स (डिजाइनरों, उत्पाद प्रबंधकों, आदि के साथ) को शामिल करेगा। वास्तव में, यदि बुनियादी ऐप निर्माण आसान हो जाता है, सॉफ्टवेयर में मानवीय रचनात्मकता और नवाचार और भी अधिक महत्वपूर्ण हो जाएगा उत्पादों में अंतर लाने के लिए। हम सॉफ्टवेयर का उत्कर्ष देख सकते हैं, जहाँ कई नियमित अनुप्रयोग AI द्वारा उत्पन्न किए जाते हैं, जबकि मानव डेवलपर्स अत्याधुनिक, जटिल या रचनात्मक परियोजनाओं पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो सीमाओं को आगे बढ़ाते हैं।

यह भी संभावना है कि प्रोग्रामिंग में प्रवेश की बाधा कम हो जाएगी - इसका मतलब है कि पारंपरिक सॉफ़्टवेयर इंजीनियर (जैसे, कोई व्यवसाय विश्लेषक या वैज्ञानिक या बाज़ारिया) न होने वाले ज़्यादा लोग AI टूल (AI द्वारा सुपरचार्ज किए गए “नो-कोड/लो-कोड” आंदोलन की निरंतरता) का उपयोग करके सॉफ़्टवेयर बना सकते हैं। इससे पेशेवर डेवलपर्स की ज़रूरत खत्म नहीं होती; बल्कि, यह इसे बदल देता है। डेवलपर्स ऐसे मामलों में ज़्यादा सलाहकार या मार्गदर्शक की भूमिका निभा सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि ये नागरिक-विकसित ऐप सुरक्षित, कुशल और रखरखाव योग्य हैं। पेशेवर प्रोग्रामर ऐसे प्लेटफ़ॉर्म और API बनाने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं जिनका उपयोग AI-सहायता प्राप्त “गैर-प्रोग्रामर” करते हैं।

नौकरी के नजरिए से, कुछ प्रोग्रामिंग भूमिकाएँ कम हो सकती हैं जबकि अन्य बढ़ सकती हैं। उदाहरण के लिए, कुछ प्रवेश स्तर की कोडिंग स्थितियाँ यदि कंपनियाँ सरल कार्यों के लिए AI पर निर्भर करती हैं, तो संख्या कम हो सकती है। कोई भी भविष्य में एक छोटे स्टार्टअप की कल्पना कर सकता है, जिसे शायद जूनियर डेवलपर्स की आधी संख्या की आवश्यकता होगी, क्योंकि उनके वरिष्ठ डेवलपर्स, AI से लैस होकर, बहुत सारे बुनियादी काम कर सकते हैं। लेकिन साथ ही, पूरी तरह से नई नौकरियाँ (जैसा कि हमने अनुकूलन अनुभाग में चर्चा की थी) दिखाई देंगी। इसके अलावा, जैसे-जैसे सॉफ़्टवेयर अर्थव्यवस्था में और भी अधिक व्याप्त होता जाएगा (AI विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए सॉफ़्टवेयर उत्पन्न करेगा), सॉफ़्टवेयर से संबंधित नौकरियों की समग्र मांग में वृद्धि जारी रह सकती है। इतिहास से पता चलता है कि स्वचालन से अक्सर अधिक लंबे समय में नौकरियाँ, हालांकि वे अलग-अलग काम हैं - उदाहरण के लिए, कुछ विनिर्माण कार्यों के स्वचालन ने स्वचालित प्रणालियों को डिजाइन करने, बनाए रखने और सुधारने के लिए नौकरियों में वृद्धि की। एआई और प्रोग्रामिंग के संदर्भ में, जबकि कुछ कार्य जो एक जूनियर डेवलपर करते थे वे स्वचालित हैं, हम जो सॉफ़्टवेयर बनाना चाहते हैं उसका समग्र दायरा बढ़ जाता है (क्योंकि अब इसे बनाना सस्ता/तेज़ है), जिससे निम्न हो सकता है अधिक परियोजनाओं और इस प्रकार अधिक मानवीय निरीक्षण, परियोजना प्रबंधन, वास्तुकला, आदि की आवश्यकता है। भविष्य की नौकरियों पर विश्व आर्थिक मंच की एक रिपोर्ट ने सुझाव दिया कि सॉफ्टवेयर विकास और एआई में भूमिकाएं उनमें से हैं की बढ़ती डिजिटल परिवर्तन के कारण मांग में कमी नहीं बल्कि वृद्धि हुई है।

हमें इस बात पर भी विचार करना चाहिए 2040 की भविष्यवाणी जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है: ओक रिज नेशनल लैब के शोधकर्ताओं ने सुझाव दिया है कि 2040 तक, “मशीनें… अपना अधिकांश कोड स्वयं लिखेंगी” (क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के लिए कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024])। अगर यह सही साबित होता है, तो मानव प्रोग्रामर के लिए क्या बचा है? संभवतः, ध्यान बहुत उच्च-स्तरीय मार्गदर्शन (मशीनों को यह बताना कि उन्हें क्या करना है) पर होगा। हम चाहते हैं कि वे व्यापक रूप से कार्य करें) और ऐसे क्षेत्रों पर जिनमें प्रणालियों का जटिल एकीकरण, मानव मनोविज्ञान की समझ या नवीन समस्या डोमेन शामिल हैं। ऐसी स्थिति में भी, मनुष्य ऐसी भूमिकाएँ निभाएँगे जो मनुष्य के समान हों। उत्पाद डिजाइनर, आवश्यकता इंजीनियर, और एआई प्रशिक्षक/सत्यापनकर्ताकोड काफी हद तक खुद ही लिखा जा सकता है, लेकिन किसी को यह तय करना होगा क्या कोड लिखा जाना चाहिए और क्यों, और फिर सत्यापित करें कि अंतिम परिणाम सही है और लक्ष्यों के साथ संरेखित है। यह इस बात के समान है कि कैसे स्व-चालित कारें एक दिन खुद ड्राइव कर सकती हैं, लेकिन आप अभी भी कार को बताते हैं कि उसे कहाँ जाना है और जटिल परिस्थितियों में हस्तक्षेप करना है - साथ ही मनुष्य सड़कों, यातायात कानूनों और इसके आसपास के सभी बुनियादी ढांचे को डिजाइन करते हैं।

इसलिए अधिकांश विशेषज्ञ भविष्य की कल्पना करते हैं सहयोग, प्रतिस्थापन नहींजैसा कि एक तकनीकी परामर्शदाता ने कहा, "विकास का भविष्य मानव या एआई के बीच चयन नहीं है, बल्कि एक ऐसा सहयोग है जो दोनों का सर्वोत्तम लाभ उठाता है।" (क्या 2025 में AI डेवलपर्स की जगह ले लेगा: भविष्य की एक झलक) एआई निस्संदेह सॉफ्टवेयर विकास को बदल देगा, लेकिन यह डेवलपर की भूमिका का विलुप्त होने से अधिक विकास है। “परिवर्तनों को अपनाएं, अपने कौशल को अनुकूलित करें, और अपने काम के विशिष्ट मानवीय पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करें” पाएंगे कि ए.आई. बढ़ाता है इससे उनकी क्षमताएं बढ़ेंगी, न कि उनका मूल्य घटेगा।

हम दूसरे क्षेत्र के साथ एक समानांतर रेखा खींच सकते हैं: इंजीनियरिंग और वास्तुकला में कंप्यूटर-सहायता प्राप्त डिज़ाइन (CAD) के उदय पर विचार करें। क्या उन उपकरणों ने इंजीनियरों और वास्तुकारों की जगह ले ली? नहीं - उन्होंने उन्हें अधिक उत्पादक बनाया और उन्हें अधिक जटिल डिज़ाइन बनाने की अनुमति दी। लेकिन मानवीय रचनात्मकता और निर्णय लेने की प्रक्रिया केंद्रीय बनी रही। इसी तरह, AI को कंप्यूटर-सहायता प्राप्त कोडिंग के रूप में देखा जा सकता है - यह जटिलता और कठिन काम को संभालने में मदद करेगा, लेकिन डेवलपर डिज़ाइनर और निर्णय लेने वाला बना रहेगा।

दीर्घावधि में, यदि हम वास्तव में उन्नत एआई की कल्पना करें (मान लीजिए, सामान्य एआई का कोई रूप जो सकना सिद्धांत रूप में मनुष्य जो कर सकता है, वह अधिकांशतः कर सकता है), सामाजिक और आर्थिक बदलाव सिर्फ़ प्रोग्रामिंग से कहीं ज़्यादा व्यापक होंगे। हम अभी उस स्थिति में नहीं हैं, और हमारे पास इस बात पर महत्वपूर्ण नियंत्रण है कि हम अपने काम में AI को कैसे एकीकृत करते हैं। विवेकपूर्ण रास्ता यह है कि AI को ऐसे तरीकों से एकीकृत करना जारी रखा जाए जिससे मानव क्षमता को बढ़ानाइसका मतलब है ऐसे उपकरणों और प्रथाओं (और नीतियों) में निवेश करना जो इंसानों को लूप में रखें। पहले से ही, हम कंपनियों को ऐसी कंपनियां स्थापित करते हुए देख रहे हैं जो एआई शासन - नैतिक और प्रभावी परिणाम सुनिश्चित करने के लिए विकास में एआई का उपयोग कैसे किया जाना चाहिए, इसके लिए दिशानिर्देश (सर्वेक्षण से डेवलपर अनुभव पर AI के प्रभाव का पता चलता है - GitHub ब्लॉग) यह प्रवृत्ति संभवतः बढ़ेगी, जिससे यह सुनिश्चित होगा कि मानवीय निगरानी औपचारिक रूप से एआई-विकास पाइपलाइन का हिस्सा है।

निष्कर्ष में, प्रश्न “क्या एआई प्रोग्रामर्स की जगह लेगा?” का उत्तर इस प्रकार दिया जा सकता है: नहीं - लेकिन इससे प्रोग्रामर्स के काम करने के तरीके में महत्वपूर्ण बदलाव आएगा। प्रोग्रामिंग के सामान्य भाग अब ज़्यादातर स्वचालित होने की राह पर हैं। रचनात्मक, चुनौतीपूर्ण और मानव-केंद्रित भाग यहाँ बने रहेंगे, और वास्तव में और भी प्रमुख हो जाएँगे। भविष्य में प्रोग्रामर शायद टीम के सदस्य की तरह ही हमेशा से ज़्यादा स्मार्ट AI सहायकों के साथ मिलकर काम करते नज़र आएँगे। कल्पना करें कि आपके पास एक AI सहकर्मी है जो 24/7 कोड बना सकता है - यह उत्पादकता को बढ़ाने वाला एक बढ़िया तरीका है, लेकिन फिर भी उसे किसी ऐसे व्यक्ति की ज़रूरत होती है जो उसे बताए कि उसे किन कार्यों पर काम करना है और उसके काम की जाँच करे।

सर्वोत्तम परिणाम यह लक्ष्य उन लोगों को हासिल होगा जो एआई को सहयोगी मानते हैं। जैसा कि एक सीईओ ने कहा, "एआई प्रोग्रामर्स की जगह नहीं लेगा, लेकिन जो प्रोग्रामर एआई का उपयोग करते हैं, वे उनका स्थान लेंगे जो इसका उपयोग नहीं करते हैं।" व्यावहारिक रूप से, इसका मतलब यह है कि प्रौद्योगिकी के साथ विकसित होने की जिम्मेदारी डेवलपर्स पर है। प्रोग्रामिंग का पेशा खत्म नहीं हो रहा है - यह अनुकूलनिकट भविष्य में बनाने के लिए बहुत सारे सॉफ़्टवेयर होंगे और समस्याओं का समाधान करना होगा, संभवतः आज से भी ज़्यादा। शिक्षित रहकर, लचीला बने रहकर और इस बात पर ध्यान केंद्रित करके कि मनुष्य सबसे अच्छा क्या करते हैं, डेवलपर्स एक सफल और संतुष्टिदायक करियर सुनिश्चित कर सकते हैं एआई के साथ साझेदारी में.

अंत में, इस तथ्य का जश्न मनाना उचित है कि हम एक ऐसे युग में प्रवेश कर रहे हैं जहाँ डेवलपर्स के पास महाशक्तियाँ हैं। प्रोग्रामर की अगली पीढ़ी कुछ घंटों में वह हासिल कर लेगी जो पहले दिनों में होता था, और AI का लाभ उठाकर उन समस्याओं से निपटेगी जो पहले उनकी पहुँच से बाहर थीं। डर के बजाय, आगे बढ़ने की भावना एक हो सकती है आशावाद और जिज्ञासाजब तक हम एआई को अपनी आंखें खुली रखकर देखते हैं - इसकी सीमाओं के बारे में जानते हैं और अपनी जिम्मेदारी के प्रति सजग रहते हैं - हम एक ऐसा भविष्य बना सकते हैं जहां एआई और प्रोग्रामर एक साथ मिलकर अद्भुत सॉफ्टवेयर सिस्टम बनाएंगे, जो दोनों अकेले नहीं कर सकते। मानवीय रचनात्मकता और मशीन दक्षता का संयोजन एक शक्तिशाली संयोजन है। अंत में, यह इसके बारे में नहीं है प्रतिस्थापन, लेकिन तालमेल के बारे में। एआई और प्रोग्रामर की कहानी अभी भी लिखी जा रही है - और इसे लिखा जाएगा दोनों मानव और मशीन, एक साथ।

स्रोत:

1. ब्रेनहब, “क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के लिए कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024]” (क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के लिए कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024]).

2. ब्रेनहब, सत्य नडेला और जेफ डीन द्वारा एआई को एक उपकरण के रूप में, न कि प्रतिस्थापन के रूप में विशेषज्ञ उद्धरण (क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के लिए कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024]) (क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के लिए कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024]).

3. मध्यम (पाइकोच), "क्या AI प्रोग्रामर्स की जगह ले लेगा? प्रचार के पीछे की सच्चाई", सूक्ष्म वास्तविकता बनाम प्रचार पर ध्यान देते हुए (क्या AI प्रोग्रामर्स की जगह ले लेगा? प्रचार के पीछे की सच्चाई | द पायकोच द्वारा | आर्टिफिशियल कॉर्नर | मार्च, 2025 | मीडियम) और सैम ऑल्टमैन का कथन कि एआई कार्यों में तो अच्छा है, लेकिन पूर्ण नौकरी में नहीं।

4. डिज़ाइनगुरु, “क्या AI डेवलपर्स की जगह ले लेगा… (2025)”, इस बात पर जोर देते हुए कि ए.आई. बढ़ाना और डेवलपर्स को निरर्थक बनाने के बजाय उन्हें आगे बढ़ाएं (क्या 2025 में AI डेवलपर्स की जगह ले लेगा: भविष्य की एक झलक) और उन क्षेत्रों की सूची बनाना जिनमें एआई पिछड़ा हुआ है (रचनात्मकता, संदर्भ, नैतिकता)।

5. स्टैक ओवरफ्लो डेवलपर सर्वेक्षण 2023, 70% डेवलपर्स द्वारा AI टूल का उपयोग, सटीकता में कम भरोसा (3% अत्यधिक भरोसा) (70% डेवलपर्स एआई कोडिंग टूल का उपयोग करते हैं, 3% उनकी सटीकता पर अत्यधिक भरोसा करते हैं - शिफ्टमैग).

6. GitHub सर्वेक्षण 2023 से पता चलता है कि 92% डेवलपर्स ने AI कोडिंग टूल आज़माए हैं और 70% को इसके लाभ दिखाई दे रहे हैं (सर्वेक्षण से डेवलपर अनुभव पर AI के प्रभाव का पता चलता है - GitHub ब्लॉग).

7. GitHub Copilot शोध में पाया गया कि AI सहायता से कार्य 55% तेजी से पूरा होता है (शोध: डेवलपर उत्पादकता और खुशी पर GitHub Copilot के प्रभाव का आकलन - GitHub ब्लॉग).

8. गीकवायर के अनुसार, डीपमाइंड का अल्फाकोड औसत मानव कोडर स्तर (शीर्ष 54%) पर प्रदर्शन कर रहा है, लेकिन शीर्ष प्रदर्शनकर्ताओं से बहुत दूर है (डीपमाइंड का अल्फाकोड औसत प्रोग्रामर की क्षमता से मेल खाता है).

9. इंडियाटुडे (फरवरी 2025), सैम ऑल्टमैन के एआई "सहकर्मियों" के दृष्टिकोण का सारांश जो जूनियर इंजीनियरों के कार्य करते हैं लेकिन “पूरी तरह से मनुष्यों की जगह नहीं लेगा” (सैम ऑल्टमैन का कहना है कि एआई एजेंट जल्द ही वे काम करेंगे जो सॉफ्टवेयर इंजीनियर करते हैं: 5 बिंदुओं में पूरी कहानी - इंडिया टुडे).

10. मैकिन्से एंड कंपनी का अनुमान है कि स्वचालन के बावजूद लगभग 80% प्रोग्रामिंग नौकरियां मानव-केंद्रित रहेंगी (क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के लिए कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024]).