আমি আগের চেয়ে কোড লিখতে কম সময় ব্যয় করছি
আমি আগের চেয়ে অনেক বেশি সফটওয়্যার তৈরি করছি।
AI আমার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের কাজ কমিয়ে দেয়নি। বরং এটি ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের স্বরূপ বদলে দিয়েছে।
পাঁচ বছর আগে, আমি কোডের লাইন বা মার্জ করা pull requests দিয়ে প্রোডাক্টিভিটি পরিমাপ করতাম। আমি ভাবতাম বেশি কোড লেখা মানেই বেশি ভ্যালু তৈরি করা। আমি ভুল ছিলাম। এটি ছিল পরিমাপ করার সবচেয়ে সহজ উপায় মাত্র।
আজ আমার কাজের দিনটি ভিন্ন। আমি কোড টাইপ করতে কম সময় ব্যয় করি। আমি বেশি সময় ব্যয় করি:
• AI-জেনারেটেড কোড রিভিউ করা • সিস্টেম আর্কিটেকচার ডিজাইন করা • বিজনেস রুলস সংজ্ঞায়িত করা • ডেটা মডেলিং করা • অনুমিত সিদ্ধান্তগুলো (assumptions) যাচাই করা • ইভ্যালুয়েশন পাইপলাইন তৈরি করা
সফটওয়্যারের ক্ষেত্রে মূল বাধা (bottleneck) কখনোই টাইপিং স্পিড ছিল না। মূল বাধা হলো উপলব্ধি বা বোঝা।
আপনাকে ইউজার, বিজনেস, সিস্টেম এবং ট্রেড-অফগুলো বুঝতে হবে। এই সিদ্ধান্তগুলোই নির্ধারণ করে সফটওয়্যারটি টিকে থাকবে কি না।
কোড হলো একটি আউটপুট। ইঞ্জিনিয়ারিং হলো সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রক্রিয়া।
AI ইমপ্লিমেন্টেশনে দারুণ। কিন্তু এটি এই প্রশ্নগুলোর উত্তর দিতে পারে না:
• এই সার্ভিসটির কি এই ডেটার মালিকানা থাকা উচিত? • ভ্যালিডেশন কোথায় হওয়া উচিত? • আমরা কীভাবে ফেইলিউর থেকে কাটিয়ে উঠব? • আমরা কীভাবে অটোমেটেড সিদ্ধান্তগুলো অডিট করব?
AI কাজের ঘর্ষণ বা জটিলতা (friction) কমিয়ে দিচ্ছে, ইঞ্জিনিয়ারদের নয়। এটি serializers বা migrations লেখার মতো পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলো সরিয়ে দিচ্ছে। এটি আপনাকে সমাধানগুলোকে সিনট্যাক্সে রূপান্তর করার পরিবর্তে সমস্যা সমাধানের সুযোগ করে দেয়।
আমি সম্প্রতি একটি Transaction Intelligence System তৈরি করেছি। আমি ভেবেছিলাম AI মডেলটিই হবে কঠিন অংশ। আমি ভুল ছিলাম।
আসল কঠিন কাজগুলো ছিল:
• ডেটা স্ট্রাকচার ডিজাইন করা • সিন্থেটিক ডেটাসেট তৈরি করা • বিজনেস ট্যাক্সোনমি সংজ্ঞায়িত করা • এনটিটি রেজোলিউশন পাইপলাইন তৈরি করা
AI কোডিংয়ের গতি বাড়িয়ে দিয়েছে, কিন্তু ব্যবসার প্রয়োজনীয়তা বোঝার প্রয়োজনীয়তা কমিয়ে দেয়নি।
সফটওয়্যার তৈরি করা এখন সস্তা। কিন্তু জটিলতা বোঝা এখনও ব্যয়বহুল।
চ্যালেঞ্জ হলো যা লেখা নেই তা ব্যাখ্যা করা। আপনাকে লুকানো বিজনেস রুলস, রেগুলেটরি সীমাবদ্ধতা এবং নিরাপত্তার প্রয়োজনীয়তা খুঁজে বের করতে হবে। এগুলো কথোপকথন এবং অভিজ্ঞতায় থাকে, ডকুমেন্টেশনে নয়। কোনো মডেলই এমন জ্ঞান অনুমান করতে পারে না যা উপস্থাপিত নেই।
AI ভালো আর্কিটেকচারকে পুরস্কৃত করে। এটি আর্কিটেকচারকে প্রতিস্থাপন করে না।
আপনার সিস্টেমের যদি স্পষ্ট মালিকানা এবং মডুলার সার্ভিস থাকে, তবে AI প্রোডাক্টিভ হয়ে ওঠে। আর আপনার ভিত্তি যদি দুর্বল হয়, তবে AI কেবল দ্রুত জটিলতা তৈরি করে।
আমি ইঞ্জিনিয়ারিং করা বন্ধ করিনি। আমি উচ্চতর স্তরে ইঞ্জিনিয়ারিং শুরু করেছি।
টাইপ করতে কম সময়। ডিজাইন করতে বেশি সময়। সিনট্যাক্স ডিবাগ করতে কম সময়। অনুমান যাচাই করতে বেশি সময়।
পেশাটি এই দিকেই এগিয়ে যাচ্ছে।
Source: https://dev.to/uigerhana/i-spend-less-time-writing-code-than-ever-before-395b
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi