𝗔𝗜 𝗗𝗶𝗱𝗻𝘁 𝗠𝗮𝗸𝗲 𝗦𝗲𝗻𝗶𝗼𝗿 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿𝘀 𝗟𝗲𝘀𝘀 𝗩𝗮𝗹𝘂𝗮𝗯𝗹𝗲. 𝗜𝘁 𝗠𝗮𝗱𝗲 𝗧𝗵𝗲𝗺 𝗠𝗼𝗿𝗲 𝗩𝗮𝗹𝘂𝗮𝗯𝗹𝗲

सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग पहले एक स्पष्ट मार्ग का अनुसरण करती थी।

जूनियर्स सिंटैक्स सीखते थे। मिड-लेवल के लोग सिस्टम सीखते थे। सीनियर निर्णय लेने की क्षमता (judgment) सीखते थे।

फिर AI आया। अब कोई भी कुछ ही सेकंड में कोड लिख सकता है। AI फंक्शन्स, APIs, टेस्ट और डॉक्यूमेंटेशन लिखता है।

कुछ लोगों को लगता है कि इससे अनुभवी इंजीनियरों को नुकसान होता है। वे पूछते हैं कि यदि AI कोड लिख सकता है, तो कंपनियों को सीनियर इंजीनियरों की क्या आवश्यकता है।

इसके विपरीत, सच तो यह है कि AI सीनियर इंजीनियरों के मूल्य को बढ़ाता है।

बहुत से लोग सोचते हैं कि इंजीनियरिंग का मतलब कोड लिखना है। कोड अक्सर सबसे आसान हिस्सा होता है।

असली कठिन काम इन सवालों से जुड़ा है:

  • हम किस समस्या का समाधान कर रहे हैं?
  • हम क्या समझौते (tradeoffs) कर रहे हैं?
  • यह मौजूदा सिस्टम में कैसे फिट बैठता है?
  • जोखिम क्या हैं?
  • हम छह महीने में इसका रखरखाव (maintain) कैसे करेंगे?
  • जब आवश्यकताएं (requirements) बदलती हैं, तो क्या होता है?

AI कार्यान्वयन (implementation) संभालता है। AI जिम्मेदारी नहीं ले सकता। सीनियर इंजीनियर अपना अधिकांश समय जिम्मेदारी निभाने में बिताते हैं।

एक कुशल इंजीनियर और एक कमजोर इंजीनियर अब एक जैसा कोड तैयार कर सकते हैं। लेकिन एक जैसा कोड होने का मतलब एक जैसी गुणवत्ता (quality) नहीं है।

AI उसी के साथ काम करता है जो आप उसे देते हैं।

  • यदि आवश्यकताएं अस्पष्ट हैं, तो भी AI आउटपुट दे देता है।
  • यदि आर्किटेक्चर अव्यवस्थित है, तो AI उसी अव्यवस्था का अनुसरण करता है।
  • यदि बाधाएं (constraints) गायब हैं, तो AI अनुमान लगा लेता है।

अनुभवी इंजीनियर इन समस्याओं को जल्दी पहचान लेते हैं। AI निर्णय लेने की क्षमता का स्थान नहीं लेता। यह तो बस यह दिखाता है कि निर्णय लेने की क्षमता की कमी कहाँ है।

AI से पहले, गति (speed) एक बाधा थी। अब, टीमें कोड को चेक करने की तुलना में उसे तेज़ी से जेनरेट कर रही हैं। अब मूल्य (value) का केंद्र बदल गया है।

नई बाधाएं (bottlenecks) ये हैं:

  • आवश्यकताओं की स्पष्टता
  • आर्किटेक्चरल निर्णय
  • जोखिम विश्लेषण
  • सत्यापन (Verification)
  • प्राथमिकता निर्धारण
  • उत्पाद की समझ

ये सीनियर कौशल हैं। जैसे-जैसे कार्यान्वयन की लागत कम होती है, इनका महत्व और बढ़ जाता है।

AI को एक 'लीवरेज' (leverage) के रूप में देखें। एक अच्छा इंजीनियर अधिक मूल्य पैदा करने के लिए AI का उपयोग करता है। एक कमजोर इंजीनियर अधिक गलतियाँ करने के लिए AI का उपयोग करता है।

संगठनों को ऐसे लोगों की आवश्यकता है जो:

  • अच्छी बाधाएं (constraints) निर्धारित कर सकें
  • बड़ी समस्याओं को छोटे कार्यों में तोड़ सकें
  • AI द्वारा किए गए बदलावों की समीक्षा कर सकें
  • छिपे हुए जोखिमों को खोज सकें
  • सिस्टम की गुणवत्ता बनाए रख सकें

उपकरण बदल गया है। आवश्यकता वही है।

करियर का सवाल तेज़ी से कोड लिखने के बारे में नहीं है। यह अच्छे इंजीनियरिंग निर्णय लेने के बारे में है।

कोड जनरेशन हर साल सस्ता होता जा रहा है। लेकिन सही निर्णय लेने की क्षमता (good judgment) नहीं।

AI कोड लिख सकता है, लेकिन क्या बनाना है और क्या वह काम करता है, इसका निर्णय मनुष्यों को ही लेना होगा। वह काम मानवीय ही रहेगा।

Source: https://dev.to/artcalo/ai-didnt-make-senior-engineers-less-valuable-it-made-them-more-valuable-3jfn

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