AI നിങ്ങളെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കില്ല, എന്നാൽ AI ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു എഞ്ചിനീയർ നിങ്ങളെ മാറ്റിസ്ഥാപിച്ചേക്കാം
AI സോഫ്റ്റ്വെയർ എഞ്ചിനീയർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കില്ല.
നിങ്ങളേക്കാൾ വേഗത്തിൽ ജോലി ചെയ്യാനും പ്രശ്നങ്ങൾ മികച്ച രീതിയിൽ പരിഹരിക്കാനും AI ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഡെവലപ്പർ ആണ് യഥാർത്ഥ ഭീഷണി.
സാങ്കേതികവിദ്യ നമ്മുടെ ജോലി രീതികളെ മാറ്റുന്നുണ്ടെങ്കിലും, അത് വൈദഗ്ധ്യത്തിന്റെ (expertise) ആവശ്യകത ഇല്ലാതാക്കുന്നില്ല. കാൽക്കുലേറ്ററുകൾ ഗണിതശാസ്ത്രജ്ഞരെ മാറ്റിസ്ഥാപിച്ചില്ല. ഡിസൈൻ സോഫ്റ്റ്വെയറുകൾ ഡിസൈനർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിച്ചില്ല. AI-യും ഇതേ പാത പിന്തുടരും.
സോഫ്റ്റ്വെയർ എഞ്ചിനീയറിംഗ് എന്നത് കോഡ് എഴുതുന്നതിനേക്കാൾ ഉപരിയാണ്. അതിന് ഇവ ആവശ്യമാണ്:
- പ്രശ്നപരിഹാരം (Problem-solving)
- സിസ്റ്റം ഡിസൈൻ (System design)
- ആർക്കിടെക്ചർ തീരുമാനങ്ങൾ (Architecture decisions)
- പ്രോഡക്റ്റ് തിങ്കിംഗ് (Product thinking)
- സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കൽ (Security implementation)
- സ്റ്റേക്ക്ഹോൾഡർമാരുമായുള്ള ആശയവിനിമയം (Stakeholder communication)
ആവർത്തന സ്വഭാവമുള്ള ജോലികൾ AI കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. ഇതിന് താഴെ പറയുന്ന കാര്യങ്ങളിൽ മികവുണ്ട്:
- ബോയിലർപ്ലേറ്റ് കോഡ് (boilerplate code) എഴുതുക
- യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ (unit tests) നിർമ്മിക്കുക
- ഡോക്യുമെന്റേഷൻ എഴുതുക
- കോഡ് റീഫാക്റ്ററിംഗ് (Refactoring code) നടത്തുക
- കോഡ്ബേസുകൾ വിശദീകരിക്കുക
- സാധാരണ പ്രശ്നങ്ങൾ ഡിബഗ് (debugging) ചെയ്യുക
ഇത് ഉയർന്ന മൂല്യമുള്ള ജോലികളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. കാഴ്ചപ്പാടും (vision) ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണവും (quality control) നിങ്ങൾ നൽകുന്നു. അടിസ്ഥാനപരമായ കാര്യങ്ങൾ വേഗത്തിലാക്കാൻ നിങ്ങൾ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഒരു പുതിയ തരം പ്രൊഫഷണലുകൾ ഉയർന്നുവരുന്നു. ഉൽപ്പാദനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനായി ഈ ഡെവലപ്പർമാർ തന്ത്രപരമായി AI ഉപയോഗിക്കുന്നു. അവർ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നത്:
- സങ്കീർണ്ണമായ ഡോക്യുമെന്റേഷനുകൾ സംഗ്രഹിക്കാൻ
- ഫീച്ചറുകളുടെ പ്രാഥമിക പതിപ്പുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ
- ബഗുകളും സുരക്ഷാ ഭീഷണികളും തിരിച്ചറിയാൻ
- പുതിയ ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ വേഗത്തിൽ പഠിക്കാൻ
കോഡ് എഴുതുക എന്നത് ജോലിയുടെ ഒരു ഭാഗം മാത്രമാണ്. സാങ്കേതിക തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനും സ്കെയിലബിൾ ആയ സിസ്റ്റങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനുമാണ് സ്റ്റാർട്ടപ്പുകൾ എഞ്ചിനീയർമാരെ നിയമിക്കുന്നത്. ഒരു ഫീച്ചർ നിർമ്മിക്കാൻ നിരവധി വഴികൾ AI നിർദ്ദേശിച്ചേക്കാം. ഏത് രീതിയാണ് നിലനിർത്താൻ എളുപ്പമെന്നും (maintainable) ഏതാണ് സ്കെയിലബിൾ (scales) എന്നും ഒരു പരിചയസമ്പന്നനായ എഞ്ചിനീയർക്ക് അറിയാം. ആ വിവേചനാധികാരം അനുഭവത്തിൽ നിന്നാണ് വരുന്നത്.
സ്റ്റാർട്ടപ്പുകളെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, ചെറിയ ടീമുകൾക്ക് കൂടുതൽ കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്നാണ് AI അർത്ഥമാക്കുന്നത്. AI ഉപയോഗിക്കാൻ അറിയാവുന്ന അഞ്ച് ഡെവലപ്പർമാരുടെ ഒരു ടീമിന് പത്ത് സാധാരണ ഡെവലപ്പർമാരുടെ ജോലി ചെയ്യാൻ സാധിക്കും. AI-യെ നയിക്കാനും സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരം ഉറപ്പാക്കാനും കഴിയുന്ന എഞ്ചിനീയർമാരുടെ മൂല്യം ഇത് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
റിക്രൂട്ടർമാരെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, മുൻഗണനകൾ മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. തൊഴിലുടമകൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നത് താഴെ പറയുന്ന ഗുണങ്ങളുള്ള ഉദ്യോഗാർത്ഥികളെയാണ്:
- AI ടൂളുകൾ ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കുന്നവർ
- വർക്ക്ഫ്ലോകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നവർ
- പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യകളോട് വേഗത്തിൽ പൊരുത്തപ്പെടുന്നവർ
- ബിസിനസ് മൂല്യം നൽകുന്നവർ
AI-യോടുള്ള പരിഹാരം പ്രതിരോധമല്ല, മറിച്ച് പൊരുത്തപ്പെടലാണ്.
AI-ക്ക് എളുപ്പത്തിൽ അനുകരിക്കാൻ കഴിയാത്ത കഴിവുകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക:
- അൽഗോരിതങ്ങൾ (Algorithms)
- സിസ്റ്റം ഡിസൈൻ (System design)
- സോഫ്റ്റ്വെയർ ആർക്കിടെക്ചർ (Software architecture)
- ഡാറ്റാ സ്ട്രക്ചറുകൾ (Data structures)
- പെർഫോമൻസ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ (Performance optimization)
ലക്ഷ്യം പ്രയോജനപ്പെടുത്തുക എന്നതാണ്, അല്ലാതെ ആശ്രയിച്ചു കഴിയുകയല്ല.
ഭാവി എന്നത് മനുഷ്യനും യന്ത്രവും തമ്മിലുള്ള പോരാട്ടമല്ല. മറിച്ച് യന്ത്രബുദ്ധിയിലൂടെ മനുഷ്യന്റെ വൈദഗ്ധ്യം വർദ്ധിപ്പിക്കുക എന്നതാണ്.
ഇപ്പോൾ തന്നെ പൊരുത്തപ്പെടുക.
ഉറവിടം: https://dev.to/ufomadu_nnaemeka_89/ai-wont-replace-you-but-an-engineer-using-ai-will-4olm
ഓപ്ഷണൽ ലേണിംഗ് കമ്മ്യൂണിറ്റി: https://t.me/GyaanSetuAi