AI ਨੇ ਸੀਨੀਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਘਟਾਈ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਕੀਮਤੀ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ

ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰਸਤੇ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੀ ਸੀ।

ਜੂਨੀਅਰ ਸਿੰਟੈਕਸ (syntax) ਸਿੱਖਦੇ ਸਨ। ਮਿਡ-ਲੈਵਲ ਸਿਸਟਮ ਸਿੱਖਦੇ ਸਨ। ਸੀਨੀਅਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਸਮਝ (judgment) ਸਿੱਖਦੇ ਸਨ।

ਫਿਰ AI ਆ ਗਿਆ। ਹੁਣ ਕੋਈ ਵੀ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। AI ਫੰਕਸ਼ਨ (functions), APIs, ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਡਾਕੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਲਿਖਦਾ ਹੈ।

ਕੁਝ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋਵੇਗਾ। ਉਹ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜੇ AI ਕੋਡ ਲਿਖ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸੀਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਕੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਸੱਚਾਈ ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ ਹੈ। AI ਸੀਨੀਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦਾ ਮਤਲਬ ਕੋਡ ਲਿਖਣਾ ਹੈ। ਕੋਡ ਅਕਸਰ ਸੌਖਾ ਹਿੱਸਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਅਸਲੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕੰਮ ਇਹਨਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ:

  • ਅਸੀਂ ਕਿਹੜੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ?
  • ਅਸੀਂ ਕਿਹੜੇ ਸਮਝੌਤੇ (tradeoffs) ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ?
  • ਇਹ ਮੌਜੂਦਾ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦਾ ਹੈ?
  • ਜੋਖਮ (risks) ਕੀ ਹਨ?
  • ਅਸੀਂ ਛੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਸਾਂਭ-ਸੰਭਾਲ ਕਿਵੇਂ ਕਰਾਂਗੇ?
  • ਜਦੋਂ ਲੋੜਾਂ (requirements) ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?

AI ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ (implementation) ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। AI ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਹੀਂ ਲੈ ਸਕਦਾ। ਸੀਨੀਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਆਪਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮਾਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਿਭਾਉਣ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਮਜ਼ੋਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਹੁਣ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਕੋਡ ਹੋਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਕੁਆਲਿਟੀ ਵੀ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਹੋਵੇਗੀ।

AI ਉਸੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ।

  • ਜੇਕਰ ਲੋੜਾਂ (requirements) ਅਸਪਸ਼ਟ ਹਨ, ਤਾਂ ਵੀ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
  • ਜੇਕਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ (architecture) ਖਰਾਬ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਉਸੇ ਖਰਾਬੀ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
  • ਜੇਕਰ ਪਾਬੰਦੀਆਂ (constraints) ਦੀ ਕਮੀ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਇਹਨਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਪਛਾਣ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। AI ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਸਮਝ (judgment) ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ। ਇਹ ਤਾਂ ਇਹ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਸਮਝ ਦੀ ਕਮੀ ਕਦੋਂ ਹੈ।

AI ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਰਫ਼ਤਾਰ ਇੱਕ ਰੁਕਾਵਟ (bottleneck) ਸੀ। ਹੁਣ, ਟੀਮਾਂ ਕੋਡ ਨੂੰ ਚੈੱਕ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਹੁਣ ਕੀਮਤ ਦਾ ਕੇਂਦਰ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ।

ਨਵੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਇਹ ਹਨ:

  • ਲੋੜਾਂ ਦੀ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ (Requirement clarity)
  • ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਫੈਸਲੇ (Architectural decisions)
  • ਜੋਖਮ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (Risk analysis)
  • ਤਸਦੀਕ (Verification)
  • ਤਰਜੀਹ ਦੇਣਾ (Prioritization)
  • ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਸਮਝ (Product understanding)

ਇਹ ਸੀਨੀਅਰ ਹੁਨਰ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘਟਦੀ ਹੈ, ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਹੋਰ ਵਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੀਵਰੇਜ (leverage) ਵਜੋਂ ਦੇਖੋ। ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਵਧੇਰੇ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਕਮਜ਼ੋਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਵਧੇਰੇ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ:

  • ਚੰਗੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ (constraints) ਤੈਅ ਕਰ ਸਕਣ
  • ਵੱਡੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਸਕਣ
  • AI ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਬਦਲਾਅਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਸਕਣ
  • ਲੁਕਵੇਂ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭ ਸਕਣ
  • ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਕੁਆਲਿਟੀ ਬਣਾਈ ਰੱਖ ਸਕਣ

ਸਾਧਨ (tool) ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ। ਲੋੜ ਉਹੀ ਰਹੀ ਹੈ।

ਕਰੀਅਰ ਦਾ ਸਵਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਵਧੀਆ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਬਾਰੇ ਹੈ।

ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਹਰ ਸਾਲ ਸਸਤੀ ਹੁੰਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਪਰ ਵਧੀਆ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਸਮਝ (judgment) ਸਸਤੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ।

AI ਸ਼ਾਇਦ ਕੋਡ ਲਿਖ ਦੇਵੇ, ਪਰ ਕੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਇਨਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਹੀ ਲੈਣਾ ਪਵੇਗਾ। ਉਹ ਕੰਮ ਇਨਸਾਨਾਂ ਦਾ ਹੀ ਰਹੇਗਾ।

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

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi