AI கோடிங்கை எளிதாக்குகிறது. ஆனால் அது பொறியியலை எளிதாக்குவதில்லை.

AI மென்பொருள் பொறியியலை (software engineering) எளிதாக்குகிறது என்று மக்கள் சொல்கிறார்கள். அவர்கள் தவறு செய்கிறார்கள்.

AI குறியீடுகளை (code) வேகமாக எழுத உதவுகிறது. இது நீங்கள் விரைவாக முன்மாதிரிகளை (prototypes) உருவாக்க உதவுகிறது. இது உங்கள் யோசனையைச் சில நொடிகளில் வெளியீடாக (output) மாற்றுகிறது.

குறியீடு எழுதுவது என்பது ஒருபோதும் வேலையின் கடினமான பகுதியாக இருந்ததில்லை.

உண்மையான சவால்கள் அப்படியே உள்ளன:

  • சிக்கலைப் புரிந்துகொள்வது
  • சரியான கட்டமைப்பை (architecture) வரையறுப்பது
  • வாடிக்கையாளர் தேவைகளை நம்பகமான அமைப்புகளாக மாற்றுவது
  • மென்பொருளைச் சோதனை செய்து உறுதிப்படுத்துவது
  • அமைப்புகளைப் பராமரிப்பது மற்றும் விரிவுபடுத்துவது (scaling)

ஒரு LLM மூன்று வினாடிகளில் ஒரு செயல்பாட்டை (function) உருவாக்குவது இந்தப் பிரச்சனைகளைத் தீர்த்துவிடாது.

உள்ள குறியீட்டிற்கும் (code), செயல்படும் மென்பொருளுக்கும் (software) இடையிலான இடைவெளி அதிகரித்து வருகிறது. குறியீடு எழுதுவது மெதுவாக இருந்தபோது, நீங்கள் சிந்திக்க வேண்டியிருந்தது. நீங்கள் சாதக பாதகங்களை (trade-offs) எடைபோட்டீர்கள். நீங்கள் அனுமானங்களை கேள்வி கேட்டீர்கள்.

இப்போது குறியீடு உடனடியாகத் தோன்றுகிறது. இப்போது நீங்கள் தனிப்பட்ட முறையிலும், நிதானமாகவும் சிந்திக்க நேரத்தைக் கண்டறிய வேண்டும். பெரும்பாலான குழுக்கள் இந்த மாற்றத்திற்கு ஏற்ப தங்கள் செயல்முறையை மாற்றத் தவறிவிடுகிறார்கள்.

வெற்றிகரமான குழுக்கள் அதிகப்படியான குறியீட்டை உருவாக்குவதில் கவனம் செலுத்துவதில்லை. அவர்கள் சிறந்த கேள்விகளைக் கேட்பதில் கவனம் செலுத்துகிறார்கள்.

அவர்கள் இவற்றைச் செய்கிறார்கள்:

  • ப்ராம்ப்ட் (prompt) செய்வதற்கு முன் சிக்கலைத் தெளிவாக வரையறுக்கிறார்கள்
  • வெளியீடு அவர்களின் கட்டமைப்பிற்குப் பொருந்துகிறதா என்று சரிபார்க்கிறார்கள்
  • AI தவறவிட்ட விளிம்பு நிலைச் சூழல்களை (edge cases) சோதனை செய்கிறார்கள்
  • குறியீட்டை வெளியிடுவதற்கு (ship) முன் அதைத் தெளிவாகப் புரிந்துகொள்கிறார்கள்

உங்கள் பங்கு மாறிக்கொண்டிருக்கிறது. நீங்கள் குறியீடு எழுதுபவர் என்பதிலிருந்து அமைப்புகளை வடிவமைப்பவர் (designs systems) என்ற நிலைக்கு நகர்கிறீர்கள். இது ஒரு உயர்ந்த தரம். பொறியியல் சார்ந்த தீர்ப்புத் திறனே (Engineering judgment) உங்கள் மதிப்பைத் தீர்மானிக்கிறது.

AI மென்பொருளை உருவாக்குவதற்கான முயற்சியைக் குறைக்கிறது. ஆனால் இது கீழ்க்கண்டவற்றுக்கான தேவையை அதிகரிக்கிறது:

  • சிறந்த சிக்கல் வரையறை
  • வலுவான கட்டமைப்பு முடிவுகள்
  • வேகமான சரிபார்ப்பு
  • சிறந்த தீர்ப்புத் திறன்

சிறந்த தொழில்நுட்ப முடிவுகளை எடுக்கும் குழுக்களுக்கே எதிர்காலம் சொந்தம். ஒரு LLM-ஆல் கேட்க முடியாத கேள்விகளைக் கேட்கும் குழுக்களுக்கே அது சொந்தம்.

AI-ஐப் பயன்படுத்தத் தொடங்கிய பிறகு உங்கள் குழு அதன் பணிப்பாய்வை (workflow) மாற்றியதா? அல்லது நீங்கள் உங்கள் கருவிகளை (tools) மட்டும் மாற்றினீர்களா?

ஆதாரம்: https://dev.to/dimitrisk_cyclopt/ai-makes-writing-code-easier-it-doesnt-make-engineering-easier-120