क्या AI प्रोग्रामर की जगह लेगा? अंतिम एक, कोड संपादक को बंद करें।

“अंत में, कोड एडिटर को बंद कर दें।" यह व्यंग्यात्मक वाक्यांश डेवलपर फ़ोरम में घूम रहा है, जो एआई कोडिंग सहायकों के उदय को लेकर एक चिंताजनक हास्य को दर्शाता है। जैसे-जैसे एआई मॉडल कोड लिखने में अधिक सक्षम होते जा रहे हैं, कई प्रोग्रामर पूछ रहे हैं कि क्या मानव डेवलपर्स का भी वही हश्र होगा जो लिफ्ट ऑपरेटरों या स्विचबोर्ड ऑपरेटरों का होता है - स्वचालन द्वारा अप्रचलित हो चुकी नौकरियाँ। 2024 में, बड़ी-बड़ी सुर्खियाँ यह घोषित कर रही थीं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता जल्द ही हमारा सारा कोड लिख सकती है, जिससे मानव डेवलपर्स के पास करने के लिए कुछ नहीं बचेगा। लेकिन इस प्रचार और सनसनीखेजता के पीछे, वास्तविकता कहीं अधिक सूक्ष्म है।

हां, एआई अब किसी भी इंसान की तुलना में तेजी से कोड उत्पन्न कर सकता है, लेकिन वह कोड कितना अच्छा है, और क्या AI संपूर्ण सॉफ्टवेयर विकास जीवनचक्र को अकेले संभाल सकता है? अधिकांश विशेषज्ञों का कहना है "इतना शीघ्र नही।" माइक्रोसॉफ्ट के सीईओ सत्य नडेला जैसे सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के नेता इस बात पर जोर देते हैं कि "एआई प्रोग्रामर्स की जगह तो नहीं लेगा, लेकिन यह उनके शस्त्रागार का एक ज़रूरी उपकरण ज़रूर बन जाएगा। इसका उद्देश्य इंसानों को कम नहीं, बल्कि ज़्यादा काम करने के लिए सशक्त बनाना है।" (क्या AI प्रोग्रामर्स की जगह ले लेगा? इस प्रचार के पीछे की सच्चाई | द पायकोच द्वारा | आर्टिफिशियल कॉर्नर | मार्च, 2025 | मीडियम) इसी तरह, गूगल के एआई प्रमुख जेफ डीन ने कहा कि एआई नियमित कोडिंग कार्यों को संभाल सकता है, “इसमें अभी भी रचनात्मकता और समस्या-समाधान कौशल का अभाव है” - वही गुण जो मानव डेवलपर्स सामने लाते हैं। ओपनएआई के सीईओ सैम ऑल्टमैन भी मानते हैं कि आज का एआई “कार्यों में बहुत अच्छा” लेकिन “पूर्ण नौकरियों में बहुत खराब” बिना मानवीय निगरानी के। संक्षेप में, AI काम के कुछ हिस्सों में मदद करने में तो माहिर है, लेकिन किसी प्रोग्रामर के काम को शुरू से अंत तक पूरी तरह से अपने नियंत्रण में लेने में सक्षम नहीं है।

यह श्वेत पत्र इस प्रश्न पर एक ईमानदार, संतुलित दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है “क्या एआई प्रोग्रामर्स की जगह ले लेगा?” हम इस बात का विश्लेषण करते हैं कि एआई आज सॉफ्टवेयर विकास की भूमिकाओं को कैसे प्रभावित कर रहा है और आगे क्या बदलाव आने वाले हैं। वास्तविक दुनिया के उदाहरणों और हाल के टूल्स (गिटहब कोपायलट से लेकर चैटजीपीटी तक) के माध्यम से, हम यह पता लगाते हैं कि एआई के विकास के साथ डेवलपर्स कैसे समायोजित, अनुकूलित और प्रासंगिक बने रह सकते हैं। एक सरल हाँ-ना वाले उत्तर के बजाय, हम देखेंगे कि भविष्य एआई और मानव डेवलपर्स के बीच सहयोग का है। हमारा लक्ष्य इस बात पर प्रकाश डालना है कि व्यावहारिक अंतर्दृष्टि एआई के युग में डेवलपर्स क्या कर सकते हैं - नए उपकरणों को अपनाने से लेकर नए कौशल सीखने तक और आने वाले वर्षों में कोडिंग करियर कैसे विकसित हो सकता है, इस पर चर्चा की जाएगी।

आज सॉफ्टवेयर विकास में एआई

एआई ने आधुनिक सॉफ्टवेयर विकास प्रक्रिया में तेज़ी से अपनी पैठ बना ली है। विज्ञान कथा होने से कोसों दूर, एआई-आधारित उपकरण पहले से ही कोड लिखना और समीक्षा करना, थकाऊ कार्यों को स्वचालित करने और डेवलपर की उत्पादकता बढ़ाने के लिए। आजकल डेवलपर कोड स्निपेट बनाने, कार्यों को स्वतः पूर्ण करने, बग्स का पता लगाने और यहाँ तक कि परीक्षण मामले तैयार करने के लिए भी AI का उपयोग करते हैं।क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024]) (क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024]) दूसरे शब्दों में, एआई कठिन काम और बॉयलरप्लेट की ज़िम्मेदारी ले रहा है, जिससे प्रोग्रामर सॉफ्टवेयर निर्माण के ज़्यादा जटिल पहलुओं पर ध्यान केंद्रित कर पा रहे हैं। आइए कुछ प्रमुख एआई क्षमताओं और उपकरणों पर नज़र डालें जो इस समय प्रोग्रामिंग को बदल रहे हैं:

• कोड निर्माण एवं स्वतः पूर्णता: आधुनिक एआई कोडिंग सहायक प्राकृतिक भाषा संकेतों या आंशिक कोड संदर्भ के आधार पर कोड तैयार कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, GitHub कोपायलट (ओपनएआई के कोडेक्स मॉडल पर निर्मित) आपके टाइप करते ही अगली पंक्ति या कोड ब्लॉक का सुझाव देने के लिए संपादकों के साथ एकीकृत होता है। यह संदर्भ-सचेत सुझाव देने के लिए ओपन-सोर्स कोड के विशाल प्रशिक्षण सेट का लाभ उठाता है, जो अक्सर केवल एक टिप्पणी या फ़ंक्शन नाम से पूरे फ़ंक्शन को पूरा करने में सक्षम होता है। इसी प्रकार, चैटजीपीटी (GPT-4) किसी दिए गए कार्य के लिए कोड उत्पन्न कर सकता है जब आप स्पष्ट अंग्रेजी में बताते हैं कि आपको क्या चाहिए।ये उपकरण सरल सहायक कार्यों से लेकर नियमित CRUD परिचालनों तक, कुछ ही सेकंड में बॉयलरप्लेट कोड का मसौदा तैयार कर सकते हैं।

• बग का पता लगाना और परीक्षण: एआई त्रुटियों को पकड़ने और कोड की गुणवत्ता में सुधार करने में भी मदद कर रहा है। एआई-संचालित स्थैतिक विश्लेषण उपकरण और लिंटर पिछले बग पैटर्न से सीखकर संभावित बग या सुरक्षा कमज़ोरियों को चिह्नित कर सकते हैं। कुछ एआई उपकरण स्वचालित रूप से यूनिट परीक्षण उत्पन्न करते हैं या कोड पथों का विश्लेषण करके परीक्षण मामलों का सुझाव देते हैं। इसका मतलब है कि डेवलपर उन महत्वपूर्ण मामलों पर तुरंत प्रतिक्रिया प्राप्त कर सकता है जो शायद उससे छूट गए हों। बग का जल्दी पता लगाकर और समाधान सुझाकर, एआई डेवलपर के साथ मिलकर काम करने वाले एक अथक गुणवत्ता आश्वासन सहायक की तरह काम करता है।

• कोड अनुकूलन और रिफैक्टरिंग: एआई का एक अन्य उपयोग मौजूदा कोड में सुधार का सुझाव देना है। किसी स्निपेट के आधार पर, एआई कोड में पैटर्न पहचानकर अधिक कुशल एल्गोरिदम या बेहतर कार्यान्वयन सुझा सकता है। उदाहरण के लिए, यह किसी लाइब्रेरी के अधिक मुहावरेदार उपयोग का सुझाव दे सकता है या अनावश्यक कोड को चिह्नित कर सकता है जिसे रीफैक्टर किया जा सकता है। इससे तकनीकी ऋण को कम करने और प्रदर्शन में सुधार करने में मदद मिलती है। एआई-आधारित रीफैक्टरिंग टूल कोड को सर्वोत्तम प्रथाओं के अनुरूप रूपांतरित कर सकते हैं या कोड को नए एपीआई संस्करणों में अपडेट कर सकते हैं, जिससे डेवलपर्स का मैन्युअल क्लीनअप में लगने वाला समय बच जाता है।

• DevOps और स्वचालन: कोड लिखने के अलावा, AI निर्माण और परिनियोजन प्रक्रियाओं में भी योगदान देता है। बुद्धिमान CI/CD उपकरण मशीन लर्निंग का उपयोग करके यह अनुमान लगाते हैं कि कौन से परीक्षण विफल होने की संभावना रखते हैं या कुछ निर्माण कार्यों को प्राथमिकता देते हैं, जिससे निरंतर एकीकरण प्रक्रिया तेज़ और अधिक कुशल हो जाती है। AI उत्पादन लॉग और प्रदर्शन मीट्रिक का विश्लेषण करके समस्याओं का पता लगा सकता है या बुनियादी ढाँचे के अनुकूलन का सुझाव दे सकता है। वास्तव में, AI न केवल कोडिंग में, बल्कि सॉफ्टवेयर विकास के पूरे जीवनचक्र में - योजना से लेकर रखरखाव तक - सहायता कर रहा है।

• प्राकृतिक भाषा इंटरफेस और दस्तावेज़ीकरण: हम यह भी देख रहे हैं कि AI विकास उपकरणों के साथ अधिक स्वाभाविक अंतर्क्रिया को सक्षम बना रहा है। डेवलपर्स सचमुच पूछना एक AI जो कार्य करता है ("X करने वाला एक फ़ंक्शन जनरेट करें" या "इस कोड की व्याख्या करें") और परिणाम प्राप्त करता है। AI चैटबॉट (जैसे ChatGPT या विशेष डेवलपर सहायक) प्रोग्रामिंग संबंधी प्रश्नों के उत्तर दे सकते हैं, दस्तावेज़ीकरण में मदद कर सकते हैं, और यहाँ तक कि कोड परिवर्तनों के आधार पर प्रोजेक्ट दस्तावेज़ीकरण या कमिट संदेश भी लिख सकते हैं। यह मानवीय इरादे और कोड के बीच की खाई को पाटता है, जिससे विकास उन लोगों के लिए अधिक सुलभ हो जाता है जो अपनी इच्छाओं का वर्णन कर सकते हैं।

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एआई उपकरण अपनाने वाले डेवलपर्स: 2023 के एक सर्वेक्षण से पता चलता है कि 92% डेवलपर्स ने किसी न किसी रूप में AI कोडिंग टूल्स का इस्तेमाल किया है - चाहे वह काम पर हो, अपने निजी प्रोजेक्ट्स में हो, या दोनों में। केवल 8% ने ही कोडिंग में किसी भी AI सहायता का उपयोग नहीं करने की बात कही। यह चार्ट दर्शाता है कि दो-तिहाई डेवलपर्स AI टूल्स का उपयोग करते हैं। अंदर और बाहर काम के दौरान, एक चौथाई लोग इनका इस्तेमाल सिर्फ़ काम पर ही करते हैं और एक छोटा अल्पसंख्यक केवल काम के बाहर। निष्कर्ष स्पष्ट है: एआई-सहायता प्राप्त कोडिंग डेवलपर्स के बीच तेज़ी से मुख्यधारा में आ गई है (सर्वेक्षण से डेवलपर अनुभव पर AI के प्रभाव का पता चलता है - GitHub ब्लॉग).

विकास में एआई उपकरणों के इस प्रसार के कारण दक्षता में वृद्धि और कठिन परिश्रम में कमी कोडिंग में। उत्पाद तेज़ी से बन रहे हैं क्योंकि AI बॉयलरप्लेट कोड बनाने और दोहराए जाने वाले कार्यों को संभालने में मदद करता है (क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024]) (क्या 2025 में AI डेवलपर्स की जगह ले लेगा: भविष्य की एक झलक) कोपायलट जैसे उपकरण संपूर्ण एल्गोरिदम या समाधान भी सुझा सकते हैं जो "मानव डेवलपर्स के लिए यह तुरंत स्पष्ट नहीं हो सकता है," कोड के विशाल डेटासेट से सीखने की बदौलत। वास्तविक दुनिया के उदाहरण तो बहुत हैं: एक इंजीनियर ChatGPT से सॉर्टिंग फ़ंक्शन लागू करने या अपने कोड में कोई बग ढूँढ़ने के लिए कह सकता है, और AI कुछ ही सेकंड में एक ड्राफ्ट समाधान तैयार कर देगा।जैसी कंपनियां वीरांगना और माइक्रोसॉफ्ट ने अपनी डेवलपर टीमों में एआई जोड़ी प्रोग्रामर (अमेज़न के कोडव्हिस्परर और माइक्रोसॉफ्ट के कोपायलट) तैनात किए हैं, जो कार्यों को तेज़ी से पूरा करने और बॉयलरप्लेट पर कम समय खर्च करने की रिपोर्ट देते हैं। वास्तव में, 70% डेवलपर्स 2023 स्टैक ओवरफ्लो सर्वेक्षण में शामिल लोगों ने कहा कि वे पहले से ही अपनी विकास प्रक्रिया में एआई उपकरणों का उपयोग कर रहे हैं या करने की योजना बना रहे हैं (70% डेवलपर्स एआई कोडिंग टूल्स का उपयोग करते हैं, 3% उनकी सटीकता पर अत्यधिक भरोसा करते हैं - शिफ्टमैग)। सबसे लोकप्रिय सहायक चैटजीपीटी (लगभग 83% उत्तरदाताओं द्वारा प्रयुक्त) और गिटहब कोपायलट (लगभग 56%) हैं, जो दर्शाता है कि सामान्य संवादात्मक एआई और आईडीई-एकीकृत सहायक, दोनों ही प्रमुख भूमिकाएँ निभाते हैं। डेवलपर्स मुख्य रूप से उत्पादकता बढ़ाने (लगभग 33% उत्तरदाताओं द्वारा उद्धृत) और सीखने की गति बढ़ाने (25%) के लिए इन उपकरणों का उपयोग करते हैं, जबकि लगभग 25% दोहराव वाले काम को स्वचालित करके अधिक कुशल बनने के लिए इनका उपयोग करते हैं।

यह ध्यान रखना ज़रूरी है कि प्रोग्रामिंग में AI की भूमिका पूरी तरह से नई नहीं है – इसके तत्व वर्षों से मौजूद हैं (IDE या स्वचालित परीक्षण ढाँचों में कोड ऑटोकम्प्लीशन पर विचार करें)। लेकिन पिछले दो साल एक महत्वपूर्ण मोड़ रहे हैं। शक्तिशाली बड़े भाषा मॉडल (जैसे OpenAI की GPT श्रृंखला और DeepMind का AlphaCode) के उद्भव ने संभावनाओं का नाटकीय रूप से विस्तार किया है। उदाहरण के लिए, DeepMind का अल्फाकोड सिस्टम ने एक प्रदर्शन करके सुर्खियां बटोरीं प्रतिस्पर्धी प्रोग्रामिंग प्रतियोगिता स्तर, लगभग एक प्राप्त करना शीर्ष-54% रैंकिंग कोडिंग चुनौतियों पर - अनिवार्य रूप से एक औसत मानव प्रतियोगी के कौशल से मेल खाता है (डीपमाइंड का अल्फाकोड औसत प्रोग्रामर की क्षमता से मेल खाता है) यह पहली बार था जब किसी AI सिस्टम ने प्रदर्शन किया प्रतिस्पर्धात्मक प्रोग्रामिंग प्रतियोगिताओं में। हालाँकि, यह बात गौर करने लायक है कि अपनी पूरी क्षमता के बावजूद, अल्फाकोड सर्वश्रेष्ठ मानव कोडर्स को मात देने से कोसों दूर था। उन प्रतियोगिताओं में, अल्फाकोड अनुमत प्रयासों में लगभग 30% समस्याओं को हल कर सकता था, जबकि शीर्ष मानव प्रोग्रामर एक ही प्रयास में 90% से ज़्यादा समस्याओं को हल कर लेते थे। यह अंतर इस बात पर प्रकाश डालता है कि हालाँकि AI एक सीमा तक सुपरिभाषित एल्गोरिथम कार्यों को संभाल सकता है, फिर भी गहन तर्क और सरलता की आवश्यकता वाली सबसे कठिन समस्याएं मानव गढ़ बनी हुई हैं.

संक्षेप में, एआई ने डेवलपर्स के दैनिक टूलकिट में अपनी गहरी पैठ बना ली है। कोड लिखने में सहायता से लेकर परिनियोजन को अनुकूलित करने तक, यह विकास प्रक्रिया के हर पहलू को प्रभावित कर रहा है। आज यह संबंध काफी हद तक सहजीवी है: एआई एक सह पायलट (उपयुक्त नाम) जो डेवलपर्स को तेज़ी से और कम परेशानी के साथ कोड करने में मदद करता है, बजाय एक स्वतंत्र ऑटोपायलट के जो अकेले उड़ सकता है। अगले भाग में, हम इस बात पर गहराई से चर्चा करेंगे कि एआई टूल्स का यह समावेश कैसे बदल रहा है। डेवलपर्स की भूमिका और उनके काम की प्रकृति, चाहे अच्छी हो या बुरी।

AI कैसे डेवलपर की भूमिका और उत्पादकता को बदल रहा है

चूँकि AI नियमित कार्यों को ज़्यादातर संभाल रहा है, इसलिए सॉफ़्टवेयर डेवलपर की भूमिका वास्तव में विकसित होने लगी है। घंटों बॉयलरप्लेट कोड लिखने या सामान्य त्रुटियों को डीबग करने में समय बिताने के बजाय, डेवलपर ये काम अपने AI सहायकों पर छोड़ सकते हैं। यह डेवलपर का ध्यान केंद्रित करना उच्च-स्तरीय समस्या समाधान, आर्किटेक्चर और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के रचनात्मक पहलुओं की ओर। संक्षेप में, AI बढ़ाने डेवलपर्स के लिए, जिससे वे अधिक उत्पादक और संभावित रूप से अधिक नवोन्मेषी बन सकें। लेकिन क्या इसका मतलब प्रोग्रामिंग से जुड़ी नौकरियों में कमी होगी, या बस एक अलग तरह की नौकरी होगी? आइए उत्पादकता और भूमिकाओं पर पड़ने वाले प्रभाव का पता लगाएँ:

उत्पादकता बढ़ाना: ज़्यादातर रिपोर्टों और शुरुआती अध्ययनों के अनुसार, AI कोडिंग टूल डेवलपर की उत्पादकता को काफ़ी बढ़ा रहे हैं। GitHub के शोध में पाया गया कि Copilot का इस्तेमाल करने वाले डेवलपर, AI की मदद के बिना काम करने वालों की तुलना में कहीं ज़्यादा तेज़ी से काम पूरा कर पा रहे थे।एक प्रयोग में, डेवलपर्स ने कोपायलट की सहायता से कोडिंग कार्य को औसतन 55% तेजी से हल किया - इसके बिना 2 घंटे 41 मिनट के बजाय लगभग 1 घंटा 11 मिनट का समय लगेगा (शोध: डेवलपर उत्पादकता और खुशी पर GitHub Copilot के प्रभाव का आकलन - GitHub ब्लॉग)। यह गति में एक उल्लेखनीय वृद्धि है। यह सिर्फ़ गति ही नहीं है; डेवलपर्स बताते हैं कि एआई सहायता निराशा और "प्रवाह में रुकावट" को कम करने में मदद करती है। सर्वेक्षणों में, 88% डेवलपर्स कोपायलट का उपयोग करने वाले लोगों ने कहा कि इससे उनकी उत्पादकता बढ़ी और वे अधिक संतोषजनक काम पर ध्यान केंद्रित कर पाए।कितने प्रतिशत डेवलपर्स ने कहा है कि गिटहब कोपायलट ...)। ये उपकरण प्रोग्रामर्स को उबाऊ कामों को संभालकर "अपने काम में लगे" रहने में मदद करते हैं, जिससे कठिन समस्याओं के लिए मानसिक ऊर्जा बचती है। नतीजतन, कई डेवलपर्स को लगता है कि कोडिंग ज़्यादा मज़ेदार हो गई है - कम थकाऊ काम और ज़्यादा रचनात्मकता।

दैनिक कार्य में परिवर्तन: इन उत्पादकता लाभों के साथ-साथ एक प्रोग्रामर का दैनिक कार्यप्रवाह भी बदल रहा है। बहुत सारे "व्यस्त कार्य" - बॉयलरप्लेट लिखना, सामान्य पैटर्न दोहराना, सिंटैक्स खोजना - को AI पर डाला जा सकता है। उदाहरण के लिए, गेटर्स और सेटर्स के साथ मैन्युअल रूप से डेटा क्लास लिखने के बजाय, एक डेवलपर बस AI को इसे जनरेट करने के लिए संकेत दे सकता है। सही API कॉल खोजने के लिए दस्तावेज़ों को खंगालने के बजाय, एक डेवलपर AI से प्राकृतिक भाषा में पूछ सकता है। इसका मतलब है डेवलपर्स रटे-रटाए कोडिंग पर अपेक्षाकृत कम समय और मानवीय निर्णय की आवश्यकता वाले कार्यों पर अधिक समय व्यतीत करते हैंजैसे-जैसे एआई कोड के आसान 80% लेखन का काम संभालता है, डेवलपर का काम एआई आउटपुट की निगरानी (कोड सुझावों की समीक्षा करना, उनका परीक्षण करना) और उन 20% मुश्किल समस्याओं से निपटना हो जाता है जिन्हें एआई हल नहीं कर सकता। व्यवहार में, एक डेवलपर अपने दिन की शुरुआत एआई द्वारा उत्पन्न पुल अनुरोधों को छांटने या एआई द्वारा सुझाए गए समाधानों के एक समूह की समीक्षा करने से कर सकता है, बजाय इसके कि वह उन सभी बदलावों को नए सिरे से लिखे।

सहयोग और टीम गतिशीलता: दिलचस्प बात यह है कि एआई टीम की गतिशीलता को भी प्रभावित कर रहा है। नियमित कार्यों के स्वचालित होने से, टीमें कम जूनियर डेवलपर्स को कठिन काम सौंपकर अधिक कार्य कर सकती हैं। कुछ कंपनियों का कहना है कि उनके वरिष्ठ इंजीनियर अधिक आत्मनिर्भर हो सकते हैं - वे एआई की मदद से जल्दी से सुविधाओं का प्रोटोटाइप बना सकते हैं, बिना किसी जूनियर को शुरुआती ड्राफ्ट तैयार करने की आवश्यकता के। हालाँकि, इससे एक नई चुनौती पैदा होती है: मार्गदर्शन और ज्ञान का आदान-प्रदान। जूनियर इंजीनियरों को सरल कार्य करके सीखने के बजाय, उन्हें प्रभावी ढंग से कार्य करना सीखना होगा। प्रबंधित करना एआई आउटपुट। टीम सहयोग, एआई प्रॉम्प्ट को सामूहिक रूप से परिष्कृत करने या एआई द्वारा उत्पन्न कोड की खामियों की समीक्षा करने जैसी गतिविधियों की ओर स्थानांतरित हो सकता है। सकारात्मक पक्ष यह है कि जब टीम के सभी सदस्यों के पास एक एआई सहायक होता है, तो इससे खेल का मैदान समतल हो सकता है और डिज़ाइन चर्चाओं, रचनात्मक विचार-मंथन और जटिल उपयोगकर्ता आवश्यकताओं से निपटने के लिए अधिक समय मिल सकता है, जिन्हें वर्तमान में कोई भी एआई समझ नहीं पाता है। वास्तव में, पाँच में से चार से अधिक डेवलपर्स का मानना है कि एआई कोडिंग टूल टीम सहयोग को बढ़ावा देना या कम से कम उन्हें डिजाइन और समस्या-समाधान पर अधिक सहयोग करने के लिए स्वतंत्र करें, GitHub के 2023 सर्वेक्षण निष्कर्षों के अनुसार (सर्वेक्षण से डेवलपर अनुभव पर AI के प्रभाव का पता चलता है - GitHub ब्लॉग).

नौकरी की भूमिकाओं पर प्रभाव: एक बड़ा सवाल यह है कि क्या एआई प्रोग्रामर्स की माँग कम कर देगा (क्योंकि अब हर प्रोग्रामर ज़्यादा उत्पादक है), या यह सिर्फ़ ज़रूरी कौशलों को बदल देगा। अन्य स्वचालन (जैसे डेवऑप्स टूल्स या उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषाओं का उदय) के ऐतिहासिक उदाहरण बताते हैं कि डेवलपर की नौकरियाँ उतनी कम नहीं हुई हैं जितनी कि कम हुई हैं। ऊपर उठाया हुआदरअसल, उद्योग विश्लेषकों का अनुमान है सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग की भूमिकाएँ बढ़ती रहेंगी, लेकिन उन भूमिकाओं की प्रकृति बदल जाएगी।गार्टनर की एक हालिया रिपोर्ट में अनुमान लगाया गया है कि 2027 तक, 50% सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग संगठन उत्पादकता बढ़ाने के लिए एआई-संवर्धित "सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग इंटेलिजेंस" प्लेटफॉर्म अपनाएंगे, जो 2024 में केवल 5% से अधिक है (क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024])। इससे संकेत मिलता है कि कंपनियां एआई को व्यापक रूप से एकीकृत करेंगी, लेकिन इसका मतलब यह है कि डेवलपर्स एआई के साथ काम करेंगे। साथ उन बुद्धिमान प्लेटफार्मों। इसी तरह, परामर्श फर्म मैकिन्से का अनुमान है कि जबकि एआई कई कार्यों को स्वचालित कर सकता है, लगभग 80% प्रोग्रामिंग नौकरियों में अभी भी एक मानव की आवश्यकता होगी और वे "मानव-केंद्रित" बने रहेंगेदूसरे शब्दों में, हमें अभी भी अधिकांश डेवलपर पदों के लिए लोगों की आवश्यकता होगी, लेकिन नौकरी का विवरण बदल सकता है।

एक संभावित बदलाव ऐसी भूमिकाओं का उदय है “एआई सॉफ्टवेयर इंजीनियर” या “शीघ्र इंजीनियर” – ऐसे डेवलपर जो AI घटकों के निर्माण या संचालन में विशेषज्ञता रखते हैं। हम पहले से ही AI/ML विशेषज्ञता वाले डेवलपर्स की मांग में भारी वृद्धि देख रहे हैं। Indeed के एक विश्लेषण के अनुसार, AI से संबंधित तीन सबसे अधिक मांग वाली नौकरियां हैं डेटा वैज्ञानिक, सॉफ्टवेयर इंजीनियर और मशीन लर्निंग इंजीनियर, और इन भूमिकाओं की मांग पिछले तीन वर्षों में दोगुने से भी अधिक (क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024]) पारंपरिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरों से मशीन लर्निंग की मूल बातें समझने या अनुप्रयोगों में एआई सेवाओं को एकीकृत करने की अपेक्षा बढ़ती जा रही है। डेवलपर्स को अनावश्यक बनाने के बजाय, "एआई पेशे को उन्नत कर सकता है, जिससे डेवलपर्स उच्च-स्तरीय कार्यों और नवाचार पर ध्यान केंद्रित कर सकेंगे।" (क्या 2025 में AI डेवलपर्स की जगह ले लेगा: भविष्य की एक झलक) कई नियमित कोडिंग कार्य एआई द्वारा संभाले जा सकते हैं, लेकिन डेवलपर्स सिस्टम डिज़ाइन, मॉड्यूल एकीकरण, गुणवत्ता सुनिश्चित करने और नई समस्याओं के समाधान में ज़्यादा व्यस्त रहेंगे। एक एआई-प्रमुख कंपनी के एक वरिष्ठ इंजीनियर ने इसे अच्छी तरह से संक्षेप में प्रस्तुत किया: एआई हमारे डेवलपर्स की जगह नहीं लेता है; यह बढ़ाता है उन्हें. शक्तिशाली एआई उपकरणों से लैस एक अकेला डेवलपर कई लोगों का काम कर सकता है, लेकिन अब वही डेवलपर अधिक जटिल और प्रभावशाली काम कर रहा है।

वास्तविक दुनिया का उदाहरण: एक सॉफ्टवेयर फर्म के परिदृश्य पर विचार करें जिसने अपने सभी डेवलपर्स के लिए GitHub Copilot को एकीकृत किया। इसका तत्काल प्रभाव यह हुआ कि यूनिट टेस्ट और बॉयलरप्लेट कोड लिखने में लगने वाले समय में उल्लेखनीय कमी आई। एक जूनियर डेवलपर ने पाया कि Copilot का उपयोग करके वह किसी नए फीचर का 80% कोड तेज़ी से तैयार कर सकती है, फिर शेष 20% को अनुकूलित करने और इंटीग्रेशन टेस्ट लिखने में अपना समय लगा सकती है। कोड आउटपुट के मामले में उसकी उत्पादकता लगभग दोगुनी हो गई, लेकिन अधिक दिलचस्प बात यह है कि उसके योगदान का स्वरूप बदल गया - वह एक कोड समीक्षक और परीक्षण डिजाइनर एआई-लिखित कोड के लिए। टीम ने यह भी देखा कि कोड समीक्षाओं ने भी ध्यान आकर्षित करना शुरू कर दिया AI गलतियाँ मानवीय टाइपिंग त्रुटियों के बजाय। उदाहरण के लिए, कोपायलट ने कभी-कभी असुरक्षित एन्क्रिप्शन कार्यान्वयन का सुझाव दिया; मानव डेवलपर्स को उन्हें पहचानकर ठीक करना पड़ा। इस तरह के उदाहरण से पता चलता है कि आउटपुट बढ़ने के साथ-साथ, मानवीय निगरानी और विशेषज्ञता और भी महत्वपूर्ण हो गई कार्यप्रवाह में.

संक्षेप में, एआई निस्संदेह डेवलपर्स के काम करने के तरीके को बदल रहा है: उन्हें तेज़ बना रहा है और उन्हें अधिक महत्वाकांक्षी समस्याओं से निपटने की अनुमति दे रहा है, लेकिन साथ ही उनसे यह अपेक्षा भी कर रहा है कि वे कौशल बढ़ाना (एआई का लाभ उठाने और उच्च-स्तरीय सोच, दोनों में)। यह "एआई द्वारा नौकरियाँ छीनने" की कहानी कम और "एआई द्वारा नौकरियाँ बदलने" की कहानी ज़्यादा है। जो डेवलपर इन उपकरणों का प्रभावी ढंग से उपयोग करना सीख जाते हैं, वे अपने प्रभाव को कई गुना बढ़ा सकते हैं - एक कहावत जो हम अक्सर सुनते हैं, वह है, "एआई डेवलपर्स की जगह नहीं लेगा, लेकिन जो डेवलपर्स एआई का उपयोग करते हैं, वे उन लोगों की जगह ले सकते हैं जो इसका उपयोग नहीं करते हैं।"” अगले खंडों में यह पता लगाया जाएगा कि मानव डेवलपर्स अभी भी क्यों आवश्यक हैं (एआई क्या है) नहीं कर सकता अच्छा प्रदर्शन करें), और डेवलपर्स किस प्रकार एआई के साथ मिलकर अपने कौशल को विकसित कर सकते हैं।

एआई की सीमाएँ (मानव क्यों महत्वपूर्ण बने हुए हैं)

अपनी प्रभावशाली क्षमताओं के बावजूद, आज की AI स्पष्ट रूप से... सीमाएँ जो इसे मानव प्रोग्रामरों को अप्रचलित बनाने से रोकते हैं। इन सीमाओं को समझना यह समझने के लिए महत्वपूर्ण है कि विकास प्रक्रिया में प्रोग्रामरों की अभी भी इतनी आवश्यकता क्यों है। एआई एक शक्तिशाली उपकरण है, लेकिन यह कोई जादुई गोली नहीं है जो मानव डेवलपर की रचनात्मकता, आलोचनात्मक सोच और प्रासंगिक समझ की जगह ले सके। प्रोग्रामिंग में एआई की कुछ मूलभूत कमियाँ और मानव डेवलपर्स की संगत ताकतें इस प्रकार हैं:

• सच्ची समझ और रचनात्मकता का अभाव: वर्तमान एआई मॉडल वास्तव में ऐसा नहीं करते हैं समझना कोड या समस्याओं को इंसानों की तरह ही समझते हैं; वे पैटर्न पहचानते हैं और प्रशिक्षण डेटा के आधार पर संभावित आउटपुट दोहराते हैं। इसका मतलब है कि एआई उन कार्यों में संघर्ष कर सकता है जिनके लिए मौलिक, रचनात्मक समाधानों या नए समस्या क्षेत्रों की गहन समझ की आवश्यकता होती है। एक एआई पहले देखे गए किसी विनिर्देश को पूरा करने के लिए कोड उत्पन्न करने में सक्षम हो सकता है, लेकिन अगर उससे किसी अभूतपूर्व समस्या के लिए एक नया एल्गोरिथम डिज़ाइन करने या किसी अस्पष्ट आवश्यकता की व्याख्या करने के लिए कहा जाए, तो वह संभवतः लड़खड़ा जाएगा। जैसा कि एक पर्यवेक्षक ने कहा, आज एआई "इसमें रचनात्मक और आलोचनात्मक सोच की क्षमता का अभाव है जो मानव डेवलपर्स लाते हैं।" (क्या 2025 में AI डेवलपर्स की जगह ले लेगा: भविष्य की एक झलक) मनुष्य लीक से हटकर सोचने में माहिर होते हैं—क्षेत्रीय ज्ञान, अंतर्ज्ञान और रचनात्मकता को मिलाकर सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर डिज़ाइन करते हैं या जटिल समस्याओं को हल करते हैं। इसके विपरीत, AI अपने सीखे हुए पैटर्न तक ही सीमित रहता है; अगर कोई समस्या उन पैटर्न से मेल नहीं खाती, तो AI गलत या निरर्थक कोड बना सकता है (अक्सर आत्मविश्वास से!)। नवाचार सॉफ्टवेयर में - नई सुविधाएं, नए उपयोगकर्ता अनुभव, या नवीन तकनीकी दृष्टिकोण लाना - एक मानव-संचालित गतिविधि बनी हुई है।

• संदर्भ और व्यापक परिदृश्य की समझ: सॉफ्टवेयर बनाना सिर्फ़ कोड लिखना नहीं है। इसमें सॉफ़्टवेयर के बारे में जानकारी और उसके इस्तेमाल के तरीके को समझना शामिल है। क्यों कोड के पीछे - व्यावसायिक आवश्यकताएँ, उपयोगकर्ता की ज़रूरतें, और वह संदर्भ जिसमें सॉफ़्टवेयर काम करता है। एआई के पास संदर्भ की एक बहुत ही संकीर्ण सीमा होती है (आमतौर पर एक समय में दिए गए इनपुट तक सीमित)। यह किसी सिस्टम के व्यापक उद्देश्य या कोड में स्पष्ट रूप से बताई गई बातों के अलावा एक मॉड्यूल दूसरे के साथ कैसे इंटरैक्ट करता है, इसे सही मायने में नहीं समझ पाता। परिणामस्वरूप, एआई ऐसा कोड उत्पन्न कर सकता है जो तकनीकी रूप से एक छोटे कार्य के लिए तो काम करता है, लेकिन बड़े सिस्टम आर्किटेक्चर में ठीक से फिट नहीं बैठता या किसी अंतर्निहित आवश्यकता का उल्लंघन करता है। सॉफ़्टवेयर को व्यावसायिक लक्ष्यों और उपयोगकर्ता अपेक्षाओं के अनुरूप बनाने के लिए मानव डेवलपर्स की आवश्यकता होती है। जटिल प्रणालियों का डिज़ाइन - यह समझना कि एक हिस्से में बदलाव दूसरे हिस्सों पर कैसे असर डाल सकता है, समझौतों (जैसे प्रदर्शन बनाम पठनीयता) को कैसे संतुलित किया जाए, और कोडबेस के दीर्घकालिक विकास की योजना कैसे बनाई जाए - आज एआई के बस की बात नहीं है। हज़ारों घटकों वाली बड़े पैमाने की परियोजनाओं में, एआई "पेड़ों को तो देखता है, लेकिन जंगल को नहीं।" जैसा कि एक विश्लेषण में बताया गया है, "एआई को बड़े पैमाने की सॉफ्टवेयर परियोजनाओं के संपूर्ण संदर्भ और जटिलताओं को समझने में कठिनाई होती है," व्यावसायिक आवश्यकताओं और उपयोगकर्ता अनुभव संबंधी विचारों सहित (क्या 2025 में AI डेवलपर्स की जगह ले लेगा: भविष्य की एक झलक) मनुष्य बड़े चित्र की दृष्टि बनाए रखते हैं।

• सामान्य ज्ञान और अस्पष्टता समाधान: वास्तविक परियोजनाओं में आवश्यकताएँ अक्सर अस्पष्ट या परिवर्तनशील होती हैं। एक मानव डेवलपर स्पष्टीकरण मांग सकता है, उचित धारणाएँ बना सकता है, या अवास्तविक अनुरोधों को अस्वीकार कर सकता है।एआई में व्यावहारिक तर्क या स्पष्टीकरण देने वाले प्रश्न पूछने की क्षमता नहीं होती (जब तक कि उसे स्पष्ट रूप से किसी प्रॉम्प्ट में लूप न किया जाए, और तब भी उसके सही उत्तर देने की कोई गारंटी नहीं होती)। यही कारण है कि एआई द्वारा उत्पन्न कोड कभी-कभी तकनीकी रूप से सही लेकिन कार्यात्मक रूप से गलत हो सकता है - इसमें प्रलय अगर निर्देश स्पष्ट नहीं हैं, तो यह जानने के लिए कि उपयोगकर्ता वास्तव में क्या चाहता है। इसके विपरीत, एक मानव प्रोग्रामर एक उच्च-स्तरीय अनुरोध ("इस UI को अधिक सहज बनाएं" या "ऐप को अनियमित इनपुट को सुचारू रूप से संभालना चाहिए") की व्याख्या कर सकता है और यह पता लगा सकता है कि कोड में क्या किया जाना चाहिए। एक डेवलपर की जगह लेने के लिए AI को अत्यंत विस्तृत, स्पष्ट विनिर्देशों की आवश्यकता होगी, और ऐसे विनिर्देशों को प्रभावी ढंग से लिखना भी कोड लिखने जितना ही कठिन है। जैसा कि फोर्ब्स टेक काउंसिल के एक लेख में ठीक ही कहा गया है, एआई को वास्तव में डेवलपर्स की जगह लेने के लिए, अस्पष्ट निर्देशों को समझने और मानव की तरह अनुकूलित होने की आवश्यकता होगी - तर्क का एक ऐसा स्तर जो वर्तमान AI के पास नहीं है (सर्गी कुज़िन की पोस्ट - लिंक्डइन).

• विश्वसनीयता और “मतिभ्रम”: आज के जनरेटिव एआई मॉडल में एक प्रसिद्ध दोष है: वे गलत या पूरी तरह से मनगढ़ंत आउटपुट उत्पन्न कर सकते हैं, एक घटना जिसे अक्सर कहा जाता है मायाकोडिंग में, इसका मतलब यह हो सकता है कि AI ऐसा कोड लिखता है जो देखने में तो विश्वसनीय लगता है, लेकिन तार्किक रूप से गलत या असुरक्षित होता है। डेवलपर्स AI के सुझावों पर आँख मूँदकर भरोसा नहीं कर सकते। व्यवहार में, AI द्वारा लिखे गए हर कोड का मानव द्वारा सावधानीपूर्वक समीक्षा और परीक्षण की आवश्यकता हैस्टैक ओवरफ्लो सर्वेक्षण डेटा इसे दर्शाता है - केवल एआई उपकरण का उपयोग करने वालों में से 3% सटीकता पर अत्यधिक भरोसा करते हैं एआई के उत्पादन का, और वास्तव में सक्रिय रूप से एक छोटा प्रतिशत शक यह (70% डेवलपर्स एआई कोडिंग टूल्स का उपयोग करते हैं, 3% उनकी सटीकता पर अत्यधिक भरोसा करते हैं - शिफ्टमैग)। ज़्यादातर डेवलपर एआई के सुझावों को मददगार संकेत मानते हैं, न कि ईश्वर की बात। यह कम भरोसा जायज़ है क्योंकि एआई ऐसी अजीबोगरीब गलतियाँ कर सकता है जो कोई भी सक्षम इंसान नहीं कर सकता (जैसे एक-एक करके गलतियाँ करना, पुराने फंक्शन इस्तेमाल करना, या अकुशल समाधान तैयार करना) क्योंकि यह समस्या के बारे में सही ढंग से तर्क नहीं करता। जैसा कि एक फ़ोरम टिप्पणी में व्यंग्यात्मक ढंग से कहा गया है, "वे (एआई) बहुत अधिक मतिभ्रम करते हैं और अजीब डिजाइन विकल्प चुनते हैं जो मनुष्य कभी नहीं चुनता" (क्या AI के कारण प्रोग्रामर अप्रचलित हो जाएंगे? - करियर सलाह)। इन त्रुटियों को पकड़ने के लिए मानवीय निगरानी बेहद ज़रूरी है। एआई आपको किसी फ़ीचर का 90% हिस्सा तुरंत दे सकता है, लेकिन अगर बाकी 10% में कोई सूक्ष्म बग है, तो उसका निदान और समाधान करना मानव डेवलपर का काम है। और जब प्रोडक्शन में कुछ गड़बड़ होती है, तो मानव इंजीनियरों को ही डीबग करना होता है - एआई अभी अपनी गलतियों की ज़िम्मेदारी नहीं ले सकता।

• कोडबेस का रखरखाव और विकास: सॉफ़्टवेयर प्रोजेक्ट वर्षों तक चलते और विकसित होते रहते हैं। इन्हें एकरूप शैली, भावी अनुरक्षकों के लिए स्पष्टता और आवश्यकताओं में बदलाव के अनुसार अद्यतन की आवश्यकता होती है। आज AI के पास पिछले निर्णयों (सीमित संकेतों के अलावा) की स्मृति नहीं होती, इसलिए जब तक मार्गदर्शन न मिले, यह किसी बड़े प्रोजेक्ट में कोड को सुसंगत नहीं रख सकता। मानव डेवलपर कोड की रखरखाव क्षमता सुनिश्चित करते हैं - स्पष्ट दस्तावेज़ लिखना, चतुर-पर-अस्पष्ट समाधानों की बजाय पठनीय समाधान चुनना, और आर्किटेक्चर के विकसित होने पर आवश्यकतानुसार कोड को पुनर्रचना करना। AI इन कार्यों में सहायता कर सकता है (जैसे पुनर्रचना का सुझाव देना), लेकिन निर्णय लेना क्या पुनर्रचना करना या कौन सिस्टम के किन हिस्सों को फिर से डिज़ाइन करने की ज़रूरत है, यह एक मानवीय निर्णय है। इसके अलावा, घटकों को एकीकृत करते समय, मौजूदा मॉड्यूल पर किसी नई सुविधा के प्रभाव को समझना (बैकवर्ड कम्पैटिबिलिटी सुनिश्चित करना, आदि) एक ऐसा काम है जिसे मनुष्य ही संभालते हैं। एआई द्वारा उत्पन्न कोड को मनुष्यों द्वारा ही एकीकृत और सुसंगत किया जाना चाहिए।प्रयोग के तौर पर, कुछ डेवलपर्स ने चैटजीपीटी को संपूर्ण छोटे ऐप्स बनाने की अनुमति देने का प्रयास किया है; परिणाम अक्सर शुरुआत में काम करता है, लेकिन इसे बनाए रखना या विस्तारित करना बहुत कठिन हो जाता है क्योंकि एआई लगातार एक विचारशील वास्तुकला को लागू नहीं कर रहा है - यह स्थानीय निर्णय ले रहा है जिससे एक मानव वास्तुकार बच सकता है।

• नैतिक और सुरक्षा संबंधी विचार: जैसे-जैसे एआई अधिक कोड लिखता है, यह पूर्वाग्रह, सुरक्षा और नैतिकता के प्रश्न भी उठाता है। एक एआई अनजाने में सुरक्षा कमज़ोरियाँ उत्पन्न कर सकता है (उदाहरण के लिए, इनपुट को ठीक से साफ़ न करना, या असुरक्षित क्रिप्टोग्राफ़िक प्रथाओं का उपयोग करना) जिन्हें एक अनुभवी मानव डेवलपर आसानी से पकड़ सकता है। इसके अलावा, एआई में नैतिकता या निष्पक्षता की कोई अंतर्निहित भावना नहीं होती है - उदाहरण के लिए, यह पक्षपातपूर्ण डेटा पर प्रशिक्षण दे सकता है और ऐसे एल्गोरिदम सुझा सकता है जो अनजाने में भेदभाव करते हैं (ऋण स्वीकृति कोड या भर्ती एल्गोरिदम जैसी एआई-संचालित सुविधाओं में)। इन मुद्दों के लिए एआई आउटपुट का ऑडिट करने, नियमों का अनुपालन सुनिश्चित करने और सॉफ़्टवेयर में नैतिक विचारों को शामिल करने के लिए मानव डेवलपर्स की आवश्यकता होती है। सामाजिक पहलू सॉफ्टवेयर का - उपयोगकर्ता के विश्वास, गोपनीयता संबंधी चिंताओं को समझना, और मानवीय मूल्यों के अनुरूप डिज़ाइन विकल्प बनाना - "इसे नज़रअंदाज़ नहीं किया जा सकता। विकास के ये मानव-केंद्रित पहलू, कम से कम निकट भविष्य में, एआई की पहुँच से बाहर हैं।" (क्या 2025 में AI डेवलपर्स की जगह ले लेगा: भविष्य की एक झलक) डेवलपर्स को एआई योगदान के लिए विवेक और गुणवत्ता द्वार के रूप में काम करना चाहिए।

इन सीमाओं के मद्देनजर, वर्तमान आम सहमति यह है कि AI एक उपकरण है, प्रतिस्थापन नहींजैसा कि सत्य नडेला ने कहा, यह लगभग सशक्त बनाने डेवलपर्स को प्रतिस्थापित नहीं करना चाहिए (क्या AI प्रोग्रामर्स की जगह ले लेगा? इस प्रचार के पीछे की सच्चाई | द पायकोच द्वारा | आर्टिफिशियल कॉर्नर | मार्च, 2025 | मीडियम) एआई को एक जूनियर असिस्टेंट माना जा सकता है: यह तेज़, अथक है, और कई कामों में पहले हाथ आजमा सकता है, लेकिन एक बेहतरीन अंतिम उत्पाद तैयार करने के लिए इसे एक वरिष्ठ डेवलपर के मार्गदर्शन और विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। यह बात गौर करने लायक है कि सबसे उन्नत एआई कोडिंग सिस्टम भी इसी तरह तैनात किए जाते हैं। सहायकों वास्तविक दुनिया में उपयोग (कोपायलट, कोडव्हिस्परर, आदि) में, स्वायत्त कोडर्स के रूप में नहीं। कंपनियाँ अपनी प्रोग्रामिंग टीमों को निकालकर एआई को बेलगाम नहीं छोड़ रही हैं; इसके बजाय, वे डेवलपर्स की मदद के लिए उनके वर्कफ़्लो में एआई को शामिल कर रही हैं।

ओपनएआई के सैम ऑल्टमैन का एक उदाहरणात्मक उद्धरण आता है, जिन्होंने कहा कि एआई एजेंटों में सुधार होने के बावजूद, "ये एआई एजेंट पूरी तरह से मनुष्यों की जगह नहीं लेंगे" सॉफ्टवेयर विकास में (सैम ऑल्टमैन का कहना है कि एआई एजेंट जल्द ही वे काम करेंगे जो सॉफ्टवेयर इंजीनियर करते हैं: पूरी कहानी 5 बिंदुओं में - इंडिया टुडे) वे इस प्रकार कार्य करेंगे “आभासी सहकर्मी” जो मानव इंजीनियरों के लिए सुस्पष्ट कार्यों को संभालते हैं, विशेष रूप से वे कार्य जो कुछ वर्षों के अनुभव वाले निम्न-स्तरीय सॉफ़्टवेयर इंजीनियर के लिए विशिष्ट होते हैं। दूसरे शब्दों में, AI अंततः कुछ क्षेत्रों में एक जूनियर डेवलपर का काम कर सकता है, लेकिन वह जूनियर डेवलपर बेरोजगार नहीं होता - वह AI की निगरानी करने और उन उच्च-स्तरीय कार्यों को करने की भूमिका में विकसित होता है जो AI नहीं कर सकता। भविष्य की ओर देखते हुए, जहाँ कुछ शोधकर्ता भविष्यवाणी करते हैं कि 2040 तक AI अपना अधिकांश कोड स्वयं लिख सकता है (क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024]), यह आम तौर पर स्वीकार किया जाता है कि मानव प्रोग्रामरों की अभी भी देखरेख, मार्गदर्शन और रचनात्मक चिंगारी और आलोचनात्मक सोच प्रदान करने के लिए आवश्यकता होगी, जिसका मशीनों में अभाव है.

यह भी ध्यान देने योग्य है कि सॉफ्टवेयर विकास केवल कोडिंग से कहीं अधिक हैइसमें हितधारकों के साथ संचार, उपयोगकर्ता कहानियों को समझना, टीमों में सहयोग करना और पुनरावृत्त डिजाइन शामिल है - ये सभी ऐसे क्षेत्र हैं जहां मानव कौशल अपरिहार्य हैं।एक एआई किसी ग्राहक के साथ बैठक में बैठकर यह तय नहीं कर सकता कि वे वास्तव में क्या चाहते हैं, न ही वह प्राथमिकताओं पर बातचीत कर सकता है या किसी उत्पाद के लिए एक दृष्टिकोण के साथ टीम को प्रेरित कर सकता है। मानव तत्व केन्द्रीय बनी हुई है।

संक्षेप में, एआई में महत्वपूर्ण कमज़ोरियाँ हैं: सच्ची रचनात्मकता का अभाव, संदर्भ की सीमित समझ, गलतियों की प्रवृत्ति, जवाबदेही का अभाव, और सॉफ़्टवेयर निर्णयों के व्यापक निहितार्थों की समझ का अभाव। ये कमियाँ ही हैं जहाँ मानव डेवलपर्स चमकते हैं। एआई को एक खतरे के रूप में देखने के बजाय, इसे एक खतरे के रूप में देखना अधिक सटीक हो सकता है। मानव डेवलपर्स के लिए एक शक्तिशाली एम्पलीफायर - सांसारिक चीज़ों को इस तरह संभालना कि इंसान गहन चीज़ों पर ध्यान केंद्रित कर सके। अगले भाग में चर्चा की जाएगी कि डेवलपर्स इस विस्तार का लाभ कैसे उठा सकते हैं अपने कौशल और भूमिकाओं को अनुकूलित करना एआई-संवर्धित विकास की दुनिया में प्रासंगिक और मूल्यवान बने रहना।

एआई के युग में अनुकूलन और उन्नति

प्रोग्रामर्स और डेवलपर्स के लिए, कोडिंग में एआई का उदय कोई गंभीर ख़तरा नहीं है - यह एक अवसर भी हो सकता है। मुख्य बात यह है कि अनुकूलन और विकास तकनीक के साथ-साथ। जो लोग एआई का उपयोग करना सीखते हैं, वे संभवतः खुद को पाएंगे अधिक उत्पादक और मांग में, जबकि जो इसे नज़रअंदाज़ करते हैं वे पिछड़ सकते हैं। इस खंड में, हम डेवलपर्स के लिए व्यावहारिक कदमों और रणनीतियों पर ध्यान केंद्रित करते हैं ताकि वे प्रासंगिक बने रहें और आगे बढ़ सकें क्योंकि एआई उपकरण रोज़मर्रा के विकास का हिस्सा बन रहे हैं। प्रतिस्पर्धा के बजाय, एआई के साथ निरंतर सीखने और सहयोग करने की मानसिकता अपनाई जानी चाहिए। यहाँ बताया गया है कि डेवलपर्स कैसे समायोजन कर सकते हैं और उन्हें किन नए कौशल और भूमिकाओं पर विचार करना चाहिए:

1. एआई को एक उपकरण के रूप में अपनाएं (एआई कोडिंग सहायकों का प्रभावी ढंग से उपयोग करना सीखें): सबसे पहले और सबसे ज़रूरी बात, डेवलपर्स को उपलब्ध AI टूल्स से परिचित होना चाहिए। Copilot, ChatGPT, या अन्य कोडिंग AI को अपने नए जोड़ी प्रोग्रामिंग पार्टनर के रूप में मानें। इसका मतलब है अच्छे संकेत या टिप्पणियाँ लिखना सीखना उपयोगी कोड सुझाव प्राप्त करने के लिए, और AI द्वारा उत्पन्न कोड को शीघ्रता से सत्यापित या डीबग करने का तरीका जानने के लिए। जिस प्रकार एक डेवलपर को अपना IDE या संस्करण नियंत्रण सीखना पड़ता है, उसी प्रकार एक AI सहायक की विशिष्टताओं को सीखना भी कौशल का एक हिस्सा बनता जा रहा है। उदाहरण के लिए, एक डेवलपर अपने द्वारा लिखे गए कोड के एक अंश को लेकर, AI से उसे सुधारने के लिए कहकर, फिर परिवर्तनों का विश्लेषण करके अभ्यास कर सकता है। या, कोई कार्य शुरू करते समय, उसे टिप्पणियों में रेखांकित करें और देखें कि AI क्या प्रदान करता है, फिर वहाँ से उसे परिष्कृत करें। समय के साथ, आपमें यह अंतर्ज्ञान विकसित हो जाएगा कि AI किसमें अच्छा है और उसके साथ सह-निर्माण कैसे किया जाए। इसे ऐसे समझें “एआई-सहायता प्राप्त विकास” - आपके टूलबॉक्स में जोड़ने के लिए एक नया कौशल। दरअसल, डेवलपर्स अब "प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग" को एक कौशल के रूप में देखते हैं - एआई से सही सवाल पूछना जानना। जो लोग इसमें निपुण हैं, वे उन्हीं टूल्स से काफी बेहतर परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। याद रखें, "जो डेवलपर एआई का उपयोग करते हैं, वे उन लोगों की जगह ले सकते हैं जो इसका उपयोग नहीं करते हैं" - इसलिए प्रौद्योगिकी को अपनाएं और इसे अपना सहयोगी बनाएं।

2. उच्च स्तरीय कौशल पर ध्यान केंद्रित करें (समस्या समाधान, सिस्टम डिजाइन, आर्किटेक्चर): चूंकि AI अधिक निम्न-स्तरीय कोडिंग को संभाल सकता है, इसलिए डेवलपर्स को अमूर्तता की सीढ़ी पर ऊपर चढ़नाइसका मतलब है सिस्टम डिज़ाइन और आर्किटेक्चर को समझने पर ज़्यादा ज़ोर देना। जटिल समस्याओं को सुलझाने, स्केलेबल सिस्टम डिज़ाइन करने और आर्किटेक्चरल फ़ैसले लेने के कौशल विकसित करें – ऐसे क्षेत्र जहाँ मानवीय अंतर्दृष्टि महत्वपूर्ण है। किसी समाधान के "क्यों" और "कैसे" पर ध्यान केंद्रित करें, न कि केवल "क्या" पर। उदाहरण के लिए, अपना सारा समय किसी सॉर्टिंग फ़ंक्शन को बेहतर बनाने में लगाने के बजाय (जब AI आपके लिए एक लिख सकता है), यह समझने में समय लगाएँ कि आपके एप्लिकेशन के संदर्भ के लिए कौन सा सॉर्टिंग तरीका सबसे उपयुक्त है और यह आपके सिस्टम के डेटा प्रवाह में कैसे फिट बैठता है। सोच को आकार दें उपयोगकर्ता की ज़रूरतों, डेटा प्रवाह और घटकों के आपसी संपर्क को ध्यान में रखते हुए, एआई को अत्यधिक महत्व दिया जाएगा। एआई कोड तो बना सकता है, लेकिन सॉफ्टवेयर की समग्र संरचना डेवलपर ही तय करता है और यह सुनिश्चित करता है कि सभी भाग सामंजस्य से काम करें।अपनी व्यापक सोच को और बेहतर बनाकर, आप खुद को एक ऐसे व्यक्ति के रूप में अपरिहार्य बना लेते हैं जो एआई (और बाकी टीम) को सही चीज़ बनाने में मार्गदर्शन देता है। जैसा कि एक भविष्य-उन्मुख रिपोर्ट में कहा गया है, डेवलपर्स को "उन क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करें जहां मानवीय अंतर्दृष्टि अपूरणीय है, जैसे समस्या-समाधान, डिजाइन सोच और उपयोगकर्ता की जरूरतों को समझना।" (क्या 2025 में AI डेवलपर्स की जगह ले लेगा: भविष्य की एक झलक)

3. अपने AI और ML ज्ञान को बढ़ाएँ: एआई के साथ काम करने के लिए, यह मददगार है एआई को समझेंसभी डेवलपर्स को मशीन लर्निंग शोधकर्ता बनने की ज़रूरत नहीं है, लेकिन इन मॉडलों के काम करने के तरीके की अच्छी समझ होना फ़ायदेमंद होगा। मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग की मूल बातें सीखें - इससे न सिर्फ़ नए करियर के रास्ते खुल सकते हैं (क्योंकि एआई से जुड़ी नौकरियाँ तेज़ी से बढ़ रही हैं)क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024])), लेकिन यह आपको AI टूल्स का अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग करने में भी मदद करेगा। उदाहरण के लिए, यदि आप किसी बड़े भाषा मॉडल की सीमाओं और उसके प्रशिक्षण के तरीके को जानते हैं, तो आप अनुमान लगा सकते हैं कि वह कब विफल हो सकता है और उसके अनुसार अपने प्रॉम्प्ट या परीक्षण डिज़ाइन कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, कई सॉफ़्टवेयर उत्पाद अब AI सुविधाओं को शामिल कर रहे हैं (उदाहरण के लिए, एक अनुशंसा इंजन वाला ऐप या एक चैटबॉट)। कुछ मशीन लर्निंग ज्ञान वाला एक सॉफ़्टवेयर डेवलपर उन सुविधाओं में योगदान दे सकता है या कम से कम डेटा वैज्ञानिकों के साथ समझदारी से सहयोग कर सकता है। सीखने पर विचार करने के लिए प्रमुख क्षेत्र हैं: डेटा विज्ञान की मूल बातें, डेटा प्रीप्रोसेस कैसे करें, प्रशिक्षण बनाम अनुमान, और AI की नैतिकता। AI फ्रेमवर्क (TensorFlow, PyTorch) और क्लाउड AI सेवाओं से खुद को परिचित कराएँ; भले ही आप बिल्कुल नए सिरे से मॉडल नहीं बना रहे हों, फिर भी AI API को ऐप में एकीकृत करना जानना एक मूल्यवान कौशल है। संक्षेप में, "एआई साक्षर" बनना तेजी से उतना ही महत्वपूर्ण होता जा रहा है जितना कि वेब या डेटाबेस प्रौद्योगिकियों में साक्षर होना। जो डेवलपर पारंपरिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और एआई की दुनिया में काम कर सकते हैं, वे भविष्य की परियोजनाओं का नेतृत्व करने की प्रमुख स्थिति में होंगे।

4. मजबूत सॉफ्ट स्किल्स और डोमेन ज्ञान विकसित करें: जैसे-जैसे एआई यांत्रिक कार्यों को अपने हाथ में ले रहा है, विशिष्ट मानवीय कौशल और भी अधिक महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं। संचार, टीमवर्क और डोमेन विशेषज्ञता ये ऐसे क्षेत्र हैं जिन पर दोगुना ज़ोर देना होगा। सॉफ़्टवेयर विकास अक्सर समस्या क्षेत्र को समझने के बारे में होता है – चाहे वह वित्त, स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा, या कोई अन्य क्षेत्र हो – और उसे समाधानों में बदलना। AI के पास वह संदर्भ या हितधारकों के साथ संपर्क स्थापित करने की क्षमता नहीं होगी, लेकिन आपके पास है। आप जिस क्षेत्र में काम करते हैं, उसमें अधिक ज्ञान प्राप्त करने से आप यह सुनिश्चित करने के लिए एक विश्वसनीय व्यक्ति बन जाते हैं कि सॉफ़्टवेयर वास्तव में वास्तविक दुनिया की ज़रूरतों को पूरा करता है। इसी तरह, अपने सहयोग कौशल पर ध्यान केंद्रित करें: मार्गदर्शन, नेतृत्व और समन्वय। टीमों को कोड (AI द्वारा लिखित कोड सहित) की समीक्षा करने, सर्वोत्तम प्रथाओं पर कनिष्ठों को मार्गदर्शन देने और जटिल परियोजनाओं का समन्वय करने के लिए वरिष्ठ डेवलपर्स की आवश्यकता होगी। AI परियोजनाओं में मानवीय संपर्क की आवश्यकता को समाप्त नहीं करता है। वास्तव में, AI द्वारा कोड तैयार करने के साथ, एक वरिष्ठ डेवलपर का मार्गदर्शन कनिष्ठों को सिखाने की ओर स्थानांतरित हो सकता है। एआई के साथ कैसे काम करें और उसके आउटपुट को कैसे मान्य करेंफ़ॉर-लूप कैसे लिखें, इसके बजाय। इस नए प्रतिमान में दूसरों का मार्गदर्शन कर पाना एक मूल्यवान कौशल है। इसके अलावा, अभ्यास भी करें महत्वपूर्ण सोच - एआई के परिणामों पर सवाल उठाएँ और उनका परीक्षण करें, और दूसरों को भी ऐसा करने के लिए प्रोत्साहित करें। एक स्वस्थ संशयवादी और सत्यापनात्मक मानसिकता विकसित करने से एआई पर अंध निर्भरता को रोका जा सकेगा और त्रुटियाँ कम होंगी। मूलतः, उन कौशलों में सुधार करें जिनकी एआई में कमी है: लोगों और संदर्भों को समझना, आलोचनात्मक विश्लेषण, और अंतःविषयक सोच।

5. आजीवन सीखना और अनुकूलनशीलता: एआई में बदलाव की गति बेहद तेज़ है। आज जो अत्याधुनिक लगता है, वह कुछ सालों में पुराना पड़ सकता है। डेवलपर्स को इसे अपनाना होगा। आजीवन सीखना पहले से कहीं अधिक।इसका मतलब हो सकता है नियमित रूप से नए AI कोडिंग सहायकों को आज़माना, AI/ML में ऑनलाइन कोर्स या सर्टिफिकेशन लेना, आने वाली चीज़ों से अपडेट रहने के लिए रिसर्च ब्लॉग पढ़ना, या AI-केंद्रित डेवलपर समुदायों में भाग लेना। अनुकूलनशीलता महत्वपूर्ण है - जैसे ही नए टूल और वर्कफ़्लो सामने आते हैं, उन्हें अपनाने के लिए तैयार रहें। उदाहरण के लिए, यदि कोई नया AI टूल आता है जो स्केच से UI डिज़ाइन को स्वचालित कर सकता है, तो एक फ्रंट-एंड डेवलपर को उसे सीखने और अपनाने के लिए तैयार रहना चाहिए, और अपना ध्यान शायद जेनरेट किए गए UI को बेहतर बनाने या उपयोगकर्ता अनुभव के उन विवरणों को बेहतर बनाने पर केंद्रित करना चाहिए जो ऑटोमेशन में छूट गए थे। जो लोग सीखने को अपने करियर का एक सतत हिस्सा मानते हैं (जो कई डेवलपर पहले से ही करते हैं) उनके लिए AI विकास को एकीकृत करना आसान होगा। एक रणनीति यह है कि अपने सप्ताह का एक छोटा सा हिस्सा सीखने और प्रयोग करने के लिए समर्पित करें - इसे अपने भविष्य में निवेश करने के रूप में देखें। कंपनियां अपने डेवलपर्स को AI टूल्स के प्रभावी उपयोग पर प्रशिक्षण देना भी शुरू कर रही हैं; ऐसे अवसरों का लाभ उठाने से आप आगे बढ़ेंगे। जो डेवलपर सफल होंगे वे वे होंगे जो AI को एक विकसित होते हुए साथी के रूप में देखते हैं और उस साथी के साथ काम करने के अपने तरीके को लगातार बेहतर बनाते हैं।

6. उभरती भूमिकाओं और कैरियर पथों का अन्वेषण करें: जैसे-जैसे एआई विकास का हिस्सा बनता जा रहा है, नए करियर के अवसर उभर रहे हैं। उदाहरण के लिए, शीघ्र इंजीनियर या एआई एकीकरण विशेषज्ञ ये भूमिकाएँ उत्पादों में एआई का उपयोग करने के लिए सही संकेत, वर्कफ़्लो और बुनियादी ढाँचा बनाने पर केंद्रित हैं। एक और उदाहरण है एआई एथिक्स इंजीनियर या एआई ऑडिटर - ऐसी भूमिकाएँ जो पूर्वाग्रह, अनुपालन और शुद्धता के लिए AI आउटपुट की समीक्षा पर केंद्रित हों। यदि आपकी उन क्षेत्रों में रुचि है, तो सही ज्ञान के साथ खुद को स्थापित करने से ये नए रास्ते खुल सकते हैं। पारंपरिक भूमिकाओं में भी, आपको "AI-सहायता प्राप्त फ्रंटएंड डेवलपर" बनाम "AI-सहायता प्राप्त बैकएंड डेवलपर" जैसे क्षेत्र मिल सकते हैं, जहाँ प्रत्येक विशिष्ट उपकरणों का उपयोग करता है। इस बात पर नज़र रखें कि संगठन AI के इर्द-गिर्द टीमों का गठन कैसे कर रहे हैं। कुछ कंपनियों के पास परियोजनाओं में AI को अपनाने के मार्गदर्शन के लिए "AI गिल्ड" या उत्कृष्टता केंद्र हैं - ऐसे समूहों में सक्रिय रहने से आप अग्रणी बन सकते हैं। इसके अलावा, स्वयं AI उपकरणों के विकास में योगदान देने पर विचार करें: उदाहरण के लिए, ओपन-सोर्स परियोजनाओं पर काम करना जो डेवलपर टूलिंग को बेहतर बनाते हैं (शायद AI की कोड समझाने की क्षमता को बढ़ाना, आदि)। यह न केवल तकनीक के बारे में आपकी समझ को गहरा करता है, बल्कि आपको एक ऐसे समुदाय का हिस्सा भी बनाता है जो बदलाव का नेतृत्व कर रहा है। मुख्य बात यह है कि इसके बारे में सक्रिय रहें। करियर की चपलतायदि आपकी वर्तमान नौकरी के कुछ हिस्से स्वचालित हो जाते हैं, तो उन स्वचालित हिस्सों को डिजाइन करने, देखरेख करने या बढ़ाने वाली भूमिकाओं में जाने के लिए तैयार रहें।

7. मानवीय गुणवत्ता बनाए रखें और उसका प्रदर्शन करें: ऐसी दुनिया में जहां एआई औसत समस्या के लिए औसत कोड उत्पन्न कर सकता है, मानव डेवलपर्स को औसत समस्या के लिए औसत कोड उत्पन्न करने का प्रयास करना चाहिए। असाधारण और सहानुभूति ऐसे समाधान जो AI नहीं कर सकता। इसका मतलब हो सकता है उपयोगकर्ता अनुभव की बारीकियों पर ध्यान केंद्रित करना, असामान्य परिदृश्यों के लिए प्रदर्शन अनुकूलन, या बस साफ और अच्छी तरह से प्रलेखित कोड लिखना (AI सार्थक दस्तावेज या समझने योग्य कोड टिप्पणियाँ लिखने में महान नहीं है - आप वहाँ मूल्य जोड़ सकते हैं!)। काम में मानवीय अंतर्दृष्टि को एकीकृत करना एक बिंदु बनाएं: उदाहरण के लिए, यदि कोई AI कोड का एक टुकड़ा उत्पन्न करता है, तो आप तर्क को इस तरह से समझाने वाली टिप्पणियाँ जोड़ते हैं कि कोई अन्य मानव बाद में समझ सके, या आप इसे अधिक पठनीय बनाने के लिए समायोजित करते हैं। ऐसा करके, आप व्यावसायिकता और गुणवत्ता की एक ऐसी परत जोड़ रहे हैं जो विशुद्ध रूप से मशीन-जनित कार्य में नहीं होती है। समय के साथ, उच्च-गुणवत्ता वाले सॉफ़्टवेयर के लिए प्रतिष्ठा बनाना जो वास्तविक दुनिया में "बस काम करता है" आपको दूसरों से अलग करेगा। ग्राहक और नियोक्ता उन डेवलपर्स को महत्व देंगे जो एआई दक्षता को मानव शिल्प कौशल के साथ संयोजित करें.

आइए इस बात पर भी विचार करें कि शैक्षिक मार्ग कैसे अनुकूलित हो सकते हैं। इस क्षेत्र में प्रवेश करने वाले नए डेवलपर्स को अपनी सीखने की प्रक्रिया में एआई उपकरणों से पीछे नहीं हटना चाहिए।इसके विपरीत, सीखना साथ एआई (e.g., होमवर्क या प्रोजेक्ट में मदद के लिए एआई का उपयोग करना, फिर परिणामों का विश्लेषण करना) उनकी समझ को तेज़ कर सकता है। हालाँकि, यह भी ज़रूरी है कि बुनियादी बातों को गहराई से सीखें - एल्गोरिदम, डेटा संरचनाएँ, और मुख्य प्रोग्रामिंग अवधारणाएँ - ताकि आपके पास एक ठोस आधार हो और आप पहचान सकें कि AI कब भटक रहा है। चूँकि AI सरल कोडिंग अभ्यासों को संभालता है, इसलिए पाठ्यक्रम उन परियोजनाओं पर अधिक ज़ोर दे सकते हैं जिनमें डिज़ाइन और एकीकरण की आवश्यकता होती है। यदि आप नए हैं, तो एक ऐसा पोर्टफोलियो बनाने पर ध्यान केंद्रित करें जो जटिल समस्याओं को हल करने और AI को कई उपकरणों में से एक के रूप में उपयोग करने की आपकी क्षमता को प्रदर्शित करे।

अनुकूलन रणनीति को संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए: पायलट बनो, यात्री नहीं। एआई टूल्स का इस्तेमाल करें, लेकिन उन पर ज़रूरत से ज़्यादा निर्भर या लापरवाह न बनें। विकास के विशिष्ट मानवीय पहलुओं को निखारते रहें। सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के एक प्रतिष्ठित अग्रदूत, ग्रैडी बूच ने इसे बखूबी कहा है: "एआई एक प्रोग्रामर होने के अर्थ को मौलिक रूप से बदल देगा। यह प्रोग्रामर्स को ख़त्म नहीं करेगा, लेकिन इसके लिए उन्हें नए कौशल विकसित करने और नए तरीकों से काम करने की आवश्यकता होगी।" (क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024]) उन नए कौशलों और काम करने के तरीकों को सक्रिय रूप से विकसित करके, डेवलपर्स यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि वे अपने करियर में अग्रणी बने रहें।

इस खंड को संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए, यहां एआई के युग में अपने करियर को भविष्य के लिए सुरक्षित बनाने के इच्छुक डेवलपर्स के लिए एक त्वरित संदर्भ सूची दी गई है:

अनुकूलन रणनीति	क्या करें
AI टूल्स सीखें	कोपायलट, चैटजीपीटी आदि के साथ अभ्यास करें। शीघ्र क्राफ्टिंग और परिणाम सत्यापन सीखें।
समस्या-समाधान पर ध्यान केंद्रित करें	सिस्टम डिज़ाइन और आर्किटेक्चर कौशल में सुधार करें। सिर्फ़ "क्या" पर ही नहीं, बल्कि "क्यों" और "कैसे" पर भी ध्यान दें।
AI/ML में कौशल उन्नयन	मशीन लर्निंग और डेटा साइंस की मूल बातें सीखें। समझें कि AI मॉडल कैसे काम करते हैं और उन्हें कैसे एकीकृत किया जाता है।
सॉफ्ट स्किल्स को मजबूत करें	संचार, टीमवर्क और डोमेन विशेषज्ञता को बेहतर बनाएँ। तकनीक और वास्तविक दुनिया की ज़रूरतों के बीच सेतु बनें।
आजीवन सीखना	जिज्ञासु बने रहें और नई तकनीकें सीखते रहें। समुदायों में शामिल हों, पाठ्यक्रम लें, और नए AI डेवलपमेंट टूल्स के साथ प्रयोग करें।
नई भूमिकाएँ तलाशें	उभरती भूमिकाओं (एआई ऑडिटर, प्रॉम्प्ट इंजीनियर, आदि) पर नजर रखें और यदि वे आपकी रुचि के हों तो उनमें बदलाव के लिए तैयार रहें।
गुणवत्ता और नैतिकता बनाए रखें	एआई आउटपुट की गुणवत्ता की हमेशा समीक्षा करें। मानवीय स्पर्श जोड़ें - दस्तावेज़ीकरण, नैतिक विचार, उपयोगकर्ता-केंद्रित बदलाव।

इन रणनीतियों का पालन करके, डेवलपर्स एआई क्रांति को अपने लाभ में बदल सकते हैं। जो लोग इसे अपनाएंगे, वे पाएंगे कि एआई बढ़ाता है उनकी क्षमताओं को बढ़ाता है और उन्हें अप्रचलित बनाने के बजाय पहले से कहीं बेहतर सॉफ्टवेयर बनाने की अनुमति देता है।

भविष्य का दृष्टिकोण: एआई और डेवलपर्स के बीच सहयोग

एआई-संचालित दुनिया में प्रोग्रामिंग का भविष्य क्या है? वर्तमान रुझानों के आधार पर, हम एक ऐसे भविष्य की उम्मीद कर सकते हैं जहाँ एआई और मानव डेवलपर्स और भी अधिक निकटता से मिलकर काम करते हैंप्रोग्रामर की भूमिका संभवतः पर्यवेक्षी और रचनात्मक भूमिका की ओर बढ़ती रहेगी, और एआई मानवीय मार्गदर्शन में "भारी कार्यभार" का ज़्यादातर हिस्सा संभालेगा। इस अंतिम भाग में, हम भविष्य के कुछ परिदृश्यों की परिकल्पना करते हैं और आश्वस्त करते हैं कि डेवलपर्स के लिए भविष्य सकारात्मक बना रह सकता है - बशर्ते हम अनुकूलन करते रहें।

निकट भविष्य में (अगले 5-10 वर्षों में), यह बहुत संभव है कि विकास प्रक्रिया में AI उतना ही सर्वव्यापी हो जाएगा जितना कि स्वयं कंप्यूटर। जिस तरह आज कोई भी डेवलपर बिना एडिटर या Google/StackOverflow के कोड नहीं लिखता, उसी तरह जल्द ही कोई भी डेवलपर बैकग्राउंड में किसी न किसी प्रकार की AI सहायता के बिना कोड नहीं लिखेगा। एकीकृत विकास वातावरण (IDEs) पहले से ही अपने मूल में AI-संचालित सुविधाओं को शामिल करने के लिए विकसित हो रहे हैं (उदाहरण के लिए, कोड एडिटर जो आपको कोड समझा सकते हैं या किसी प्रोजेक्ट में पूरे कोड में बदलाव का सुझाव दे सकते हैं)। हम उस बिंदु पर पहुँच सकते हैं जहाँ एक डेवलपर का प्राथमिक काम समस्याओं और बाधाओं को इस तरह से तैयार करें कि उन्हें एआई समझ सके, फिर एआई द्वारा प्रदान किए गए समाधानों को व्यवस्थित और परिष्कृत करेंयह प्रोग्रामिंग के एक उच्च-स्तरीय रूप जैसा दिखता है, जिसे कभी-कभी "प्रॉम्प्ट प्रोग्रामिंग" या "एआई ऑर्केस्ट्रेशन" कहा जाता है।

हालाँकि, जो करने की ज़रूरत है, यानी लोगों की समस्याओं का समाधान, उसका सार अपरिवर्तित रहता है। भविष्य का AI एक विवरण ("डॉक्टर के अपॉइंटमेंट बुक करने के लिए मेरे लिए एक मोबाइल ऐप बनाएँ") से एक पूरा ऐप तैयार कर सकता है, लेकिन उस विवरण को स्पष्ट करने, उसकी सटीकता सुनिश्चित करने और उपयोगकर्ताओं को खुश करने के लिए परिणामों को बेहतर बनाने का काम डेवलपर्स (डिज़ाइनरों, उत्पाद प्रबंधकों आदि के साथ) को भी करना होगा। वास्तव में, अगर बुनियादी ऐप बनाना आसान हो जाए, सॉफ्टवेयर में मानवीय रचनात्मकता और नवाचार और भी महत्वपूर्ण हो जाएंगे उत्पादों में अंतर लाने के लिए। हम सॉफ्टवेयर का ऐसा विकास देख सकते हैं, जहाँ कई नियमित अनुप्रयोग एआई द्वारा उत्पन्न किए जा रहे हैं, जबकि मानव डेवलपर्स अत्याधुनिक, जटिल या रचनात्मक परियोजनाओं पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो सीमाओं को आगे बढ़ाते हैं।

यह भी संभावना है कि प्रोग्रामिंग में प्रवेश की बाधा कम हो जाएगी - यानी ज़्यादा लोग जो पारंपरिक सॉफ़्टवेयर इंजीनियर नहीं हैं (जैसे, कोई बिज़नेस एनालिस्ट, वैज्ञानिक या मार्केटर), एआई टूल्स (एआई द्वारा प्रेरित "नो-कोड/लो-कोड" आंदोलन की निरंतरता) का इस्तेमाल करके सॉफ़्टवेयर बना सकते हैं। इससे पेशेवर डेवलपर्स की ज़रूरत खत्म नहीं होती; बल्कि, यह उसे बदल देती है। ऐसे मामलों में डेवलपर्स सलाहकार या मार्गदर्शक की भूमिका निभा सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि नागरिकों द्वारा विकसित ये ऐप्स सुरक्षित, कुशल और रखरखाव योग्य हों। पेशेवर प्रोग्रामर ऐसे प्लेटफ़ॉर्म और एपीआई बनाने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं जिनका इस्तेमाल एआई-सहायता प्राप्त "गैर-प्रोग्रामर" करते हैं।

नौकरियों के नज़रिए से, कुछ प्रोग्रामिंग भूमिकाएँ कम हो सकती हैं जबकि कुछ बढ़ सकती हैं। उदाहरण के लिए, कुछ प्रवेश-स्तर की कोडिंग स्थितियाँ अगर कंपनियाँ साधारण कार्यों के लिए भी एआई पर निर्भर रहती हैं, तो उनकी संख्या कम हो सकती है। भविष्य में किसी छोटे स्टार्टअप को शायद आधे जूनियर डेवलपर्स की आवश्यकता होगी, क्योंकि एआई से लैस उनके वरिष्ठ डेवलपर्स बहुत सारे बुनियादी काम कर सकते हैं। लेकिन साथ ही, पूरी तरह से नई नौकरियाँ (जैसा कि हमने अनुकूलन अनुभाग में चर्चा की थी) सामने आएंगी। इसके अलावा, जैसे-जैसे सॉफ़्टवेयर अर्थव्यवस्था में और भी अधिक व्याप्त होता जाएगा (एआई विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए सॉफ़्टवेयर तैयार करेगा), सॉफ़्टवेयर से संबंधित नौकरियों की कुल मांग बढ़ती रह सकती है। इतिहास दर्शाता है कि स्वचालन से अक्सर अधिक लंबे समय में नौकरियाँहालाँकि ये अलग-अलग काम हैं - उदाहरण के लिए, कुछ निर्माण कार्यों के स्वचालन से स्वचालित प्रणालियों के डिज़ाइन, रखरखाव और सुधार से जुड़ी नौकरियों में वृद्धि हुई है। एआई और प्रोग्रामिंग के संदर्भ में, जहाँ एक जूनियर डेवलपर द्वारा किए जाने वाले कुछ कार्य स्वचालित होते हैं, वहीं हम जो सॉफ़्टवेयर बनाना चाहते हैं उसका समग्र दायरा बढ़ रहा है (क्योंकि अब इसे बनाना सस्ता/तेज़ है), जिससे अधिक परियोजनाओं और इस प्रकार अधिक मानवीय निरीक्षण, परियोजना प्रबंधन, वास्तुकला, आदि की आवश्यकता। भविष्य की नौकरियों पर विश्व आर्थिक मंच की एक रिपोर्ट ने सुझाव दिया कि सॉफ्टवेयर विकास और एआई में भूमिकाएं उनमें से हैं की बढ़ती डिजिटल परिवर्तन के कारण मांग में कमी नहीं हो रही है।

हमें इस बात पर भी विचार करना चाहिए 2040 की भविष्यवाणी जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है: ओक रिज नेशनल लैब के शोधकर्ताओं ने सुझाव दिया है कि 2040 तक, “मशीनें... अपना अधिकांश कोड स्वयं लिखेंगी” (क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024])। अगर यह सही साबित होता है, तो मानव प्रोग्रामरों के लिए क्या बचेगा? संभवतः, ध्यान बहुत उच्च-स्तरीय मार्गदर्शन (मशीनों को यह बताना कि उन्हें क्या करना है) पर होगा। हम हम चाहते हैं कि वे व्यापक रूप से कार्य करें) और ऐसे क्षेत्रों पर जिनमें प्रणालियों का जटिल एकीकरण, मानव मनोविज्ञान की समझ, या नवीन समस्या क्षेत्र शामिल हों। ऐसी स्थिति में भी, मनुष्य ऐसी भूमिकाएँ निभाएँगे जो उत्पाद डिजाइनर, आवश्यकता इंजीनियर, और एआई प्रशिक्षक/सत्यापनकर्ताकोड काफी हद तक खुद ही लिख सकता है, लेकिन किसी को तो निर्णय लेना ही होगा क्या कोड लिखा जाना चाहिए और क्यों, और फिर सत्यापित करें कि अंतिम परिणाम सही है और लक्ष्यों के अनुरूप है। यह उसी तरह है जैसे स्वचालित कारें एक दिन खुद चलने लगेंगी, लेकिन आप फिर भी कार को बताते हैं कि उसे कहाँ जाना है और जटिल परिस्थितियों में हस्तक्षेप करते हैं - साथ ही, सड़कें, यातायात नियम और उसके आसपास का सारा बुनियादी ढांचा इंसान ही डिज़ाइन करते हैं।

इस प्रकार अधिकांश विशेषज्ञ भविष्य की कल्पना करते हैं सहयोग, प्रतिस्थापन नहींजैसा कि एक तकनीकी परामर्शदाता ने कहा, "विकास का भविष्य मानव या एआई के बीच चयन नहीं है, बल्कि एक ऐसा सहयोग है जो दोनों का सर्वोत्तम लाभ उठाता है।" (क्या 2025 में AI डेवलपर्स की जगह ले लेगा: भविष्य की एक झलक) निस्संदेह, एआई सॉफ्टवेयर विकास को बदल देगा, लेकिन यह डेवलपर की भूमिका का विलुप्त होना नहीं, बल्कि उसका विकास है। “परिवर्तनों को अपनाएं, अपने कौशल को अनुकूलित करें, और अपने काम के विशिष्ट मानवीय पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करें” पाएंगे कि ए.आई. बढ़ाता है इससे उनकी क्षमताएं बढ़ती हैं, न कि उनका मूल्य घटता है।

हम एक और क्षेत्र के साथ तुलना कर सकते हैं: इंजीनियरिंग और वास्तुकला में कंप्यूटर-सहायता प्राप्त डिज़ाइन (CAD) के उदय पर विचार करें। क्या इन उपकरणों ने इंजीनियरों और वास्तुकारों की जगह ले ली? नहीं - उन्होंने उन्हें अधिक उत्पादक बनाया और उन्हें अधिक जटिल डिज़ाइन बनाने में सक्षम बनाया। लेकिन मानवीय रचनात्मकता और निर्णय लेने की क्षमता केंद्रीय बनी रही। इसी तरह, AI को कंप्यूटर-सहायता प्राप्त कोडिंग के रूप में देखा जा सकता है - यह जटिलता और कठिन काम को संभालने में मदद करेगा, लेकिन डेवलपर ही डिज़ाइनर और निर्णयकर्ता बना रहेगा।

दीर्घावधि में, यदि हम वास्तव में उन्नत एआई की कल्पना करें (मान लीजिए, सामान्य एआई का कोई रूप जो सकना सिद्धांततः, मनुष्य जो कुछ भी कर सकता है, वह अधिकांशतः कर सकता है), सामाजिक और आर्थिक बदलाव केवल प्रोग्रामिंग तक ही सीमित नहीं होंगे। हम अभी उस स्तर तक नहीं पहुँचे हैं, और हमारे पास इस बात पर पर्याप्त नियंत्रण है कि हम अपने काम में एआई को कैसे एकीकृत करते हैं। समझदारी इसी में है कि एआई को ऐसे तरीकों से एकीकृत करना जारी रखा जाए जिससे मानव क्षमता को बढ़ानाइसका मतलब है ऐसे उपकरणों और प्रथाओं (और नीतियों) में निवेश करना जो लोगों को जानकारी देते रहें। हम पहले से ही कंपनियों को ऐसी तकनीकें स्थापित करते हुए देख रहे हैं एआई शासन - नैतिक और प्रभावी परिणाम सुनिश्चित करने के लिए विकास में एआई का उपयोग कैसे किया जाना चाहिए, इसके लिए दिशानिर्देश (सर्वेक्षण से डेवलपर अनुभव पर AI के प्रभाव का पता चलता है - GitHub ब्लॉग) यह प्रवृत्ति संभवतः बढ़ेगी, जिससे यह सुनिश्चित होगा कि मानवीय निगरानी औपचारिक रूप से एआई-विकास पाइपलाइन का हिस्सा है।

निष्कर्षतः, इस प्रश्न का उत्तर दिया जा सकता है कि “क्या एआई प्रोग्रामर्स की जगह ले लेगा?” नहीं - लेकिन इससे प्रोग्रामर्स के काम करने के तरीके में महत्वपूर्ण बदलाव आएगा। प्रोग्रामिंग के सामान्य हिस्से ज़्यादातर स्वचालित होने की राह पर हैं। रचनात्मक, चुनौतीपूर्ण और मानव-केंद्रित हिस्से यहीं रहेंगे, और वास्तव में और भी प्रमुख होते जाएँगे। भविष्य में प्रोग्रामर, टीम के किसी सदस्य की तरह, ज़्यादा स्मार्ट एआई सहायकों के साथ कंधे से कंधा मिलाकर काम करते दिखाई देंगे। कल्पना कीजिए कि आपके पास एक एआई सहयोगी हो जो 24/7 कोड तैयार कर सके - यह उत्पादकता बढ़ाने वाला एक बड़ा कदम है, लेकिन फिर भी उसे किसी ऐसे व्यक्ति की ज़रूरत होती है जो उसे बताए कि किन कार्यों पर काम करना है और उसके काम की जाँच करे।

द सर्वोत्तम परिणाम यह उन लोगों द्वारा प्राप्त किया जाएगा जो एआई को एक सहयोगी के रूप में मानते हैं। जैसा कि एक सीईओ ने कहा, "एआई प्रोग्रामर्स की जगह नहीं लेगा, लेकिन जो प्रोग्रामर एआई का उपयोग करते हैं, वे उन लोगों की जगह लेंगे जो इसका उपयोग नहीं करते हैं।" व्यावहारिक रूप से, इसका मतलब है कि तकनीक के साथ विकसित होने की ज़िम्मेदारी डेवलपर्स पर है। प्रोग्रामिंग का पेशा खत्म नहीं हो रहा है - यह अनुकूलनिकट भविष्य में बनाने के लिए ढेर सारे सॉफ़्टवेयर और हल करने के लिए ढेरों समस्याएँ होंगी, संभवतः आज से भी ज़्यादा। शिक्षित रहकर, लचीले बने रहकर, और इस बात पर ध्यान केंद्रित करके कि इंसान क्या सबसे अच्छा करते हैं, डेवलपर्स एक सफल और संतुष्टिदायक करियर सुनिश्चित कर सकते हैं। एआई के साथ साझेदारी में.

अंत में, इस बात पर गर्व करना ज़रूरी है कि हम एक ऐसे युग में प्रवेश कर रहे हैं जहाँ डेवलपर्स के पास महाशक्तियाँ हैं। प्रोग्रामर्स की अगली पीढ़ी कुछ ही घंटों में वो काम कर लेगी जो पहले कई दिनों में होता था, और एआई का इस्तेमाल करके पहले उनकी पहुँच से बाहर की समस्याओं का समाधान कर लेगी। डरने की बजाय, आगे बढ़ने की भावना एक हो सकती है। आशावाद और जिज्ञासाजब तक हम एआई को अपनी आंखें खुली रखकर देखते हैं - इसकी सीमाओं के बारे में जानते हैं और अपनी जिम्मेदारी के प्रति सचेत रहते हैं - हम एक ऐसा भविष्य बना सकते हैं जहां एआई और प्रोग्रामर एक साथ मिलकर अद्भुत सॉफ्टवेयर सिस्टम का निर्माण कर सकें, जो अकेले दोनों में से किसी के भी द्वारा नहीं किया जा सकता। मानवीय रचनात्मकता और मशीन दक्षता का संयोजन एक शक्तिशाली संयोजन है। अंततः, यह इस बारे में नहीं है कि प्रतिस्थापन, लेकिन तालमेल के बारे में। एआई और प्रोग्रामर्स की कहानी अभी भी लिखी जा रही है - और इसे लिखा जाएगा दोनों मानव और मशीन, एक साथ।

स्रोत:

1. ब्रेनहब, "क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024]" (क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024]).

2. ब्रेनहब, सत्या नडेला और जेफ डीन द्वारा एआई को एक उपकरण के रूप में, न कि एक प्रतिस्थापन के रूप में प्रस्तुत करने के विशेषज्ञ उद्धरण (क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024]) (क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024]).

3. मध्यम (पाइकोच), "क्या AI प्रोग्रामर्स की जगह ले लेगा? इस प्रचार के पीछे की सच्चाई", सूक्ष्म वास्तविकता बनाम प्रचार पर ध्यान देते हुए (क्या AI प्रोग्रामर्स की जगह ले लेगा? इस प्रचार के पीछे की सच्चाई | द पायकोच द्वारा | आर्टिफिशियल कॉर्नर | मार्च, 2025 | मीडियम) और सैम ऑल्टमैन का कथन कि एआई कार्यों में तो अच्छा है, लेकिन पूर्ण नौकरी में नहीं।

4. डिज़ाइनगुरु, “क्या AI डेवलपर्स की जगह ले लेगा… (2025)”, इस बात पर जोर देते हुए कि एआई बढ़ाना और डेवलपर्स को अनावश्यक बनाने के बजाय उन्हें आगे बढ़ाएं (क्या 2025 में AI डेवलपर्स की जगह ले लेगा: भविष्य की एक झलक) और एआई के पिछड़ने वाले क्षेत्रों (रचनात्मकता, संदर्भ, नैतिकता) को सूचीबद्ध करना।

5. स्टैक ओवरफ्लो डेवलपर सर्वेक्षण 2023, 70% डेवलपर्स द्वारा एआई टूल्स का उपयोग, सटीकता में कम भरोसा (3% अत्यधिक भरोसा) (70% डेवलपर्स एआई कोडिंग टूल्स का उपयोग करते हैं, 3% उनकी सटीकता पर अत्यधिक भरोसा करते हैं - शिफ्टमैग).

6. GitHub सर्वेक्षण 2023 से पता चलता है कि 92% डेवलपर्स ने AI कोडिंग टूल आज़माए हैं और 70% को इसके लाभ दिखाई दे रहे हैं (सर्वेक्षण से डेवलपर अनुभव पर AI के प्रभाव का पता चलता है - GitHub ब्लॉग).

7. GitHub Copilot शोध में पाया गया कि AI सहायता से कार्य 55% तेजी से पूरा होता है (शोध: डेवलपर उत्पादकता और खुशी पर GitHub Copilot के प्रभाव का आकलन - GitHub ब्लॉग).

8. गीकवायर के अनुसार, डीपमाइंड का अल्फाकोड औसत मानव कोडर स्तर (शीर्ष 54%) पर प्रदर्शन कर रहा है, लेकिन शीर्ष प्रदर्शनकर्ताओं से बहुत दूर है (डीपमाइंड का अल्फाकोड औसत प्रोग्रामर की क्षमता से मेल खाता है).

9. इंडियाटुडे (फरवरी 2025), सैम ऑल्टमैन के एआई "सहकर्मियों" के दृष्टिकोण का सारांश जो जूनियर इंजीनियरों के कार्य करते हैं लेकिन “मनुष्यों की पूरी तरह से जगह नहीं लेगा” (सैम ऑल्टमैन का कहना है कि एआई एजेंट जल्द ही वे काम करेंगे जो सॉफ्टवेयर इंजीनियर करते हैं: पूरी कहानी 5 बिंदुओं में - इंडिया टुडे).

10. मैककिन्से एंड कंपनी का अनुमान है कि स्वचालन के बावजूद लगभग 80% प्रोग्रामिंग नौकरियां मानव-केंद्रित रहेंगी (क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024]).

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🔗 शीर्ष AI जोड़ी प्रोग्रामिंग उपकरण
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🔗 कृत्रिम बुद्धिमत्ता सॉफ्टवेयर विकास - तकनीक के भविष्य को बदलना
समझें कि किस प्रकार AI सॉफ्टवेयर के निर्माण, परीक्षण और तैनाती के तरीके में क्रांति ला रहा है।