क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों की जगह एआई ले लेगा?

यह उन परेशान करने वाले, थोड़े बेचैन करने वाले सवालों में से एक है जो देर रात स्लैक चैट और कॉफ़ी से प्रेरित बहसों में कोडर्स, संस्थापकों और सच कहूँ तो उन सभी के बीच घुस आते हैं जिन्होंने कभी किसी रहस्यमय बग को देखा हो। एक तरफ, एआई टूल्स तेज़, पैने और लगभग अनोखे होते जा रहे हैं कि वे कैसे कोड निकालते हैं। दूसरी तरफ, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कभी भी सिर्फ़ सिंटैक्स को समझने के बारे में नहीं रही। आइए इसे वापस खोलते हैं - बिना उस सामान्य डायस्टोपियन "मशीनें कब्ज़ा कर लेंगी" वाली साइंस-फिक्शन स्क्रिप्ट में फिसले।

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सॉफ्टवेयर इंजीनियर महत्वपूर्ण हैं 🧠✨

सभी कीबोर्ड और स्टैक ट्रेस के नीचे, इंजीनियरिंग हमेशा समस्या-समाधान, रचनात्मकता और सिस्टम-स्तरीय निर्णय पर । निश्चित रूप से, AI कुछ ही सेकंड में स्निपेट बना सकता है या ऐप को स्कैफोल्ड भी कर सकता है, लेकिन असली इंजीनियर ऐसी चीज़ें लाते हैं जिन्हें मशीनें छू भी नहीं पातीं:

• सन्दर्भ समझने की क्षमता .

• समझौता करना (गति बनाम लागत बनाम सुरक्षा... हमेशा एक जुगाड़ वाला कार्य)।

• लोगों के साथ काम करना , सिर्फ कोड नहीं।

• उन विचित्र किनारों वाले मामलों को पकड़ना जो एक साफ पैटर्न में फिट नहीं होते हैं।

एआई को एक बेहद तेज़, अथक इंटर्न के रूप में सोचिए। मददगार? हाँ। आर्किटेक्चर को दिशा देना? नहीं।

कल्पना कीजिए: एक विकास टीम एक ऐसा फ़ीचर चाहती है जो मूल्य निर्धारण नियमों, पुराने बिलिंग तर्क और दर सीमाओं से जुड़ा हो। एक AI इसके कुछ हिस्सों का मसौदा तैयार कर सकता है, लेकिन तर्क कहाँ रखना है , क्या हटाना है , और माइग्रेशन के बीच में इनवॉइस को कैसे खराब नहीं करना है - यह निर्णय इंसान का है। यही अंतर है।

डेटा वास्तव में क्या दर्शाता है 📊

ये आँकड़े चौंकाने वाले हैं। संरचित अध्ययनों में, GitHub Copilot का उपयोग करने वाले डेवलपर्स ने अकेले कोडिंग करने वालों की तुलना में लगभग 55% तेज़ी से 2 गुना तक तेज़ी से [2]। अपनाने की दर भी व्यापक है: 84% डेवलपर्स या तो AI टूल्स का उपयोग करते हैं या करने की योजना बना रहे हैं, और आधे से ज़्यादा पेशेवर रोज़ाना उनका उपयोग करते हैं [3]।

लेकिन इसमें एक पेंच है। सहकर्मी-समीक्षित शोध से पता चलता है कि एआई सहायता प्राप्त कोडर्स के असुरक्षित कोड लिखने की संभावना अधिक अति-आत्मविश्वास से [5]। यही कारण है कि फ्रेमवर्क सुरक्षा उपायों पर ज़ोर देते हैं: निरीक्षण, जाँच, मानवीय समीक्षा, खासकर संवेदनशील क्षेत्रों में [4]।

त्वरित तुलनात्मक अध्ययन: एआई बनाम इंजीनियर

एआई कोडिंग साइडकिक्स का उदय 🚀

कोपायलट और एलएलएम-संचालित आईडीई जैसे उपकरण वर्कफ़्लो को नया रूप दे रहे हैं। वे:

• तुरन्त बॉयलरप्लेट का मसौदा तैयार करें।

• रिफैक्टरिंग संकेत प्रदान करें.

• उन APIs के बारे में बताएं जिन्हें आपने कभी नहीं छुआ है।

• यहां तक ​​कि थूककर परीक्षण भी करते हैं (कभी परतदार, कभी ठोस)।

ट्विस्ट? जूनियर-स्तर के कार्य अब आसान हो गए हैं। इससे शुरुआती लोगों के सीखने का तरीका बदल जाता है। अंतहीन चक्रों से गुज़रना अब कम प्रासंगिक है। ज़्यादा स्मार्ट तरीका: AI को ड्राफ्ट करने दें, फिर सत्यापित करें : दावे लिखें, लिंटर चलाएँ, आक्रामक तरीके से परीक्षण करें, और विलय से पहले छिपी हुई सुरक्षा खामियों की समीक्षा करें [5]।

एआई अभी भी पूर्ण प्रतिस्थापन क्यों नहीं है?

सीधे शब्दों में कहें तो: AI शक्तिशाली तो है, लेकिन साथ ही... भोला भी है। इसमें ये गुण नहीं हैं:

• अंतर्ज्ञान - बकवास आवश्यकताओं को पकड़ना।

• नैतिकता - निष्पक्षता, पूर्वाग्रह, जोखिम का मूल्यांकन।

• संदर्भ - यह जानना क्यों होनी चाहिए या क्यों नहीं होनी चाहिए।

मिशन-क्रिटिकल सॉफ़्टवेयर - वित्त, स्वास्थ्य, एयरोस्पेस - के लिए आप ब्लैक-बॉक्स सिस्टम पर दांव नहीं लगाते। फ्रेमवर्क यह स्पष्ट करते हैं: परीक्षण से लेकर निगरानी तक, मनुष्य जवाबदेह रहते हैं [4]।

नौकरियों पर "मिडिल-आउट" प्रभाव 📉📈

कौशल स्तर के मध्य में AI सबसे अधिक प्रभावित होता है:

• प्रवेश स्तर के डेवलपर्स : असुरक्षित - बुनियादी कोडिंग स्वचालित हो जाती है। विकास पथ? परीक्षण, टूलिंग, डेटा जाँच, सुरक्षा समीक्षा।

• वरिष्ठ इंजीनियर/वास्तुकार : सुरक्षित - डिजाइन, नेतृत्व, जटिलता और एआई का संचालन।

• आला विशेषज्ञ : अभी भी अधिक सुरक्षित - सुरक्षा, एम्बेडेड सिस्टम, एमएल इन्फ्रा, ऐसी चीजें जहां डोमेन विचित्रता मायने रखती है।

कैलकुलेटर के बारे में सोचिए: उन्होंने गणित को ख़त्म नहीं किया। उन्होंने उन कौशलों को बदल दिया जो अनिवार्य हो गए।

मानवीय गुणों पर AI की नज़र

कुछ इंजीनियर महाशक्तियों का AI में अभी भी अभाव है:

• जटिल, स्पेगेटी-विरासत कोड के साथ कुश्ती।

• उपयोगकर्ता की हताशा को समझना और सहानुभूति को डिजाइन में शामिल करना।

• कार्यालय की राजनीति और ग्राहक वार्ता को संचालित करना।

• ऐसे प्रतिमानों को अपनाना जिनका अभी तक आविष्कार भी नहीं हुआ है।

विडंबना यह है कि मानवीय चीजें सबसे अधिक लाभप्रद होती जा रही हैं।

अपने करियर को भविष्य के लिए सुरक्षित कैसे रखें 🔧

• प्रतिस्पर्धा न करें, बल्कि समन्वय करें: एआई के साथ सहकर्मी की तरह व्यवहार करें।

• समीक्षा पर दोहरा जोर : खतरा मॉडलिंग, परीक्षण के रूप में विनिर्देश, अवलोकनीयता।

• डोमेन की गहराई जानें : भुगतान, स्वास्थ्य, एयरोस्पेस, जलवायु - संदर्भ ही सब कुछ है।

• एक व्यक्तिगत टूलकिट बनाएं : लिंटर्स, फ़ज़र्स, टाइप्ड एपीआई, पुनरुत्पादनीय बिल्ड।

• दस्तावेज़ निर्णय : एडीआर और चेकलिस्ट एआई परिवर्तनों को ट्रेस करने योग्य रखते हैं [4]।

संभावित भविष्य: सहयोग, प्रतिस्थापन नहीं 👫🤖

असली तस्वीर "एआई बनाम इंजीनियर" की नहीं है। बल्कि इंजीनियरों के साथ एआई है। जो इसमें शामिल होंगे वे तेज़ी से आगे बढ़ेंगे, बड़ा सोचेंगे और बोझिल काम से छुटकारा पा लेंगे। जो विरोध करेंगे, उनके पीछे छूट जाने का खतरा है।

वास्तविकता की जाँच:

• नियमित कोड → एआई.

• रणनीति + महत्वपूर्ण कॉल → मानव।

• सर्वोत्तम परिणाम → एआई-संवर्धित इंजीनियर [1][2][3].

समापन 📝

तो क्या इंजीनियरों की जगह ले ली जाएगी? नहीं। उनकी नौकरियाँ बदल जाएँगी। यह "कोडिंग का अंत" कम और "कोडिंग का विकास हो रहा है" ज़्यादा है। जीतने वाले वे होंगे जो संचालन करना , उससे लड़ना नहीं।

यह एक नई महाशक्ति है, कोई गुलाबी पर्ची नहीं।

संदर्भ

[1] GitHub. “शोध: डेवलपर उत्पादकता और खुशी पर GitHub Copilot के प्रभाव का आकलन।” (2022)। https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/

[2] मैकिन्से एंड कंपनी। "जेनरेटिव एआई के साथ डेवलपर उत्पादकता को बढ़ावा देना।" (27 जून, 2023)। https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/unleashing-developer-productivity-with-generative-ai

[3] स्टैक ओवरफ़्लो। "2025 डेवलपर सर्वेक्षण - एआई।" (2025)। https://survey.stackoverflow.co/2025/ai

[4] एनआईएसटी. “एआई जोखिम प्रबंधन ढांचा (एआई आरएमएफ)।” (2023–)। https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework

[5] पेरी, एन., श्रीवास्तव, एम., कुमार, डी., और बोनेह, डी. "क्या उपयोगकर्ता एआई असिस्टेंट के साथ अधिक असुरक्षित कोड लिखते हैं?" एसीएम सीसीएस (2023)। https://dl.acm.org/doi/10.1145/3576915.3623157