क्या एआई प्रोग्रामरों की जगह ले लेगा? जो सबसे आखिर में निकले, वह कोड एडिटर बंद कर दे।.

“ आखिरी व्यक्ति जो निकले, कोड एडिटर बंद कर दे। ” यह व्यंग्यात्मक वाक्य डेवलपर फ़ोरमों में खूब चल रहा है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) कोडिंग सहायकों के बढ़ते प्रभाव को लेकर चिंताजनक हास्य को दर्शाता है। जैसे-जैसे AI मॉडल कोड लिखने में अधिक सक्षम होते जा रहे हैं, कई प्रोग्रामर यह सवाल उठा रहे हैं कि क्या मानव डेवलपर्स का भी वही हाल होगा जो लिफ्ट ऑपरेटरों या स्विचबोर्ड ऑपरेटरों का हुआ था – स्वचालन के कारण बेकार हो जाने वाली नौकरियां। 2024 में, बड़ी-बड़ी हेडलाइंस में दावा किया गया था कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता जल्द ही हमारा सारा कोड लिख सकती है, जिससे मानव डेवलपर्स के पास करने के लिए कुछ नहीं बचेगा। लेकिन प्रचार और सनसनीखेज खबरों के पीछे की वास्तविकता कहीं अधिक जटिल है।

हाँ, AI अब किसी भी इंसान से ज़्यादा तेज़ी से कोड जनरेट कर सकता है, लेकिन वह कोड कितना अच्छा है, और क्या AI पूरे सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट लाइफ़साइकल को अपने दम पर संभाल सकता है? ज़्यादातर विशेषज्ञ कहते हैं, "इतनी जल्दी नहीं।" माइक्रोसॉफ्ट के CEO सत्या नडेला जैसे सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग लीडर ज़ोर देकर कहते हैं कि "AI प्रोग्रामर्स की जगह नहीं लेगा, बल्कि यह उनके लिए एक ज़रूरी टूल बन जाएगा। इसका मकसद इंसानों को ज़्यादा काम करने के लिए सशक्त बनाना है, कम नहीं।" ( क्या AI प्रोग्रामर्स की जगह लेगा? प्रचार के पीछे की सच्चाई | द पायकोच द्वारा | आर्टिफिशियल कॉर्नर | मार्च 2025 | मीडियम ) इसी तरह, गूगल के AI प्रमुख जेफ़ डीन कहते हैं कि AI रूटीन कोडिंग टास्क तो संभाल सकता है, लेकिन "इसमें अभी भी रचनात्मकता और समस्या-समाधान कौशल की कमी है" - ये वही गुण हैं जो मानव डेवलपर्स में होते हैं। ओपनएआई के CEO सैम ऑल्टमैन भी मानते हैं कि आज का AI "कुछ कामों में बहुत अच्छा है" लेकिन "पूरे काम को करने में बहुत बुरा है" । संक्षेप में, AI काम के कुछ हिस्सों में मदद करने में माहिर है, लेकिन किसी प्रोग्रामर के काम को शुरू से अंत तक पूरी तरह से संभालने में सक्षम नहीं है।

"क्या एआई प्रोग्रामरों की जगह ले लेगा?" प्रश्न का निष्पक्ष और संतुलित विश्लेषण प्रस्तुत करता है। हम यह देखते हैं कि एआई आज सॉफ्टवेयर विकास के क्षेत्र में किस प्रकार प्रभाव डाल रहा है और भविष्य में क्या बदलाव आने वाले हैं। वास्तविक उदाहरणों और नवीनतम उपकरणों (जैसे GitHub Copilot से लेकर ChatGPT तक) के माध्यम से, हम यह पता लगाते हैं कि एआई के विकास के साथ-साथ डेवलपर कैसे तालमेल बिठा सकते हैं, अनुकूलन कर सकते हैं और प्रासंगिक बने रह सकते हैं। हम केवल हां या ना में जवाब देने के बजाय यह देखेंगे कि भविष्य एआई और मानव डेवलपर्स के बीच सहयोग का भविष्य है। हमारा लक्ष्य व्यावहारिक उपायों पर प्रकाश डालना है - नए उपकरणों को अपनाने से लेकर नए कौशल सीखने तक - और यह अनुमान लगाना है कि आने वाले वर्षों में कोडिंग करियर कैसे विकसित हो सकते हैं।

आज सॉफ्टवेयर विकास में एआई

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आधुनिक सॉफ्टवेयर विकास कार्यप्रणाली में तेजी से समाहित हो गई है। विज्ञान कथा से परे, AI-आधारित उपकरण पहले से ही कोड लिखने और उसकी समीक्षा करने , थकाऊ कार्यों को स्वचालित करने और डेवलपर उत्पादकता बढ़ाने में लगे हुए हैं। आज डेवलपर कोड स्निपेट उत्पन्न करने, कार्यों को स्वतः पूर्ण करने, बग का पता लगाने और यहां तक ​​कि टेस्ट केस तैयार करने के लिए AI का उपयोग करते हैं (क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है ? AI का प्रभाव [2024] )। दूसरे शब्दों में, AI थकाऊ और अनावश्यक कोड को संभाल रहा है, जिससे प्रोग्रामर सॉफ्टवेयर निर्माण के अधिक जटिल पहलुओं पर ध्यान केंद्रित कर पा रहे हैं। आइए कुछ प्रमुख AI क्षमताओं और उपकरणों पर नज़र डालें जो वर्तमान में प्रोग्रामिंग को बदल रहे हैं:

• कोड जनरेशन और ऑटो-कंप्लीशन: आधुनिक एआई कोडिंग असिस्टेंट प्राकृतिक भाषा के संकेतों या आंशिक कोड संदर्भ के आधार पर कोड तैयार कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, GitHub Copilot (OpenAI के Codex मॉडल पर आधारित) संपादकों के साथ एकीकृत होकर टाइप करते समय अगली पंक्ति या कोड ब्लॉक का सुझाव देता है। यह संदर्भ-जागरूक सुझाव देने के लिए ओपन-सोर्स कोड के विशाल प्रशिक्षण सेट का उपयोग करता है, और अक्सर केवल एक टिप्पणी या फ़ंक्शन नाम से ही पूरे फ़ंक्शन को पूरा करने में सक्षम होता है। इसी तरह, ChatGPT (GPT-4) किसी दिए गए कार्य के लिए कोड उत्पन्न कर सकता है जब आप उसे सरल अंग्रेजी में वर्णित करते हैं। ये उपकरण कुछ ही सेकंड में बॉयलरप्लेट कोड तैयार कर सकते हैं, सरल सहायक फ़ंक्शन से लेकर नियमित CRUD ऑपरेशन तक।

• 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 स्टैटिक एनालिसिस टूल और लिंटर पिछले बग पैटर्न से सीखकर संभावित बग या सुरक्षा कमजोरियों को चिह्नित कर सकते हैं। कुछ एआई टूल कोड पाथ का विश्लेषण करके स्वचालित रूप से यूनिट टेस्ट तैयार करते हैं या टेस्ट केस सुझाते हैं। इसका मतलब है कि डेवलपर को उन मामलों पर तुरंत प्रतिक्रिया मिल सकती है जिन्हें वे शायद चूक गए हों। बग को जल्दी ढूंढकर और समाधान सुझाकर, एआई एक अथक QA सहायक की तरह डेवलपर के साथ काम करता है।

• कोड ऑप्टिमाइज़ेशन और रिफैक्टरिंग: एआई का एक और उपयोग मौजूदा कोड में सुधार के सुझाव देना है। किसी कोड स्निपेट को देखते हुए, एआई कोड में मौजूद पैटर्न को पहचानकर अधिक कुशल एल्गोरिदम या बेहतर कार्यान्वयन की सिफारिश कर सकता है। उदाहरण के लिए, यह किसी लाइब्रेरी के अधिक उपयुक्त उपयोग का सुझाव दे सकता है या अनावश्यक कोड को चिह्नित कर सकता है जिसे रिफैक्टर किया जा सकता है। इससे तकनीकी ऋण को कम करने और प्रदर्शन को बेहतर बनाने में मदद मिलती है। एआई-आधारित रिफैक्टरिंग टूल कोड को सर्वोत्तम प्रथाओं के अनुरूप बनाने या नए एपीआई संस्करणों में अपडेट करने में सक्षम हैं, जिससे डेवलपर्स का मैन्युअल सफाई में लगने वाला समय बचता है।

• डेवऑप्स और ऑटोमेशन: कोड लिखने के अलावा, एआई बिल्ड और डिप्लॉयमेंट प्रक्रियाओं में भी योगदान देता है। इंटेलिजेंट सीआई/सीडी टूल्स मशीन लर्निंग का उपयोग करके यह अनुमान लगाते हैं कि किन टेस्ट के विफल होने की संभावना है या कुछ बिल्ड जॉब्स को प्राथमिकता देते हैं, जिससे कंटीन्यूअस इंटीग्रेशन पाइपलाइन तेज़ और अधिक कुशल हो जाती है। एआई प्रोडक्शन लॉग और परफॉर्मेंस मेट्रिक्स का विश्लेषण करके समस्याओं का पता लगा सकता है या इंफ्रास्ट्रक्चर ऑप्टिमाइजेशन का सुझाव दे सकता है। संक्षेप में, एआई न केवल कोडिंग में, बल्कि सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट लाइफसाइकिल के हर चरण में – योजना बनाने से लेकर रखरखाव तक – सहायता कर रहा है।

• प्राकृतिक भाषा इंटरफेस और दस्तावेज़ीकरण: हम यह भी देखते हैं कि एआई विकास उपकरणों के साथ अधिक स्वाभाविक अंतःक्रियाओं को सक्षम बना रहा है। डेवलपर सीधे कह ("एक फ़ंक्शन बनाएं जो X करता है" या "इस कोड की व्याख्या करें") और परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। एआई चैटबॉट (जैसे चैटजीपीटी या विशेष विकास सहायक) प्रोग्रामिंग प्रश्नों के उत्तर दे सकते हैं, दस्तावेज़ीकरण में सहायता कर सकते हैं और यहां तक ​​कि कोड परिवर्तनों के आधार पर प्रोजेक्ट दस्तावेज़ 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 आवश्यकताओं का वर्णन कर सकते हैं।

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AI टूल्स को अपनाते डेवलपर: 2023 के एक सर्वेक्षण से पता चलता है कि 92% डेवलपरों ने किसी न किसी रूप में AI कोडिंग टूल्स का उपयोग किया है - चाहे काम पर, अपने व्यक्तिगत प्रोजेक्ट्स में, या दोनों में। केवल 8% ने बताया कि उन्होंने कोडिंग में किसी भी AI सहायता का उपयोग नहीं किया है। यह चार्ट दर्शाता है कि दो-तिहाई डेवलपर अंदर और बाहर , जबकि एक चौथाई डेवलपर इनका उपयोग केवल काम पर करते हैं और बहुत कम डेवलपर केवल काम के बाहर करते हैं। निष्कर्ष स्पष्ट है: AI-सहायता प्राप्त कोडिंग डेवलपर्स के बीच तेजी से लोकप्रिय हो गई है ( सर्वेक्षण से पता चलता है कि AI का डेवलपर अनुभव पर क्या प्रभाव पड़ता है - GitHub ब्लॉग )।

विकास में AI उपकरणों के इस प्रसार से कोडिंग में दक्षता बढ़ी है और थकाऊ काम कम हुआ है क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024] ) ( क्या AI 2025 में डेवलपर्स की जगह ले लेगा: भविष्य की एक झलक )। कोपायलट जैसे उपकरण कोड के विशाल डेटासेट से सीखने के कारण ऐसे संपूर्ण एल्गोरिदम या समाधान भी सुझा सकते हैं जो "मानव डेवलपर्स को तुरंत स्पष्ट न हों"। वास्तविक दुनिया के उदाहरणों की भरमार है: एक इंजीनियर चैटजीपीटी से सॉर्टिंग फ़ंक्शन लागू करने या अपने कोड में बग खोजने के लिए कह सकता है, और AI कुछ ही सेकंड में एक ड्राफ्ट समाधान तैयार कर देगा। अमेज़न और माइक्रोसॉफ्ट ने अपने डेवलपर टीमों में AI पेयर प्रोग्रामर (अमेज़न का कोडविस्परर और माइक्रोसॉफ्ट का कोपायलट) तैनात किए हैं, और उन्होंने कार्यों के तेजी से पूरा होने और बॉयलरप्लेट पर लगने वाले नीरस घंटों में कमी की रिपोर्ट दी है। दरअसल, 2023 के स्टैक ओवरफ्लो सर्वेक्षण में शामिल 70% डेवलपर्स 70% डेवलपर्स AI कोडिंग टूल्स का उपयोग करते हैं, 3% उनकी सटीकता पर अत्यधिक भरोसा करते हैं - ShiftMag )। सबसे लोकप्रिय सहायक ChatGPT (लगभग 83% उत्तरदाताओं द्वारा उपयोग किया जाता है) और GitHub Copilot (लगभग 56%) हैं, जो दर्शाता है कि सामान्य संवादात्मक AI और IDE-एकीकृत सहायक दोनों ही महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहे हैं। डेवलपर्स मुख्य रूप से उत्पादकता बढ़ाने (लगभग 33% उत्तरदाताओं द्वारा उद्धृत) और सीखने की गति बढ़ाने (25%) के लिए इन टूल्स का उपयोग करते हैं, जबकि लगभग 25% दोहराव वाले कार्यों को स्वचालित करके अधिक कुशल बनने के लिए इनका उपयोग करते हैं।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि प्रोग्रामिंग में AI की भूमिका पूरी तरह से नई नहीं है – इसके कुछ तत्व वर्षों से मौजूद हैं (IDE में कोड ऑटो-कंप्लीशन या स्वचालित परीक्षण फ्रेमवर्क पर विचार करें)। लेकिन पिछले दो साल एक निर्णायक मोड़ साबित हुए हैं। शक्तिशाली बड़े भाषा मॉडल (जैसे OpenAI की GPT श्रृंखला और DeepMind का AlphaCode) के उदय ने संभावनाओं का व्यापक विस्तार किया है। उदाहरण के लिए, DeepMind के AlphaCode प्रतिस्पर्धी प्रोग्रामिंग प्रतियोगिता स्तर पर प्रदर्शन करके सुर्खियां बटोरीं , कोडिंग चुनौतियों में लगभग शीर्ष 54% रैंकिंग – जो मूल रूप से एक औसत मानव प्रतियोगी के कौशल के बराबर है ( DeepMind का AlphaCode औसत प्रोग्रामर की दक्षता से मेल खाता है )। यह पहली बार था जब किसी AI सिस्टम ने प्रतिस्पर्धात्मक । हालांकि, यह बात ध्यान देने योग्य है कि AlphaCode भी, अपनी तमाम क्षमताओं के बावजूद, सर्वश्रेष्ठ मानव कोडर्स को हराने से बहुत दूर था। उन प्रतियोगिताओं में, अल्फाकोड अनुमत प्रयासों के भीतर लगभग 30% समस्याओं को हल कर सका, जबकि शीर्ष मानव प्रोग्रामर एक ही प्रयास में 90% से अधिक समस्याओं को हल कर लेते हैं। यह अंतर दर्शाता है कि हालांकि एआई एक हद तक अच्छी तरह से परिभाषित एल्गोरिथम कार्यों को संभाल सकता है, लेकिन गहन तर्क और सूझबूझ की आवश्यकता वाली सबसे कठिन समस्याएं अभी भी मानव कौशल की ही देन हैं ।

संक्षेप में, एआई डेवलपर्स के दैनिक कार्यों में मजबूती से अपनी जगह बना चुका है। कोड लिखने में सहायता से लेकर डिप्लॉयमेंट को ऑप्टिमाइज़ 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 (जैसा कि नाम से ही स्पष्ट है) की तरह काम करता है जो डेवलपर्स को तेजी से और कम परेशानी के साथ कोड लिखने में मदद करता है, न कि एक स्वतंत्र ऑटोपायलट की तरह जो अकेले ही काम कर सके। अगले भाग में, हम इस बात पर गहराई से विचार करेंगे कि एआई टूल्स का यह समावेश डेवलपर्स की भूमिका और उनके काम की प्रकृति को, चाहे अच्छे के लिए हो या बुरे के लिए, कैसे बदल रहा है।

एआई किस प्रकार डेवलपर की भूमिकाओं और उत्पादकता को बदल रहा है?

जैसे-जैसे एआई नियमित कार्यों का अधिक हिस्सा संभाल रहा है, सॉफ्टवेयर डेवलपर की भूमिका वास्तव में विकसित हो रही है। घंटों तक घिसा-पिटा कोड लिखने या मामूली त्रुटियों को ठीक करने के बजाय, डेवलपर इन कार्यों को अपने एआई सहायकों को सौंप सकते हैं। इससे डेवलपर का ध्यान उच्च-स्तरीय समस्या-समाधान, आर्किटेक्चर और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के रचनात्मक पहलुओं की ओर स्थानांतरित हो रहा है। संक्षेप में, एआई सहायता कर रहा , जिससे वे अधिक उत्पादक और संभावित रूप से अधिक नवोन्मेषी बन रहे हैं। लेकिन क्या इसका अर्थ प्रोग्रामिंग नौकरियों में कमी है, या यह केवल एक अलग प्रकार की नौकरी है? आइए उत्पादकता और भूमिकाओं पर इसके प्रभाव का पता लगाएं:

उत्पादकता में वृद्धि: अधिकांश रिपोर्टों और शुरुआती अध्ययनों के अनुसार, AI कोडिंग टूल डेवलपर्स की उत्पादकता में उल्लेखनीय वृद्धि कर रहे हैं। GitHub के शोध में पाया गया कि Copilot का उपयोग करने वाले डेवलपर्स AI की सहायता के बिना काम करने वालों की तुलना में कार्यों को बहुत तेज़ी से पूरा करने में सक्षम थे। एक प्रयोग में, डेवलपर्स ने Copilot की सहायता से एक कोडिंग कार्य को औसतन 55% तेज़ी से हल किया – बिना सहायता के 2 घंटे 41 मिनट के बजाय लगभग 1 घंटे 11 मिनट में ( शोध: GitHub Copilot का डेवलपर उत्पादकता और संतुष्टि पर प्रभाव का मात्रात्मक विश्लेषण - GitHub ब्लॉग )। यह गति में एक उल्लेखनीय वृद्धि है। यह केवल गति की बात नहीं है; डेवलपर्स का कहना है कि AI सहायता से निराशा और "काम में रुकावट" कम होती है। सर्वेक्षणों में, 88% डेवलपर्स ने कहा कि इससे उनकी उत्पादकता बढ़ी और वे अधिक संतोषजनक कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर पाए ( कितने प्रतिशत डेवलपर्स ने कहा है कि GitHub Copilot से ... )। ये टूल प्रोग्रामर्स को थकाऊ कार्यों को संभालकर "काम पर ध्यान केंद्रित" रखने में मदद करते हैं, जिससे कठिन समस्याओं के लिए मानसिक ऊर्जा बचती है। इसके परिणामस्वरूप, कई डेवलपर्स को लगता है कि कोडिंग अधिक आनंददायक हो गई है - इसमें थकाऊ काम कम और रचनात्मकता अधिक है।

दैनिक कार्य में बदलाव: उत्पादकता में इन सुधारों के साथ-साथ प्रोग्रामर के दैनिक कार्यप्रवाह में भी बदलाव आ रहा है। बहुत से अनावश्यक कार्य – जैसे कि बार-बार कोड लिखना, सामान्य पैटर्न दोहराना, सिंटैक्स खोजना – AI को सौंपे जा सकते हैं। उदाहरण के लिए, गेटर्स और सेटर्स के साथ मैन्युअल रूप से डेटा क्लास लिखने के बजाय, डेवलपर AI से इसे जनरेट करने के लिए कह सकता है। सही API कॉल खोजने के लिए दस्तावेज़ों को खंगालने के बजाय, डेवलपर AI से सामान्य भाषा में प्रश्न पूछ सकता है। इसका अर्थ है कि डेवलपर्स रटने वाले कोड पर अपेक्षाकृत कम समय और मानवीय निर्णय की आवश्यकता वाले कार्यों पर अधिक समय व्यतीत करते हैं । जैसे-जैसे AI 80% आसान कोड लिखने का काम संभालता है, डेवलपर का काम AI आउटपुट की निगरानी (कोड सुझावों की समीक्षा करना, उनका परीक्षण करना) और उन 20% जटिल समस्याओं को हल करने की ओर स्थानांतरित हो जाता है जिन्हें AI हल नहीं कर सकता। व्यवहार में, एक डेवलपर अपना दिन AI द्वारा जनरेट किए गए पुल अनुरोधों को छांटने या AI द्वारा सुझाए गए सुधारों के एक समूह की समीक्षा करने से शुरू कर सकता है, बजाय इसके कि वह उन सभी परिवर्तनों को शुरू से लिखे।

सहयोग और टीम की कार्यप्रणाली: दिलचस्प बात यह है कि AI टीम की कार्यप्रणाली को भी प्रभावित कर रहा है। नियमित कार्यों के स्वचालित होने से, टीमें कम कनिष्ठ डेवलपर्स को कठिन कार्यों में लगाकर भी अधिक काम पूरा कर सकती हैं। कुछ कंपनियों का कहना है कि उनके वरिष्ठ इंजीनियर अधिक आत्मनिर्भर हो सकते हैं - वे AI की सहायता से सुविधाओं का प्रोटोटाइप जल्दी तैयार कर सकते हैं, बिना किसी कनिष्ठ डेवलपर से प्रारंभिक ड्राफ्ट बनवाने की आवश्यकता के। हालांकि, इससे एक नई चुनौती खड़ी होती है: मार्गदर्शन और ज्ञान साझा करना। कनिष्ठ डेवलपर्स को सरल कार्यों को करके सीखने के बजाय, AI आउटपुट को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करना है। टीम का सहयोग AI प्रॉम्प्ट को सामूहिक रूप से परिष्कृत करने या AI द्वारा उत्पन्न कोड में त्रुटियों की समीक्षा करने जैसी गतिविधियों की ओर स्थानांतरित हो सकता है। सकारात्मक पक्ष यह है कि जब टीम के प्रत्येक सदस्य के पास एक AI सहायक होगा, तो इससे सभी के लिए समान अवसर उपलब्ध हो सकते हैं और डिज़ाइन संबंधी चर्चाओं, रचनात्मक विचार-मंथन और उन जटिल उपयोगकर्ता आवश्यकताओं को समझने के लिए अधिक समय मिल सकता है जिन्हें वर्तमान में कोई भी AI सहज रूप से नहीं समझ पाता है। दरअसल, GitHub के 2023 के सर्वेक्षण के निष्कर्षों के अनुसार, टीम के सहयोग को बढ़ाएंगे सर्वेक्षण से पता चलता है कि AI का डेवलपर अनुभव पर क्या प्रभाव पड़ता है - GitHub ब्लॉग )।

रोजगार भूमिकाओं पर प्रभाव: एक प्रमुख प्रश्न यह है कि क्या एआई प्रोग्रामरों की मांग को कम करेगा (क्योंकि प्रत्येक प्रोग्रामर अब अधिक उत्पादक है), या क्या यह केवल आवश्यक कौशलों को बदल देगा। अन्य स्वचालन (जैसे डेवऑप्स टूल्स का उदय, या उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषाएँ) के ऐतिहासिक उदाहरण बताते हैं कि डेवलपर की नौकरियां पूरी तरह से समाप्त नहीं होतीं, बल्कि उनका महत्व बढ़ता । वास्तव में, उद्योग विश्लेषक भविष्यवाणी करते हैं कि सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग की भूमिकाएं बढ़ती रहेंगी , लेकिन इन भूमिकाओं का स्वरूप बदल जाएगा। 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 को अपनाएंगे , जो 2024 में केवल 5% था ( क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है? एआई का प्रभाव [2024] उन बुद्धिमान प्लेटफॉर्म के साथ काम करेंगे हालांकि एआई कई कार्यों को स्वचालित कर सकता है, लगभग 80% प्रोग्रामिंग नौकरियों में अभी भी मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता होगी और वे "मानव-केंद्रित" बनी रहेंगी । दूसरे शब्दों में कहें तो, हमें अभी भी अधिकांश डेवलपर पदों के लिए लोगों की आवश्यकता होगी, लेकिन नौकरी के विवरण में बदलाव हो सकता है।

"एआई सॉफ्टवेयर इंजीनियर" या "प्रॉम्प्ट इंजीनियर" जैसी भूमिकाओं का उदय है - ऐसे डेवलपर जो एआई घटकों के निर्माण या संचालन में विशेषज्ञता रखते हैं। हम पहले से ही एआई/एमएल विशेषज्ञता वाले डेवलपर्स की मांग में भारी वृद्धि देख रहे हैं। इंडीड के एक विश्लेषण के अनुसार, एआई से संबंधित तीन सबसे अधिक मांग वाली नौकरियां डेटा साइंटिस्ट, सॉफ्टवेयर इंजीनियर और मशीन लर्निंग इंजीनियर पिछले तीन वर्षों में इन भूमिकाओं की मांग ( क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है? एआई का प्रभाव [2024] )। पारंपरिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरों से मशीन लर्निंग की मूल बातें समझने या एआई सेवाओं को अनुप्रयोगों में एकीकृत करने की अपेक्षा बढ़ती जा रही है। डेवलपर्स को बेकार बनाने के बजाय, "एआई इस पेशे को उन्नत कर सकता है, जिससे डेवलपर्स उच्च-स्तरीय कार्यों और नवाचार पर ध्यान केंद्रित कर सकेंगे।" ( क्या एआई 2025 में डेवलपर्स की जगह ले लेगा: भविष्य की एक झलक ) कई नियमित कोडिंग कार्य एआई द्वारा संभाले जा सकते हैं, लेकिन डेवलपर्स सिस्टम डिजाइन, मॉड्यूल को एकीकृत करने, गुणवत्ता सुनिश्चित करने और नई समस्याओं को हल करने में अधिक व्यस्त रहेंगे। एक एआई-केंद्रित कंपनी के एक वरिष्ठ इंजीनियर ने इसे बखूबी समझाया: एआई हमारे डेवलपर्स की जगह नहीं लेता, बल्कि उनकी क्षमताओं को बढ़ाता है शक्तिशाली एआई उपकरणों से लैस एक अकेला डेवलपर कई लोगों का काम कर सकता है, लेकिन अब वह डेवलपर अधिक जटिल और प्रभावशाली कार्यों को संभाल रहा है।

वास्तविक उदाहरण: एक सॉफ्टवेयर कंपनी 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 के 80% कोड को तेजी से जेनरेट कर सकती है, फिर शेष 20% को कस्टमाइज़ करने और इंटीग्रेशन टेस्ट लिखने में अपना समय लगा सकती है। कोड आउटपुट के संदर्भ में उसकी उत्पादकता लगभग दोगुनी हो गई, लेकिन इससे भी अधिक दिलचस्प बात यह है कि उसके योगदान का स्वरूप बदल गया - वह कोड रिव्यूअर और टेस्ट डिज़ाइनर । टीम ने यह भी देखा कि कोड रिव्यू में अब AI की गलतियाँ , न कि मानवीय टाइपिंग की गलतियाँ। उदाहरण के लिए, Copilot कभी-कभी असुरक्षित एन्क्रिप्शन कार्यान्वयन का सुझाव देता था; मानव डेवलपर्स को उन्हें पहचानना और ठीक करना पड़ता था। इस तरह का उदाहरण दिखाता है कि आउटपुट बढ़ने के साथ-साथ, कार्यप्रवाह में मानवीय निगरानी और विशेषज्ञता और भी अधिक महत्वपूर्ण हो गई

संक्षेप में कहें तो, एआई निस्संदेह डेवलपर्स के काम करने के तरीके को बदल रहा है: यह उन्हें तेज़ बना रहा है और उन्हें अधिक चुनौतीपूर्ण समस्याओं का समाधान करने में सक्षम बना रहा है, लेकिन साथ ही उन्हें बेहतर बनाने (एआई का लाभ उठाने और उच्च-स्तरीय सोच दोनों में)। यह "एआई द्वारा नौकरियां छीनने" की कहानी से कहीं अधिक "एआई द्वारा नौकरियों को बदलने" की कहानी है। जो डेवलपर्स इन उपकरणों का प्रभावी ढंग से उपयोग करना सीख जाते हैं, वे अपने प्रभाव को कई गुना बढ़ा सकते हैं - अक्सर सुनने को मिलने वाला मुहावरा है, "एआई डेवलपर्स की जगह नहीं लेगा, लेकिन एआई का उपयोग करने वाले डेवलपर्स उन डेवलपर्स की जगह ले सकते हैं जो इसका उपयोग नहीं करते।" अगले अनुभागों में यह बताया जाएगा कि मानव डेवलपर्स अभी भी क्यों आवश्यक हैं (एआई क्या नहीं कर सकता), और डेवलपर्स एआई के साथ आगे बढ़ने के लिए अपने कौशल को कैसे अनुकूलित कर सकते हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सीमाएँ (मनुष्य क्यों महत्वपूर्ण बने रहते हैं)

अपनी प्रभावशाली क्षमताओं के बावजूद, आज की एआई की कुछ स्पष्ट सीमाएँ जो इसे मानव प्रोग्रामरों को अप्रचलित बनाने से रोकती 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 समाधान नहीं है जो मानव डेवलपर की रचनात्मकता, आलोचनात्मक सोच और संदर्भगत समझ को प्रतिस्थापित कर सके। प्रोग्रामिंग में एआई की कुछ मूलभूत कमियाँ और मानव डेवलपर्स की संबंधित खूबियाँ इस प्रकार हैं:

• सही समझ और रचनात्मकता का अभाव: वर्तमान AI मॉडल कोड या समस्याओं को उस तरह से नहीं समझते जिस तरह मनुष्य समझते हैं; वे पैटर्न को पहचानते हैं और प्रशिक्षण डेटा के आधार पर संभावित आउटपुट को दोहराते हैं। इसका मतलब है कि AI उन कार्यों में संघर्ष कर सकता है जिनमें मौलिक, रचनात्मक समाधानों या नए समस्या क्षेत्रों की गहरी समझ की आवश्यकता होती है। एक AI पहले से देखी गई किसी विशिष्टता को पूरा करने के लिए कोड उत्पन्न करने में सक्षम हो सकता है, लेकिन यदि उससे किसी अभूतपूर्व समस्या के लिए एक नया एल्गोरिदम डिज़ाइन करने या किसी अस्पष्ट आवश्यकता की व्याख्या करने के लिए कहा जाए, तो वह संभवतः विफल हो जाएगा। जैसा कि एक पर्यवेक्षक ने कहा, आज के AI में "रचनात्मक और आलोचनात्मक सोच क्षमताओं की कमी है जो मानव डेवलपर्स लाते हैं।" ( क्या AI 2025 में डेवलपर्स की जगह ले लेगा: भविष्य की एक झलक ) मनुष्य लीक से हटकर सोचने में माहिर होते हैं - डोमेन 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 है; यदि कोई समस्या उन पैटर्न से मेल नहीं खाती है, तो AI गलत या निरर्थक कोड उत्पन्न कर सकता है (अक्सर आत्मविश्वास से!)। नवाचार – नई सुविधाओं, नए उपयोगकर्ता अनुभवों या नवीन तकनीकी दृष्टिकोणों का विकास करना – अभी भी एक मानवीय गतिविधि बनी हुई है।

• संदर्भ और समग्र समझ: सॉफ्टवेयर बनाना केवल कोड की लाइनें लिखना नहीं है। इसमें कारणों को – व्यावसायिक आवश्यकताएं, उपयोगकर्ता की ज़रूरतें और वह संदर्भ जिसमें सॉफ्टवेयर काम करता है। AI की संदर्भ समझने की क्षमता बहुत सीमित होती है (आमतौर पर एक समय में दिए गए इनपुट तक ही सीमित)। यह किसी सिस्टम के समग्र उद्देश्य या एक मॉड्यूल दूसरे के साथ कैसे इंटरैक्ट करता है, इसे कोड में स्पष्ट रूप से लिखी गई जानकारी से परे नहीं समझ पाता है। परिणामस्वरूप, AI ऐसा कोड जनरेट कर सकता है जो तकनीकी रूप से किसी छोटे कार्य के लिए तो सही हो, लेकिन बड़े सिस्टम आर्किटेक्चर में ठीक से फिट न हो या किसी अंतर्निहित आवश्यकता का उल्लंघन करे। सॉफ्टवेयर को व्यावसायिक लक्ष्यों और उपयोगकर्ता की अपेक्षाओं के अनुरूप बनाने के लिए मानव डेवलपर्स की आवश्यकता होती है। जटिल सिस्टम डिज़ाइन – यह समझना कि एक भाग में परिवर्तन अन्य भागों को कैसे प्रभावित कर सकता है, प्रदर्शन बनाम पठनीयता जैसे ट्रेड-ऑफ को कैसे संतुलित किया जाए, और कोडबेस के दीर्घकालिक विकास की योजना कैसे बनाई जाए – ये ऐसी चीजें हैं जो AI आज नहीं कर सकता। हजारों घटकों वाली बड़े पैमाने की परियोजनाओं में, AI "पेड़ों को तो देख पाता है, लेकिन जंगल को नहीं।" एक विश्लेषण में बताया गया है कि, "एआई को बड़े पैमाने पर सॉफ्टवेयर परियोजनाओं के संपूर्ण संदर्भ और जटिलताओं को समझने में कठिनाई होती है," जिसमें व्यावसायिक आवश्यकताएं और उपयोगकर्ता अनुभव संबंधी विचार शामिल हैं ( क्या एआई 2025 में डेवलपर्स की जगह ले लेगा: भविष्य की एक झलक )। मनुष्य समग्र दृष्टिकोण बनाए रखते हैं।

• सामान्य ज्ञान और अस्पष्टता निवारण: वास्तविक परियोजनाओं में आवश्यकताएँ अक्सर अस्पष्ट या बदलती रहती हैं। एक मानव डेवलपर स्पष्टीकरण मांग सकता है, उचित अनुमान लगा सकता है या अवास्तविक अनुरोधों का विरोध कर सकता है। AI में सामान्य ज्ञान की तर्कशक्ति या स्पष्टीकरण वाले प्रश्न पूछने की क्षमता नहीं होती (जब तक कि उसे स्पष्ट रूप से संकेत न दिया जाए, और तब भी उसके सही उत्तर की कोई गारंटी नहीं होती)। यही कारण है कि AI द्वारा जनरेट किया गया कोड कभी-कभी तकनीकी रूप से सही हो सकता है लेकिन कार्यात्मक रूप से त्रुटिपूर्ण हो सकता है - यदि निर्देश अस्पष्ट हों तो उपयोगकर्ता का वास्तविक इरादा क्या था, यह क्षमता AI में नहीं होती। इसके विपरीत, एक मानव प्रोग्रामर 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 कोड में क्या करने की आवश्यकता है, यह पता लगा सकता है। AI को डेवलपर की जगह लेने के लिए 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 उपयुक्त रूप से बताया गया है, एआई को वास्तव में डेवलपर्स की जगह लेने के लिए, उसे अस्पष्ट निर्देशों को समझने और एक इंसान की तरह अनुकूलन करने की आवश्यकता होगी - तर्क का एक ऐसा स्तर जो वर्तमान एआई के पास नहीं है ( सर्गी कुज़िन की पोस्ट - लिंक्डइन )।

• विश्वसनीयता और "भ्रम": आज के जनरेटिव एआई मॉडल में एक जानी-मानी खामी है: वे गलत या पूरी तरह से मनगढ़ंत परिणाम दे सकते हैं, जिसे अक्सर भ्रम । कोडिंग में, इसका मतलब यह हो सकता है कि एआई ऐसा कोड लिखता है जो देखने में तो सही लगता है लेकिन तार्किक रूप से गलत या असुरक्षित होता है। डेवलपर्स एआई के सुझावों पर आँख बंद करके भरोसा नहीं कर सकते। व्यवहार में, एआई द्वारा लिखे गए प्रत्येक कोड की सावधानीपूर्वक समीक्षा और परीक्षण किसी इंसान द्वारा किया जाना आवश्यक है । स्टैक ओवरफ्लो सर्वेक्षण के आंकड़े भी यही दर्शाते हैं - एआई टूल्स का उपयोग करने वालों में से केवल 3% ही एआई के आउटपुट की सटीकता पर अत्यधिक भरोसा करते हैं , और वास्तव में एक छोटा प्रतिशत ही इस पर अविश्वास करता है 70% डेवलपर्स एआई कोडिंग टूल्स का उपयोग करते हैं, 3% ही उनकी सटीकता पर अत्यधिक भरोसा करते हैं - ShiftMag )। अधिकांश डेवलपर्स एआई के सुझावों को उपयोगी संकेत मानते हैं, न कि अंतिम सत्य। यह कम भरोसा इसलिए उचित है क्योंकि एआई ऐसी विचित्र गलतियाँ कर सकता है जो कोई भी सक्षम इंसान नहीं करेगा (जैसे कि एक-एक की त्रुटि, अप्रचलित फ़ंक्शन का उपयोग करना, या अक्षम समाधान उत्पन्न करना) क्योंकि यह समस्या के बारे में सही मायने में तर्क नहीं करता है। एक फोरम कमेंट में व्यंग्यपूर्वक कहा गया, “वे (एआई) अक्सर भ्रम में रहते हैं और ऐसे अजीबोगरीब डिजाइन विकल्प चुनते हैं जो कोई इंसान कभी नहीं चुनेगा” ( क्या एआई के कारण प्रोग्रामर अप्रचलित हो जाएंगे? - करियर सलाह )। इन त्रुटियों को पकड़ने के लिए मानवीय निगरानी बेहद ज़रूरी है। एआई किसी फीचर का 90% हिस्सा जल्दी तैयार कर सकता है, लेकिन अगर बचे हुए 10% में कोई मामूली बग है, तो उसे पहचानना और ठीक करना अभी भी मानव डेवलपर की ज़िम्मेदारी है। और जब प्रोडक्शन में कुछ गड़बड़ होती है, तो उसे ठीक करना मानव इंजीनियरों का काम होता है – एआई अभी अपनी गलतियों की ज़िम्मेदारी नहीं ले सकता।

• कोडबेस का रखरखाव और विकास: सॉफ्टवेयर प्रोजेक्ट वर्षों तक चलते और विकसित होते रहते हैं। इनमें एक समान शैली, भविष्य के रखवालों के लिए स्पष्टता और आवश्यकताओं में बदलाव के साथ अपडेट की आवश्यकता होती है। आज की AI (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) के पास पिछले निर्णयों की स्मृति नहीं होती (सीमित संकेतों के अलावा), इसलिए मार्गदर्शन के बिना यह किसी बड़े प्रोजेक्ट में कोड को एकरूप नहीं रख सकती। मानव डेवलपर कोड की रखरखाव क्षमता सुनिश्चित करते हैं - स्पष्ट दस्तावेज़ीकरण लिखकर, चालाक लेकिन अस्पष्ट समाधानों के बजाय पठनीय समाधानों का चयन करके, और आर्किटेक्चर के विकसित होने पर आवश्यकतानुसार कोड को रिफैक्टर करके। AI इन कार्यों में सहायता कर सकती है (जैसे रिफैक्टरिंग का सुझाव देना), लेकिन क्या रिफैक्टर करना है या किन हिस्सों को रीडिज़ाइन करने की आवश्यकता है, यह तय करना मानव का निर्णय है। इसके अलावा, घटकों को एकीकृत करते समय, मौजूदा मॉड्यूल पर एक नई सुविधा के प्रभाव को समझना (पिछली संगतता सुनिश्चित करना, आदि) मनुष्यों द्वारा किया जाता है। AI द्वारा उत्पन्न कोड को मनुष्यों द्वारा एकीकृत और सामंजस्यित किया जाना चाहिए। एक प्रयोग के रूप में, कुछ डेवलपर्स ने ChatGPT को पूरे छोटे ऐप बनाने की अनुमति देने का प्रयास किया है; इसका परिणाम अक्सर शुरुआत में तो ठीक रहता है, लेकिन बाद में इसे बनाए रखना या विस्तारित करना बहुत मुश्किल हो जाता है क्योंकि एआई लगातार एक विचारशील वास्तुकला को लागू नहीं कर रहा है - यह ऐसे स्थानीय निर्णय ले रहा है जिनसे एक मानव वास्तुकार बचना चाहेगा।

• नैतिक और सुरक्षा संबंधी विचार: जैसे-जैसे AI अधिक कोड लिखता है, वैसे-वैसे पूर्वाग्रह, सुरक्षा और नैतिकता से जुड़े प्रश्न भी उठते हैं। AI अनजाने में सुरक्षा संबंधी कमियां पैदा कर सकता है (उदाहरण के लिए, इनपुट को ठीक से सैनिटाइज न करना या असुरक्षित क्रिप्टोग्राफिक तरीकों का उपयोग करना) जिन्हें एक अनुभवी मानव डेवलपर पकड़ सकता है। साथ ही, AI में नैतिकता या निष्पक्षता की कोई अंतर्निहित भावना नहीं होती है – उदाहरण के लिए, यह पक्षपातपूर्ण डेटा पर प्रशिक्षित हो सकता है और ऐसे एल्गोरिदम सुझा सकता है जो अनजाने में भेदभाव करते हैं (जैसे कि AI-आधारित सुविधा में, जैसे कि ऋण अनुमोदन कोड या भर्ती एल्गोरिदम)। इन मुद्दों के लिए AI आउटपुट का ऑडिट करने, नियमों का अनुपालन सुनिश्चित करने और सॉफ्टवेयर में नैतिक विचारों को शामिल करने के लिए मानव डेवलपर्स की आवश्यकता होती है। सामाजिक पहलू – उपयोगकर्ता के विश्वास, गोपनीयता संबंधी चिंताओं को समझना और मानवीय मूल्यों के अनुरूप डिजाइन विकल्प चुनना – को नजरअंदाज नहीं किया जा सकता है। विकास के ये मानव-केंद्रित पहलू AI की पहुंच से बाहर हैं, कम से कम निकट भविष्य में तो नहीं। ( क्या 2025 में एआई डेवलपर्स की जगह ले लेगा: भविष्य की एक झलक ) डेवलपर्स को एआई योगदान के लिए विवेक और गुणवत्ता नियंत्रक के रूप में कार्य करना चाहिए।

इन सीमाओं को देखते हुए, वर्तमान आम सहमति यह है कि AI एक उपकरण है, प्रोग्रामर का विकल्प नहीं । जैसा कि सत्या नडेला ने कहा, यह सशक्त बनाने , न कि उन्हें प्रतिस्थापित करने के बारे में ( क्या AI प्रोग्रामर्स की जगह लेगा? प्रचार के पीछे की सच्चाई | द पायकोच द्वारा | आर्टिफिशियल कॉर्नर | मार्च 2025 | मीडियम )। AI को एक कनिष्ठ सहायक के रूप में समझा जा सकता है: यह तेज़, अथक है और कई कार्यों को पहली बार में ही पूरा कर सकता है, लेकिन एक परिष्कृत अंतिम उत्पाद तैयार करने के लिए इसे एक वरिष्ठ डेवलपर के मार्गदर्शन और विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। यह बात महत्वपूर्ण है कि सबसे उन्नत AI कोडिंग सिस्टम भी सहायक (कोपायलट, कोडविस्परर, आदि) न कि स्वायत्त कोडर्स के रूप में। कंपनियां अपनी प्रोग्रामिंग टीमों को बर्खास्त नहीं कर रही हैं और AI को मनमानी करने के लिए नहीं छोड़ रही हैं; बल्कि, वे डेवलपर्स की कार्यप्रवाह में AI को एकीकृत कर रही हैं ताकि उनकी मदद की जा सके।

ओपनएआई के सैम ऑल्टमैन का एक उदाहरण इस बात को दर्शाता है कि भले ही एआई एजेंट बेहतर हो रहे हों, फिर भी सॉफ्टवेयर विकास में ये एआई एजेंट इंसानों की जगह पूरी तरह नहीं ले पाएंगे सैम ऑल्टमैन का कहना है कि एआई एजेंट जल्द ही सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के काम करेंगे: पूरी कहानी 5 बिंदुओं में - इंडिया टुडे "आभासी सहकर्मियों" के रूप में काम करेंगे जो मानव इंजीनियरों के लिए परिभाषित कार्यों को संभालेंगे, खासकर उन कार्यों को जो कुछ वर्षों के अनुभव वाले निम्न-स्तरीय सॉफ्टवेयर इंजीनियर करते हैं। दूसरे शब्दों में, एआई अंततः कुछ क्षेत्रों में कनिष्ठ डेवलपर का काम कर सकता है, लेकिन वह कनिष्ठ डेवलपर बेरोजगार नहीं होगा - बल्कि वह एआई की निगरानी करने और उन उच्च-स्तरीय कार्यों को संभालने की भूमिका में विकसित होगा जो एआई नहीं कर सकता। भविष्य की ओर देखते हुए भी, जहां कुछ शोधकर्ताओं का अनुमान है कि 2040 तक एआई अपना अधिकांश कोड खुद लिख सकता है ( क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है? एआई का प्रभाव [2024] ), यह आम सहमति है कि मशीनों में कमी को पूरा करने के लिए मानव प्रोग्रामरों की अभी भी आवश्यकता होगी, जो उनका मार्गदर्शन करेंगे और उन्हें रचनात्मकता और आलोचनात्मक सोच प्रदान करेंगे ।

यह भी ध्यान देने योग्य है कि सॉफ्टवेयर विकास केवल कोडिंग से कहीं अधिक है । इसमें हितधारकों के साथ संवाद, उपयोगकर्ता की ज़रूरतों को समझना, टीमों में सहयोग करना और पुनरावर्ती डिज़ाइन शामिल हैं - ये सभी ऐसे क्षेत्र हैं जहाँ मानवीय कौशल अपरिहार्य हैं। एक एआई किसी ग्राहक के साथ बैठक में बैठकर उनकी वास्तविक ज़रूरतों को नहीं समझ सकता, न ही वह प्राथमिकताओं पर बातचीत कर सकता है या किसी उत्पाद के लिए एक विज़न के साथ टीम को प्रेरित कर सकता है। मानवीय तत्व अभी भी केंद्रीय है।

संक्षेप में, एआई में कुछ महत्वपूर्ण कमियां हैं: सच्ची रचनात्मकता का अभाव, संदर्भ की सीमित समझ, गलतियों की प्रवृत्ति, जवाबदेही का अभाव और सॉफ्टवेयर संबंधी निर्णयों के व्यापक प्रभावों की समझ का अभाव। इन्हीं कमियों के कारण मानव डेवलपर्स की क्षमता उत्कृष्ट साबित होती है। एआई को खतरे के रूप में देखने के बजाय, इसे मानव डेवलपर्स के लिए एक शक्तिशाली सहायक – यह सामान्य कार्यों को संभालता है ताकि मनुष्य गहन विषयों पर ध्यान केंद्रित कर सकें। अगले भाग में चर्चा की जाएगी कि कैसे डेवलपर्स एआई-संवर्धित विकास की दुनिया में प्रासंगिक और मूल्यवान बने रहने के लिए अपने कौशल और भूमिकाओं को अनुकूलित

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में अनुकूलन और विकास

प्रोग्रामर और डेवलपर्स के लिए, कोडिंग में AI का बढ़ता उपयोग कोई गंभीर खतरा नहीं है – बल्कि यह एक अवसर हो सकता है। मुख्य बात है तकनीक के साथ तालमेल बिठाना और विकसित होना अधिक उत्पादक और मांग में होंगे, जबकि जो लोग इसे अनदेखा करेंगे, वे पिछड़ सकते हैं। इस खंड में, हम डेवलपर्स के लिए व्यावहारिक कदमों और रणनीतियों पर ध्यान केंद्रित करते हैं ताकि AI उपकरण दैनिक विकास का हिस्सा बनने के साथ वे प्रासंगिक बने रहें और आगे बढ़ें। AI के साथ प्रतिस्पर्धा करने के बजाय निरंतर सीखने और सहयोग करने की मानसिकता अपनानी चाहिए। यहां बताया गया है कि डेवलपर्स कैसे तालमेल बिठा सकते हैं और उन्हें किन नए कौशलों और भूमिकाओं पर विचार करना चाहिए:

1. एआई को एक उपकरण के रूप में अपनाएं (एआई कोडिंग असिस्टेंट का प्रभावी ढंग से उपयोग करना सीखें): सबसे पहले, डेवलपर्स को उपलब्ध एआई टूल्स से अच्छी तरह परिचित होना चाहिए। कोपायलट, चैटजीपीटी या अन्य कोडिंग एआई को अपना नया पेयर प्रोग्रामिंग पार्टनर समझें। इसका मतलब है अच्छे प्रॉम्प्ट या कमेंट लिखना सीखना , और एआई द्वारा जनरेट किए गए कोड को जल्दी से वैलिडेट या डीबग करना सीखना। जिस तरह एक डेवलपर को अपना IDE या वर्जन कंट्रोल सीखना पड़ता है, उसी तरह एआई असिस्टेंट की बारीकियों को समझना भी कौशल का एक हिस्सा बन रहा है। उदाहरण के लिए, एक डेवलपर अपने द्वारा लिखे गए कोड के एक हिस्से को लेकर एआई से उसमें सुधार करने के लिए कह सकता है, और फिर परिवर्तनों का विश्लेषण कर सकता है। या, किसी कार्य को शुरू करते समय, उसे कमेंट्स में आउटलाइन करें और देखें कि एआई क्या प्रदान करता है, फिर उसमें सुधार करें। समय के साथ, आप एआई की क्षमताओं और उसके साथ मिलकर काम करने के तरीके को समझ जाएंगे। इसे "एआई-सहायता प्राप्त विकास" - आपके कौशल में एक नया कौशल जुड़ जाएगा। दरअसल, आजकल डेवलपर्स "प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग" को एक कौशल मानते हैं – यानी एआई से सही सवाल पूछना जानना। जो लोग इसमें महारत हासिल कर लेते हैं, वे उन्हीं टूल्स से कहीं बेहतर परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। याद रखें, "एआई का उपयोग करने वाले डेवलपर्स उन डेवलपर्स की जगह ले सकते हैं जो इसका उपयोग नहीं करते" – इसलिए इस तकनीक को अपनाएं और इसे अपना सहयोगी बनाएं।

2. उच्च-स्तरीय कौशलों पर ध्यान दें (समस्या समाधान, सिस्टम डिज़ाइन, आर्किटेक्चर): चूंकि AI निम्न-स्तरीय कोडिंग को संभाल सकता है, इसलिए डेवलपर्स को एब्स्ट्रैक्शन लैडर पर आगे बढ़ना । इसका अर्थ है सिस्टम डिज़ाइन और आर्किटेक्चर को समझने पर अधिक ज़ोर देना। जटिल समस्याओं को सुलझाने, स्केलेबल सिस्टम डिज़ाइन करने और आर्किटेक्चर संबंधी निर्णय लेने में कौशल विकसित करें – ये ऐसे क्षेत्र हैं जहां मानवीय अंतर्दृष्टि महत्वपूर्ण है। किसी समाधान के 'क्या' पर नहीं, बल्कि 'क्यों' और 'कैसे' पर ध्यान दें। उदाहरण के लिए, सॉर्टिंग फ़ंक्शन को परिपूर्ण करने में अपना सारा समय व्यतीत करने के बजाय (जब AI आपके लिए एक लिख सकता है), यह समझने में समय व्यतीत करें कि आपकी एप्लिकेशन के संदर्भ में कौन सा सॉर्टिंग दृष्टिकोण इष्टतम है और यह आपके सिस्टम के डेटा प्रवाह में कैसे फिट बैठता है। डिज़ाइन थिंकिंग – उपयोगकर्ता की ज़रूरतों, डेटा प्रवाह और कंपोनेंट इंटरैक्शन पर विचार करना – अत्यधिक मूल्यवान होगा। AI कोड जनरेट कर सकता है, लेकिन सॉफ़्टवेयर की समग्र संरचना का निर्णय डेवलपर ही करता है और यह सुनिश्चित करता है कि सभी भाग सामंजस्य में काम करें। अपनी व्यापक सोच को निखारकर, आप AI (और बाकी टीम) को सही चीज़ बनाने में मार्गदर्शन करने वाले व्यक्ति के रूप में खुद को अपरिहार्य बना लेते हैं। एक दूरदर्शी रिपोर्ट के अनुसार, डेवलपर्स को उन क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए जहां मानवीय अंतर्दृष्टि अपरिहार्य है, जैसे कि समस्या-समाधान, डिज़ाइन थिंकिंग और उपयोगकर्ता की ज़रूरतों को समझना। ( क्या 2025 में AI डेवलपर्स की जगह ले लेगा: भविष्य की एक झलक )

3. अपने AI और ML ज्ञान को बढ़ाएँ: AI के साथ काम करने के लिए, AI को समझना । सभी डेवलपर्स को मशीन लर्निंग शोधकर्ता बनने की ज़रूरत नहीं है, लेकिन इन मॉडलों के काम करने के तरीके की अच्छी समझ होना फायदेमंद होगा। मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग की बुनियादी बातें सीखें – इससे न केवल नए करियर के रास्ते खुलेंगे (क्योंकि AI से संबंधित नौकरियों में तेज़ी से वृद्धि हो रही है ( क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है? AI का प्रभाव [2024] )), बल्कि 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 यह कब विफल हो सकता है और उसी के अनुसार अपने प्रॉम्प्ट या टेस्ट डिज़ाइन कर सकते हैं। इसके अलावा, कई सॉफ्टवेयर उत्पाद अब AI सुविधाओं को शामिल कर रहे हैं (उदाहरण के लिए, एक अनुशंसा इंजन वाला ऐप या चैटबॉट)। ML का कुछ ज्ञान रखने वाला सॉफ्टवेयर डेवलपर इन सुविधाओं में योगदान दे सकता है या कम से कम डेटा वैज्ञानिकों के साथ बुद्धिमानी से सहयोग कर सकता है। सीखने के लिए विचार करने योग्य प्रमुख क्षेत्र हैं: डेटा साइंस की बुनियादी बातें , डेटा को प्रीप्रोसेस कैसे करें, प्रशिक्षण बनाम अनुमान, और AI की नैतिकता। AI फ्रेमवर्क (TensorFlow, PyTorch) और क्लाउड AI सेवाओं से खुद को परिचित करें; भले ही आप शुरू से मॉडल न बना रहे हों, किसी ऐप में AI API को एकीकृत करना जानना एक महत्वपूर्ण कौशल है। संक्षेप में, AI में निपुण होना वेब या डेटाबेस तकनीकों में निपुण होने जितना ही महत्वपूर्ण होता जा रहा है। जो डेवलपर पारंपरिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और AI दोनों क्षेत्रों में महारत हासिल कर सकते हैं, वे भविष्य की परियोजनाओं का नेतृत्व करने के लिए सबसे अच्छी स्थिति में होंगे।

4. बेहतर सॉफ्ट स्किल्स और डोमेन नॉलेज विकसित करें: जैसे-जैसे AI यांत्रिक कार्यों को संभालता है, वैसे-वैसे विशिष्ट मानवीय कौशल और भी महत्वपूर्ण हो जाते हैं। संचार, टीम वर्क और डोमेन विशेषज्ञता ऐसे क्षेत्र हैं जिन पर विशेष ध्यान देने की आवश्यकता है। सॉफ्टवेयर विकास अक्सर समस्या क्षेत्र को समझने से संबंधित होता है - चाहे वह वित्त, स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा या कोई अन्य क्षेत्र हो - और उसे समाधानों में परिवर्तित करना। AI के पास वह संदर्भ या हितधारकों के साथ संपर्क करने की क्षमता नहीं होगी, लेकिन आपके पास है। अपने कार्यक्षेत्र में अधिक ज्ञान प्राप्त करने से आप यह सुनिश्चित करने के लिए सबसे भरोसेमंद व्यक्ति बन जाते हैं कि सॉफ्टवेयर वास्तव में वास्तविक दुनिया की जरूरतों को पूरा करता है। इसी तरह, अपने सहयोग कौशल पर ध्यान केंद्रित करें: मार्गदर्शन, नेतृत्व और समन्वय। टीमों को अभी भी वरिष्ठ डेवलपर्स की आवश्यकता होगी जो कोड (AI द्वारा लिखे गए कोड सहित) की समीक्षा करें, कनिष्ठों को सर्वोत्तम प्रथाओं पर मार्गदर्शन दें और जटिल परियोजनाओं का समन्वय करें। AI परियोजनाओं में मानवीय बातचीत की आवश्यकता को समाप्त नहीं करता है। वास्तव में, AI द्वारा कोड जनरेट करने के साथ, एक वरिष्ठ डेवलपर का मार्गदर्शन कनिष्ठों को फॉर-लूप लिखने के बजाय AI के साथ काम करना और उसके आउटपुट को मान्य करना इस नए प्रतिमान में दूसरों का मार्गदर्शन करने की क्षमता एक महत्वपूर्ण कौशल है। साथ ही, आलोचनात्मक सोच का – एआई के परिणामों पर सवाल उठाएं और उनका परीक्षण करें, और दूसरों को भी ऐसा करने के लिए प्रोत्साहित करें। स्वस्थ संदेह और सत्यापन की मानसिकता विकसित करने से एआई पर अंधाधुंध निर्भरता से बचा जा सकेगा और त्रुटियां कम होंगी। संक्षेप में, उन कौशलों को बेहतर बनाएं जिनकी एआई में कमी है: लोगों और संदर्भ को समझना, आलोचनात्मक विश्लेषण और अंतर्विषयक सोच।

5. आजीवन सीखना और अनुकूलनशीलता: एआई में बदलाव की गति अत्यंत तीव्र है। जो आज अत्याधुनिक लगता है, वह कुछ वर्षों में पुराना हो सकता है। डेवलपर्स को आजीवन सीखने को । इसका अर्थ हो सकता है नियमित रूप से नए एआई कोडिंग सहायकों को आजमाना, एआई/एमएल में ऑनलाइन पाठ्यक्रम या प्रमाणपत्र प्राप्त करना, आने वाले समय में होने वाली नवीनतम जानकारी के लिए शोध ब्लॉग पढ़ना, या एआई-केंद्रित डेवलपर समुदायों में भाग लेना। अनुकूलनशीलता महत्वपूर्ण है - जैसे ही नए उपकरण और कार्यप्रवाह सामने आते हैं, उनके लिए तैयार रहें। उदाहरण के लिए, यदि कोई नया एआई उपकरण आता है जो स्केच से यूआई डिज़ाइन को स्वचालित कर सकता है, तो एक फ्रंट-एंड डेवलपर को इसे सीखने और शामिल करने के लिए तैयार रहना चाहिए, और अपना ध्यान शायद उत्पन्न यूआई को परिष्कृत करने या उपयोगकर्ता अनुभव के उन विवरणों को बेहतर बनाने पर केंद्रित करना चाहिए जिन्हें स्वचालन ने अनदेखा कर दिया था। जो लोग सीखने को अपने करियर का एक निरंतर हिस्सा मानते हैं (जो कई डेवलपर्स पहले से ही करते हैं) उन्हें एआई विकास को एकीकृत करना आसान लगेगा। 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 के रूप में लें। कंपनियां अपने डेवलपर्स को एआई उपकरणों का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए प्रशिक्षण भी प्रदान करना शुरू कर रही हैं; ऐसे अवसरों का लाभ उठाना आपको आगे बढ़ाएगा। सफल डेवलपर वे होंगे जो एआई को एक विकसित होते सहयोगी के रूप में देखते हैं और उस सहयोगी के साथ काम करने के अपने दृष्टिकोण को लगातार परिष्कृत करते रहते हैं।

6. उभरते हुए करियर के अवसरों और संभावनाओं को जानें: जैसे-जैसे AI विकास का अभिन्न अंग बनता जा रहा है, नए करियर के अवसर उभर रहे हैं। उदाहरण के लिए, प्रॉम्प्ट इंजीनियर या AI इंटीग्रेशन स्पेशलिस्ट जैसे पद AI को उत्पादों में उपयोग करने के लिए सही प्रॉम्प्ट, वर्कफ़्लो और बुनियादी ढांचा तैयार करने पर केंद्रित होते हैं। एक अन्य उदाहरण AI एथिक्स इंजीनियर या AI ऑडिटर - ये पद AI आउटपुट की पूर्वाग्रह, अनुपालन और शुद्धता की समीक्षा करने पर केंद्रित होते हैं। यदि आपकी इन क्षेत्रों में रुचि है, तो सही ज्ञान प्राप्त करने से आपके लिए ये नए रास्ते खुल सकते हैं। यहां तक ​​कि पारंपरिक पदों के भीतर भी, आपको "AI-असिस्टेड फ्रंटएंड डेवलपर" बनाम "AI-असिस्टेड बैकएंड डेवलपर" जैसे विशिष्ट क्षेत्र मिल सकते हैं, जहां प्रत्येक विशेष उपकरणों का उपयोग करता है। देखें कि संगठन AI के इर्द-गिर्द टीमें कैसे बना रहे हैं। कुछ कंपनियों में परियोजनाओं में AI को अपनाने के लिए मार्गदर्शन करने हेतु "AI गिल्ड" या उत्कृष्टता केंद्र होते हैं - ऐसे समूहों में सक्रिय रहने से आप अग्रणी भूमिका निभा सकते हैं। इसके अलावा, एआई टूल्स के विकास में योगदान देने पर भी विचार करें: उदाहरण के लिए, ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स पर काम करना जो डेवलपर टूल्स को बेहतर बनाते हैं (शायद कोड को समझाने की एआई की क्षमता को बढ़ाना, आदि)। इससे न केवल तकनीक के बारे में आपकी समझ गहरी होती है, बल्कि आप उस समुदाय का हिस्सा भी बनते हैं जो बदलाव का नेतृत्व कर रहा है। मूल बात यह है कि करियर में बदलाव । यदि आपके वर्तमान काम के कुछ हिस्से स्वचालित हो जाते हैं, तो उन स्वचालित हिस्सों को डिजाइन करने, उनकी देखरेख करने या उन्हें बेहतर बनाने वाली भूमिकाओं में जाने के लिए तैयार रहें।

7. मानवीय गुणवत्ता बनाए रखें और प्रदर्शित करें: ऐसी दुनिया में जहां AI औसत समस्याओं के लिए औसत दर्जे का कोड तैयार कर सकता है, मानव डेवलपर्स को ऐसे असाधारण और सहानुभूतिपूर्ण समाधान तैयार करने का प्रयास करना चाहिए जो AI नहीं कर सकता। इसका अर्थ हो सकता है उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाना, असामान्य परिस्थितियों के लिए प्रदर्शन अनुकूलन करना, या बस ऐसा कोड लिखना जो साफ-सुथरा और अच्छी तरह से प्रलेखित हो (AI सार्थक दस्तावेज़ीकरण या समझने योग्य कोड टिप्पणियां लिखने में अच्छा नहीं है - आप इसमें योगदान दे सकते हैं!)। काम में मानवीय अंतर्दृष्टि को शामिल करना सुनिश्चित करें: उदाहरण के लिए, यदि AI कोई कोड तैयार करता है, तो आप उसमें टिप्पणियां जोड़कर उसके पीछे के तर्क को इस तरह समझाएं कि बाद में कोई दूसरा इंसान उसे समझ सके, या आप उसे अधिक पठनीय बनाने के लिए संशोधित करें। ऐसा करके, आप व्यावसायिकता और गुणवत्ता की एक ऐसी परत जोड़ रहे हैं जो पूरी तरह से मशीन द्वारा तैयार किए गए काम में नहीं होती। समय के साथ, वास्तविक दुनिया में "बस काम करने वाले" उच्च-गुणवत्ता वाले सॉफ़्टवेयर के लिए प्रतिष्ठा बनाना आपको दूसरों से अलग करेगा। ग्राहक और नियोक्ता ऐसे डेवलपर्स को महत्व देंगे जो AI की दक्षता को मानवीय शिल्प कौशल के साथ जोड़ ।

आइए यह भी देखें कि शिक्षा के रास्ते किस प्रकार बदल सकते हैं। इस क्षेत्र में आने वाले नए डेवलपर्स को अपने सीखने की प्रक्रिया में AI टूल्स से दूर नहीं भागना चाहिए। इसके विपरीत, के साथ (जैसे, होमवर्क या प्रोजेक्ट में AI की मदद लेना और फिर परिणामों का विश्लेषण करना) उनकी समझ को गति दे सकता है। हालांकि, बुनियादी बातों को गहराई से सीखना – एल्गोरिदम, डेटा संरचनाएं और प्रोग्रामिंग की मुख्य अवधारणाएं – ताकि आपके पास एक ठोस आधार हो और आप यह पहचान सकें कि AI कब गलत दिशा में जा रहा है। जैसे-जैसे AI सरल कोडिंग अभ्यासों को संभालता है, पाठ्यक्रम में डिज़ाइन और एकीकरण की आवश्यकता वाले प्रोजेक्ट्स पर अधिक जोर दिया जा सकता है। यदि आप नए हैं, तो एक ऐसा पोर्टफोलियो बनाने पर ध्यान केंद्रित करें जो जटिल समस्याओं को हल करने और AI को कई टूल्स में से एक के रूप में उपयोग करने की आपकी क्षमता को प्रदर्शित करता हो।

अनुकूलन रणनीति को संक्षेप में कहें तो: पायलट बनें, यात्री नहीं। एआई टूल्स का उपयोग करें, लेकिन उन पर अत्यधिक निर्भर या लापरवाह न बनें। विकास के विशिष्ट मानवीय पहलुओं को निखारते रहें। सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के क्षेत्र में एक सम्मानित अग्रणी, ग्रेडी बूच ने इसे बखूबी कहा है: “एआई प्रोग्रामर होने के मायने को मौलिक रूप से बदल देगा। यह प्रोग्रामरों को खत्म नहीं करेगा, लेकिन उन्हें नए कौशल विकसित करने और नए तरीकों से काम करने की आवश्यकता होगी।” ( क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है? एआई का प्रभाव [2024] )। इन नए कौशलों और कार्य करने के तरीकों को सक्रिय रूप से विकसित करके, डेवलपर्स यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि वे अपने करियर की बागडोर अपने हाथ में रखें।

इस अनुभाग का सारांश प्रस्तुत करने के लिए, एआई के युग में अपने करियर को भविष्य के लिए सुरक्षित रखने के इच्छुक डेवलपर्स के लिए यहां एक त्वरित संदर्भ चेकलिस्ट दी गई है:

इन रणनीतियों का पालन करके, डेवलपर एआई क्रांति को अपने लाभ में बदल सकते हैं। जो लोग इसे अपनाएंगे, वे पाएंगे कि एआई बढ़ाता है और उन्हें पहले से कहीं बेहतर सॉफ्टवेयर बनाने में सक्षम बनाता है, न कि उन्हें अप्रचलित बनाता है।

भविष्य की संभावनाएं: एआई और डेवलपर्स के बीच सहयोग

एआई-आधारित दुनिया में प्रोग्रामिंग का भविष्य कैसा होगा? मौजूदा रुझानों के आधार पर, हम एक ऐसे भविष्य की उम्मीद कर सकते हैं जहां एआई और मानव डेवलपर और भी अधिक निकटता से मिलकर काम करेंगे । प्रोग्रामर की भूमिका संभवतः पर्यवेक्षण और रचनात्मक भूमिका की ओर बढ़ती जाएगी, जिसमें एआई मानव मार्गदर्शन में अधिक जटिल कार्यों को संभालेगा। इस अंतिम खंड में, हम कुछ भावी परिदृश्यों का अनुमान लगाते हैं और आश्वस्त करते हैं कि डेवलपर्स के लिए भविष्य सकारात्मक बना रह सकता है - बशर्ते हम बदलते समय के साथ तालमेल बिठाते रहें।

निकट भविष्य में (अगले 5-10 वर्षों में), यह बहुत संभव है कि विकास प्रक्रिया में AI उतना ही व्यापक हो जाएगा जितना कि स्वयं कंप्यूटर। जिस प्रकार आज कोई भी डेवलपर एडिटर या Google/StackOverflow की सहायता के बिना कोड नहीं लिखता, उसी प्रकार जल्द ही कोई भी डेवलपर पृष्ठभूमि में किसी न किसी प्रकार की AI सहायता के बिना कोड नहीं लिखेगा। एकीकृत विकास वातावरण (IDE) पहले से ही AI-संचालित सुविधाओं को अपने मूल में 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 परिवर्तन सुझा सकते हैं)। हम शायद उस बिंदु पर पहुँच जाएँ जहाँ एक डेवलपर का प्राथमिक कार्य समस्याओं और बाधाओं को इस प्रकार से तैयार करना होगा जिसे AI समझ सके, फिर AI द्वारा दिए गए समाधानों को व्यवस्थित और परिष्कृत करना होगा । यह प्रोग्रामिंग के एक उच्च-स्तरीय रूप जैसा है, जिसे कभी-कभी "प्रॉम्प्ट प्रोग्रामिंग" या "AI ऑर्केस्ट्रेशन" कहा जाता है।

हालांकि, मूल उद्देश्य - लोगों की समस्याओं का समाधान करना - अपरिवर्तित रहता है। भविष्य में एक AI किसी विवरण ("डॉक्टर अपॉइंटमेंट बुक करने के लिए एक मोबाइल ऐप बनाएं") से पूरा ऐप तैयार कर सकता है, लेकिन उस विवरण को स्पष्ट करने, उसकी सटीकता सुनिश्चित करने और उपयोगकर्ताओं को संतुष्ट करने के लिए परिणाम को परिष्कृत करने का काम डेवलपर्स (डिजाइनरों, उत्पाद प्रबंधकों आदि के साथ) द्वारा किया जाएगा। वास्तव में, यदि बुनियादी ऐप निर्माण आसान हो जाता है, तो सॉफ्टवेयर में मानवीय रचनात्मकता और नवाचार और भी महत्वपूर्ण हो जाएंगे । हम सॉफ्टवेयर के विकास को देख सकते हैं, जहां कई नियमित एप्लिकेशन AI द्वारा तैयार किए जाएंगे, जबकि मानव डेवलपर्स अत्याधुनिक, जटिल या रचनात्मक परियोजनाओं पर ध्यान केंद्रित करेंगे जो सीमाओं को आगे बढ़ाती हैं।

प्रोग्रामिंग में प्रवेश की बाधा कम होने की संभावना भी है – यानी पारंपरिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के अलावा अन्य लोग (जैसे कि बिजनेस एनालिस्ट, वैज्ञानिक या मार्केटर) एआई टूल्स का उपयोग करके सॉफ्टवेयर बना सकेंगे (एआई द्वारा समर्थित “नो-कोड/लो-कोड” आंदोलन का विस्तार)। इससे पेशेवर डेवलपर्स की आवश्यकता समाप्त नहीं होती, बल्कि यह बदल जाती 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 एआई-सहायता प्राप्त “गैर-प्रोग्रामर” द्वारा उपयोग किए जाने वाले प्लेटफॉर्म और एपीआई बनाने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

रोजगार के दृष्टिकोण से, कुछ प्रोग्रामिंग भूमिकाएँ कम हो सकती हैं जबकि अन्य बढ़ सकती हैं। उदाहरण के लिए, कुछ एंट्री-लेवल कोडिंग पदों की संख्या कम हो सकती है यदि कंपनियाँ सरल कार्यों के लिए AI पर निर्भर हों। हम कल्पना कर सकते हैं कि भविष्य में एक छोटे स्टार्टअप को जूनियर डेवलपर्स की संख्या शायद आधी ही चाहिए होगी क्योंकि उनके सीनियर डेवलपर्स, AI से लैस होकर, बहुत से बुनियादी काम कर सकते हैं। लेकिन साथ ही, पूरी तरह से नई नौकरियाँ (जैसा कि हमने अनुकूलन अनुभाग में चर्चा की थी) भी सामने आएंगी। इसके अलावा, जैसे-जैसे सॉफ्टवेयर अर्थव्यवस्था में और अधिक व्याप्त होता जाएगा (AI विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए सॉफ्टवेयर तैयार करेगा), सॉफ्टवेयर से संबंधित नौकरियों की समग्र मांग में वृद्धि जारी रह सकती है। इतिहास गवाह है कि स्वचालन अक्सर लंबे समय में अधिक , भले ही वे अलग-अलग प्रकार की नौकरियाँ हों - उदाहरण के लिए, कुछ विनिर्माण कार्यों के स्वचालन से स्वचालित प्रणालियों के डिजाइन, रखरखाव और सुधार से संबंधित नौकरियों में वृद्धि हुई। कृत्रिम बुद्धिमत्ता और प्रोग्रामिंग के संदर्भ में, हालांकि कुछ कार्य जो पहले कनिष्ठ डेवलपर करते थे, अब स्वचालित हो गए हैं, लेकिन हम जिस प्रकार का सॉफ़्टवेयर बनाना चाहते हैं, उसका समग्र दायरा बढ़ गया है (क्योंकि अब इसे बनाना सस्ता/तेज़ हो गया है), जिससे परियोजनाओं की संख्या बढ़ सकती है और इस प्रकार अधिक मानवीय पर्यवेक्षण, परियोजना प्रबंधन, आर्किटेक्चर आदि की आवश्यकता हो सकती है। विश्व आर्थिक मंच की भविष्य की नौकरियों पर एक रिपोर्ट में सुझाव दिया गया है कि डिजिटल परिवर्तन के कारण सॉफ़्टवेयर विकास और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में भूमिकाएँ उन भूमिकाओं में शामिल हैं जिनकी मांग घटने के बजाय बढ़ रही

हमें पहले बताए गए 2040 के पूर्वानुमान पर "मशीनें... अपना अधिकांश कोड खुद लिखेंगी" ( क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है? एआई का प्रभाव [2024] )। यदि यह सटीक साबित होता है, तो मानव प्रोग्रामरों के लिए क्या बचेगा? संभवतः, ध्यान बहुत उच्च-स्तरीय मार्गदर्शन (मशीनों को यह बताना कि हम उत्पाद डिज़ाइनर, आवश्यकता इंजीनियर और एआई प्रशिक्षक/सत्यापनकर्ता जैसी भूमिकाएँ निभाएंगे । कोड काफी हद तक खुद ही लिखा जा सकता है, लेकिन किसी को यह तय करना होगा कि कौन सा कोड लिखा जाना चाहिए और क्यों , और फिर यह सत्यापित करना होगा कि अंतिम परिणाम सही है और लक्ष्यों के अनुरूप है। यह इस बात के समान है कि कैसे एक दिन स्व-चालित कारें खुद ही चल सकती हैं, लेकिन फिर भी आपको कार को बताना होगा कि कहाँ जाना है और जटिल परिस्थितियों में हस्तक्षेप करना होगा - साथ ही मनुष्य ही सड़कें, यातायात नियम और इसके आसपास के सभी बुनियादी ढांचे का डिज़ाइन करते हैं।

अधिकांश विशेषज्ञ भविष्य में सहयोग की कल्पना करते हैं, प्रतिस्थापन की नहीं । जैसा कि एक तकनीकी परामर्श कंपनी ने कहा, "विकास का भविष्य मनुष्यों या एआई के बीच चुनाव नहीं है, बल्कि एक ऐसा सहयोग है जो दोनों के सर्वोत्तम गुणों का लाभ उठाता है।" ( क्या एआई 2025 में डेवलपर्स की जगह ले लेगा: भविष्य की एक झलक ) एआई निस्संदेह सॉफ्टवेयर विकास को बदल देगा, लेकिन यह डेवलपर्स की भूमिका का विलुप्त होना नहीं, बल्कि उसका विकास है। जो डेवलपर्स "परिवर्तनों को अपनाते हैं, अपने कौशल को अनुकूलित करते हैं और अपने काम के विशिष्ट मानवीय पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करते हैं" वे पाएंगे कि एआई उनकी क्षमताओं को कम करने के बजाय बढ़ाता है

हम इसकी तुलना एक अन्य क्षेत्र से 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 – बल्कि इन्होंने 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 प्रकार, AI को कंप्यूटर-सहायता प्राप्त कोडिंग के रूप में देखा जा सकता है – यह जटिलता और श्रमसाध्य कार्यों को संभालने में मदद करेगा, लेकिन डेवलपर ही डिज़ाइनर और निर्णय लेने वाला बना रहेगा।.

दीर्घकाल में, यदि हम वास्तव में उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता (उदाहरण के लिए, सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता का कोई ऐसा रूप जो सैद्धांतिक रूप से मनुष्य के अधिकांश कार्य कर सके) की कल्पना करें , तो सामाजिक और आर्थिक परिवर्तन केवल प्रोग्रामिंग तक ही सीमित नहीं रहेंगे, बल्कि कहीं अधिक व्यापक होंगे। हम अभी उस स्थिति में नहीं हैं, और हमारे पास इस बात पर काफी हद तक नियंत्रण है कि हम अपने काम में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को कैसे एकीकृत करें। विवेकपूर्ण मार्ग यही है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता को ऐसे तरीकों से एकीकृत करना जारी रखा जाए जो मानवीय क्षमता को बढ़ाएँ । इसका अर्थ है ऐसे उपकरणों और प्रक्रियाओं (और नीतियों) में निवेश करना जो मनुष्यों को प्रक्रिया में शामिल रखें। पहले से ही, हम देख रहे हैं कि कंपनियाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता शासन - विकास में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग के लिए दिशानिर्देश ताकि नैतिक और प्रभावी परिणाम सुनिश्चित हो सकें ( सर्वेक्षण से पता चलता है कि डेवलपर अनुभव पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता का क्या प्रभाव है - GitHub ब्लॉग )। यह प्रवृत्ति संभवतः और बढ़ेगी, जिससे यह सुनिश्चित होगा कि मानवीय निगरानी औपचारिक रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकास प्रक्रिया का हिस्सा बन जाए।

निष्कर्षतः, “क्या एआई प्रोग्रामरों की जगह ले लेगा?” इस प्रश्न का उत्तर है: नहीं – लेकिन यह प्रोग्रामरों के काम करने के तरीके में महत्वपूर्ण बदलाव लाएगा। प्रोग्रामिंग के नीरस और उबाऊ हिस्से लगभग पूरी तरह से स्वचालित हो जाएंगे। रचनात्मक, चुनौतीपूर्ण और मानव-केंद्रित हिस्से बने रहेंगे और वास्तव में अधिक महत्वपूर्ण हो जाएंगे। भविष्य में प्रोग्रामर संभवतः एक टीम सदस्य की तरह, अधिक बुद्धिमान एआई सहायकों के साथ कंधे से कंधा मिलाकर काम करेंगे। कल्पना कीजिए कि आपके पास एक ऐसा एआई सहकर्मी है जो चौबीसों घंटे कोड तैयार कर सकता है – यह उत्पादकता में जबरदस्त वृद्धि है, लेकिन फिर भी इसे किसी ऐसे व्यक्ति की आवश्यकता होगी जो इसे बताए कि किन कार्यों पर काम करना है और इसके काम की जाँच करे।

सर्वोत्तम परिणाम उन्हीं लोगों को प्राप्त होंगे जो एआई को एक सहयोगी के रूप में देखते हैं। जैसा कि एक सीईओ ने कहा, "एआई प्रोग्रामरों की जगह नहीं लेगा, लेकिन एआई का उपयोग करने वाले प्रोग्रामर उन प्रोग्रामरों की जगह ले लेंगे जो इसका उपयोग नहीं करते।" व्यावहारिक रूप से, इसका अर्थ है कि डेवलपर्स पर प्रौद्योगिकी के साथ विकसित होने की जिम्मेदारी है। प्रोग्रामिंग का पेशा खत्म नहीं हो रहा है - बल्कि यह खुद को ढाल रहा एआई के साथ साझेदारी में एक सफल और संतोषजनक करियर बना सकते हैं ।

अंत में, यह एक खुशी की बात है कि हम एक ऐसे युग में प्रवेश कर रहे हैं जहाँ डेवलपर्स के पास अपार शक्तियाँ मौजूद हैं। अगली पीढ़ी के प्रोग्रामर घंटों में वह काम कर लेंगे जिसमें पहले कई दिन लगते थे, और AI का लाभ उठाकर उन समस्याओं का समाधान कर लेंगे जो पहले उनकी पहुँच से बाहर थीं। डर के बजाय, आगे बढ़ने का नज़रिया आशावाद और जिज्ञासा । जब ​​तक हम AI को खुली आँखों से देखते हैं – इसकी सीमाओं से अवगत और अपनी ज़िम्मेदारी के प्रति सचेत रहते हैं – हम एक ऐसे भविष्य का निर्माण कर सकते हैं जहाँ AI और प्रोग्रामर मिलकर अद्भुत सॉफ्टवेयर सिस्टम बना सकें, जो अकेले किसी एक के बस की बात नहीं होगी। मानवीय रचनात्मकता और मशीन की दक्षता का मेल एक शक्तिशाली संयोजन है। अंततः, यह प्रतिस्थापन की मनुष्य और मशीन दोनों लिखेंगे

स्रोत:

1. ब्रेनहब, “क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है? एआई का प्रभाव [2024]” ( क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है? एआई का प्रभाव [2024] )।

2. ब्रेनहब, सत्य नडेला और जेफ डीन द्वारा एआई को एक उपकरण के रूप में, प्रतिस्थापन के रूप में नहीं, पर विशेषज्ञ उद्धरण ( क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है? एआई का प्रभाव [2024] ) ( क्या सॉफ्टवेयर इंजीनियरों का कोई भविष्य है? एआई का प्रभाव [2024] )।

3. मीडियम (पाइकोच) का लेख, "क्या एआई प्रोग्रामरों की जगह ले लेगा? प्रचार के पीछे की सच्चाई" , जिसमें सूक्ष्म वास्तविकता बनाम प्रचार का उल्लेख किया गया है ( क्या एआई प्रोग्रामरों की जगह ले लेगा? प्रचार के पीछे की सच्चाई | पाइकोच द्वारा | आर्टिफिशियल कॉर्नर | मार्च, 2025 | मीडियम ) और सैम अल्टमैन का यह कथन कि एआई कार्यों में तो अच्छा है लेकिन पूरी नौकरी नहीं दे सकता।

4. डिजाइनगुरुस, "क्या एआई डेवलपर्स की जगह ले लेगा... (2025)" , इस बात पर जोर देते हुए कि एआई डेवलपर्स को निरर्थक बनाने के बजाय उन्हें संवर्धित क्या एआई 2025 में डेवलपर्स की जगह ले लेगा: भविष्य की एक झलक ) और उन क्षेत्रों को सूचीबद्ध करता है जहां एआई पिछड़ जाता है (रचनात्मकता, संदर्भ, नैतिकता)।

5. स्टैक ओवरफ्लो डेवलपर सर्वे 2023 के अनुसार, 70% डेवलपर्स एआई टूल्स का उपयोग करते हैं, लेकिन सटीकता पर कम भरोसा है (3% को अत्यधिक भरोसा है) ( शिफ्टमैग के अनुसार, 70% डेवलपर्स एआई कोडिंग टूल्स का उपयोग करते हैं, 3% को उनकी सटीकता पर अत्यधिक भरोसा है )।

6. GitHub सर्वे 2023 से पता चलता है कि 92% डेवलपर्स ने AI कोडिंग टूल्स का इस्तेमाल किया है और 70% को इससे फायदा हुआ है ( सर्वेक्षण से पता चलता है कि AI का डेवलपर अनुभव पर क्या प्रभाव पड़ता है - GitHub ब्लॉग )।

7. GitHub Copilot के शोध में पाया गया कि AI की सहायता से कार्यों को 55% तेजी से पूरा किया जा सकता है ( शोध: डेवलपर उत्पादकता और खुशी पर GitHub Copilot के प्रभाव का मात्रात्मक विश्लेषण - GitHub ब्लॉग )।

8. गीकवायर के अनुसार, डीपमाइंड का अल्फाकोड औसत मानव कोडर स्तर (शीर्ष 54%) पर प्रदर्शन कर रहा है, लेकिन शीर्ष प्रदर्शन करने वालों से काफी पीछे है ( डीपमाइंड का अल्फाकोड औसत प्रोग्रामर की दक्षता से मेल खाता है )।

9. इंडिया टुडे (फरवरी 2025), सैम ऑल्टमैन के एआई "सहकर्मियों" के दृष्टिकोण का सारांश, जो कनिष्ठ इंजीनियरों के कार्यों को करेंगे लेकिन "मनुष्यों को पूरी तरह से प्रतिस्थापित नहीं करेंगे" ( सैम ऑल्टमैन का कहना है कि एआई एजेंट जल्द ही सॉफ्टवेयर इंजीनियरों द्वारा किए जाने वाले कार्यों को करेंगे: पूरी कहानी 5 बिंदुओं में - इंडिया टुडे )।

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

इसके बाद आप जो लेख पढ़ना चाहेंगे वे इस प्रकार हैं:

🔗 शीर्ष एआई पेयर प्रोग्रामिंग टूल्स:
उन अग्रणी एआई टूल्स का अन्वेषण करें जो आपके विकास कार्यप्रवाह को बढ़ावा देने के लिए एक कोडिंग पार्टनर की तरह आपके साथ सहयोग कर सकते हैं।

🔗 कोडिंग के लिए कौन सी एआई सबसे अच्छी है – शीर्ष एआई कोडिंग सहायक:
कोड जनरेशन, डिबगिंग और सॉफ्टवेयर प्रोजेक्ट्स को गति देने के लिए सबसे प्रभावी एआई टूल्स के लिए एक गाइड।

🔗 कृत्रिम बुद्धिमत्ता सॉफ्टवेयर विकास – प्रौद्योगिकी के भविष्य को बदलना।
समझें कि एआई किस प्रकार सॉफ्टवेयर के निर्माण, परीक्षण और तैनाती के तरीके में क्रांति ला रहा है।