Por qué ChatGPT no acabará con los programadores

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¿ChatGPT matará a los codificadores?, examinamos muchos supresores de la demanda que amenazaban con acabar con los trabajos de los codificadores. También aludimos a los ESTIMULANTES DE LA DEMANDA, que funcionan como contrapesos al impulsar la demanda de codificadores.

En esta publicación, profundizaremos en Estimulantes de la demanda.

Los estimulantes de la demanda, que comprenden nuevos paradigmas y mercados informáticos, no solo detienen la disminución de los trabajos de codificación, sino que también aumentan la plantilla de codificadores.

NUEVOS PARADIGMAS INFORMÁTICOS

Cualquiera que haya seguido la industria de TI durante las últimas dos décadas o más habría observado muchas oleadas de paradigmas informáticos como Web, Mobile, Social, Cloud y Blockchain junto con el crecimiento de ERP, RAD, AI y otros supresores de la demanda descritos en nuestro Publicación anterior.

Cada nueva ola de paradigma informático creó una nueva demanda de codificadores.

• Web: Una parte sustancial del ERP basado en arquitectura cliente-servidor tuvo que ampliarse para soportar transacciones basadas en Internet con proveedores, clientes y otras partes interesadas.
• Móvil: Muchas aplicaciones existentes como CRM tuvieron que ser “movilizadas” (o “movilizadas” si se prefiere).
• Nube: las aplicaciones locales tuvieron que migrarse a nubes de hiperescala como AWS, Azure y Oracle Cloud Infrastructure.

La generación AI es la última ola. Al automatizar la codificación hasta cierto punto, se suprimirá la demanda de codificadores. Sin embargo, al exigir capacitación de la IA sobre datos específicos de la industria y la empresa («capacitación de última milla», como la llama Oracle), la Gen AI también estimulará la demanda de codificadores.

NUEVOS MERCADOS

A lo largo de las décadas, hemos visto una proliferación de empresas de productos de software y empresas SAAS, y oleadas de transformación digital y tecnología de consumo.

Crearon nuevos mercados para trabajos de codificación como:

• Organizaciones de ingeniería de empresas COTS (Commercial Off The Shelf) y SAAS
• Proveedores de herramientas (RAD/Low Code), incluido software de código abierto y complementos de WordPress.
• Desarrolladores de plataformas Gen AI
• Práctica de DX de Big 4 y otras empresas consultoras
• Nuevas empresas de Internet para consumidores en tecnología financiera, entrega de alimentos, viajes compartidos, habitaciones compartidas, viajes y otras industrias.
• El software es la marca de las empresas. Acuñado por Forrester, el término SITB se refiere a la práctica entre la banca, la ingeniería y otras industrias no relacionadas con el software de diferenciarse a través del software. Ejemplos de SITB incluyen software de financiación comercial y transferencia de fondos de alto valor en bancos, e Internet de las cosas (IoT) en empresas de automatización de fabricación.

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@mattturck: ¿Qué pasó con el Internet de las cosas? Hace 10 años, IoT era la próxima gran novedad. Toneladas de nuevas empresas, dinero de capital de riesgo y publicidad. Terminé produciendo solo *una* empresa pública actualmente independiente, Samsara.

@s_ketharaman: Se podría argumentar que IoT se ha utilizado en plantas de procesos químicos, etc. durante más de 40 años en forma de sensores, DCS y PLC. Como mucho, estos productos deberán actualizarse a ZigBee y otros protocolos abiertos de Internet para convertirlos en una verdadera IoT. Pero esas oportunidades probablemente serán aprovechadas por Honeywell, Schneider y otros proveedores de equipos de control de procesos existentes y es posible que no creen oportunidades para nuevas empresas.

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• Infusión de IA en los productos de empresas que no son de software. p.ej Copiloto industrial Siemens.

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Microsoft y Siemens han creado un asistente de fabricación llamado Siemens Industrial Copilot, que... ayudará al personal de mantenimiento con las reparaciones. – @superglaze.

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Si la historia reciente sirve de guía, predigo que la Generación AI creará más trabajos de codificación. Como mucho, podría provocar un desplazamiento de puestos de trabajo de la ingeniería a las organizaciones de servicios profesionales (PSO). (Para los no iniciados, los codificadores que desarrollan el producto principal en la hoja de ruta de una empresa COTS o SAAS están en la organización de ingeniería, y los codificadores que implementan o dan soporte al producto para un cliente específico de dicha empresa o sus socios de implementación están en la organización profesional). organización de servicios)

Dicho esto, debemos reconocer una diferencia importante entre la IA generativa y los supresores de demanda que la precedieron: ERP, RAD/Low Code, etc., obviaron la necesidad de código. No produjeron lo que produjeron los codificadores. Mientras que Gen AI no elimina la necesidad de código. Produce lo que los codificadores habrían producido de otro modo.

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@vkhosla: Historia divertida: en un reciente hackathon de codificación, el ganador fue un especialista en marketing. No un codificador, sino un comercializador. Anteriormente, ganaba el mejor codificador, menos dependiente de la idea y más de la ejecución y la capacidad de improvisar una solución. Ahora es la mejor idea la que gana, ya que hemos democratizado lo que significa programar y las barreras de entrada son mucho más bajas (es decir, ¡lenguaje natural!).

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En ese sentido, la Generación AI tiene una postura competitiva directa contra codificadores, diseñadores y arquitectos, a diferencia de los supresores de la demanda del pasado.

En consecuencia, se podría argumentar que ChatGPT también puede satisfacer la nueva demanda de codificadores impulsada por nuevos paradigmas y mercados informáticos discutidos anteriormente.

Según mi experiencia personal en el uso de ChatGPT para obtener código listo para usar, Gen AI seguramente disminuirá la demanda de habilidades de codificación HTML CSS simples.

Pasando a sitios web y aplicaciones complejos. Tomemos el siguiente ejemplo:

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Me: ¿Código para clonar Uber?
ChatGPT: Crear un clon completo de Uber es un proyecto complejo y extenso que involucra múltiples componentes, incluidas aplicaciones móviles para pasajeros y conductores, un servidor backend, procesamiento de pagos, integración de mapas y navegación, y más. Es un proyecto que normalmente requeriría un equipo de desarrolladores y recursos importantes. Puedo brindarle una descripción general de alto nivel de los componentes que necesitaría y algunos fragmentos de código de muestra para comenzar, pero tenga en cuenta que crear un clon completo de Uber está más allá del alcance de un simple fragmento de código...

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Puedes ver la respuesta completa.
esta página. Si bien ChatGPT proporcionó fragmentos de código para muchos componentes básicos de una aplicación Uber Clone, del extracto anterior se desprende claramente que aún se necesitarán codificadores para crear sitios web y aplicaciones avanzados.

Lo que pueden hacer los programadores es utilizar asistentes personales Gen AI para escribir código de mejor calidad y más rápido. En esta capacidad, Gen AI complementará, en lugar de reemplazar, a los codificadores de nivel medio y superior. Gartner tiene un par de consejos profesionales para ellos en este contexto:

• La ingeniería de software asistida por IA mejora la productividad de los desarrolladores y permite a los equipos de desarrollo abordar esta creciente demanda de software para administrar el negocio.
• Las herramientas de desarrollo basadas en IA permiten a los ingenieros de software dedicar menos tiempo a escribir código, lo que facilita un mayor enfoque en actividades de nivel superior, como el diseño y la composición de aplicaciones comerciales atractivas.

Si bien no he tenido la oportunidad de usarlo, escuché cosas buenas sobre el asistente de codificación Microsoft Github Copilot.

Si todo lo demás falla, en un tono más ligero, recuerde el viejo dicho de Silicon Valley:

Una empresa de tecnología bien administrada tiene el doble de exceso de personal; una empresa tecnológica mal administrada tiene un exceso de personal 2 veces mayor.

¡Los codificadores no necesitan más garantías de seguridad laboral que esa!

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Puedo escuchar a los programadores quejarse de que elaborar estimulantes de la demanda está más allá de sus habilidades.

Tienen razón. Como antes, los gerentes de producto y los especialistas en marketing, también conocidos como normas, crearán nuevos paradigmas y mercados informáticos que generarán una mayor demanda de codificadores en la era de la Generación AI. Sin embargo, necesitarán el apoyo de codificadores, diseñadores y arquitectos, también conocidos como geeks, en este esfuerzo.

Ergo Generative AI presenta una oportunidad única para que los geeks colaboren con los normales.

Divulgación: Oracle es un ex empleador.

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• Fuente: https://www.finextra.com/blogposting/25592/why-chatgpt-wont-kill-coders?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs