Mengapa ChatGPT Tidak Akan Membunuh Pembuat Kode

Mengapa ChatGPT Tidak Akan Membunuh Pembuat Kode

Stempel Waktu: 25 Januari 2024 5

In
Akankah ChatGPT Membunuh Pembuat Kode?, kami memeriksa banyak penekan permintaan yang mengancam akan mematikan pekerjaan pembuat kode. Kami juga menyinggung STIMULAN PERMINTAAN, yang berfungsi sebagai penyeimbang dengan meningkatkan permintaan akan pembuat kode.

Dalam posting ini, kita akan mendalami lebih dalam Stimulan Permintaan.

Terdiri dari paradigma dan pasar komputasi baru, stimulan permintaan tidak hanya menahan penurunan pekerjaan coding namun juga meningkatkan jumlah karyawan pembuat kode.

PARADIGMA KOMPUTASI BARU

Siapa pun yang telah mengikuti industri TI selama dua dekade terakhir atau lebih pasti telah mengamati banyak gelombang paradigma komputasi seperti Web, Seluler, Sosial, Cloud, dan Blockchain seiring dengan pertumbuhan ERP, RAD, AI, dan penekan permintaan lainnya yang dijelaskan dalam artikel kami. posting sebelumnya.

Setiap gelombang baru paradigma komputasi menciptakan permintaan baru terhadap pembuat kode.

  • Web: Sebagian besar ERP berbasis arsitektur client-server harus diperluas untuk mendukung transaksi berbasis internet dengan pemasok, pelanggan, dan pemangku kepentingan lainnya.
  • Seluler: Banyak aplikasi yang ada seperti CRM harus “dimobilisasi” (atau “dimobifikasi” jika Anda mau).
  • Cloud: Aplikasi onprem harus dimigrasikan ke cloud hyperscaler seperti AWS, Azure, dan Oracle Cloud Infrastructure.

Gen AI adalah gelombang terbaru. Dengan mengotomatiskan pengkodean sampai batas tertentu, hal ini akan menekan permintaan akan pembuat kode. Namun, dengan mewajibkan pelatihan AI pada data spesifik industri dan perusahaan – “last mile training” sebagaimana Oracle menyebutnya – Gen AI juga akan merangsang permintaan akan pembuat kode.

PASAR BARU

Selama beberapa dekade, kita telah melihat menjamurnya perusahaan produk perangkat lunak dan perusahaan SAAS, gelombang transformasi digital, dan teknologi konsumen.

Mereka menciptakan pasar baru untuk pekerjaan coding seperti:

  • Organisasi teknik perusahaan COTS (Commercial Off The Shelf) dan SAAS
  • Vendor Alat (RAD / Kode Rendah) termasuk perangkat lunak sumber terbuka dan Plugin WordPress.
  • Pengembang platform Gen AI
  • Praktek DX Big 4 dan perusahaan konsultan lainnya
  • Startup Internet konsumen di bidang fintech, pesan-antar makanan, rideshare, roomshare, perjalanan, dan industri lainnya.
  • Perangkat Lunak Adalah Merek perusahaan. Diciptakan oleh Forrester, istilah SITB mengacu pada praktik di kalangan perbankan, teknik, dan industri non-perangkat lunak lainnya untuk membedakan diri mereka melalui perangkat lunak. Contoh SITB mencakup perangkat lunak Pembiayaan Perdagangan dan Transfer Dana Bernilai Tinggi di bank, dan Internet of Things (IoT) di perusahaan otomasi manufaktur.

----

@mattturck: Apa yang terjadi dengan Internet of Things? 10 tahun yang lalu, IoT adalah hal besar berikutnya. Banyak startup baru, uang VC, dan sensasi. Akhirnya hanya memproduksi *satu* perusahaan publik independen saat ini, Samsara.

@s_ketharaman: Dapat dikatakan bahwa IoT telah digunakan di pabrik proses kimia dll. selama lebih dari 40 tahun dalam bentuk sensor, DCS, dan PLC. Paling-paling, produk-produk ini perlu ditingkatkan ke ZigBee dan protokol Internet terbuka lainnya untuk menjadikannya IoT yang sesungguhnya. Namun peluang tersebut kemungkinan besar akan dimanfaatkan oleh Honeywell, Schneider, dan pemasok peralatan kontrol proses lainnya dan mungkin tidak menciptakan peluang bagi startup baru.

----

  • Memasukkan AI ke dalam produk perusahaan non-perangkat lunak. misalnya Kopilot Industri Siemens.

----

Microsoft dan Siemens telah menghadirkan asisten manufaktur yang disebut Siemens Industrial Copilot, yang akan… membantu staf pemeliharaan dalam perbaikan. – @superglaze.

-------

Jika sejarah terkini bisa menjadi panduan, saya memperkirakan Gen AI akan menciptakan lebih banyak pekerjaan coding. Kemungkinan besar, hal ini dapat menyebabkan perpindahan pekerjaan dari bidang teknik ke organisasi jasa profesional (PSO). (Bagi yang belum tahu, pembuat kode yang mengembangkan produk inti pada peta jalan perusahaan COTS atau SAAS berada di organisasi teknik, dan pembuat kode yang menerapkan atau mendukung produk untuk pelanggan tertentu dari perusahaan tersebut atau mitra implementasinya berada di organisasi profesional. organisasi layanan.)

Oleh karena itu, kita harus mengenali satu perbedaan utama antara AI Generatif dan penekan permintaan yang ada sebelumnya: ERP, RAD/Kode Rendah, dll. meniadakan kebutuhan akan kode. Mereka tidak menghasilkan apa yang dihasilkan oleh pembuat kode. Sedangkan Gen AI tidak meniadakan kebutuhan akan kode. Ini menghasilkan apa yang seharusnya dihasilkan oleh pembuat kode.

----

@vkhosla: Cerita seru – pada hackathon coding baru-baru ini, pemenangnya adalah seorang pemasar. Bukan pembuat kode, tapi pemasar. Sebelumnya, pembuat kode terbaiklah yang menang, tidak terlalu bergantung pada ide, namun lebih bergantung pada eksekusi dan kemampuan untuk memberikan solusi. Sekarang ide terbaiklah yang menang karena kita telah mendemokratisasikan apa yang dimaksud dengan program dan hambatan untuk masuk ke dalamnya jauh lebih rendah (yaitu bahasa alami!)

----

Sejauh ini, Gen AI memang memiliki sikap kompetitif langsung terhadap pembuat kode, desainer, dan arsitek, tidak seperti penekan permintaan di masa lalu.

Oleh karena itu, dapat dikatakan bahwa permintaan baru akan pembuat kode yang didorong oleh paradigma dan pasar komputasi baru yang dibahas di atas juga dapat dipenuhi oleh ChatGPT.

Mengapa ChatGPT Tidak Akan Membunuh Coders PlatoBlockchain Data Intelligence. Pencarian Vertikal. Ai.

Berdasarkan pengalaman pribadi saya menggunakan ChatGPT untuk mendapatkan kode siap pakai, Gen AI pasti akan mengurangi permintaan akan keterampilan pengkodean HTML CSS vanilla biasa.

Pindah ke situs web dan aplikasi yang kompleks. Mari kita ambil contoh berikut:

---- 

Me: Kode untuk klon Uber?
ChatGPT: Membuat tiruan Uber sepenuhnya adalah proyek kompleks dan ekstensif yang melibatkan banyak komponen, termasuk aplikasi seluler untuk penumpang dan pengemudi, server backend, pemrosesan pembayaran, integrasi pemetaan dan navigasi, dan banyak lagi. Ini adalah proyek yang biasanya membutuhkan tim pengembang dan sumber daya yang signifikan. Saya dapat memberi Anda ikhtisar tingkat tinggi tentang komponen yang Anda perlukan dan beberapa contoh cuplikan kode untuk membantu Anda memulai, namun perlu diingat bahwa membuat klon Uber lengkap berada di luar cakupan cuplikan kode sederhana…

----

Anda dapat melihat respons lengkapnya
di sini. Meskipun ChatGPT memberikan cuplikan kode untuk banyak blok penyusun aplikasi Uber Clone, jelas dari kutipan di atas bahwa pembuat kode masih diperlukan untuk membangun situs web dan aplikasi tingkat lanjut.

Apa yang dapat dilakukan pembuat kode adalah menggunakan asisten pribadi Gen AI untuk menulis kode dengan kualitas lebih baik dan lebih cepat. Dalam kapasitas ini, Gen AI akan melengkapi – bukan menggantikan – pembuat kode tingkat menengah dan senior. Gartner memiliki beberapa tip profesional untuk mereka dalam konteks ini:

  • Rekayasa perangkat lunak yang dibantu AI meningkatkan produktivitas pengembang dan memungkinkan tim pengembangan mengatasi peningkatan permintaan perangkat lunak untuk menjalankan bisnis.
  • Alat pengembangan yang dilengkapi AI memungkinkan insinyur perangkat lunak menghabiskan lebih sedikit waktu untuk menulis kode, memfasilitasi peningkatan fokus pada aktivitas tingkat tinggi, seperti desain dan komposisi aplikasi bisnis yang menarik.

Meskipun saya belum sempat menggunakannya, saya mendengar hal-hal baik tentang asisten pengkodean Microsoft Github Copilot.

Jika semuanya gagal, ingatlah pepatah lama Silicon Valley:

Perusahaan Teknologi yang dikelola dengan baik memiliki 2X kelebihan staf; Perusahaan Teknologi yang dijalankan dengan buruk mengalami kelebihan staf sebanyak 4 kali lipat.

Pembuat kode tidak memerlukan jaminan keamanan kerja lebih dari itu!

-------

Saya dapat mendengar para pembuat kode menggerutu bahwa menciptakan stimulan permintaan berada di luar keahlian mereka.

Mereka benar. Seperti sebelumnya, manajer produk dan pemasar alias normies akan menciptakan paradigma dan pasar komputasi baru yang memicu permintaan lebih besar terhadap pembuat kode di era Gen AI. Namun, mereka perlu didukung oleh para pembuat kode, desainer, dan arsitek alias geek dalam upaya ini.

Ergo Generative AI menghadirkan peluang unik bagi para geek untuk berkolaborasi dengan orang normal.

Pengungkapan: Oracle adalah mantan majikan.

Stempel Waktu:

Lebih dari Fintextra