Hvorfor ChatGPT ikke dreper kodere

In
Vil ChatGPT drepe kodere?, undersøkte vi mange etterspørselsdempere som truet med å drepe programmerernes jobber. Vi hentydet også til DEMAND STIMULANTS, som fungerer som motvekter ved å øke etterspørselen etter kodere.

I dette innlegget skal vi gjøre et dypdykk i Etterspørselstimulerende midler.

Består av nye databehandlingsparadigmer og markeder, etterspørselsstimulerende midler stopper ikke bare nedgangen av kodejobber, men øker antallet programmerere.

NYE DATAPARADIGMER

Alle som har fulgt IT-industrien de siste to tiårene eller lenger, ville ha observert mange bølger av databehandlingsparadigmer som Web, Mobile, Social, Cloud og Blockchain sammen med veksten av ERP, RAD, AI og andre etterspørselsdempere beskrevet i vår forrige innlegg.

Hver ny bølge av databehandlingsparadigmer skapte ny etterspørsel etter kodere.

• Nett: En betydelig del av klient-server-arkitektur-basert ERP måtte utvides til å støtte internettbaserte transaksjoner med leverandører, kunder og andre interessenter.
• Mobil: Mange eksisterende applikasjoner som CRM måtte «mobiliseres» (eller «mobiliseres» hvis du foretrekker det).
• Cloud: Onprem-applikasjoner måtte migreres til hyperscaler-skyer som AWS, Azure og Oracle Cloud Infrastructure.

Gen AI er den siste bølgen. Ved å automatisere koding til en viss grad, vil det undertrykke etterspørselen etter kodere. Men ved å kreve opplæring av AI på bransje- og bedriftsspesifikke data – «last mile training» som Oracle kaller det – vil Gen AI også stimulere etterspørselen etter kodere.

NYE MARKEDER

I løpet av tiårene har vi sett en sopp av programvareproduktselskaper og SAAS-selskaper, og bølger av digital transformasjon og forbrukerteknologi.

De skapte nye markeder for kodejobber som:

• Ingeniørorganisasjoner til COTS (Commercial Off The Shelf) og SAAS-selskaper
• Verktøy (RAD / Low Code)-leverandører inkludert åpen kildekode-programvare og WordPress-plugins.
• Gen AI-plattformutviklere
• DX praksis av Big 4 og andre konsulentselskaper
• Oppstart av forbrukerinternett innen fintech, matlevering, rideshare, romdeling, reise og andre bransjer.
• Software Is The Brand-selskaper. Utviklet av Forrester, refererer begrepet SITB til praksisen blant bank-, ingeniør- og andre ikke-programvareindustrier for å differensiere seg via programvare. Eksempler på SITB inkluderer Trade Finance og High Value Fund Transfer-programvare i banker, og Internet of Things (IoT) i produksjonsautomatiseringsbedrifter.

----

@mattturck: Hva skjedde med tingenes internett? For 10 år siden var IoT den neste store tingen. Tonnevis av nye oppstarter, VC-penger og hype. Endte opp med å produsere bare *ett* for øyeblikket uavhengig offentlig selskap i dag, Samsara.

@s_ketharaman: Det kan hevdes at IoT har vært i bruk i kjemiske prosessanlegg etc. i 40+ år i form av sensorer, DCS og PLSer. På det meste må disse produktene oppgraderes til ZigBee og andre åpne Internett-protokoller for å gjøre dem til ekte IoT. Men disse mulighetene vil sannsynligvis bli utnyttet av Honeywell, Schneider og andre eksisterende leverandører av prosesskontrollutstyr og vil kanskje ikke skape muligheter for nye oppstarter.

----

• Infusjon av AI i produktene til ikke-programvareselskaper. f.eks Siemens Industrial Copilot.

----

Microsoft og Siemens har kommet opp med en produksjonsassistent kalt Siemens Industrial Copilot, som skal hjelpe vedlikeholdspersonell med reparasjoner. – @superglasur.

-------

Hvis nyere historie er noen guide, spår jeg at Gen AI vil skape flere kodejobber. På det meste kan det føre til en forskyvning av arbeidsplasser fra ingeniører til profesjonelle tjenesteorganisasjoner (PSO). (For de uinnvidde er kodere som utvikler kjerneproduktet på veikartet til et COTS- eller SAAS-selskap i ingeniørorganisasjonen, og kodere som implementerer eller støtter produktet for en spesifikk kunde til et slikt selskap eller dets implementeringspartnere er i det profesjonelle tjenester org.)

Når det er sagt, må vi gjenkjenne en stor forskjell mellom Generativ AI og etterspørselsdemperene som kom før den: ERP, RAD / Low Code etc. eliminerte behovet for kode. De produserte ikke det kodere produserte. Mens Gen AI ikke unngår behovet for kode. Den produserer det som kodere ellers ville ha produsert.

----

@vkhosla: Morsom historie – på et nylig kodende hackathon var vinneren en markedsfører. Ikke en koder, men en markedsfører. Tidligere var det den beste koderen som vant, mindre avhengig av idé og mer av utførelse og evne til å jerryrigge en løsning. Nå er det den beste ideen som vinner siden vi har demokratisert hva det betyr å programmere og adgangsbarrierer er mye lavere (dvs. naturlig språk!)

----

For så vidt har Gen AI en direkte konkurranseposisjon mot kodere, designere og arkitekter, i motsetning til tidligere tiders etterspørselsdempere.

Følgelig kan det hevdes at den nye etterspørselen etter kodere drevet av nye databehandlingsparadigmer og markeder diskutert ovenfor, også kan oppfylles av ChatGPT.

Ut fra min personlige erfaring med å bruke ChatGPT for å få ferdig kode, er Gen AI nødt til å redusere etterspørselen etter vanilje HTML CSS-kodingsferdigheter.

Gå videre til komplekse nettsteder og applikasjoner. La oss ta følgende eksempel:

---- 

Me: Kode for Uber-klone?
ChatGPT: Å lage en full Uber-klone er et komplekst og omfattende prosjekt som involverer flere komponenter, inkludert mobilapper for passasjerer og sjåfører, en backend-server, betalingsbehandling, kartlegging og navigasjonsintegrasjon og mer. Det er et prosjekt som vanligvis vil kreve et team av utviklere og betydelige ressurser. Jeg kan gi deg en oversikt på høyt nivå over komponentene du trenger og noen eksempelkodebiter for å komme i gang, men husk at å bygge en fullstendig Uber-klone er utenfor rekkevidden til en enkel kodebit...

----

Du kan se hele svaret
her.. Mens ChatGPT ga kodebiter for mange byggeklosser i en Uber Clone-app, er det klart fra utdraget ovenfor at kodere fortsatt vil være nødvendig for å bygge avanserte nettsteder og applikasjoner.

Det kodere kan gjøre er å bruke Gen AI personlige assistenter for å skrive kode av bedre kvalitet raskere. I denne egenskapen vil Gen AI supplere – i stedet for å erstatte – mellomtone- og seniornivåkodere. Gartner har et par proffe tips til dem i denne sammenhengen:

• AI-assistert programvareutvikling forbedrer utviklerproduktiviteten og gjør det mulig for utviklingsteam å møte denne økende etterspørselen etter programvare for å drive virksomheten.
• AI-infunderte utviklingsverktøy lar programvareingeniører bruke mindre tid på å skrive kode, noe som legger til rette for økt fokus på aktiviteter på høyere nivå, for eksempel design og sammensetning av overbevisende forretningsapplikasjoner.

Selv om jeg ikke har hatt en sjanse til å bruke den, hører jeg gode ting om Microsoft Github Copilot-kodingsassistenten.

Hvis alt annet feiler, på en lettere måte, husk det gamle Silicon Valley-ordtaket:

Et veldrevet teknologiselskap er 2X overbemannet; et dårlig drevet teknologiselskap er fire ganger overbemannet.

Kodere trenger ikke mer forsikring om jobbsikkerhet enn det!

-------

Jeg kan høre kodere beklage at å lage etterspørselsstimulerende midler er utenfor ferdighetene deres.

De har rett. Som før vil produktledere og markedsførere aka normies skape de nye databehandlingsparadigmene og markedene som vekker større etterspørsel etter kodere i en alder av Gen AI. Imidlertid må de støttes av kodere, designere og arkitekter aka geeks i denne bestrebelsen.

Ergo Generative AI gir en unik mulighet for nerder til å samarbeide med normier.

Avsløring: Oracle er tidligere arbeidsgiver.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://www.finextra.com/blogposting/25592/why-chatgpt-wont-kill-coders?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs