Tại sao ChatGPT không giết được lập trình viên

Tại sao ChatGPT không giết được lập trình viên

Dấu thời gian: ngày 25 tháng 2024 năm 5 14:XNUMX sáng

In
ChatGPT có tiêu diệt các lập trình viên không?, chúng tôi đã xem xét nhiều yếu tố ngăn chặn nhu cầu có nguy cơ giết chết công việc của các lập trình viên. Chúng tôi cũng ám chỉ đến KÍCH THÍCH NHU CẦU, hoạt động như một đối trọng bằng cách thúc đẩy nhu cầu về lập trình viên.

Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ đi sâu vào Chất kích thích nhu cầu.

Bao gồm các mô hình và thị trường điện toán mới, các yếu tố kích thích nhu cầu không chỉ ngăn chặn sự sụt giảm của công việc lập trình mà còn tăng số lượng lập trình viên.

MÔ HÌNH MÁY TÍNH MỚI

Bất kỳ ai theo dõi ngành CNTT trong hai thập kỷ qua hoặc lâu hơn đều có thể quan sát thấy nhiều làn sóng mô hình điện toán như Web, Di động, Xã hội, Đám mây và Blockchain cùng với sự phát triển của ERP, RAD, AI và các yếu tố ngăn chặn nhu cầu khác được mô tả trong phần này của chúng tôi. bài trước.

Mỗi làn sóng mô hình điện toán mới đều tạo ra nhu cầu mới về lập trình viên.

  • Web: Một phần đáng kể của ERP dựa trên kiến ​​trúc client-server phải được mở rộng để hỗ trợ các giao dịch dựa trên internet với nhà cung cấp, khách hàng và các bên liên quan khác.
  • Di động: Nhiều ứng dụng hiện có như CRM phải được “huy động hóa” (hoặc “huy động hóa” nếu bạn thích).
  • Đám mây: Các ứng dụng tại chỗ phải được di chuyển sang các đám mây siêu quy mô như AWS, Azure và Cơ sở hạ tầng đám mây Oracle.

Gen AI là làn sóng mới nhất. Bằng cách tự động hóa việc mã hóa ở một mức độ nào đó, nó sẽ hạn chế nhu cầu về lập trình viên. Tuy nhiên, bằng cách yêu cầu đào tạo AI về dữ liệu dành riêng cho ngành và doanh nghiệp – “đào tạo chặng cuối” như Oracle gọi - Gen AI cũng sẽ kích thích nhu cầu về lập trình viên.

THỊ TRƯỜNG MỚI

Trong nhiều thập kỷ, chúng ta đã chứng kiến ​​sự mọc lên như nấm của các công ty sản phẩm phần mềm và công ty SAAS cũng như làn sóng chuyển đổi kỹ thuật số và công nghệ tiêu dùng.

Họ đã tạo ra các thị trường mới cho các công việc viết mã như:

  • Các tổ chức kỹ thuật của các công ty COTS (Commercial Off The Shelf) và SAAS
  • Các nhà cung cấp công cụ (RAD / Low Code) bao gồm phần mềm nguồn mở và Plugin WordPress.
  • Nhà phát triển nền tảng AI thế hệ
  • Thực hành DX của Big 4 và các công ty tư vấn khác
  • Các công ty khởi nghiệp về Internet dành cho người tiêu dùng trong lĩnh vực fintech, giao đồ ăn, chia sẻ xe, chia sẻ phòng, du lịch và các ngành khác.
  • Phần mềm là thương hiệu của các công ty. Do Forrester đặt ra, thuật ngữ SITB đề cập đến thực tiễn giữa các ngành ngân hàng, kỹ thuật và các ngành phi phần mềm khác để tạo sự khác biệt thông qua phần mềm. Ví dụ về SITB bao gồm phần mềm Tài trợ thương mại và Chuyển tiền giá trị cao trong ngân hàng và Internet of Things (IoT) trong các công ty tự động hóa sản xuất.

----

@mattturck: Chuyện gì đã xảy ra với Internet of Things? 10 năm trước, IoT là điều lớn lao tiếp theo. Rất nhiều công ty khởi nghiệp mới, tiền đầu tư mạo hiểm và sự cường điệu. Ngày nay, cuối cùng chỉ sản xuất được *một* công ty đại chúng độc lập, Samsara.

@s_ketharaman: Có thể lập luận rằng IoT đã được sử dụng trong các nhà máy xử lý hóa học, v.v. trong hơn 40 năm dưới dạng cảm biến, DCS và PLC. Nhiều nhất, những sản phẩm này sẽ cần được nâng cấp lên ZigBee và các giao thức Internet mở khác để biến chúng thành IoT thực sự. Nhưng những cơ hội đó có thể sẽ được Honeywell, Schneider và các nhà cung cấp thiết bị kiểm soát quy trình hiện có khác khai thác và có thể không tạo cơ hội cho các công ty khởi nghiệp mới.

----

  • Truyền AI vào sản phẩm của các công ty phi phần mềm. ví dụ Phi công phụ công nghiệp của Siemens.

----

Microsoft và Siemens đã đưa ra một trợ lý sản xuất có tên là Siemens Industrial Copilot, trợ lý này sẽ… hỗ trợ nhân viên bảo trì sửa chữa. – @superglaze.

-------

Nếu lịch sử gần đây là một hướng dẫn nào đó, tôi dự đoán rằng Gen AI sẽ tạo ra nhiều công việc viết mã hơn. Nhiều nhất, nó có thể dẫn đến sự chuyển dịch công việc từ kỹ thuật sang các tổ chức dịch vụ chuyên nghiệp (PSO). (Đối với những người mới bắt đầu, những lập trình viên phát triển sản phẩm cốt lõi theo lộ trình của công ty COTS hoặc SAAS thuộc tổ chức kỹ thuật và những lập trình viên triển khai hoặc hỗ trợ sản phẩm cho một khách hàng cụ thể của công ty đó hoặc các đối tác triển khai của công ty đó thuộc tổ chức chuyên môn. tổ chức dịch vụ)

Điều đó nói lên rằng, chúng ta phải nhận ra một điểm khác biệt lớn giữa Generative AI và các công cụ ngăn chặn nhu cầu trước đó: ERP, RAD / Low Code, v.v. đã loại bỏ nhu cầu về mã. Họ không tạo ra những gì mà các lập trình viên đã tạo ra. Trong khi đó Gen AI không loại bỏ nhu cầu về mã. Nó tạo ra những gì mà các lập trình viên lẽ ra sẽ tạo ra.

----

@vkhosla: Câu chuyện thú vị – tại một cuộc thi hackathon viết mã gần đây, người chiến thắng là một nhà tiếp thị. Không phải là một lập trình viên, mà là một nhà tiếp thị. Trước đây, người lập trình giỏi nhất là người chiến thắng, ít phụ thuộc vào ý tưởng hơn mà phụ thuộc nhiều hơn vào việc thực thi cũng như khả năng đưa ra giải pháp. Giờ đây, ý tưởng hay nhất sẽ chiến thắng vì chúng ta đã dân chủ hóa ý nghĩa của chương trình và rào cản gia nhập thấp hơn nhiều (tức là ngôn ngữ tự nhiên!)

----

Ở mức độ đó, Gen AI có thế cạnh tranh trực tiếp với các lập trình viên, nhà thiết kế và kiến ​​trúc sư, không giống như những biện pháp ngăn chặn nhu cầu trước đây.

Theo đó, có thể lập luận rằng nhu cầu mới về lập trình viên được thúc đẩy bởi các mô hình và thị trường điện toán mới được thảo luận ở trên cũng có thể được ChatGPT đáp ứng.

Tại sao ChatGPT sẽ không tiêu diệt các lập trình viên PlatoBlockchain Data Intelligence. Tìm kiếm dọc. Ái.

Theo kinh nghiệm cá nhân của tôi khi sử dụng ChatGPT để lấy mã làm sẵn, Gen AI chắc chắn sẽ làm giảm nhu cầu về các kỹ năng mã hóa CSS HTML thuần túy.

Chuyển sang các trang web và ứng dụng phức tạp. Hãy lấy ví dụ sau:

---- 

Me: Mã cho bản sao Uber?
ChatGPT: Tạo một bản sao Uber đầy đủ là một dự án phức tạp và rộng lớn bao gồm nhiều thành phần, bao gồm ứng dụng di động cho hành khách và tài xế, máy chủ phụ trợ, xử lý thanh toán, tích hợp bản đồ và điều hướng, v.v. Đó là một dự án thường yêu cầu một nhóm các nhà phát triển và nguồn lực đáng kể. Tôi có thể cung cấp cho bạn thông tin tổng quan cấp cao về các thành phần bạn cần và một số đoạn mã mẫu để bạn bắt đầu, nhưng hãy nhớ rằng việc tạo một bản sao Uber đầy đủ nằm ngoài phạm vi của một đoạn mã đơn giản…

----

Bạn có thể xem phản hồi đầy đủ
tại đây. Mặc dù ChatGPT đã cung cấp các đoạn mã cho nhiều khối xây dựng của ứng dụng Uber Clone, nhưng rõ ràng từ đoạn trích trên rằng các lập trình viên vẫn sẽ được yêu cầu xây dựng các trang web và ứng dụng nâng cao.

Những gì các lập trình viên có thể làm là sử dụng trợ lý cá nhân Gen AI để viết mã chất lượng tốt hơn và nhanh hơn. Với khả năng này, Gen AI sẽ bổ sung - thay vì thay thế - các lập trình viên cấp trung và cấp cao. Gartner có một số lời khuyên chuyên nghiệp dành cho họ trong bối cảnh này:

  • Công nghệ phần mềm được hỗ trợ bởi AI cải thiện năng suất của nhà phát triển và cho phép các nhóm phát triển giải quyết nhu cầu ngày càng tăng về phần mềm để vận hành doanh nghiệp.
  • Các công cụ phát triển được tích hợp AI cho phép các kỹ sư phần mềm dành ít thời gian hơn cho việc viết mã, tạo điều kiện tăng cường tập trung vào các hoạt động cấp cao hơn, chẳng hạn như thiết kế và bố cục các ứng dụng kinh doanh hấp dẫn.

Mặc dù tôi chưa có cơ hội sử dụng nó nhưng tôi đã nghe được những điều tốt đẹp về trợ lý mã hóa Microsoft Github Copilot.

Nếu vẫn thất bại, hãy nhớ đến câu ngạn ngữ cũ của Thung lũng Silicon:

Một Công ty Công nghệ hoạt động tốt sẽ có lượng nhân viên dư thừa gấp 2 lần; một Công ty Công nghệ hoạt động kém sẽ bị thừa nhân lực gấp 4 lần.

Các lập trình viên không cần bất kỳ sự đảm bảo nào về an ninh công việc hơn thế!

-------

Tôi có thể nghe thấy các lập trình viên càu nhàu rằng việc tạo ra các chất kích thích nhu cầu nằm ngoài khả năng kỹ năng của họ.

Họ nói đúng. Giống như trước đây, các nhà quản lý sản phẩm và nhà tiếp thị hay còn gọi là các chuẩn mực sẽ tạo ra các mô hình và thị trường điện toán mới, làm dấy lên nhu cầu lớn hơn về lập trình viên trong thời đại Gen AI. Tuy nhiên, họ sẽ cần được hỗ trợ bởi các lập trình viên, nhà thiết kế và kiến ​​trúc sư hay còn gọi là những người đam mê công nghệ trong nỗ lực này.

Ergo Generative AI mang đến cơ hội duy nhất cho những người đam mê công nghệ cộng tác với những người bình thường.

Tiết lộ: Oracle là nhà tuyển dụng cũ.

Dấu thời gian:

Thêm từ tài chính