این تصور که هوش مصنوعی به طور کامل جایگزین مهندسان نرم افزار خواهد شد، بحث هایی را در سراسر صنعت فناوری برانگیخته است. تحقیقات اخیر گارتنر نشان می دهد که این ترس عمدتاً بی اساس است. در حالی که فناوری‌های هوش مصنوعی چشم‌انداز مهندسی نرم‌افزار را متحول می‌کند، تخصص انسانی، به‌ویژه در نقش‌هایی که شامل حل مشکلات پیچیده و نوآوری است، حیاتی باقی خواهد ماند.
تقویت بیش از اتوماسیون: تأثیر واقعی هوش مصنوعی بر مهندسی
در کوتاه مدت، ابزارهای هوش مصنوعی به افزایش گردش کار توسعه دهندگان ادامه می دهند و بهره وری را بدون حذف نیاز به ورودی انسانی افزایش می دهند. هوش مصنوعی می تواند کارهای تکراری مانند تولید کد و اشکال زدایی را ساده کند و به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا بر فعالیت های با ارزش بالا تمرکز کنند. این امر به ویژه برای توسعه‌دهندگان ارشد در سازمان‌های بالغ که در ادغام این ابزارها در جریان‌های کاری تثبیت‌شده ماهر هستند، مفید است. با این حال، ابزارهای هوش مصنوعی کاملاً مستقل نیستند و در حال حاضر نمی توانند جایگزین شهود، تفکر انتقادی و خلاقیت انسان شوند که برای ارائه نرم افزار با کیفیت بالا ضروری هستند.
از آنجایی که سازمان‌ها از هوش مصنوعی استقبال می‌کنند، سرمایه‌گذاری در شیوه‌های مهندسی نرم‌افزار قوی، از جمله یکپارچه‌سازی مداوم و اتوماسیون تست، بسیار مهم است. بدون این پایه‌ها، مزایای بهره‌وری هوش مصنوعی محدود خواهد بود، به‌ویژه در شرکت‌هایی که توسعه‌دهندگان هنوز زمان قابل‌توجهی را صرف آزمایش دستی و وظایف استقرار می‌کنند. علاوه بر این، اثربخشی ابزارهای هوش مصنوعی می تواند بسته به سابقه توسعه دهندگانی که از آنها استفاده می کنند، متفاوت باشد. مهندسان جوان که هنوز در حال ایجاد تخصص در حوزه هستند، ممکن است بیش از حد به ابزارهای هوش مصنوعی متکی باشند که منجر به مشکلات بالقوه امنیت و کیفیت شود. از سوی دیگر، مهندسان ارشد به دلیل درک عمیقشان از سیستم‌های زیربنایی و توانایی آنها در ارزیابی انتقادی خروجی‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی، می‌توانند به طور موثرتری از هوش مصنوعی استفاده کنند.
ظهور مهندسی هوش مصنوعی: چرا توسعه دهندگان ماهر اینجا هستند تا بمانند؟
همانطور که هوش مصنوعی بالغ می شود، تقاضا برای کلاس جدیدی از مهارت های مهندسی نرم افزار را افزایش می دهد. این تغییر نشان‌دهنده آغاز مهندسی نرم‌افزار بومی هوش مصنوعی است، زمینه‌ای که توسعه‌دهندگان را ملزم می‌کند تا با ذهنیت هوش مصنوعی کار کنند و به جای حل مستقل، بر هدایت عوامل هوش مصنوعی از طریق مشکلات پیچیده تمرکز کنند. مهندسی بومی هوش مصنوعی به شدت به مهارت های مهندسی سریع، پردازش زبان طبیعی و بازیابی (RAG) بستگی دارد.
این تکامل با پدیده‌ای به نام پارادوکس Jevons همسو می‌شود: از آنجایی که هوش مصنوعی مهندسی نرم‌افزار را کارآمدتر می‌کند، به جای کاهش آن، تقاضا برای مهندسان نرم‌افزار را افزایش می‌دهد. قابلیت‌های هوش مصنوعی راه‌های جدیدی را برای نوآوری باز می‌کند، که نیازمند استعدادهای انسانی بیشتر برای رهبری پروژه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی است، با توسعه‌دهندگان ماهر که نقشی محوری در ایجاد برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی ایفا می‌کنند، و خواستار ترکیبی از دانش سنتی مهندسی نرم‌افزار و مهارت‌های مرتبط با هوش مصنوعی هستند. .
در بلندمدت، سازمان‌هایی که به دنبال استفاده از هوش مصنوعی هستند، باید بر ارتقای مهارت‌های تیم‌های خود تمرکز کنند تا نیاز روزافزون به مهندسان هوش مصنوعی را برآورده کنند. هوش مصنوعی قرار است مرزهای مهندسی نرم افزار را بازتعریف کند و آن را به حوزه ای پویاتر و بین رشته ای تبدیل کند. به جای ترس از هوش مصنوعی، توسعه‌دهندگان باید آن را به عنوان ابزاری بپذیرند که قابلیت‌های آنها را تقویت می‌کند، نقش‌هایشان را ارتقا می‌بخشد و فرصت‌های جدیدی را در حرفه مهندسی نرم‌افزار باز می‌کند.
منبع: https://aibusiness.com/responsible-ai/redefining-the-software-engineer-s-role-in-the-age-of-ai