सबसे बड़ी AI बाधा आपके दिमाग में है

प्रस्तावना

आसमान गिर रहा है। या कम से कम मेरी LinkedIn फ़ीड मुझे यही बताती है।

हर दिन एक नई भविष्यवाणी लेकर आता है। प्रोग्रामर का अंत। प्रोडक्ट मैनेजर की अप्रासंगिकता। रचनात्मकता की मृत्यु। हमें बताया जाता है कि हम एक बेरोजगार भविष्य की कगार पर खड़े हैं जहां एक एल्गोरिदमिक देवता हमारा कोड लिखता है, हमारे इंटरफ़ेस डिज़ाइन करता है, और हमारे बैकलॉग को प्रबंधित करता है।

मैंने बीस साल सिस्टम बनाने में बिताए हैं। मैंने फ्रेमवर्क को उठते और गिरते देखा है। मैंने ऐसी पद्धतियों को देखा है जो रामबाण के रूप में वादा की गई थीं लेकिन सीसे के बोझ में बदल गईं। और अब मैं एक घबराहट देख रहा हूं जो तकनीक से कम और अहंकार से ज्यादा है।

यह डर कि AI आपको बदल देगा, मॉडल की क्षमता पर आधारित नहीं है। यह आपके अहंकार की नाजुकता पर आधारित है।

अगर आपकी पूरी पेशेवर पहचान बॉयलरप्लेट कोड लिखने या Jira टिकट शफ़ल करने में लिपटी हुई है, तो हां। आपको चिंतित होना चाहिए। लेकिन अगर आप एक बिल्डर हैं? अगर आप एक विचारक हैं? इसने बिल्कुल सब कुछ बदल दिया है।

"प्रतिस्थापन" की कहानी एक मिथक है। लेकिन यह बनी रहती है क्योंकि यह एक बहुत अधिक डरावनी वास्तविकता को छुपाती है। आप एक रोबोट द्वारा प्रतिस्थापित नहीं होने जा रहे हैं। आप एक रोबोट द्वारा उजागर होने जा रहे हैं।

द्विआधारी घबराहट

अभी तकनीकी दुनिया की रूढ़िवादिता एक द्विआधारी घबराहट है।

विनाशवादी: वे Devin या GitHub Copilot जैसे टूल्स को देखते हैं और एक विलुप्ति की घटना देखते हैं। वे तर्क देते हैं कि क्योंकि एक LLM सेकंडों में एक React कंपोनेंट जनरेट कर सकता है, वह इंसान जो उस कंपोनेंट को लिखता था अब बेकार है।

रक्षात्मक अहंकारी: इंजीनियर जो उपहास करते हैं। "यह मतिभ्रम करता है," वे कहते हैं। "यह संदर्भ को नहीं समझ सकता।" वे अहंकार के किले में पीछे हट जाते हैं। वे मानते हैं कि सिस्टम आर्किटेक्चर के बारे में उनकी "आंतरिक भावना" एक जादुई संपत्ति है जिसे सिलिकॉन कभी दोहरा नहीं सकता।

दोनों पक्ष गलत हैं।

विनाशवादी इंजीनियरिंग के मुद्दे को चूक जाते हैं। इंजीनियरिंग टाइपिंग नहीं है। यह निर्णय लेना है। रक्षात्मक अहंकारी प्रगति के मुद्दे को चूक जाते हैं। वे कम-मूल्य के काम को पकड़े रहते हैं क्योंकि इससे वे स्मार्ट महसूस करते हैं।

हाल के अध्ययन बताते हैं कि घबराहट वास्तविक है। 74% IT पेशेवर मानते हैं कि AI उनके कौशल को अप्रचलित कर देगा। आप इस डर के बारे में 74 Of It Pros See Ai Making Their Skills Obsolete में पढ़ सकते हैं।

शोध लगातार संकेत देता है कि AI मानव विशेषज्ञता का प्रतिस्थापन नहीं है बल्कि एक शक्तिशाली वृद्धि उपकरण है। Ai And Job Displacement Myths Vs Facts देखें। डेटा दिखाता है कि नई तकनीकें जितनी नौकरियों को विस्थापित करती हैं उससे अधिक नौकरियां पैदा करती हैं। लेकिन उन नौकरियों की प्रकृति बदल जाती है।

रूढ़िवादिता में दरारें

मैंने पिछले सप्ताह एक एजेंट बनाया। इसे एक legacy Python सर्विस को रिफैक्टर करना था। मैंने इसे repo दिया। मैंने इसे संदर्भ दिया। मैंने इसे व्यवहार करने के लिए कहा।

इसने सुंदर कोड लिखा। सुरुचिपूर्ण type hints। Docstrings जो एक लाइब्रेरियन को रुला दें। यह परफेक्ट था।

और यह पूरी तरह से गलत था।

इसने एक ऐसी निर्भरता का मतिभ्रम किया था जो मौजूद नहीं थी। इसने एक ऐसे फंक्शन को ऑप्टिमाइज़ किया था जिसे कभी कॉल नहीं किया गया था। इसने बिजनेस लॉजिक को गलत समझा था क्योंकि बिजनेस लॉजिक तर्कहीन था (जैसा कि बिजनेस लॉजिक हमेशा होता है)।

अगर मैं एक जूनियर डेवलपर होता जिसने अपनी कीमत उत्पादित कोड की लाइनों से परिभाषित की होती, तो मैंने इसे शिप कर दिया होता। सिस्टम क्रैश हो जाता।

यहीं पर रूढ़िवादिता में दरारें दिखाई देती हैं।

सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में "God Complex" वास्तविक है। हम इसके प्रति प्रवण हैं। The God Complex Why Software Engineers Are So Prone To Ego देखें। हम सोचते हैं कि सिंटैक्स याद करने की हमारी क्षमता हमें प्रतिभाशाली बनाती है।

AI इसे हटा देता है। kubectl कमांड के लिए तर्कों को याद रखना प्रतिभा नहीं है। यह तुच्छ ज्ञान है। और रोबोट तुच्छ ज्ञान में आपसे बेहतर है।

"Skill Obsolescence" नामक एक अवधारणा है। यह तेज हो रही है। सभी वर्तमान कौशल का आधा हिस्सा दो वर्षों के भीतर पुराना हो सकता है। लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि नौकरी पुरानी हो गई है। इसका मतलब है कि टूलबेल्ट बदल रही है। Half Of All Skills Will Be Outdated Within Two Years Study Suggests देखें।

बढ़ती जल रेखा

वास्तविकता यह है कि AI गुणवत्ता की "जल रेखा" को बढ़ाता है।

योग्यता के समुद्र की कल्पना करें। पानी के ऊपर मूल्य है। पानी के नीचे commodity है।

दशकों से, हमें जल रेखा के नीचे काम करने के लिए अच्छी तनख्वाह मिली है। हमने CRUD apps लिखने और Webpack को कॉन्फ़िगर करने पर करियर बनाए हैं। हमने खुद को यह समझा लिया है कि यह कठिन परिश्रम "शिल्प" है।

यह नहीं है। यह प्लंबिंग है।

AI इंजन रूम में बाढ़ ला रहा है। यह उस जल रेखा को बढ़ा रहा है। इसके नीचे सब कुछ अब स्वचालित है।

• अगर एक डेवलपर के रूप में आपका value proposition "मैं एक mock से React कंपोनेंट लिख सकता हूं" था तो आप अब पानी के नीचे हैं।
• अगर एक PM के रूप में आपका value proposition "मैं मीटिंग में नोट्स ले सकता हूं और user story लिख सकता हूं" था तो आप अब पानी के नीचे हैं।

यह घबराहट का स्रोत है। जो लोग सबसे ज़ोर से चिल्ला रहे हैं वे वही हैं जो पुरानी रेखा के ठीक ऊपर तैर रहे थे।

आप इस बदलाव के बारे में How Ai Changes The Meaning Of Expertise A Deep Dive में पढ़ सकते हैं।

गुणवत्ता विरोधाभास

जैसे-जैसे कोड और सामग्री उत्पन्न करने की लागत शून्य पर गिरती है, मात्रा में विस्फोट होगा। हम AI-जनित apps, articles और products में डूब जाएंगे। इसमें से अधिकांश कचरा होगा।

इसलिए, क्यूरेशन और विशेषज्ञता का मूल्य आसमान छूता है।

कोड को हटाने की क्षमता अब इसे लिखने की क्षमता से अधिक मूल्यवान है।

"नहीं" कहने की क्षमता "हां" उत्पन्न करने की क्षमता से अधिक मूल्यवान है।

यह विरोधाभास है। जितना अधिक AI बनाता है, उतना ही अधिक मानव निर्णय की कीमत होती है।

The Human Edge In The Age Of Ai Why Expertise Matters More Than Ever देखें। वास्तविक विशेषज्ञता एन्ट्रॉपी के खिलाफ़ हमारे पास बचा एकमात्र फ़िल्टर है।

इंडी एजेंसी युग

एक और बदलाव हो रहा है। साइलो की मृत्यु।

AI, Product → Design → Engineering → QA → Ops की रिले रेस को ध्वस्त कर देता है।

एक अकेला इंजीनियर, सही टूल्स से लैस, अब एक छोटी टीम का काम कर सकता है। एक डिज़ाइनर functional कोड का prototype बना सकता है। एक PM प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके सीधे डेटाबेस को क्वेरी कर सकता है।

हम काम के "इंडी एजेंसी" मॉडल की ओर बढ़ रहे हैं। विशेषज्ञों की छोटी, बहु-विषयक टीमें जो AI का उपयोग करके अपने वजन से कहीं अधिक मार करती हैं। The Indie Agency Era The Shift Toward Talent First Tech Enabled Creative Work देखें।

इस दुनिया में, "यह मेरा काम नहीं है" एक इस्तीफा पत्र है।

The Importance Of Interdisciplinary Collaboration In Ai Projects देखें। आधुनिक प्रणालियों की जटिलता का मतलब है कि हमें विविध दृष्टिकोणों की आवश्यकता है।

प्रोडक्ट मैनेजर्स के लिए निहितार्थ

प्रोडक्ट मैनेजर मरा नहीं है। लेकिन प्रोडक्ट मैनेजर के रूप में छिपा "प्रोजेक्ट मैनेजर" खत्म हो गया है।

नया PM एक "बिल्डर" है। वे तकनीकी हैं। वे सामग्रियों को समझते हैं। वे इंजीनियरिंग को सौंपने से पहले solution space का पता लगाने के लिए AI का उपयोग करते हैं। How Ai Is Redefining The Product Managers Role देखें।

जब कोड बनाने की लागत शून्य पर गिर जाती है तो गलत कोड बनाने की लागत प्राथमिक जोखिम बन जाती है। PM का काम उस जोखिम को कम करना है।

इंजीनियर्स के लिए निहितार्थ

सॉफ्टवेयर इंजीनियर मरा नहीं है। लेकिन "Code Monkey" खत्म हो गया है।

नया इंजीनियर एक "सिस्टम आर्किटेक्ट" है। वे AI द्वारा उत्पन्न कोड को एक कच्चे माल के रूप में मानते हैं। उनका काम इसे परिष्कृत करना है। इसे सुरक्षित करना है। इसे एकीकृत करना है।

उन्हें "लेखक" से "संपादक" की ओर बढ़ना होगा। यह एक कठिन संक्रमण है। संपादकों को उन लेखकों से बेहतर होना पड़ता है जिन्हें वे संपादित करते हैं।

The End Of Expertise As We Know It How Ai Will Redefine What Being Skilled Means देखें।

अंतःक्रिया

यहीं पर जादू होता है। PM और Dev के बीच अंतःक्रिया।

नई दुनिया में artifact साझा है। PM एक कार्यशील प्रोटोटाइप (AI द्वारा उत्पन्न) लाता है। Dev इसे तोड़ देता है। वे एक साथ बैठते हैं। वे सह-निर्माण करते हैं।

इसके लिए आपसी सम्मान की आवश्यकता होती है। Leveraging Ai To Improve Business Collaboration And Make Teams Smarter देखें।

जैम सेशन मानसिक मॉडल

"असेंबली लाइन" को भूल जाइए। "हैंडऑफ़" को भूल जाइए।

इसे एक "जैम सेशन" के रूप में सोचें।

एक जैज़ बैंड में हर कोई अपने वाद्य यंत्र का मास्टर होता है। ड्रमर पियानो बजाने की कोशिश नहीं करता। पियानोवादक ट्रम्पेट बजाने की कोशिश नहीं करता।

लेकिन वे सभी एक-दूसरे को सुनते हैं। वे प्रतिक्रिया करते हैं। वे एक-दूसरे के विचारों पर निर्माण करते हैं।

AI एक नया वाद्य यंत्र है। यह एक सिंथेसाइज़र है जो कुछ भी जैसा लग सकता है।

PM धुन बजा रहा है। वे दिशा निर्धारित करते हैं।

इंजीनियर rhythm section है। वे संरचना प्रदान करते हैं। वे सुनिश्चित करते हैं कि पूरी चीज़ नहीं टूटती।

अगर PM खड़ा होकर कहता है "मुझे अब ड्रमर की ज़रूरत नहीं है क्योंकि इस सिंथेसाइज़र में ड्रम लूप है" तो संगीत मर जाता है। यह यांत्रिक हो जाता है। यह आत्मा-रहित हो जाता है।

दर्शक (उपयोगकर्ता) एक लूप और एक ड्रमर के बीच अंतर बता सकते हैं।

निष्कर्ष

रोबोट आपकी नौकरी के लिए नहीं आ रहा है। यह आपकी ऊब के लिए आ रहा है।

AI क्रांति एक दर्पण है। अगर आप इसमें देखते हैं और एक प्रतिस्थापन देखते हैं, तो ऐसा इसलिए है क्योंकि आपने खुद को प्रतिस्थापन योग्य बना लिया है। आप औसत दर्जे के लिए समझौता कर चुके हैं।

लेकिन अगर आप इसमें देखते हैं और एक लीवर देखते हैं? तेज़, बेहतर और बड़ा बनाने का एक तरीका? तो आपको कुछ भी डरने की ज़रूरत नहीं है।

प्रोडक्ट मैनेजर्स के लिए: अपने इंजीनियर्स को निकालने की कोशिश बंद करें। आपको उनकी ज़रूरत है।

इंजीनियर्स के लिए: अपने प्रोडक्ट मैनेजर्स को खारिज करना बंद करें। आपको उनकी ज़रूरत है।

भविष्य उन टीमों का है जो अपनी मानवता खोए बिना AI को एकीकृत कर सकती हैं।

यह उन टीमों का है जो शिल्प का सम्मान करती हैं।

जल रेखा बढ़ रही है। अगर आप अकेले खड़े हैं तो आप डूब जाएंगे। अगर आप एक साथ खड़े हैं तो आप तैरेंगे।

मूल रूप से tyingshoelaces.com पर प्रकाशित

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