सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट का भविष्य: क्या AI ह्यूमन कोडर्स को रिप्लेस कर देगा?

AI कोडिंग असिस्टेंस के आगमन ने सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट टेक इंडस्ट्री में डर की भावना पैदा कर दी है। इन्वेस्टर Chris Sacca का दावा है कि AI डेवलपर्स की आवश्यकता को समाप्त कर देगा, यह कहते हुए कि "we're super fucked" और AI अधिकांश कोडिंग नौकरियों को रिप्लेस कर देगा। हालाँकि, मुझे यकीन नहीं है कि AI एक महान वेब डेवलपर, प्रोडक्ट पर्सन या बिल्डर की विचारशील विशेषज्ञता को रिप्लेस कर देगा।

AI-जेनरेटेड कोड की सीमाएँ

AI-जेनरेटेड कोड के साथ मुख्य चिंताओं में से एक इसकी सीमाएँ हैं। जबकि AI कोड जेनरेट कर सकता है, इसमें डेवलपमेंट के लिए विचारशील, इंटीग्रेटेड, होल-प्रोडक्ट दृष्टिकोण का अभाव है जो एक ह्यूमन कोडर प्रदान कर सकता है। वास्तव में एक अच्छा प्रोडक्ट बनाने के लिए एक सामंजस्यपूर्ण, विश्वसनीय और प्रदर्शनकारी सेवा की आवश्यकता होती है, जिसे AI-जेनरेटेड कोड के साथ प्राप्त करना मुश्किल है। जैसा कि Tyler King ने बताया है, कंपनियों और लोगों द्वारा AI के साथ अपने स्वयं के पर्सनल ऐप्स बनाने के बारे में डर बहुत पहले की तरह लगता है जो हमारे पास नो-कोड और Bubble जैसे नो-कोड बिल्डरों के साथ था।

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नो-कोड वेव और इसकी लिमिटेशंस

नो-कोड वेव को सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट में क्रांति लाने, किसी के लिए भी अपने वेब ऐप्स, मोबाइल ऐप्स और टूल बनाना संभव बनाने वाला था। हालाँकि, ऐसा नहीं हुआ। Bubble जैसे नो-कोड बिल्डर कुछ उपयोग मामलों के लिए बहुत अच्छे थे, जैसे कि ग्राहकों के लॉग इन करने के लिए एक क्लाइंट पोर्टल बनाना, लेकिन उन्होंने SaaS वेब एप्लिकेशन या मोबाइल एप्लिकेशन को रिप्लेस नहीं किया जिनके लिए कुशलता की आवश्यकता होती है। इन्हें प्रदर्शनकारी, विश्वसनीय और एक सहज यूजर एक्सपीरियंस होने की आवश्यकता है, जिसे नो-कोड बिल्डरों के साथ प्राप्त करना मुश्किल है।

AI का खतरा और ऐतिहासिक समानताएँ

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट में AI का खतरा मुझे नो-कोड वेव और ओपन सोर्स वेव की याद दिलाता है। ऐसे लेख थे जिनमें कहा गया था कि नो-कोड सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट और प्रोडक्ट डेवलपमेंट का अंत होगा जैसा कि हम जानते हैं, लेकिन ऐसा नहीं हुआ। इसी तरह, ओपन सोर्स वेव को कमर्शियल सॉफ्टवेयर को रिप्लेस करना था, लेकिन ऐसा नहीं हुआ। 37 जैसी कंपनियों ने once.com जारी किया, जिसने यूजर्स को एक बार सॉफ्टवेयर खरीदने और उसे अपने सर्वर पर डिप्लॉय करने की अनुमति दी, लेकिन इससे इंडस्ट्री में थोक परिवर्तन नहीं हुआ।

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सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट में ह्यूमन डिसीजन-मेकिंग का महत्व

महान सॉफ्टवेयर के लिए ह्यूमन डिसीजन-मेकिंग, प्रत्येक यूजर फ्लो के माध्यम से सोचना, प्रत्येक इंटरेक्शन, ग्राहक के किए जाने वाले काम को समझना और यूजर के लिए दांव पर लगी सभी चीजों को समझना आवश्यक है। AI कोड जेनरेट कर सकता है, लेकिन यह ये क्रिएटिव डिसीजन नहीं ले सकता है, जो प्रोडक्ट लोगों के लिए भी वर्षों के एक्सपीरियंस के साथ लेना मुश्किल है।

एंड-टू-एंड क्रिएशन में AI की सीमाएँ

जबकि AI कोड जेनरेट कर सकता है, यह सिस्टम-लेवल थिंकिंग में अच्छा नहीं है, और यह एंड-टू-एंड काम को पूरा करने में अच्छा नहीं है। जैसे ही आप इसे पूरा काम जेनरेट करने के लिए कहते हैं, यह तुरंत स्पष्ट हो जाता है कि AI वहां नहीं है, और मुझे नहीं लगता कि यह कभी होगा।

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AI-जेनरेटेड कोड का मेंटेनेंस और अपडेट

सॉफ्टवेयर को बहुत सारे मेंटेनेंस, बहुत सारे अपडेट की आवश्यकता होती है, और AI अभी वह काम भी नहीं कर रहा है। वास्तव में, ऐसा लगता है कि यह ठीक करने की तुलना में अधिक बग पेश कर रहा है। जिन कंपनियों के पास बड़े पैमाने पर AI-जेनरेटेड फंक्शन हैं, वे अक्सर नहीं समझते हैं कि वे कैसे काम करते हैं क्योंकि उन्होंने उन्हें नहीं लिखा है, जिससे समस्याएँ आने पर उन्हें ठीक करना मुश्किल हो जाता है।

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निष्कर्ष

निष्कर्ष में, जबकि AI कोड जेनरेट कर सकता है, लेकिन यह ह्यूमन कोडर्स का रिप्लेसमेंट नहीं है। महान सॉफ्टवेयर के लिए विचारशील विशेषज्ञता, ह्यूमन डिसीजन-मेकिंग और एक सामंजस्यपूर्ण, विश्वसनीय और प्रदर्शनकारी सेवा की आवश्यकता होती है, जिसे AI-जेनरेटेड कोड के साथ प्राप्त करना मुश्किल है। जैसे-जैसे इंडस्ट्री विकसित हो रही है, AI की सीमाओं और सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट में ह्यूमन इन्वोल्वमेंट के महत्व को समझना आवश्यक है।

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