AI Writes the Code. So What's Left for Engineers? - Laurie Voss, Arize AI
핵심 요약
कोडिंग एजेंटों द्वारा कोड लिखना लगभग मुफ्त होने के कारण मुख्य बाधा कोड लिखने से हटकर यह परिभाषित करने पर आ गई है कि अच्छा सॉफ्टवेयर क्या है।
하이라이트
ऑटोनॉमस कोडिंग एजेंटों का उपयोग करने वाले डेवलपर्स 741% अधिक कोड लिखते हैं लेकिन केवल 30% तेजी से शिप करते हैं।
प्रति घंटे लगभग 450 लाइनों के कोड के बाद इंसान कोड रिव्यू करने की अपनी सटीकता खो देते हैं।
गिटहब का कोपायलट अब हर पांच में से एक से अधिक कोड रिव्यू करता है।
कोग्निशेन के बेंचमार्क से पता चलता है कि वास्तविक दुनिया के मानकों के अनुसार कोड मर्ज करने की पास दर 87% से गिरकर 54% हो जाती है।
जनवरी 2023 से 22 से 25 वर्ष की आयु के जूनियर इंजीनियरों का रोजगार लगातार गिर रहा है।
फॉरवर्ड-डिप्लॉयड इंजीनियरों के लिए नौकरी के विज्ञापन 2025 के नौ महीनों में 800% बढ़ गए हैं, जिनका औसत मुआवजा $240,000 है।
타임라인
कोडिंग एजेंट और नए बॉटलनेक का उभरना
सॉफ्टवेयर विकास में मुख्य बाधा कोड लिखने के धीमेपन से हटकर कोड रिव्यू और अन्य चरणों पर आ गई है। डेवलपर्स भारी मात्रा में कोड तो तैयार कर रहे हैं, लेकिन इंसान उस गति से समीक्षा करने में असमर्थ हैं। इस वजह से उत्पादन और शिपिंग के बीच एक बड़ा अंतर पैदा होता है।
- एजेंटों के कारण कोड लिखना मूल रूप से मुफ्त हो गया है।
- ऑटोनॉमस कोडिंग एजेंटों का उपयोग करने वाले डेवलपर्स आठ गुना अधिक कोड लिखते हैं।
- कोड उत्पादन बढ़ने के बावजूद शिपिंग गति केवल 30% बढ़ती है क्योंकि असली बाधा कहीं और है।
कोड रिव्यू की सीमाएं और मानव संज्ञानात्मक क्षमता
एजेंटों द्वारा बड़े पैमाने पर कोड जनरेट होने के बाद मानव कोड रिव्यू एक गंभीर बाधा बन जाता है। पारंपरिक मानव समीक्षा क्षमता अत्यधिक डेटा के सामने विफल हो जाती है। यद्यपि एआई समीक्षक कई वास्तविक समस्याएं खोजते हैं, फिर भी वे मेंटेनर्स के मानसिक मॉडल और बाहरी संदर्भों को पूरी तरह से पकड़ नहीं पाते हैं।
- सिस्को के अध्ययन के अनुसार इंसान प्रति घंटे 450 लाइन कोड के बाद सटीकता खो देते हैं।
- मशीन समीक्षक कई बग ढूंढते हैं लेकिन व्यक्तिगत बगों पर आपस में सहमत नहीं होते हैं।
- कोग्निशेन के बेंचमार्क के अनुसार वास्तविक मेंटेनर्स के मानदंडों पर कोड मर्ज करने की पास दर 54% है।
बाधाओं का सिद्धांत और सॉफ्टवेयर की अनंत मांग
सिस्टम में जब एक बाधा हल होती है, तो समस्या का केंद्र ऑपरेशंस और सुरक्षा जैसे अगले चरणों पर स्थानांतरित हो जाता है। चूंकि बेहतरीन सॉफ्टवेयर की मांग असीमित है, इसलिए असली चुनौती यह तय करना बन जाती है कि वास्तव में क्या बनाया जाना चाहिए। ग्राहकों की असली आवश्यकताओं और व्यावसायिक संदर्भों को समझना मशीन के प्रशिक्षण डेटा में मौजूद नहीं होता है।
- एलियु गोल्डरैट के बाधाओं के सिद्धांत के अनुसार एक बाधा को ठीक करने पर वह आगे बढ़ जाती है।
- सॉफ्टवेयर की कुल मांग प्रभावी रूप से अनंत है क्योंकि दुनिया में अधिकांश सॉफ्टवेयर अभी भी खराब स्थिति में हैं।
उत्पाद इंजीनियर का उदय और जूनियर डेवलपर्स का संकट
कोडिंग कार्यों के स्वचालित होने से पारंपरिक कोडिंग टिकटों पर आधारित जूनियर प्रशिक्षण सीढ़ी टूट चुकी है। इसके परिणामस्वरूप श्रम बाजार में युवा डेवलपर्स का रोजगार प्रभावित हुआ है जबकि सीनियर और प्रोडक्ट-माइंडेड इंजीनियरों की मांग तेजी से बढ़ रही है। कंपनियों को अब जानबूझकर नए प्रोडक्ट इंजीनियरों को प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है।
- प्रोजेक्ट मैनेजर और इंजीनियर की भूमिकाएं मिलकर एक नया पेशा यानी प्रोडक्ट इंजीनियर बन रही हैं।
- फॉरवर्ड-डिप्लॉयड इंजीनियरों के जॉब विज्ञापनों में 2025 में 800% की भारी वृद्धि हुई है।
- जनवरी 2023 से 22 से 25 वर्ष की आयु के जूनियर डेवलपर्स का रोजगार लगातार गिर रहा है।
मानसिक समायोजन और भविष्य के लिए व्यावहारिक कदम
टाइपिंग और सिंटैक्स से आगे बढ़कर सॉफ्टवेयर का असली मूल्य यह परिभाषित करने में निहित है कि अच्छा उत्पाद क्या है। डेवलपर्स को अपने निर्णयों को स्पेसिफिकेशन्स और नियमों में बदलना चाहिए ताकि एजेंटों का प्रभावी ढंग से उपयोग किया जा सके। 10 वर्षों में यह पेशा पूरी तरह से परिपक्व होकर एक नए रूप में स्थापित हो जाएगा।
- पारंपरिक प्रोग्रामिंग के प्रति प्रेम रखने वाले डेवलपर्स को नए वर्कफ़्लो और प्रोडक्ट इंजीनियरिंग को अपनाना होगा।
- आगामी दशक में सॉफ्टवेयर विकास का पेशा आज से अधिक बड़ा और मूल्यवान रूप लेगा।
- सत्यापन योग्य कार्यों को स्वचालित करने और मेंटेनर्स के ज्ञान को नियमों में बदलने की आवश्यकता है।
설명
Laurie Voss, head of developer relations at Arize AI and co-founder of npm, argues that coding agents made writing code nearly free, so the bottleneck keeps moving: first to code review, then to operations and security. What agents can't take over is finding out what people actually need and defining what "good" means. He calls the job that remains the product engineer, looks at the data on collapsing junior hiring, and lays out what engineering leaders should do now. Chapters 00:00 Intro: beyond the AI engineer 01:19 Code got free, so the bottleneck moved 03:04 8x more code, only 30% faster shipping 04:39 Can machines do code review? 08:02 The theory of constraints 09:00 The next bottlenecks: ops and security 11:21 What agents won't eat: deciding what good means 13:45 Essential complexity and the spec 16:34 The product engineer 19:45 The junior developer problem 22:57 For people who love the craft 25:11 What to do now Laurie Voss, Arize AI Join us in SF for the second annual AIE CODE summit: https://aie.codes our last flagship summit of 2026. Applications live now!