এআই কি প্রোগ্রামারদের প্রতিস্থাপন করবে? শেষ কথা, কোড এডিটরটি বন্ধ করে দিন।

" শেষ কথা, কোড এডিটর বন্ধ করে দাও। " এই অশ্লীল বাক্যাংশটি ডেভেলপার ফোরামে ঘুরপাক খাচ্ছে, যা AI কোডিং সহকারীর উত্থান সম্পর্কে উদ্বেগজনক হাস্যরসের প্রতিফলন ঘটাচ্ছে। AI মডেলগুলি কোড লেখায় ক্রমশ দক্ষ হয়ে উঠার সাথে সাথে, অনেক প্রোগ্রামার জিজ্ঞাসা করছেন যে মানব ডেভেলপাররা কি লিফট অপারেটর বা সুইচবোর্ড অপারেটরদের মতো একই পরিণতির দিকে এগিয়ে যাচ্ছে - অটোমেশনের কারণে চাকরিগুলি অপ্রচলিত হয়ে গেছে। 2024 সালে, সাহসী শিরোনাম ঘোষণা করা হয়েছিল যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শীঘ্রই আমাদের সমস্ত কোড লিখতে পারে, যার ফলে মানব ডেভেলপারদের কিছুই করার থাকবে না। কিন্তু প্রচারণা এবং চাঞ্চল্যকরতার পিছনে, বাস্তবতা আরও অনেক সূক্ষ্ম।

হ্যাঁ, AI এখন যেকোনো মানুষের চেয়ে দ্রুত কোড তৈরি করতে পারে, কিন্তু সেই কোড কতটা ভালো, এবং AI কি সম্পূর্ণ সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট জীবনচক্র নিজেই পরিচালনা করতে পারে? বেশিরভাগ বিশেষজ্ঞ বলেন "এত দ্রুত নয়।" মাইক্রোসফটের সিইও সত্য নাদেলার মতো সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং নেতারা জোর দিয়ে বলেন যে "AI প্রোগ্রামারদের প্রতিস্থাপন করবে না, তবে এটি তাদের অস্ত্রাগারে একটি অপরিহার্য হাতিয়ার হয়ে উঠবে। এটি মানুষকে আরও বেশি করার ক্ষমতা প্রদানের বিষয়ে, কম নয়।" ( AI কি প্রোগ্রামারদের প্রতিস্থাপন করবে? দ্য ট্রুথ বিহাইন্ড দ্য হাইপ | দ্য পাইকোচ দ্বারা | কৃত্রিম কর্নার | মার্চ, ২০২৫ | মিডিয়াম ) একইভাবে, গুগলের AI প্রধান জেফ ডিন উল্লেখ করেছেন যে AI নিয়মিত কোডিং কাজগুলি পরিচালনা করতে পারলেও, "এতে এখনও সৃজনশীলতা এবং সমস্যা সমাধানের দক্ষতার অভাব রয়েছে" - যে গুণাবলী মানব বিকাশকারীরা টেবিলে নিয়ে আসে। এমনকি OpenAI-এর CEO স্যাম অল্টম্যানও স্বীকার করেন যে আজকের AI "কাজে খুব ভালো" কিন্তু "পূর্ণ কাজে ভয়ঙ্কর" । সংক্ষেপে, AI কাজের অংশগুলিতে সহায়তা করার ক্ষেত্রে দুর্দান্ত, কিন্তু শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত একজন প্রোগ্রামারের কাজ সম্পূর্ণরূপে গ্রহণ করতে সক্ষম নয়।

এই শ্বেতপত্রে "কি AI প্রোগ্রামারদের প্রতিস্থাপন করবে?" । আমরা পরীক্ষা করে দেখি যে AI কীভাবে আজ সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্টের ভূমিকাগুলিকে প্রভাবিত করছে এবং ভবিষ্যতে কী পরিবর্তন আসছে। বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণ এবং সাম্প্রতিক সরঞ্জামগুলির (GitHub Copilot থেকে ChatGPT পর্যন্ত) মাধ্যমে, আমরা অনুসন্ধান করি যে কীভাবে ডেভেলপাররা AI বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে সামঞ্জস্য করতে, অভিযোজিত করতে এবং প্রাসঙ্গিক থাকতে পারে। সরল হ্যাঁ-অথবা-না উত্তরের পরিবর্তে, আমরা দেখতে পাব যে ভবিষ্যত হল AI এবং মানব ডেভেলপারদের মধ্যে সহযোগিতা। লক্ষ্য হল ব্যবহারিক অন্তর্দৃষ্টি - নতুন সরঞ্জাম গ্রহণ থেকে শুরু করে নতুন দক্ষতা শেখা এবং আগামী বছরগুলিতে কোডিং ক্যারিয়ার কীভাবে বিকশিত হতে পারে তা তুলে ধরা।

আজ সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টে এআই

আধুনিক সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট ওয়ার্কফ্লোতে AI দ্রুত নিজেকে মিশে গেছে। বিজ্ঞান কল্পকাহিনী তো বটেই, AI-ভিত্তিক টুলগুলি ইতিমধ্যেই কোড লেখা এবং পর্যালোচনা করছে , ক্লান্তিকর কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করছে এবং ডেভেলপারদের উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি করছে। আজকাল ডেভেলপাররা কোড স্নিপেট তৈরি করতে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্পূর্ণ ফাংশন তৈরি করতে, বাগ সনাক্ত করতে এবং এমনকি পরীক্ষার কেস তৈরি করতে AI ব্যবহার করে ( সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের কি ভবিষ্যৎ আছে? AI এর প্রভাব [2024] ) ( সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের কি ভবিষ্যৎ আছে? AI এর প্রভাব [2024] )। অন্য কথায়, AI ক্রমবর্ধমান কাজ এবং বয়লারপ্লেট দখল করছে, প্রোগ্রামারদের সফ্টওয়্যার তৈরির আরও জটিল দিকগুলিতে মনোনিবেশ করার সুযোগ করে দিচ্ছে। আসুন কিছু বিশিষ্ট AI ক্ষমতা এবং টুল দেখি যা এই মুহূর্তে প্রোগ্রামিংকে রূপান্তরিত করছে:

• কোড জেনারেশন এবং অটোকমপ্লিশন: আধুনিক এআই কোডিং অ্যাসিস্ট্যান্টগুলি প্রাকৃতিক-ভাষা প্রম্পট বা আংশিক কোড প্রসঙ্গের উপর ভিত্তি করে কোড তৈরি করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, গিটহাব কোপাইলট (ওপেনএআই-এর কোডেক্স মডেলের উপর নির্মিত) আপনার টাইপ করার সময় পরবর্তী লাইন বা কোডের ব্লকটি সুপারিশ করার জন্য সম্পাদকদের সাথে একীভূত হয়। এটি প্রসঙ্গ-সচেতন পরামর্শ দেওয়ার জন্য ওপেন-সোর্স কোডের একটি বিশাল প্রশিক্ষণ সেট ব্যবহার করে, প্রায়শই কেবল একটি মন্তব্য বা ফাংশনের নাম থেকে সম্পূর্ণ ফাংশন সম্পূর্ণ করতে সক্ষম হয়। একইভাবে, চ্যাটজিপিটি (জিপিটি-৪) যখন আপনি আপনার প্রয়োজনীয় জিনিসগুলি সরল ইংরেজিতে বর্ণনা করেন তখন একটি নির্দিষ্ট কাজের জন্য কোড তৈরি করতে পারে। এই সরঞ্জামগুলি সহজ সহায়ক ফাংশন থেকে শুরু করে রুটিন CRUD অপারেশন পর্যন্ত কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে বয়লারপ্লেট কোড খসড়া করতে পারে।

• বাগ সনাক্তকরণ এবং পরীক্ষা: AI ত্রুটিগুলি ধরতে এবং কোডের মান উন্নত করতেও সাহায্য করছে। AI-চালিত স্ট্যাটিক বিশ্লেষণ সরঞ্জাম এবং লিন্টারগুলি অতীতের বাগ প্যাটার্নগুলি থেকে শিক্ষা নিয়ে সম্ভাব্য বাগ বা সুরক্ষা দুর্বলতাগুলিকে চিহ্নিত করতে পারে। কিছু AI সরঞ্জাম স্বয়ংক্রিয়ভাবে ইউনিট পরীক্ষা তৈরি করে বা কোড পাথ বিশ্লেষণ করে পরীক্ষার কেসগুলি সুপারিশ করে। এর অর্থ হল একজন ডেভেলপার এমন এজ কেসগুলিতে তাৎক্ষণিক প্রতিক্রিয়া পেতে পারেন যা তারা মিস করতে পারে। তাড়াতাড়ি বাগগুলি খুঁজে বের করে এবং সংশোধনের পরামর্শ দিয়ে, AI ডেভেলপারের সাথে কাজ করে একটি অক্লান্ত QA সহকারীর মতো কাজ করে।

• কোড অপ্টিমাইজেশন এবং রিফ্যাক্টরিং: AI-এর আরেকটি ব্যবহার হল বিদ্যমান কোডের উন্নতির পরামর্শ দেওয়া। একটি স্নিপেট দেওয়া হলে, একটি AI কোডের প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করে আরও দক্ষ অ্যালগরিদম বা ক্লিনার বাস্তবায়নের সুপারিশ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এটি একটি লাইব্রেরির আরও বাগ্মী ব্যবহারের পরামর্শ দিতে পারে অথবা রিফ্যাক্টর করা যেতে পারে এমন অপ্রয়োজনীয় কোডকে ফ্ল্যাগ করতে পারে। এটি প্রযুক্তিগত ঋণ হ্রাস করতে এবং কর্মক্ষমতা উন্নত করতে সহায়তা করে। AI-ভিত্তিক রিফ্যাক্টরিং সরঞ্জামগুলি সর্বোত্তম অনুশীলন মেনে চলার জন্য কোডকে রূপান্তর করতে পারে বা নতুন API সংস্করণে কোড আপডেট করতে পারে, ম্যানুয়াল পরিষ্কারের জন্য ডেভেলপারদের সময় বাঁচাতে পারে।

• ডেভঅপস এবং অটোমেশন: কোড লেখার বাইরেও, এআই বিল্ড এবং ডিপ্লয়মেন্ট প্রক্রিয়ায় অবদান রাখে। বুদ্ধিমান সিআই/সিডি টুলগুলি মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে কোন পরীক্ষাগুলি ব্যর্থ হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে তা ভবিষ্যদ্বাণী করে বা নির্দিষ্ট বিল্ড কাজগুলিকে অগ্রাধিকার দেয়, যা ক্রমাগত ইন্টিগ্রেশন পাইপলাইনকে দ্রুত এবং আরও দক্ষ করে তোলে। এআই সমস্যাগুলি চিহ্নিত করতে বা অবকাঠামো অপ্টিমাইজেশনের পরামর্শ দেওয়ার জন্য উৎপাদন লগ এবং কর্মক্ষমতা মেট্রিক্স বিশ্লেষণ করতে পারে। বাস্তবে, এআই কেবল কোডিংয়েই নয়, বরং সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট জীবনচক্র জুড়ে - পরিকল্পনা থেকে রক্ষণাবেক্ষণ পর্যন্ত সহায়তা করছে।

• প্রাকৃতিক ভাষা ইন্টারফেস এবং ডকুমেন্টেশন: আমরা এআই-এর মাধ্যমে ডেভেলপমেন্ট টুলের সাথে আরও স্বাভাবিক মিথস্ক্রিয়া সক্ষম করতে দেখি। ডেভেলপাররা আক্ষরিক অর্থেই বলতে ("একটি ফাংশন তৈরি করুন যা X করে" অথবা "এই কোডটি ব্যাখ্যা করুন") এবং ফলাফল পেতে পারেন। এআই চ্যাটবটগুলি (যেমন চ্যাটজিপিটি বা বিশেষায়িত ডেভেলপমেন্ট সহকারী) প্রোগ্রামিং প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে, ডকুমেন্টেশনে সাহায্য করতে পারে, এমনকি কোড পরিবর্তনের উপর ভিত্তি করে প্রকল্প ডকুমেন্টেশন বা বার্তা লিখতে পারে। এটি মানুষের অভিপ্রায় এবং কোডের মধ্যে ব্যবধান কমিয়ে দেয়, যারা তাদের পছন্দের বর্ণনা দিতে পারে তাদের জন্য উন্নয়নকে আরও সহজলভ্য করে তোলে।

• 

ডেভেলপাররা AI টুল ব্যবহার করছেন: ২০২৩ সালের একটি জরিপ থেকে জানা যায় যে ৯২% ডেভেলপার কোনও না কোনওভাবে AI কোডিং টুল ব্যবহার করেছেন - কর্মক্ষেত্রে, ব্যক্তিগত প্রকল্পে, অথবা উভয় ক্ষেত্রেই। মাত্র ৮% রিপোর্ট করেছেন যে কোডিংয়ে কোনও AI সহায়তা ব্যবহার করেননি। এই চার্টটি দেখায় যে দুই-তৃতীয়াংশ ডেভেলপার মধ্যে এবং বাইরে , যেখানে এক-চতুর্থাংশ শুধুমাত্র কর্মক্ষেত্রে এবং একটি ছোট সংখ্যালঘু শুধুমাত্র কাজের বাইরে ব্যবহার করেন। বিষয়টি স্পষ্ট: AI-সহায়তাপ্রাপ্ত কোডিং দ্রুত ডেভেলপারদের মধ্যে মূলধারায় চলে এসেছে ( জরিপ ডেভেলপার অভিজ্ঞতার উপর AI এর প্রভাব প্রকাশ করে - দ্য গিটহাব ব্লগ )।

উন্নয়নে AI সরঞ্জামগুলির এই বিস্তারের ফলে দক্ষতা বৃদ্ধি পেয়েছে এবং কোডিংয়ে পরিশ্রম কমেছে। পণ্যগুলি দ্রুত তৈরি হচ্ছে কারণ AI বয়লারপ্লেট কোড তৈরি করতে এবং পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলি পরিচালনা করতে সহায়তা করে ( সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের কি ভবিষ্যৎ আছে? AI এর প্রভাব [2024] ) ( AI কি 2025 সালে ডেভেলপারদের প্রতিস্থাপন করবে: ভবিষ্যতের দিকে এক ঝলক তাকানো )। Copilot-এর মতো সরঞ্জামগুলি এমনকি সম্পূর্ণ অ্যালগরিদম বা সমাধানগুলিও সুপারিশ করতে পারে যা "মানব ডেভেলপারদের কাছে তাৎক্ষণিকভাবে স্পষ্ট নাও হতে পারে," কোডের বিশাল ডেটাসেট থেকে শেখার জন্য ধন্যবাদ। বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণ প্রচুর: একজন প্রকৌশলী ChatGPT-কে একটি বাছাই ফাংশন বাস্তবায়ন করতে বা তাদের কোডে একটি বাগ খুঁজে পেতে বলতে পারেন, এবং AI কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে একটি খসড়া সমাধান তৈরি করবে। Amazon এবং Microsoft-এর তাদের ডেভেলপার দলগুলিতে AI জোড়া প্রোগ্রামার (Amazon-এর CodeWhisperer এবং Microsoft-এর Copilot) মোতায়েন করেছে, যা দ্রুত কাজ সম্পন্ন করার এবং বয়লারপ্লেটে ব্যয় করা কম সাধারণ ঘন্টা রিপোর্ট করে। প্রকৃতপক্ষে, ২০২৩ সালের স্ট্যাক ওভারফ্লো জরিপে জরিপ করা ৭০% ডেভেলপার ৭০% ডেভেলপার AI কোডিং টুল ব্যবহার করেন, ৩% তাদের নির্ভুলতার উপর অত্যন্ত আস্থা রাখেন - ShiftMag )। সবচেয়ে জনপ্রিয় সহকারী হল ChatGPT (~৮৩% উত্তরদাতাদের দ্বারা ব্যবহৃত) এবং GitHub Copilot (~৫৬%), যা ইঙ্গিত করে যে সাধারণ কথোপকথনমূলক AI এবং IDE-সমন্বিত সাহায্যকারী উভয়ই মূল খেলোয়াড়। ডেভেলপাররা মূলত উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধির জন্য (~৩৩% উত্তরদাতাদের দ্বারা উদ্ধৃত) এবং শেখার গতি বাড়ানোর জন্য (২৫%), যেখানে প্রায় ২৫% পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ স্বয়ংক্রিয় করে আরও দক্ষ হওয়ার জন্য এগুলি ব্যবহার করেন।

এটা মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে প্রোগ্রামিংয়ে AI-এর ভূমিকা সম্পূর্ণ নতুন নয় - এর উপাদানগুলি বছরের পর বছর ধরে চলে আসছে (IDE বা স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষার কাঠামোতে কোড অটোকমপ্লেশন বিবেচনা করুন)। কিন্তু গত দুই বছর একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়। শক্তিশালী বৃহৎ ভাষা মডেলের উত্থান (যেমন OpenAI-এর GPT সিরিজ এবং DeepMind-এর AlphaCode) নাটকীয়ভাবে যা সম্ভব তা প্রসারিত করেছে। উদাহরণস্বরূপ, DeepMind-এর AlphaCode প্রতিযোগিতামূলক প্রোগ্রামিং প্রতিযোগিতার স্তরে পারফর্ম করে শিরোনামে এসেছে , কোডিং চ্যালেঞ্জগুলিতে প্রায় শীর্ষ-54% র‍্যাঙ্কিং করেছে - মূলত একজন গড় মানব প্রতিযোগীর দক্ষতার সাথে মিলে যায় ( DeepMind-এর AlphaCode গড় প্রোগ্রামারের দক্ষতার সাথে মিলে যায় )। এটি ছিল প্রথমবারের মতো যখন কোনও AI সিস্টেম প্রতিযোগিতামূলকভাবে । তবে, এটি ইঙ্গিত দেয় যে এমনকি AlphaCode, তার সমস্ত দক্ষতা সহ, এখনও সেরা মানব কোডারদের পরাজিত করতে পারেনি। সেই প্রতিযোগিতাগুলিতে, AlphaCode অনুমোদিত প্রচেষ্টার মধ্যে প্রায় 30% সমস্যার সমাধান করতে পারে, যেখানে শীর্ষ মানব প্রোগ্রামাররা একক প্রচেষ্টায় 90% থেকে বেশি সমস্যার সমাধান করে। এই ব্যবধানটি তুলে ধরে যে, যদিও AI একটি নির্দিষ্ট পর্যায়ে সুনির্দিষ্ট অ্যালগরিদমিক কাজগুলি পরিচালনা করতে পারে, তবুও গভীর যুক্তি এবং চতুরতার প্রয়োজন এমন কঠিনতম সমস্যাগুলি এখনও মানুষের শক্ত ঘাঁটি হিসেবে রয়ে গেছে ।

সংক্ষেপে বলতে গেলে, ডেভেলপারদের দৈনন্দিন টুলকিটে AI দৃঢ়ভাবে নিজেকে প্রতিষ্ঠিত করেছে। কোড লেখা থেকে শুরু করে ডিপ্লয়মেন্ট অপ্টিমাইজ করা পর্যন্ত, এটি ডেভেলপমেন্ট প্রক্রিয়ার প্রতিটি অংশকে স্পর্শ করছে। আজকের সম্পর্কটি মূলত সিম্বিওটিক: AI একজন সহ-পাইলট (যথাযথভাবে নামকরণ করা হয়েছে) হিসেবে কাজ করে যা ডেভেলপারদের দ্রুত এবং কম হতাশার সাথে কোড করতে সাহায্য করে, একটি স্বাধীন অটোপাইলট হিসেবে নয় যা একা উড়তে পারে। পরবর্তী বিভাগে, আমরা দেখব কিভাবে AI টুলের এই অন্তর্ভুক্তি ডেভেলপারদের ভূমিকা এবং তাদের কাজের প্রকৃতি, ভালোর জন্য বা খারাপের জন্য পরিবর্তন করছে।

কীভাবে AI ডেভেলপারের ভূমিকা এবং উৎপাদনশীলতা পরিবর্তন করছে

AI রুটিন কাজ আরও বেশি করে পরিচালনা করার সাথে সাথে, সফ্টওয়্যার ডেভেলপারের ভূমিকা প্রকৃতপক্ষে বিকশিত হতে শুরু করেছে। বয়লারপ্লেট কোড লেখা বা সাধারণ ত্রুটিগুলি ডিবাগ করার জন্য ঘন্টার পর ঘন্টা ব্যয় করার পরিবর্তে, ডেভেলপাররা তাদের AI সহকারীদের কাছে সেই কাজগুলি অফলোড করতে পারেন। এটি ডেভেলপারদের উচ্চ-স্তরের সমস্যা সমাধান, স্থাপত্য এবং সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের সৃজনশীল দিকগুলির দিকে মনোনিবেশ করছে। মূলত, AI আরও উন্নত করছে , তাদের আরও উৎপাদনশীল এবং সম্ভাব্যভাবে আরও উদ্ভাবনী হতে সাহায্য করছে। কিন্তু এটি কি কম প্রোগ্রামিং কাজ, নাকি কেবল একটি ভিন্ন ধরণের কাজ? আসুন উৎপাদনশীলতা এবং ভূমিকার উপর প্রভাব অন্বেষণ করি:

উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি: বেশিরভাগ অ্যাকাউন্ট এবং প্রাথমিক গবেষণা অনুসারে, AI কোডিং টুলগুলি ডেভেলপারদের উৎপাদনশীলতা উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করছে। GitHub-এর গবেষণায় দেখা গেছে যে Copilot ব্যবহারকারী ডেভেলপাররা AI সাহায্য ছাড়া কাজগুলি অনেক দ্রুত সম্পন্ন করতে সক্ষম হয়েছেন। একটি পরীক্ষায়, ডেভেলপাররা Copilot-এর সহায়তায় গড়ে 55% দ্রুত একটি কোডিং কাজ সমাধান করেছেন - এটি ছাড়াই 2 ঘন্টা 41 মিনিটের পরিবর্তে প্রায় 1 ঘন্টা 11 মিনিট সময় নিয়েছে ( গবেষণা: ডেভেলপার উৎপাদনশীলতা এবং সুখের উপর GitHub Copilot-এর প্রভাব পরিমাপ করা - The GitHub ব্লগ )। এটি গতিতে একটি আকর্ষণীয় লাভ। এটি কেবল গতি নয়; ডেভেলপাররা রিপোর্ট করেছেন যে AI সহায়তা হতাশা এবং "প্রবাহ বাধা" কমাতে সাহায্য করে। জরিপে, 88% ডেভেলপার বলেছেন যে এটি তাদের আরও উৎপাদনশীল করে তুলেছে এবং তাদের আরও সন্তোষজনক কাজের উপর মনোনিবেশ করতে সাহায্য করেছে ( কত শতাংশ ডেভেলপার বলেছেন যে github copilot ... করে )। এই টুলগুলি ক্লান্তিকর কাজগুলি পরিচালনা করে প্রোগ্রামারদের "জোনে" থাকতে সাহায্য করে, যা ফলস্বরূপ কঠিন সমস্যার জন্য মানসিক শক্তি সংরক্ষণ করে। ফলস্বরূপ, অনেক ডেভেলপার মনে করেন যে কোডিং আরও উপভোগ্য হয়ে উঠেছে - কম গ্রান্ট কাজ এবং আরও সৃজনশীলতা।

দৈনন্দিন কাজের পরিবর্তন: এই উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধির সাথে সাথে একজন প্রোগ্রামারের দৈনন্দিন কর্মপ্রবাহও পরিবর্তিত হচ্ছে। অনেক "ব্যস্ত কাজ" - বয়লারপ্লেট লেখা, সাধারণ প্যাটার্ন পুনরাবৃত্তি করা, সিনট্যাক্স অনুসন্ধান করা - AI-তে অফলোড করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, গেটার এবং সেটার দিয়ে ম্যানুয়ালি ডেটা ক্লাস লেখার পরিবর্তে, একজন ডেভেলপার কেবল AI-কে এটি তৈরি করতে অনুরোধ করতে পারেন। সঠিক API কল খুঁজে পেতে ডকুমেন্টেশন অনুসন্ধান করার পরিবর্তে, একজন ডেভেলপার স্বাভাবিক ভাষায় AI-কে জিজ্ঞাসা করতে পারেন। এর অর্থ হল ডেভেলপাররা রোট কোডিংয়ে তুলনামূলকভাবে কম সময় ব্যয় করে এবং মানুষের বিচারবুদ্ধির প্রয়োজন এমন কাজগুলিতে বেশি সময় ব্যয় করে । AI সহজ 80% কোড লেখার দায়িত্ব নেওয়ার সাথে সাথে, ডেভেলপারের কাজ AI আউটপুট তত্ত্বাবধান (কোড পরামর্শ পর্যালোচনা করা, সেগুলি পরীক্ষা করা) এবং AI যে 20% সমস্যাগুলি বের করতে পারে না তা মোকাবেলা করার দিকে ঝুঁকে পড়ে। বাস্তবে, একজন ডেভেলপার তাদের দিন শুরু করতে পারেন AI-উত্পাদিত পুল অনুরোধগুলি ট্রাই করে অথবা AI-প্রস্তাবিত সমাধানগুলির একটি ব্যাচ পর্যালোচনা করে, সমস্ত পরিবর্তনগুলি স্ক্র্যাচ থেকে লেখার পরিবর্তে।

সহযোগিতা এবং টিম ডাইনামিক্স: মজার ব্যাপার হলো, এআই টিম ডাইনামিক্সকেও প্রভাবিত করছে। নিয়মিত কাজ স্বয়ংক্রিয় করার মাধ্যমে, দলগুলি সম্ভাব্যভাবে কম জুনিয়র ডেভেলপারদের ঘাঁটাঘাঁটি করার কাজে নিযুক্ত করে আরও বেশি কিছু অর্জন করতে পারে। কিছু কোম্পানি জানিয়েছে যে তাদের সিনিয়র ইঞ্জিনিয়াররা আরও স্বাবলম্বী হতে পারে - তারা প্রাথমিক খসড়া তৈরির জন্য কোনও জুনিয়রের প্রয়োজন ছাড়াই এআই সাহায্যে দ্রুত বৈশিষ্ট্যগুলি প্রোটোটাইপ করতে পারে। তবে, এটি একটি নতুন চ্যালেঞ্জ উত্থাপন করে: পরামর্শদান এবং জ্ঞান ভাগাভাগি। জুনিয়ররা সহজ কাজগুলি করে শেখার পরিবর্তে, তাদের এআই আউটপুটগুলি কার্যকরভাবে পরিচালনা । টিম কোলাবোরেশন সম্মিলিতভাবে এআই প্রম্পটগুলি পরিমার্জন করা বা ত্রুটিগুলির জন্য এআই-জেনারেটেড কোড পর্যালোচনা করার মতো কার্যকলাপে স্থানান্তরিত হতে পারে। ইতিবাচক দিক থেকে, যখন দলের প্রত্যেকেরই একজন এআই সহকারী থাকে, তখন এটি খেলার ক্ষেত্রকে সমান করতে পারে এবং ডিজাইন আলোচনা, সৃজনশীল মস্তিষ্কপ্রবণতা এবং জটিল ব্যবহারকারীর প্রয়োজনীয়তাগুলি মোকাবেলা করার জন্য আরও সময় দিতে পারে যা বর্তমানে কোনও এআই বাইরে থেকে বোঝে না। প্রকৃতপক্ষে, GitHub-এর ২০২৩ সালের জরিপের ফলাফল অনুসারে, প্রতি পাঁচজন ডেভেলপারের মধ্যে চারজনেরও বেশি বিশ্বাস করেন যে AI কোডিং টুলগুলি টিম সহযোগিতা বৃদ্ধি অথবা কমপক্ষে তাদের ডিজাইন এবং সমস্যা সমাধানে আরও সহযোগিতা করার জন্য মুক্ত করবে ( Survey reveals AI’s impact on the developer experience - The GitHub Blog )।

চাকরির ভূমিকার উপর প্রভাব: একটি প্রধান প্রশ্ন হল AI কি প্রোগ্রামারদের চাহিদা কমাবে (যেহেতু প্রতিটি প্রোগ্রামার এখন আরও বেশি উৎপাদনশীল), নাকি এটি কেবল চাহিদার দক্ষতা পরিবর্তন করবে। অন্যান্য অটোমেশনের (যেমন devops টুল বা উচ্চ-স্তরের প্রোগ্রামিং ভাষার উত্থান) ঐতিহাসিক নজির থেকে বোঝা যায় যে ডেভেলপারদের চাকরিগুলি যতটা উন্নত । প্রকৃতপক্ষে, শিল্প বিশ্লেষকরা ভবিষ্যদ্বাণী করেছেন যে সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং ভূমিকা বৃদ্ধি পাবে , তবে সেই ভূমিকাগুলির প্রকৃতি পরিবর্তিত হবে। সাম্প্রতিক গার্টনার রিপোর্টে ভবিষ্যদ্বাণী করা হয়েছে যে 2027 সালের মধ্যে, 50% সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং সংস্থা উৎপাদনশীলতা বাড়ানোর জন্য AI-বর্ধিত "সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং বুদ্ধিমত্তা" প্ল্যাটফর্ম গ্রহণ করবে , যা 2024 সালে মাত্র 5% ছিল ( সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের কি ভবিষ্যত আছে? AI এর প্রভাব [2024] সেই বুদ্ধিমান প্ল্যাটফর্মগুলির সাথে কাজ করবে একইভাবে, পরামর্শদাতা সংস্থা ম্যাককিনসে প্রকল্প করেছে যে যদিও AI অনেক কাজ স্বয়ংক্রিয় করতে পারে, প্রায় 80% প্রোগ্রামিং কাজের জন্য এখনও একজন মানুষের প্রয়োজন হবে এবং "মানব-কেন্দ্রিক" থাকবে । অন্য কথায়, বেশিরভাগ ডেভেলপার পদের জন্য আমাদের এখনও লোকের প্রয়োজন হবে, তবে কাজের বিবরণ পরিবর্তিত হতে পারে।

"এআই সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার" বা "প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ার" এর মতো ভূমিকার উত্থান - এমন ডেভেলপার যারা এআই উপাদান তৈরি বা সাজানোর ক্ষেত্রে বিশেষজ্ঞ। আমরা ইতিমধ্যেই এআই/এমএল দক্ষতা সম্পন্ন ডেভেলপারদের চাহিদা আকাশচুম্বী হতে দেখছি। ইনডিডের একটি বিশ্লেষণ অনুসারে, এআই-সম্পর্কিত তিনটি সর্বাধিক চাহিদাযুক্ত চাকরি হল ডেটা বিজ্ঞানী, সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার এবং মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার গত তিন বছরে এই পদগুলির চাহিদা ( সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের কি ভবিষ্যৎ আছে? এআই-এর প্রভাব [2024] )। ঐতিহ্যবাহী সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের কাছ থেকে ক্রমবর্ধমানভাবে মেশিন লার্নিং বেসিকগুলি বোঝার বা অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে এআই পরিষেবাগুলিকে একীভূত করার আশা করা হচ্ছে। ডেভেলপারদের অপ্রয়োজনীয় করা তো দূরের কথা, "এআই পেশাকে উন্নত করতে পারে, ডেভেলপারদের উচ্চ-স্তরের কাজ এবং উদ্ভাবনের উপর মনোনিবেশ করতে সক্ষম করে।" ( এআই কি ২০২৫ সালে ডেভেলপারদের প্রতিস্থাপন করবে: ভবিষ্যতের দিকে এক ঝলক ) অনেক রুটিন কোডিং কাজ এআই দ্বারা পরিচালিত হতে পারে, তবে ডেভেলপাররা সিস্টেম ডিজাইন, মডিউল একীভূত করা, গুণমান নিশ্চিত করা এবং নতুন সমস্যা সমাধানে আরও বেশি ব্যস্ত থাকবে। একটি এআই-ফরোয়ার্ড কোম্পানির একজন সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ার এটিকে সুন্দরভাবে সংক্ষেপে বলেছেন: এআই আমাদের ডেভেলপারদের প্রতিস্থাপন করে না; এটি তাদের আরও শক্তিশালী করে তোলে শক্তিশালী AI সরঞ্জাম দিয়ে সজ্জিত একজন একক ডেভেলপার বেশ কয়েকটির কাজ করতে পারে, কিন্তু সেই ডেভেলপার এখন এমন কাজ নিচ্ছেন যা আরও জটিল এবং প্রভাবশালী।

বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণ: একটি সফ্টওয়্যার ফার্মের একটি দৃশ্যকল্প বিবেচনা করুন যা তার সমস্ত ডেভেলপারদের জন্য GitHub Copilot-কে একীভূত করেছে। এর তাৎক্ষণিক প্রভাব ছিল ইউনিট পরীক্ষা এবং বয়লারপ্লেট কোড লেখার সময় উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করা। একজন জুনিয়র ডেভেলপার দেখেছেন যে Copilot ব্যবহার করে তিনি একটি নতুন বৈশিষ্ট্যের কোডের 80% দ্রুত তৈরি করতে পারেন, তারপর বাকি 20% কাস্টমাইজ করতে এবং ইন্টিগ্রেশন পরীক্ষা লিখতে সময় ব্যয় করতে পারেন। কোড আউটপুটের ক্ষেত্রে তার উৎপাদনশীলতা প্রায় দ্বিগুণ হয়ে গেছে, কিন্তু আরও মজার বিষয় হল, তার অবদানের প্রকৃতি পরিবর্তিত হয়েছে - তিনি কোড পর্যালোচক এবং পরীক্ষা ডিজাইনার । দলটি আরও লক্ষ্য করেছে যে কোড পর্যালোচনাগুলি AI ভুলগুলি । উদাহরণস্বরূপ, Copilot মাঝে মাঝে একটি অনিরাপদ এনক্রিপশন বাস্তবায়নের পরামর্শ দিয়েছিল; মানব ডেভেলপারদের সেগুলি সনাক্ত করতে এবং সংশোধন করতে হয়েছিল। এই ধরণের উদাহরণ দেখায় যে আউটপুট বৃদ্ধি পেলেও, কর্মপ্রবাহে মানুষের তদারকি এবং দক্ষতা আরও গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে

সংক্ষেপে বলতে গেলে, AI নিঃসন্দেহে ডেভেলপারদের কাজ করার পদ্ধতি পরিবর্তন করছে: তাদের দ্রুততর করে তুলছে এবং তাদের আরও উচ্চাকাঙ্ক্ষী সমস্যা মোকাবেলা করার সুযোগ দিচ্ছে, কিন্তু তাদের দক্ষতা বৃদ্ধিরও (AI ব্যবহার এবং উচ্চ-স্তরের চিন্তাভাবনা উভয় ক্ষেত্রেই)। এটি "AI চাকরি কেড়ে নেওয়ার" গল্পের চেয়ে বরং "AI চাকরি পরিবর্তনের" গল্পের চেয়ে বেশি। যেসব ডেভেলপাররা এই সরঞ্জামগুলি কার্যকরভাবে ব্যবহার করতে শেখেন তারা তাদের প্রভাবকে বহুগুণে বাড়িয়ে তুলতে পারেন - আমরা প্রায়শই যে ক্লিশেটি শুনি তা হল, "AI ডেভেলপারদের প্রতিস্থাপন করবে না, তবে যারা AI ব্যবহার করেন তারা তাদের প্রতিস্থাপন করতে পারেন যারা করেন না।" পরবর্তী বিভাগগুলি অন্বেষণ করবে কেন মানব ডেভেলপাররা এখনও অপরিহার্য (AI কী পারে না ), এবং কীভাবে ডেভেলপাররা AI-এর সাথে সাফল্যের জন্য তাদের দক্ষতাকে খাপ খাইয়ে নিতে পারেন।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সীমাবদ্ধতা (মানুষ কেন গুরুত্বপূর্ণ থাকে)

এর চিত্তাকর্ষক ক্ষমতা থাকা সত্ত্বেও, আজকের AI-এর স্পষ্ট সীমাবদ্ধতা যা এটি মানব প্রোগ্রামারদের অপ্রচলিত হতে বাধা দেয়। এই সীমাবদ্ধতাগুলি বোঝার মাধ্যমে বোঝা যায় যে উন্নয়ন প্রক্রিয়ায় প্রোগ্রামারদের এখনও কেন খুব বেশি প্রয়োজন। AI একটি শক্তিশালী হাতিয়ার, কিন্তু এটি কোনও জাদুকরী বুলেট নয় যা একজন মানব ডেভেলপারের সৃজনশীলতা, সমালোচনামূলক চিন্তাভাবনা এবং প্রাসঙ্গিক বোধগম্যতা প্রতিস্থাপন করতে পারে। প্রোগ্রামিংয়ে AI-এর কিছু মৌলিক ত্রুটি এবং মানব ডেভেলপারদের সংশ্লিষ্ট শক্তি এখানে দেওয়া হল:

• প্রকৃত বোধগম্যতা এবং সৃজনশীলতার অভাব: বোঝে না ; তারা প্যাটার্নগুলি চিনতে পারে এবং প্রশিক্ষণের তথ্যের উপর ভিত্তি করে সম্ভাব্য আউটপুটগুলিকে পুনঃস্থাপন করে। এর অর্থ হল AI এমন কাজগুলির সাথে লড়াই করতে পারে যার জন্য মৌলিক, সৃজনশীল সমাধান বা নতুন সমস্যা ডোমেনগুলির গভীর বোধগম্যতার প্রয়োজন হয়। একটি AI হয়তো আগে দেখা একটি স্পেসিফিকেশন পূরণের জন্য কোড তৈরি করতে সক্ষম হতে পারে, কিন্তু একটি অভূতপূর্ব সমস্যার জন্য একটি নতুন অ্যালগরিদম ডিজাইন করতে বা একটি অস্পষ্ট প্রয়োজনীয়তা ব্যাখ্যা করতে বলে, এবং এটি সম্ভবত ব্যর্থ হবে। একজন পর্যবেক্ষক যেমন বলেছেন, AI আজ "মানব বিকাশকারীরা টেবিলে আনা সৃজনশীল এবং সমালোচনামূলক চিন্তাভাবনার ক্ষমতার অভাব রয়েছে।" ( AI কি 2025 সালে ডেভেলপারদের প্রতিস্থাপন করবে: ভবিষ্যতের দিকে ঝুঁকে পড়া ) মানুষ বাক্সের বাইরে চিন্তাভাবনা করার ক্ষেত্রে পারদর্শী - সফ্টওয়্যার আর্কিটেকচার ডিজাইন করতে বা জটিল সমস্যা সমাধানের জন্য ডোমেন জ্ঞান, অন্তর্দৃষ্টি এবং সৃজনশীলতাকে একত্রিত করে। বিপরীতে, AI তাদের শেখা প্যাটার্নগুলিতে সীমাবদ্ধ; যদি কোনও সমস্যা সেই প্যাটার্নগুলির সাথে ভালভাবে মেলে না, তাহলে AI ভুল বা অর্থহীন কোড তৈরি করতে পারে (প্রায়শই আত্মবিশ্বাসের সাথে!)। উদ্ভাবন - নতুন বৈশিষ্ট্য, নতুন ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা, অথবা অভিনব প্রযুক্তিগত পদ্ধতি - এখনও একটি মানব-চালিত কার্যকলাপ।

• প্রেক্ষাপট এবং বৃহৎ চিত্রের বোধগম্যতা: সফ্টওয়্যার তৈরি করা কেবল কোডের লাইন লেখা নয়। এর মধ্যে কারণগুলি - ব্যবসায়িক প্রয়োজনীয়তা, ব্যবহারকারীর চাহিদা এবং সফ্টওয়্যারটি যে প্রেক্ষাপটে কাজ করে। AI-এর প্রেক্ষাপটের একটি খুব সংকীর্ণ জানালা রয়েছে (সাধারণত এটি একবারে প্রদত্ত ইনপুটের মধ্যে সীমাবদ্ধ)। এটি একটি সিস্টেমের মূল উদ্দেশ্য বা কোডে স্পষ্টভাবে যা আছে তার বাইরে একটি মডিউল কীভাবে অন্যটির সাথে যোগাযোগ করে তা সত্যিই বুঝতে পারে না। ফলস্বরূপ, AI এমন কোড তৈরি করতে পারে যা প্রযুক্তিগতভাবে একটি ছোট কাজের জন্য কাজ করে কিন্তু বৃহত্তর সিস্টেম আর্কিটেকচারের সাথে ভালভাবে খাপ খায় না বা কিছু অন্তর্নিহিত প্রয়োজনীয়তা লঙ্ঘন করে। সফ্টওয়্যারটি ব্যবসায়িক লক্ষ্য এবং ব্যবহারকারীর প্রত্যাশার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ তা নিশ্চিত করার জন্য মানব বিকাশকারীদের প্রয়োজন। জটিল সিস্টেম ডিজাইন - একটি অংশের পরিবর্তন কীভাবে অন্য অংশের মধ্যে ছড়িয়ে পড়তে পারে তা বোঝা, কীভাবে লেনদেনের ভারসাম্য বজায় রাখা যায় (যেমন কর্মক্ষমতা বনাম পাঠযোগ্যতা), এবং কীভাবে একটি কোডবেসের দীর্ঘমেয়াদী বিবর্তন পরিকল্পনা করা যায় - এমন কিছু যা AI আজ করতে পারে না। হাজার হাজার উপাদান সহ বৃহৎ আকারের প্রকল্পগুলিতে, AI "গাছ দেখে কিন্তু বন দেখে না।" একটি বিশ্লেষণে উল্লেখ করা হয়েছে, "বড় আকারের সফ্টওয়্যার প্রকল্পগুলির সম্পূর্ণ প্রেক্ষাপট এবং জটিলতাগুলি বোঝার জন্য AI সংগ্রাম করে," যার মধ্যে রয়েছে ব্যবসায়িক প্রয়োজনীয়তা এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার বিবেচনা ( Is AI Going to Replace Developers in 2025: A Sneak Peek into the Future )। মানুষ বৃহৎ-চিত্রের দৃষ্টিভঙ্গি বজায় রাখে।

• সাধারণ জ্ঞান এবং অস্পষ্টতার সমাধান: বাস্তব প্রকল্পগুলিতে প্রয়োজনীয়তাগুলি প্রায়শই অস্পষ্ট বা বিকশিত হয়। একজন মানব বিকাশকারী স্পষ্টীকরণ চাইতে পারেন, যুক্তিসঙ্গত অনুমান করতে পারেন, অথবা অবাস্তব অনুরোধগুলিকে পিছনে ঠেলে দিতে পারেন। AI-এর সাধারণ জ্ঞানের যুক্তি বা স্পষ্টীকরণ প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করার ক্ষমতা নেই (যদি না স্পষ্টভাবে একটি প্রম্পটে লুপ করা হয়, এবং তারপরেও এটি সঠিক হওয়ার কোনও গ্যারান্টি নেই)। এই কারণেই AI-উত্পাদিত কোড কখনও কখনও প্রযুক্তিগতভাবে সঠিক হতে পারে কিন্তু কার্যকরীভাবে অপ্রাসঙ্গিক হতে পারে - নির্দেশাবলী অস্পষ্ট থাকলে ব্যবহারকারী আসলে কী চেয়েছিলেন তা জানার জন্য এটির বিচারের অভাব থাকে। বিপরীতে, একজন মানব প্রোগ্রামার একটি উচ্চ-স্তরের অনুরোধ ব্যাখ্যা করতে পারেন ("এই UIটিকে আরও স্বজ্ঞাত করুন" অথবা "অ্যাপ্লিকেশনটি অনিয়মিত ইনপুটগুলিকে সুন্দরভাবে পরিচালনা করা উচিত") এবং কোডে কী করা দরকার তা নির্ধারণ করতে পারেন। একজন বিকাশকারীকে সত্যিকার অর্থে প্রতিস্থাপন করার জন্য AI-এর অত্যন্ত বিস্তারিত, দ্ব্যর্থক স্পেসিফিকেশনের প্রয়োজন হবে, এবং এমনকি এই ধরণের স্পেসিফিকেশন কার্যকরভাবে লেখা কোড নিজেই লেখার মতোই কঠিন। ফোর্বস টেক কাউন্সিলের একটি নিবন্ধে যথাযথভাবে উল্লেখ করা হয়েছে যে, ডেভেলপারদের প্রতিস্থাপনের জন্য AI-কে আসলে অস্পষ্ট নির্দেশাবলী বুঝতে হবে এবং মানুষের মতো মানিয়ে নিতে হবে - বর্তমান AI-এর যুক্তির স্তর নেই ( সের্গেই কুজিনের পোস্ট - লিঙ্কডইন )।

• নির্ভরযোগ্যতা এবং "হ্যালুসিনেশন": আজকের জেনারেটিভ এআই মডেলগুলির একটি সুপরিচিত ত্রুটি রয়েছে: তারা ভুল বা সম্পূর্ণরূপে তৈরি আউটপুট তৈরি করতে পারে, যা প্রায়শই হ্যালুসিনেশন । কোডিংয়ে, এর অর্থ হতে পারে যে একজন এআই এমন কোড লেখে যা যুক্তিসঙ্গত মনে হলেও যুক্তিসঙ্গতভাবে ভুল বা অনিরাপদ। ডেভেলপাররা অন্ধভাবে এআই পরামর্শগুলিতে বিশ্বাস করতে পারে না। বাস্তবে, এআই-লিখিত কোডের প্রতিটি অংশকে একজন মানুষের দ্বারা যত্ন সহকারে পর্যালোচনা এবং পরীক্ষার প্রয়োজন হয় । স্ট্যাক ওভারফ্লো জরিপের তথ্য এটি প্রতিফলিত করে - যারা এআই সরঞ্জাম ব্যবহার করেন, তাদের মধ্যে মাত্র এআই এর আউটপুটের নির্ভুলতার উপর অত্যন্ত বিশ্বাস করে এটিকে অবিশ্বাস করে 70% ডেভেলপার এআই কোডিং সরঞ্জাম ব্যবহার করেন, 3% তাদের নির্ভুলতার উপর অত্যন্ত বিশ্বাস করেন - ShiftMag )। বেশিরভাগ ডেভেলপার এআই পরামর্শগুলিকে সহায়ক ইঙ্গিত হিসাবে বিবেচনা করেন, সুসমাচার নয়। এই কম বিশ্বাসের নিশ্চয়তা রয়েছে কারণ এআই এমন অদ্ভুত ভুল করতে পারে যা কোনও দক্ষ মানুষ করবে না (যেমন একের পর এক ত্রুটি, অবচিত ফাংশন ব্যবহার করা, বা অদক্ষ সমাধান তৈরি করা) কারণ এটি সমস্যা সম্পর্কে সত্যিকার অর্থে যুক্তি দেয় না। একটি ফোরামের মন্তব্যে ক্ষোভের সাথে উল্লেখ করা হয়েছে, "তারা (এআই) অনেক কিছুর ভ্রান্ত ধারণা পোষণ করে এবং এমন অদ্ভুত নকশার সিদ্ধান্ত নেয় যা মানুষ কখনও করবে না" ( এআই-এর কারণে প্রোগ্রামাররা কি অপ্রচলিত হয়ে যাবে? - ক্যারিয়ার পরামর্শ )। এই ত্রুটিগুলি ধরার জন্য মানুষের তদারকি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এআই আপনাকে একটি বৈশিষ্ট্যের 90% দ্রুত পেতে পারে, কিন্তু যদি বাকি 10%-এ একটি সূক্ষ্ম ত্রুটি থাকে, তবুও এটি নির্ণয় এবং ঠিক করার দায়িত্ব মানব বিকাশকারীর উপর বর্তায়। এবং যখন উৎপাদনে কিছু ভুল হয়ে যায়, তখন মানব প্রকৌশলীদেরই ডিবাগ করতে হয় - একজন এআই এখনও তার ভুলের দায়িত্ব নিতে পারে না।

• কোডবেস রক্ষণাবেক্ষণ এবং বিকশিতকরণ: সফ্টওয়্যার প্রকল্পগুলি বছরের পর বছর ধরে বেঁচে থাকে এবং বৃদ্ধি পায়। তাদের জন্য ধারাবাহিক স্টাইল, ভবিষ্যতের রক্ষণাবেক্ষণকারীদের জন্য স্পষ্টতা এবং প্রয়োজনীয়তা পরিবর্তনের সাথে সাথে আপডেট প্রয়োজন। আজকাল AI-এর অতীতের সিদ্ধান্তগুলির স্মৃতি নেই (সীমিত প্রম্পটের বাইরে), তাই নির্দেশিত না হলে এটি একটি বৃহৎ প্রকল্পে কোড সামঞ্জস্যপূর্ণ রাখতে পারে না। মানব বিকাশকারীরা কোড রক্ষণাবেক্ষণ নিশ্চিত করে - স্পষ্ট ডকুমেন্টেশন লেখা, চতুর-কিন্তু-অস্পষ্ট সমাধানগুলির চেয়ে পঠনযোগ্য সমাধানগুলি বেছে নেওয়া এবং স্থাপত্য বিকশিত হলে প্রয়োজন অনুসারে কোড রিফ্যাক্টর করা। AI এই কাজগুলিতে সহায়তা করতে পারে (যেমন রিফ্যাক্টরিং পরামর্শ দেওয়া), তবে কী রিফ্যাক্টর করতে হবে বা কোন অংশগুলিকে পুনরায় ডিজাইন করতে হবে তা নির্ধারণ করা মানুষের বিচারের দাবি। তদুপরি, উপাদানগুলিকে একীভূত করার সময়, বিদ্যমান মডিউলগুলিতে একটি নতুন বৈশিষ্ট্যের প্রভাব বোঝা (পশ্চাদগামী সামঞ্জস্য নিশ্চিত করা ইত্যাদি) এমন একটি বিষয় যা মানুষের দ্বারা পরিচালনা করা হয়। AI-উত্পাদিত কোড অবশ্যই মানুষের দ্বারা একীভূত এবং সুরেলা করা উচিত। একটি পরীক্ষা হিসাবে, কিছু বিকাশকারী ChatGPT-কে সম্পূর্ণ ছোট অ্যাপ তৈরি করতে দেওয়ার চেষ্টা করেছেন; ফলাফলটি প্রায়শই প্রাথমিকভাবে কাজ করে কিন্তু বজায় রাখা বা প্রসারিত করা খুব কঠিন হয়ে পড়ে কারণ AI ধারাবাহিকভাবে একটি চিন্তাশীল স্থাপত্য প্রয়োগ করছে না - এটি স্থানীয় সিদ্ধান্ত নিচ্ছে যা একজন মানব স্থপতি এড়াতে পারবেন না।

• নীতিগত এবং নিরাপত্তা বিবেচ্য বিষয়: AI যত বেশি কোড লেখে, ততই পক্ষপাত, নিরাপত্তা এবং নীতিশাস্ত্রের প্রশ্নও উত্থাপন করে। একজন AI অসাবধানতাবশত নিরাপত্তা দুর্বলতা (উদাহরণস্বরূপ, ইনপুট সঠিকভাবে স্যানিটাইজ না করা, অথবা অনিরাপদ ক্রিপ্টোগ্রাফিক অনুশীলন ব্যবহার না করা) প্রবর্তন করতে পারে যা একজন অভিজ্ঞ মানব বিকাশকারী বুঝতে পারে। এছাড়াও, AI-এর নীতিগত ধারণা বা ন্যায্যতার জন্য উদ্বেগ থাকে না - উদাহরণস্বরূপ, এটি পক্ষপাতদুষ্ট ডেটার উপর প্রশিক্ষণ দিতে পারে এবং অ্যালগরিদমগুলি পরামর্শ দিতে পারে যা অনিচ্ছাকৃতভাবে বৈষম্যমূলক (ঋণ অনুমোদন কোড বা নিয়োগের অ্যালগরিদমের মতো AI-চালিত বৈশিষ্ট্যে)। মানব বিকাশকারীদের এই বিষয়গুলির জন্য AI আউটপুটগুলি নিরীক্ষণ করতে, নিয়ম মেনে চলা নিশ্চিত করতে এবং নৈতিক বিবেচনার সাথে সফ্টওয়্যারকে অন্তর্ভুক্ত করতে হবে। সফ্টওয়্যারের সামাজিক দিক "উপেক্ষা করা যাবে না। উন্নয়নের এই মানব-কেন্দ্রিক দিকগুলি AI-এর নাগালের বাইরে, অন্তত অদূর ভবিষ্যতে।" ( AI কি 2025 সালে ডেভেলপারদের প্রতিস্থাপন করবে: ভবিষ্যতের দিকে এক ঝলক ) ডেভেলপারদের অবশ্যই AI অবদানের জন্য বিবেক এবং মানের দরজা হিসেবে কাজ করতে হবে।

এই সীমাবদ্ধতার আলোকে, বর্তমান ঐক্যমত্য হল যে AI একটি হাতিয়ার, প্রতিস্থাপন নয় । যেমন সত্য নাদেলা বলেছেন, এটি ডেভেলপারদের ক্ষমতায়ন Will AI Replace Programmers? The Truth Behind the Hype | by The PyCoach | Artificial Corner | Mar, 2025 | Medium )। AI কে একটি জুনিয়র সহকারী হিসেবে ভাবা যেতে পারে: এটি দ্রুত, অক্লান্ত, এবং অনেক কাজে প্রথম পাস নিতে পারে, তবে একটি পালিশ করা চূড়ান্ত পণ্য তৈরি করতে একজন সিনিয়র ডেভেলপারের নির্দেশনা এবং দক্ষতার প্রয়োজন। এটি ইঙ্গিত দেয় যে এমনকি সবচেয়ে উন্নত AI কোডিং সিস্টেমগুলি সহকারী (Copilot, CodeWhisperer, ইত্যাদি) মোতায়েন করা হয়, স্বায়ত্তশাসিত কোডার হিসেবে নয়। কোম্পানিগুলি তাদের প্রোগ্রামিং দলগুলিকে বরখাস্ত করছে না এবং একটি AI কে অবাধে চলতে দিচ্ছে না; পরিবর্তে, তারা ডেভেলপারদের কর্মপ্রবাহে AI এম্বেড করছে যাতে তাদের সাহায্য করা যায়।

একটি উদাহরণমূলক উক্তি OpenAI-এর স্যাম অল্টম্যানের কাছ থেকে এসেছে, যিনি উল্লেখ করেছেন যে AI এজেন্টরা উন্নতি করলেও, সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্টে "এই AI এজেন্টরা মানুষকে সম্পূর্ণরূপে প্রতিস্থাপন করবে না" স্যাম অল্টম্যান বলেছেন যে AI এজেন্টরা শীঘ্রই সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের দ্বারা করা কাজগুলি সম্পাদন করবে: সম্পূর্ণ গল্প 5 পয়েন্টে - ইন্ডিয়া টুডে "ভার্চুয়াল সহকর্মী" হিসাবে কাজ করবে যারা মানব প্রকৌশলীদের জন্য সুনির্দিষ্ট কাজগুলি পরিচালনা করবে, বিশেষ করে কয়েক বছরের অভিজ্ঞতা সহ নিম্ন-স্তরের সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারের সাধারণ কাজগুলি। অন্য কথায়, AI অবশেষে কিছু ক্ষেত্রে একজন জুনিয়র ডেভেলপারের কাজ করতে পারে, কিন্তু সেই জুনিয়র ডেভেলপার বেকার হয়ে পড়ে না - তারা AI তত্ত্বাবধান এবং AI যে উচ্চ-স্তরের কাজগুলি করতে পারে না তা মোকাবেলা করার ভূমিকায় বিকশিত হয়। এমনকি ভবিষ্যতের দিকে তাকিয়েও, যেখানে কিছু গবেষক ভবিষ্যদ্বাণী করেন যে 2040 সালের মধ্যে AI তার নিজস্ব কোডের বেশিরভাগ অংশ লিখতে পারবে ( সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের কি ভবিষ্যত আছে? AI এর প্রভাব [2024] ), এটি সাধারণত একমত যে মানব প্রোগ্রামারদের এখনও তত্ত্বাবধান, নির্দেশনা এবং মেশিনের অভাবযুক্ত সৃজনশীল স্ফুলিঙ্গ এবং সমালোচনামূলক চিন্তাভাবনা প্রদানের প্রয়োজন হবে ।

এটাও লক্ষণীয় যে সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট কেবল কোডিং-এর চেয়েও বেশি কিছু । এর মধ্যে রয়েছে স্টেকহোল্ডারদের সাথে যোগাযোগ, ব্যবহারকারীর গল্প বোঝা, দলে সহযোগিতা এবং পুনরাবৃত্তিমূলক নকশা - এই সমস্ত ক্ষেত্র যেখানে মানবিক দক্ষতা অপরিহার্য। একজন AI একজন ক্লায়েন্টের সাথে বৈঠকে বসে তারা আসলে কী চায় তা বের করতে পারে না, না এটি অগ্রাধিকার নিয়ে আলোচনা করতে পারে না বা একটি পণ্যের জন্য একটি দৃষ্টিভঙ্গি সহ একটি দলকে অনুপ্রাণিত করতে পারে না। মানবিক উপাদানটি কেন্দ্রীয় থাকে।

সংক্ষেপে, AI-এর গুরুত্বপূর্ণ দুর্বলতাগুলি হল: প্রকৃত সৃজনশীলতার অভাব, প্রেক্ষাপটের সীমিত বোধগম্যতা, ভুলের প্রবণতা, জবাবদিহিতা নেই এবং সফ্টওয়্যার সিদ্ধান্তের বৃহত্তর প্রভাব সম্পর্কে ধারণা নেই। এই ফাঁকগুলিই ঠিক যেখানে মানব বিকাশকারীরা উজ্জ্বল। AI-কে হুমকি হিসেবে দেখার পরিবর্তে, এটিকে মানব বিকাশকারীদের জন্য একটি শক্তিশালী পরিবর্ধক তাদের দক্ষতা এবং ভূমিকাগুলিকে অভিযোজিত একটি AI-বর্ধিত উন্নয়ন বিশ্বে প্রাসঙ্গিক এবং মূল্যবান থাকার মাধ্যমে এই পরিবর্ধনকে কাজে লাগাতে পারেন

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার যুগে অভিযোজন এবং সমৃদ্ধি

প্রোগ্রামার এবং ডেভেলপারদের জন্য, কোডিংয়ে AI-এর উত্থান কোনও ভয়াবহ হুমকি হতে পারে না - এটি একটি সুযোগ হতে পারে। মূল বিষয় হল প্রযুক্তির সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া এবং বিকশিত হওয়া আরও উৎপাদনশীল এবং চাহিদাসম্পন্ন বলে মনে করবেন, অন্যদিকে যারা এটিকে উপেক্ষা করেন তারা হয়তো পিছিয়ে পড়েছেন। এই বিভাগে, আমরা ডেভেলপারদের প্রাসঙ্গিক থাকার এবং সাফল্য লাভের জন্য ব্যবহারিক পদক্ষেপ এবং কৌশলগুলির উপর আলোকপাত করব কারণ AI সরঞ্জামগুলি দৈনন্দিন উন্নয়নের অংশ হয়ে ওঠে। প্রতিযোগিতার পরিবর্তে AI-এর সাথে ক্রমাগত শেখা এবং সহযোগিতা গ্রহণের মানসিকতা গ্রহণ করা উচিত। ডেভেলপাররা কীভাবে সামঞ্জস্য করতে পারেন এবং তাদের কী নতুন দক্ষতা এবং ভূমিকা বিবেচনা করা উচিত তা এখানে দেওয়া হল:

১. এআইকে একটি হাতিয়ার হিসেবে গ্রহণ করুন (কার্যকরভাবে এআই কোডিং অ্যাসিস্ট্যান্ট ব্যবহার করতে শিখুন): প্রথমত, ডেভেলপারদের উপলব্ধ এআই টুলগুলির সাথে স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করা উচিত। কোপাইলট, চ্যাটজিপিটি, বা অন্যান্য কোডিং এআইগুলিকে আপনার নতুন পেয়ার প্রোগ্রামিং পার্টনার হিসেবে বিবেচনা করুন। এর অর্থ হল ভালো প্রম্পট বা মন্তব্য লিখতে শেখা এবং এআই-জেনারেটেড কোড কীভাবে দ্রুত যাচাই বা ডিবাগ করতে হয় তা জানা। ঠিক যেমন একজন ডেভেলপারকে তাদের আইডিই বা সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ শিখতে হয়েছিল, তেমনি একজন এআই সহকারীর অদ্ভুততা শেখা দক্ষতা সেটের একটি অংশ হয়ে উঠছে। উদাহরণস্বরূপ, একজন ডেভেলপার তাদের লেখা কোডের একটি অংশ নিয়ে এবং এআইকে এটি উন্নত করতে বলার মাধ্যমে, তারপর পরিবর্তনগুলি বিশ্লেষণ করে অনুশীলন করতে পারেন। অথবা, কোনও কাজ শুরু করার সময়, মন্তব্যে এটির রূপরেখা তৈরি করুন এবং এআই কী সরবরাহ করে তা দেখুন, তারপর সেখান থেকে পরিমার্জন করুন। সময়ের সাথে সাথে, এআই কীসে ভালো এবং কীভাবে এর সাথে সহ-তৈরি করতে হয় সে সম্পর্কে আপনার অন্তর্দৃষ্টি তৈরি হবে। এটিকে "এআই-সহায়তাপ্রাপ্ত উন্নয়ন" - আপনার টুলবক্সে যোগ করার জন্য একটি নতুন দক্ষতা। প্রকৃতপক্ষে, ডেভেলপাররা এখন "প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং" কে একটি দক্ষতা হিসেবে বিবেচনা করে - AI কে সঠিক প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করার কৌশল জানা। যারা এটিতে দক্ষ তারা একই সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে উল্লেখযোগ্যভাবে আরও ভাল ফলাফল অর্জন করতে পারে। মনে রাখবেন, "যারা AI ব্যবহার করে তারা তাদের প্রতিস্থাপন করতে পারে যারা করে না" - তাই প্রযুক্তিকে আলিঙ্গন করুন এবং এটিকে আপনার সহযোগী করুন।

২. উচ্চ-স্তরের দক্ষতার উপর মনোযোগ দিন (সমস্যা সমাধান, সিস্টেম ডিজাইন, স্থাপত্য): যেহেতু AI আরও নিম্ন-স্তরের কোডিং পরিচালনা করতে পারে, তাই ডেভেলপারদের বিমূর্তকরণের সিঁড়ি বেয়ে উপরে ওঠা । এর অর্থ হল সিস্টেম ডিজাইন এবং স্থাপত্য বোঝার উপর আরও জোর দেওয়া। জটিল সমস্যাগুলি ভেঙে ফেলা, স্কেলেবল সিস্টেম ডিজাইন করা এবং স্থাপত্য সংক্রান্ত সিদ্ধান্ত নেওয়ার দক্ষতা অর্জন করুন - যেখানে মানুষের অন্তর্দৃষ্টি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। কেন এবং কীভাবে সমাধান করা যায় তার উপর মনোযোগ দিন, কেবল কী তা নয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি বাছাই ফাংশন নিখুঁত করার জন্য আপনার সমস্ত সময় ব্যয় করার পরিবর্তে (যখন AI আপনার জন্য একটি লিখতে পারে), আপনার অ্যাপ্লিকেশনের প্রেক্ষাপটের জন্য কোন বাছাই পদ্ধতিটি সর্বোত্তম এবং এটি আপনার সিস্টেমের ডেটা প্রবাহের সাথে কীভাবে খাপ খায় তা বুঝতে সময় ব্যয় করুন। ডিজাইন চিন্তাভাবনা - ব্যবহারকারীর চাহিদা, ডেটা প্রবাহ এবং উপাদান মিথস্ক্রিয়া বিবেচনা করে - অত্যন্ত মূল্যবান হবে। AI কোড তৈরি করতে পারে, তবে এটি বিকাশকারী যিনি সফ্টওয়্যারের সামগ্রিক কাঠামো নির্ধারণ করেন এবং নিশ্চিত করেন যে সমস্ত অংশ সামঞ্জস্যপূর্ণভাবে কাজ করে। আপনার বৃহৎ-চিত্র চিন্তাভাবনাকে তীক্ষ্ণ করে, আপনি নিজেকে এমন ব্যক্তি হিসাবে অপরিহার্য করে তোলেন যিনি সঠিক জিনিস তৈরিতে AI (এবং দলের বাকিদের) পরিচালনা করেন। একটি ভবিষ্যৎমুখী প্রতিবেদনে উল্লেখ করা হয়েছে যে, ডেভেলপারদের "এমন ক্ষেত্রগুলিতে মনোনিবেশ করা উচিত যেখানে মানুষের অন্তর্দৃষ্টি অপরিবর্তনীয়, যেমন সমস্যা সমাধান, নকশা চিন্তাভাবনা এবং ব্যবহারকারীর চাহিদা বোঝা।" ( ২০২৫ সালে কি এআই ডেভেলপারদের প্রতিস্থাপন করবে: ভবিষ্যতের দিকে এক ঝলক )

৩. আপনার AI এবং ML জ্ঞান বৃদ্ধি করুন: AI এর সাথে কাজ করার জন্য, এটি AI বুঝতে । ডেভেলপারদের সকলের মেশিন লার্নিং গবেষক হওয়ার প্রয়োজন নেই, তবে এই মডেলগুলি কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে দৃঢ় ধারণা থাকা উপকারী হবে। মেশিন লার্নিং এবং গভীর শিক্ষার মূল বিষয়গুলি শিখুন - এটি কেবল নতুন ক্যারিয়ারের পথ খুলে দিতে পারে না (যেহেতু AI-সম্পর্কিত চাকরিগুলি ক্রমবর্ধমান ( সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য কি ভবিষ্যত আছে? AI এর প্রভাব [2024] )), তবে এটি আপনাকে AI সরঞ্জামগুলি আরও কার্যকরভাবে ব্যবহার করতেও সহায়তা করবে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি জানেন যে একটি বৃহৎ ভাষা মডেলের সীমাবদ্ধতা এবং এটি কীভাবে প্রশিক্ষিত হয়েছিল, তাহলে আপনি ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারেন যে এটি কখন ব্যর্থ হতে পারে এবং সেই অনুযায়ী আপনার প্রম্পট বা পরীক্ষাগুলি ডিজাইন করতে পারেন। অতিরিক্তভাবে, অনেক সফ্টওয়্যার পণ্য এখন AI বৈশিষ্ট্যগুলি অন্তর্ভুক্ত করছে (উদাহরণস্বরূপ, একটি সুপারিশ ইঞ্জিন বা চ্যাটবট সহ একটি অ্যাপ)। কিছু ML জ্ঞান সহ একজন সফ্টওয়্যার বিকাশকারী এই বৈশিষ্ট্যগুলিতে অবদান রাখতে পারেন বা অন্তত ডেটা বিজ্ঞানীদের সাথে বুদ্ধিমত্তার সাথে সহযোগিতা করতে পারেন। শেখার বিবেচনা করার জন্য মূল ক্ষেত্রগুলির মধ্যে রয়েছে: ডেটা বিজ্ঞানের মূল বিষয়গুলি , ডেটা কীভাবে প্রি-প্রসেস করতে হয়, প্রশিক্ষণ বনাম অনুমান এবং AI এর নীতিশাস্ত্র। AI ফ্রেমওয়ার্ক (TensorFlow, PyTorch) এবং ক্লাউড AI পরিষেবাগুলির সাথে নিজেকে পরিচিত করুন; এমনকি যদি আপনি শুরু থেকে মডেল তৈরি নাও করেন, তবুও একটি অ্যাপে AI API কীভাবে সংহত করতে হয় তা জানা একটি মূল্যবান দক্ষতা। সংক্ষেপে, "AI সাক্ষর" হওয়া দ্রুত ওয়েব বা ডাটাবেস প্রযুক্তিতে সাক্ষর হওয়ার মতোই গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে। ঐতিহ্যবাহী সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং এবং AI-এর জগতে কাজ করতে সক্ষম ডেভেলপাররা ভবিষ্যতের প্রকল্পগুলির নেতৃত্ব দেওয়ার জন্য শীর্ষ অবস্থানে থাকবেন।

৪. শক্তিশালী সফট স্কিল এবং ডোমেইন জ্ঞান বিকাশ করুন: AI যখন যান্ত্রিক কাজগুলি গ্রহণ করে, তখন অনন্য মানবিক দক্ষতা আরও বেশি গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। যোগাযোগ, দলগত কাজ এবং ডোমেইন দক্ষতা হল দ্বিগুণ দক্ষতার ক্ষেত্র। সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট প্রায়শই সমস্যার ক্ষেত্রটি বোঝার বিষয়ে - তা অর্থ, স্বাস্থ্যসেবা, শিক্ষা, বা অন্য কোনও ক্ষেত্র - এবং এটিকে সমাধানে রূপান্তরিত করার বিষয়ে। AI-এর সেই প্রেক্ষাপট বা স্টেকহোল্ডারদের সাথে যোগাযোগ করার ক্ষমতা থাকবে না, তবে আপনার আছে। আপনি যে ক্ষেত্রটিতে কাজ করেন সে সম্পর্কে আরও জ্ঞানী হয়ে উঠলে আপনি নিশ্চিত করতে পারবেন যে সফ্টওয়্যারটি আসলে বাস্তব বিশ্বের চাহিদা পূরণ করে। একইভাবে, আপনার সহযোগিতার দক্ষতার উপর মনোযোগ দিন: পরামর্শদান, নেতৃত্ব এবং সমন্বয়। টিমগুলির এখনও কোড পর্যালোচনা করার জন্য (AI-লিখিত কোড সহ), সেরা অনুশীলনগুলিতে জুনিয়রদের পরামর্শ দেওয়ার জন্য এবং জটিল প্রকল্পগুলির সমন্বয় করার জন্য সিনিয়র ডেভেলপারদের প্রয়োজন হবে। AI প্রকল্পগুলিতে মানুষের মিথস্ক্রিয়ার প্রয়োজনীয়তা দূর করে না। প্রকৃতপক্ষে, AI কোড তৈরি করার মাধ্যমে, একজন সিনিয়র ডেভেলপারের পরামর্শ জুনিয়রদের AI-এর সাথে কীভাবে কাজ করতে হয় এবং এর আউটপুট যাচাই করতে হয় তা , ফর-লুপ কীভাবে লিখতে হয় তার পরিবর্তে। এই নতুন আদর্শে অন্যদের পথ দেখানোর ক্ষমতা অর্জন করা একটি মূল্যবান দক্ষতা। এছাড়াও, সমালোচনামূলক চিন্তাভাবনা - AI ফলাফলগুলি প্রশ্ন করুন এবং পরীক্ষা করুন, এবং অন্যদেরও একই কাজ করতে উৎসাহিত করুন। একটি সুস্থ সংশয়বাদ এবং যাচাইকরণের মানসিকতা গড়ে তোলা AI এর উপর অন্ধ নির্ভরতা রোধ করবে এবং ত্রুটি হ্রাস করবে। মূলত, AI-এর অভাবযুক্ত দক্ষতাগুলি উন্নত করুন: মানুষ এবং প্রেক্ষাপট বোঝা, সমালোচনামূলক বিশ্লেষণ এবং আন্তঃবিষয়ক চিন্তাভাবনা।

৫. জীবনব্যাপী শেখা এবং অভিযোজনযোগ্যতা: AI-তে পরিবর্তনের গতি অত্যন্ত দ্রুত। আজ যা অত্যাধুনিক বলে মনে হচ্ছে তা কয়েক বছরের মধ্যে পুরানো হয়ে যেতে পারে। ডেভেলপারদের অবশ্যই জীবনব্যাপী শেখা । এর অর্থ হতে পারে নিয়মিতভাবে নতুন AI কোডিং সহকারীদের চেষ্টা করা, AI/ML-এ অনলাইন কোর্স বা সার্টিফিকেশন নেওয়া, কী ঘটছে তা সম্পর্কে আপডেট থাকার জন্য গবেষণা ব্লগ পড়া, অথবা AI-কেন্দ্রিক ডেভেলপার সম্প্রদায়গুলিতে অংশগ্রহণ করা। অভিযোজনযোগ্যতা হল মূল বিষয় - নতুন সরঞ্জাম এবং কর্মপ্রবাহের দিকে ঝুঁকতে প্রস্তুত থাকুন। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি নতুন AI টুল আসে যা স্কেচ থেকে UI ডিজাইন স্বয়ংক্রিয় করতে পারে, তাহলে একজন ফ্রন্ট-এন্ড ডেভেলপারকে তা শিখতে এবং অন্তর্ভুক্ত করতে প্রস্তুত থাকতে হবে, তাদের মনোযোগ হয়তো তৈরি করা UI পরিমার্জন করতে বা অটোমেশন মিস করা ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার বিবরণ উন্নত করতে স্থানান্তর করতে হবে। যারা শেখাকে তাদের ক্যারিয়ারের একটি চলমান অংশ হিসাবে বিবেচনা করে (যা অনেক ডেভেলপার ইতিমধ্যেই করে) তারা AI উন্নয়নগুলিকে একীভূত করা সহজ পাবে। একটি কৌশল হল আপনার সপ্তাহের একটি ছোট অংশ শেখা এবং পরীক্ষা-নিরীক্ষার জন্য উৎসর্গ করা - এটিকে আপনার নিজের ভবিষ্যতের জন্য বিনিয়োগ হিসাবে বিবেচনা করুন। কোম্পানিগুলি তাদের ডেভেলপারদের জন্য AI টুলগুলি কার্যকরভাবে ব্যবহার করার জন্য প্রশিক্ষণ প্রদান শুরু করছে; এই সুযোগগুলোর সদ্ব্যবহার করলে আপনি এগিয়ে যাবেন। যারা ডেভেলপাররা সাফল্য লাভ করবেন তারাই হবেন যারা AI কে একটি বিকশিত অংশীদার হিসেবে দেখেন এবং সেই অংশীদারের সাথে কাজ করার জন্য তাদের পদ্ধতি ক্রমাগত পরিমার্জন করেন।

৬. উদীয়মান ভূমিকা এবং ক্যারিয়ারের পথগুলি অন্বেষণ করুন: AI উন্নয়নের সাথে জড়িত হওয়ার সাথে সাথে নতুন ক্যারিয়ারের সুযোগগুলিও তৈরি হচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ, প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ার বা AI ইন্টিগ্রেশন স্পেশালিস্ট হল পণ্যগুলিতে AI ব্যবহারের জন্য সঠিক প্রম্পট, কর্মপ্রবাহ এবং অবকাঠামো তৈরির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা ভূমিকা। আরেকটি উদাহরণ হল AI Ethics Engineer বা AI Auditor - যে ভূমিকাগুলি পক্ষপাত, সম্মতি এবং সঠিকতার জন্য AI আউটপুট পর্যালোচনা করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। যদি আপনার এই ক্ষেত্রগুলিতে আগ্রহ থাকে, তাহলে সঠিক জ্ঞান দিয়ে নিজেকে স্থাপন করা এই নতুন পথগুলি খুলে দিতে পারে। এমনকি ক্লাসিক ভূমিকাগুলির মধ্যেও, আপনি "AI-সহায়তাপ্রাপ্ত ফ্রন্টএন্ড ডেভেলপার" বনাম "AI-সহায়তাপ্রাপ্ত ব্যাকএন্ড ডেভেলপার" এর মতো কুলুঙ্গি খুঁজে পেতে পারেন যেখানে প্রতিটি বিশেষায়িত সরঞ্জাম ব্যবহার করে। AI-এর চারপাশে সংস্থাগুলি কীভাবে দল গঠন করছে সেদিকে নজর রাখুন। কিছু কোম্পানির "AI গিল্ড" বা উৎকর্ষ কেন্দ্র রয়েছে যা প্রকল্পগুলিতে AI গ্রহণের নির্দেশনা দেয় - এই জাতীয় গোষ্ঠীতে সক্রিয় থাকা আপনাকে সামনের সারিতে রাখতে পারে। তদুপরি, AI সরঞ্জামগুলির বিকাশে অবদান রাখার কথা বিবেচনা করুন: উদাহরণস্বরূপ, ওপেন-সোর্স প্রকল্পগুলিতে কাজ করা যা ডেভেলপার টুলিং উন্নত করে (সম্ভবত AI-এর কোড ব্যাখ্যা করার ক্ষমতা বৃদ্ধি করে, ইত্যাদি)। এটি কেবল প্রযুক্তি সম্পর্কে আপনার বোধগম্যতাকে আরও গভীর করে না বরং আপনাকে এমন একটি সম্প্রদায়ের মধ্যে স্থান দেয় যা পরিবর্তনের নেতৃত্ব দিচ্ছে। মূল কথা হল ক্যারিয়ারের তৎপরতা । যদি আপনার বর্তমান কাজের কিছু অংশ স্বয়ংক্রিয় হয়ে যায়, তাহলে সেই স্বয়ংক্রিয় অংশগুলি ডিজাইন, তত্ত্বাবধান বা বৃদ্ধি করে এমন ভূমিকায় স্থানান্তরিত হওয়ার জন্য প্রস্তুত থাকুন।

৭. মানবিক গুণমান বজায় রাখা এবং প্রদর্শন করা: এমন একটি বিশ্বে যেখানে AI সাধারণ সমস্যার জন্য গড় কোড তৈরি করতে পারে, সেখানে মানব বিকাশকারীদের ব্যতিক্রমী এবং সহানুভূতিশীল সমাধান তৈরি করার চেষ্টা করা উচিত যা AI পারে না। এর অর্থ হতে পারে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার সূক্ষ্মতার উপর মনোযোগ দেওয়া, অস্বাভাবিক পরিস্থিতির জন্য কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজেশন করা, অথবা কেবল পরিষ্কার এবং সু-নথিভুক্ত কোড লেখা (AI অর্থপূর্ণ ডকুমেন্টেশন বা বোধগম্য কোড মন্তব্য লেখায় দুর্দান্ত নয় - আপনি সেখানে মূল্য যোগ করতে পারেন!)। কাজের মধ্যে মানবিক অন্তর্দৃষ্টি একীভূত করার বিষয়টি নিশ্চিত করুন: উদাহরণস্বরূপ, যদি কোনও AI কোডের একটি অংশ তৈরি করে, আপনি যুক্তি ব্যাখ্যা করে মন্তব্য যোগ করেন যাতে অন্য মানুষ পরে বুঝতে পারে, অথবা আপনি এটিকে আরও পাঠযোগ্য করে তোলেন। এটি করে, আপনি পেশাদারিত্ব এবং মানের একটি স্তর যুক্ত করছেন যা সম্পূর্ণরূপে মেশিন-উত্পাদিত কাজের অভাব রয়েছে। সময়ের সাথে সাথে, বাস্তব জগতে "শুধু কাজ করে" এমন উচ্চ-মানের সফ্টওয়্যারের জন্য খ্যাতি তৈরি করা আপনাকে আলাদা করবে। ক্লায়েন্ট এবং নিয়োগকর্তারা এমন বিকাশকারীদের মূল্য দেবেন যারা AI দক্ষতাকে মানবিক কারুশিল্পের সাথে একত্রিত করতে ।

আসুন আমরা শিক্ষাগত পথগুলি কীভাবে খাপ খাইয়ে নিতে পারে তাও বিবেচনা করি। এই ক্ষেত্রে প্রবেশকারী নতুন ডেভেলপারদের তাদের শেখার প্রক্রিয়ায় AI সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে লজ্জা করা উচিত নয়। বিপরীতে, দিয়ে (যেমন, হোমওয়ার্ক বা প্রকল্পগুলিতে সহায়তা করার জন্য AI ব্যবহার করা, তারপর ফলাফল বিশ্লেষণ করা) তাদের বোধগম্যতা ত্বরান্বিত করতে পারে। তবে, মৌলিক বিষয়গুলি - অ্যালগরিদম, ডেটা স্ট্রাকচার এবং মূল প্রোগ্রামিং ধারণাগুলি - গভীরভাবে শেখাও যাতে আপনার একটি শক্ত ভিত্তি থাকে এবং আপনি বলতে পারেন যে AI কখন বিপথগামী হচ্ছে। যেহেতু AI সহজ কোডিং অনুশীলন পরিচালনা করে, পাঠ্যক্রমগুলি এমন প্রকল্পগুলিতে আরও বেশি গুরুত্ব দিতে পারে যার জন্য নকশা এবং একীকরণের প্রয়োজন হয়। আপনি যদি একজন নতুন হন, তাহলে এমন একটি পোর্টফোলিও তৈরিতে মনোনিবেশ করুন যা জটিল সমস্যা সমাধানের এবং AI কে অনেক সরঞ্জামের মধ্যে একটি হিসাবে ব্যবহার করার আপনার ক্ষমতা প্রদর্শন করে।

অভিযোজন কৌশলটি সংক্ষেপে বর্ণনা করতে: যাত্রী নয়, পাইলট হোন। এআই টুল ব্যবহার করুন, কিন্তু সেগুলোর উপর অতিরিক্ত নির্ভরশীল বা আত্মতুষ্ট হবেন না। উন্নয়নের অনন্য মানবিক দিকগুলিকে আরও উন্নত করতে থাকুন। একজন সম্মানিত সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং পথিকৃৎ গ্রেডি বুচ এটি ভালোভাবেই বলেছেন: "এআই একজন প্রোগ্রামার হওয়ার অর্থ মৌলিকভাবে বদলে দেবে। এটি প্রোগ্রামারদের নির্মূল করবে না, তবে তাদের নতুন দক্ষতা বিকাশ এবং নতুন উপায়ে কাজ করতে হবে।" ( সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের কি ভবিষ্যৎ আছে? এআই এর প্রভাব [2024] )। সক্রিয়ভাবে সেই নতুন দক্ষতা এবং কাজের পদ্ধতিগুলি বিকাশের মাধ্যমে, ডেভেলপাররা নিশ্চিত করতে পারেন যে তারা তাদের ক্যারিয়ারের চালকের আসনে থাকবেন।

এই অংশের সারসংক্ষেপে বলতে গেলে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার যুগে তাদের ক্যারিয়ারকে ভবিষ্যতের জন্য উপযুক্ত করে তুলতে চাওয়া ডেভেলপারদের জন্য এখানে একটি দ্রুত রেফারেন্স চেকলিস্ট দেওয়া হল:

এই কৌশলগুলি অনুসরণ করে, ডেভেলপাররা AI বিপ্লবকে তাদের সুবিধার দিকে নিয়ে যেতে পারে। যারা মানিয়ে নেবেন তারা দেখতে পাবেন যে AI বৃদ্ধি করে এবং তাদেরকে আগের চেয়ে আরও ভালো সফ্টওয়্যার তৈরি করতে সাহায্য করে, সেগুলিকে অপ্রচলিত করে না।

ভবিষ্যতের দৃষ্টিভঙ্গি: এআই এবং ডেভেলপারদের মধ্যে সহযোগিতা

এআই-চালিত বিশ্বে প্রোগ্রামিংয়ের ভবিষ্যৎ কী? বর্তমান প্রবণতার উপর ভিত্তি করে, আমরা এমন একটি ভবিষ্যতের আশা করতে পারি যেখানে এআই এবং মানব ডেভেলপাররা আরও ঘনিষ্ঠভাবে একসাথে কাজ করবে । প্রোগ্রামারের ভূমিকা সম্ভবত একটি তত্ত্বাবধানকারী এবং সৃজনশীল অবস্থানের দিকে স্থানান্তরিত হতে থাকবে, যেখানে এআই মানুষের নির্দেশনায় "ভারী উত্তোলন" আরও বেশি করে পরিচালনা করবে। এই উপসংহার বিভাগে, আমরা কিছু ভবিষ্যতের পরিস্থিতি উপস্থাপন করছি এবং আশ্বস্ত করছি যে ডেভেলপারদের জন্য দৃষ্টিভঙ্গি ইতিবাচক থাকতে পারে - যদি আমরা অভিযোজন চালিয়ে যাই।

নিকট ভবিষ্যতে (আগামী ৫-১০ বছর), খুব সম্ভবত কম্পিউটারের মতোই উন্নয়ন প্রক্রিয়ায় AI সর্বব্যাপী হয়ে উঠবে। ঠিক যেমন আজকাল কোনও ডেভেলপার কোনও সম্পাদক ছাড়া বা Google/StackOverflow ছাড়াই কোড লেখেন না, তেমনই শীঘ্রই কোনও ডেভেলপার ব্যাকগ্রাউন্ডে চলমান কোনও ধরণের AI সহায়তা ছাড়া কোড লিখবেন না। ইন্টিগ্রেটেড ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট (IDEs) ইতিমধ্যেই তাদের মূলে AI-চালিত বৈশিষ্ট্যগুলি অন্তর্ভুক্ত করার জন্য বিকশিত হচ্ছে (উদাহরণস্বরূপ, কোড এডিটর যা আপনাকে কোড ব্যাখ্যা করতে পারে বা একটি প্রকল্প জুড়ে সম্পূর্ণ কোড পরিবর্তনের পরামর্শ দিতে পারে)। আমরা এমন একটি পর্যায়ে পৌঁছাতে পারি যেখানে একজন ডেভেলপারের প্রাথমিক কাজ হল সমস্যা এবং সীমাবদ্ধতাগুলি এমনভাবে তৈরি করা যাতে একজন AI বুঝতে পারে, তারপর AI যে সমাধানগুলি প্রদান করে তা কিউরেট এবং পরিমার্জন করে । এটি একটি উচ্চ-স্তরের প্রোগ্রামিং ফর্মের সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ, যা কখনও কখনও "প্রম্পট প্রোগ্রামিং" বা "AI অর্কেস্ট্রেশন" নামে পরিচিত।

তবে, মানুষের সমস্যা সমাধানের জন্য যা করতে হবে তার মূল কথা অপরিবর্তিত রয়েছে। ভবিষ্যতের এআই হয়তো একটি বর্ণনা থেকে একটি সম্পূর্ণ অ্যাপ তৈরি করতে সক্ষম হবে ("ডাক্তারের অ্যাপয়েন্টমেন্ট বুক করার জন্য আমাকে একটি মোবাইল অ্যাপ তৈরি করুন"), তবে সেই বিবরণটি স্পষ্ট করা, এটি সঠিক কিনা তা নিশ্চিত করা এবং ব্যবহারকারীদের খুশি করার জন্য ফলাফলটি সূক্ষ্মভাবে সুরক্ষিত করার কাজটি ডেভেলপারদের (ডিজাইনার, পণ্য পরিচালক ইত্যাদির সাথে) জড়িত হবে। প্রকৃতপক্ষে, যদি মৌলিক অ্যাপ তৈরি করা সহজ হয়ে যায়, তাহলে সফ্টওয়্যারে মানুষের সৃজনশীলতা এবং উদ্ভাবন আরও গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠবে । আমরা সফ্টওয়্যারের সমৃদ্ধি দেখতে পাব, যেখানে অনেক রুটিন অ্যাপ্লিকেশন এআই দ্বারা তৈরি করা হয়, যখন মানব ডেভেলপাররা অত্যাধুনিক, জটিল বা সৃজনশীল প্রকল্পগুলিতে মনোনিবেশ করে যা সীমানা অতিক্রম করে।

প্রোগ্রামিংয়ের ক্ষেত্রে প্রবেশের বাধা কমার সম্ভাবনাও রয়েছে - অর্থাৎ, যারা ঐতিহ্যবাহী সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার নন (যেমন, একজন ব্যবসায়িক বিশ্লেষক, বিজ্ঞানী বা বিপণনকারী) তারা এআই টুল ব্যবহার করে সফটওয়্যার তৈরি করতে পারবেন (এআই দ্বারা সুপারচার্জড "নো-কোড/লো-কোড" আন্দোলনের ধারাবাহিকতা)। এটি পেশাদার ডেভেলপারদের প্রয়োজনীয়তা দূর করে না; বরং এটি এটিকে পরিবর্তন করে। ডেভেলপাররা এই ধরনের ক্ষেত্রে পরামর্শদাতা বা পথপ্রদর্শকের ভূমিকা আরও বেশি গ্রহণ করতে পারে, যাতে নিশ্চিত করা যায় যে এই নাগরিক-উন্নত অ্যাপগুলি নিরাপদ, দক্ষ এবং রক্ষণাবেক্ষণযোগ্য। পেশাদার প্রোগ্রামাররা এআই-সহায়তাপ্রাপ্ত "নন-প্রোগ্রামার" ব্যবহার করে এমন প্ল্যাটফর্ম এবং API তৈরিতে মনোনিবেশ করতে পারেন।

চাকরির দৃষ্টিকোণ থেকে, কিছু প্রোগ্রামিং ভূমিকা হ্রাস পেতে পারে যখন অন্যগুলি বৃদ্ধি পেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, কিছু এন্ট্রি-লেভেল কোডিং পদের সংখ্যা কমতে পারে যদি কোম্পানিগুলি সহজ কাজের জন্য AI-এর উপর নির্ভর করে। কেউ কল্পনা করতে পারে যে ভবিষ্যতে একটি ছোট স্টার্টআপে জুনিয়র ডেভেলপারদের অর্ধেক সংখ্যার প্রয়োজন হবে কারণ তাদের সিনিয়র ডেভেলপাররা, AI দিয়ে সজ্জিত, অনেক মৌলিক কাজ সম্পন্ন করতে পারবেন। কিন্তু একই সাথে, সম্পূর্ণ নতুন চাকরি (যেমনটি আমরা অভিযোজন বিভাগে আলোচনা করেছি) আবির্ভূত হবে। অধিকন্তু, সফ্টওয়্যার অর্থনীতির আরও বেশি অংশে প্রবেশ করার সাথে সাথে (বিশেষ চাহিদার জন্য AI তৈরি করে সফ্টওয়্যার), সফ্টওয়্যার-সম্পর্কিত চাকরির সামগ্রিক চাহিদা বাড়তে পারে। ইতিহাস দেখায় যে অটোমেশন প্রায়শই দীর্ঘমেয়াদে আরও বেশি , যদিও সেগুলি ভিন্ন কাজ - উদাহরণস্বরূপ, নির্দিষ্ট উত্পাদন কাজের অটোমেশন স্বয়ংক্রিয় সিস্টেম ডিজাইন, রক্ষণাবেক্ষণ এবং উন্নত করার জন্য চাকরির বৃদ্ধির দিকে পরিচালিত করে। এআই এবং প্রোগ্রামিংয়ের প্রেক্ষাপটে, যদিও একজন জুনিয়র ডেভেলপার আগে যে কাজগুলি করতেন তা স্বয়ংক্রিয়ভাবে করা হয়, আমরা যে সফ্টওয়্যার তৈরি করতে চাই তার সামগ্রিক পরিধি প্রসারিত হয় (কারণ এখন এটি তৈরি করা সস্তা/দ্রুত), যার ফলে আরও ডিজিটাল রূপান্তরের কারণে সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট এবং এআই-এর ভূমিকা বৃদ্ধি পাচ্ছে

আমাদের ২০৪০ সালের ভবিষ্যদ্বাণীটিও : ওক রিজ ন্যাশনাল ল্যাবের গবেষকরা পরামর্শ দিয়েছিলেন যে ২০৪০ সালের মধ্যে, "মেশিনগুলি ... তাদের বেশিরভাগ কোড নিজস্বভাবে লিখবে" ( সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য কি ভবিষ্যত আছে? AI এর প্রভাব [২০২৪] )। যদি এটি সঠিক প্রমাণিত হয়, তাহলে মানব প্রোগ্রামারদের জন্য কী বাকি আছে? সম্ভবত, খুব উচ্চ-স্তরের নির্দেশিকা (বিস্তৃত স্ট্রোকে মেশিনগুলিকে আমরা অর্জন করতে চাই তা বলা) এবং সিস্টেমের জটিল একীকরণ, মানব মনোবিজ্ঞানের বোঝাপড়া, বা নতুন সমস্যা ক্ষেত্রগুলির সাথে জড়িত ক্ষেত্রগুলির উপর ফোকাস করা হবে। এমনকি এমন পরিস্থিতিতেও, মানুষ পণ্য ডিজাইনার, প্রয়োজনীয়তা প্রকৌশলী এবং AI প্রশিক্ষক/যাচাইকারীর । কোড মূলত নিজেই লিখতে পারে, তবে কাউকে সিদ্ধান্ত নিতে হবে কোন কোডটি লেখা উচিত এবং কেন , এবং তারপরে যাচাই করতে হবে যে শেষ ফলাফলটি সঠিক এবং লক্ষ্যের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। এটি কীভাবে স্ব-চালিত গাড়িগুলি একদিন নিজেরাই চালাতে পারে তার অনুরূপ, তবে আপনি এখনও গাড়িটিকে কোথায় যেতে হবে এবং জটিল পরিস্থিতিতে হস্তক্ষেপ করতে হবে তা বলে দেন - এবং মানুষ রাস্তা, ট্রাফিক আইন এবং এর চারপাশের সমস্ত অবকাঠামো ডিজাইন করে।

তাই বেশিরভাগ বিশেষজ্ঞই সহযোগিতার ভবিষ্যৎ কল্পনা করেন , প্রতিস্থাপনের নয় । যেমন একটি প্রযুক্তি পরামর্শদাতা এটিকে বলেছিলেন, "উন্নয়নের ভবিষ্যৎ মানুষ বা AI এর মধ্যে একটি পছন্দ নয় বরং এমন একটি সহযোগিতা যা উভয়ের সেরাটি কাজে লাগায়।" ( AI কি 2025 সালে ডেভেলপারদের প্রতিস্থাপন করবে: ভবিষ্যতের দিকে এক ঝলক ) AI নিঃসন্দেহে সফ্টওয়্যার বিকাশকে রূপান্তরিত করবে, তবে এটি বিলুপ্তির চেয়ে ডেভেলপারের ভূমিকার বিবর্তন। যে বিকাশকারীরা "পরিবর্তনগুলিকে আলিঙ্গন করে, তাদের দক্ষতাকে অভিযোজিত করে এবং তাদের কাজের অনন্য মানবিক দিকগুলিতে মনোনিবেশ করে" তারা দেখতে পাবেন যে AI তাদের মূল্য হ্রাস করার পরিবর্তে তাদের ক্ষমতা বৃদ্ধি করে

আমরা আরেকটি ক্ষেত্রের সাথে তুলনা করতে পারি: ইঞ্জিনিয়ারিং এবং স্থাপত্যে কম্পিউটার-সহায়তাপ্রাপ্ত নকশা (CAD) এর উত্থান বিবেচনা করুন। সেই সরঞ্জামগুলি কি ইঞ্জিনিয়ার এবং স্থপতিদের প্রতিস্থাপন করেছে? না - তারা তাদের আরও উত্পাদনশীল করে তুলেছে এবং আরও জটিল নকশা তৈরি করতে সক্ষম করেছে। কিন্তু মানুষের সৃজনশীলতা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণ কেন্দ্রীয় ছিল। একইভাবে, AI কে কম্পিউটার-সহায়তাপ্রাপ্ত কোডিং হিসাবে দেখা যেতে পারে - এটি জটিলতা এবং ঝাঁকুনির কাজ পরিচালনা করতে সহায়তা করবে, তবে বিকাশকারী ডিজাইনার এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী হিসাবে রয়ে গেছে।

দীর্ঘমেয়াদে, যদি আমরা সত্যিকার অর্থে উন্নত AI কল্পনা করি (যেমন, সাধারণ AI-এর একটি রূপ যা পারে ), তাহলে সামাজিক ও অর্থনৈতিক পরিবর্তনগুলি কেবল প্রোগ্রামিংয়ের চেয়ে অনেক বেশি বিস্তৃত হবে। আমরা এখনও সেখানে পৌঁছাইনি, এবং আমরা কীভাবে আমাদের কাজে AI-কে একীভূত করি তার উপর আমাদের উল্লেখযোগ্য নিয়ন্ত্রণ রয়েছে। বিচক্ষণ পথ হল এমনভাবে AI-কে একীভূত করা চালিয়ে যাওয়া যা মানুষের সম্ভাবনা বৃদ্ধি করে । এর অর্থ হল এমন সরঞ্জাম এবং অনুশীলনে (এবং নীতিমালায়) বিনিয়োগ করা যা মানুষকে লুপের মধ্যে রাখে। ইতিমধ্যে, আমরা কোম্পানিগুলিকে AI শাসন - নীতিগত এবং কার্যকর ফলাফল নিশ্চিত করার জন্য উন্নয়নে AI কীভাবে ব্যবহার করা উচিত তার নির্দেশিকা ( জরিপটি বিকাশকারীর অভিজ্ঞতার উপর AI-এর প্রভাব প্রকাশ করে - দ্য গিটহাব ব্লগ )। এই প্রবণতা সম্ভবত বৃদ্ধি পাবে, নিশ্চিত করবে যে মানব তদারকি আনুষ্ঠানিকভাবে AI-উন্নয়ন পাইপলাইনের অংশ।

উপসংহারে, "এআই কি প্রোগ্রামারদের প্রতিস্থাপন করবে?" এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়া যেতে পারে: না - তবে এটি প্রোগ্রামারদের কাজকে উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তন করবে। প্রোগ্রামিংয়ের সাধারণ অংশগুলি বেশিরভাগই স্বয়ংক্রিয় হওয়ার পথে। সৃজনশীল, চ্যালেঞ্জিং এবং মানব-কেন্দ্রিক অংশগুলি এখানেই থাকবে, এবং প্রকৃতপক্ষে আরও বিশিষ্ট হয়ে উঠবে। ভবিষ্যতে সম্ভবত প্রোগ্রামাররা আরও স্মার্ট এআই সহকারীদের সাথে পাশাপাশি কাজ করবে, অনেকটা একজন দলের সদস্যের মতো। কল্পনা করুন যে একজন এআই সহকর্মী আছেন যিনি 24/7 কোড তৈরি করতে পারেন - এটি একটি দুর্দান্ত উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি, তবে এখনও এমন কাউকে প্রয়োজন যিনি তাকে কোন কাজগুলিতে কাজ করতে হবে তা বলবেন এবং এর কাজ পরীক্ষা করবেন।

সবচেয়ে ভালো ফলাফল অর্জন করবে। একজন সিইও যেমন বলেছেন, "AI প্রোগ্রামারদের প্রতিস্থাপন করবে না, কিন্তু যারা AI ব্যবহার করে তারা যারা ব্যবহার করে না তাদের প্রতিস্থাপন করবে।" ব্যবহারিক অর্থে, এর অর্থ হল প্রযুক্তির সাথে বিকশিত হওয়ার দায়িত্ব ডেভেলপারদের। প্রোগ্রামিং পেশা মারা যাচ্ছে না - এটি অভিযোজিত হচ্ছে AI এর সাথে অংশীদারিত্বে একটি সফল এবং পরিপূর্ণ ক্যারিয়ার নিশ্চিত করতে পারে ।

পরিশেষে, এটা উদযাপন করার মতো যে আমরা এমন এক যুগে প্রবেশ করছি যেখানে ডেভেলপারদের হাতে সুপারপাওয়ার রয়েছে। পরবর্তী প্রজন্মের প্রোগ্রামাররা AI ব্যবহার করে কয়েক ঘন্টার মধ্যে যা অর্জন করতে হতো তা অর্জন করবে এবং আগে যে সমস্যাগুলি ছিল তা মোকাবেলা করবে, তা নাগালের বাইরে। ভয়ের পরিবর্তে, এগিয়ে যাওয়ার অনুভূতি আশাবাদ এবং কৌতূহলের । যতক্ষণ আমরা চোখ খোলা রেখে AI-এর কাছে যাই - এর সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে সচেতন এবং আমাদের দায়িত্ব সম্পর্কে সচেতন - আমরা এমন একটি ভবিষ্যত তৈরি করতে পারি যেখানে AI এবং প্রোগ্রামাররা একসাথে আশ্চর্যজনক সফ্টওয়্যার সিস্টেম তৈরি করবে, যা উভয়ই একা করতে পারে তার চেয়ে অনেক বেশি। মেশিনের দক্ষতার সাথে মিলিত মানুষের সৃজনশীলতা একটি শক্তিশালী সমন্বয়। শেষ পর্যন্ত, এটি প্রতিস্থাপনের মানুষ এবং মেশিন উভয়ই লিখবে

সূত্র:

1. ব্রেইনহাব, “সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের কি ভবিষ্যৎ আছে? এআই এর প্রভাব [২০২৪]” ( সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের কি ভবিষ্যৎ আছে? এআই এর প্রভাব [২০২৪] )।

2. ব্রেইনহাব, বিশেষজ্ঞ সত্য নাদেলা এবং জেফ ডিনের উদ্ধৃতি, AI একটি হাতিয়ার হিসেবে, প্রতিস্থাপন নয় ( সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের কি ভবিষ্যৎ আছে? AI এর প্রভাব [2024] ) ( সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের কি ভবিষ্যৎ আছে? AI এর প্রভাব [2024] )।

3. মিডিয়াম (পাইকোচ), "কি এআই প্রোগ্রামারদের প্রতিস্থাপন করবে? হাইপের পেছনের সত্য" , সূক্ষ্ম বাস্তবতা বনাম হাইপ ( কি এআই প্রোগ্রামারদের প্রতিস্থাপন করবে? হাইপের পেছনের সত্য | দ্য পাইকোচের লেখা | কৃত্রিম কর্নার | মার্চ, ২০২৫ | মিডিয়াম ) এবং স্যাম অল্টম্যানের উক্তি যে এআই কাজে ভালো কিন্তু পূর্ণ চাকরি নয়।

4. DesignGurus, “Is AI Going to Replace Developers… (2025)” , জোর দিয়ে যে AI ডেভেলপারদের অপ্রয়োজনীয় করে তোলার পরিবর্তে তাদের বৃদ্ধি Is AI Going to Replace Developers in 2025: A Sneak Peek into the Future ) এবং AI ল্যাগের ক্ষেত্রগুলি (সৃজনশীলতা, প্রেক্ষাপট, নীতিশাস্ত্র) তালিকাভুক্ত করেছে।

5. স্ট্যাক ওভারফ্লো ডেভেলপার জরিপ ২০২৩, ৭০% ডেভেলপারদের দ্বারা AI টুল ব্যবহার, নির্ভুলতার উপর কম আস্থা (৩% অত্যন্ত আস্থাশীল) ( ৭০% ডেভেলপার AI কোডিং টুল ব্যবহার করেন, ৩% তাদের নির্ভুলতার উপর অত্যন্ত আস্থাশীল - ShiftMag )।

6. ২০২৩ সালের গিটহাব জরিপে দেখা গেছে যে ৯২% ডেভেলপার এআই কোডিং টুল ব্যবহার করে দেখেছেন এবং ৭০% এর সুবিধা দেখেছেন ( জরিপটি ডেভেলপার অভিজ্ঞতার উপর এআই-এর প্রভাব প্রকাশ করে - দ্য গিটহাব ব্লগ )।

7. গিটহাব কোপাইলট গবেষণা, এআই সহায়তায় ৫৫% দ্রুত কাজ সম্পন্ন করার আবিষ্কার ( গবেষণা: ডেভেলপার উৎপাদনশীলতা এবং সুখের উপর গিটহাব কোপাইলটের প্রভাব পরিমাপ করা - দ্য গিটহাব ব্লগ )।

8. ডিপমাইন্ডের আলফাকোডে গিকওয়্যার, গড় মানব কোডার স্তরে পারফর্ম করছে (শীর্ষ ৫৪%) কিন্তু শীর্ষ পারফর্মকারীদের থেকে অনেক দূরে ( ডিপমাইন্ডের আলফাকোড গড় প্রোগ্রামারের দক্ষতার সাথে মেলে )।

9. ইন্ডিয়াটুডে (ফেব্রুয়ারী ২০২৫), স্যাম অল্টম্যানের দৃষ্টিভঙ্গির সারসংক্ষেপ যে AI "সহকর্মীরা" জুনিয়র ইঞ্জিনিয়ারদের কাজ করবে কিন্তু "মানুষকে সম্পূর্ণরূপে প্রতিস্থাপন করবে না" ( স্যাম অল্টম্যান বলেছেন যে AI এজেন্টরা শীঘ্রই সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের কাজগুলি সম্পাদন করবে: সম্পূর্ণ গল্প ৫ পয়েন্টে - ইন্ডিয়া টুডে )।

10. ম্যাককিনসে অ্যান্ড কোম্পানির অনুমান, অটোমেশন সত্ত্বেও প্রায় ৮০% প্রোগ্রামিং কাজ মানব-কেন্দ্রিক থাকবে ( সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের কি ভবিষ্যৎ আছে? এআই এর প্রভাব [২০২৪] )।

এর পরে আপনি যে প্রবন্ধগুলি পড়তে পছন্দ করতে পারেন:

🔗 সেরা এআই পেয়ার প্রোগ্রামিং টুলস
আপনার ডেভেলপমেন্ট ওয়ার্কফ্লো বাড়ানোর জন্য কোডিং পার্টনারের মতো আপনার সাথে সহযোগিতা করতে পারে এমন শীর্ষস্থানীয় এআই টুলগুলি অন্বেষণ করুন।

🔗 কোডিংয়ের জন্য কোন AI সবচেয়ে ভালো - শীর্ষ AI কোডিং সহকারী
কোড জেনারেশন, ডিবাগিং এবং সফ্টওয়্যার প্রকল্পগুলিকে ত্বরান্বিত করার জন্য সবচেয়ে কার্যকর AI সরঞ্জামগুলির একটি নির্দেশিকা।

🔗 কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট - প্রযুক্তির ভবিষ্যৎ রূপান্তর।
বুঝুন কিভাবে AI সফটওয়্যার তৈরি, পরীক্ষা এবং স্থাপনের পদ্ধতিতে বিপ্লব ঘটাচ্ছে।