Generativna veštačka inteligencija označava značajne promene u razvoju softvera, što uključuje povećanu tražnju za programerima. Prednosti produktivnosti AI programera mogu povećati globalni BDP za preko 1,5 biliona dolara. Kako smo došli do ovog procenata? Analiza velikog uzorka korisnika GitHub Copilot-a (n = 934.533) otkriva da korisnici u proseku prihvataju skoro 30% predloga koda od GitHub Copilot-a u prvoj godini na tržištu i prijavljuju povećanu produktivnost iz ovih prihvatanja.
Koristeći povećanje produktivnosti od 30%, sa projekcijom od 45 miliona profesionalnih programera do 2030. godine, generativni AI alati za programiranje mogu dodati dobitke produktivnosti još 15 miliona „efikasnih programera“ u celokupni svetski kapacitet do 2030. godine. Ovo sugeriše da jedna grupa radnika može povećati globalni BDP za preko 1,5 biliona dolara i tokom vremena dovesti do porasta tražnje za softverskim programerima.
Jedina konstanta je promena. Uz brze promene koje generiše veštačka inteligencija veruje se da bi programeri trebali izgraditi svoju otpornost i prilagodljivost. Evo njenih praktičnih saveta za razvijanje ovih veština:
Učestvujte na hakatonima
Kreativnost i prilagodljivost su ključni za maksimalnu korist od hakatona. Hakaton je dizajniran za izgradnju kreativnih rešenja za kompleksne probleme. Rešenja prolaze kroz nekoliko iteracija tokom trajanja hakatona kako tim prilagođava nove informacije.
Idite na planinarenje
Ili sličnu aktivnost koja vas podstiče da se pripremite za neočekivano. Tokom planinarenja, okolina se može brzo promeniti: vreme se može promeniti, staza može nestati u gustoj vegetaciji, a fizička nelagodnost je obično zagarantovana. Ovo iskustvo pruža priliku za vežbanje održavanja smirenosti, očuvanje samopouzdanja i mudre procene, kao i optimizaciju ograničenih resursa.
Budite radoznali i naučite bar jednu novu stvar svakog dana
Naša sposobnost da preispitujemo stvarnost će nas učiniti vrednim u dobu veštačke inteligencije i automatizacije. Računari izbacuju informacije i brojeve. Ali programeri trebaju da postavljaju pitanja i analiziraju kako su ti rezultati nastali i kako mogu biti primenjeni. Evo nekoliko pitanja koja vam mogu pomoći da dublje istražite: Zašto se nešto radi na određeni način? Može li se uraditi bolje? Kako smo došli do ovih rezultata? Jesu li rezultati korisni? Zašto ili zašto ne?
Zašto bi programeri trebali učiti o alatima za generativno AI kodiranje? Istraživanje koje smo pomenuli gore takođe je utvrdilo da sve više organizacija zahteva od aplikanta da testira softverske razvojne poslove sa GitHub Copilot-om. Ovo ukazuje da će AI pair programming postati standardna metoda za testiranje aplikanta i da će korišćenje alata za generativnu AI uskoro postati osnovna kompetencija softverskih programera.
Evo zašto i kako programeri i ne-programeri mogu započeti sa pravljenjem ne-kodnih doprinosa projektima otvorenog koda.
Inovacije zasnovane na API-ju takođe mogu smanjiti barijere za osobe koje imaju ograničen fizički pristup bankama, kreditnim karticama ili tradicionalnim finansijskim proizvodima. Open Finance (ili Open Banking) je pristup koji su usvojile banke poput NAB-a (National Australia Bank) kako bi omogućile uključivanje više osoba u finansijski sistem. Da bi se omogućilo finansijsko uključivanje i Open Finance, mora postojati kanal za razmenu podataka i usluga između banaka, korisnika i pouzdanih partnera (npr. fintech-a); to je uloga API-ja. Ogromne mogućnosti za Australiju, Novi Zeland, Indiju i druge zemlje da omoguće finansijsko uključivanje svojoj populaciji zavise od kvaliteta API-ja. Saznajte kako programer na GitHub-u može podstaći rast API-ja koji omogućavaju finansijsko uključivanje.
Ako vodite migraciju platforme i istražujete svet GitHub-a, evo kako možete voditi tu migraciju i istovremeno prioritetizirati iskustvo programera i stvarati okruženje koje podstiče inovacije.
