האם בינה מלאכותית תחליף את המתכנתים? אחרון ברשימה, כבו את עורך הקוד.

" האחרון בחוץ, כבה את עורך הקוד. " המשפט הלא שגרתי הזה מסתובב בפורומים של מפתחים, ומשקף הומור חרד לגבי עלייתם של עוזרי קידוד של בינה מלאכותית. ככל שמודלים של בינה מלאכותית הופכים ליותר ויותר מסוגלים בכתיבת קוד, מתכנתים רבים שואלים האם מפתחים אנושיים בדרך לאותו גורל כמו מפעילי מעליות או מפעילי מרכזיות - עבודות שהתיישנו עקב אוטומציה. בשנת 2024, כותרות נועזות הכריזו כי בינה מלאכותית תוכל בקרוב לכתוב את כל הקוד שלנו, ולהשאיר את המפתחים האנושיים ללא מה לעשות. אבל מאחורי ההייפ והסנסציוניות, המציאות מורכבת הרבה יותר.

כן, בינה מלאכותית יכולה כיום לייצר קוד מהר יותר מכל אדם, אבל כמה טוב הקוד הזה, והאם בינה מלאכותית יכולה להתמודד עם כל מחזור חיי פיתוח התוכנה בכוחות עצמה? רוב המומחים אומרים "לא כל כך מהר". מנהיגי הנדסת תוכנה כמו מנכ"ל מיקרוסופט, סאטיה נדלה, מדגישים כי "בינה מלאכותית לא תחליף מתכנתים, אבל היא תהפוך לכלי חיוני במאגר שלהם. מדובר בהעצמת בני אדם לעשות יותר, לא פחות". ( האם בינה מלאכותית תחליף מתכנתים? האמת מאחורי ההייפ | מאת The PyCoach | פינה מלאכותית | מרץ, 2025 | Medium ) באופן דומה, ראש הבינה המלאכותית של גוגל, ג'ף דין, מציין כי בעוד שבינה מלאכותית יכולה להתמודד עם משימות קידוד שגרתיות, "עדיין חסרות לה יצירתיות וכישורי פתרון בעיות" - אותן תכונות שמפתחים אנושיים מביאים לשולחן. אפילו סם אלטמן, מנכ"ל OpenAI, מודה שהבינה המלאכותית של היום "טובה מאוד במשימות" אבל "נוראית במשימות מלאות" ללא פיקוח אנושי. בקיצור, בינה מלאכותית מצוינת בסיוע בחלקים מהעבודה, אבל לא מסוגלת להשתלט לחלוטין על עבודתו של מתכנת מתחילתו ועד סופו.

נייר עמדה זה בוחן בכנות ובאופן מאוזן את השאלה "האם בינה מלאכותית תחליף את המתכנתים?". אנו בוחנים כיצד בינה מלאכותית משפיעה על תפקידי פיתוח תוכנה כיום ואילו שינויים צפויים לנו. באמצעות דוגמאות מהעולם האמיתי וכלים עדכניים (מ-GitHub Copilot ועד ChatGPT), אנו חוקרים כיצד מפתחים יכולים להתאים את עצמם, להסתגל ולהישאר רלוונטיים ככל שהבינה המלאכותית מתפתחת. במקום תשובה פשטנית של כן או לא, נראה שהעתיד הוא שיתוף פעולה בין בינה מלאכותית למפתחים אנושיים. המטרה היא להדגיש תובנות מעשיות לגבי מה מפתחים יכולים לעשות כדי לשגשג בעידן הבינה המלאכותית - החל מאימוץ כלים חדשים ועד ללימוד מיומנויות חדשות, ולחזות כיצד קריירות קידוד עשויות להתפתח בשנים הקרובות.

בינה מלאכותית בפיתוח תוכנה כיום

בינה מלאכותית השתלבה במהירות בתהליך העבודה המודרני של פיתוח תוכנה. רחוק מלהיות מדע בדיוני, כלים מבוססי בינה מלאכותית כבר כותבים ובודקים קוד , הופכים משימות מייגעות לאוטומטיות ומשפרים את הפרודוקטיביות של המפתחים. מפתחים כיום משתמשים בבינה מלאכותית כדי ליצור קטעי קוד, לבצע השלמה אוטומטית של פונקציות, לזהות באגים ואפילו ליצור מקרי בדיקה ( האם יש עתיד למהנדסי תוכנה? השפעת הבינה המלאכותית [2024] ). במילים אחרות, בינה מלאכותית משתלטת על העבודה הקשה ועל הבסיס, ומאפשרת למתכנתים להתמקד בהיבטים מורכבים יותר של יצירת תוכנה. בואו נבחן כמה מיכולות וכלים בולטים של בינה מלאכותית שמשנים את התכנות כרגע:

• יצירת קוד והשלמה אוטומטית: עוזרי קידוד מודרניים של בינה מלאכותית יכולים לייצר קוד המבוסס על הנחיות בשפה טבעית או על הקשר קוד חלקי. לדוגמה, GitHub Copilot (שנבנה על מודל Codex של OpenAI) משתלב עם עורכים כדי להציע את השורה או בלוק הקוד הבא תוך כדי הקלדה. הוא ממנף מערך אימון עצום של קוד פתוח כדי להציע הצעות תומכות הקשר, ולעתים קרובות מסוגל להשלים פונקציות שלמות רק מהערה או שם פונקציה. באופן דומה, ChatGPT (GPT-4) יכול לייצר קוד למשימה נתונה כאשר אתה מתאר את מה שאתה צריך בשפה פשוטה. כלים אלה יכולים לנסח קוד בסיסי תוך שניות, מפונקציות עזר פשוטות ועד פעולות CRUD שגרתיות.

• זיהוי ובדיקת באגים: בינה מלאכותית מסייעת גם לזהות שגיאות ולשפר את איכות הקוד. כלי ניתוח סטטיים וכלי בדיקת קוד מבוססי בינה מלאכותית יכולים לסמן באגים פוטנציאליים או פגיעויות אבטחה על ידי למידה מדפוסי באגים קודמים. חלק מכלי הבינה המלאכותית מייצרים אוטומטית בדיקות יחידה או מציעים מקרי בדיקה על ידי ניתוח נתיבי קוד. משמעות הדבר היא שמפתח יכול לקבל משוב מיידי על מקרי קצה שאולי פספס. על ידי מציאת באגים מוקדם והצעת תיקונים, בינה מלאכותית פועלת כמו עוזר QA בלתי נלאה העובד לצד המפתח.

• אופטימיזציה ועיבוד מחדש של קוד: שימוש נוסף בבינה מלאכותית הוא הצעת שיפורים לקוד קיים. בהינתן קטע קוד, בינה מלאכותית יכולה להמליץ ​​על אלגוריתמים יעילים יותר או יישומים נקיים יותר על ידי זיהוי דפוסים בקוד. לדוגמה, היא עשויה להציע שימוש אידיומטי יותר בספרייה או לסמן קוד מיותר שניתן לבצע עיבוד מחדש. זה עוזר בהפחתת חוב טכני ובשיפור הביצועים. כלי עיבוד מחדש מבוססי בינה מלאכותית יכולים לשנות קוד כך שיעמוד בשיטות עבודה מומלצות או לעדכן קוד לגרסאות API חדשות, ובכך לחסוך למפתחים זמן בניקוי ידני.

• DevOps ואוטומציה: מעבר לכתיבת קוד, בינה מלאכותית תורמת לתהליכי בנייה ופריסה. כלי CI/CD חכמים משתמשים בלמידת מכונה כדי לחזות אילו בדיקות צפויות להיכשל או לתעדף משימות בנייה מסוימות, מה שהופך את צינור האינטגרציה הרציפה למהיר ויעיל יותר. בינה מלאכותית יכולה לנתח יומני ייצור ומדדי ביצועים כדי לאתר בעיות או להציע אופטימיזציות לתשתית. למעשה, בינה מלאכותית מסייעת לא רק בקידוד, אלא לאורך מחזור חיי פיתוח התוכנה - מתכנון ועד תחזוקה.

• ממשקי שפה טבעית ותיעוד: אנו רואים גם בינה מלאכותית המאפשרת אינטראקציות טבעיות יותר עם כלי פיתוח. מפתחים יכולים פשוטו כמשמעו לבקש מבינה מלאכותית לבצע משימות ("ליצור פונקציה שעושה X" או "להסביר את הקוד הזה") ולקבל תוצאות. צ'אטבוטים של בינה מלאכותית (כמו ChatGPT או עוזרי פיתוח מיוחדים) יכולים לענות על שאלות תכנות, לעזור בתיעוד, ואפילו לכתוב תיעוד פרויקט או לבצע הודעות על סמך שינויי קוד. זה מגשר על הפער בין כוונת האדם לקוד, מה שהופך את הפיתוח לנגיש יותר לאלו שיכולים לתאר את מה שהם רוצים.

• 

מפתחים מאמצים כלי בינה מלאכותית: סקר משנת 2023 מצביע על כך שכ-92% מהמפתחים השתמשו בכלי קידוד מבוססי בינה מלאכותית בצורה כלשהי - בין אם בעבודה, בפרויקטים האישיים שלהם, או בשניהם. רק 8% קטנים דיווחו שלא השתמשו בסיוע כלשהו מבינה מלאכותית בקידוד. תרשים זה מראה ששני שלישים מהמפתחים משתמשים בכלי בינה מלאכותית הן בתוך העבודה והן מחוצה לה, בעוד שרבע משתמשים בהם אך ורק בעבודה ומיעוט קטן רק מחוץ לעבודה. המסקנה ברורה: קידוד בסיוע בינה מלאכותית הפך במהירות למיינסטרים בקרב מפתחים ( סקר חושף את השפעת הבינה המלאכותית על חוויית המפתח - בלוג GitHub ).

ריבוי כלי בינה מלאכותית בפיתוח הוביל ליעילות מוגברת ולהפחתת העבודה הקשה בקידוד. מוצרים נוצרים מהר יותר ככל שבינה מלאכותית מסייעת ביצירת קוד בסיסי ובטיפול במשימות חוזרות ונשנות ( האם יש עתיד למהנדסי תוכנה? השפעת הבינה המלאכותית [2024] ) ( האם בינה מלאכותית הולכת להחליף מפתחים בשנת 2025: הצצה לעתיד ). כלים כמו Copilot יכולים אפילו להציע אלגוריתמים או פתרונות שלמים ש"עשויים לא להיות ברורים מיד למפתחים אנושיים", הודות ללמידה ממערכי נתונים עצומים של קוד. דוגמאות מהעולם האמיתי קיימות בשפע: מהנדס יכול לבקש מ-ChatGPT ליישם פונקציית מיון או למצוא באג בקוד שלו, והבינה המלאכותית תייצר טיוטת פתרון תוך שניות. חברות כמו אמזון ומיקרוסופט יותר של משימות ופחות שעות שגרתיות שהושקעו בתכנון בסיסי. למעשה, 70% מהמפתחים שנשאלו בסקר Stack Overflow לשנת 2023 אמרו שהם כבר משתמשים או מתכננים להשתמש בכלי בינה מלאכותית בתהליך הפיתוח שלהם ( 70% מהמפתחים משתמשים בכלי קידוד של בינה מלאכותית, 3% סומכים מאוד על הדיוק שלהם - ShiftMag ). העוזרים הפופולריים ביותר הם ChatGPT (בשימוש על ידי כ-83% מהמשיבים) ו-GitHub Copilot (כ-56%), דבר המצביע על כך שעוזרים כלליים של בינה מלאכותית לשיחות ועוזרים משולבים ב-IDE הם שניהם שחקנים מרכזיים. מפתחים פונים בעיקר לכלים אלה כדי להגביר את הפרודוקטיביות (כ-33% מהמשיבים צוינו) ולהאיץ את הלמידה (25%), בעוד שכ-25% משתמשים בהם כדי להתייעל על ידי אוטומציה של עבודה חוזרת.

חשוב לציין שתפקידה של בינה מלאכותית בתכנות אינו חדש לחלוטין - אלמנטים ממנה קיימים כבר שנים (כמו למשל השלמה אוטומטית של קוד ב-IDE או במסגרות בדיקות אוטומטיות). אבל השנתיים האחרונות היו נקודת מפנה. הופעתם של מודלים גדולים וחזקים של שפות (כמו סדרת GPT של OpenAI ו-AlphaCode של DeepMind) הרחיבה באופן דרמטי את האפשרויות האפשריות. לדוגמה, AlphaCode עלתה לכותרות בכך שהצליחה ברמת תחרות תכנות תחרותית , והשיגה דירוג של כ -54% מהאנשים המובילים באתגרי קידוד - ובכך התאימה למעשה את המיומנות של מתחרה אנושי ממוצע ( AlphaCode של DeepMind משתווה ליכולותיו של מתכנת ממוצע ). זו הייתה הפעם הראשונה שמערכת בינה מלאכותית הצליחה באופן תחרותי בתחרויות תכנות. עם זאת, מעניין לציין שאפילו AlphaCode, עם כל יכולותיה, עדיין הייתה רחוקה מלנצח את המתכנתים האנושיים הטובים ביותר. בתחרויות אלו, AlphaCode יכלה לפתור כ-30% מהבעיות במסגרת הניסיונות המותרים, בעוד שמתכנתים אנושיים מובילים פותרים >90% מהבעיות בניסיון אחד. פער זה מדגיש כי בעוד שבינה מלאכותית יכולה להתמודד עם משימות אלגוריתמיות מוגדרות היטב עד לנקודה מסוימת, הבעיות הקשות ביותר הדורשות חשיבה מעמיקה ותושייה נותרות בגדר מעוז אנושי .

לסיכום, בינה מלאכותית השתלבה היטב בארגז הכלים היומיומי של מפתחים. החל מסיוע בכתיבת קוד ועד אופטימיזציה של פריסה, היא נוגעת בכל חלק בתהליך הפיתוח. הקשר כיום הוא סימביוטי במידה רבה: בינה מלאכותית פועלת כטייס משנה (שם הולם) המסייע למפתחים לקודד מהר יותר ועם פחות תסכול, במקום כטייס אוטומטי עצמאי שיכול לטוס לבד. בחלק הבא, נעמיק כיצד שילוב זה של כלי בינה מלאכותית משנה את תפקידם של המפתחים ואת אופי עבודתם, לטוב ולרע.

כיצד בינה מלאכותית משנה את תפקידי המפתחים ואת הפרודוקטיביות שלהם

עם בינה מלאכותית שמטפלת ביותר מהעבודה השגרתית, תפקידו של מפתח התוכנה אכן מתחיל להתפתח. במקום לבזבז שעות בכתיבת קוד סטנדרטי או באיתור שגיאות שגרתיות, מפתחים יכולים להעביר את המשימות הללו לעוזרי הבינה המלאכותית שלהם. זה מעביר את המיקוד של המפתח לפתרון בעיות ברמה גבוהה יותר, ארכיטקטורה והיבטים יצירתיים של הנדסת תוכנה. במהות, בינה מלאכותית משפרת את יכולות המפתחים, ומאפשרת להם להיות פרודוקטיביים יותר ופוטנציאלית גם חדשניים יותר. אבל האם זה מתורגם לפחות עבודות תכנות, או פשוט לסוג אחר של עבודה? בואו נבחן את ההשפעה על הפרודוקטיביות והתפקידים:

הגברת הפרודוקטיביות: על פי רוב הדיווחים והמחקרים המוקדמים, כלי קידוד מבוססי בינה מלאכותית מגבירים את הפרודוקטיביות של מפתחים באופן משמעותי. מחקר של GitHub מצא שמפתחים המשתמשים ב-Copilot הצליחו להשלים משימות מהר הרבה יותר מאלה ללא עזרה מבינה מלאכותית. בניסוי אחד, מפתחים פתרו משימת קידוד בממוצע 55% מהר יותר בעזרת Copilot - תוך כשעה ו-11 דקות במקום שעתיים ו-41 דקות בלעדיה ( מחקר: כימות ההשפעה של GitHub Copilot על פרודוקטיביות ואושר של מפתחים - בלוג GitHub ). זהו שיפור בולט במהירות. זה לא רק מהירות; מפתחים מדווחים שסיוע מבינה מלאכותית מסייע בהפחתת תסכול ו"הפרעות זרימה". בסקרים, 88% מהמפתחים המשתמשים ב-Copilot אמרו שזה הפך אותם לפרודוקטיביים יותר ומאפשר להם להתמקד בעבודה מספקת יותר ( איזה אחוז מהמפתחים אמרו שגיטהוב copilot גורם להם להיות פרודוקטיביים יותר). כלים אלה עוזרים למתכנתים להישאר "באזור" על ידי טיפול בחלקים מייגעים, מה שבתורו חוסך אנרגיה מנטלית לבעיות קשות יותר. כתוצאה מכך, מפתחים רבים חשים שהקידוד הפך למהנה יותר - פחות עבודה מאומצת ויותר יצירתיות.

שינוי עבודה יומיומית: זרימת העבודה היומיומית של מתכנת משתנה במקביל לשיפורי הפרודוקטיביות הללו. חלק ניכר מה"עבודה העמוסה" - כתיבת קוד בסיסי, חזרה על דפוסים נפוצים, חיפוש תחביר - ניתן להעביר לבינה מלאכותית. לדוגמה, במקום לכתוב ידנית מחלקת נתונים עם פונקציות גטר וקובעות, מפתח יכול פשוט לבקש מהבינה המלאכותית לייצר אותה. במקום לסרוק תיעוד כדי למצוא את קריאה ל-API הנכונה, מפתח יכול לבקש מהבינה המלאכותית ליצור אותה בשפה טבעית. משמעות הדבר היא שמפתחים מקדישים פחות זמן לקידוד שינון ויותר זמן למשימות הדורשות שיקול דעת אנושי . כאשר הבינה המלאכותית משתלטת על כתיבת 80% הקלים של הקוד, תפקידו של המפתח עובר לפיקוח על פלט הבינה המלאכותית (סקירת הצעות קוד, בדיקתן) והתמודדות עם 20% הבעיות המסובכות שהבינה המלאכותית לא מצליחה לפתור. בפועל, מפתח עשוי להתחיל את יומו בבחינת בקשות pull שנוצרו על ידי בינה מלאכותית או סקירת אצווה של תיקונים שהוצעו על ידי בינה מלאכותית, במקום לכתוב את כל השינויים הללו מאפס.

שיתוף פעולה ודינמיקת צוות: מעניין לציין, שגם בינה מלאכותית משפיעה על דינמיקת הצוות. עם אוטומציה של משימות שגרתיות, צוותים יכולים להשיג יותר עם פחות מפתחים זוטרים המוקצים לעבודה מאומצת. חלק מהחברות מדווחות כי המהנדסים הבכירים שלהן יכולים להיות עצמאיים יותר - הם יכולים לבנות אבות טיפוס של תכונות במהירות בעזרת בינה מלאכותית, מבלי להזדקק למפתח זוטר שיעשה טיוטות ראשוניות. עם זאת, זה מעלה אתגר חדש: חונכות ושיתוף ידע. במקום שמהנדסים זוטרים ילמדו על ידי ביצוע משימות פשוטות, ייתכן שהם יצטרכו ללמוד כיצד לנהל את תפוקות הבינה המלאכותית. שיתוף פעולה צוותי עשוי לעבור לפעילויות כמו ליטוש קולקטיבי של הנחיות בינה מלאכותית או סקירת קוד שנוצר על ידי בינה מלאכותית לאיתור מלכודות. מצד שני, כאשר לכל אחד בצוות יש עוזר בינה מלאכותית, זה יכול ליצור שוויון קרקע ולאפשר יותר זמן לדיונים על עיצוב, סיעור מוחות יצירתי והתמודדות עם דרישות משתמש מורכבות שאף בינה מלאכותית לא מבינה כרגע. למעשה, יותר מארבעה מתוך חמישה מפתחים מאמינים שכלי קידוד של בינה מלאכותית ישפרו את שיתוף הפעולה בצוות או לפחות ישחררו אותם לשתף פעולה יותר בעיצוב ובפתרון בעיות, על פי ממצאי סקר GitHub משנת 2023 ( סקר חושף את השפעת הבינה המלאכותית על חוויית המפתח - בלוג GitHub ).

השפעה על תפקידי עבודה: שאלה מרכזית היא האם בינה מלאכותית תפחית את הביקוש למתכנתים (מכיוון שכל מתכנת כיום פרודוקטיבי יותר), או שמא היא פשוט תשנה את הכישורים הנדרשים. תקדימים היסטוריים עם אוטומציה אחרת (כמו עלייתם של כלי devops, או שפות תכנות ברמה גבוהה יותר) מצביעים על כך שמשרות מפתחים לא כל כך מבוטלות אלא מוגדלות . ואכן, אנליסטים בתעשייה צופים תפקידי הנדסת תוכנה ימשיכו לגדול , אך אופי התפקידים הללו ישתנה. דו"ח גרטנר שפורסם לאחרונה צופה שעד 2027, 50% מארגוני הנדסת התוכנה יאמצו פלטפורמות "בינה הנדסית תוכנה" מוגברות על ידי בינה מלאכותית כדי להגביר את הפרודוקטיביות , לעומת 5% בלבד בשנת 2024 ( האם יש עתיד למהנדסי תוכנה? ההשפעה של בינה מלאכותית [2024] ). זה מצביע על כך שחברות ישלבו בינה מלאכותית באופן נרחב, אך זה מרמז שמפתחים יעבדו עם פלטפורמות חכמות אלה. באופן דומה, חברת הייעוץ מקינזי צופה כי בעוד שבינה מלאכותית עשויה להפוך משימות רבות לאוטומטיות, כ-80% מעבודות התכנות עדיין ידרוש אדם בלולאה ויישארו "ממוקדות אדם" . במילים אחרות, עדיין נצטרך אנשים לרוב משרות המפתחים, אך תיאורי התפקיד עשויים להשתנות.

שינוי אפשרי אחד הוא הופעתם של תפקידים כמו "מהנדס תוכנה של בינה מלאכותית" או "מהנדס מהיר" - מפתחים המתמחים בבנייה או תזמור של רכיבי בינה מלאכותית. אנו כבר רואים ביקוש למפתחים עם מומחיות בבינה מלאכותית/למידה חישובית מרקיע שחקים. על פי ניתוח של Indeed, שלוש המשרות המבוקשות ביותר הקשורות לבינה מלאכותית הן מדעני נתונים, מהנדס תוכנה ומהנדס למידת מכונה , והביקוש לתפקידים אלה הוכפל ביותר משלוש השנים האחרונות ( האם יש עתיד למהנדסי תוכנה? ההשפעה של בינה מלאכותית [2024] ). מהנדסי תוכנה מסורתיים צפויים יותר ויותר להבין את יסודות למידת המכונה או לשלב שירותי בינה מלאכותית ביישומים. רחוק מלהיות מיותרים של מפתחים, "בינה מלאכותית יכולה לשדרג את המקצוע, ולאפשר למפתחים להתמקד במשימות ברמה גבוהה יותר ובחדשנות." ( האם בינה מלאכותית הולכת להחליף מפתחים בשנת 2025: הצצה לעתיד ) משימות קידוד שגרתיות רבות עשויות להיות מטופלות על ידי בינה מלאכותית, אך מפתחים יהיו עסוקים יותר בתכנון מערכות, שילוב מודולים, הבטחת איכות וטיפול בבעיות חדשות. מהנדס בכיר מחברה אחת המתקדמת בבינה מלאכותית סיכם זאת היטב: בינה מלאכותית לא מחליפה את המפתחים שלנו; היא מגבירה אותם. מפתח יחיד, חמוש בכלי בינה מלאכותית רבי עוצמה, יכול לעשות את העבודה של כמה אנשים, אך כעת אותו מפתח לוקח על עצמו עבודה מורכבת ובעלת השפעה רבה יותר.

דוגמה מהעולם האמיתי: קחו לדוגמה תרחיש של חברת תוכנה ששילבה את GitHub Copilot עבור כל המפתחים שלה. ההשפעה המיידית הייתה הפחתה ניכרת בזמן שהושקע בכתיבת מבחני יחידה וקוד סטנדרטי. מפתחת זוטרה אחת גילתה שבאמצעות Copilot היא יכלה לייצר 80% מקוד הפיצ'ר החדש במהירות, ולאחר מכן להקדיש את זמנה להתאמה אישית של 20% הנותרים וכתיבת מבחני אינטגרציה. הפרודוקטיביות שלה מבחינת פלט הקוד כמעט הוכפלה, אך באופן מעניין יותר, אופי התרומה שלה השתנה - היא הפכה יותר לבודקת קוד ומעצבת בדיקות עבור קוד שנכתב על ידי בינה מלאכותית. הצוות גם שם לב שסקירות קוד החלו לזהות טעויות של בינה מלאכותית ולא שגיאות כתיב אנושיות. לדוגמה, Copilot הציעה מדי פעם יישום הצפנה לא מאובטח; המפתחים האנושיים היו צריכים לזהות ולתקן אותן. דוגמה מסוג זה מראה שבעוד שהתפוקה גדלה, הפיקוח והמומחיות האנושית הפכו קריטיים עוד יותר בתהליך העבודה.

לסיכום, בינה מלאכותית משנה ללא ספק את אופן עבודתם של מפתחים: היא הופכת אותם למהירים יותר ומאפשרת להם להתמודד עם בעיות שאפתניות יותר, אך גם דורשת מהם לשפר את כישוריהם (הן במינוף בינה מלאכותית והן בחשיבה ברמה גבוהה יותר). זה פחות סיפור של "בינה מלאכותית שלוקחת מקומות עבודה" ויותר סיפור של "בינה מלאכותית משנה מקומות עבודה". מפתחים שלומדים להשתמש בכלים אלה ביעילות יכולים להכפיל את השפעתם - הקלישאה שאנו שומעים לעתים קרובות היא, "בינה מלאכותית לא תחליף מפתחים, אבל מפתחים שמשתמשים בבינה מלאכותית עשויים להחליף את אלה שלא". הסעיפים הבאים יבחנו מדוע מפתחים אנושיים עדיין חיוניים (מה בינה מלאכותית לא יכולה לעשות טוב), וכיצד מפתחים יכולים להתאים את כישוריהם כדי לשגשג לצד בינה מלאכותית.

מגבלות הבינה המלאכותית (מדוע בני אדם נשארים חיוניים)

למרות יכולותיה המרשימות, לבינה המלאכותית של ימינו יש מגבלות המונעות ממנה להפוך מתכנתים אנושיים למיושן. הבנת מגבלות אלו היא המפתח להבנת הסיבה לכך שמתכנתים עדיין נחוצים מאוד בתהליך הפיתוח. בינה מלאכותית היא כלי רב עוצמה, אך היא אינה תרופת קסם שיכולה להחליף את היצירתיות, החשיבה הביקורתית וההבנה ההקשרית של מפתח אנושי. הנה כמה מהחסרונות הבסיסיים של בינה מלאכותית בתכנות והיתרונות התואמים של מפתחים אנושיים:

• חוסר הבנה ויצירתיות אמיתיות: מודלים עכשוויים של בינה מלאכותית אינם מבינים קוד או בעיות כפי שבני אדם מבינים; הם מזהים דפוסים ומפיקים תוצאות אפשריות על סמך נתוני אימון. משמעות הדבר היא שבינה מלאכותית יכולה להתקשות במשימות הדורשות פתרונות מקוריים ויצירתיים או הבנה מעמיקה של תחומי בעיה חדשים. בינה מלאכותית עשויה להיות מסוגלת לייצר קוד שיעמוד במפרט שראתה בעבר, אך אם תבקש ממנה לעצב אלגוריתם חדש לבעיה חסרת תקדים או לפרש דרישה מעורפלת, סביר להניח שהיא תיכשל. כפי שציין אחד הצופים, בינה מלאכותית כיום "חסרה את יכולות החשיבה היצירתיות והביקורתיות שמפתחים אנושיים מביאים לשולחן". ( האם בינה מלאכותית הולכת להחליף מפתחים בשנת 2025: הצצה לעתיד ) בני אדם מצטיינים בחשיבה מחוץ לקופסה - שילוב ידע בתחום, אינטואיציה ויצירתיות כדי לעצב ארכיטקטורות תוכנה או לפתור בעיות מורכבות. בינה מלאכותית, לעומת זאת, מוגבלת לדפוסים שלמדה; אם בעיה אינה תואמת היטב את הדפוסים הללו, הבינה המלאכותית עשויה לייצר קוד שגוי או חסר היגיון (לעתים קרובות בביטחון!). חדשנות בתוכנה - יצירת תכונות חדשות, חוויות משתמש חדשות או גישות טכניות חדשניות - נותרה פעילות המונעת על ידי בני אדם.

• הקשר והבנה של התמונה הגדולה: בניית תוכנה אינה רק כתיבת שורות קוד. היא כרוכה בהבנת הסיבות מאחורי הקוד - דרישות העסק, צרכי המשתמש וההקשר שבו התוכנה פועלת. לבינה מלאכותית יש חלון הקשר צר מאוד (בדרך כלל מוגבל לקלט שהיא ניתנת בו זמנית). היא לא באמת מבינה את המטרה הכוללת של מערכת או כיצד מודול אחד מקיים אינטראקציה עם אחר מעבר למה שמצוין במפורש בקוד. כתוצאה מכך, בינה מלאכותית עשויה לייצר קוד שעובד טכנית עבור משימה קטנה אך אינו משתלב היטב בארכיטקטורת המערכת הגדולה יותר או מפר דרישה מרומזת כלשהי. נדרשים מפתחים אנושיים כדי להבטיח שהתוכנה תואמת את יעדי העסק וציפיות המשתמש. תכנון מערכות מורכבות - הבנת האופן שבו שינוי בחלק אחד עשוי להשפיע על אחרים, כיצד לאזן פשרות (כמו ביצועים לעומת קריאות), וכיצד לתכנן התפתחות ארוכת טווח של בסיס קוד - הוא משהו שבינה מלאכותית לא יכולה לעשות כיום. בפרויקטים בקנה מידה גדול עם אלפי רכיבים, בינה מלאכותית "רואה את העצים אבל לא את היער". כפי שצוין בניתוח אחד, "בינה מלאכותית מתקשה להבין את ההקשר המלא והמורכבויות של פרויקטים גדולים של תוכנה", כולל דרישות עסקיות ושיקולי חוויית משתמש ( האם בינה מלאכותית הולכת להחליף מפתחים בשנת 2025: הצצה לעתיד ). בני אדם שומרים על חזון רחב היקף.

• שכל ישר ופתרון עמימות: דרישות בפרויקטים אמיתיים הן לרוב מעורפלות או מתפתחות. מפתח אנושי יכול לחפש הבהרות, להניח הנחות סבירות או לדחות בקשות לא מציאותיות. לבינה מלאכותית אין הגיון בריא או את היכולת לשאול שאלות הבהרה (אלא אם כן משולב במפורש בלולאה בהנחיה, וגם אז אין לה ערובה לביצוע נכון). זו הסיבה שקוד שנוצר על ידי בינה מלאכותית יכול לפעמים להיות נכון טכנית אך פונקציונלי לא נכון - חסר לו את שיקול הדעת לדעת למה באמת התכוון המשתמש אם ההוראות אינן ברורות. לעומת זאת, מתכנת אנושי יכול לפרש בקשה ברמה גבוהה ("להפוך את ממשק המשתמש הזה לאינטואיטיבי יותר" או "האפליקציה צריכה להתמודד עם קלט לא סדיר בצורה חיננית") ולהבין מה צריך לעשות בקוד. בינה מלאכותית תזדקק למפרטים מפורטים וחד-משמעיים ביותר כדי להחליף באמת מפתח, ואפילו כתיבת מפרט כזה ביעילות קשה כמו כתיבת הקוד עצמו. כפי שציין בצדק מאמר במועצת הטכנולוגיה של פורבס, כדי שבינה מלאכותית תחליף בפועל מפתחים, היא תצטרך להבין הוראות לא ברורות ולהסתגל כמו בן אדם - רמת הגיון שאין לבינה מלאכותית הנוכחית ( פוסט של סרגיי קוזין - לינקדאין ).

• אמינות ו"הזיות": למודלים הגנרטיביים של בינה מלאכותית כיום יש פגם ידוע: הם יכולים לייצר פלטים שגויים או מפוברקים לחלוטין, תופעה המכונה לעתים קרובות הזיה . בקידוד, משמעות הדבר היא שבינה מלאכותית כותבת קוד שנראה סביר אך שגוי מבחינה לוגית או לא מאובטח. מפתחים אינם יכולים לסמוך באופן עיוור על הצעות של בינה מלאכותית. בפועל, כל פיסת קוד שנכתבה על ידי בינה מלאכותית דורשת סקירה ובדיקה מדוקדקות על ידי אדם . נתוני סקר Stack Overflow משקפים זאת - מבין אלו המשתמשים בכלי בינה מלאכותית, רק 3% סומכים מאוד על דיוק הפלט של הבינה המלאכותית, ואכן אחוז קטן אינו סומכים עליו באופן פעיל ( 70% מהמפתחים משתמשים בכלי קידוד של בינה מלאכותית, 3% סומכים מאוד על הדיוק שלהם - ShiftMag ). הרוב המכריע של המפתחים מתייחסים להצעות של בינה מלאכותית כרמזים מועילים, לא כבשורה. אמון נמוך זה מוצדק מכיוון שבינה מלאכותית יכולה לעשות טעויות ביזאריות שאף אדם מוכשר לא היה עושה (כמו שגיאות של פעם אחת, שימוש בפונקציות מיושנות או יצירת פתרונות לא יעילים) מכיוון שהיא לא באמת מבינה את הבעיה. כפי שציין תגובה קיטשית בפורום אחד, "הם (בינה מלאכותית) מזיזים הרבה ועושים בחירות עיצוב מוזרות שבן אדם לעולם לא היה עושה" ( האם מתכנתים יהפכו למיושנים בגלל בינה מלאכותית? - ייעוץ קריירה ). פיקוח אנושי הוא קריטי כדי לזהות את השגיאות הללו. בינה מלאכותית עשויה לספק לכם 90% מפיצ'ר במהירות, אבל אם ב-10% הנותרים יש באג עדין, עדיין נופל על המפתח האנושי לאבחן ולתקן אותו. וכאשר משהו משתבש בייצור, אלו המהנדסים האנושיים שחייבים לאתר באגים - בינה מלאכותית עדיין לא יכולה לקחת אחריות על הטעויות שלה.

• תחזוקה ופיתוח של בסיסי קוד: פרויקטים של תוכנה חיים וגדלים לאורך שנים. הם דורשים סגנון עקבי, בהירות עבור מתחזקים עתידיים ועדכונים ככל שהדרישות משתנות. לבינה מלאכותית כיום אין זיכרון של החלטות קודמות (מלבד הנחיות מוגבלות), כך שהיא עשויה לא לשמור על עקביות קוד בפרויקט גדול אלא אם כן היא מקבלת הדרכה. מפתחים אנושיים מבטיחים תחזוקת קוד - כתיבת תיעוד ברור, בחירת פתרונות קריאים על פני פתרונות חכמים אך מעורפלים, ועיבוד מחדש של קוד לפי הצורך כאשר הארכיטקטורה מתפתחת. בינה מלאכותית יכולה לסייע במשימות אלו (כמו הצעת עיבוד מחדש), אך להחליט מה לבצע עיבוד מחדש או אילו חלקים של המערכת זקוקים לעיצוב מחדש היא שיקול דעת אנושי. יתר על כן, בעת שילוב רכיבים, הבנת ההשפעה של תכונה חדשה על מודולים קיימים (הבטחת תאימות לאחור וכו') היא משהו שבני אדם מטפלים בו. קוד שנוצר על ידי בינה מלאכותית חייב להיות משולב ומותאם על ידי בני אדם. כניסוי, כמה מפתחים ניסו לאפשר ל-ChatGPT לבנות אפליקציות קטנות שלמות; התוצאה עובדת לעתים קרובות בהתחלה אך הופכת קשה מאוד לתחזוקה או להרחבה מכיוון שהבינה המלאכותית אינה מיישמת באופן עקבי ארכיטקטורה מתחשבת - היא מקבלת החלטות מקומיות שארכיטקט אנושי היה נמנע מהן.

• שיקולים אתיים וביטחוניים: ככל שבינה מלאכותית כותבת יותר קוד, היא מעלה גם שאלות של הטיה, אבטחה ואתיקה. בינה מלאכותית עלולה להציג בטעות פגיעויות אבטחה (לדוגמה, אי ניקוי כראוי של קלט, או שימוש בשיטות קריפטוגרפיות לא מאובטחות) שמפתח אנושי מנוסה היה מזהה. כמו כן, לבינה מלאכותית אין חוש אתי מובנית או דאגה להגינות - היא עשויה, למשל, להתאמן על נתונים מוטים ולהציע אלגוריתמים שמפלים שלא במתכוון (בתכונה המונעת על ידי בינה מלאכותית כמו קוד אישור הלוואה או אלגוריתם גיוס). מפתחים אנושיים נדרשים כדי לבדוק את פלטי הבינה המלאכותית עבור נושאים אלה, להבטיח עמידה בתקנות ולהחדיר לתוכנה שיקולים אתיים. ההיבט החברתי של תוכנה - הבנת אמון המשתמשים, חששות פרטיות וקבלת בחירות עיצוב התואמות ערכים אנושיים - "לא ניתן להתעלם ממנו. היבטים אנושיים אלה של פיתוח הם מעבר להישג ידה של בינה מלאכותית, לפחות בעתיד הנראה לעין." ( האם בינה מלאכותית הולכת להחליף מפתחים בשנת 2025: הצצה לעתיד ) מפתחים חייבים לשמש כשער המצפון וכשער האיכות לתרומות של בינה מלאכותית.

לאור מגבלות אלו, הקונצנזוס הנוכחי הוא שבינה מלאכותית היא כלי, לא תחליף . כפי שאמרה סאטיה נדלה, מדובר בהעצמת מפתחים, לא בהחלפתם ( האם בינה מלאכותית תחליף מתכנתים? האמת מאחורי ההייפ | מאת The PyCoach | Artificial Corner | מרץ, 2025 | Medium ). ניתן לחשוב על בינה מלאכותית כעוזרת זוטרה: היא מהירה, בלתי נלאית ויכולה לעבור את השלב הראשון במשימות רבות, אך היא זקוקה להדרכה ומומחיות של מפתח בכיר כדי לייצר מוצר סופי מלוטש. זה אומר שאפילו מערכות קידוד הבינה המלאכותית המתקדמות ביותר נפרסות כעוזרות בשימוש בעולם האמיתי (Copilot, CodeWhisperer וכו') ולא כמתכנתים אוטונומיים. חברות אינן מפטרות את צוותי התכנות שלהן ונותנות לבינה מלאכותית להשתולל; במקום זאת, הן מטמיעות בינה מלאכותית בזרימות העבודה של המפתחים כדי לעזור להם.

ציטוט המחשה אחד מגיע מסאם אלטמן מ-OpenAI, שציין כי גם כאשר סוכני בינה מלאכותית ישתפרו, "סוכני בינה מלאכותית אלה לא יחליפו לחלוטין בני אדם" בפיתוח תוכנה ( סם אלטמן אומר שסוכני בינה מלאכותית יבצעו בקרוב משימות שמהנדסי תוכנה מבצעים: סיפור מלא ב-5 נקודות - India Today ). הם יתפקדו כ"עמיתים וירטואליים" שיטפלו במשימות מוגדרות היטב עבור מהנדסים אנושיים, במיוחד משימות אופייניות למהנדס תוכנה ברמה נמוכה עם כמה שנות ניסיון. במילים אחרות, בינה מלאכותית עשויה בסופו של דבר לעשות את עבודתו של מפתח זוטר בתחומים מסוימים, אך המפתח הזוטר הזה לא הופך למובטלים - הוא מתפתח לתפקיד של פיקוח על הבינה המלאכותית והתמודדות עם משימות ברמה גבוהה יותר שהבינה המלאכותית לא יכולה לעשות. אפילו במבט לעתיד, שבו חוקרים מסוימים צופים שעד 2040 הבינה המלאכותית תוכל לכתוב את רוב הקוד שלה בעצמה ( האם יש עתיד למהנדסי תוכנה? ההשפעה של הבינה המלאכותית [2024] ), מוסכם באופן כללי כי עדיין יידרשו מתכנתים אנושיים כדי לפקח, להדריך ולספק את הניצוץ היצירתי והחשיבה הביקורתית שחסרה למכונות .

כמו כן, ראוי לציין שפיתוח תוכנה הוא יותר מסתם קידוד . הוא כרוך בתקשורת עם בעלי עניין, הבנת סיפורי משתמשים, שיתוף פעולה בצוותים ועיצוב איטרטיבי - כל התחומים שבהם כישורים אנושיים הם הכרחיים. בינה מלאכותית לא יכולה לשבת בפגישה עם לקוח כדי לדון ברצונותיו האמיתיים, וגם לא יכולה לנהל משא ומתן על סדרי עדיפויות או לעורר השראה בצוות עם חזון למוצר. האלמנט האנושי נשאר מרכזי.

לסיכום, לבינה מלאכותית יש חולשות חשובות: חוסר יצירתיות אמיתית, הבנה מוגבלת של ההקשר, נטייה לטעויות, חוסר אחריות וחוסר הבנה של ההשלכות הרחבות יותר של החלטות תוכנה. פערים אלה הם בדיוק המקום שבו מפתחים אנושיים זורחים. במקום לראות בבינה מלאכותית איום, ייתכן שיהיה מדויק יותר לראות בה מגבר רב עוצמה עבור מפתחים אנושיים - טיפול בשגרתי כדי שבני אדם יוכלו להתמקד במעמיק. החלק הבא ידון כיצד מפתחים יכולים למנף הגברה זו על ידי התאמת כישוריהם ותפקידיהם כדי להישאר רלוונטיים ובעלי ערך בעולם פיתוח מוגבר על ידי בינה מלאכותית.

הסתגלות ושגשוג בעידן הבינה המלאכותית

עבור מתכנתים ומפתחים, עליית הבינה המלאכותית בקידוד לא חייבת להיות איום חמור - היא יכולה להיות הזדמנות. המפתח הוא להסתגל ולהתפתח יחד עם הטכנולוגיה. אלו שילמדו לרתום את הבינה המלאכותית יגלו ככל הנראה שהם יותר , בעוד שאלו שיתעלמו ממנה עלולים לגלות שהם מפגרים. בחלק זה, נתמקד בצעדים ואסטרטגיות מעשיות למפתחים כדי להישאר רלוונטיים ולשגשג ככל שכלי בינה מלאכותית הופכים לחלק מהפיתוח היומיומי. החשיבה שיש לאמץ היא של למידה מתמשכת ושיתוף פעולה עם בינה מלאכותית, ולא תחרות. כך מפתחים יכולים להסתגל ואילו מיומנויות ותפקידים חדשים עליהם לשקול:

1. אימצו את הבינה המלאכותית ככלי (למדו להשתמש ביעילות בעוזרי קידוד של בינה מלאכותית): ראשית, מפתחים צריכים להרגיש בנוח עם כלי הבינה המלאכותית הזמינים. התייחסו ל-Copilot, ChatGPT או בינה מלאכותית אחרת לקידוד כשותפים חדשים לתכנות. משמעות הדבר היא ללמוד כיצד לכתוב הנחיות או הערות טובות כדי לקבל הצעות קוד שימושיות, ולדעת כיצד לאמת או לנפות באגים במהירות קוד שנוצר על ידי בינה מלאכותית. בדיוק כמו שמפתח היה צריך ללמוד את ה-IDE או בקרת הגרסאות שלו, לימוד המוזרויות של עוזר בינה מלאכותית הופך לחלק ממערך המיומנויות. לדוגמה, מפתח יכול להתאמן על ידי לקיחת קטע קוד שכתב ובקשה מהבינה המלאכותית לשפר אותו, ולאחר מכן ניתוח השינויים. לחלופין, כשמתחילים משימה, ניתן לתאר אותה בהערות ולראות מה הבינה המלאכותית מספקת, ואז לשפר משם. עם הזמן, תפתחו אינטואיציה לגבי מה שהבינה המלאכותית טובה בו וכיצד ליצור יחד איתה. חשבו על זה כ"פיתוח בסיוע בינה מלאכותית" - מיומנות חדשה להוסיף לארגז הכלים שלכם. ואכן, מפתחים מדברים כיום על "הנדסה מהירה" כמיומנות - לדעת כיצד לשאול את הבינה המלאכותית את השאלות הנכונות. אלו ששולטים בה יכולים להשיג תוצאות טובות משמעותית מאותם כלים. זכרו, "מפתחים שמשתמשים בבינה מלאכותית עשויים להחליף את אלו שלא" - אז אימצו את הטכנולוגיה והפכו אותה לבעלת ברית שלכם.

2. התמקדו במיומנויות ברמה גבוהה יותר (פתרון בעיות, תכנון מערכת, ארכיטקטורה): מכיוון שבינה מלאכותית יכולה להתמודד עם קידוד ברמה נמוכה יותר, מפתחים צריכים לטפס בסולם האבסטרקציה . משמעות הדבר היא לשים דגש רב יותר על הבנת תכנון ואדריכלות מערכת. טפחו מיומנויות בפירוק בעיות מורכבות, תכנון מערכות ניתנות להרחבה וקבלת החלטות ארכיטקטוניות - תחומים שבהם תובנה אנושית היא קריטית. התמקדו ב"למה" וב"איך" של פתרון, ולא רק ב"מה". לדוגמה, במקום להשקיע את כל זמנכם בשכלול פונקציית מיון (כאשר בינה מלאכותית יכולה לכתוב אחת עבורכם), הקדישו זמן להבין איזו גישת מיון היא האופטימלית להקשר של האפליקציה שלכם וכיצד היא משתלבת בזרימת הנתונים של המערכת שלכם. חשיבה עיצובית - התחשבות בצורכי המשתמש, זרימות נתונים ואינטראקציות בין רכיבים - תוערך מאוד. בינה מלאכותית יכולה לייצר קוד, אך המפתח הוא זה שמחליט על המבנה הכללי של התוכנה ומבטיח שכל החלקים יעבדו בהרמוניה. על ידי חידוד החשיבה הכוללת שלכם, אתם הופכים את עצמכם לחיוניים כאדם שמנחה את הבינה המלאכותית (ואת שאר הצוות) בבניית הדבר הנכון. כפי שציין דו"ח אחד הצופה עתיד, מפתחים צריכים "להתמקד בתחומים שבהם תובנה אנושית היא חיונית, כגון פתרון בעיות, חשיבה עיצובית והבנת צרכי המשתמש". ( האם בינה מלאכותית הולכת להחליף מפתחים בשנת 2025: הצצה לעתיד )

3. שפרו את הידע שלכם בבינה מלאכותית ולמידת מכונה: כדי לעבוד לצד בינה מלאכותית, כדאי להבין את הבינה המלאכותית . לא כל המפתחים צריכים להיות חוקרי למידת מכונה, אבל הבנה מוצקה של אופן פעולתם של מודלים אלה תהיה מועילה. למדו את יסודות למידת מכונה ולמידה עמוקה - לא רק שזה יכול לפתוח נתיבי קריירה חדשים (מכיוון שמשרות הקשורות לבינה מלאכותית פורחות ( האם יש עתיד למהנדסי תוכנה? ההשפעה של בינה מלאכותית [2024] )), אלא שזה גם יעזור לכם להשתמש בכלי בינה מלאכותית בצורה יעילה יותר. אם אתם יודעים, למשל, את המגבלות של מודל שפה גדול וכיצד הוא אומן, תוכלו לחזות מתי הוא עלול להיכשל ולתכנן את ההנחיות או הבדיקות שלכם בהתאם. בנוסף, מוצרי תוכנה רבים משלבים כיום תכונות של בינה מלאכותית (לדוגמה, אפליקציה עם מנוע המלצות או צ'אטבוט). מפתח תוכנה עם ידע מסוים בלמידה מכונה יכול לתרום לתכונות אלו או לפחות לשתף פעולה בצורה חכמה עם מדעני נתונים. תחומים מרכזיים שיש לשקול למידה כוללים: יסודות מדעי הנתונים , כיצד לעבד נתונים מראש, הדרכה לעומת הסקה ואתיקה של בינה מלאכותית. הכירו את מסגרות הבינה המלאכותית (TensorFlow, PyTorch) ואת שירותי הבינה המלאכותית בענן; גם אם אינכם בונים מודלים מאפס, ידיעת כיצד לשלב ממשק API של בינה מלאכותית באפליקציה היא מיומנות חשובה. בקיצור, הפיכתכם ל"אוריינים בבינה מלאכותית" הופכת במהירות לחשובה כמו שליטה בטכנולוגיות אינטרנט או מסדי נתונים. המפתחים שיכולים להתמקצע בעולמות הנדסת התוכנה המסורתית ובינה מלאכותית יהיו בעמדה מצוינת להוביל פרויקטים עתידיים.

4. פיתוח מיומנויות רכות חזקות יותר וידע בתחום: ככל שבינה מלאכותית משתלטת על משימות מכניות, המיומנויות הייחודיות לאנושיות הופכות לחשובות עוד יותר. תקשורת, עבודת צוות ומומחיות בתחום הם תחומים שכדאי להכפיל את המאמץ. פיתוח תוכנה עוסק לעתים קרובות בהבנת תחום הבעיה - בין אם מדובר במימון, בריאות, חינוך או כל תחום אחר - ותרגום שלו לפתרונות. לבינה מלאכותית לא יהיה את ההקשר הזה או היכולת לתקשר עם בעלי עניין, אבל לכם יש. הבנה רבה יותר בתחום בו אתם עובדים הופכת אתכם לאדם שאליו אתם פונים כדי להבטיח שהתוכנה אכן עונה על צרכים בעולם האמיתי. באופן דומה, התמקדו בכישורי שיתוף הפעולה שלכם: חונכות, מנהיגות ותיאום. צוותים עדיין יזדקקו למפתחים בכירים שיסקרו קוד (כולל קוד שנכתב על ידי בינה מלאכותית), ידריכו עובדים זוטרים בשיטות עבודה מומלצות ויתאמו פרויקטים מורכבים. בינה מלאכותית אינה מבטלת את הצורך באינטראקציה אנושית בפרויקטים. למעשה, כאשר בינה מלאכותית יוצרת קוד, החונכות של מפתח בכיר עשויה לעבור ללימוד עובדים זוטרים כיצד לעבוד עם בינה מלאכותית ולאמת את התפוקה שלה , במקום כיצד לכתוב לולאת for. היכולת להדריך אחרים בפרדיגמה החדשה הזו היא מיומנות חשובה. כמו כן, תרגלו חשיבה ביקורתית - הטילו ספק ובדקו את תוצאות הבינה המלאכותית, ועודדו אחרים לעשות את אותו הדבר. טיפוח חשיבה בריאה של ספקנות ואימות ימנע הסתמכות עיוורת על בינה מלאכותית ויצמצם טעויות. בעיקרון, שפרו את המיומנויות שחסרות לבינה מלאכותית: הבנת אנשים והקשר, ניתוח ביקורתי וחשיבה בין-תחומית.

5. למידה לאורך החיים ויכולת הסתגלות: קצב השינוי בבינה מלאכותית הוא מהיר ביותר. מה שנראה חדשני כיום עשוי להיות מיושן בעוד כמה שנים. מפתחים חייבים לאמץ למידה לאורך החיים יותר מתמיד. משמעות הדבר עשויה להיות ניסיון קבוע של עוזרי קידוד חדשים בתחום הבינה המלאכותית, השתתפות בקורסים מקוונים או הסמכות בבינה מלאכותית/למידה אלקטרונית, קריאת בלוגים של מחקר כדי להתעדכן במה שמגיע, או השתתפות בקהילות מפתחים המתמקדות בבינה מלאכותית. יכולת הסתגלות היא המפתח - היו מוכנים לעבור לכלים וזרימות עבודה חדשים ככל שהם צצים. לדוגמה, אם מגיע כלי בינה מלאכותית חדש שיכול להפוך עיצוב ממשק משתמש לאוטומטי מסקיצות, מפתח קצה צריך להיות מוכן ללמוד ולשלב זאת, תוך העברת המיקוד שלו אולי לשיפור ממשק המשתמש שנוצר או לשיפור פרטי חוויית המשתמש שהאוטומציה החמיצה. אלו שמתייחסים ללמידה כחלק מתמשך מהקריירה שלהם (מה שמפתחים רבים כבר עושים) ימצאו שקל יותר לשלב פיתוחי בינה מלאכותית. אסטרטגיה אחת היא להקדיש חלק קטן מהשבוע שלכם ללמידה וניסויים - התייחסו לזה כהשקעה בעתיד שלכם. חברות גם מתחילות לספק הכשרה למפתחים שלהן לשימוש יעיל בכלי בינה מלאכותית; ניצול הזדמנויות כאלה יקדם אתכם. המפתחים שישגשגו יהיו אלו הרואים בבינה מלאכותית שותף מתפתח ומשפרים ללא הרף את גישתם לעבודה עם שותף זה.

6. חקור תפקידים ומסלולי קריירה מתפתחים: ככל שבינה מלאכותית משתלבת בפיתוח, צצות הזדמנויות קריירה חדשות. לדוגמה, מהנדס הנחיות או מומחה שילוב בינה מלאכותית הם תפקידים המתמקדים ביצירת הנחיות, זרימות עבודה ותשתיות נכונות לשימוש בבינה מלאכותית במוצרים. דוגמה נוספת היא מהנדס אתיקה של בינה מלאכותית או מבקר בינה מלאכותית - תפקידים המתמקדים בבדיקת פלטי בינה מלאכותית לצורך הטיה, תאימות ותקינות. אם יש לך עניין בתחומים אלה, מיצוב עצמך עם הידע הנכון יכול לפתוח נתיבים חדשים אלה. אפילו בתוך תפקידים קלאסיים, ייתכן שתמצא נישות כמו "מפתח קצה בסיוע בינה מלאכותית" לעומת "מפתח קצה בסיוע בינה מלאכותית" שבהן כל אחד מהם משתמש בכלים מיוחדים. שימו לב לאופן שבו ארגונים בונים צוותים סביב בינה מלאכותית. לחלק מהחברות יש "גילדות בינה מלאכותית" או מרכזי מצוינות כדי להנחות את אימוץ הבינה המלאכותית בפרויקטים - פעילות בקבוצות כאלה יכולה להציב אתכם בחזית. יתר על כן, שקלו לתרום לפיתוח כלי בינה מלאכותית עצמם: לדוגמה, עבודה על פרויקטים בקוד פתוח המשפרים את כלי המפתחים (אולי שיפור יכולתה של הבינה המלאכותית להסביר קוד וכו'). זה לא רק מעמיק את ההבנה שלכם בטכנולוגיה, אלא גם מציב אתכם בקהילה שמובילה את השינוי. השורה התחתונה היא להיות פרואקטיביים בנוגע לגמישות הקריירה . אם חלקים מהעבודה הנוכחית שלכם הופכים לאוטומטיים, היו מוכנים לעבור לתפקידים שמעצבים, מפקחים או משפרים את החלקים האוטומטיים הללו.

7. שמירה והדגמה של איכות אנושית: בעולם שבו בינה מלאכותית יכולה לייצר קוד ממוצע לבעיה ממוצעת, מפתחים אנושיים צריכים לשאוף לייצר יוצאי דופן ואמפתיים יכולה . משמעות הדבר עשויה להיות התמקדות בחוויית משתמש עדינה, אופטימיזציות ביצועים עבור תרחישים יוצאי דופן, או פשוט כתיבת קוד נקי ומתועד היטב (בינה מלאכותית אינה טובה בכתיבת תיעוד משמעותי או הערות קוד מובנות - אפשר להוסיף ערך לשם!). הקפידו לשלב תובנות אנושיות בעבודה: לדוגמה, אם בינה מלאכותית מייצרת קטע קוד, אתם מוסיפים הערות המסבירות את הרציונל בצורה שאדם אחר יוכל להבין מאוחר יותר, או שאתם מתאימים אותו כדי שיהיה קריא יותר. בכך, אתם מוסיפים שכבה של מקצועיות ואיכות שחסרה לעבודה שנוצרת על ידי מכונה טהורה. עם הזמן, בניית מוניטין של תוכנה איכותית ש"פשוט עובדת" בעולם האמיתי תבליט אתכם. לקוחות ומעסיקים יעריכו מפתחים שיכולים לשלב יעילות בינה מלאכותית עם אומנות אנושית .

בואו נבחן גם כיצד מסלולי לימוד עשויים להסתגל. מפתחים חדשים הנכנסים לתחום לא צריכים להירתע מכלי בינה מלאכותית בתהליך הלמידה שלהם. להיפך, למידה עם בינה מלאכותית (למשל, שימוש בבינה מלאכותית כדי לסייע בשיעורי בית או בפרויקטים, ולאחר מכן ניתוח התוצאות) יכולה להאיץ את הבנתם. עם זאת, חיוני גם ללמוד יסודות לעומק - אלגוריתמים, מבני נתונים ומושגי תכנות מרכזיים - כך שיהיה לכם בסיס איתן ותוכלו לזהות מתי הבינה המלאכותית שוגה. מכיוון שבינה מלאכותית מטפלת בתרגילי קידוד פשוטים, תוכניות לימודים עשויות לשים משקל רב יותר על פרויקטים הדורשים עיצוב ואינטגרציה. אם אתם חדשים, התמקדו בבניית תיק עבודות המדגים את יכולתכם לפתור בעיות מורכבות ולהשתמש בבינה מלאכותית ככלי אחד מכלים רבים.

כדי לתמצת את אסטרטגיית ההסתגלות: היו הטייס, לא הנוסע. השתמשו בכלי בינה מלאכותית, אך אל תהיו תלויים בהם יתר על המידה או שאננים. המשיכו לחדד את ההיבטים האנושיים הייחודיים של הפיתוח. גריידי בוץ', חלוץ מכובד בהנדסת תוכנה, אמר זאת היטב: "בינה מלאכותית הולכת לשנות באופן מהותי את מה שזה אומר להיות מתכנת. היא לא תבטל מתכנתים, אבל היא תדרוש מהם לפתח מיומנויות חדשות ולעבוד בדרכים חדשות." ( האם יש עתיד למהנדסי תוכנה? ההשפעה של בינה מלאכותית [2024] ). על ידי פיתוח יזום של מיומנויות ודרכי עבודה חדשות אלה, מפתחים יכולים להבטיח שהם יישארו במושב הנהג של הקריירה שלהם.

לסיכום סעיף זה, הנה רשימת בדיקה מהירה למפתחים המעוניינים להכין את הקריירה שלהם לעתיד בעידן הבינה המלאכותית:

על ידי ביצוע אסטרטגיות אלו, מפתחים יכולים לנצל את מהפכת הבינה המלאכותית לטובתם. אלו שמתאימים את עצמם יגלו שבינה מלאכותית משפרת את יכולותיהם ומאפשרת להם לייצר תוכנה טובה יותר מאי פעם, במקום להפוך אותה למיושנות.

תחזית עתידית: שיתוף פעולה בין בינה מלאכותית למפתחים

מה צופן העתיד לתכנות בעולם המונע על ידי בינה מלאכותית? בהתבסס על המגמות הנוכחיות, אנו יכולים לצפות לעתיד שבו בינה מלאכותית ומפתחים אנושיים יעבדו יד ביד בצורה הדוקה אף יותר . תפקידו של המתכנת צפוי להמשיך ולעבור לתפקיד פיקוחי ויצירתי, כאשר בינה מלאכותית תטפל ביותר מה"עבודה הכבדה" תחת הדרכה אנושית. בחלק הסיכום הזה, אנו צופים כמה תרחישים עתידיים ומבטיחים שהתחזית למפתחים יכולה להישאר חיובית - בתנאי שנמשיך להסתגל.

בעתיד הקרוב (5-10 השנים הבאות), סביר מאוד שבינה מלאכותית תהפוך לנפוצה בתהליך הפיתוח בדיוק כמו המחשבים עצמם. כשם שאף מפתח כיום לא כותב קוד ללא עורך או ללא Google/StackOverflow בהישג יד, בקרוב אף מפתח לא יכתוב קוד ללא סיוע כלשהו של בינה מלאכותית שפועל ברקע. סביבות פיתוח משולבות (IDEs) כבר מתפתחות וכוללות תכונות המונעות על ידי בינה מלאכותית בליבתן (לדוגמה, עורכי קוד שיכולים להסביר לכם קוד או להציע שינויי קוד שלמים בפרויקט). ייתכן שנגיע לנקודה שבה תפקידו העיקרי של מפתח הוא לנסח בעיות ואילוצים באופן שהבינה המלאכותית תוכל להבין, ולאחר מכן לאצור ולשפר את הפתרונות שהבינה המלאכותית מספקת . זה דומה לצורת תכנות ברמה גבוהה יותר, המכונה לעיתים "תכנות מהיר" או "תזמור בינה מלאכותית".

עם זאת, המהות של מה שצריך לעשות - פתרון בעיות עבור אנשים - נותרה ללא שינוי. בינה מלאכותית עתידית אולי תוכל לייצר אפליקציה שלמה מתיאור ("בנה לי אפליקציה סלולרית לקביעת תורים לרופא"), אך המשימה של הבהרת התיאור, הבטחת נכונותו וכיוונון התוצאה כדי לרצות את המשתמשים תכלול מפתחים (יחד עם מעצבים, מנהלי מוצר וכו'). למעשה, אם יצירת אפליקציות בסיסית תהפוך לקלה, היצירתיות והחדשנות האנושית בתוכנה יהפכו חיוניות עוד יותר לבידול מוצרים. אנו עשויים לראות פריחה של תוכנה, שבה יישומים שגרתיים רבים נוצרים על ידי בינה מלאכותית, בעוד שמפתחים אנושיים מתמקדים בפרויקטים חדשניים, מורכבים או יצירתיים שדוחפים את הגבולות.

קיימת גם אפשרות שמחסום הכניסה לתכנות יורד - כלומר, יותר אנשים שאינם מהנדסי תוכנה מסורתיים (למשל, אנליסט עסקי, מדען או משווק) יוכלו ליצור תוכנה באמצעות כלי בינה מלאכותית (המשך תנועת "ללא קוד/קוד נמוך" המוגברת על ידי בינה מלאכותית). זה לא מבטל את הצורך במפתחים מקצועיים; אלא משנה אותו. מפתחים עשויים לקחת על עצמם תפקיד ייעוץ או הנחיה גדול יותר במקרים כאלה, ולהבטיח שאפליקציות אלו, שפותחו על ידי אזרחים, יהיו מאובטחות, יעילות וניתנות לתחזוקה. מתכנתים מקצועיים עשויים להתמקד בבניית הפלטפורמות וממשקי ה-API שבהם משתמשים "מתכנתים" בסיוע בינה מלאכותית.

מנקודת מבט של תעסוקה, תפקידי תכנות מסוימים עשויים להתמעט בעוד שאחרים יגדלו. לדוגמה, מספר תפקידי קידוד מתחילים עלולים להתמעט אם חברות מסתמכות על בינה מלאכותית למשימות פשוטות. אפשר לדמיין סטארט-אפ קטן בעתיד שיזדקק אולי למחצית ממספר המפתחים הזוטרים מכיוון שהמפתחים הבכירים שלו, המצוידים בבינה מלאכותית, יכולים לבצע חלק ניכר מהעבודה הבסיסית. אך במקביל, יופיעו עבודות חדשות לחלוטין (כפי שדנו בסעיף ההסתגלות). יתר על כן, ככל שתוכנה תחדור לחלק גדול יותר של הכלכלה (כאשר בינה מלאכותית מייצרת תוכנה לצרכים נישה), הביקוש הכולל למשרות הקשורות לתוכנה עשוי להמשיך לעלות. ההיסטוריה מראה שאוטומציה מובילה לעתים קרובות ליותר משרות בטווח הארוך , למרות שמדובר במשרות שונות - לדוגמה, אוטומציה של משימות ייצור מסוימות הובילה לצמיחה במשרות לתכנון, תחזוקה ושיפור של מערכות אוטומטיות. בהקשר של בינה מלאכותית ותכנות, בעוד שחלק מהמשימות שנהגו לבצע מפתח זוטר הן אוטומטיות, ההיקף הכולל של התוכנה שאנו רוצים ליצור מתרחב (כי עכשיו זול/מהיר יותר ליצור אותה), מה שיכול להוביל ליותר פרויקטים ולכן לצורך בפיקוח אנושי רב יותר, ניהול פרויקטים, ארכיטקטורה וכו'. דו"ח של הפורום הכלכלי העולמי על עבודות עתידיות הציע שתפקידים בפיתוח תוכנה ובינה מלאכותית הם בין אלו עולה , ולא יורד, בגלל הטרנספורמציה הדיגיטלית.

עלינו לשקול גם את התחזית לשנת 2040 שהוזכרה קודם לכן: חוקרים במעבדה הלאומית אוק רידג' הציעו שעד 2040, "מכונות... יכתבו את רוב הקוד שלהן בעצמן" ( האם יש עתיד למהנדסי תוכנה? השפעת הבינה המלאכותית [2024] ). אם זה יתברר כנכון, מה יישאר למתכנתים אנושיים? סביר להניח שההתמקדות תהיה על הדרכה ברמה גבוהה מאוד (לומר למכונות מה אנחנו רוצים שהן ישיגו בלשון המעטה) ועל תחומים הכוללים אינטגרציה מורכבת של מערכות, הבנה של הפסיכולוגיה האנושית או תחומי בעיה חדשים. אפילו בתרחיש כזה, בני אדם יקבלו על עצמם תפקידים הדומים למעצבי מוצר, מהנדסי דרישות ומדריכים /מאמתים של בינה מלאכותית . קוד אולי כותב את עצמו במידה רבה, אבל מישהו צריך להחליט איזה קוד צריך להיכתב ומדוע , ואז לוודא שהתוצאה הסופית נכונה ותואמת את המטרות. זה מקביל לאופן שבו מכוניות אוטונומיות עשויות לנהוג בעצמן יום אחד, אבל אתה עדיין אומר למכונית לאן ללכת ולהתערב במצבים מורכבים - בנוסף, בני אדם מעצבים את הכבישים, חוקי התנועה ואת כל התשתיות סביבה.

רוב המומחים צופים אפוא עתיד של שיתוף פעולה, לא של החלפה . כפי שניסח זאת חברת ייעוץ טכנולוגית אחת, "עתיד הפיתוח אינו בחירה בין בני אדם או בינה מלאכותית, אלא שיתוף פעולה הממנף את הטוב שבשניהם". ( האם בינה מלאכותית הולכת להחליף מפתחים בשנת 2025: הצצה לעתיד ) בינה מלאכותית ללא ספק תשנה את פיתוח התוכנה, אך זוהי יותר אבולוציה של תפקיד המפתח מאשר הכחדה. מפתחים ש"מאמצים את השינויים, מתאימים את כישוריהם ומתמקדים בהיבטים האנושיים הייחודיים של עבודתם" יגלו שבינה מלאכותית משפרת את יכולותיהם במקום מפחיתה מערכם.

נוכל להשוות זאת לתחום אחר: חשבו על עליית התכנון בעזרת מחשב (CAD) בהנדסה ובאדריכלות. האם כלים אלה החליפו מהנדסים ואדריכלים? לא - הם הפכו אותם לפרודוקטיביים יותר ואפשרו להם ליצור עיצובים מורכבים יותר. אבל היצירתיות האנושית וקבלת ההחלטות נותרו מרכזיות. באופן דומה, ניתן לראות בינה מלאכותית כתכנות בעזרת מחשב - היא תעזור להתמודד עם מורכבות ועבודה קשה, אבל המפתח נשאר המעצב ומקבל ההחלטות.

בטווח הארוך, אם נדמיין בינה מלאכותית מתקדמת באמת (נניח, צורה כלשהי של בינה מלאכותית כללית שיכולה בתיאוריה לעשות את רוב מה שאדם יכול), שינויים חברתיים וכלכליים יהיו רחבים הרבה יותר מאשר רק בתכנות. אנחנו עדיין לא שם, ויש לנו שליטה משמעותית על האופן שבו אנו משלבים בינה מלאכותית בעבודתנו. הדרך הנבונה היא להמשיך לשלב בינה מלאכותית בדרכים שמגדילות את הפוטנציאל האנושי . משמעות הדבר היא השקעה בכלים ובפרקטיקות (ובמדיניות) שישאירו את בני האדם מעודכנים. כבר עכשיו, אנו רואים חברות שמבססות ממשל בינה מלאכותית - הנחיות כיצד יש להשתמש בבינה מלאכותית בפיתוח כדי להבטיח תוצאות אתיות ויעילות ( סקר חושף את השפעתה של בינה מלאכותית על חוויית המפתח - בלוג GitHub ). מגמה זו צפויה לגדול, ותבטיח שפיקוח אנושי יהיה חלק רשמית מצינור פיתוח הבינה המלאכותית.

לסיכום, ניתן לענות על השאלה "האם בינה מלאכותית תחליף את המתכנתים?": לא - אבל היא תשנה באופן משמעותי את מה שמתכנתים עושים. החלקים היומיומיים של התכנות צפויים להיות רובם אוטומטיים. החלקים היצירתיים, המאתגרים והאנושיים כאן כדי להישאר, ואכן יהפכו לבולטים יותר. העתיד כנראה יראה מתכנתים עובדים זה לצד זה עם עוזרי בינה מלאכותית חכמים יותר ויותר, ממש כמו חבר צוות. דמיינו לעצמכם עמית בינה מלאכותית שיכול לייצר קוד 24/7 - זוהי דחיפה נהדרת לפרודוקטיביות, אבל היא עדיין צריכה מישהו שיגיד לה על אילו משימות לעבוד ויבדוק את עבודתה.

התוצאות הטובות ביותר יושגו על ידי אלו המתייחסים לבינה מלאכותית כאל משתף פעולה. כפי שאמר מנכ"ל אחד, "בינה מלאכותית לא תחליף מתכנתים, אבל מתכנתים שמשתמשים בבינה מלאכותית יחליפו את אלה שלא." במונחים מעשיים, משמעות הדבר היא שהאחריות להתפתח עם הטכנולוגיה מוטלת על המפתחים. מקצוע התכנות לא גוסס - הוא מסתגל . יהיו הרבה תוכנות לבנות ובעיות לפתור בעתיד הנראה לעין, אולי אפילו יותר מאשר היום. על ידי שמירה על השכלה, גמישות והתמקדות במה שבני אדם עושים הכי טוב, מפתחים יכולים להבטיח קריירה מצליחה ומספקת בשיתוף פעולה עם בינה מלאכותית .

לבסוף, ראוי לחגוג את העובדה שאנו נכנסים לעידן שבו למפתחים יש כוחות-על העומדים לרשותם. הדור הבא של מתכנתים ישיג תוך שעות את מה שלקח להם ימים, ויטפל בבעיות שהיו בעבר מחוץ להישג ידם, על ידי מינוף בינה מלאכותית. במקום פחד, התחושה בהמשך יכולה להיות אופטימיות וסקרנות . כל עוד ניגשים לבינה מלאכותית בעיניים פקוחות - מודעים למגבלותיה ומודעים לאחריותנו - נוכל לעצב עתיד שבו בינה מלאכותית ומתכנתים יחד בונים מערכות תוכנה מדהימות, הרבה מעבר למה שכל אחד מהם יכול לעשות לבד. יצירתיות אנושית בשילוב עם יעילות מכונה היא שילוב רב עוצמה. בסופו של דבר, זה לא עניין של תחליף , אלא של סינרגיה. הסיפור של בינה מלאכותית ומתכנתים עדיין נכתב - והוא ייכתב על ידי כאחד , יחד.

מקורות:

1. בריינהאב, "האם יש עתיד למהנדסי תוכנה? השפעת הבינה המלאכותית [2024]" ( האם יש עתיד למהנדסי תוכנה? השפעת הבינה המלאכותית [2024] ).

2. Brainhub, ציטוטים מומחים מאת סאטיה נאדלה וג'ף דין על בינה מלאכותית ככלי, לא כתחליף ( האם יש עתיד למהנדסי תוכנה? השפעת הבינה המלאכותית [2024] ) ( האם יש עתיד למהנדסי תוכנה? השפעת הבינה המלאכותית [2024] ).

3. Medium (PyCoach), "האם בינה מלאכותית תחליף מתכנתים? האמת מאחורי ההייפ" , תוך ציון מציאות מגוונת לעומת הייפ ( האם בינה מלאכותית תחליף מתכנתים? האמת מאחורי ההייפ | מאת The PyCoach | פינה מלאכותית | מרץ, 2025 | Medium ) והציטוט של סם אלטמן על כך שבינה מלאכותית טובה במשימות אבל לא בעבודות מלאות.

4. DesignGurus, "האם בינה מלאכותית הולכת להחליף מפתחים... (2025)" , מדגיש כי בינה מלאכותית תשפר ותרים את חשיבותם של מפתחים במקום להפוך אותם למיותרים ( האם בינה מלאכותית הולכת להחליף מפתחים בשנת 2025: הצצה לעתיד ) ומפרט תחומים בהם בינה מלאכותית מפגרת (יצירתיות, הקשר, אתיקה).

5. סקר מפתחים של Stack Overflow לשנת 2023, שימוש בכלי בינה מלאכותית על ידי 70% מהמפתחים, אמון נמוך בדיוק (3% אמון רב) ( 70% מהמפתחים משתמשים בכלי קידוד בינה מלאכותית, 3% אמון רב בדיוק שלהם - ShiftMag ).

6. סקר GitHub 2023, המראה כי 92% מהמפתחים ניסו כלי קידוד מבוססי בינה מלאכותית ו-70% רואים יתרונות ( סקר חושף את השפעת הבינה המלאכותית על חוויית המפתח - בלוג GitHub ).

7. מחקר GitHub Copilot, שמצא השלמת משימות מהירה יותר ב-55% בעזרת בינה מלאכותית ( מחקר: כימות ההשפעה של GitHub Copilot על פרודוקטיביות ושביעות רצון המפתחים - בלוג GitHub ).

8. GeekWire, ב-AlphaCode של DeepMind, מתפקד ברמת מתכנת אנושי ממוצעת (54% מהמובילים) אך רחוק מלהיות מהמובילים ( ה-AlphaCode של DeepMind משתווה ליכולות של מתכנת ממוצע ).

9. IndiaToday (פברואר 2025), סיכום חזונו של סם אלטמן לפיו "עמיתים" לעבודה בתחום הבינה המלאכותית מבצעים משימות של מהנדסים זוטרים אך "לא יחליפו לחלוטין בני אדם" ( סם אלטמן אומר שסוכני בינה מלאכותית יבצעו בקרוב משימות שמהנדסי תוכנה עושים: סיפור מלא ב-5 נקודות - India Today ).

10. מקינזי ושות' מעריכים כי כ-80% מעבודות התכנות יישארו ממוקדות אדם למרות האוטומציה ( האם יש עתיד למהנדסי תוכנה? השפעת הבינה המלאכותית [2024] ).

מאמרים שאולי תרצו לקרוא אחרי זה:

🔗 כלי תכנות זוגי מובילים של בינה מלאכותית
גלו את כלי הבינה המלאכותית המובילים שיכולים לשתף פעולה אתכם כמו שותף קידוד כדי לשפר את זרימת העבודה של הפיתוח שלכם.

🔗 מהי הבינה המלאכותית הטובה ביותר לקידוד - עוזרי קידוד מובילים בתחום הבינה המלאכותית
מדריך לכלי הבינה המלאכותית היעילים ביותר ליצירת קוד, ניפוי שגיאות והאצת פרויקטי תוכנה.

🔗 פיתוח תוכנה בתחום הבינה המלאכותית – משנים את עתיד הטכנולוגיה.
הבינו כיצד בינה מלאכותית מחוללת מהפכה באופן שבו תוכנה נבנית, נבדקת ונפרסת.