Manoj Aggarwal vezető szoftverfejlesztő 14 évet töltött el a szakmában – dolgozott a Microsoftnál, a Twitternél és a Stripe-nál is. Tapasztalatai alapján az AI nemcsak átalakítja, hanem alapjaiban írja át a mérnöki munka természetét.
Izgalmas, de kihívásokkal teli időszak a fejlesztőknek
A szoftverfejlesztés jelenlegi helyzete egyszerre tartogat lehetőségeket és nehézségeket. A rendelkezésre álló eszközök segítségével szinte bármit meg lehet valósítani, és a saját tudás már kevésbé jelent akadályt. Ugyanakkor a mesterséges intelligencia által generált kód ellenőrzése újfajta felelősséget ró a fejlesztőkre – ez pedig könnyen kiégéshez vezethet, hiszen a végső felelősség továbbra is az emberi mérnökökön van.
A csapatméreteket illetően is érezhető a változás: ahol korábban tíz fejlesztőre volt szükség egy projekt megvalósításához, ott ma már öt is elegendő lehet. Aggarwal szerint ez különösen a junior pozíciókat érinti hátrányosan. Tavalyi álláskeresése során azt tapasztalta, hogy a szenior szerepkörökre jóval több lehetőség nyílt, mint a belépő szintű állásokra – és úgy véli, ez a tendencia a jövőben is folytatódni fog.
Munkaidőn kívüli tanulás az egyensúly megőrzése mellett
Aggarwal jelenlegi munkahelyén az AI teljesen átalakította a napi rutinját: a kódírás helyett egyre inkább a promptok megfogalmazása dominál, és saját becslése szerint akár tízszeres sebességgel is képes dolgozni bizonyos feladatokon. Ennek ellenére fontosnak tartja, hogy hetente néhány órát szabadidejében is AI-eszközök kipróbálásával töltsön.
A munka és a magánélet egyensúlyát ez nem borítja fel számára – kisgyermeke van, ezért csak akkor nyitja fel a laptopját, amikor a kislány már alszik, legyen az késő este vagy hétvége. Ez a kötöttség paradox módon segít abban, hogy ne essék túlzásba a tanulással.
Havi száz dollár alatt: saját chatbot és pénzügyi asszisztens
Személyes projektjeihez olyan eszközöket használ, mint a Claude Code, a Microsoft Copilot és a Lovable. A Claude Code-ra havonta nagyjából 50-60 dollárt költ. Legújabb próbálkozása az Anthropic Fable modellje volt, amelynek sebességét kifejezetten lenyűgözőnek találta.
Egyik büszkébb alkotása egy nyílt forráskódú adó- és pénzügyi asszisztens, amellyel bankkivonatokat, befektetési portfóliókat és adóbevallásokat lehet elemeztetni AI-modellek segítségével. A rendszer képes azonosítani a túlköltekezési szokásokat, felesleges előfizetéseket vagy a portfólió kockázati szintjét. Az eszközt saját 2025-ös adóbevallásának ellenőrzésére is használta, és helyileg futtatja, hogy személyes adatait ne kelljen felhőbe tölteni.
A tapasztalat és a szaktudás marad az igazi versenyelőny
A szoftverfejlesztők egyik legnagyobb kihívása mindig is az volt, hogy gyorsan változó technológiai környezethez kellett alkalmazkodniuk – ez az AI megjelenése előtt is igaz volt. A mesterséges intelligencia azonban nem rendelkezik azzal a rendszerszintű rálátással, amelyet egy tapasztalt mérnök évek alatt épít fel. Az intézményi tudás – vagyis az, hogy miért lett egy rendszer olyanná, amilyen – még mindig emberi erőforrást igényel.
Aggarwal szerint a jövőben kevesebb fejlesztőre lesz szükség egyes projektekhez, de akik maradnak, azok szerepe felértékelődik. Az AI hibázik, ezért elengedhetetlen az emberi felügyelet. Tanácsa egyértelmű: ne kerüljék el a fejlesztők az AI-eszközöket, hanem kísérletezzenek velük bátran. Ha két mérnököt hasonlítanak össze – az egyiket, aki használja az AI-t, a másikat, aki nem –, a produktivitásbeli különbség vitathatatlan lesz.
Forrás: www.businessinsider.com
