Мая Николова управлява консултантския екип на MNKnowledge, компанията е част от членовете на PARAi. Публикуваме мнението ѝ без редакторска намеса.
В продължение на много години в основата на това да бъдеш умел компютърен специлист стояха логическото мислене и задълбоченото познаване на математика и алгоритми. Тези основни елементи не бяха просто допълнителни — те бяха същността на решаването на проблемите в програмирането. Способността да се разбират сложни задачи, да се работи с алгоритми и да се прилага теоретично знание върху практическите предизвикателства беше това, което отличаваше посредствените от наистина добрите в технологичния свят.
Как стигнахме дотук?
Нещата се промениха драматично с възхода на IT индустрията. Технологиите не само че станаха индустриален феномен, но и културно явление. Те вече не бяха само за надарените с математическо и логическо мислене; те се превърнаха в кариера, която всеки може лесно да последва, особено с обещанието за високи заплати и бързо развитие. Тази промяна роди мантрата „Не е нужно да разбираш от математика, нито пък да притежаваш дълбоки фундаментални познания, за да станеш IT професионалист.“ И за много хора това предложи бърз път към успеха без тежестта на традиционното компютърно образование.
Докато компаниите бързаха да отговорят на огромното търсене на софтуерни разработчици, фокусът се измести от ключовата база към множеството проекти с тривиални задачи, които някой трябваше да свърши. Все повече инженери навлязоха на пазара, но много от тях го направиха без дълбоко познаване на основите, което някога беше отличителен белег на професията. Вместо това те се научиха да програмират на конкретни технологии и инструменти — умения, които им позволиха да създават бързо и лесно софтуер, но често без ясното разбиране на неговата същност.
Днес
В наши дни наблюдаваме възхода на AI като инструмент, който променя начина на създаване на софтуер. Все повече млади програмисти — с малък или никакъв опит в действителната софтуерна разработка — започват да разчитат на AI за решаване на по-голямата част от ежедневните си задачи. Всъщност, много от тях описват работния си процес с фразата „Разработвам софтуер с AI“. Тази констатация често идва от хора, които имат малко повече от основни познания за технологични езици. Те са въведени в света на програмирането, но вместо да се фокусират върху получаването на знания и опит, се обръщат директно към AI, за да се справят с по-голямата част от работата си.
Докато AI без съмнение ускорява разработката и открива нови възможности, този преход поставя важни въпроси: Какво се случва с умението на инженерите да решават сложни проблеми, когато математиката и алгоритмите са абстрахирани от инструментите на AI? Как зависимостта от AI влияе върху способността на програмистите за дълбоко и креативно мислене при технически предизвикателства?
В краткосрочен план, непосредственият резултат от тази формула — “IT знания – базови познания + използване на AI” — вероятно ще доведе до по-бърза доставка на софтуерни решения, експлозия на креативни приложения и увеличаване на броя на хората, влизащи в технологичната индустрия. Въпреки това, в дългосрочен план, може да се наблюдава ерозия на по-дълбоките способности за решаване на проблеми, тъй като младите инженери ще станат все по-зависими от AI, за да попълват пропуските, породени от липсата на фундаментално знание. Рискът? Може да се сблъскаме с поколение разработчици, които имат затруднения, когато инструментите на AI не са налични или са неефективни в сложни, специфични и новаторски ситуации.
Решението
Докато наблюдаваме тази промяна, един от най-важните въпроси е: кога е правилният момент за младите програмисти да преминат от фокусиране върху основните знания към използване на АI?
Идеалният момент не е фиксирана точка във времето, а постепенен процес на зрялост и разбиране. В началото на кариерата си разработчиците би трябвало да се потопят в основите на компютърните науки — да научат алгоритми, структури от данни и стратегии за решаване на проблеми. В този смисъл академичното образование все още е най-добрата среда за това. Подобно фундаментално знание развива критично мислене, устойчивост при решаването на проблеми и способността да се навигира в трудни ситуации, което не винаги може да бъде решение, получено от инструментите на AI.
Обаче, когато се постигне солидно разбиране, следващият етап от кариерата на инженера трябва да включва осъзнаването на това как AI може да допълва техните умения, а не да ги замества. AI трябва да се възприема като мощен инструмент, който подобрява продуктивността, ускорява повторяеми задачи и увеличава творческия процес, но не като заместител на човешката изобретателност или решаване на проблеми. Точката на прехода е в това разработчиците да станат умели и в двете: да имат силно разбиране на основите, но и да разбират как и кога да използват AI ефективно.
За компаниите, които се стремят да поддържат правилния баланс, съществуват няколко вътрешни добри практики, които могат да помогнат при навигацията на този преход. Организациите трябва да инвестират в програми за продължаващо обучение, които подчертават както основните технически умения, така и грамотността в AI. Тези програми могат да включват обучения, работилници и съвместни проекти, които включват използването на AI в съчетание с традиционни програмни техники. Също така е от съществено значение компаниите да насърчават култура на любопитство и учене, при която служителите се чувстват мотивирани да експериментират с инструменти на AI, но и да бъдат насърчавани да предизвикват себе си чрез решаване на сложни проблеми самостоятелно.
Друга подходяща стратегия е базовите компетенции и AI да бъдат оценявани отделно в процеса на предварителен подбор на кадрите. Тази оценка може да бъде прилагана и за текущи служители, като се очаква те да демонстрират владеене на AI, и да показват своите способности да се справят с нетривиални предизвикателства, които изискват дълбоки знания, и креативност. Това гарантира, че разбират нюансите на AI и могат да идентифицират ситуации, в които е подходящо да разчитат на него, а не да прилагат своето умение за решаване на проблеми.
И не на последно място – категоричната и абсолютна позиция на академичното образование като гаранция за бъдещото развитие на специалистите е нещо, което е редно бизнесът да осъзнае и толерира.
Неоспорим факт е, че компаниите, които не внедрят AI в своите процеси на разработка, ще бъдат в значително неравностойно положение и няма да успеят да се справят с конкурентите, които приемат и усъвършенстват тези инструменти. Въпреки това, това технологично предимство може да бъде напълно реализирано, само ако компаниите също така инвестират в своите служители, гарантирайки, че те са добре подготвени да използват наличните инструименти по най-ефективния, иновативен и отговорен начин. Бъдещето на софтуерната разработка е баланс между използването на силата на AI и развитието на инженерите, които знаят кога и как да го приложат — което прави както фундаменталните знания, така и уменията за работа с AI ключови за успеха в бързо променящата се технологична среда.
февруари, 2025
