इंजीनियरिंग का भविष्य वह है जो एआई के साथ संबंध रखता है, बिना नहीं

जबकि सेल्सफोर्स के सीईओ मार्क बेनिओफ ने हाल ही में घोषणा की कि कंपनी एआई के कारण 2025 में किसी भी अधिक इंजीनियरों की नियुक्ति नहीं करेगी, जब उन्होंने एआई के कारण “इंजीनियरिंग पर 30% उत्पादकता वृद्धि” के हवाले से, उन्होंने तकनीकी उद्योग के माध्यम से तरंगों को भेजा। मानव इंजीनियरों के लिए अंत की शुरुआत के रूप में सुर्खियां जल्दी से गठित की गईं – एआई उनकी नौकरी पर आ रहा था।

लेकिन उन सुर्खियों में पूरी तरह से निशान याद आती है। वास्तव में जो हो रहा है वह इंजीनियरिंग का अपना परिवर्तन है। गार्टन ने इस वर्ष के लिए एजेंटिक एआई को अपनी शीर्ष तकनीकी प्रवृत्ति के रूप में नामित किया। पे फर्म यह भी भविष्यवाणी करती है कि 33% एंटरप्राइज़ सॉफ्टवेयर फैटवेयर एप्लिकेशन में 2028 तक एजेंट शामिल होंगे – एक महत्वपूर्ण हिस्सा, लेकिन अपनाए जाने से दूर। विस्तृत समयरेखा एक थोक प्रतिस्थापन के बजाय एक क्रमिक विकास को इंगित करता है। वास्तविक जोखिम यह है कि यदि नौकरी नहीं लेती है; वे ऐसे इंजीनियर हैं जो इंजीनियरिंग के काम की प्रकृति के रूप में अनुकूलित करने और पीछे छोड़ने में विफल रहते हैं।

तकनीकी उद्योग की वास्तविकता एआई कौशल के साथ इंजीनियरों की मांग के विस्फोट को दर्शाती है। पेशेवर सेवा कंपनियां आक्रामक रूप से एआई अनुभव उत्पन्न करने वाले इंजीनियरों को भर्ती कर रही हैं, और तकनीकी कंपनियां एआई कार्यान्वयन पर केंद्रित पूरी तरह से नई इंजीनियरिंग स्थितियों का निर्माण कर रही हैं। पेशेवरों के लिए बाजार जो प्रभावी रूप से एआई उपकरण को लाभान्वित कर सकते हैं, असाधारण प्रतिस्पर्धी है।

जबकि AI -operated उत्पादकता लाभ के दावे वास्तविक प्रगति में हो सकते हैं, ऐसी घोषणाएं अक्सर तकनीकी उन्नति के रूप में लाभप्रदता के लिए निवेशकों के दबाव को दर्शाती हैं। कई कंपनियां खुद को एंटरप्राइज एआई में एक नेता के रूप में रखने के लिए कहानियों को आकार देने के लिए माहिर हैं – एक रणनीति जो बाजार की अपेक्षाओं के साथ अच्छी तरह से व्यवस्थित करती है।

कैसे एआई इंजीनियरिंग के काम को बदल रहा है

एआई और इंजीनियरिंग के बीच संबंध चार प्रमुख तरीकों से विकसित हो रहा है, एक अलग क्षमता का प्रतिनिधित्व करता है जो मानव इंजीनियरिंग प्रतिभा को बढ़ाता है लेकिन निश्चित रूप से इसे नहीं बदलता है।

एआई सारांश में उत्कृष्ट है, इंजीनियरों को सक्रिय अंतर्दृष्टि में बड़ी मात्रा में कोडबेस, प्रलेखन और तकनीकी विशेषताओं में मदद करता है। दस्तावेजों पर एक छिद्रित घंटे बिताने के बजाय, इंजीनियर एआई-जनित सारांश प्राप्त कर सकते हैं और कार्यान्वयन पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

इसके अलावा, एआई की सूचकांक क्षमताएं इसे कोड और सिस्टम में पैटर्न का विश्लेषण करने और सक्रिय रूप से इष्टतम ptimization का संकेत देने की अनुमति देती हैं। यह इंजीनियरों को संभावित गलतियों की पहचान करने और अधिक तेज़ी से और अधिक आत्मविश्वास के साथ जानकार निर्णय लेने का अधिकार देता है।

तीसरा, एआई भाषाओं के बीच कोड को परिवर्तित करने में काफी साबित हुआ है। यह क्षमता अमूल्य साबित हो रही है क्योंकि संगठन अपने तकनीकी ढेर का आधुनिकीकरण करते हैं और विरासत प्रणालियों में एम्बेडेड संस्थागत Junoweltge को बनाए रखने की कोशिश करते हैं।

आखिरकार, जनरल एआई की वास्तविक शक्ति इसकी विस्तार क्षमताओं में निहित है – उपन्यास सामग्री जैसे कोड, प्रलेखन या सिस्टम आर्किटेक्चर बनाती है। इंजीनियर्स एआई का उपयोग अकेले की तुलना में अधिक संभावनाओं के लिए किया जाता है, और हम इंजीनियरिंग को इन क्षमताओं उद्योग में बदल रहे हैं।

हेल्थकेयर में, एआई व्यक्तिगत चिकित्सा नोटिस सिस्टम बनाने में मदद करता है जो रोगी की विशिष्ट स्थितियों और चिकित्सा इतिहास को समायोजित करता है। फार्मास्युटिकल मैन्युफैक्चरिंग में, एआई-वित्त पोषित सिस्टम ZE कचरे को कम करने और गंभीर दवाओं की पर्याप्त आपूर्ति सुनिश्चित करने के लिए उत्पाद अनुसूची को पैटामाइज़ करते हैं। बड़े बैंकों ने सामान्य एआई में अधिक से अधिक लोगों की तुलना में अधिक समय तक निवेश किया है; वे ऐसे सिस्टम बना रहे हैं जो ग्राहक सेवा को अपग्रेड करते समय जटिल अनुपालन आवश्यकताओं को प्रबंधित करने में मदद करते हैं।

नए इंजीनियरिंग कौशल का परिदृश्य

AI इंजीनियरिंग के कार्य को पुन: उत्पन्न करता है, जिससे पूरी तरह से नई मांग सुविधाएँ और कौशल सेट बनते हैं जैसे कि AI सिस्टम के साथ प्रभावी ढंग से संवाद करने की क्षमता। जो इंजीनियर एआई के साथ काम करने के लिए सबसे अच्छे हैं, वे बेहतर परिणाम दे सकते हैं।

डेवॉप्स के रूप में कैसे निकले, बड़े -लैंगुएज मॉडल डेल ऑपरेशंस पार्लियामेंट (LLMOPS) के समान उत्पादन वातावरण में संरेखण, निगरानी और ऑप्टिमेट पर ध्यान केंद्रित करता है। LLMOPS के चिकित्सक, मॉडल बहाव को ट्रैक करते हैं, वैकल्पिक मॉडल का मूल्यांकन करते हैं, और AI- जनित आउटपुट की संगत गुणवत्ता सुनिश्चित करने में मदद करते हैं।

एक मानक वातावरण का गठन जहां एआई उपकरण सुरक्षित और प्रभावी रूप से तैनात किए जा सकते हैं, महत्वपूर्ण हो रहे हैं। प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियरिंग टेम्प्लेट और गार्ड प्रदान करता है जो इंजीनियरों को AI-enhanced अनुप्रयोगों को अधिक प्रभावी ढंग से बनाने में सक्षम बनाता है। यह मानक के मानक के एआई कार्यान्वयन में निरंतरता, सुरक्षा और रखरखाव सुनिश्चित करने में मदद करता है।

मानव-एआई सहयोग केवल एआई से सिफारिशें प्रदान करता है, जिसमें मानव को अनदेखा कर सकते हैं, पूर्ण स्वायत्त प्रणालियों को जो स्वतंत्र रूप से काम करते हैं। सबसे प्रभावी इंजीनियर समझते हैं कि हाथ के संदर्भ और परिणामों के आधार पर एआई स्वायत्तता के सही स्तर को कब और कैसे लागू किया जाए।

सफल एआई एकीकरण की कुंजी

प्रभावी एआई गवर्नेंस फ्रेमवर्क – नंबर 2 गार्टन के शीर्ष रुझानों की सूची में – नवाचार के लिए जगह छोड़ते समय एक स्पष्ट गाइड स्थापित करें। यह ढांचा रचनात्मकता को दबाने के बिना नैतिक विचार, नियामक अनुपालन और जोखिम प्रबंधन पर ध्यान देता है, जो एआई को मूल्यवान बनाता है।

एक उत्तराधिकारी के रूप में सुरक्षा पर विचार करने के बजाय, सफल संगठन शुरू से ही अपने एआई सिस्टम में इसे बनाते हैं। इसमें अवसाद, तत्काल इंजेक्शन और डेटा रिसाव जैसी कमजोरियों के लिए मजबूत परीक्षण शामिल हैं। विकास प्रक्रिया में सुरक्षा विचारों को शामिल करके, संगठन सुरक्षा से समझौता किए बिना तेजी से आगे बढ़ सकते हैं।

एजेंटों को डिजाइन कर सकते हैं एआई सिस्टम महत्वपूर्ण मूल्य बनाते हैं। हम उन प्रणालियों को देख रहे हैं जहां एक एआई मॉडल प्राकृतिक भाषा की समझ को संभालता है, दूसरा तर्क बनाता है, और तीसरा सही प्रतिक्रिया पैदा करता है, सभी कॉन्सर्ट में काम करने के लिए बेहतर परिणाम प्रदान करने के लिए वे प्रदान कर सकते हैं।

जैसा कि हम आगे देखते हैं, इंजीनियरों और एआई सिस्टम के बीच संबंध संभवतः टोल टूल में विकसित होगा और उपयोगकर्ता के साथ कुछ अधिक सहजीवन। आज के एआई सिस्टम शक्तिशाली हैं लेकिन सीमित हैं; उनके पास सच्ची समझ का अभाव है और मानव मार्गदर्शन पर बहुत निर्भर करता है। कल के सिस्टम सच्चे सहयोगी हो सकते हैं, जो इंजीनियरों ने संभावित जोखिमों पर विचार और पहचान करने की तुलना में उपन्यास समाधानों का प्रस्ताव किया है जो मनुष्यों को अनदेखा कर सकते हैं।

फिर भी इंजीनियर की आवश्यक भूमिका – आवश्यकताओं को समझना, नैतिक निर्णय लेना और तकनीकी समाधानों में मानवीय आवश्यकताओं का अनुवाद करना – अपूरणीय होगा। मानव रचनात्मकता और एआई के बीच इस साझेदारी में, उन समस्याओं को हल करने की संभावना है जो हम पहले कभी सामना नहीं कर पाए हैं – और यह कुछ भी है।

रिजवान पटेल अल्टिमेट्रिक में सूचना संरक्षण और उभरती हुई तकनीक के प्रमुख हैं।

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