Inteligența artificială ar putea afecta în primul rând posturile pentru inginerii software juniori, însă nu elimină nevoia de specialiști experimentați, consideră Manoj Aggarwal, lead software engineer la o mare companie de software. Inginerul, care locuiește în California și a lucrat în cei 14 ani de carieră inclusiv la Microsoft, Twitter și Stripe, spune că instrumentele AI i-au schimbat complet fluxul de lucru în ultimul an. Ele accelerează programarea, dar responsabilitatea pentru codul livrat rămâne, în cele din urmă, la oameni.
- Aggarwal estimează că unele proiecte care necesitau zece ingineri în urmă cu doi ani ar putea fi realizate acum cu cinci.
- În timpul căutării sale de anul trecut, el a observat mai multe posturi pentru seniori decât pentru juniori.
- Inginerul alocă săptămânal câteva ore experimentelor personale cu instrumente AI.
- Pentru Claude Code cheltuiește aproximativ 50-60 de dolari lunar, în funcție de utilizare și abonament.
„AI face și greșeli, așa că trebuie să existe un om în proces”, este concluzia lui Aggarwal despre codul generat automat.
Viteza mai mare vine cu o răspundere suplimentară
Aggarwal descrie actuala perioadă drept una interesantă, dar dificilă pentru profesioniștii din domeniu. Diversitatea instrumentelor disponibile permite construirea de produse de la zero cu mai puține limitări tehnice individuale. În propriul său caz, timpul dedicat scrierii codului s-a transformat în mare parte în formularea de instrucțiuni pentru AI, iar uneori ritmul de lucru i se pare de zece ori mai rapid.
Totuși, această accelerare nu transferă și răspunderea către tehnologie. Chiar dacă AI poate face verificarea codului mai rapidă și mai bine direcționată, inginerii trebuie să controleze rezultatele înainte ca acestea să fie livrate. Aggarwal avertizează că sarcina suplimentară de a revizui codul produs de AI poate contribui la epuizare profesională.
Asistenții de programare bazați pe AI pot genera, explica sau revizui cod pornind de la instrucțiuni scrise. Ei nu cunosc însă automat toate deciziile interne, obiectivele comerciale și motivele pentru care un sistem a fost proiectat într-un anumit fel. Acest context explică de ce experiența tehnică și cunoașterea acumulată într-o companie rămân relevante chiar atunci când o parte din execuție este automatizată.
Presiunea s-ar putea concentra asupra debutanților
În opinia lui Aggarwal, companiile vor continua să se bazeze pe ingineri experimentați care folosesc AI. El își sprijină evaluarea și pe propria căutare a unui loc de muncă de anul trecut, când i s-a părut că existau mai multe oportunități pentru roluri senior decât pentru poziții junior.
Dacă această direcție se menține, pentru debutanți ar putea deveni mai dificil nu doar să găsească un post, ci și să acumuleze experiența practică necesară pentru a ajunge la nivelul cerut de rolurile senior.
Aceasta este o implicație posibilă, nu o evoluție confirmată pentru întreaga piață. Observațiile lui Aggarwal provin din experiența sa profesională și din propria căutare, iar reducerea ipotetică de la zece la cinci ingineri este prezentată ca exemplu al modului în care productivitatea poate schimba componența echipelor.
Experimentele personale completează învățarea de la serviciu
Pentru a ține pasul cu tehnologia, Aggarwal petrece câteva ore pe săptămână testând AI în afara programului, fără să considere că acest obicei i-a afectat semnificativ echilibrul dintre muncă și viața personală. Având un copil mic, lucrează la proiectele proprii noaptea sau în weekend, când acesta doarme.
Printre instrumentele folosite se numără Claude Code, Microsoft Copilot și Lovable. Unul dintre proiectele sale este un asistent financiar și fiscal open-source, care poate analiza documente precum extrase de card, portofolii de investiții și formulare fiscale. Aggarwal l-a utilizat la pregătirea taxelor sale pentru 2025, pentru a verifica munca realizată de contabil.
Aplicația rulează local pe calculator, alegere făcută pentru ca informațiile financiare personale să nu fie încărcate prin internet în modele AI. Exemplul arată o altă responsabilitate care rămâne la utilizator și la dezvoltator: decizia privind datele oferite unui serviciu extern și modul în care sunt protejate documentele sensibile.
Recomandarea sa pentru alți ingineri este să nu evite aceste instrumente, indiferent de opinia lor despre AI. În evaluarea lui, un profesionist care le folosește va avea o productivitate mai ridicată decât unul care nu le utilizează, motiv pentru care testarea mai multor soluții poate ajuta fiecare inginer să identifice ce i se potrivește.
Credeți că instrumentele AI vor restrânge accesul juniorilor în programare sau vor crea o nouă cale de învățare pentru ei?
