ChatGPT가 코더를 죽이지 않는 이유

ChatGPT가 코더를 죽이지 않는 이유

타임 스탬프 : 25 년 2024 월 5 일 오전 14:XNUMX
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ChatGPT가 코더를 죽일 것인가?, 우리는 코더의 일자리를 죽이겠다고 위협하는 많은 수요 억제 요인을 조사했습니다. 우리는 또한 코더에 대한 수요를 높여 평형추 역할을 하는 수요 촉진제에 대해서도 언급했습니다.

이번 포스팅에서는 수요 자극제.

새로운 컴퓨팅 패러다임과 시장으로 구성된 수요 자극제는 코딩 작업의 감소를 막을 뿐만 아니라 코더의 수를 늘립니다.

새로운 컴퓨팅 패러다임

Anyone who has followed the IT industry for the last two decades or longer would have observed many waves of computing paradigms like Web, Mobile, Social, Cloud, and Blockchain alongside the growth of ERP, RAD, AI, and other demand suppressors described
이전 게시물에서.

컴퓨팅 패러다임의 모든 새로운 물결은 코더에 대한 새로운 수요를 창출했습니다.

  • 웹: 공급자, 고객 및 기타 이해관계자와의 인터넷 기반 트랜잭션을 지원하기 위해 클라이언트-서버 아키텍처 기반 ERP의 상당 부분을 확장해야 했습니다.
  • 모바일: CRM과 같은 기존 애플리케이션 중 다수는 "모바일화"(원하는 경우 "모바일화")되어야 했습니다.
  • 클라우드: 온프레미스 애플리케이션은 AWS, Azure, Oracle Cloud Infrastructure와 같은 하이퍼스케일러 클라우드로 마이그레이션되어야 했습니다.

Gen AI is the latest wave. By automating coding to some extent, it will suppress demand for coders. However, by requiring training of AI on industry- and enterprise-specific data – “last mile training” as Oracle calls it – Gen AI will also stimulate demand
for coders.

새로운 시장

지난 수십 년 동안 우리는 소프트웨어 제품 회사와 SAAS 회사가 급증하고 디지털 혁신과 소비자 기술의 물결이 일어나는 것을 보았습니다.

그들은 다음과 같은 코딩 작업을 위한 새로운 시장을 창출했습니다.

  • COTS(Commercial Off The Shelf) 및 SAAS 회사의 엔지니어링 조직
  • 오픈 소스 소프트웨어 및 WordPress 플러그인을 포함한 도구(RAD/로우 코드) 공급업체.
  • Gen AI 플랫폼 개발자
  • Big 4 및 기타 컨설팅 회사의 DX 실무
  • 핀테크, 음식 배달, 차량 공유, 룸셰어, 여행 및 기타 산업 분야의 소비자 인터넷 스타트업입니다.
  • Software Is The Brand companies. Coined by Forrester, the term SITB refers to the practice among banking, engineering and other non-software industries to differentiate themselves via software. Examples of SITB include Trade Finance and High Value Fund
    Transfer software in banks, and Internet of Things (IoT) in manufacturing automation companies.

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@mattturck: Whatever happened to the Internet of Things? 10 years ago, IoT was the next big thing. Tons of new startups, VC money and hype. Ended
up producing just *one* currently independent public company today, Samsara.

@s_ketharaman: It could be argued that IoT has been in use in chemical process plants etc. for 40+ years in the form of sensors, DCS, and PLCs.
At most, these products will need to be upgraded to ZigBee and other open Internet protocols to make them true IoT. But those opportunities will likely be tapped by Honeywell, Schneider and other existing process control equipment suppliers and may not create
opportunities for new startups.

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  • 비소프트웨어 기업의 제품에 AI를 접목. 예를 들어 지멘스 산업 부조종사.

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Microsoft와 Siemens는 유지보수 직원의 수리를 지원하는 Siemens Industrial Copilot이라는 제조 보조 장치를 마련했습니다. – @슈퍼글레이즈.

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If recent history is any guide, I predict that Gen AI will create more coding jobs. At most, it might lead to a displacement of jobs from engineering to professional services organizations (PSO). (For the uninitiated, coders who develop the core product
on the roadmap of a COTS or SAAS company are in the engineering org, and coders who implement or support the product for a specific customer of such a company or its implementation partners are in the professional services org.)

That said, we must recognize one major difference between Generative AI and the demand suppressors that came before it: ERP, RAD / Low Code etc. obviated the need for code. They did not produce what coders produced. Whereas Gen AI does not obviate the need
for code. It produces what coders would otherwise have produced.

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@vkhosla: Fun story – at a recent coding hackathon, the winner was a marketer. Not a coder, but a marketer. Previously it was the best coder who
won, less dependent on idea and more on execution and ability to jerry rig a solution. Now it’s the best idea that wins since we’ve democratized what it means to program and barriers to entry are much lower (i.e. natural language!)

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그 정도로 Gen AI는 과거의 수요 억제자와는 달리 코더, 디자이너, 건축가에 대해 직접적인 경쟁 자세를 취하고 있습니다.

따라서 위에서 논의한 새로운 컴퓨팅 패러다임과 시장에 의해 주도되는 코더에 대한 새로운 수요는 ChatGPT에서도 충족될 수 있다고 주장할 수 있습니다.

ChatGPT를 사용하여 기성 코드를 얻은 개인적인 경험에 따르면 Gen AI는 일반 바닐라 HTML CSS 코딩 기술에 대한 수요를 감소시킬 것입니다.

복잡한 웹사이트와 애플리케이션으로 넘어갑니다. 다음 예를 들어보겠습니다.

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Me: Uber 복제용 코드?
ChatGPT: Creating a full Uber clone is a complex and extensive project that involves multiple components, including mobile apps for passengers and drivers, a backend server, payment processing, mapping and navigation integration, and more.
It’s a project that would typically require a team of developers and significant resources. I can provide you with a high-level overview of the components you would need and some sample code snippets to get you started, but keep in mind that building a full
Uber clone is beyond the scope of a simple code snippet…

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전체 답변을 보실 수 있습니다
여기에서 지금 확인해 보세요.. ChatGPT는 Uber Clone 앱의 여러 구성 요소에 대한 코드 조각을 제공했지만, 위의 추출 내용을 보면 고급 웹사이트와 애플리케이션을 구축하려면 여전히 코더가 필요하다는 것이 분명합니다.

코더가 할 수 있는 일은 Gen AI 개인 비서를 사용하여 더 나은 품질의 코드를 더 빠르게 작성하는 것입니다. 이 역량에서 Gen AI는 중급 및 고급 수준 코더를 교체하는 것이 아니라 보완할 것입니다. Gartner는 이러한 맥락에서 이를 위한 몇 가지 전문가 팁을 제공합니다.

  • AI 지원 소프트웨어 엔지니어링은 개발자 생산성을 향상시키고 개발 팀이 비즈니스 운영을 위해 증가하는 소프트웨어 수요를 해결할 수 있도록 지원합니다.
  • AI가 주입된 개발 도구를 사용하면 소프트웨어 엔지니어가 코드 작성에 소요되는 시간을 줄이고 매력적인 비즈니스 애플리케이션의 설계 및 구성과 같은 더 높은 수준의 활동에 더 집중할 수 있습니다.

사용해 볼 기회는 없었지만 Microsoft Github Copilot 코딩 도우미에 대해 좋은 소식을 들었습니다.

다른 모든 방법이 실패한다면 좀 더 가벼운 의미에서 실리콘 밸리의 오래된 격언을 기억하십시오.

잘 운영되는 기술 회사에는 직원이 2배나 과잉되어 있습니다. 제대로 운영되지 않는 기술 회사는 직원이 4배나 과잉입니다.

코더에게는 그 이상의 직업 안정성 보장이 필요하지 않습니다!

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수요 자극제를 만드는 것이 자신의 기술 수준을 넘어서는 것이라고 코더들이 불평하는 것을 들었습니다.

They’re right. Like before, product managers and marketers aka normies will create the new computing paradigms and markets sparking greater demand for coders in the age of Gen AI. However, they will need to be supported by coders, designers and architects
aka geeks in this endeavor.

Ergo Generative AI는 괴짜들이 일반 사람들과 협력할 수 있는 독특한 기회를 제공합니다.

공개: 오라클은 전직 고용주입니다.

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