A fejlesztők többsége ma már napi szinten használ valamilyen AI-alapú eszközt, legyen szó kódgenerálásról, hibakeresésről vagy dokumentáció készítéséről. A Stanford Egyetem által kiadott AI Index Report 2025 szerint az AI alkalmazása minden eddiginél gyorsabban terjed a vállalatok között, miközben a fejlesztői munkafolyamatok is jelentősen átalakulnak.
Ez azonban nem azt jelenti, hogy a programozókra kevesebb szükség lenne.
A szoftverfejlesztés történetében talán először nem a kód megírása jelenti a legnagyobb értéket, hanem annak megértése, hogy mit kell megépíteni, hogyan illeszkedik az adott rendszer egy vállalat működésébe, milyen üzleti problémát old meg, és milyen következményei lesznek egy-egy technológiai döntésnek évekkel később.
Munkavállalói szempontból a kulcskérdés: mely munkaterületeken marad továbbra is nélkülözhetetlen az emberi gondolkodás.
Lássuk!
Az AI ma már sok mindenre képes, amit két éve csak programozók tudtak lekódolni. Viszont vannak olyan munkaterületek, amiket kevésbé érint az AI, azaz a mindennapokban a programozók kevéssé tudják csak használni az AI-t, és éppen ezért karrier szempontjából ezek jelenleg az AI-nak ellenálló munkahelyek.
1. C# backend fejlesztő. AI ma már képes kódot generálni, de a nagyvállalati rendszerek fejlesztése továbbra is komoly szakértelmet igényel. Több százezer soros kódok, összetett architektúrák és üzleti logika esetén az AI maximum segédeszköz, nem fejlesztő.
2. Java backend fejlesztő. A C# fejlesztőkhöz hasonlóan a Java fejlesztők sem aggódnak az AI jelentette konkurencia miatt. És most szeptemberben indítjuk is megújított, felhőszolgáltatás alapú Java fejlesztő képzésünket.
3. Szoftvertesztelés. Az AI ugyan már aktívan részt vesz a szoftver tesztelésben, ugyanakkor a sok AI által írt kódot még inkább és még többet tesztelni kell.
4. Data Science. Ez a terület nem csak hogy nem mentes az AI használatától, de egyenesen táplálja az AI használatot. Az adattudósok alkotják meg azokat az adatbázisokat és algoritmusokat, amikkel az újabb és újabb AI modelleket tanítani lehet, tehát ez a terület szépen fejlődik jelenleg :)
5. Adat elemzés és Üzleti elemzés: Az AI talán tud szó szerint adatot elemezni, de továbbra is emberekre van szükség ahhoz, hogy tudjuk, milyen adat hasznos, és hogyan értelmezzük a kapott a kapott eredményt.
6. Minden IT terüle,t ahol fontos az adott domain ismerete. A generatív mesterséges intelligencia egyik legnagyobb erőssége, hogy hihetetlen sebességgel képes mintázatokat felismerni. Egy jól megfogalmazott utasítás alapján néhány másodperc alatt elkészít egy függvényt, SQL-lekérdezést vagy akár egy teljes webes alkalmazás alapjait. Ez azonban nem jelenti azt, hogy valóban "érti" azt a rendszert, amelyben dolgozik:
Egy banki informatikai rendszer, egy biztosító szerződéskezelő platformja vagy egy multinacionális vállalat logisztikai rendszere gyakran több millió sornyi kódból áll. Ezeket a rendszereket évek, sokszor évtizedek alatt több száz fejlesztő építette fel. A kód mellett üzleti szabályok, jogszabályi megfelelőség, biztonsági követelmények, teljesítményoptimalizálás és rengeteg vállalati folyamat kapcsolódik hozzájuk. Egy mesterséges intelligencia képes új kódrészleteket létrehozni, de önmagában nem tud felelősséget vállalni azért, hogy egy apró módosítás milyen hatással lesz egy több milliárd forintos vállalat napi működésére.
A közvélemény gyakran úgy tekint az AI-ra, mint egy univerzális gyorsítóra. A valóság azonban ennél jóval árnyaltabb. 2025-ben a Model Evaluation & Threat Research (METR) kutatói egy kontrollált vizsgálatban tapasztalt nyílt forráskódú fejlesztők munkáját elemezték. A résztvevők olyan projekteken dolgoztak, amelyeket átlagosan öt éve ismertek, és ahol mély szakmai tapasztalattal rendelkeztek.
Az eredmény sokakat meglepett: miközben a fejlesztők azt gondolták, hogy az AI körülbelül 20 százalékkal gyorsította a munkájukat, a mérések szerint valójában átlagosan 19 százalékkal több időre volt szükségük ugyanazon feladatok elvégzéséhez. A legtöbb idő nem a programozással telt, hanem az AI által generált kód ellenőrzésével, javításával és újraírásával.
A mesterséges intelligencia fejlődése egyértelműen azt mutatja, hogy a jövőben nem azok lesznek a legkeresettebb szakemberek, akik a leggyorsabban írnak kódot. Sokkal inkább azok, akik képesek komplex rendszerekben gondolkodni, megérteni az üzleti folyamatokat, és a technológiai lehetőségeket valódi üzleti értékké alakítani.
A rendszerszemlélet, a problémamegoldó gondolkodás, az adatértelmezés, a kommunikáció és a döntéshozatal olyan készségek, amelyeket az AI jelenleg nem helyettesít, hanem kiegészít. Ezek azok a kompetenciák, amelyek hosszú távon is versenyképessé teszik az informatikai szakembereket.
Deutsch
