Dlaczego kodowanie nigdy nie było prawdziwym zadaniem
Jeśli AI potrafi pisać kod, za co dokładnie nam płacą?
W skrócie
- AI potrafi generować coraz lepszy kod
- To nie znaczy, że rozumie problem
- Inżynieria oprogramowania nigdy nie polegała na wpisywaniu składni
- Prawdziwa praca to podejmowanie decyzji w warunkach niepewności
- Im lepiej to zrozumiesz, tym bezpieczniejsza będzie Twoja kariera
---
Niewygodne pytanie
Jeśli AI potrafi pisać funkcje, endpointy, testy, a nawet małe aplikacje…
Za co dokładnie nam płacą?
To pytanie cicho tkwi za większością obaw związanych z AI.
I ujawnia coś ważnego.
Wielu z nas podświadomie utożsamiało pisanie kodu z byciem wartościowym.
To założenie zawsze było kruche.
AI po prostu to ujawniło.
---
Kod to medium, nie wynik
Kod nie jest produktem.
Kod jest mechanizmem.
Firmy nie dbają o:
- Jak eleganckie są Twoje abstrakcje
- Jak czysto wygląda Twoja struktura folderów
- Jak szybko potrafisz zaimplementować endpoint CRUD
Dbają o:
- Rozwiązywanie problemów
- Niezawodność systemów
- Poprawność decyzji
- Redukcja ryzyka
Gdyby pisanie kodu było pracą, inżynieria oprogramowania zostałaby rozwiązana lata temu.
---
Co tak naprawdę tworzy wartość
Spójrzmy szerzej.
W rzeczywistym tworzeniu oprogramowania wartość pochodzi z:
- Ustalania właściwego problemu
- Mówienia „nie” niewłaściwemu rozwiązaniu
- Jawnego określania kompromisów
- Projektowania systemów, które dobrze się starzeją
- Przewidywania trybów awarii
Żadne z nich nie dotyczą składni.
Dotyczą osądu.
A osąd jest trudny do zautomatyzowania.
---
Iluzja produktywności
AI sprawia, że kod wydaje się tańszy.
To tworzy niebezpieczną iluzję:
Jeśli kod jest tańszy, wartość musi się kurczyć.
Ale tańszy wynik nie eliminuje złożoności.
Często ją zwiększa.
Kiedy łatwiej jest tworzyć funkcje:
- Powstaje więcej funkcji
- Pojawia się więcej integracji
- Pojawia się więcej przypadków brzegowych
- Więcej odpowiedzialności spada na czyjeś barki
AI zmniejsza tarcie.
Nie usuwa konsekwencji.
---
Prawdziwa praca: Zarządzanie konsekwencjami
Im wyżej w hierarchii inżynierskiej, tym mniej Twoja praca polega na tworzeniu kodu.
A tym bardziej na zarządzaniu konsekwencjami.
Konsekwencje:
- Decyzji architektonicznych
- Wyborów modelowania danych
- Założeń dotyczących wydajności
- Kompromisów bezpieczeństwa
- Struktury zespołu
AI może sugerować implementacje.
Nie może odpowiadać za wynik.
Nie może uczestniczyć w analizie pośmiertnej i wyjaśniać, dlaczego system zawiódł.
Nie może decydować, które ryzyko jest akceptowalne.
Ta odpowiedzialność pozostaje ludzka.
---
Dlaczego to ma teraz większe znaczenie
Kiedy poziom się podnosi, oczekiwania się zmieniają.
Jeśli każdy potrafi tworzyć „dobry” kod, to „dobry” przestaje być wyróżnikiem.
Tym, co wyróżnia, staje się:
- Jasność myślenia
- Głębokość zrozumienia systemu
- Spokój w obliczu niejednoznaczności
- Zdolność do podejmowania trudnych kompromisów
Innymi słowy: dojrzałość inżynierska.
AI nie eliminuje tej potrzeby.
Wzmacnia ją.
---
Zmiana tożsamości
Jeśli postrzegasz siebie głównie jako „pisarza kodu”, AI wydaje się konkurencją.
Jeśli postrzegasz siebie jako „projektanta systemów” lub „decydenta”, AI wydaje się dźwignią.
Ta zmiana tożsamości jest subtelna.
Ale zmienia wszystko.
---
Co to oznacza dla Ciebie
Jeśli chcesz pozostać wartościowym w branży napędzanej przez AI, skup się na:
- Rozumieniu systemów, a nie tylko frameworków
- Uczeniu się, jak i dlaczego systemy zawodzą
- Udoskonalaniu procesu podejmowania decyzji
- Jasnym komunikowaniu kompromisów
- Przejmowaniu odpowiedzialności wykraczającej poza implementację
Przesuwaj się w górę w abstrakcji.
Nie na boki w narzędziach.
---
Co dalej
W następnym poście chcę zbadać coś pokrewnego:
Dlaczego przepaść między przeciętnymi a silnymi inżynierami się pogłębia — i co to oznacza dla rekrutacji, zespołów i rozwoju kariery.
---
Chcesz to przedyskutować?
Nie prowadzę komentarzy na tym blogu.
Jeśli to rezonuje — lub jeśli widzisz to inaczej — śmiało skontaktuj się ze mną na LinkedIn. Naprawdę cenię sobie przemyślane dyskusje.