कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बढ़ते प्रभाव के साथ, Salesforce ने हाल ही में खुलासा किया है कि उसके आंतरिक उपकरण Agentforce ने 20% APEX कोड निर्माण में योगदान दिया है। इस खबर ने उद्योग में डेवलपर्स की भविष्य की भूमिका को लेकर व्यापक चर्चा को जन्म दिया है। कुछ विशेषज्ञों के इस अनुमान के विपरीत कि "प्रोग्रामरों को बदल दिया जाएगा", Salesforce के डेवलपर्स अधिक रणनीतिक भूमिकाओं में विकसित हो रहे हैं।
चित्र विवरण: यह चित्र AI द्वारा बनाया गया है, और चित्र लाइसेंसिंग सेवा प्रदाता Midjourney द्वारा प्रदान किया गया है।
डेवलपर की भूमिका में बदलाव
Salesforce के कृत्रिम बुद्धिमत्ता के वरिष्ठ उपाध्यक्ष जयेश गोविंदराजन (Jayesh Govindarajan) ने बताया कि भले ही AI बड़ी मात्रा में कोड लिख सकता है, लेकिन डेवलपर्स के काम करने के तरीके में मूलभूत बदलाव आया है। "डेवलपर्स अब केवल कोड नहीं लिखते हैं, बल्कि उन्हें यह सोचना होगा: हमें क्या बनाना चाहिए? ग्राहकों को वास्तव में क्या चाहिए?" इससे डेवलपर्स का काम अधिक रचनात्मक और रणनीतिक बन गया है।
इस परिवर्तन की तुलना अन्य तकनीकी परिवर्तनों से की जा सकती है। उदाहरण के लिए, जब कैलकुलेटर ने हाथ से गणना को बदल दिया, तो गणितज्ञ गायब नहीं हुए, बल्कि अधिक जटिल समस्याओं को हल करने लगे। Salesforce का मानना है कि AI के शामिल होने से डेवलपर्स को सॉफ्टवेयर विकास में अधिक समय और स्थान मिलेगा।
"वातावरण कोडिंग" और कुशल पुनरावृति
आज, डेवलपर्स "वातावरण कोडिंग" (vibe coding) की अवधारणा को अपना रहे हैं, अर्थात् AI को शब्दशः निर्देशों के बजाय उच्च स्तरीय निर्देश देकर प्रारंभिक कोड उत्पन्न करना। "आपको बस एक सामान्य दिशा प्रदान करने की आवश्यकता है, ताकि AI अपनी रचनात्मकता से प्रारंभिक प्रारूप उत्पन्न कर सके," गोविंदराजन ने समझाया। इस विधि से डेवलपर्स कम समय में कार्यात्मक प्रोटोटाइप प्राप्त कर सकते हैं और ग्राहक प्रतिक्रिया के अनुसार पुनरावृति कर सकते हैं।
इस नवीन कोडिंग विधि से डेवलपर्स अपने विचारों को तेज़ी से साकार कर सकते हैं, जिससे ग्राहक अनुभव और संतुष्टि में वृद्धि होती है।
गुणवत्ता नियंत्रण की नई आवश्यकताएँ
AI द्वारा उत्पन्न कोड के प्रसार के साथ, Salesforce को नए गुणवत्ता नियंत्रण उपायों की आवश्यकता का एहसास हुआ। उन्होंने मशीन-जनित कोड की विशिष्ट प्रकृति का सामना करने के लिए Agentforce परीक्षण केंद्र विकसित किया है। गोविंदराजन ने बताया: "ये सिस्टम यादृच्छिक हैं, अलग-अलग चरणों में विफल हो सकते हैं, और उचित परीक्षण उपकरणों द्वारा सत्यापन की आवश्यकता है।"
डेवलपर्स को कोड की गुणवत्ता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए सीमा परीक्षण और सुरक्षा सेटिंग्स में महारत हासिल करने की आवश्यकता है।
सॉफ्टवेयर विकास जीवनचक्र का बुद्धिमानी से उपयोग
केवल प्रारंभिक कोडिंग ही नहीं, AI ने संपूर्ण सॉफ्टवेयर विकास जीवनचक्र को बदल दिया है। गोविंदराजन ने जोर देकर कहा कि AI उपकरण मौजूदा कोड का बुद्धिमानी से विस्तार कर सकते हैं, निर्माण, परीक्षण और पुनरावृति प्रक्रिया को तेज कर सकते हैं। इस तरह के व्यापक स्वचालन से "अधिक तंग चक्र" बनता है, जिससे डेवलपर्स कम समय में बड़े लक्ष्य प्राप्त कर सकते हैं।
कंप्यूटर विज्ञान का आधार अभी भी महत्वपूर्ण है
भले ही AI कोड लिखने में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, लेकिन गोविंदराजन ने जोर देकर कहा कि कंप्यूटर विज्ञान सीखना आवश्यक है। "एल्गोरिथम सोच अभी भी महत्वपूर्ण है, बड़ी समस्याओं को प्रबंधनीय छोटी समस्याओं में विभाजित करना, यह समझना कि सॉफ्टवेयर किन समस्याओं को हल कर सकता है, ये कौशल और भी अधिक मूल्यवान हो गए हैं।" AI की सहायता से, डेवलपर्स की भूमिका न केवल गायब हुई है, बल्कि यह व्यवसायिक रणनीति के साथ अधिक घनिष्ठ रूप से जुड़ गई है।