Ask HN: AI को लेकर चल रहे उत्साह के बीच software engineers क्या सोच रहे हैं?

AI अगर काम का 30~50% संभाल रहा है, तो कंपनी का माहौल कैसा है, यह जानना चाहता/चाहती हूँ.
क्या software engineer hiring बढ़ रही है, या रुक गई है?
क्या management ज़्यादा काम निपटाने के लिए दबाव डाल रहा है?

मुख्य जवाबों का सार

1. AI का उपयोग और वास्तविक productivity

• कई developers का मानना है कि AI काम का 30~50% बदल देता है, यह दावा बढ़ा-चढ़ाकर बताया गया है; असली असर अक्सर 1~10% के स्तर पर है
• AI boilerplate code लिखने, आसान scripts, documentation का summary/transform, search के विकल्प जैसे दोहराए जाने वाले कामों में उपयोगी है, लेकिन complex code writing या maintenance में इसकी सीमाएँ बड़ी हैं
• कुछ junior/mid-level developers को syntax/structure suggestions की वजह से productivity बढ़ी हुई महसूस होती है, लेकिन अनुभवी developers के लिए productivity 19% तक घटने (research result) की बात भी सामने आई
• AI code quality की समस्याओं के कारण verification और fixing में ज़्यादा समय लग जाता है, जिससे net gain अक्सर कम हो जाता है

2. AI का संगठन और hiring पर असर

• hiring scale में बहुत बड़ा बदलाव नहीं है. हालांकि कुछ कंपनियाँ hiring घटा रही हैं या offshoring बढ़ा रही हैं, खासकर AI की मदद से कम-लागत वाले talent के इस्तेमाल की उम्मीद में
• AI को internal work efficiency के बजाय product features में integrate करने की दिशा में रुचि बढ़ रही है
• कुछ managers AI पर ज़रूरत से ज़्यादा भरोसा करके काम की कठिनाई को कम आँकते हैं, और unrealistic deadlines तय कर देते हैं, जिससे developer morale गिरता है

3. AI उपयोग के success/failure cases

• सफलता के मामले:
  • शुरुआती PoC बनाना, नए project का bootstrap, test code और simple UI लिखना
  • बड़े logs और documents खंगालना, API docs से ज़रूरी information pointers देना
  • legacy code में refactoring candidates ढूँढना, GDB output analysis जैसे कुछ niche tasks
• असफलता के मामले:
  • complex existing codebase integration, version/domain-specific languages (जैसे ABAP) का support
  • ऐसे environment में search/summary जहाँ docs और tickets पुराने हों या एक-दूसरे से टकराते हों
  • high quality standards वाले OSS contribution (PR) का काम

4. developers की मनोदशा और morale

• कुछ लोगों का कहना है कि AI आने से दोहराए जाने वाले काम कम हुए हैं, इसलिए वे design और architecture पर ज़्यादा ध्यान दे पा रहे हैं और संतुष्टि बढ़ी है
• वहीं दूसरी ओर,
  • "मैं पढ़ाई या contribution क्यों करूँ?" → लंबे समय में AI से replace हो जाने को लेकर निराशा/संशय
  • AI द्वारा बनाए गए गलत meeting summaries और action items की वजह से काम में भ्रम
  • AI adoption के बहाने cost cutting और headcount reduction की चिंता
• independent web/content creators पर traffic और revenue में गिरावट के कारण नकारात्मक असर महसूस हो रहा है

5. कुल मिलाकर निष्कर्ष

• AI की आज की स्थिति में 'support tool' के रूप में value है, लेकिन मुख्य कामों को replace करने तक यह नहीं पहुँचा है
• productivity gains काफी हद तक domain, codebase की प्रकृति, और developer skill level पर निर्भर करते हैं
• लंबे समय में code लिखने से ज़्यादा architecture design और quality management की क्षमता महत्वपूर्ण हो सकती है
• बहुत ज़्यादा उम्मीदें और कम आकलन, दोनों साथ मौजूद हैं; ज़्यादातर राय यह है कि "काम का है, लेकिन सर्वशक्तिमान नहीं"

[ehdgns104]

अगर कोई संगठनात्मक लीडर गहरी समझ और अंतर्दृष्टि रखता है, तो ठीक है, but, जब लागत के पहलू में सिर्फ़ आंकड़ों का खेल खेलते हुए AI-सर्वशक्तिमान सोच में फँसे लीडर दिखते हैं??? लोगों के पिसने की आवाज़ सुनाई दे रही है huhu

[jjw951215]

कहते तो हैं कि AI लागू करने से productivity दोगुनी हो जाती है, लेकिन फिर काम भी दोगुना दे देते हैं.. सैलरी तो वही रहती है, ऊपर से AI का खर्च भी support नहीं करते..

[aciddust]

अरे..

[GN⁺]

Hacker News राय

• मेरे काम में AI की हिस्सेदारी अभी भी 0% है
  • जटिल software development में domain knowledge, resource coordination, risk management, team collaboration, customer feedback analysis जैसी बहुत-सी चीज़ें इंसानों को ही करनी पड़ती हैं
  • AI कभी-कभी productivity बढ़ाता है, लेकिन यह अप्रत्याशित है और अपने output के लिए trust signal नहीं देता
  • आधुनिक software एक ऐसा product है जो organic तरीके से evolve होता है, इसलिए AI टीम की जगह नहीं ले सकता
  • mature open source projects (Node.js, React, Kubernetes आदि) में contribution standards इतने ऊँचे होते हैं कि AI के लिए आसानी से PR भेजना मुश्किल है
  • AI बिल्कुल नहीं इस्तेमाल करते? documentation लिखना, boilerplate code, meeting notes, search, presentation, brainstorming भी काम का हिस्सा हैं
    अगर बिल्कुल नहीं इस्तेमाल करते, तो या तो आप जीनियस हैं, या पीछे छूट रहे हैं, या ईमानदार नहीं हैं
• हमारी company अभी भी engineers hire कर रही है, और सभी के पास Cursor का paid subscription है, साथ ही कुछ लोग Claude Code भी इस्तेमाल कर रहे हैं
  • Claude GitHub पर अपने-आप PR भी उठाता है
  • हमारा stack Java+Spring आधारित है, इसलिए LLM का असर बड़ा है, लेकिन जटिल architecture के कारण यह इंसानों की जगह नहीं ले सकता
• AI, React के पहली बार आने जैसा, productivity और capability बढ़ाने वाला tool है
  • tickets को अपने-आप process करके PR तक उठा देना लगभग 5~10% मामलों में संभव है
  • Stack Overflow का इस्तेमाल करने की ज़रूरत अब लगभग खत्म हो गई है
  • नए repo को explore और summarize करने में यह अच्छा है, लेकिन 1 साल से ज़्यादा maintain होने वाला code लिखने में यह कम ही सफल होता है
  • instructions को ठीक से follow न करना एक गंभीर समस्या है
  • Stack Overflow पर framework बनाने वालों या core contributors से सीधे जवाब मिलने वाला अनुभव शायद खत्म हो सकता है
  • AI discussion और अलग-अलग approaches पेश नहीं कर पाता
• पहले एक CIO ने ज़ोर देकर कहा था कि AI सब कुछ बदल देगा, लेकिन उसी दौर में असल इस्तेमाल पर रोक लगी हुई थी
  • अब Copilot इस्तेमाल किया जा सकता है, लेकिन टीम के भीतर इसकी राय अच्छी नहीं है
  • AI सबसे ज़्यादा जटिल JSON queries लिखने में मदद करता है, और कुल बचत लगभग 1~2% ही है
  • समस्या code लिखना नहीं, बल्कि decision-making और bureaucracy है
  • management, AI आने से पहले भी, अतिरिक्त hiring के बिना ज़्यादा output मांगता रहा है
  • senior developers का असली coding हिस्सा 25% से भी कम होता है, बाकी समय documentation, approval process, review, meetings आदि में जाता है
    AI अगर coding speed को 50% बढ़ा भी दे, तो कुल काम में बचत सिर्फ 10~15% होगी
• हमारा codebase इतना विशेष और जटिल है कि AI के लिए इंसानी judgment की जगह लेना मुश्किल है
  • productivity improvement कितना है, यह अभी भी साफ़ नहीं है
  • जब तक AI senior developer स्तर तक नहीं पहुँचता, software jobs कम नहीं होंगी, ऐसा लगता है
  • उस स्तर पर पहुँचने के बाद काम AI management की ओर शिफ्ट हो सकता है
• मैं अभी job search टाल रहा हूँ और AI के इस उन्माद के ठंडा पड़ने का इंतज़ार कर रहा हूँ
  • हाल की दो companies में management ने AI पर all-in जाकर product direction बिगाड़ दी और आखिरकार सबको निकाल दिया गया
  • मैं ऐसी leadership ढूँढ रहा हूँ जो AI को कई tools में से एक tool की तरह, सही जगह पर ही इस्तेमाल करे
  • अभी morale सबसे निचले स्तर पर है
• हाल ही में Claude की मदद से मैंने ऐसे research papers समझे जिनमें बहुत ज़्यादा math थी
  • algorithm structure और intuitive understanding के लिए यह अच्छा था, लेकिन code implementation बहुत खराब था और mathematical details में यह अक्सर गलत था
  • सही तरह इस्तेमाल किया जाए तो यह सीखने की रफ़्तार बढ़ा सकता है, लेकिन मेरी नौकरी के लिए खतरा नहीं है
  • मैं भी नए tools या libraries explore करते समय इसे API documentation कहाँ है, यह पता करने के लिए इस्तेमाल करता हूँ
    यह coding time से ज़्यादा search और boilerplate लिखने का समय बचाता है
    जिन tools से मैं परिचित हूँ, उनमें मैं इसे लगभग इस्तेमाल नहीं करता
  • Reddit पर मैंने एक छात्र का मामला देखा, जिसने AI से अपनी graduation thesis का 40~60% हिस्सा पूरा कर लिया, लेकिन उसे अंत तक पूरा नहीं कर पाया
    अभी भी पूरी तरह replacement आसान नहीं है
  • AI paper summarize करे और इंसान उसे verify करे, यह सीखने का अच्छा तरीका हो सकता है
• मेरे पास 20 साल का अनुभव है, और 2~3 साल पहले बोरियत के कारण लगभग छोड़ने वाला था, लेकिन AI की वजह से फिर से मज़ा आने लगा है
  • AI मेरे code का 95% और decision-making का 75% संभालता है
  • मैं अकेले कई layers के decisions लेता हूँ और छोटे cycle में features ship करता हूँ
  • अभी तक AI द्वारा लिखे code की वजह से कोई बड़ा outage नहीं हुआ है
  • उल्टा, मैं पहले से कम काम कर रहा हूँ और थोड़ा ज़्यादा कमा भी रहा हूँ
  • मैं भी इसी तरह कई contexts अच्छी तरह संभाल लेता हूँ और architecture design में मज़बूत हूँ, इसलिए AI के इस्तेमाल को लेकर आत्मविश्वास है
    जानना चाहता हूँ कि आपने अपनी मौजूदा नौकरी कैसे पाई
  • यह भी जानना चाहता हूँ कि आप कौन-सा LLM, IDE, और best practices इस्तेमाल करते हैं
    Continue.dev से मुझे ज़्यादा value नहीं मिली, और मैं ज़्यादातर ChatGPT web इस्तेमाल करता हूँ
• व्यावहारिक रूप से काम में बदलाव लगभग नहीं है और hiring भी पहले जैसी ही है
  • लेकिन मानसिक रूप से motivation बहुत गिर गया है
  • "जब जल्द ही AI इससे बेहतर UI बना देगा, तो मुझे mobile app development क्यों सीखना चाहिए?" जैसी सोच प्रेरणा को खा जाती है
  • हाल में मैं non-tech hobbies कर रहा हूँ या career change के बारे में सोच रहा हूँ
• चिंता है कि अगली पीढ़ी ठीक से सीख नहीं पाएगी और engineering capability गिर सकती है
  • leadership का guideline यही है कि AI से productivity बढ़ेगी
  • meeting notes और action items को AI summary से बदलना भी थकाने वाला है
  • AI meeting summaries गलत होती हैं; कभी मुझे वह काम assign कर दिया जाता है जो मैंने किया ही नहीं, या conclusions को तोड़-मरोड़ दिया जाता है
    अगर यह किसी इंसान ने लिखा होता, तो शायद नौकरी से निकाल दिया जाता; काश ऐसी चीज़ें इस्तेमाल ही न की जाएँ