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"