AI के दौर में junior developers पर दांव लगाना अब और बेहतर हो गया है

• Kent Beck बताते हैं कि junior developers की hiring आज भी लागत जैसी दिख सकती है, लेकिन AI माहौल में यह उल्टा ज़्यादा निवेश-योग्य विकल्प बन गई है
• AI tools junior की productivity को तुरंत बढ़ाने से ज़्यादा, सीखने की गति को नाटकीय रूप से संकुचित करने का काम करते हैं
• असली मोड़ junior को output पैदा कराने के लिए नहीं, बल्कि learning के लिए manage करने वाले approach में है
• learning speed जितनी तेज़ होती है, attrition risk वाला ‘Valley of Regret’ उतना छोटा हो जाता है
• नतीजतन ज़्यादा junior टिकते हैं, और पूरी organization की growth speed भी तेज़ हो जाती है

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The Valley of Regret

• junior developer, आज लागत देकर भविष्य की productivity पर दांव लगाने जैसा होता है
• शुरुआत में productivity कम होती है, senior का समय, code review, और बार-बार होने वाली गलतियाँ लागत बढ़ाती रहती हैं
• इस loss phase को ‘Valley of Regret’ कहा जाता है, और यह जितना लंबा होता है, failure की संभावना उतनी बढ़ती है
• attrition, layoffs, startup की funding shortage जैसी वजहों से break-even तक न पहुँच पाने का जोखिम हमेशा बना रहता है
• इसी वजह से कई teams सोचती हैं, “अभी हमारे पास junior को grow करने की capacity नहीं है”

Shrinking the Valley

• जो junior AI coding assistants का सही इस्तेमाल करते हैं, वे learning curve को काफी compress कर देते हैं
• कुंजी यह है कि output को ज्यों का त्यों स्वीकार न किया जाए, बल्कि search space को घटाने वाले सहायक साधन की तरह इस्तेमाल किया जाए
• API selection और approach exploration जैसे कामों में लगने वाला समय घंटों से घटकर मिनटों में आ जाता है
• बचा हुआ समय ज़्यादा features निकालने में नहीं, बल्कि समझने, refactoring, और trade-off analysis में लगाया जाता है
• इस तरह learning speed बढ़ती है, तो Valley of Regret उथली और छोटी हो जाती है

First Order Effect: ज़्यादा दांव सफल होते हैं

• अगर junior attrition rate सालाना 20% मानें, तो 24 महीने ramp-up मॉडल में लगभग 36% लोग break-even से पहले निकल जाते हैं
• अगर इसे 9 महीने ramp-up तक compress कर दिया जाए, तो break-even से पहले attrition लगभग 15% रह जाता है
• यह सिर्फ productivity तेज़ होने की बात नहीं है, बल्कि revenue phase तक पहुँचने की संभावना ही बढ़ जाती है
• valley जितनी छोटी होती है, उतने ज़्यादा junior दूसरी तरफ पहुँच पाते हैं
• इससे पूरी organization में talent investment की stability काफ़ी बेहतर होती है

Second Order Effect: growth speed का acceleration

• productive developers सिर्फ code नहीं लिखते
• वे नए junior को mentor करते हैं, organization का ज्ञान संचित करते हैं, और high-leverage काम संभालते हैं
• एक junior जितनी जल्दी grow करता है, उसके द्वारा आगे तैयार किए जाने वाले लोगों की growth भी उतनी तेज़ होती है
• इसलिए learning speed का acceleration व्यक्तिगत output नहीं, बल्कि organizational growth rate बढ़ाने वाला प्रभाव बन जाता है

What This Means

• junior hiring पर दांव पहले की तुलना में साफ़ तौर पर बेहतर हो गया है
• इसकी वजह junior का बदलना नहीं, बल्कि AI के कारण learning को accelerate करने वाला environment बनना है
• AI tools में निवेश को hiring strategy में निवेश की तरह समझना चाहिए
• खासकर जहाँ attrition rate ऊँचा है, वहाँ junior hiring का expected value काफ़ी बढ़ जाता है
• लेकिन यह असर अपने-आप नहीं आता; इसके लिए learning-centered management और ‘augmented coding’ culture चाहिए

मुख्य संदेश

• junior को productivity के पैमाने पर manage करने से failure की संभावना बढ़ती है
• junior को learning के पैमाने पर manage करने से दांव का return बेहतर होता है
• AI युग में सही विकल्प junior को कम करना नहीं, बल्कि उन्हें सही ढंग से विकसित करने वाली संरचना बनाना है

[bichi]

तो बात यह है कि AI के साथ ऐसे लोगों की ज़रूरत है जिनकी learning curve तेज़ हो, लेकिन "junior" का "learning curve तेज़ होना" वाली बात से सहमत होना मुश्किल है.

अब junior <-> senior का फर्क डेवलपर को सिर्फ़ अनुभव के संचय के आधार पर आँकने के बजाय

AI के दौर में सीखने को बहुत संक्षिप्त करके AI को अच्छी तरह इस्तेमाल करने की क्षमता के आधार पर senior के रूप में अलग करना चाहिए, ऐसा मुझे लगता है.

[sinbumu]

हम्म, उल्टा मैंने ऐसे जूनियर भी देखे हैं जो खुद अजीब कोड लिखकर उस पर GPT ने किया था कहकर GPT को ढाल बना लेते हैं, तो मुझे लगता है यह व्यक्ति-व्यक्ति पर निर्भर करता है।

[bungker]

Vek भाई, मैं आपको अपना बड़ा भाई मानना चाहता हूँ

[ethanhur]

Kent भाई, फाइटिंग!

[dbs0829]

हो सकता है सिर्फ मुझे ऐसा लग रहा हो, लेकिन हाल में hiring के लिए बहुत सारे interviews करते हुए मुझे महसूस हुआ है कि अच्छे junior developers का pool और भी छोटा हो गया है। जो junior group पहले से अच्छा था, उसने AI tools का इस्तेमाल करते हुए अपनी skills और बेहतर कर ली हैं, लेकिन बाकी group की capabilities और गिरती हुई महसूस होती हैं। मैं लेख से सहमत हूँ, लेकिन मुझे लगता है कि junior पीढ़ी के साथ एक ही समय में कई तरह की चीज़ें हो रही हैं।

[shjoo0407]

सहमत हूँ..

[ppp123]

शायद ऐसा इसलिए है क्योंकि वे AI द्वारा लिखे गए कोड को अपना कोड समझ लेते हैं, और AI के ज्ञान को अपना ज्ञान मान लेते हैं, इसलिए उसे वास्तव में आत्मसात नहीं कर पाते।

[apkas]

सहमत हूँ। मैं भी इन दिनों इंटरव्यू लेते समय देख रहा हूँ कि AI का उपयोग करने के तरीकों से ही बहुत बड़ा अंतर साफ दिखाई देता है। कुछ लोग ऐसे हैं जो AI tools को गहराई से पढ़ते हैं और उनका प्रभावी उपयोग करते हैं, जबकि कुछ के लिए बस Cursor या वेब पर ChatGPT इस्तेमाल करके देख लेना ही सब कुछ है। पहले डेवलपमेंट tools का उपयोग करने का तरीका सीधे-सीधे क्षमता से जुड़ता हुआ नहीं माना जाता था, लेकिन अब लगता है कि हम ऐसे दौर में आ गए हैं जहाँ AI tools का उपयोग सीधे क्षमता से जुड़ गया है।

[roxie]

धन्यवाद, Beck साहब...