सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के अगले 2 साल

 (addyosmani.com)
110 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2026-01-13 | 10 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • AI एजेंट-आधारित डेवलपमेंट autocomplete के स्तर से आगे बढ़कर वास्तविक काम करने के चरण में प्रवेश कर रहा है, और इसके साथ software engineering की भूमिका और entry structure तेज़ी से बदल रही है
  • junior hiring में कमी और efficiency-केंद्रित संगठन एक साथ दिखाई दे रहे हैं, जहाँ कम संख्या में skilled लोग AI tools की मदद से ज़्यादा काम संभाल रहे हैं
  • coding से अधिक verification, design और judgment skills महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं, और AI outputs को संभालने की मानवीय क्षमता एक प्रमुख differentiator बन रही है
  • T-shaped talent (गहरी विशेषज्ञता + व्यापक adaptability) तेज़ी से बदलते AI माहौल में फ़ायदेमंद है, और एक क्षेत्र में गहराई के साथ बहु-क्षेत्रीय अनुकूलन क्षमता की माँग तेज़ हो रही है
  • पारंपरिक CS degree-केंद्रित रास्ते की पकड़ कमज़ोर होने के साथ portfolio, bootcamp और company-led training जैसे बहु-स्तरीय learning ecosystem फैल रहे हैं

1. junior developer समस्या

  • AI entry-level कामों को automate कर रहा है, जिससे junior developer hiring में तेज़ गिरावट का रुझान दिख रहा है; वहीं software के हर उद्योग में फैलने से demand फिर बढ़ने की संभावना भी साथ-साथ मौजूद है
  • Harvard के 6.2 करोड़ workers पर आधारित एक अध्ययन में पाया गया कि जब कंपनियाँ generative AI अपनाती हैं तो junior developers की hiring लगभग 9-10% घटती है, जबकि senior hiring पर लगभग कोई असर नहीं पड़ता
  • पिछले 3 वर्षों में Big Tech कंपनियों ने entry-level hiring में 50% कटौती की है
  • एक engineer के शब्दों में: "जब AI coding agent की लागत कम है, तो junior को 90,000 डॉलर क्यों दिए जाएँ?"
  • 2022 के आसपास ब्याज दरों में बढ़ोतरी और pandemic के बाद का adjustment जैसे macro factors ने AI tools के व्यापक प्रसार से पहले ही असर डालना शुरू कर दिया था, लेकिन AI ने इस रुझान को और तेज़ कर दिया
  • AI assistance का उपयोग करने वाला एक senior engineer अब इतना काम संभाल सकता है, जिसके लिए पहले एक छोटी team की ज़रूरत होती थी
  • आशावादी परिदृश्य: AI सिर्फ tech में नहीं, बल्कि healthcare, agriculture, manufacturing और finance जैसे सभी industries में developer demand को विस्फोटक रूप से बढ़ा सकता है
    • developers को replace करने के बजाय, AI development work को उन domains तक फैलाने वाला force multiplier बन सकता है जहाँ पहले कभी coders hire नहीं किए गए
    • AI-native developers के लिए ऐसे entry-level roles बढ़ सकते हैं जो specific niches के लिए automation और integration तेज़ी से तैयार करें
  • U.S. Bureau of Labor Statistics अब भी 2024-2034 के बीच software roles में लगभग 15% growth का अनुमान लगा रहा है
  • निराशावादी परिदृश्य का दीर्घकालिक जोखिम: आज के juniors ही कल के senior engineers और tech leaders बनते हैं, इसलिए talent pipeline को पूरी तरह रोक देने पर 5-10 साल बाद leadership gap पैदा हो सकता है
    • industry veterans इसे "slow decay" कहते हैं: ऐसा ecosystem जो अपने successors को तैयार करना बंद कर देता है

  • junior developers के लिए सलाह

    • AI fluency और versatility विकसित करनी होगी
    • यह साबित करना होगा कि एक junior + AI मिलकर एक छोटी team जितना output दे सकते हैं
    • Cursor, Antigravity, Claude Code, Gemini CLI जैसे AI coding agents की मदद से बड़े features बनाइए, लेकिन ज़्यादातर code को समझने और समझाने में सक्षम रहिए
    • उन skills पर ध्यान दीजिए जिन्हें AI आसानी से replace नहीं कर सकता: communication, problem decomposition, domain knowledge
    • QA, DevRel, data analysis जैसे adjacent roles को entry point के रूप में consider कीजिए
    • AI API integrated projects सहित एक मज़बूत portfolio बनाइए
    • apprenticeship, internship, contract roles, open source contributions जैसे विविध अनुभव हासिल कीजिए
    • आपको "एक और fresher जिसे training चाहिए" नहीं, बल्कि तेज़ी से सीखकर तुरंत योगदान देने वाले job-ready engineer बनना होगा

  • senior developers के लिए सलाह

    • juniors की कमी के कारण ज़्यादा simple tasks और repetitive work seniors के हिस्से आ रहे हैं
    • routine कामों में automation का उपयोग करें, लेकिन सब कुछ अकेले न करें
    • CI/CD, linter और AI-based testing सेटअप कर शुरुआती स्तर पर basic issues को रोकें
    • open source या दूसरे departments के साथियों को coach करके informal mentoring की भूमिका निभाएँ
    • management को all-senior teams के long-term risks साफ़ तौर पर समझाने होंगे
    • अगर junior demand फिर बढ़े, तो effective onboarding और AI-based work delegation structure पहले से तैयार रखें
    • अपनी value को सिर्फ personal productivity पर नहीं, बल्कि पूरी team के output और impact को amplify करने वाली भूमिका पर केंद्रित करें

2. skill समस्या

  • वर्तमान में 84% developers नियमित रूप से AI assistive tools का उपयोग कर रहे हैं
  • bug या नए feature का सामना होने पर, शुरुआत से code लिखने के बजाय prompt लिखकर AI-generated code snippets को जोड़ने का तरीका आम होता जा रहा है
  • entry-level coders अब अक्सर "hard way" छोड़ रहे हैं: संभव है कि उन्होंने कभी binary search tree को शुरू से न बनाया हो या memory leak को manually debug न किया हो
  • क्षमता का केंद्र algorithm implementation से हटकर AI से सही सवाल पूछने और उसके output को validate करने की दिशा में जा रहा है
  • कुछ senior engineers को चिंता है कि यह रुझान ऐसी पीढ़ी पैदा कर सकता है जो independently code नहीं कर सकती, यानी de-skilling का खतरा
  • AI-generated code में सूक्ष्म bugs और security vulnerabilities शामिल हो सकती हैं, जिन्हें कम अनुभवी developers आसानी से चूक सकते हैं

  • वैकल्पिक परिदृश्य

    • AI repetitive और routine 80% काम संभाले, जबकि इंसान सबसे कठिन 20% समस्याओं पर ध्यान दें
      • architecture design, complex integration, creative design, edge case handling
    • AI का सामान्य होना deep knowledge को बेकार नहीं बनाता, बल्कि मानवीय विशेषज्ञता को और अधिक महत्वपूर्ण बनाता है
    • जब हर किसी के पास AI coding agents की पहुँच होगी, तब बेहतरीन developer को अलग करने वाली चीज़ यह होगी कि उसे कब पता चलता है कि AI ग़लत है या optimal नहीं है
    • एक senior engineer के शब्दों में, "सबसे अच्छा software engineer सबसे तेज़ coder नहीं, बल्कि वह है जो जानता है कि AI पर कब भरोसा नहीं करना चाहिए"

  • programming में बदलाव

    • boilerplate लिखना कम होगा, और AI outputs में logic errors, security flaws और requirement mismatches की review ज़्यादा महत्वपूर्ण होगी
    • मुख्य क्षमताएँ: software architecture, system design, performance tuning, security analysis
    • AI web applications तेज़ी से बना सकता है, लेकिन specialist engineers जाँचेंगे कि security best practices का पालन हुआ है या नहीं और race condition का जोखिम है या नहीं
    • 2025 में developer community के भीतर बहस दो हिस्सों में बँटी हुई है
      • एक पक्ष का कहना है कि अब हाथ से लगभग code नहीं लिखा जाता, इसलिए coding interviews भी बदलने चाहिए
      • दूसरा पक्ष कहता है कि अगर fundamentals छोड़ दिए गए, तो AI output टूटने पर कहीं ज़्यादा मुश्किलें आएँगी
    • पूरे industry में ऐसा रुझान बन रहा है कि engineers के पास AI की speed और उसे नियंत्रित करने की बुनियादी समझ, दोनों होनी चाहिए

  • junior developers के लिए सलाह

    • AI को dependency नहीं, बल्कि learning tool की तरह इस्तेमाल करें
    • AI द्वारा सुझाए गए code के काम करने का कारण समझें और उसकी संभावित कमज़ोरियाँ पहचानें
    • समय-समय पर AI की मदद बंद करके core algorithms को शुरू से implement करें
    • CS fundamentals पर ध्यान दें: data structures, algorithms, time-space complexity, memory management
    • projects को दो बार implement करें (AI के साथ, AI के बिना) और तुलना करें
    • prompt design और tools usage skills को व्यवस्थित रूप से सीखें
    • testing की सख़्त आदत डालें: unit tests लिखें, तुरंत AI से पूछने के बजाय stack trace पढ़ें, और debugger का उपयोग करना सीखें
    • उन complementary strengths को मज़बूत करें जिन्हें AI copy नहीं कर सकता: system design sense, user experience intuition, concurrency problems पर सोचने की क्षमता

  • senior developers के लिए सलाह

    • खुद को quality और complexity की ज़िम्मेदारी लेने वाली भूमिका में स्थापित करें
    • अपनी core expertise को मज़बूत करें: architecture, security, scaling, domain knowledge
    • AI components वाले systems को model करें और failure scenarios की लगातार जाँच करें
    • AI-generated code में आम तौर पर दिखने वाली vulnerabilities और issue patterns पर updated awareness बनाए रखें
    • mentor और reviewer की भूमिका अपनाएँ: यह तय करें कि AI usage कहाँ तक स्वीकार्य है और किन क्षेत्रों (जैसे payments या safety code) में manual review अनिवार्य है
    • repetitive API wiring जैसे काम junior+AI combination को सौंपें, और कौन-सा API design करना है इस पर creative और strategic role पर ध्यान दें
    • communication skills और cross-domain understanding जैसे soft skills में लगातार निवेश करें
    • उन चीज़ों पर ध्यान दें जो human developers को replace करना मुश्किल बनाती हैं: sound judgment, system-level thinking, mentorship

3. role समस्या

  • यह संभावना साथ-साथ मौजूद है कि डेवलपर की भूमिका AI-जनरेटेड कोड की निगरानी करने वाले सीमित ऑडिटर तक सिमट जाए, या AI-चालित सिस्टम को डिज़ाइन और समन्वित करने वाले मुख्य orchestrator तक फैल जाए
  • चरम परिदृश्य 1:
    • डेवलपर की रचनात्मक ज़िम्मेदारी घट जाती है और वे सॉफ्टवेयर बनाने से ज़्यादा AI आउटपुट के audit और supervision पर ध्यान देते हैं
    • AI सिस्टम (या no-code platform इस्तेमाल करने वाले "citizen developers") production संभालते हैं; मानव डेवलपर auto-generated code की समीक्षा करते हैं, errors·bias·security issues की जांच करते हैं, और deployment को मंज़ूरी देते हैं
    • निर्माता की भूमिका जांचकर्ता में बदल जाती है, और कोड रचने की खुशी की जगह risk management की चिंता ले लेती है
    • कुछ इंजीनियर अब शुरुआत से कोड लिखने की तुलना में AI-जनरेटेड pull requests का मूल्यांकन करने और automation pipelines मैनेज करने में ज़्यादा समय बिता रहे हैं
    • एक इंजीनियर के शब्दों में: "मैं AI के फेंके हुए काम को साफ करने वाला code janitor बनकर नहीं रहना चाहता"

  • वैकल्पिक भविष्य: उच्च-स्तरीय orchestrator

    • डेवलपर उच्च-स्तरीय orchestrator के रूप में विकसित होते हैं, जो तकनीकी, रणनीतिक और नैतिक ज़िम्मेदारियों को जोड़ता है
    • AI "workers" की वजह से मानव डेवलपर architect या general contractor जैसी भूमिका निभाते हैं:
      • पूरे सिस्टम की संरचना डिज़ाइन करना
      • तय करना कि कौन-सा काम किस AI या software component को सौंपना है
      • कई घटकों को जोड़कर समाधान तैयार करना
    • agentic development environment में इंजीनियर की भूमिका AI agents और services के ensemble को संचालित करने वाले composer के अधिक करीब होती है
      • वे सारा कोड खुद नहीं लिखते, लेकिन architecture·interfaces·agent interactions की धुन तय करते हैं
      • यह software engineer, system architect और product strategist की भूमिकाओं का मिला-जुला रूप है
    • आशावादी दृष्टिकोण: AI उबाऊ काम संभालता है, इसलिए डेवलपर की भूमिका स्वाभाविक रूप से high-value activities की ओर शिफ्ट होती है। नौकरियां और दिलचस्प हो सकती हैं
    • किस दिशा में बात जाएगी, यह इस पर निर्भर करेगा कि संगठन AI को किस तरह integrate करते हैं
      • जो कंपनियां AI को labor replacement के रूप में देखती हैं: development teams को छोटा करती हैं, और बचे हुए इंजीनियरों से automation बनाए रखने को कहती हैं
      • जो कंपनियां AI को team amplification के रूप में देखती हैं: headcount बनाए रखती हैं, लेकिन हर इंजीनियर को बड़े problems और ambitious projects पर काम करने देती हैं

  • जूनियर डेवलपर्स के लिए सलाह

    • अपनी भूमिका को सिर्फ कोड लिखने तक सीमित न रखें, उससे आगे बढ़ाने की कोशिश करें
    • test cases लिखना, CI pipelines बनाना, application monitoring जैसे auditor/manager प्रकृति के कौशल हासिल करें
    • personal projects के ज़रिए खुद चीज़ें बनाने का अनुभव बनाए रखें और रचनात्मक प्रेरणा को ज़िंदा रखें
    • systems thinking विकसित करें: समझें कि components आपस में कैसे communicate करते हैं, और अच्छे API की विशेषताएं क्या होती हैं
    • engineering blogs और system design case studies को लगातार पढ़ें
    • code generation के अलावा orchestration frameworks और AI APIs जैसे automation tools के पूरे इकोसिस्टम की समझ बढ़ाएं
    • दस्तावेज़ ऐसे स्पष्ट रूप से लिखने की आदत डालें जैसे आप उन्हें किसी दूसरे व्यक्ति को समझा रहे हों
    • seniors से सिर्फ "क्या कोड चलता है" न पूछें, बल्कि "क्या हमने कोई महत्वपूर्ण चीज़ छोड़ी तो नहीं" भी पूछें
    • सिर्फ coder नहीं, बल्कि validator·designer·communicator के रूप में विकसित होने की तैयारी करें

  • सीनियर डेवलपर्स के लिए सलाह

    • leadership और architecture की ज़िम्मेदारियों को सक्रिय रूप से अपनाएं
    • ऐसे standards और frameworks तय करें जिनका AI और जूनियर डेवलपर पालन कर सकें
    • code quality checklist और ethical AI usage policies परिभाषित करें
    • AI-जनरेटेड software से जुड़े compliance·security issues की नवीनतम समझ बनाए रखें
    • system design और integration expertise पर ध्यान दें; services के बीच data flow को map करें और failure points पहले से पहचानें
    • orchestration platforms (Kubernetes, Airflow, serverless frameworks, agent orchestration tools) से परिचित हों
    • technical mentor की भूमिका मजबूत करें: ज़्यादा code reviews, design discussions, और technical guidelines
    • दूसरों (या किसी और चीज़) के लिखे कोड का तेज़ी से मूल्यांकन करने और high-level feedback देने की क्षमता निखारें
    • product और business sense विकसित करें: समझें कि features क्यों बनाए जा रहे हैं और ग्राहक किस चीज़ को महत्व देते हैं
    • prototypes, hackathons, और नई तकनीकों की खोज के ज़रिए अपनी रचनात्मक ऊर्जा बनाए रखें
    • कोड लिखने वाले व्यक्ति से सिस्टम को संचालित करने वाले व्यक्ति की ओर बदलाव

4. विशेषज्ञ बनाम जनरलिस्ट की समस्या

  • केवल संकीर्ण क्षेत्र में विशेषज्ञता रखने वाले विशेषज्ञों की अपनी niche के ऑटोमेट हो जाने या तेजी से मूल्य खो देने का जोखिम होता है
  • तेजी से बदलते AI माहौल में T-shaped engineer (विस्तृत अनुकूलन क्षमता + एक या दो गहरी तकनीकी विशेषज्ञताएँ) अधिक फायदेमंद हैं
  • जब मॉडल, टूल और framework तेजी से उभरते और अप्रासंगिक होते जा रहे हों, तब एक ही tech stack पर करियर दांव पर लगाना जोखिमभरा है
  • legacy framework के विशेषज्ञों की मांग उस क्षण तेज़ी से गिर सकती है जब नए AI टूल न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ वही काम करने लगें
  • केवल "किसी खास stack·framework·product domain" में संकीर्ण रूप से विशेषज्ञता रखने वाले डेवलपर उस क्षेत्र के गिरने या अप्रासंगिक हो जाने पर दिशा खो सकते हैं
    • जैसे COBOL डेवलपर, Flash डेवलपर, या वे mobile game engine विशेषज्ञ जिन्होंने इंडस्ट्री के बदलाव के समय खुद को नहीं बदला
  • अतीत की तुलना में फर्क बदलाव की रफ्तार है; AI automation कुछ खास programming कार्यों को पलभर में मामूली बना सकता है, जिससे उन कार्यों पर केंद्रित भूमिकाएँ कमजोर पड़ सकती हैं
  • केवल एक चीज़ जानने वाले विशेषज्ञ (SQL query fine-tuning, Photoshop design को HTML में slicing करना) ऐसी स्थिति का सामना कर सकते हैं जहाँ AI उस काम का 90% संभाल ले
  • hiring market हमेशा नई niche के पीछे भागता है: कुछ साल पहले cloud infrastructure विशेषज्ञ चाहिए थे, लेकिन अब AI/ML engineer की मांग तेज़ी से बढ़ रही है
  • कल की तकनीक में संकीर्ण रूप से विशेषज्ञता रखने वाले लोग, niche का आकर्षण खत्म होने पर करियर ठहराव महसूस करते हैं

  • T-shaped डेवलपर: एक वैकल्पिक परिणाम

    • बहु-कुशल विशेषज्ञ या T-shaped डेवलपर: एक-दो क्षेत्रों में गहरी विशेषज्ञता (ऊर्ध्वाधर रेखा) + कई अन्य क्षेत्रों की व्यापक समझ (क्षैतिज रेखा)
    • ये engineer बहु-विषयी टीमों में "glue" की भूमिका निभाते हैं: वे अलग-अलग प्रकार के विशेषज्ञों से संवाद करते हैं और जरूरत पड़ने पर खाली जगह भरते हैं
    • कंपनियाँ ऐसे लोगों को पसंद करती हैं जिनमें मजबूत core competency + पूरे stack में काम करने की क्षमता हो, न कि ऐसे डेवलपर जो बहुत सतही हों या बहुत संकीर्ण
    • T-shaped engineer handoff का इंतज़ार किए बिना समस्याओं को end-to-end हल कर सकते हैं, जिससे efficiency बढ़ती है
      • अलग-अलग क्षेत्रों का ज्ञान जुड़ने पर innovation की संभावना भी बढ़ती है
    • AI टूल वास्तव में जनरलिस्ट को और अधिक amplify करते हैं: अब एक व्यक्ति कई components को अधिक आसानी से संभाल सकता है
      • backend engineer AI की मदद से बेसिक UI लागू कर सकता है
      • frontend डेवलपर AI से server boilerplate generate कर सकता है
    • AI-समृद्ध वातावरण में एक व्यक्ति के लिए अधिक व्यापक दायरा संभालना आसान हो जाता है
    • इसके उलट, केवल गहरी विशेषज्ञता रखने वालों के लिए उनकी niche आंशिक रूप से ऑटोमेट होने पर विस्तार के रास्ते सीमित हो सकते हैं
    • वर्तमान में लगभग 45% engineering jobs में multi-domain proficiency की आवश्यकता है
      • programming + cloud infrastructure का ज्ञान
      • frontend + ML की बुनियादी समझ

  • जूनियर डेवलपरों के लिए सलाह

    • करियर की शुरुआत में जानबूझकर विस्तृत नींव बनाइए
    • किसी खास role में भर्ती होने पर भी उस silo के बाहर के क्षेत्रों पर लगातार नज़र रखिए
    • mobile डेवलपर backend की बुनियाद सीखें, frontend डेवलपर सरल server implementation का अनुभव लें
    • Docker, GitHub Actions जैसे deployment और operations tools सीखें
    • अपनी निजी रुचि के एक-दो क्षेत्रों को चुनकर गहराई में जाएँ और vertical expertise बनाइए
    • hybrid branding बनाइए
      • उदाहरण: cloud security पर फोकस वाला full-stack डेवलपर
      • उदाहरण: UX विशेषज्ञता वाला frontend डेवलपर
    • AI टूल का उपयोग करके नए domains जल्दी सीखिए
      • backend में शुरुआती स्तर पर AI से बेसिक API code generate करवा कर उसकी संरचना समझिए
    • लगातार reskilling को रोज़मर्रा की आदत बनाइए
    • hackathon या cross-functional projects में भाग लें ताकि आपको जनरलिस्ट भूमिका में विस्तार करना पड़े
    • अपने manager से कहें कि आप project के दूसरे क्षेत्रों में भी योगदान देना चाहते हैं
    • करियर की शुरुआत में अनुकूलन क्षमता ही सबसे बड़ी प्रतिस्पर्धी ताकत होती है

  • सीनियर डेवलपरों के लिए सलाह

    • अपने skill graph को स्पष्ट रूप से समझिए
      • कौन से क्षेत्र आपकी गहरी विशेषज्ञता वाले हैं
      • कौन से पड़ोसी domains को आपने केवल सतही तौर पर छुआ है
    • एक-दो adjacent क्षेत्रों को चुनकर उन्हें संवाद करने लायक स्तर तक ले जाइए
      • यदि आप database विशेषज्ञ हैं, तो आधुनिक frontend framework से परिचित हों या ML pipeline की बुनियाद सीखें
    • AI सहायता का उपयोग कर उन क्षेत्रों में छोटे experimental projects करें जहाँ आप कमजोर हैं
    • अपनी मौजूदा विशेषज्ञता को नए संदर्भों से जोड़िए
      • यदि आप web app performance विशेषज्ञ हैं, तो देखें कि वही कौशल ML inference optimization में कैसे काम आ सकता है
    • अपनी भूमिका को अधिक cross-functional तरीके से डिज़ाइन करें या ऐसे positions सक्रिय रूप से प्रस्तावित करें
    • कई क्षेत्रों के मेल वाले projects में integration champion (जिम्मेदार व्यक्ति) की भूमिका के लिए स्वयं आगे आएँ
    • दूसरों को mentor करके अपने कौशल फैलाएँ, और उनसे नए दृष्टिकोण तथा नई चीज़ें भी सीखें
    • अपना résumé इस तरह अपडेट करें कि उसमें बहु-कुशलता और scalability स्पष्ट दिखे
    • अपने संचित अनुभव के आधार पर दोहराए जाने वाले patterns और transferable knowledge को व्यवस्थित करें
    • T-shaped role model बनें: अपने विशेषज्ञ क्षेत्र में गहराई रखें (जो authority और confidence देती है), और साथ ही क्षैतिज रूप से सक्रिय विस्तार करते रहें

5. शिक्षा की समस्या

  • यह स्पष्ट नहीं है कि क्या Computer Science (CS) डिग्री आगे भी गोल्ड स्टैंडर्ड बनी रहेगी, या bootcamp, online platform, और employer-led training जैसे तेज़ learning path इसकी जगह ले लेंगे
  • यह भी संभव है कि कुछ ही महीनों में बदलने वाली industry की रफ्तार के साथ कदम मिलाना विश्वविद्यालयों के लिए संरचनात्मक रूप से कठिन हो जाए

  • परिदृश्य 1: विश्वविद्यालय अब भी महत्वपूर्ण हैं, लेकिन प्रासंगिक बने रहने में संघर्ष करेंगे

    • डिग्री बुनियादी योग्यता के रूप में बनी रहती है, लेकिन curriculum बदलने के धीमे चक्र और bureaucratic approval process के कारण बदलाव की गति से पीछे छूट जाती है
    • छात्र और employer महसूस करते हैं कि academia industry से कटी हुई है और ऐसा theory या पुराना practical work पढ़ाती है जो job skill में नहीं बदलता
    • हाल के graduates बताते हैं कि उन्होंने अपनी degree के दौरान cloud computing, modern DevOps, या AI tools के बारे में नहीं सीखा
    • अगर विश्वविद्यालय समय और पैसे का बड़ा निवेश मांगते हुए कम प्रासंगिक शिक्षा दें, तो वे महंगे gatekeeper जैसे दिख सकते हैं
    • कई कंपनियां inertia के कारण अब भी bachelor’s degree मांगती हैं, इसलिए बोझ छात्रों पर आ जाता है, जो bootcamp, online course, और self-study project से यह gap भरते हैं
    • student loan का कर्ज बहुत बड़ा है, और कंपनियां नए graduates को ट्रेन करने पर अरबों डॉलर खर्च करती हैं, क्योंकि उनके पास workplace के लिए जरूरी skills की कमी होती है
    • विश्वविद्यालय AI ethics classes या cloud computing electives जोड़ सकते हैं, लेकिन उनके वास्तव में लागू होने तक industry tools शायद पहले ही बदल चुके हों

  • परिदृश्य 2: पारंपरिक शिक्षा को धीरे-धीरे नए सिस्टम replace करते हैं

    • coding bootcamp, online certification, self-taught portfolio, और employer-created training academy
    • Google और IBM जैसी बड़ी कंपनियों ने कुछ तकनीकी roles के लिए degree requirement हटा दी है
    • 2024 तक, लगभग 45% कंपनियां कुछ positions में bachelor’s degree requirement हटाने की योजना बना रही हैं
    • bootcamp अधिक mature चरण में पहुंच रहे हैं और ऐसे talent तैयार कर रहे हैं जिन्हें CS graduates के साथ top companies में hire किया जा रहा है
    • ये programs छोटे होते हैं (12 हफ्तों का intensive format) और practical skills पर केंद्रित होते हैं: current framework, cloud service, teamwork
    • hiring criteria डिग्री से हटकर वास्तविक portfolio, micro-credential, और verified skill की ओर जा रहे हैं
    • मज़बूत GitHub portfolio या विश्वसनीय certification डिग्री requirement को bypass करने का साधन बन सकते हैं
    • employer-led education बढ़ रही है: कंपनियां अपना training pipeline बना रही हैं या bootcamp के साथ सीधे partnership कर रही हैं
    • कुछ big tech कंपनियों ने non-traditional talent के लिए internal training (university) program शुरू किए हैं
    • AI खुद नए learning method दे रहा है: AI tutor, interactive coding sandbox, और university के बाहर दिए जाने वाले personalized learning environment
    • modular learning ecosystem, महंगी 4-year degree की तुलना में accessibility और flexibility में बेहतर हो सकता है
    • जिन देशों में मज़बूत CS विश्वविद्यालय नहीं हैं, वहां के learners भी Silicon Valley के लोगों जैसी वही Coursera classes ले सकते हैं और वही portfolio बना सकते हैं

  • aspiring/junior developers के लिए सलाह

    • अगर आप पारंपरिक CS course में हैं, तब भी यह मत मानिए कि वही पर्याप्त होगा
    • अपनी classes को real project से मजबूत करें: web app बनाना, open source में योगदान देना
    • internship या industry-academia collaboration program का सक्रिय रूप से उपयोग करें
    • curriculum में छूटे हुए नए topics को online platform से पूरा करें
    • GCP, AWS, Azure जैसी industry certification हासिल करके अपनी practical capability को साफ़ तौर पर signal करें
    • अगर आप self-study या bootcamp में हैं, तो convincing portfolio पर ध्यान दें: कम-से-कम एक अच्छी तरह documented, ठोस project
    • developer community में सक्रिय रहें: open source contribution, technical post लिखना
    • LinkedIn, meetup, और developer event के जरिए networking
    • experienced developer की recommendation और trust हासिल करें
    • यह मानकर चलें कि learning लगातार जारी रहेगी: technical skill की validity बहुत छोटी होती है
    • AI को personal tutor की तरह सक्रिय रूप से इस्तेमाल करें
    • concrete तरीके से skill साबित करें: portfolio, certification, और अपने काम के बारे में बौद्धिक रूप से बात करने की क्षमता दरवाज़े खोलती है

  • senior developers और leaders के लिए सलाह

    • पुराने certification या डिग्री के भरोसे हमेशा नहीं चला जा सकता
    • continuous education में निवेश करें: online course, workshop, conference, certification
    • नए तरीकों से skill validate करें; ऐसे interview के लिए तैयार रहें जो real problem के जरिए आपकी वर्तमान क्षमता को मापते हैं
    • नई technology का उपयोग करते हुए side project जारी रखें
    • job requirement का पुनर्मूल्यांकन करें: क्या वास्तव में CS डिग्री चाहिए, या खास skill और सीखने की क्षमता?
    • skill-based hiring को आगे बढ़ाएं ताकि talent pool बढ़े
    • internal training program या apprenticeship-style roles को समर्थन दें
    • औपचारिक background न रखने वाले junior developers के लिए mentorship circle का समर्थन करें
    • academia और alternative education के साथ जुड़ें: advisory board, guest lecture, और curriculum gap पर feedback
    • अपने career growth में इसे लागू करें: वास्तविक उपलब्धियां और continuous learning अतिरिक्त डिग्री से अधिक महत्वपूर्ण हैं

पूरे लेख का मुख्य संदेश

  • प्रस्तुत परिदृश्य एक-दूसरे से पूरी तरह अलग नहीं हैं; वास्तविकता में इनके तत्व मिलेजुले रूप में सामने आएंगे
  • कुछ कंपनियां junior hiring घटा रही हैं, जबकि दूसरी कंपनियां नए domain में developer hiring बढ़ा रही हैं
  • AI जितना routine coding को automate करेगा, इंसानों द्वारा सीधे संभाले जाने वाले code के लिए quality standard उतने ही ऊंचे होंगे
  • यह भी संभव है कि developers का workflow ऐसा हो जिसमें वे सुबह AI द्वारा तैयार output review करें और दोपहर में high-level architecture design करें
  • पूरे संदर्भ में सबसे अहम बात यह समझ है कि बदलाव ही एकमात्र स्थिर तत्व है
  • यदि आप technology trend के साथ-साथ उस पर skeptical नज़र भी बनाए रखते हैं, तो अति-उम्मीद या निराशावाद में फंसने की संभावना कम होती है
  • यदि आप लगातार अपनी technology को update करते हैं, capability बढ़ाते हैं, और creativity, critical thinking, collaboration जैसी मानवीय ताकतों पर ध्यान देते हैं, तो आप इस बदलाव से बाहर नहीं होंगे
  • चाहे coding का renaissance आए या code खुद लिखे जाने का युग, पूरी तस्वीर देखने वाले, लगातार सीखने वाले, और technology को real problem solving में लागू करने वाले engineers की मांग हमेशा रहेगी
  • भविष्य की भविष्यवाणी करने का सबसे अच्छा तरीका है उसे सक्रिय रूप से engineer करना

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10 टिप्पणियां

 
kandk 2026-03-09

Fortran चला जाए, C++ आए, Java आए या Next.js आए, जैसे SWE के लिए CS जानना ज़रूरी है, वैसे ही AI आ जाने पर भी CS की बुनियादी समझ ज़रूरी है। आखिरकार बदलते सिर्फ़ tools हैं, मूल बात वही रहती है.. IT इंडस्ट्री में हैं तो लगातार पढ़ते रहना एक तरह की नियति है..
 
xguru 2026-01-14

बहुत बढ़िया है। जूनियर से लेकर सीनियर तक, सबको यह लेख पढ़ना चाहिए
मुझे लगता है कि पिछले साल से लेकर अगले साल तक का समय software engineering में सबसे बड़े बदलाव का दौर होगा।
अगर यहां समय के इस रुझान को चूक गए, तो काफ़ी पीछे छूट सकते हैं.
 
ragingwind 2026-01-14

मैं भी कभी-कभी यही सोचता हूँ। इसका कोई अंत नहीं है.

"कभी-कभी लगता है कि software development चुनना कहीं गलत फैसला तो नहीं था
senior बनने के बाद भी लगातार पढ़ाई और side projects की अपेक्षा की जाती है
पता नहीं कब hobbies या social life के लिए समय मिल पाएगा"
 
illiil1lii 2026-01-14

अगर आप अभी AI को अपनी नौकरी की भूमिका में पर्याप्त रूप से शामिल नहीं कर पा रहे हैं, तो FOMO महसूस करना भी ठीक लगता है।
 
joypinkgom 2026-01-23

मुझे लगता है यह सच में गहरी अंतर्दृष्टि वाला लेख है।
मैं इंडस्ट्री में 23 साल के अनुभव वाला एक सीनियर डेवलपर हूँ, और 2024 की दूसरी छमाही से LLM के जरिए डेवलपमेंट और vibe coding को पूरी हद तक इस्तेमाल करके देख रहा हूँ। AOS/iOS, वेब सर्विस फुलस्टैक, बैच, मॉडल fine-tuning तक, मैं इसे सचमुच बहुत विविध तरीकों से इस्तेमाल कर रहा हूँ, और लगभग 5 agents चलाकर काम करता हूँ।
2000 के शुरुआती दशक के बाद पहली बार फिर से ऐसा हो रहा है कि डेवलप करते-करते समय का पता ही नहीं चलता और उसी तरह सो जाता हूँ, यह मैंने सोचा नहीं था, haha.

खैर, हाल में मेरा विचार यह है कि डेवलपमेंट का क्षेत्र अब ऐसा हो चुका है जिसे अब कोई भी कर सकता है।
कोडिंग agents की प्रगति और तेज होगी, और डेवलपमेंट और भी आसान और सुविधाजनक हो जाएगा। यह Excel या Word दस्तावेज़ बनाने जैसी चीज़ बन जाएगा।
आंद्रे कारपाथी की तरह, मैं भी इस बात से सहमत हूँ कि सबसे बेहतरीन प्रोग्रामिंग भाषा "English" है।

व्यक्तिगत रूप से, मैं अब AI papers ज़्यादा पढ़ रहा हूँ, और तार्किक ढंग से अभिव्यक्त करने के लिए ज़्यादा लिखने की कोशिश कर रहा हूँ। (AI से ज़्यादा बातचीत करने की भी कोशिश कर रहा हूँ।)
आजकल का समय सचमुच बेहद रोमांचक है।
 
gomjellie 2026-01-20

इसका अनुवादित लेख उपलब्ध है, इसलिए साझा कर रहा/रही हूँ.

https://rosetta.page/post/…
 
bungker 2026-01-17

यह वाकई बहुत सूझबूझ भरी लिखावट है, मैं इसे बार-बार पढ़ता जा रहा हूँ।
 
fantajeon 2026-01-15

यह वह दौर बनने वाला है जिसमें Architecture और QA Engineer टिके रहेंगे। यह सही है या नहीं, इसका फैसला करने...
 
GN⁺ 2026-01-13
Hacker News की राय

  • सच कहूँ तो अभी सब कुछ एक बड़े जुए जैसा लगता है
    टेक्नोलॉजी, डिग्री, नेटवर्क, नौकरी — इनमें से कोई भी जीवन के लिए स्थिर आधार की गारंटी नहीं देता
    जिसने कर्ज़ चुका दिया, घर खरीद लिया और परिवार बसा लिया, वह आगे की सुविधा को दांव पर लगा रहा है, और जिसके पास education loan और अस्थिर सामाजिक आधार है, ऐसा नया व्यक्ति तो मानो अपनी पूरी ज़िंदगी ही दांव पर लगा रहा है

    • जब मैं जवान था, तब यह कहीं ज़्यादा सुरक्षित लगता था
      अब परिवार होने की वजह से न तो आसानी से कहीं और जा सकता हूँ, न ही बहुत सख़्त बचत मोड में जी सकता हूँ, इसलिए चिंता कहीं ज़्यादा है
    • आजकल उम्मीद के साथ जीना मुश्किल लगता है
      प्रोग्रामर हों या न हों, हर कोई इस चिंता में जी रहा है कि जल्द ही उसे replace कर दिया जाएगा
      अमेरिकी अर्थव्यवस्था भी बुरी हालत में है, इसलिए यह जीने के लिए कठिन समय है
    • पिछले 3 सालों से लगातार पृष्ठभूमि में बेचैनी रही है
      बात सिर्फ़ पैसों की नहीं है, बल्कि इस डर की भी है कि कहीं वह स्थिर नौकरी न चली जाए जो कम social skills होने पर भी मिल सकती थी
      साढ़े 4 साल बाद बुनियादी financial independence मिल सकती है, तब कैसा लगेगा यह सोचता हूँ
    • नए लोग शायद ठीक रहेंगे
      25 की उम्र में फिर से शुरू किया जा सकता है, लेकिन 42 की उम्र में परिवार के साथ यह सचमुच बहुत stressful होगा
    • अभी से financial independence (FI) की तैयारी करनी चाहिए
      इसका सबसे अच्छा समय करियर की शुरुआत में था, और दूसरा सबसे अच्छा समय अभी है

  • मेरे अनुभव में LLM coding को automate करने से ज़्यादा तेज़ करने वाला tool है
    मैं पहले दिमाग़ में चाहा गया समाधान बनाता हूँ, फिर LLM को block-दर-block समझाकर code तैयार करता हूँ
    सबसे बड़ा फ़ायदा यह है कि library functions या syntax बार-बार खोजने की ज़रूरत कम हो जाती है

    • LLM खराब code को भी automate कर सकता है, और अच्छे code को तेज़ी से भी बना सकता है
      समस्या यह है कि खराब code भी कई बार काफ़ी profitable होता है
      prototype या proof of concept के लिए यह ठीक है, लेकिन maintainable code के लिए उपयुक्त नहीं
      bench और dam की मिसाल की तरह, bench तो कोई भी बना सकता है, लेकिन dam नहीं
      LLM low-quality code बनाना आसान कर देता है, लेकिन high-quality code की ज़रूरत अब भी बनी रहती है
    • मैं और मेरे जानने वाले ज़्यादातर लोग LLM का इस्तेमाल ऐसे ही करते हैं
      लेकिन HN पर “vibecoding” जैसी बढ़ा-चढ़ाकर कही गई बातों की वजह से व्यावहारिक चर्चा करना मुश्किल हो जाता है
    • मुझे वास्तविकता और hype के बीच का फ़ासला महसूस हो रहा है
      LLM ज़रूर धीरे-धीरे इस दिशा में बढ़ रहा है कि वह और अधिक स्वायत्त तरीके से काम कर सके, लेकिन इसकी रफ़्तार क्रमिक है
      बल्कि असली बदलाव यह है कि पहली बार non-developers भी अपने काम को automate कर पा रहे हैं
      इसका पूरे उद्योग पर बड़ा असर पड़ेगा, और अंततः यह कंप्यूटर के मूल उद्देश्य के ज़्यादा क़रीब है
    • junior को देने लायक सबसे अच्छी सलाह है: “AI मत इस्तेमाल करो”
      AI से code lines बढ़ाना कोई उपलब्धि नहीं है, बल्कि यह technical debt जमा करना है
    • minfx.ai इस्तेमाल करके देखा तो पाया कि code पर जितनी ज़्यादा constraints लगाओ, quality उतनी बेहतर होती है
      Rust इसमें ख़ास तौर पर मददगार है
      system जितना बड़ा होता गया, development उतना आसान लगने का एक विरोधाभासी अनुभव हुआ

  • अगर AI junior-level काम को automate करता है, तो इसका मतलब सिर्फ़ इतना है कि ‘junior’ की परिभाषा बदल रही है
    junior ख़त्म नहीं हो रहा, उसकी भूमिका बदल रही है

    • internship hiring इसका अच्छा संकेतक है
      2024 में 14 interns थे, 2025 में यह घटकर 4 रह गए — budget में 60~70% कटौती
    • सच तो यह है कि junior positions AI से पहले ही कम हो रही थीं
      पहले team का आधा हिस्सा नए लोगों का होता था, अब पूरी team senior-only हो गई है

  • मैं उस परिदृश्य से सहमत हूँ जिसमें AI हर उद्योग में developers की demand को विस्फोटक रूप से बढ़ाएगा
    लेकिन मुझे नहीं लगता कि वह भूमिका ज़रूरी तौर पर ‘developer’ ही कहलाएगी
    हर industry की मौजूदा job roles AI को अच्छे से संभालने की दिशा में evolve होंगी
    आख़िरकार अहम बात यह है कि किसी खास domain knowledge को सीखते हुए साथ ही AI उपयोग की क्षमता भी सीखी जाए

    • AI को अच्छे से संभालने वाले developers को अब भी विशेषज्ञ SWE roles निभाने होंगे
      लेकिन जिस पल CTOs को समझ आएगा कि SaaS को replace किया जा सकता है, internal solution development boom शुरू हो जाएगा

  • अगर यह वह दौर है जब AI code लिख देता है, तो असली मुद्दा verification speed है
    जब आप ख़ुद code लिखते हैं, तो समझ बेहतर होती है, और verification के लिए समझ होना ज़रूरी है
    अंत में आपको speed और accuracy के बीच का trade-off स्वीकार करना ही होगा

    • review process में मानवीय प्रलोभन बहुत होते हैं
      code एक साथ ढेर में आ जाता है, और तेज़ी की FOMO की वजह से review quality गिरने का ख़तरा बड़ा होता है
      tool का UX ही लापरवाही को बढ़ावा देता है

  • इस दावे को लेकर मैं संशय में हूँ कि AI हर industry में developers की demand बढ़ाएगा
    software पहले से ही हर industry में गहराई तक घुस चुका है, और अब बचा है सिर्फ़ पूर्ण automation
    लेकिन उसका bottleneck तकनीक नहीं, बल्कि राजनीतिक और व्यावहारिक समस्याएँ हैं

    • मैं भी सहमत हूँ। AI मूल रूप से efficiency improvement के लिए है, नई नौकरियाँ बनाने के लिए नहीं
      यह automobile revolution की तरह नए job categories पैदा नहीं करता
    • Europe में उल्टा demand बढ़ सकती है
      software dependency से बाहर निकलना ज़रूरी है, और ख़ासकर Germany को अब सच में computers का इस्तेमाल करना शुरू करना चाहिए
    • LLM से पहले भी यह चिंता थी कि software-केंद्रित सोच हद से ज़्यादा हो रही है

  • लगता है मूल पोस्ट लिखने वाले को AI से जुड़े मुख्य सवालों की समझ कम है
    उदाहरण के लिए, “experts automation के जोखिम में हैं” — यह बात उलटी है
    experts tools की निगरानी करते हैं, जबकि non-experts tools के निर्देशों का पालन करते हैं
    universities में भी यही बात है: theory जानने वाला ही machine को नियंत्रित करता है

  • अरे, बस सब कुछ छोड़ देने की इच्छा वाला एक मज़ाक किया गया

  • मज़ेदार बात यह है कि लेखक ने COBOL की बात की, और मेरा पड़ोसी भी अब तक bank में COBOL पर काम करता है
    14 साल पहले भी वही कर रहा था, और आज भी वही है

    • बाज़ार आपके दिवालिया होने से पहले तक गैर-तार्किक बना रह सकता है

  • कभी-कभी लगता है कि software development चुनना गलत फ़ैसला था
    senior बनने के बाद भी लगातार पढ़ाई और side projects की अपेक्षा की जाती है
    पता नहीं कब hobbies या social life के लिए समय मिलेगा

    • “अपनी ज़िंदगी को tech stack पर मत लगाओ” वाली बात से सहमत हूँ
      हर बार JS framework बदलने पर करियर जुए जैसा लगा
      Angular पर पूरा दांव लगाया, फिर React आ गया — हमेशा यही सोचता रहा कि निवेश कहाँ करूँ
      आख़िरकार यह जीवनभर बेचैनी में दांव लगाने जैसा महसूस हुआ
    • अगर ‘अच्छा developer’ होना ही काफ़ी है, तो यह ठीक है
      लेकिन अगर श्रेष्ठता चाहिए, तो अतिरिक्त मेहनत करनी पड़ेगी
      दोनों ही वैध विकल्प हैं
    • “हॉबीज़ के लिए समय कब मिलेगा” यह सवाल आख़िरकार सामाजिक समस्या है
      company का लक्ष्य मुनाफ़ा कमाना है, इसलिए व्यक्ति को अपनी ज़िंदगी ख़ुद बचानी होगी
    • senior हो तो “It depends” कहना सीखना चाहिए
      आप किसी स्थिर company में धीरे-धीरे सीखते हुए काम कर सकते हैं, या trends के पीछे भागते हुए तेज़ी से बढ़ सकते हैं
      अंततः यह आपकी goals और values पर निर्भर करता है
    • अगर आपको computers पसंद नहीं हैं, तो शायद यह ग़लत चुनाव रहा हो
      लेकिन अगर लक्ष्य पैसा था और वह मिल गया, तो फिर कोई समस्या नहीं
      हाँ, अगर सबसे ऊपर पहुँचना है, तो काम से प्रेम करना पड़ेगा
 
kangmumu 2026-01-15

इससे बहुत मदद मिली 👍👍