AI‑जनरेटेड कोड पर वरिष्ठ प्रोग्रामरों का सवाल

क्यों उत्पादकता लाभ उतने बड़े नहीं होते

Java विशेषज्ञ और लेखक व्लाद मिहालचा का तर्क थोड़ा अलग है। उनके अनुसार, भले ही AI काम करने वाला कोड बना दे, लेकिन पूरे डेवलपमेंट चक्र को देखें तो कुल उत्पादकता लाभ सीमित रह सकता है।

सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में कोड लिखना सिर्फ एक चरण है। डेवलपर्स को अभी भी करना पड़ता है:

• कोड की सही कार्यप्रणाली की पुष्टि
• edge cases का डिबगिंग
• बड़े सिस्टम में इंटीग्रेशन
• सुरक्षा और दीर्घकालिक रखरखाव सुनिश्चित करना

अगर AI का कोड "लगभग सही" है, तो इंजीनियरों को उसे जांचने और सुधारने में काफी समय लग सकता है। मिहालचा के अनुसार इसी वजह से वास्तविक उत्पादकता लाभ अक्सर छोटा होता है।

डेवलपर सर्वे क्या कहते हैं

कुछ सर्वेक्षण भी इस चिंता को समर्थन देते हैं। 2025 के Stack Overflow डेवलपर सर्वे में पाया गया कि 66% डेवलपर्स को लगभग सही लेकिन पूरी तरह सही नहीं AI कोड को ठीक करने में ज्यादा समय लगता है।

एक शोध में यह भी पाया गया कि अनुभवी डेवलपर्स AI टूल्स का उपयोग करते समय कार्य पूरा करने में करीब 19% अधिक समय ले सकते हैं—हालाँकि उन्हें लगता है कि वे तेज़ काम कर रहे हैं।

दूसरी तरफ कंपनियों की बड़ी उम्मीदें

जहाँ वरिष्ठ प्रोग्रामर सावधानी की बात कर रहे हैं, वहीं टेक कंपनियों के कई अधिकारी AI की क्षमता पर अधिक आशावादी हैं।

Meta के CEO मार्क जुकरबर्ग ने कहा है कि कंपनी ऐसे AI सिस्टम विकसित कर रही है जो मिड‑लेवल सॉफ्टवेयर इंजीनियर जैसा काम कर सकें और कोड लिख सकें।

टेक उद्योग में कई नेताओं ने यह भी भविष्यवाणी की है कि आने वाले वर्षों में AI अधिकांश सॉफ्टवेयर कोड लिख सकता है।

Amazon के CEO एंडी जेसी ने भी कहा है कि AI भविष्य में डिजिटल अनुभवों को पूरी तरह बदल सकता है और कंपनियाँ तकनीकी उत्पाद बनाने के तरीके को नए सिरे से परिभाषित करेगा।

असली बहस: “उत्पादकता” का मतलब क्या है?

असल में विवाद AI की उपयोगिता पर नहीं, बल्कि उत्पादकता को मापने के तरीके पर है।

कंपनियाँ आम तौर पर यह देखती हैं कि कोड कितनी तेजी से लिखा जा सकता है या फीचर कितनी जल्दी लॉन्च हो सकते हैं।

लेकिन अनुभवी इंजीनियर पूरे जीवनचक्र को देखते हैं, जैसे:

• सिस्टम डिजाइन
• कोड की विश्वसनीयता
• सुरक्षा
• टेस्टिंग और डिबगिंग
• लंबे समय तक रखरखाव

इन सभी चरणों को शामिल करने पर सिर्फ तेजी से कोड लिख लेना हमेशा ज्यादा उत्पादकता में नहीं बदलता।

संभवतः बीच का रास्ता

दिलचस्प बात यह है कि अधिकांश वरिष्ठ डेवलपर्स AI को पूरी तरह खारिज नहीं करते। वे मानते हैं कि यह बॉयलरप्लेट कोड, प्रोटोटाइप और डॉक्यूमेंटेशन जैसे कामों में बेहद उपयोगी हो सकता है।

लेकिन उनका कहना है कि सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग का असली काम सिर्फ कोड टाइप करना नहीं है। आर्किटेक्चर, समस्या‑समाधान, डिबगिंग और सिस्टम की गहरी समझ अभी भी इंसानों की ताकत हैं।

यानी फिलहाल संकेत यही हैं: AI डेवलपर्स के काम करने का तरीका बदल सकता है—लेकिन अनुभवी इंजीनियरों की जरूरत खत्म होने वाली नहीं है।