AI ຈະມາທົດແທນວິສະວະກອນບໍ? ຄຳຕອບຢ່າງຈິງໃຈຈາກວິສະວະກອນຄົນໜຶ່ງ

ທຸກໆຄັ້ງที่มีຄົນຖາມຂ້ອຍວ່າ "AI ຈະມາแทนທີ່ ວິສະວະກອນ (Engineer) ບໍ?", ຂ້ອຍຢາກຈະຖາມກັບໄປວ່າ: "ວິສະວະກອນ" ທີ່ທ່ານເວົ້າເຖິງແມ່ນປະເພດໃດ? ເພາະວ່າຄຳຕອບແມ່ນແຕກຕ່າງກັນຢ່າງສິ້ນເຊີງ.

ຄຳຕອບສັ້ນໆ: ຈະບໍ່ຖືກທົດແທນ, ແຕ່ຈະຖືກກຳນົດຄວາມໝາຍໃໝ່

ໃຫ້ບົດສະຫຼຸບກ່ອນ. AI ຈະບໍ່ເຮັດໃຫ້ອາຊີບ "ວິສະວະກອນ" ຫາຍສາບສູນໄປ, ແຕ່ມັນກຳລັງປ່ຽນແປງຢ່າງວ່ອງໄວວ່າ "ຄວາມມີຄຸນຄ່າ" ຂອງວິສະວະກອນນັ້ນຢູ່ໃສ. ມູນຄ່າຂອງການຂຽນໂຄດ (Code) ຫຼຸດລົງ, بينما ມູນຄ່າຂອງການຕັດສິນໃຈວ່າ "ຄວນຂຽນຫຍັງ, ຍ້ອນຫຍັງ ແລະ ຄວນມີໂຄງສ້າງແນວໃດ" ກໍາລັງເພີ່ມຂຶ້ນ.

ຕອນນີ້ AI เก่งເລື່ອງການຂຽນໂຄດແທ້ໆ

ຂ້ອຍຈະບໍ່ແກ້ງເຮັດເປັນວ່າເລື່ອງນີ້ບໍ່ໄດ້ເກີດຂຶ້ນ. ໂຄດແມ່ແບບ (Template), CRUD, ໄຟລ໌ຕັ້ງຄ່າ, ການແປງຮູບແບບ ແລະ ການຂຽນ Test ໃນແຕ່ລະມື້ — ວຽກເຫຼົ່ານີ້ທີ່ເຄີຍກິນເວລາຂ້ອຍໄປຫຼາຍ ຕອນນີ້ AI ສ້າງຂຶ້ນມາໄດ້ພາຍໃນບໍ່ລວງວິນາທີ. ສຳລັບເລື່ອງ "ການປະຕິບັດງານແບບລ້ວນໆ ປ່ຽນຄວາມຕ້ອງການທີ່ຊັດເຈນໃຫ້ເປັນໂຄດ" ນັ້ນ, AI ເຮັດໄດ້ທັງໄວທັງບໍ່ຮູ້ສຶກເມື່ອຍແທ້ໆ.

ແຕ່ສິ່ງທີ່ມັນທົດແທນບໍ່ໄດ້, ນั่นຄືຈຸດສຳຄັນ

ການຂຽນໂຄດບໍ່ເຄີຍເປັນພຽງແຕ່ "ການພິມ". ສິ່ງທີ່ຍາກແທ້ໆແມ່ນ: ເຂົ້າໃຈຄວາມຕ້ອງການທີ່ຄຸ້ມເຄືອ, ການຕັດສິນໃຈດ້ານສະຖາປັດຕະຍະກຳທ່າມກາງທາງເລືອກຫຼາກຫຼາຍ, ການແກ້ໄຂ Bug ທີ່ແປກປະຫຼາດ, ການຕັດສິນໃຈວ່າແຜນການໃດຈະໃຊ້ໄດ້ຜົນໃນລະບົບຂອງທ່ານ, ການສື່ສານ ແລະ ການຮ່ວມມືກັບມະນຸດ. ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ທີ່ຕ້ອງການ "ຄວາມເຂົ້າໃຈບໍລິບົດ" ແລະ "ການຕັດສິນໃຈ" ຜູ້ນັ້ນ AI ຊ່ວຍຫຍັງບໍ່ໄດ້ຫຼາຍປານໃດ — ມັນເອົາໂຄດໃຫ້ທ່ານ, ແຕ່ມັນບໍ່ຮູ້ວ່າໂຄດນີ້ຖ້າເອົາມາໃສ່ໃນລະບົບຂອງທ່ານແລ້ວມັນຈະລະເບີດ ຫຼື ບໍ່.

ໃຜທີ່ຈະໄດ້ຮັບຜົນກະທົບແທ້ໆ

ເວົ້າເລື່ອງທີ່ຟັງແລ້ວອາດຈະບໍ່ມ່ວນປານໃດ. ສິ່ງທີ່ອັນຕະລາຍທີ່ສຸດ ຄືວິສະວະກອນປະເພດທີ່ "ຮູ້ແຕ່ເຮັດຕາມຄຳສັ່ງທີ່ຊັດເຈນເພື່ອສ້າງໂຄດອອກມາ, ບໍ່ຮູ້ວ່າເປັນຫຍັງ ແລະ ບໍ່ສົນໃຈພາບລວມ". ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ AI ထนัดທີ່ສຸດ. ຖ້າຄຸນຄ່າຂອງທ່ານແມ່ນພຽງແຕ່ "ຮູ້ວິທີໃຊ້ Framework ໃດໜຶ່ງເພື່ອສ້າງຟັງຊັນຂຶ້ນມາ", ແລ້ວທ່ານຕ້ອງລະມັດລະວັງແທ້ໆ.

ແຕ່ຖ້າທ່ານເຂົ້າໃຈການອອກແບບລະບົບ, ເຂົ້າໃຈເປົ້າໝາຍທາງທຸລະກິດ, ສາມາດອະທິບາຍ "ເຫດຜົນ" ສຳລັບການຕັດສິນໃຈທາງເທັກໂນໂລຊີໄດ້, AI ຈະຍິ່ງເຮັດໃຫ້ທ່ານມີຄຸນຄ່າຫຼາຍຂຶ້ນ — ເພາະວ່າທ່ານສາມາດໃຊ້ມັນເຮັດວຽກໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນສິບເທົ່າ ແລະ ເອົາເວລາໄປໃຊ້ກັບສ່ວນທີ່ຕ້ອງໃຊ້ສະໝອງແທ້ໆ.

ສຳລັບຜູ້ທີ່ກຳລັງຮຽນ ຫຼື ເພິ່ງເລີ່ມຕົ້ນເຮັດວຽກ

ຄວນຮຽນຂຽນໂຄດບໍ? ຄວນ, ແຕ່ຢ່າຮຽນພຽງແຕ່ "ວິທີໃຊ້ເຄື່ອງມືໃດໜຶ່ງ". ເຄື່ອງມືຈະຖືກ AI ທົດແທນ, ແຕ່ "ວິທີຄິດ, ວິທີອອກແບບ, ວິທີແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດ" ຈະບໍ່ຖືກທົດແທນ. ໃຫ້ຖືວ່າ AI ເປັນມືທີ່ໄວຂຶ້ນ, ແລະທ່ານຮັບໜ້າທີ່ເປັນສະໝອງທີ່ຮູ້ຈັກຕັດສິນໃຈ. ເຄື່ອງມືຈະປ່ຽນແປງ ໄປແນວໃດກໍ່ຕາມ, ຄົນທີ່ສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ວ່າ "ວິທີແກ້ໄຂໃດທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ ເພາະຫຍັງ" ຈະເປັນທີ່ຕ້ອງການຕະຫຼອດການ.

ຖ້າຢາກຮຽນຮູ້ວິທີໃຊ້ AI ເພື່ອຂຽນໂຄດ, ສາມາດເບິ່ງຄຳແນະນຳເຄື່ອງມືພັດທະນາໂຄດ AI ຂອງພວກເຮົາໄດ້ທີ່ ແນະນຳເຄື່ອງມືພັດທະນາໂຄດ AI.

ความเข้าใจผิดและความท້າทາຍທີ່ມັກພົບເລື້ອຍ

ຫຼາຍຄົນເຂົ້າໃຈຜິດວ່າ AI ຈະມາທົດແທນວຽກຂອງວິສະວະກອນ, ແທ້ຈິງແລ້ວ AI ພຽງແຕ່ປ່ຽນແປງຈຸດສຳຄັນຂອງວຽກວິສະວະກອນເທົ່ານັ້ນ. ວິສະວະກອນຈຳເປັນຕ້ອງຮຽນຮູ້ວິທີຮ່ວມມືກັບ AI, ນຳໃຊ້ຈຸດແຂງຂອງ AI ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກ. ແຕ່ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ສິ່ງນີ້ກໍ່ສ້າງສິ່ງທ້າທາຍບາງຢ່າງເຊັ່ນ: ວິທີຮັບປະກັນຄຸນນະພາບ ແລະ ຄວາມປອດໄພຂອງໂຄດທີ່ສ້າງໂດຍ AI, ພ້ອມທັງວິທີເຮັດໃຫ້ວິສະວະກອນປັບຕົວເຂົ້າກັບຮູບແບບການເຮັດວຽກໃຫມ່.

ການໃຊ້ງານຂັ້ນສູງ ແລະ ແນວໂນ້ມໃນອະນາຄົດ

ພ້ອມກັບຄວາມກ້າວໜ້າຂອງເຕັກໂນໂລຊີ AI, ວິສະວະກອນສາມາດນຳໃຊ້ AI ເພື່ອເຮັດວຽກຂັ້ນສູງຂຶ້ນ ເຊັ່ນ: ການທົດສອບແບບອັດຕະໂນມັດ, ການກວດສອບໂຄດ ແລະ ການອອກແບບສະຖາປັດຕະຍະກຳ. ໃນອະນາຄົດ, AI ອາດຈະມີບົດບາດສຳຄັນຫຼາຍຂຶ້ນໃນວຽກຂອງວິສະວະກອນ ເຊັ່ນ: ການໃຫ້ການວິເຄາະໂຄດ ແລະ ຄຳແນະນຳແບບເວລາຈິງ. ວິສະວະກອນຈຳເປັນຕ້ອງຮຽນຮູ້ ແລະ ອັບເດດທັກສະຂອງຕົນເອງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ເພື່ອໃຫ້ສາມາດນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີ AI ໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.

ຄຳແນະນຳສຳລັບກຸ່ມຄົນຕ່າງໆ

ສຳລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ, ແນະນຳໃຫ້ເລີ່ມຮຽນຮູ້ຈາກການຂຽນໂຄດພື້ນຖານ ແລະ ແນວຄວາມຄິດ AI, ຈາກນັ້ນຈຶ່ງເຈາະເລິກເຂົ້າໄປໃນຫົວຂໍ້ຂັ້ນສູງຂຶ້ນ. ສຳລັບວິສະວະກອນທີ່ມີປະສົບການ, ແນະນຳໃຫ້ສົນໃຈວິທີນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີ AI ເຂົ້າໃນວຽກງານຂອງຕົນເອງ ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບ ແລະ ຄຸນນະພາບການເຮັດວຽກ. ສຳລັບຜູ້ບໍລິຫານ, ແນະນຳໃຫ້ພິຈາລະນາວິທີເຊື່ອມໂຍງເຕັກໂນໂລຊີ AI ເຂົ້າໃນຂະບວນການຂອງບໍລິສັດ ເเพື່ອເພີ່ມຜົນຜະລິດ ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການແຂ່ງຂັນໂດຍລວມ.

ຂໍ້ຜິດພາດທີ່ມັກພົບ ແລະ ວິທີແກ້ໄຂ

ມີຂໍ້ຜິດພາດບາງຢ່າງທີ່ວິສະວະກອນອາດຈະພົບເມື່ອໃຊ້ AI ເຊັ່ນ: ການເພິ່ງພາອາໄສໂຄດທີ່ສ້າງໂດຍ AI มากเกินไป, ຫຼື ລະເລີຍຄວາມປອດໄພ ແລະ ຄຸນນະພາບຂອງໂຄດທີ່ AI ສ້າງຂຶ້ນ. ວິທີແກ້ໄຂບັນຫາເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນ ວິສະວະກອນຕ້ອງກວດສອບ ແລະ ທົດສອບໂຄດທີ່ສ້າງໂດຍ AI, ໃນຂະນະດຽວກັນກໍ່ຕ້ອງຮຽນຮູ້ ແລະ ອັບເດດທັກສະຂອງຕົນເອງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ເພື່ອໃຫ້ສາມາດນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີ AI ໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.

ໂອກາດວຽກເຮັດງານທຳໃນອະນາຄົດ

ເຖິງແມ່ນວ່າ AI ອາດຈະທົດແທນວຽກຂອງວິສະວະກອນບາງສ່ວນ, ແຕ່ມັນກໍ່ຈະສ້າງໂອກາດວຽກເຮັດງານທຳໃໝ່ໆເຊັ່ນກັນ ເຊັ່ນ: ວິສະວະກອນ AI, ນັກຄົ້ນຄວ້າ AI ແລະ ຜູ້ໃຫ້ການສຶກສາ AI. ວິສະວະກອນຈຳເປັນຕ້ອງຮຽນຮູ້ ແລະ ອັບເດດທັກສະຂອງຕົນເອງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ເພື່ອໃຫ້ສາມາດປັບຕົວເຂົ້າກັບໂອກາດວຽກເຮັດງານທຳ ແລະ ສິ່ງທ້າທາຍໃໝ່ໆໄດ້. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ບໍລິສັດກໍ່ຕ້ອງພິຈາລະນາວິທີເຊື່ອມໂຍງເຕັກໂນໂລຊີ AI ເຂົ້າໃນຂະບວນການຂອງຕົນເອງ ເພື່ອເພີ່ມຜົນຜະລິດ ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການແຂ່ງຂັນໂດຍລວມ.

ວິທີການຮ່ວມມືກັບ AI

ເພື່ອຮ່ວມມືກັບ AI ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ວິສະວະກອນຈຳເປັນຕ້ອງເຂົ້າໃຈຈຸດແຂງ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດຂອງ AI. AI ສามารถຊ່ວຍວິສະວະກອນເຮັດວຽກທີ່ຊ້ຳຊາກ ແລະ ກິນເວລາ ເຊັ່ນ: ການສ້າງໂຄດ ແລະ ການທົດສອບ, ແຕ່ມັນບໍ່ສາມາດທົດແທນການຕັດສິນໃຈ ແລະ ຄວາມຄິດສ້າງສັນຂອງວິສະວະກອນໄດ້. ວິສະວະກອນຈຳເປັນຕ້ອງຮຽນຮູ້ວິທີໃຊ້ເຄື່ອງມື AI, ພ້ອມທັງເຂົ້າໃຈວິທີປະເມີນ ແລະ ປັບປຸງໂຄດທີ່ສ້າງໂດຍ AI.

ຜົນກະທົບຂອງ AI ທີ່ມີຕໍ່ວິສະວະກອນ

ຜົນກະທົບຂອງ AI ທີ່ມີຕໍ່ວິສະວະກອນແມ່ນມີຫຼາຍດ້ານ. ມັນສາມາດຊ່ວຍວິສະວະກອນເພີ່ມປະສິດທິພາບ ແລະ ຄຸນນະພາບການເຮັດວຽກ, ແຕ່ກໍ່ອາດຈະທົດແທນວຽກຂອງວິສະວະກອນບາງສ່ວນ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, AI ກໍ່ຈະສ້າງໂອກາດວຽກເຮັດງານທຳ ແລະ ສິ່ງທ້າທາຍໃໝ່ໆ ເຊັ່ນ: ວິສະວະກອນ AI, ນັກຄົ້ນຄວ້າ AI ແລະ ຜູ້ໃຫ້ການສຶກສາ AI. ວິສະວະກອນຈຳເປັນຕ້ອງຮຽນຮູ້ ແລະ ອັບເດດທັກສະຂອງຕົນເອງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ເພື່ອໃຫ້ສາມາດປັບຕົວເຂົ້າກັບໂອກາດ ແລະ ສິ່ງທ້າທາຍໃໝ່ໆເຫຼົ່ານີ້.

ມູນຄ່າຫຼັກຂອງວິສະວະກອນ

ໃນຍຸກຂອງ AI, ມູນຄ່າຫຼັກຂອງວິສະວະກອນບໍ່ແມ່ນການສ້າງໂຄດອີກຕໍ່ໄປ, ແຕ່ແມ່ນການຕັດສິນໃຈ, ຄວາມຄິດສ້າງສັນ ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການສື່ສານ. ວິສະວະກອນຕ້ອງສາມາດເຂົ້າໃຈຄວາມຕ້ອງການທາງທຸລະກິດ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດທາງເທັກໂນໂລຊີ, ພ້ອມທັງສາມາດສື່ສານ ແລະ ຮ່ວມມືຢ່າງມີປະສິດທິພາບກັບສະມາຊິກໃນທີມອື່ນໆ. AI ສามารถຊ່ວຍວິສະວະກອນເຮັດວຽກບາງຢ່າງໄດ້, ແຕ່ມັນບໍ່ສາມາດທົດແທນມູນຄ່າຫຼັກຂອງວິສະວະກອນໄດ້.

ການສຶກສາ ແລະ ການຝຶກອົບຮົມ AI

ເພື່ອໃຫ້ວິສະວະກອນສາມາດໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີ AI ໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ຈຳເປັນຕ້ອງມີການໃຫ້ການສຶກສາ ແລະ ການຝຶກອົບຮົມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ນີ້ລວມມີຄວາມຮູ້ພື້ນຖານກ່ຽວກັບ AI, ເຄື່ອງມື ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີ AI, ພ້ອມທັງວິທີປະເມີນ ແລະ ປັບປຸງໂຄດທີ່ສ້າງໂດຍ AI. ບໍລິສັດ ແລະ ສະຖາບັນການສຶກສາຈຳເປັນຕ້ອງຈັດຫຼັກສູດ ແລະ ການຝຶກອົບຮົມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ ເພື່ອໃຫ້ວິສະວະກອນສາມາດຮຽນຮູ້ ແລະ ອັບເດດທັກສະຂອງຕົນເອງໄດ້.

ບົດບາດຂອງວິສະວະກອນໃນອະນາຄົດ

ໃນອະນາຄົດ, ບົດບາດຂອງວິສະວະກອນອາດຈະມີການປ່ຽນແປງຄັ້ງໃຫຍ່. ວິສະວະກອນຕ້ອງສາມາດຮ່ວມມືກັບ AI, ພ້ອມທັງເຂົ້າໃຈຄວາມຕ້ອງການທາງທຸລະກິດ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດທາງເທັກໂນໂລຊີ. ວິສະວະກອນຕ້ອງສາມາດຄິດແບບສ້າງສັນ ແລະ ແກ້ໄຂບັນຫາ, ພ້ອມທັງສື່ສານ ແລະ ຮ່ວມມືຢ່າງມີປະສິດທິພາບກັບສະມາຊິກໃນທີມອື່ນໆ. AI ອາດຈະທົດແທນວຽກຂອງວິສະວະກອນບາງສ່ວນ, ແຕ່ມັນກໍ່ຈະສ້າງໂອກາດວຽກເຮັດງານທຳ ແລະ ສິ່ງທ້າທາຍໃໝ່ໆເຊັ່ນກັນ.

ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ຂໍ້ດີ ແລະ ຂໍ້ເສຍຂອງ AI ແລະ ວິສະວະກອນ

ຫົວຂໍ້	AI	ວິສະວະກອນ
ການສ້າງໂຄດ	ໄວ, แม่ນຍຳ	ຊ້າກວ່າ, ອາດມີຂໍ້ຜິດພາດ
ການຕັດສິນໃຈ ແລະ ຄວາມຄິດສ້າງສັນ	ຂາດແຄນ	มี
ຄວາມສາມາດໃນການສື່ສານ	ບໍ່ມີ	ມີ
ການຮຽນຮູ້ ແລະ ອັບເດດ	ອັດຕະໂນມັດ	ຕ້ອງການມະນຸດ
ต้นทุน (ຄ່າใช้ຈ່າຍ)	ຕ່ຳ	ສູງ

ຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທີ່ມັກພົບ ແລະ ການລົບລ້າງຄວາມເຊື່ອທີ່ຜິດ

ຫຼາຍຄົນເຂົ້າໃຈຜິດວ່າ AI ຈະມາທົດແທນວຽກຂອງວິສະວະກອນ, ແທ້ຈິງແລ້ວ AI ພຽງແຕ່ປ່ຽນແປງຈຸດສຳຄັນຂອງວຽກວິສະວະກອນເທົ່ານັ້ນ. ວິສະວະກອນຈຳເປັນຕ້ອງຮຽນຮູ້ວິທີຮ່ວມມືກັບ AI, ນຳໃຊ້ຈຸດແຂງຂອງ AI ເเพື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກ. ແຕ່ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ສິ່ງນີ້ກໍ່ສ້າງສິ່ງທ້າທາຍບາງຢ່າງເຊັ່ນ: ວິທີຮັບປະກັນຄຸນນະພາບ ແລະ ຄວາມປອດໄພຂອງໂຄດທີ່ສ້າງໂດຍ AI, ພ້ອມທັງວິທີເຮັດໃຫ້ວິສະວະກອນປັບຕົວເຂົ້າກັບຮູບແບບການເຮັດວຽກໃໝ່.

ວິທີເລືອກເຄື່ອງມື AI ທີ່ເໝາະສົມ

ການເລືອກເຄື່ອງມື AI ທີ່ເໝາະສົມຕ້ອງພิจາລະນາປัจจัยຫຼາຍຢ່າງ: ຟັງຊັນ ແລະ ຄຸນສົມບັດຂອງເຄື່ອງມື, ຄວາມງ່າຍໃນການໃຊ້ງານ ແລະ ເສັ້ນໂຄ້ງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງມື, ຕົ້ນທຶນ ແລະ ມູນຄ່າຂອງເຄື່ອງມື, ຄວາມປອດໄພ ແລະ ຄຸນນະພາບຂອງເຄື່ອງມື. ວິສະວະກອນຕ້ອງເລືອກເຄື່ອງມື AI ທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດຕາມຄວາມຕ້ອງການ ແລະ ເປ