Logikus lett volna, hogy a Copilot és a hasonló fejlesztést támogató MI-alapú eszközök egyre inkább devalválják a tapasztalatot. Ha ez igaz lenne, akkor a fejlesztői csapatokban egyre kevésbé lenne szükség a drága szeniorokra. Tavaly azonban egy kutatás épp az ellenkezőjét hozta ki: a szeniorok még az MI-segédek használatában is jobbak-hatékonyabbak.
Na de akkor hol terem babér a fiataloknak? A GitHub vezető program managere szerint igenis vannak a fejlesztésnek olyan momentumai, ahol egyértelműen az előnyük: ha jártasak az MI használatában, nemcsak friss ötleteket hoznak a csapatba, hanem csapat szinten meredek tanulási görbét is – állítja Chris Reddington a Computerwoche oldalán megjelent írásában. Ez azonban nem triviális, azaz a teljesüléséhez kell néhány felismerés.
Így lesz a junior fejlesztő a csapat még hasznosabb tagja
Reddington szerint több olyan kulcsmomentum is van, amire figyelve egyensúlyba hozható a szenior–junior-mérleg.
● Fel kell ismerni, hogy MI nemcsak a kódolást gyorsítja, hanem a tanulást is. A program manager szerint ez az MI-alapú eszközök egyik legnagyobb előnye a fejlesztők számára. Minden prompt egyfajta mini oktatóanyaggá alakítható, azaz nemcsak arra lehet utasítani az algoritmust, hogy javasoljon egy kódrészletre konkrét megoldást, hanem lehet kérni alternatívákat – és azokhoz magyarázatot is. Azaz az MI segíti "a ’miért’ megértését".
● Ezáltal gyorsabb és intelligensebb lesz hibakeresés. Reddington szerint az MI-t egyfajta "triázspartnerként" érdemes használni, amellyel hipotézislisták és reprodukciós szkriptek generálhatók és ellenőrizhetők. Ugyanakkor hangsúlyozza: az MI csak gyorsítja-segíti a hibák keresését, és nem helyettesíti magát az ellenőrzési folyamatot.
● Az alapfeladatokban azonban perfektnek kell lenni. A fejlesztői munkának vannak olyan sarokpontjai, melyek időtlenek, és függetlenek a technológiától: verziókövetés, tesztpiramis, CI/CD, code-review, obszervabilitás... Akik az alapokat elsajátítják, az MI-ügynökökkel is magabiztosan és felelősségteljesen végzik majd a munkájukat.
● A legtöbbet mások kódjából lehet tanulni, csak jól kell kérdezni. Ehhez jó kiindulási pontot adnak a nagy, nyílt forráskódú repositoryk adattárakban található pull requestek.
● Szükség van a self-brandingre. Önmagában a gyors tanulás és a hatékony munka kevés. Szélesebb körben is láthatóvá kell tenni a szakértelmet, aminek a legjobb terepei a különböző szoftverfejlesztői platformok, valamint hozzájárulások nyílt forráskódú projektekhez.
Az ötlettől az értékteremtésig – a gépi tanulási pipeline szerepe az adattudományi működésben
A jó adatok önmagukban még nem elegendők: a modellek csak akkor működnek megbízhatóan, ha egy átlátható, automatizált és reprodukálható környezetben futnak. A gépi tanulási pipeline-ok éppen ezt a technológiai hátteret teremtik meg.
EGY NAPBA SŰRÍTÜNK MINDENT, AMIT MA EGY PROJEKTMENEDZSERNEK TUDNIA KELL!
Ütős esettanulmányok AI-ról, agilitásról, csapattopológiáról. Folyamatos programok három teremben és egy közösségi térben: exkluzív információk, előadások, interaktív workshopok, networking, tapasztalatcsere.
2026.03.10. UP Rendezvénytér
Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak