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 – az üzleti réteg szerepe az adattudományi működésben
Az adattudomány valódi értéke ott válik láthatóvá, ahol az előrejelzések döntésekké, a döntések pedig mérhető üzleti eredményekké alakulnak. Ehhez azonban tudatos üzleti beágyazásra, mérési keretrendszerekre és következetes visszacsatolásra is szükség van.
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