Na jó, a címben van kis csúsztatás. Valójában nem az idős, hanem a szakmájukat több mint tíz éve űző tapasztalt programozókra igaz, hogy (1) 2,5-szer több MI generálta kódot szállítanak, mint a juniorok; (2) alaposan utánanéznek, hogy mit kotyvasztott az MI. (A kutatáshoz egy amerikai felhőalapú szolgáltató cég, a Fastly közel 800 fejlesztőjét kérdezett meg.)
A szeniorok mintegy harmada mondta, hogy használ olyan MI-alapú kódgeneráló eszközöket, mint a Copilot, a Claude vagy a Gemini. Ráadásul ez a használat igencsak intenzív: a kész szoftvereik több mint felében benne van az MI okoskodása is, míg a legfeljebb két éve dolgozó juniorok csupán kódjuk 13 százalékát turbózzák ilyen "szintetikus anyagokkal".
Ennek egyik oka, hogy a tapasztalt programozók jobban átlátják, hol gyorsítja a munkájukat az MI. Sokuk szerint még a hibakeresésben és -javításban is gyorsabb, mint az ember. A juniorok ellenben arra panaszkodtak, hogy a mesterséges intelligencia gyakran félreérti a feladatot, ezért sokszor vissza kell menni, és újra kell(ene) írni bizonyos programrészeket.
És hogy miért csak "kellene"? A kutatás szerint a szeniorok arra is sok időt szánnak, hogy ellenőrizzék az MI kódját, ami azért erősen csökkenti a mesterséges intelligenciával elérhető időnyereséget. Ezt a nemszeretem feladatot a junioroknak csupán a 17 százaléka végzi el. Pedig a fejlesztők többsége tisztában van azzal, hogy az MI-t nem szabad magára hagyni kódírás közben. A teljes válaszadói kört nézve 28 százalék mondta, hogy gyakran kell kijavítani, és csupán 14 százalékuk állította, hogy csak ritkán kell hozzányúlni az MI generálta kimenethez.
A szeniorok szerint egyébként még a sok javítás ellenére is kifizetődő MI-vel generáltatni kódot: 59 százalékuk ugyanis így gyorsabban tud szállítani. A junioroknak viszont még csak a 49 százaléka mondta ugyanezt.
Ráadás: a szeniorok az ökológiai lábnyomukra is figyelnek
A Fastly kutatása szerint a szeniorok más területen is sokkal tudatosabbak és korszerűbbek: a "zöld kódolásban". A válaszokból az rajzolódott ki, hogy az energiahatékony szoftverek írására törekvés a tapasztalattal arányosan meredeken emelkedik. A junior fejlesztők 56 százaléka figyel arra, hogy kódját minél kevesebb energiával lehessen futtatni, de a szeniorok és a vezetők körében ez az arány 80 százalék.
Azzal azonban a fejlesztők többsége életkortól-tapasztalattól függetlenül tisztában van, hogy a mesterséges intelligencia nem a "levegőbül veszi ki" a működéséhez szükséges delejt. Mindössze 8 százalékuk mondta, hogy nem tudott az MI magas energiaigényéről.
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