ये इंजीनियरों के बीच सबसे लोकप्रिय एआई कोडिंग उपकरण हैं

AI कोडिंग उपकरण तकनीकी उद्योग में कर्षण प्राप्त कर रहे हैं। हाल ही में एक सर्वेक्षण ने प्रकाश डाला, जिस पर इंजीनियरों के बीच सेवाएं सबसे लोकप्रिय हैं।

मई में, जेलीफ़िश, जो कंपनियों को डेवलपर टीमों का प्रबंधन करने में मदद करती है, विभिन्न इंजीनियरिंग भूमिकाओं में 645 पूर्णकालिक पेशेवरों का सर्वेक्षण किया, जिसमें व्यक्तिगत योगदानकर्ताओं, प्रबंधकों और अधिकारियों सहित शामिल हैं। उत्तरदाताओं ने 500 से अधिक इंजीनियरों वाले उद्यमों में 10 से कम लोगों के साथ छोटी टीमों से लेकर कंपनियों से आने वाली कंपनियों से आया था।

सर्वेक्षण के निष्कर्षों ने सॉफ्टवेयर विकास में एआई कोडिंग टूल्स के विस्फोटक विकास और प्रभाव पर नई रोशनी डाली।

जेलिफ़िश ने पाया कि 90% इंजीनियरिंग टीमें अब अपने वर्कफ़्लोज़ में एआई का उपयोग कर रही हैं, जो सिर्फ एक साल पहले 61% से ऊपर है। लगभग एक तिहाई ने औपचारिक रूप से समर्थन किया है और व्यापक रूप से एआई उपकरणों को अपनाया है, जबकि एक और 39% सक्रिय रूप से उनके साथ प्रयोग कर रहे हैं। केवल 3% उत्तरदाताओं ने कोई AI उपयोग नहीं किया और इसे बदलने की कोई योजना नहीं है।

महत्वपूर्ण रूप से, 48% उत्तरदाताओं ने दो या अधिक एआई कोडिंग टूल का उपयोग करके रिपोर्ट किया, सुझाव देते हुए कि टीमें एक ही मंच पर मानकीकरण के बजाय एक साथ कई समाधानों का मूल्यांकन करके एक विविध, खोजपूर्ण दृष्टिकोण ले रही हैं।

नेता

एआई कोडिंग टूल्स के बीच नेता, माइक्रोसॉफ्ट से गिथब कोपिलॉट था, जिसमें सर्वेक्षण के अनुसार, 42% सर्वेक्षण किए गए इंजीनियरों ने इसे अपनी पसंद के उपकरण का नाम दिया। Google का मिथुन कोड सहायता दूसरे स्थान पर थी, जबकि अमेज़ॅन क्यू (पूर्व में कोडेविस्परर) और कर्सर तीसरे स्थान पर थे।

इन चार उपकरणों ने एआई-संचालित कोड सहायता प्लेटफार्मों के प्रमुख स्तर का गठन किया, लेकिन रिपोर्ट के अनुसार, मिश्रण में कई अन्य सेवाएं भी थीं।

अध्ययन ने स्पष्ट रूप से सामान्य-उद्देश्य वाले जनरेटिव एआई टूल्स जैसे CHATGPT को विशेष रूप से सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के लिए डिज़ाइन किए गए उत्पादों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए बाहर रखा। यह अंतर विकास टीमों की जरूरतों के अनुरूप एआई समाधानों के बढ़ते विशेषज्ञता पर प्रकाश डालता है।

रिपोर्ट के अनुसार, 62% इंजीनियरों ने कहा कि उन्होंने एआई कोडिंग टूल्स के लिए वेग और उत्पादकता में कम से कम 25% को बढ़ावा दिया है, और 8% ने अपने आउटपुट को दोगुना करने की सूचना दी है। 1% से कम का मानना ​​है कि एआई उन्हें धीमा कर रहा है।

मानव-एआई हाइब्रिड वर्कफ़्लोज़

आगे देखते हुए, 81% उत्तरदाताओं का मानना ​​है कि आज के इंजीनियरिंग के काम का कम से कम एक चौथाई हिस्सा अगले पांच वर्षों के भीतर एआई द्वारा स्वचालित हो जाएगा। फिर भी, प्रवृत्ति पूर्ण स्वचालन की ओर नहीं है; यह सहयोग की ओर है।

“जबकि एआई क्रिएटिव की मदद कर सकता है, एआई खुद रचनात्मक नहीं है,” एक इंजीनियरिंग नेता ने इसे अपने सर्वेक्षण प्रतिक्रिया में रखा।

“यदि आपके पास एआई का उपयोग करने वाले स्मार्ट लोग हैं जो उस विषय/मुद्दे को भी समझते हैं जो वे जा रहे हैं, तो जादू होता है,” व्यक्ति ने कहा। “अन्यथा, आपके पास ऐसे लोग हैं जो सख्त दिखना चाहते हैं जैसे उन्होंने कुछ अद्भुत किया है, लेकिन वास्तव में उन मुद्दों को नहीं समझते हैं जो उन्होंने एआई की मदद से बनाए हैं।”

उत्पादकता लाभ के साथ पहले से ही औसत दर्जे का और गोद लेने के साथ, एआई कोडिंग टूल्स की वर्तमान फसल, जीथब कोपिलॉट, मिथुन, अमेज़ॅन क्यू, और कर्सर के नेतृत्व में, एक हाइब्रिड भविष्य के लिए नींव स्थापित करती दिखाई देती है, जहां सॉफ्टवेयर इंजीनियर और एआई सिस्टम डिजिटल उत्पादों की अगली पीढ़ी का सह-निर्माण करते हैं।

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