Stanford yazılım mühendisliği diploması eskiden altın biletti. Yeni mezunlar, yapay zekanın değerini bronza düşürdüğünü söylüyor.
Seçkin öğrenciler, genellikle Amerika'nın en iyi üniversitesi olarak gösterilen bu üniversitede öğrenimlerini bitirirken, iş tekliflerinin azlığı karşısında şok oluyorlar.
Onlar birinci sınıftayken ChatGPT henüz dünyaya yayınlanmamıştı. Bugün yapay zeka çoğu insandan daha iyi kodlayabiliyor.
En iyi teknoloji şirketlerinin bu kadar çok yeni mezuna ihtiyacı yok.
Stanford Üniversitesi'nde biyomühendislik alanında doçent olan Jan Liphardt, “Stanford bilgisayar bilimi mezunları, en önde gelen teknoloji markalarında giriş seviyesi işler bulmakta zorlanıyor” dedi. “Bunun çılgınca olduğunu düşünüyorum.”
Üretken yapay zekanın hızla gelişen kodlama yetenekleri deneyimli mühendisleri daha üretken hale getirirken, aynı zamanda kariyerinin başındaki yazılım mühendislerinin iş olanaklarını da sekteye uğrattı.
Stanford öğrencileri, aniden çarpık bir iş piyasasını anlatıyor; burada sadece küçük bir mezun kesimi (zaten ürün geliştirme ve araştırma yapan kalın özgeçmişlere sahip “çatlak mühendisler” olarak kabul edilenler) birkaç iyi işi alıyor ve geri kalan herkesi hurda için savaşmaya bırakıyor.
Özgürce konuşabilmek için isminin açıklanmasını istemeyen yeni bir bilgisayar bilimi mezunu, “Kampüste kesinlikle çok kasvetli bir ruh hali var” dedi. “İnsanlar [who are] iş aramak çok stresli bir süreç ve gerçekten iş bulmaları da çok zor.”
Sarsıntı, UC Berkeley, USC ve diğerleri de dahil olmak üzere Kaliforniya'daki kolejlerde hissediliyor. Daha az prestijli derecelere sahip olanlar için iş arama süreci daha da zorlaştı.
Eylül Akgül, geçen yıl Loyola Marymount Üniversitesi'nden bilgisayar bilimleri bölümünden dereceyle mezun oldu. Teklif almıyordu, bu yüzden Türkiye'ye gitti ve bir startup'ta biraz deneyim kazandı. Mayıs ayında ABD'ye döndü ve hâlâ yüzlerce işveren tarafından “hayalet” olarak görülüyordu.
Akgül, “Programcılara yönelik sektör aşırı doymuş hale geliyor” dedi.
Mühendislerin en önemli rakibi her geçen gün güçleniyor. ChatGPT 2022'de piyasaya sürüldüğünde tek seferde yalnızca 30 saniye kodlayabiliyordu. Günümüzün yapay zeka ajanları aşağıdakileri kodlayabilir: saat, ve temel programlamayı daha az hatayla daha hızlı yapın.
Veriler, OpenAI ve Anthropic gibi AI girişimlerinin çok sayıda kişiyi işe almasına rağmen, bunun başka yerlerdeki işe alımlardaki düşüşü telafi etmediğini gösteriyor. Bir araştırmaya göre, 22 ila 25 yaş arasındaki kariyerinin başındaki yazılım geliştiricileri gibi belirli gruplara yönelik istihdam, 2022 sonundaki zirve noktasına göre yaklaşık %20 azaldı. Stanford çalışması.
Yapay zekanın rekabetine yüksek düzeyde maruz kalanlar yalnızca yazılım mühendisleri değil, aynı zamanda müşteri hizmetleri ve muhasebe işleriydi. Stanford araştırması tahmini Yapay zekaya maruz kalan işler için giriş seviyesindeki işe alımların, hemşirelik gibi daha az maruz kalan işlere göre %13 azaldığı görüldü.
Los Angeles bölgesinde yapılan başka bir araştırmada 200.000'e yakın işin açığa çıktığı tahmin ediliyor. Bir araştırmaya göre, çağrı merkezi çalışanları, editörler ve kişisel finans uzmanları tarafından yapılan görevlerin yaklaşık %40'ı otomatikleştirilip yapay zeka tarafından yapılabilir. Yapay Zeka Maruz Kalma Endeksi özgeçmiş oluşturucu MyPerfectResume tarafından küratörlüğünü yaptı.
Pek çok teknoloji girişimi ve dev, yapay zekanın daha az kişiyle daha fazla program yapmalarına olanak sağlaması nedeniyle işe alım planlarında kesintiye gittiklerini yayınlamaktan çekinmiyor.
Anthropic İcra Kurulu Başkanı Dario Amodei, şirketindeki bazı ürünlerin kodlarının %70 ila %90'ının, şirketinin Claude adı verilen yapay zekası tarafından yazıldığını söyledi. Mayıs ayında yapay zekanın yeteneklerinin yakın zamana kadar artacağını öngördü. %50 Giriş seviyesi beyaz yakalı işlerin tamamı beş yıl içinde ortadan kalkabilir.
Güney Kaliforniya Üniversitesi'nden bilgisayar bilimi profesörü Nenad Medvidović, işe alım yöneticilerinin ortak düşüncesinin, daha önce on mühendise ihtiyaç duydukları yerde, artık yalnızca “iki vasıflı mühendise ve bu yüksek lisans tabanlı temsilcilerden birine” ihtiyaç duydukları yönünde olduğunu ve bunun da aynı derecede üretken olabileceğini söyledi.
Palo Alto merkezli yapay zeka girişimi Vectara'nın CEO'su Amr Awadallah, “Artık genç geliştiricilere ihtiyacımız yok” dedi. “Yapay zeka artık piyasadaki en iyi okullardan çıkan ortalama genç geliştiriciden daha iyi kod yazabiliyor.”
Elbette ki yapay zeka, yazılım mühendislerinin neslinin tükenmesine yol açmaktan hala çok uzakta. Yapay zeka yapılandırılmış, tekrarlanan görevleri yerine getirirken insan mühendislerin işleri gözetime doğru kayıyor.
Günümüzün yapay zekaları güçlü ancak “pürüzlü” demek, bazı matematik problemlerinde başarılı olabildikleri halde yine de temel mantık testlerinde başarısız oldukları ve tutarlı olmadıkları anlamına geliyor. Bir çalışmak AI araçlarının, kodu incelemeye ve hataları düzeltmeye daha fazla zaman ayırdıkları için deneyimli geliştiricilerin işlerini %19 daha yavaş hale getirdiğini buldu.
LMU'da bilgisayar bilimi profesörü John David N. Dionisio, öğrencilerin yapay zekanın çalışmasını nasıl yöneteceklerini ve kontrol edeceklerini öğrenmeye ve aynı zamanda onunla çalışma deneyimi kazanmaya odaklanmaları gerektiğini söyledi.
Stanford öğrencileri iş piyasasına ulaştıklarını ve yolda bir yarık bulduklarını söylüyor; Yetenekli yapay zeka mühendisleri iş bulabiliyor ancak temel, eski tarz bilgisayar bilimi işleri ortadan kayboluyor.
Bu sürpriz hız tümseğiyle karşılaştıklarında, bazı öğrenciler standartlarını düşürüyor ve daha önce düşünmedikleri şirketlere katılıyorlar. Bazıları kendi girişimlerini yaratıyor. Hayal kırıklığına uğramış büyük bir mezun grubu, özgeçmişlerini güçlendirmek ve yapay zeka ile rekabet etmek için gereken daha fazla beceriyi eklemek için çalışmalarına devam etmeye karar veriyor.
Stanford mezunu, “Geçtiğimiz iki yıldaki kayıt sayılarına bakarsanız, beşinci yılda yüksek lisans yapmak isteyenlerin sayısının hızla arttığını görürsünüz” dedi. “Bu tamamen başka bir yıl, işe alım için bambaşka bir döngü. Arkadaşlarımın yarısının hala kampüste beşinci yıl yüksek lisanslarını yaptığını söyleyebilirim.”
LMU mezunu Akgül, dört aylık bir araştırmanın ardından nihayet Los Angeles'ta bir yazılım danışmanlığı şirketinde teknik liderlik işi buldu. Yeni işinde yapay zeka kodlama araçlarını kullanıyor ancak üç geliştiricinin işini yapması gerektiğini düşünüyor.
Üniversiteler ve öğrenciler, dört yıllık eğitimlerinin onları yapay zekanın olduğu bir dünyaya hazırlamasını sağlamak için müfredatlarını ve ana dallarını yeniden düşünmek zorunda kalacaklar.
Stanford'dan Liphardt, “Bu, tüm lisans öğrencilerimin çevremizdeki şirketlerde harika işler bulduğu üç yıl öncesine göre dramatik bir tersine dönüş oldu” dedi. “Bu değişti.”
Bir yanıt yazın