Az előadásban Mihail Eric, a Stanford Egyetem oktatója és egy San Franciscó-i startup AI vezetője azt a szemléletváltást tárgyalja, amely az új generációs, mesterséges intelligenciára épülő fejlesztések megjelenésével alakul ki a szoftverfejlesztés világában. Az önálló fejlesztők szerepét egyre inkább átveszi az „ügynökök kezelésének mestere” – vagyis az, aki képes több mesterséges intelligencián alapuló ügynök munkáját hatékonyan irányítani.
Felvetődik a kérdés, hogyan hat a junior fejlesztők munkaerőpiaci helyzetére az AI terjedése, különösen annak fényében, hogy rengeteg új diplomás próbál elhelyezkedni egy olyan korban, amikor a cégek inkább néhány, AI-kompetens munkatársra vágynak a tömeges létszám helyett. A szerző betekintést enged az AI-natív mérnök kulcskészségeibe: a hagyományos programozási alapokon túlmenően például a több ügynök párhuzamos kezelésének, a munkafolyamatok felosztásának és a kontextusváltás kezelésének képességére.
Szóba kerül, hogyan lehet a fejlesztői környezetet „ügynökbaráttá” alakítani, hogy a mesterséges intelligencia-alapú rendszerek könnyen értelmezzék a kódot, teszteket, és konzisztensen használják a programozási mintákat. Kiemelt téma az is, mennyire fontos a kód tesztelése, dokumentációjának és szerkezetének rendezettsége, hogy az AI ne hozzon létre hosszú távon problémákat.
Érdekes kérdéseket vet fel, miszerint hol a határa a funkcionalitásnak és a valóban kiemelkedő szoftvernek, és hogyan válhat valaki a legjobb AI-natív fejlesztők közé – kísérletezéssel, kitartással és folyamatos fejlődéssel. A világ egyik kulcskérdése lehet, mi történik, ha az AI-rendszerek egymással fognak kommunikálni és együttműködni: milyen szabályok, szervezési elvárások születnek ebből, és vajon tényleg új iparágak alakulnak ezekből a felismerésekből?
