AI, BT işlerinin yerini alacak mı?

Özet: Yapay zeka, BT uzmanlarının yerini alacak mı? Muhtemelen hayır. Asıl değişim, hangi becerilerin önemli olduğu konusunda yaşanıyor. Hızla değişen bir alanda nasıl değerli kalınacağını öğrenin.

Anahtar Noktalar

AI gerçekten BT uzmanlarının yerini alacak mı?

AI, tüm kariyerleri ortadan kaldırmaktan ziyade, BT işlerinin bir kısmını yerini alma olasılığı daha yüksektir.

Tekrarlayan kod, rutin destek talepleri veya temel yapılandırma gibi sadece uygulama odaklı roller en fazla baskı altında. Mimari, risk, güvenlik ve takımlar arası sonuçlardan sorumlu roller ise çok daha dayanıklı.

Her geçen gün, yapay zeka daha rutin üretim görevlerini üstlenirken, insanlar tasarım, entegrasyonlar ve karar verme süreçlerine daha fazla zaman ayırıyor. Bu, yapay zekanın önerilerinin ne zaman güvenli olduğuna karar vermeyi, olayları koordine etmeyi ve sistemleri iş ihtiyaçlarına göre uyumlu hale getirmeyi de içeriyor.

Bir grup olarak, BT rollerinin karmaşıklığı artıyor ve en basit junior pozisyonlar azalabilir veya birleştirilebilir.

Gerçek Dünyadaki Etkisi: Halihazırda Otomasyon Alanları

Üretken yapay zeka ortaya çıkmadan önce, BT ş Akışı manuel şablon kodlama, tekrarlayan regresyon testleri ve sonsuz günlük taramalarına dayanıyordu.

Yardım masaları her gün aynı şifre sıfırlama ve erişim sorularını alan ve olay müdahale ekipleri, sorunları çözmeye başlamadan önce gürültülü uyarıları elle eliyordu.

Artık kod asistanları fonksiyonlar ve testler öneriyor, AIOps araçları günlük akışlarındaki anormallikleri işaretliyor ve sohbet robotları birçok yaygın destek talebini ele alıyor. AI, hataları ve güvenlik açıklarını tespit etmeye yardımcı oluyor ve paydaşlar için olayları özetliyor.

Çoğu geliştirici halihazırda kod özel AI araçlarını kullanıyor veya kullanmayı planlıyor, bu nedenle iş karışımı saf manuel üretimden ziyade sistem tasarımı, entegrasyonlar ve doğrulamaya doğru kayıyor.

BT'yi Şekillendiren Yeni AI Trendleri

AI, yazılımların geliştirilmesi ve çalıştırılmasında artık sadece bir yan araç değil, standart bir katman haline geliyor.

BT uzmanları için bu, beklentilerin arttığı anlamına gelir: AI'yı güvenilirliği, hızı ve güvenliği artırmak için ne kadar iyi kullandığınız ile değerlendirilirsiniz, AI'dan kaçınıp kaçınmadığınız ile değil.

1. Günlük Araçlara Yerleştirilmiş Yapay Zeka Yardımcıları

Kod düzenleyicileri, bilet sistemleri ve dokümantasyon platformları artık kod öneren, taslaklar yazan ve konuları özetleyen yerleşik yardımcı pilotlarla birlikte sunuluyor.

Bunlardan yararlanarak daha hızlı iş yapmanız, ardından kendi muhakemenizi kullanarak hataları düzeltmeniz, parçaları bir araya getirmeniz ve kararlarınızı takım arkadaşlarınıza açıklamanız beklenir.

2. AIOps ve Otonom Düzeltme

Operasyon platformları metrikleri, günlükleri ve izleri alır, ardından anormallikleri tespit eder ve oyun kitaplarını tetikleyici olarak kullanır.

SRE ve operasyon mühendisleri, tüm gün gösterge panellerini izlemek yerine, giderek daha fazla bu oyun kitaplarını tasarlıyor, uyarı eşiklerini ayarlıyor ve hangi eylemlerin otomatik olarak yürütülebileceğini ve hangilerinin insan onayı gerektireceğini belirliyor.

3. Yazılım Yaşam Döngüsünde Uçtan Uca Yapay Zeka

AI artık gereksinimlerden uygulamaya kadar her aşamada karşımıza çıkıyor. Paydaşların notlarını özetleyebilir, tasarım modelleri önerebilir, testler oluşturabilir ve altyapı komut dosyaları yazabilir.

Bu, BT uzmanlarının değişikliklerin nasıl yayıldığını ve yapay zekanın çıktısının yaşam döngüsü boyunca güvenilirlik, güvenlik veya performans risklerini nerede gizleyebileceğini anlamaları için çubuğu yükseltir.

4. AI Sistemleri için Yönetişim, Güvenlik ve Uyumluluk

Takımlar yapay zeka özelliklerini kullanıma sunarken, veri modellerinin neleri görebileceğine, komutların ve çıktıların nasıl kaydedileceğine ve riskli kullanım örneklerini kimin inceleyeceğine karar vermelidir.

Güvenlik ve platform mühendisleri, yalnızca ağları ve sunucuları korumaktan, yapay zeka kullanımı için politikalar ayarlamaya ve bu politikaların nasıl işlediğini denetlemeye geçiyor.

Bu trendlerin ortak konusu, daha hızlı yazarak daha az kazanacağınız, güvenli sistemler tasarlayarak, otomasyonu denetleyerek ve iş hedefleri ile teknik kısıtlamalar arasında çeviri yaparak daha fazla kazanacağınız gerçeğidir.

Geliştirilmesi ve Bırakılması Gereken Beceriler

Bu eğilimler, en değerli BT becerilerinin değiştiği anlamına gelir; bu da eleştirel düşünme becerilerinizi geliştirmeniz gerektiği anlamına gelir.

Derin teknik bilgi hala önemlidir, ancak sistem düşüncesi, risk yönetimi ve işbirliği ön plana çıkmaktadır. Bu beceriler, yapay zeka araçlarından korkmak yerine, bu araçları akıcı bir şekilde kullanma becerisiyle desteklenmektedir.

İki Katına Çıkarılması Gereken Beceriler

AI araçları daha rutin işleri üstlenirken, insanlar sonuçlardan sorumlu olmaya devam ettikleri için bu beceriler önem kazanıyor.

İşverenler, sağlam mimariler tasarlayabilen, karmaşık sorunları giderebilen ve otomasyon söz konusu olduğunda bile sistemlerin güvenliğini sağlayabilen BT uzmanlarına ihtiyaç duyar.

Uygulamada bu, değişiklikleri taslak haline getirmek için bir kod asistanı kullanmak, ardından kişisel olarak sınır durumları ve arıza modlarını stres testine tabi tutmak anlamına gelebilir. Ya da AI'nın yardımcı olduğu veya olmadığı durumları inceleyen olay incelemelerine liderlik etmek anlamına gelebilir.

Yararlı bir alışkanlık, her hafta düzenli olarak zaman ayırarak son zamanlarda yaptığınız gerçek görevlerde yapay zekayı denemek ve neyin işe yaradığını not almaktır.

Önemsizleştirilecek veya Devredilecek Beceriler

Tekrarlayan işlemler üzerine kurulu beceri setleri otomasyon için daha uygundur ve kariyerin temelini oluşturması daha zordur.

Buna, yapay zekanın halihazırda iyi bir şekilde gerçekleştirdiği ve sistemleriniz veya kullanıcılarınız hakkında fazla bilgi gerektirmeyen görevler de dahildir.

Burada hedefiniz, her manuel adımı bağlı kalmak değil, bunun etrafında otomasyon tasarlamak olmalıdır.

Tekrarlayan akışları belgelendirin, bunları komut dosyalarına veya yapay zeka asistanlarına yerleştirin ve bu araçların nasıl yapılandırıldığı ve izlendiği konusunda sahipliği elinizde tutun.

Bu değişim, otomasyonla rekabet etmekten, otomasyonun nasıl kullanılacağına karar vermeye doğru bir geçişi ifade ediyor.

Kariyer Beklentileri

BT işleri için makro tablo güçlü olmaya devam ediyor. ABD'de, bilgisayar ve bilgi teknolojisi mesleklerinin ortalamadan çok daha hızlı büyüyeceği proje. BLS'nin bilgisayar ve BT rollere ilişkin öngörüsüne göre, bu alanda yılda yaklaşık 317.700 iş imkanı ve yıllık ortalama 105.990 dolarlık bir maaş öngörülüyor.

Küresel araştırmalar, iş faaliyetlerinin yaklaşık yüzde 30'unun otomasyonla gerçekleştirilebileceğini, ancak toplam işlerin sadece küçük bir kısmının tamamen ortadan kalkacağını ve yeni teknoloji rolleri başka alanlardaki bazı kayıpları telafi edeceğini gösteriyor.

Talep, devam eden bulut benimseme, siber güvenlik tehditleri, veri artışı ve sektörler genelinde yeni yapay zeka ürünleri tarafından yönlendirilmektedir. Düzenlemeler ve müşteri beklentileri, daha yüksek güvenilirlik ve daha iyi veri koruması için baskı yaratmaktadır.

Otomasyon bazı rutin işlerin hacmini azaltır, ancak aynı zamanda çalışma süresi, güvenlik ve hız beklentilerini de artırır ve bunların tümü için yetenekli insanlara ihtiyaç vardır.

Finans, sağlık hizmetleri ve kritik altyapı gibi başarısızlıkların pahalıya mal olduğu veya düzenlemelere tabi olduğu rollerde ücretler genellikle yüksek kalır.

İşin metalaştırıldığı veya büyük ölçüde dış kaynaklara yaptırıldığı durumlarda daha düz bir yapı olabilir. BT ile ürün veya iş sahipliğini birleştiren karmaşık alanlara veya rollere geçmek, hem maaşı hem de istikrarı artırabilir.

Daha dayanıklı görünen nişler arasında güvenlik mühendisliği, SRE ve platform mühendisliği, yapay zeka platformu ve AIOps rolü ile sıkı bir şekilde düzenlenmiş sektörlerdeki BT pozisyonları yer almaktadır.

Derin teknik becerileri yönetişim ve takım koordinasyonu ile birleştiren hibrit yollar da öne çıkıyor. Hangi niş, sektör ve sorumluluk düzeyinde gelişeceğinizi seçmek, hala sizin kontrolünüzde olan bir kaldıraçtır.

Sırada ne var?

AI'yı benimsemeyi engelleyemezsiniz, ancak nasıl tepki vereceğinize karar verebilirsiniz. Önümüzdeki 6 ila 24 ay için pratik bir plan, riski azaltmanıza ve ortaya çıkan yeni fırsatları fark etmenize olanak tanır.

Mevcut Rolünüzü İstikrarlı Hale Getirin

AI'yı halihazırda yaptığınız işe dahil ederek başlayın. Kod taslakları, günlük özetleri veya bilet yanıtları için asistanları kullanın, ardından onların çıktılarını kendi çıktılarınızla karşılaştırın.

Yöneticinize takımın yapay zekayı nasıl kullanmayı planladığını sorun ve karar alma sürecine yakın olmak için küçük pilot çabalarında gönüllü olun.

2. Becerilerinizi Geliştirin

Mimarlık ve yapay zeka araçları veya güvenlik ve bulut gibi kariyer yolunuza uygun bir veya iki öncelikli beceri teması seçin. Ardından bunları gerçek projelere uygulayın.

Her çeyrekte en az bir yeni beceri ek dosyasını hedefleyin, bunu bir işte uygulayın ve öğrendiklerinizi kısa bir kişisel yazıda özetleyin.

3. Gelecekteki Nişinizi Seçin ve Test Edin

SRE, güvenlik, platform mühendisliği veya yapay zeka operasyonları gibi dayanıklı alanlara bakın ve keşfetmek için birini seçin. Bir olay çağrısını takip edebilir, yeni bir otomasyonun tasarımına yardımcı olabilir veya küçük bir AIOps gösterge paneli oluşturabilirsiniz.

Bunları, hangi sorumluluk ve iş kombinasyonunun size uygun olduğunu ortaya çıkaran deneyler olarak değerlendirin.

Birçok orta kariyerli BT uzmanı benzer bir modelden bahsediyor. AI ile belgeleme gibi güvenli alanlarda başladılar, sonra güven kazandıkça daha kritik görevlerde kullandılar.

Sürekli denemeleri daha derin sistem ve alan bilgisiyle birleştirerek, AI ile ilgili endişeleri, takımlarının onlara daha fazla güvenmesinin bir nedenine dönüştürdüler.

Son Düşünceler

AI, özellikle tekrarlayan ve öngörülebilir kısımlar olmak üzere, BT işlerinin bir kısmında otomasyon gerçekleştiriyor.

Aynı zamanda, sistem tasarlayabilen, olayları yönetebilen, verileri güvenliğe alabilen ve yapay zeka kullanımını yönetebilen kişilere olan güçlü talep, toplu bir yok oluş değil, yeniden şekillenen rollerin olduğu bir geleceğe işaret ediyor.

En güvenli seçenek, yapay zekayı araç zincirinin bir parçası olarak görmek ve onunla rekabet etmek yerine, onun üzerinde yer alan beceriler geliştirmektir.

Öğrenmeye devam ederseniz, otomasyona direnmek yerine onu benimser ve dirençli nişlere yönelirseniz, kuruluşların teknolojiyi nasıl oluşturduğu ve işlettiği konusunda merkezi bir konumda kalabilirsiniz.

Sık Sorulan Sorular

Evet, dar kapsamlı işlerin ötesine geçmeyi hedefliyorsanız. Kod veya operasyonları mimari, güvenlik veya alan bilgisiyle birleştirdiğiniz rollere odaklanın ve başlangıçtan itibaren yapay zeka konusunda akıcı olun. İşverenler hala yapay zeka destekli sistemleri tasarlayabilecek ve denetleyebilecek kişilere ihtiyaç duyuyor.

Genç BT uzmanları, işlerinin çoğunlukla standart kodlama veya rutin biletlerden oluştuğunu ve otomasyon baskısıyla daha fazla karşı karşıya kaldıklarını belirtmektedir. Mimari tasarımı yapan, olayları yöneten ve güvenlik veya uyumluluğu yöneten kıdemli çalışanlar, yapay zekanın üstesinden gelemeyeceği sorumlulukları üstlendikleri için hala yoğun talep görüyor.

Rolünüzün otomasyon tasarımı, uyarıların ayarlanması ve karmaşık olayların yönetilmesine doğru kayacağını bekleyin. AI iş akışlarını ve oyun kitaplarını üstlenmek için gönüllü olun. Böylelikle, başkalarının yeni sistemlerin sorumluluğunu üstlenmesini beklemek yerine, daha değerli işlere geçebilirsiniz.

Risk modelleri değişiklik gösterir. Daha küçük pazarlar daha rutin işleri dış kaynaklara yaptırıyor olabilir, ancak otomasyonunun veya offshore edilmesinin zor olduğu düzenlenmiş, eski veya özel sistemler için yerel uzmanlara da ihtiyaç duyarlar. Alan bilgisi ve karma beceriler geliştirmek, nerede olursanız olun size yardımcı olacaktır.

Sprint planlaması, olay çağrılarını yönetme ve yol haritasını şekillendirmeyi saf uygulama yapmaktan daha çok seviyorsanız, şimdi tam zamanı olabilir. Teknik geçmişinizi yeniden kullanırken daha stratejik sorumluluklar da ekleyen platform mühendisliği, SRE veya teknik sahiplik gibi hibrit rol hedeflenmeye başlayın.