გენერაციული AI კოდირების ასისტენტების ზრდა ტენდენციას ასწავლით სოცდეველოპმენტის გუნდების კომპოზიციას, რაც ახალი დეველოპერებისა და QA პოზიციების რისკს მატებს. როგორც ეს ინსტრუმენტები უმჯობესდება, CIOები და დეველოპმენტ ლიდერები პრიორიტეტს დავიწყებენ AI სპეციალისტებისა და უფროსი დეველოპერების დაქირავებაზე AI გენერირებული კოდის მონიტორინგისთვის. ანა დემეოს, Climate Tech Strategic Advisors-ის დამფუძნებლის მიხედვით, გუნდები ხდებიან უფრო გამარტივებული, რაც ლიმიტირებას ახდენს ახალი დეველოპერებისა და სტაჟიორების დაქირავებაზე, რადგან AI უფრო მეტ პასუხისმგებლობას იღებს კოდირებაზე, ამგვარად წარმოქმნის შესრულების სხვაობას A და B მოთამაშეებს შორის. დარჩენილი დეველოპერები უნდა იყვნენ ადაპტიური კრიტიკული მოაზროვნეები, რომლებიც თანამშრომლობენ სხვადასხვა დეპარტამენტებთან. დემეო აღნიშნავს, რომ უფროსი დეველოპერები მოქმედებენ როგორც AI გენერირებული კოდის რედაქტორები, უფრო მეტად ვაირიტერები, რაც კოდს ბიზნესი მიზნებთან აიღებს. მომავალი გუნდები შეიძლება შედგნენ პროდუქტის მენეჯერის, UX დიზაინერისა და AI ინსტრუმენტების გამოყენებით პროტოტიპების შექმნა და ჰონისგან რთველი დევიდ ბრუკსისგან, Copado-დან. მიუხედავად შიშებისა სამუშაოების დაკარგვისა – განსაკუთრებით ახალბედა დეველოპერებისთვის – ბრუკს აღნიშნავს, რომ შემცირებული სამუშაოები შეიძლება საბოლოოდ გამიარის ხარისხის აწევის, სადაც ნაკლები ინჟინერი შეგძლება თქივეს ყოფილა. როლების როგორიცაა პროგრამული არქიტექტორების სწავლება შეიძლება შეექმნათ გამოწვევა ნაკლები საწყისი ეტაპის პოზიციების გამო. მიუხედავად იმისა, რომ ტრანსფორმაცია არ გადაჭარბებულა პიკს, GitHub-ის კვლევა აჩვენებს, რომ 97%-ზე მეტი დეველოპერები იყენებენ AI კოდირების ინსტრუმენტებს, სადაც Copilot-ის გამოყენება მნიშვნელოვნად იზრდება ბოლო თვეებში.

თუმცა, IT პროფესიონალების დაახლოებით 75% გამოთქვამს შეშფოთებას, რომ AI მათი უნარ-ჩვევების უუნაროდაკვეს. ზოგი ექსპერტი, როგორიცაა ედ ვატალი, ელიან გუნდების ზომებიდან დასკვნამდე AI-ს განვითარების ინსტრუმენტებით კომბინაციაში. უფრო ხანგრძლივობაში, როდესაც პროექტების კომპლექსურობა შემცირდება. დამატებითო, ლო-კოდი/უ-კოდი ინსტრუმენტები დაამატებენ უბილო პერსონალს ისევე საშუალებების გაშენებაში, რაც ტრადიციულ განვითარებას დაემატება. ზოგიერთი ადამიანი როგრც მარკუს მერრელი, აფრთხილებენ გადაჭარბებული AI კოდირების ასისტენტების სარგებლების შეფასებას, ადვოკატირებენ ბალანსსს მეტი რეფლექტივრობის საფუძველზე, უცვლელი სტრუქტურული გარდაქმნები ან პერსონალური შემცირებები შესწავლის ნაცვლად. მერრელი თვლის გენერაციულ AI-ს სრულიად ახალი არაფერის ჩანაცვლების შესაძლებლობა არ აქვს; იმ მოწინავე ტიპის პლატფორმები, როგორ low-code/no-code უფრო დიდი გავლენა აქვს სამუშაო დინამიკაზე. იგი აფრტყრილებს, რომ ორგანიზაციებმა შეიძლება დაიჩრდა AI ინსტრუმენტების ზედმეტ გამოსაყენებლად, რაც შეიძლება საფრთხეში დაიყენინანების თუ ეს ტექნოლოგიების ხარჯები მნიშვნელოვნად გაიზრდება.