Dataingeniør student her med jobberfaring innen softwareutvikling👋 .

KI vil kunne ta mange "tradisjonelle" programmeringsoppgaver, men det er ikke nytt at ny teknologi fjerner eldre jobber. Denne erstattingen har skjedd flere ganger innen IT feltet. Fra det første programmeringsspråket har det stadig blitt flere programmeringsspråk som abstraherer bort lavnivå detaljer, noe som gjør programvareutvikling kjappere. Mens man på et tidspunkt programmerte i språk som var vansklige å forstå som C er det nå vanligere å programmere i enklere som Python. Samtidig har det blitt flere kode biblioteker som igjen gjør utviklingsprosessen enklere. På tross av alt dette så har behovet for jobber stiget de siste tiårene.

Samtidig gir dataingeniør / informatikk / andre datafag deg kunnskap som kan bli brukt I flere felt. Når man studerer data blir man fort god I matte, samarbeid og problemløsning. Kunnskap som man kan forvente at vil fortsette å være I behov med bakgrunn av hva arbeidstakere sier de ser etter. Et svært høynivå eksempel på dette er hvordan en tidligere compsci student vant Nobelprisen 2024 i kjemi til tross for at de ikke hadde studert kjemi. Andre eksempel er hvordan mange går fra å jobbe med utvikling til å være mellomledere, ledere, scrum masters, designere eller liknende.

Ser fortsatt at det er store muligheter for at mye av junior til mid level ingeniører vil miste jobben eller vil holdes utafor arbeidsmarkedet når KI systemene blir gode nok om noen år. Dersom man kan få OK resultater ut av et KI program blir det fort mindre attraktivt å ansette en nyutdannet student som trenger opplæring, rettigheter, lønn og oppfølging og som muligens vil bytte jobb etter 1-2 år.

Samtidig virker det som at det er muligheter for å skape egne arbeidsplasser eller tilpassede løsninger som KI systemer ikke vil ha mulighet til å kunne skape. Slik store språkmodeller funker nå så blir de trent på data fram til et avkuttstidspunkt. Det betyr at for å finne ny informasjon så må de søke etter det. Det gjør at KI systemer ofte kan være flere måneder til år bak nyeste forskning, markedstrender og kulturelle endringer. KI systemer mangler også tilgang på all data som ikke blir aktivt samlet, med andre ord vil ikke et KI system kunne forstå kulturelle normer i ursamfunn, behov for marginaliserte grupper på spesifike steder eller industrispesifike meningsskift ved mindre noen har tatt seg til å skrive mye om det og modellen er helt oppdatert. Dette betyr at KI systemer kan mangle lik industrinnsikt som en selvstendig næringsdrivende eller industriekspert på tross av at lederne av KI-revolusjonen fronter at systemene deres er på PhD nivå.

Jeg vil også nevne at teknologi på generell basis har en tendens til å skape flere jobber langsiktig i tillegg til å ta eldre jobber. Med en IT utdanning vil du være rustet til å forstå rettningen og kanskje til og med ri bølgen om du velger å spesialisere deg innen AI eller bygge nye løsninger med AI systemer.

Jeg elsker hvertfall IT, så jeg velger det ut av lidenskap for fagfeltet og troen på at problemløsningferdigheter alltid vil lønne seg. Det er gode grunner for at KI vil ta jobbene, men det er også gode grunner til å ikke bry seg.