Számítógép programozók
Az emberek ezt is megtekintették
Számított automatizálási kockázat
Magas kockázat (61-80%): Az ebben a kategóriában található munkák jelentős fenyegetést jelentenek az automatizáció szempontjából, mivel sok feladatukat könnyen automatizálhatjuk a jelenlegi vagy a közeljövő technológiáival.
További információ arról, hogy mi ez a pontszám, és hogyan számítják ki, elérhető itt.
Felhasználói szavazás
Látogatóink szavazatai alapján valószínű, hogy ezt a foglalkozást automatizálni fogják. Ezt az értékelést tovább erősíti a kiszámított automatizálási kockázati szint, amely 70% esélyt becsül az automatizálásra.
Mit gondol, milyen kockázatai vannak az automatizációnak?
Milyen valószínűséggel fogják Számítógép programozók robotok vagy mesterséges intelligencia helyettesíteni a következő 20 évben?
Érzelem
A következő grafikon mindenhol szerepel, ahol jelentős mennyiségű szavazat áll rendelkezésre, hogy értelmes adatokat lehessen megjeleníteni. Ezek a vizuális ábrázolások az időbeli felhasználói szavazási eredményeket mutatják, jelentős jelzést adva a hangulat trendjeiről.
Érzelem idővel (negyedévente)
Érzelem az időben (évente)
Növekedés
A 'Computer Programmers' munkahelyi nyitások száma várhatóan 9,6%-vel csökken 2033-ra.
Teljes foglalkoztatottság és becsült állásnyitások
A frissített előrejelzések 09-2025 időpontban esedékesek..
Bérek
A(z) 2023-ban a 'Computer Programmers' éves középfizetése 99 700 $ volt, vagyis 47 $ óránként.
'Computer Programmers' magasabb összeget kaptak, mint az országos mediánbér, ami 48 060 $-n állt.
Bérek az idők folyamán
Térfogat
2023 időpontjában 120 370 ember dolgozott 'Computer Programmers' munkakörben az Egyesült Államokban.
Ez körülbelül a 0,08% -át képviseli az országban foglalkoztatott munkaerőnek.
Másképp fogalmazva, körülbelül minden 1 ezer. ember 'Computer Programmers'-ként dolgozik.
Munkaköri leírás
Hozzon létre, módosítson és teszteljen kódokat és scripteket, amelyek lehetővé teszik a számítógépes alkalmazások futtatását. Dolgozzon a szoftver- és webfejlesztők vagy más személyek által felvázolt specifikációk alapján. Elképzelhető, hogy számítógépes programokat fejleszt és ír, amelyek tárolják, megtalálják és visszakeresik a specifikus dokumentumokat, adatokat és információkat.
SOC Code: 15-1251.00
Megjegyzések
Leave a comment
So its pretty hard to train an ai that can be adapted to every it infrastrcuture. It also is a risk since it would mean giving ai access to 100% of the system, which is a concerning security risk.
One day there may be an ai that can do that, but even then it will require programmers that maintain the ai and check/test code that it wrote since someone will need to take responsbility for what the ai does. And since i cant even gurantee my own code to work at all times in different cases, I sure as hell wont take responbility for some ai code no matter how good the ai is
PR review is getting handled by AI now. Gemini, Copilot, and CodeRabbit are taking over.
Security has always been weak. They just force 2 factor and call it a day. Look at the NPM supply attacks because one guy took the bait on an email.
Please take into account the trajectory of progress rather than the current state of things.
But though AI (= LLMs) has gotten better in the sense of creating more complex outputs, it otherwise suffers from exactly the same problems as early versions: no compositionality, no continual learning, no consistency, and no self-correction.
If you ask it to fix a certain bug fix in a complex codebase, you have a high chance that it also starts to change something completely unrelated. It doesn't really grasp how precisely elements make up the complex whole; instead, it applies pattern-matching, by which it gets misled. You can waste days with AI on what would be a five-minute manual fix.
Also, junior devs' job isn't to churn out mediocre code for generic, long-solved tasks or create the 1000th to-do list app. Instead, they get onboarded and are supposed to familiarize themselves with your codebase to improve it. But you know that "PT" in ChatGPT stands for "pre-trained?" So AI doesn't learn anything new. AI is like suffering from anterograde amnesia.
Anyway, neither apps nor code are like a commodity where "more is better". In the end, the point is to create something new. Otherwise there is not much point: just use an already existing and tested library. And it's exactly the "new" part where AI sucks because it struggles to transcend its training data.
So no, AI is incapable of replacing junior devs.
It would have a lot of immediate positive effects if AI worked like you describe: it would insanely empower open-source projects (often lacking maintainers) to fix all their long lists of bugs or introduce new features. But this is not what we observe at all. Because AI is overhyped and underdelivers.
-> MNCs keep laying off juniors while recording profits. Why? Because they have trained their AIs to do the jobs of 100s of people. Where they needed 100 people, they only need 1 now.
-> OpenAI just hired ex-bankers to develop financial AIs that will eventually replace junior finance professionals in their company. Others are following suit.
-> Salesforce has openly admitted to cutting jobs because of AI. So have many other top companies.
Don't get me wrong, I think AI is way off from completely replacing digital labour. I almost agree with you on most of your points.
But it's getting there, and it's getting there quickly. It's only a matter of time until researchers develop a new system that supersedes transformer models. And judging by the Billions being burned every day on AI research, it's almost inevitable.
I think you'll find the "AI 2027" paper very interesting. Please do have a read. And thanks for your reply :)
Hagyjon egy választ erről a foglalkozásról