V zadnjih dveh letih je izraz Inženir, ki je obetalo, prešel iz zastarelega v zastarelo. Strokovnjak, ki se je pojavil, da bi zapolnil vrzel učinkovitih interakcij z jezikovnimi modeli, se je utrdil med vzponom LMLS kot ključa pri pridobivanju ustreznih odgovorov. Globalna raziskava McKinsey je pokazala, da je 7% organizacij, ki so sprejele umetno inteligenco, že najela hitre inženirje, kar kaže na zgodnje sprejetje te vloge v različnih sektorjih.
Delo izdelave natančnih ukazov, ki so prej veljali za razliko, je bilo postopoma avtomatizirano. Orodja, kot je DSY, ponazarjajo to gibanje s preoblikovanjem hitre prilagoditve v programski proces, ki je sposoben generirati, testirati, analizirati in optimizirati navodila v realnem času. Ta dinamična postavlja pod vprašaj potrebo po ohranjanju strokovnjakov, ki so predani izključno tej funkciji.
Bistvo inženirskega poziva je bilo vedno povezano s poskusi in napakami. Različni stavki, analiza rezultatov in prilagajanje parametrov so predstavljali obrtni proces, ki, čeprav je bil učinkovit v začetnih fazah, ni imel razširljivosti in doslednosti. Avtomatizacija se s temi omejitvami prekine, saj ponuja neprekinjene cikle optimizacije, manj dovzetne za človeške napake in bolj primerna za naraščajočo kompleksnost aplikacij AI.
Ta prehod odraža tudi konceptualno spremembo, pri kateri fokus ni več ročni, ki “poziva” k temu, da postane proces programiranja. Tako kot so ročno izbiro uteži nevronskih mrež nadomestili optimizacijski algoritmi, se hitro pisanje zdaj obravnava kot tehnični problem, ki ga je treba sistematično reševati. Rezultat je predvidljivost in hitrost na ravneh, ki jih izolirani človeški učinek ne doseže.
Učinek presega učinkovitost delovanja. Postopno izumrtje slike poziva kaže, kako lahko specializacije postanejo prehodne ob avtomatizaciji. Poklici se pojavijo za zapolnitev začasnih vrzeli, dokler jih bolj izpopolnjena orodja ne vključijo v izvorno. V tem primeru strokovno znanje seli z ročno izdelane izvedbe na področja, kot so sistemska arhitektura, avtomatizacija toka in načrtovanje strateških rešitev.
Sprememba poudarja tudi ponavljajoči se vzorec tehnološkega razvoja, kjer je vse, kar je mogoče sistematizirati, ponavadi avtomatizirano. Disciplina hitrega inženiringa je po svoji naravi postala neizogibna tarča. Strokovnjak, ki se je omejil na besedilno interakcijo z modeli, zdaj vidi svoj prostor, stisnjen s cevovodi, ki to funkcijo prevzamejo na neprekinjen in avtonomen način.
Ta premik ne pomeni odprave nakopičenega znanja, temveč njegovo prerazporeditev. Razumevanje delovanja jezikovnih modelov in njihovih omejitev ostaja pomembno, vendar aplikacija postane bolj abstraktna vrednost verige vrednosti. Razlika je v tistih, ki načrtujejo in integrirajo sisteme, ne pa v tistih, ki neposredno manipulirajo z besedilom ukaza.
Izginotje inženirskega poziva kot izolirana specializacija potrjuje hitrost, s katero umetna inteligenca na novo definira profesionalne funkcije. Epizoda nakazuje širše opozorilo, v katerem se adaptacije, ki so včasih trajale desetletja, dogajajo v nekaj letih. V scenariju, ko avtomatizacija absorbira celo nastajajoče intelektualne dejavnosti, postaneta fleksibilnost in strateško predvidevanje nepogrešljiva za strokovnjake in organizacije.
