Kunstig intelligens (KI) kan automatisere deler av IT-drift og -utvikling, skriver Ivar Aune i et innlegg på Digi. Dette har han, som mange av oss allerede har erfart, trolig rett i. Videre skriver Aune at «drastiske kutt i behovet for nye IT-arbeidsplasser er en sannsynlig konsekvens av de effektiviseringene som nå realiseres ved hjelp av kunstig intelligens».
Abstraksjonsnivåer
På en veldig god dag kan KI-verktøy hjelpe til med å øke abstraksjonsnivået i IT-arbeid. Dette kan være å hjelpe plattformingeniøren med å huske på noen Yaml-besvergelser eller utvikleren med å huske hvordan man sorterer en liste. Begge trenger nå bare å fortelle en språkmodell hvilket problem de forsøker å løse og la den skrive en løsning.
Innen IT har vi opplevd flere ganske plutselige økninger av abstraksjonsnivået. Noen eksempler er da de første programmeringsspråk oppsto og da skyen abstraherte bort det meste av maskinvare fra serverrommene rundt omkring. Hver gang abstraksjonsnivået har gått opp, har vi opplevd en økning i effektivitet. Ved å gå fra å manuelt koble om ledninger til hullkort, fikk vi nok minst like stor forbedring i effektiviteten til utviklere som de 15–45 prosent ved KI-støttet utvikling. Likevel falt ikke etterspørselen etter IT-arbeidere som en stein på 50-tallet.
Sammen med økt effektivitet blant IT-arbeidere har vi tidligere sett en økning i mulighetene IT kan tilby. Og økningen i muligheter har, fra Cobol til skyen, ført både til økt etterspørsel og økning i etterspørselen etter arbeidskraft innen IT.
Historiske mønstre er selvsagt ingen garanti for at ting vil gjenta seg. Men kronikken til Aune gir heller ingen overbevisende grunner til at det ikke vil skje.
.jpg)
Mer KI gir færre stillinger og nye krav til kompetanse blant de ansatte
Begrensninger i GenAI
Dagens GenAI-verktøy som støtter kodegenerering, kan tolke vår intensjon med en kodesnutt ut fra en prompt eller en kontekst. De kan også lage kodesnutter som ofte oppfyller intensjonen eller kommer nærme nok til at bare små endringer er nødvendig. Dette er nyttig som bare det. For å kunne bli helt automatisert mangler likevel det å kunne skape og beskrive intensjonen. Å eliminere behovet for menneskelig intervensjon her, vil trolig kreve en annen form for KI enn dagens språkmodeller. Kanskje noe som ligner skummelt mye på en autonom generell KI.
Der er flere selskaper som påstår at de nærmer seg noe slikt, men inntil singulariteten inntreffer og vi alle, i beste fall, blir slaver av KI, er ikke dette noe vi enkelt kan forutse eller planlegge for. Hvem vet, kanskje superintelligensen vil sette oss alle til å kode 4k-demoer i Motorola 68000 assembly for å more seg selv.
Hva en IT-arbeider egentlig gjør
Selv om vi fikk en KI som laget perfekt kode på ingen tid, virker det lite sannsynlig at vi blir kvitt IT-arbeiderne helt. Det ville absolutt gi en stor forbedring for effektiviteten til enkelte koder. Likevel gjør menneskelige kode-makere flere ting som ikke like lett automatiseres. En undersøkelse viser at kodere bruker så lite som 4,5 timer i uka på å skrive kode. En tolkning av dette er at resten av tiden er sløst. En annen er at det utføres fornuftig arbeid som ikke er ren koding. Selv om KI reduserer tiden brukt på koding til nær null, må resten av arbeidet fortsatt gjøres. Mye av arbeidet som blir igjen, vil nok stadig behøve folk med god teknisk forståelse.
Dette betyr ikke at vi ikke vil nyte godt av fremskritt innen KI fremover. Og det er vanskelig å vite med sikkerhet hva som skjer, selv i nær fremtid. Inntil noe virkelig nytt oppstår, tror jeg likevel jobbene våre og de fremtidige jobbene til dagens IT-studenter er nokså trygge. Særlig for dem som lærer seg å bruke KI-verktøy.
Nei, KI løser ikke Norges mangel på IT-kompetanse
