Kezdetben vala a programozó-zseni: a félénk, visszahúzódó, fiatal srác. Szobája mélyén üldögélve olyan tudással rendelkezett, mint szinte senki más: adatbázisokba hatolt be, bankok titkosított rendszerét törte fel, szálkát jelentett az állami erőszakszervek szemében. Ismeretei szinte ezoterikusnak tűntek a többiek számára. Nos, ez az elzárt világ az LLM-ek eljövetelével szélesre tárta kapuit bárki előtt. A kereslet is megcsappant a ma már sokszor „software engineer”-nek titulált emberek előtt. Mit hoz számukra a jövő? Szubjektív elmélkedés egy kortárs jelenségről.

Ki írja a kódot?

Térjünk in medias res a lényegre: az elmúlt évek legszembetűnőbb változása, hogy a mesterséges intelligencia átvett számos alapszintű programozási feladatot. A GitHub statisztikái szerint a Copilot használói 55%-kal gyorsabban fejlesztenek, különösen az egyszerű kódszakaszok írásában. Az olyan belépő szintű tevékenységek, mint a boilerplate kód generálása, alapvető algoritmusok implementálása vagy dokumentáció írása, ma már egy jól megszerkesztett prompttal megoldhatók.
Ez különösen a junior fejlesztőket érinti, akik eddig ezekkel a feladatokkal tanulták a szakma fortélyait. A Nielsen Norman Group 2025-ös tanulmánya szerint a programozók akár 126%-kal is több projektet tudnak elvégezni egy hét alatt AI-eszközök használatával. A pályakezdők hagyományos betanulási útja így alapjaiban változik meg.

Az iparági szakértők megosztottsága

A szakmai közösség véleménye megoszlik a fejlesztői munkahelyek jövőjét illetően. Andrej Karpathy, a Tesla korábbi MI-vezetője optimista: „A programozók nem tűnnek el, de a munkájuk természete gyökeresen megváltozik. Az MI-vel együttműködni tudó fejlesztő sokszorosan produktívabb lesz."
Ezzel szemben Gary Marcus, a neves MI-kutató szkeptikusabb: „Az MI-eszközök még mindig csak asszisztensek. A komplex rendszerarchitektúra, a problémamegoldás és a kritikus gondolkodás továbbra is emberi képességeket igényel."
John Carmack, a legendás játékfejlesztő és az ID Software alapítója még radikálisabb álláspontot képvisel: „A következő évtizedben a szoftverfejlesztés teljesen átalakul. Az, aki nem tanul meg együttműködni az MI-vel, olyan lesz, mint aki ma még assembly nyelven programozik".
Yann LeCun, a Meta AI vezető tudósa viszont óvatosságra int: „Az MI-eszközök nagyszerűek a kódgenerálásban, de a szoftvermérnöki munka sokkal több annál. A rendszertervezés, a felhasználói élmény optimalizálása és a csapatmunka olyan készségek, amelyeket még sokáig emberek fognak végezni."
Matt Welsh, a Google korábbi kutatója egy 2024-es tanulmányában kimutatta, hogy míg az egyszerű algoritmusok implementálásában az MI 89%-os pontosságot ér el, addig a komplex üzleti logika megvalósításában ez az arány 34%-ra csökken.
A Stack Overflow 2024-es felmérése árnyaltabb képet fest: a fejlesztők 70%-a használ már MI-eszközöket, de csak 28%-uk érzi úgy, hogy ezek helyettesíthetik a tapasztalt kollégákat. A többség inkább produktivitást növelő társként tekint rájuk. Megfigyelhető: minél régebb óta van a pályán egy fejlesztő, annál kevésbé aggódik az MI-k térnyerése miatt.

Amikor Claude kódol

A Cursor, Claude Code és OpenAI Codex megjelenése új fejezetet nyitott a szoftverfejlesztésben. Ezek az eszközök már nem csak kódkiegészítést végeznek, hanem komplex problémákat is képesek megoldani természetes nyelvi utasítások alapján.
A Cursor példája különösen beszédes: képes egész fájlokat átírni, hibákat javítani, sőt, még teszteseteket is generálni. Az Anthropic Claude Code-ja pedig parancssorból vezérelhető, így teljes fejlesztési munkafolyamatokat automatizálhat. Ezek az eszközök már olyan feladatokat oldanak meg, amelyeket korábban csak tapasztalt fejlesztők tudtak elvégezni.
A GitHub Copilot X továbbfejlesztett változata már képes pull requestek automatikus review-jára és dokumentáció generálására. A Replit Ghostwriter valós időben javasol kódmódosításokat, míg a Tabnine csapatspecifikus kódstílusokat tanul meg. Az Amazon CodeWhisperer pedig biztonsági rések azonosítására is alkalmas a kódgenerálás során.
Különösen érdekes a promptmérnöki (prompt engineering) készségek felértékelődése. A pontos, kontextusos utasítások megfogalmazása új szakértői területté vált. Nem egy egzakt adat, de úgy tűnik: egyre több álláshirdetésben figyelhető meg a prompt engineering az elvárt készségek felsorolásában.
Éppen ezért a változás nem csak a produktivitásban mérhető: megváltozik maga a fejlesztési gondolkodás is. A kód írása helyett egyre inkább a promptok megfogalmazása, az MI-generált kód validálása és optimalizálása válik központi készséggé. Az új paradigmában a fejlesztő egyfajta „kódkarmesterré" válik, aki több MI-eszközt koordinál egyidejűleg. (Ezt csak fokozza az MI-ügynökökkel kapcsolatos tevékenység.)

Mi lesz a siker kulcsa?