A junior szint eltűnése a szoftverfejlesztésben: Amikor az AI átveszi a szerepet

Amikor a gép olcsóbb, mint az ember

Manapság egyre több ígéretes, fejlesztők munkáját támogatni hivatott mesterséges intelligencia eszköz érhető el – például a Cursor vagy a Copilot -, amelyek havi körülbelül 20 dollárért jelentős segítséget nyújtanak a fejlesztési folyamatokban. Sok cég számára logikusnak tűnik először ezekkel a megoldásokkal növelni a hatékonyságot, mielőtt új, kezdő fejlesztő felvételén gondolkodnának.

És őszintén? Megértem őket.

A számok magukért beszélnek: a GitHub Copilot már több mint 1,3 millió fizető előfizetőt szolgál ki, és ezen kívül is egyre több fejlesztő használ AI támogatást a munkájához. A Microsoft 4.867 fejlesztőn végzett tanulmánya szerint ezek az eszközök 26%-kal növelik a produktivitást, a GitHub és az Accenture pedig arról számol be, hogy a fejlesztők 55%-kal gyorsabban fejezik be a feladatokat.

Egy AI eszköz:

• mindig elérhető, nem megy szabadságra vagy betegszabadságra
• nem igényel hosszú betanulást
• képes gyorsan tanulni a korábbi tapasztalatokból

Ezáltal hatékonyan tudja támogatni a fejlesztési folyamatokat.

Egy junior fejlesztő viszont értékes, hosszú távon megtérülhető befektetés, aki a tanulási folyamat során folyamatosan fejlődik, új készségeket sajátít el, és a tapasztalatokkal egyre nagyobb értéket képvisel a csapat számára. Ez a fejlődés türelmet és támogatást igényel– és éppen ezt az utat választják egyre ritkábban a cégek.

A döntés már megszületett – a vállalatok beszélnek

Azt hihetnénk, hogy ez még jövő zenéje. De nem az. Marc Benioff, a Salesforce vezérigazgatója 2025 februárjában egyenesen kijelentette:

NEM veszünk fel szoftvermérnököket 2025-ben.

Az indoklás?

Olyan elképesztő mértékű termelékenységnövekedést tapasztaltunk a már nálunk dolgozó mérnökeink munkáját segítő AI-ügynököknek köszönhetően, ami 30%-os javulást jelentett.

A Microsoft is hasonló úton jár: 2025-ös elbocsátásaiból több mint 40% szoftvermérnököket célzott, miközben Satya Nadella vezérigazgató bejelentette, hogy a vállalat kódjának 30%-át már AI írja.

A Shopify-nál pedig Tobi Lütke vezérigazgató belső feljegyzésben közölte: „AI-első” felvételi politikát vezetnek be, és a jelentkezőknek bizonyítaniuk kell, hogy az AI nem tudja elvégezni a munkát, mielőtt új felvételeket kérnének.

A jelenség Magyarországon is megjelent. A Docler–Byborg budapesti irodájában idén augusztus elején például „200 fős, csoportos létszámleépítés kezdődött”, a döntést pedig azzal indokolták, hogy „a cégcsoport a jövőben még markánsabban előtérbe helyezi a munkafolyamatainak automatizálását, az AI által kínált megoldások alkalmazását.” A vállalat ezt egy „elkerülhetetlen, reorganizációs folyamat” részeként írta le, és jelezte:

a mesterséges intelligencia alkalmazása bizonyos területeken, osztályokon a humán erőforrás nélkülözését teszi lehetővé.

De mi van azokkal, akik most akarnak belépni?

Itt jön a szörnyű irónia: ahogy a junior pozíciók száma egyre csökken, úgy küzdenek egyre többen azzal a klasszikus csapdával, hogy “2 év tapasztalat szükséges” még a belépő szintű pozíciókhoz is.

A kutatók ezt “tapasztalati paradoxonnak” nevezik, és a számok ijesztőek: a San Francisco-öböl környéki “belépő szintű” állások több mint 80%-a legalább két év tapasztalatot követel meg, míg a belépő szintű álláshirdetések 55%-a 3+ év tapasztalatot vár el.

Egy héten belül három pályakezdővel beszéltem, akik mindannyian ugyanazt mondták: „Nem tudok tapasztalatot szerezni, mert nincs tapasztalatom.”

Mindeközben a technológiai gyakornoki jelentkezések 2,5-szer versenyképesebbé váltak az átlagnál, az adattudományi és szoftverfejlesztői gyakornoki helyekre pedig 6-szoros a túljelentkezés.

A jövő problémája már most elkezdődött

Ha most az AI-eszközöket választjuk junior fejlesztők helyett, érdemes átgondolni, hogy öt év múlva ki lesz a senior mérnök, aki képes lesz az AI által generált kódokat nemcsak ellenőrizni és javítani, hanem komplex architekturális döntéseket is meghozni. Mert a kreativitás, az intuíció és a megérzések továbbra is az emberi fejlesztők sajátjai maradnak, az AI eszközök pedig leginkább hatékony asszisztensként támogatják a munkájukat.

Charity Majors, a Honeycomb CTO-ja világosan megfogalmazta a problémát: „Azzal, hogy nem veszünk fel és képzünk junior mérnököket, a saját jövőnket kannibalizáljuk. Senior mérnöknek lenni nem elsősorban a kódírási képességedről szól, sokkal inkább arról, hogy képes vagy hosszú távon, éles környezetben megérteni, karbantartani, elmagyarázni és kezelni egy nagy szoftverrendszert.”

Az AI remek kódgenerálásban, de:

• nem érti a üzleti kontextust,
• nem tud kreatív problémamegoldásban gondolkodni,
• nem látja át a hosszú távú következményeket,
• nem tud emberekkel kommunikálni és együttműködni.

„Ez olyan, mintha kivágnánk az összes facsemetét, mert még nem teremnek gyümölcsöt,aztán csodálkoznánk, hogy 20 év múlva nincs erdő”* – mondta egy senior fejlesztő kollégám a múlt heti meeting-en.