Stanford Mezunları İş Bulmakta Zorlanıyor
Dünyanın en prestijli eğitim kurumlarından biri olan Stanford Üniversitesi’nden mezun olan bilgisayar bilimcileri, giriş seviyesi pozisyonlarda ciddi zorluklar yaşadıklarını ifade ediyor. Los Angeles Times’da yer alan habere göre, bu durum, genç yazılımcılar için büyük bir sorun teşkil ediyor.
Yapay Zeka ve Yazılım Sektörü
Stanford Biyomühendislik Profesörü Jan Liphardt, “Stanford bilgisayar bilimi mezunlarının büyük teknoloji şirketlerinde giriş seviyesi iş bulmakta zorlanması bana gerçekten çılgınca geliyor.” diyerek durumu özetliyor. Bir başka öğrenci, kampüste “son derece kasvetli bir havanın” hâkim olduğunu belirtiyor.
- Yazılım mühendisliği alanında iş bulmanın zorlaşması
- Yapay zeka sistemlerinin etkisi
- Girişimcilik ve akademik kariyer seçenekleri
Gelecek Ne Olacak?
Yeni bir anlayışa göre, şirketler artık eskiden 10 yazılımcı istediklerinde, şimdi yalnızca iki yazılımcı ve bir büyük dil modeli (LLM) ile işlerini yürütmeyi yeterli görüyor. Palo Alto merkezli yapay zeka girişimi Vectara’nın CEO’su Amr Awadallah, bu durumu “Yapay zeka artık en iyi okullardan mezun ortalama bir junior geliştiriciden daha iyi kod yazabiliyor.” şeklinde açıklıyor.
Yapay Zeka ve Verimlilik
Yazılım sektöründeki bu karamsar tabloya karşılık, bazı mezunlar kendi girişimlerini kurarak risk sermayesinden pay kapmaya çalışıyor. Diğerleri ise özgeçmişlerini güçlendirmek için yüksek lisans ve doktora gibi akademik yolları tercih ediyor. Ancak araştırmalar, yapay zekanın henüz yazılımcıların yerine geçmeye hazır olmadığını gösteriyor. Bu yıl yayımlanan bir çalışmaya göre, yazılımcıların yapay zeka araçlarını kullanması, beklenenin aksine verimliliği %19 oranında yavaşlatıyor.
Buna karşılık, yatırım şirketi Vanguard’ın raporu, yapay zeka otomasyonuna en açık ilk 100 mesleğin, ücret artışı ve istihdam büyümesi açısından işgücü piyasasının geri kalanından daha iyi performans sergilediğini belirtiyor. Mevcut yapay zeka sistemlerinin genel olarak çalışan verimliliğini artırdığı ifade ediliyor.
Sorunun Kaynağı Nedir?
Uzmanlar, bu verimlilik artışının daha geniş bir refaha dönüşmemesinin sebebinin yapay zekanın kendisi değil, onun nasıl kullanıldığına dair ekonomik sistem olduğunu vurguluyor. Teknoloji analisti Morten Rand-Hendriksen, “Yapay zeka, insan kapasitesini genişletebilecek bir araç olabilir. Ancak bunun için insan emeğini ve kazanımlarını hissedar kârının önüne koyan liderlere ihtiyaç var.” diyor.
Yazılım mühendisliği ve yapay zeka konularında daha fazla bilgi için pv3.org adresini ziyaret edebilirsiniz.
