కోడ్ రాసే రోజులు మారుతున్నాయా? CSE విద్యార్థులకు ఇక డిగ్రీ ఒక్కటే సరిపోదు!

ఒకప్పుడు కంప్యూటర్ సైన్స్ ఇంజినీరింగ్ అంటే కోడింగ్ నేర్చుకోవడం, సాఫ్ట్‌వేర్ కంపెనీలో ఉద్యోగం సంపాదించడం, కొన్ని సంవత్సరాల్లో మంచి జీతం అందుకోవడం అనే మార్గం కనిపించేది. కానీ ఇప్పుడు ఆ దారి వేగంగా మారుతోంది. కృత్రిమ మేధస్సు (AI) ఒకప్పుడు గంటల తరబడి పట్టే కోడింగ్ పనిని నిమిషాల్లో చేయగలుగుతోంది. దీంతో B.Tech CSE పూర్తి చేసిన ప్రతి విద్యార్థికి గతంలో ఉన్నంత సులభంగా సాఫ్ట్‌వేర్ ఉద్యోగం దొరుకుతుందా? అనే ప్రశ్న తలెత్తుతోంది.

గూగుల్ మాజీ సీఈఓ ఎరిక్ ష్మిత్ చేసిన తాజా వ్యాఖ్యలు ఈ మార్పుపై చర్చను మరింత పెంచాయి. ఆయన చెప్పిన ఉదాహరణలో, ఒక ప్రోగ్రామర్ సాయంత్రం AIకి ఏం నిర్మించాలో వివరిస్తాడు, దాని పనితీరును కొలిచే పరీక్షలను రూపొందిస్తాడు. ఆ తర్వాత AI రాత్రంతా పని చేసి ఉదయానికి ఫలితాన్ని సిద్ధం చేస్తుంది. అంటే ప్రోగ్రామర్ పాత్ర “కోడ్ రాయడం” నుంచి ఏం నిర్మించాలి, ఎలా పరీక్షించాలి, ఫలితం సరైనదేనా అనే విషయాలను నిర్ణయించడం వైపు మారుతోంది.

CSE ఉద్యోగాలు తగ్గుతున్నాయా?

ఇక్కడ ఒక ముఖ్యమైన విషయం గుర్తుపెట్టుకోవాలి. CSE ఉద్యోగాలు పూర్తిగా కనుమరుగు అవ్వవు కానీ ప్రారంభ స్థాయి, పునరావృత కోడింగ్ పనుల స్వరూపం మాత్రం మారుతోంది. వరల్డ్ ఎకనామిక్ ఫోరం నివేదిక ప్రకారం, 2030 నాటికి ప్రపంచవ్యాప్తంగా సాఫ్ట్‌వేర్, అప్లికేషన్ డెవలపర్లకు డిమాండ్ కొనసాగుతుందని అంచనా. అదే సమయంలో AI, బిగ్ డేటా, సైబర్ సెక్యూరిటీ వంటి రంగాల్లో నైపుణ్యాలకు ప్రాధాన్యం పెరుగుతోంది. భారతదేశంలో కూడా ఇంచుమించు పరిస్థితి ఇలానే ఉంటుందని నివేదికలు చెప్తున్నాయి. ఫౌండిట్ 2026 గణాంకాల ప్రకారం, ఐటీ నియామకాలు కొనసాగుతున్నప్పటికీ సంస్థలు సంప్రదాయ సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి కంటే AI ఇంజినీరింగ్, డేటా ప్లాట్‌ఫార్ములు, సైబర్ సెక్యూరిటీ వంటి ప్రత్యేక నైపుణ్యాల వైపు ఎక్కువగా దృష్టి పెడుతున్నాయి. అంటే ప్రత్యేక నైపుణ్యాలు కలిగిన అభ్యర్థులకు డిమాండ్ పెరుగుతోంది.

B.Tech తర్వాత కేవలం Java, Python సరిపోతాయా?

గతంలో ఒక విద్యార్థి Java, Python, C++ లేదా వెబ్ డెవలప్‌మెంట్‌లో మంచి పట్టు సాధిస్తే ఉద్యోగానికి మంచి అవకాశాలు ఉండేవి. ఇప్పుడు ఇవి అవసరమే అయినప్పటికీ, అవి ఒక్కటే ఉద్యోగానికి సరిపోకపోవచ్చు. AI ఇప్పటికే కోడ్ రాస్తుంది, అందుకే CSE విద్యార్థి ఇప్పుడు మూడు స్థాయిల్లో ఆలోచించాలి:

1. కోడ్ రాయడం
2. AIతో సరైన కోడ్ తయారు చేయించడం
3. AIతో కలిసి పెద్ద సమస్యను పరిష్కరించడం.

ఇందులో మూడో స్థాయికి వెళ్లిన విద్యార్థులకు అవకాశాలు విస్తరించే అవకాశం ఉంది.

మరి భవిష్యత్తులో ఏ రంగాల్లో అవకాశాలు ఉంటాయి?

1. AI, Machine Learning

ఇది కేవలం ChatGPT వంటి సాధనాలను ఉపయోగించడం కాదు. మోడళ్లను అభివృద్ధి చేయడం, fine-tuning, AI agents, model deployment, MLOps, AI evaluation వంటి నైపుణ్యాలు ముఖ్యమవుతాయి. భారతదేశంలో 2025లో AI సంబంధిత ఉద్యోగ ప్రకటనలు 2.9 లక్షలకు చేరాయని, 2026లో దాదాపు 3.82 లక్షలకు పెరగవచ్చని ఫౌండిట్ అంచనా వేసింది.

2. Data Science మరియు Data Engineering

AIకి ఇంధనం డేటా. అందుకే డేటాను సేకరించడం, రిఫైన్ చేయడం, స్టోర్ చేయడం, విశ్లేషించడం, పెద్ద స్థాయిలో డేటా వ్యవస్థలను నిర్వహించడం వంటి నైపుణ్యాలకు ప్రాధాన్యం పెరుగుతుంది.

3. Cybersecurity

AI పెరుగుతున్న కొద్దీ సైబర్ దాడుల స్వరూపం కూడా మారుతోంది. నెట్‌వర్క్ సెక్యూరిటీ, క్లౌడ్ సెక్యూరిటీ, డిజిటల్ ఫోరెన్సిక్స్, AI security వంటి విభాగాల్లో నిపుణుల అవసరం పెరిగే అవకాశం ఉంది. వరల్డ్ ఎకనామిక్ ఫోరమ్ కూడా Information Security Analysts, Security Management Specialists వంటి ఉద్యోగాలకు డిమాండ్ ఉంటుందని అంచనా వేసింది

4. Cloud మరియు Platform Engineering

AI వ్యవస్థలు పనిచేయడానికి భారీ కంప్యూటింగ్ వనరులు అవసరం. అందుకే Cloud Architecture, DevOps, Kubernetes, distributed systems, platform engineering, FinOps వంటి రంగాలు కీలకంగా మారుతున్నాయి.

5. AI + Healthcare, Finance, Manufacturing

భవిష్యత్తులో “AI engineer” అనే ఒక్క ఉద్యోగం కాకుండా AI + ఒక ప్రత్యేక రంగం అనే కలయిక మరింత విలువైనదిగా మారవచ్చు.

ఉదాహరణకు:

AI + Healthcare → వైద్య డేటా విశ్లేషణ
AI + Finance → మోసాల గుర్తింపు, రిస్క్ మోడలింగ్
AI + Manufacturing → predictive maintenance
AI + Agriculture → పంటల పర్యవేక్షణ, దిగుబడి అంచనా
AI + Biotechnology → drug discovery, genomics, protein analysis

ఇక్కడ CSE విద్యార్థికి కేవలం టెక్నాలజీ కాకుండా ఒక domain knowledge కూడా ఉంటే కొత్త అవకాశాలు తెరుచుకోవచ్చు. భవిష్యత్తు CSE విద్యార్థి “నేను ఏ programming language నేర్చుకోవాలి?” అనే ప్రశ్నతో మాత్రమే ఆగిపోకూడదు. అన్నింటికంటే ముఖ్యంగా AI ఇచ్చిన కోడ్‌ను అర్థం చేసుకుని పరీక్షించే సామర్థ్యం ఉండాలి. ఎందుకంటే AI రాసిన కోడ్ తప్పులేనిదని భావించడం కూడా ఒక పెద్ద ప్రమాదమే. WEF ప్రకారం, 2030 నాటికి ఉద్యోగాల్లో అవసరమైన కీలక నైపుణ్యాల్లో సుమారు 39 శాతం మారే అవకాశం ఉంది. సాంకేతిక నైపుణ్యాలతో పాటు విశ్లేషణాత్మక ఆలోచన, సృజనాత్మకత, అనుకూలత వంటి మానవ నైపుణ్యాలకు కూడా ప్రాధాన్యం పెరుగుతోంది.

అభివృద్ధి చేసుకోవాల్సిన నైపుణ్యాలు

• Programming fundamentals
• Data Structures & Algorithms
• Database systems
• AI/ML
• Generative AI మరియు AI agents
• Cloud computing
• Cybersecurity
• Data engineering
• Software architecture
• Git మరియు DevOps
• Problem solving
• Communication మరియు teamwork