Preskakanje zapošljavanja mladih inženjera sada se čini kao laka odluka.
AI alati već obavljaju velik dio posla koji se nekad dao početnim inženjerima, kao što je pisanje jednostavnog koda, ispravljanje jednostavnih grešaka, pisanje testova i rukovanje ostalim rutinskim zadacima. Dakle, ako tvrtka može platiti AI alat za malu mjesečnu naknadu, razumljivo je što bi se osnivač mogao pitati zašto bi trebao potrošiti 90.000 dolara ili više na zapošljavanje nekoga da obavi taj posao.
To je poštena pitanja, ali problem je što gleda samo na današnje troškove.
Osoba koja obavlja jednostavan posao danas često je osoba koja će postati iskusni inženjer koji će vam trebati za nekoliko godina. Iskusni inženjeri se ne pojavljuju u potpunom obliku. Čak i oni su negdje počeli, obično s manjim zadacima, puno smjernica i brojnim greškama na putu. Ako tvrtke prestanu dati ljudima tu prvu priliku, možda će kasnije otkriti da nema dovoljno iskusnih inženjera za zapošljavanje kada im trebaju.
Pogledajte što se Događa
Ovo nije samo predviđanje o tome što bi moglo dogoditi neka budućnost, jer je zapošljavanje mladih inženjera već značajno opalo.
Istraživanje Stanford laboratorija za digitalnu ekonomiju pokazalo je da se zapošljavanje programera u dobi od 22 do 25 godina smanjilo za otprilike 20% od 2022., dok se zapošljavanje programera u dobi od 35 do 49 godina povećalo za oko 9% u istom razdoblju. Izvještaj „2026 State of Talent Report" tvrtke SignalFire također je pokazao da je zapošljavanje na početnoj razini tehnologije značajno opalo od 2019., uključujući pad od oko 65% u velikim tehnološkim tvrtkama i čak 75% u ranim fazama startupa.
Drugo Harvard istraživanje, koje je obuhvatilo milijune radnika u stotinama tisuća američkih tvrtki, pokazalo je da se zapošljavanje mladih zaposlenika u tvrtkama koje su uvele AI smanjilo za oko 9-10% unutar šest tromjesečja nakon primjene, a anketa Resume.org od 1.000 američkih menadžera zapošljavanja pokazala je da je 21% već zamrznuo zapošljavanje na početnoj razini upravo zbog AI-ja, dok je dodatnih 36% reklo da planira prestati s zapošljavanjem na toj razini do kraja 2026.
Dakle, tvrtke doista odgovaraju na AI tako što zapošljavaju manje osoba na početku njihove karijere.
S perspektive kratkoročnog proračuna, to ima smisla. Ali zapošljavanje nije samo o onome što vam je potrebno u timu ovog tromjesečja.
Današnje Uštede Mogu Postati Sutrašnji Problemi
Zamislite da vodite startup danas i odlučite da ćete od sada zapošljavati samo iskusne inženjere. Moglo bi savršeno dobro raditi sljedećih godinu ili dvije. Vaš je tim mali, iskusni inženjeri su produktivni, a izbjegavate trošenje vremena na obuku osoba koje još uvijek uče osnove.
Zatim, dva ili tri godine kasnije, vaša tvrtka raste, trebate više iskusnih inženjera, i odjednom tražite osobe s tri, pet ili sedam godina iskustva, ali suprotstavljate se svakoj drugoj tvrtki koja je donijela istu odluku. Manje je osoba u cjevovodu jer manje tvrtki dalo njima priliku da počnu na početku.
To je dio koji se ne pojavljuje u proračunu zapošljavanja od danas. To je malo kao da odlučite da ne trebate saditi ništa jer ne trebate više voća ove godine. To funkcionira dok odjednom ne trebate voće i shvatite da nema ničega što raste.
AI Mijenja Ulogu Mladih Inženjera
Postoji dobar razlog zašto je AI učinio da tvrtke upitaju zapošljavanje na početnoj razini. Dio posla koji su mladi inženjeri nekad potrošili puno vremena učeći, kao što je pisanje repetitivnog koda, ispravljanje jednostavnih grešaka i pisanje osnovnih testova, može se obaviti mnogo brže s AI-jem, ali to ne znači nužno da nema više uloge za mladog inženjera. To može jednostavno značiti da se uloga trebala promijeniti.
IBM je jedan primjer tvrtke koja je pristupila ovom pristupu. Umjesto tretiranja AI-ja kao razloga za potpuno uklanjanje početnih razvijatelja, tvrtka je povećala zapošljavanje mladih i pomaknula fokus uloge prema razumijevanju zahtjeva, radu s izlazom koji je generirao AI i provjeri je li rezultat zapravo ispravan.
To je važna razlika.
Mladi inženjer u okruženju bogatom AI-jem ne trebao bi nužno potrošiti osam sati dnevno pisanjem koda od nule. Umjesto toga, mogu potrošiti više vremena na razumijevanje problema, pregled rada koji je generirao AI, testiranje ideja, učenje sustava tvrtke i postupno preuzimanje veće odgovornosti.
Tehnologija mijenja rad. Ona automatski ne uklanja potrebu za nekim da nauči kako to napraviti.
Postoji i drugi trošak koji ne vidite
Postoji i manje očigledan razlog da čuvate mlade inženjere: mogu biti vrijedni i vašim iskusnim inženjerima.
Kada iskusni inženjer objasni zašto nešto funkcionira na određeni način, pregledava kod mladog razvijatelja ili pomaže nekome da prađe kroz problem, prisiljeni su da svoju vlastitu razmišljanje učine jasnijom. Poučavanje nekoga drugoga može otkriti praznine u vašem vlastitu razumijevanju koje možda nikad ne biste primijetili kada radite sami.
Za iskusne inženjere, rast nije uvijek o pisanju kompliciranijeg koda. To može doći i od mentorstva, objašnjavanja odluka i pomoći drugima da postanu bolji.
Ako potpuno uklonite mlade inženjere, uklanjate i neke od tih mogućnosti. To je reklo, to ne znači da svaki iskusni inženjer želi upravljati ili mentorirati ljude cijeli dan. To jednostavno znači da zdravi timovi inženjerije obično imaju različite razine iskustva, s ljudima koji se međusobno uče.
Laki Odgovore: "Samo Zaposlite Iskusne Osobe"
Možete, i za neke startupe, to može biti pravi izbor za određeno vrijeme, ali problem nastaje kada svi donose istu odluku.
Ako svaka tvrtka odluči da želi samo iskusne inženjere, potražnja za iskusnim talentom ne nestaje. Cjevovod ponude jednostavno postaje tanji. Kada se to dogodi, zapošljavanje iskusnih osoba postaje skuplje i konkurentnije. Možda ćete završiti s plaćanjem premije za nekoga koga biste mogli razviti interno ako ste započeli ranije.
Zato je pitanje trebalo biti, "Trebamo li zaposliti mlade ili iskusne inženjere?"
Bolje pitanje je, "Koja mješavina iskustva nam trebamo danas, i kakav tim želimo imati za dvije ili tri godine?"
Nije Vam Potreban Veliki Program Za Mlade Inženjere
Čuvanje aktivnog cjevovoda za mlade inženjere ne znači zapošljavanje deset početnih inženjera i od svoga iskusnog tima traženje da ih sve obučava.
Za mali startup, to može značiti zapošljavanje jedne osobe s jakim potencijalom i davanje joj pravog okruženja za rast. Umjesto da ih sudite primarno po tome koliko koda mogu proizvesti, pogledajte kako brzo uče, koliko dobro razumiju povratne informacije, koliko pažljivo provjeravaju rad koji je generirao AI i mogu li postupno preuzeti komplicirane probleme.
Mladi inženjer koji brzo uči i zna kada treba postaviti pitanje odgovoru koji je generirao AI može postati mnogo vrijednije vrijeme od mladog inženjera koji jednostavno proizvodi puno koda.
Cilj nije ponovno stvarati ulogu mladog inženjera upravo onakvom kako je postojala prije pet godina. To je stvaranje verzije uloge koja ima smisla sada.
Mala Ulaganja Mogu Otići Daleko
Zamislite dva startupa u 2026. godini. Oboje odlučuju da žele čuvati svoje timove inženjerije male, pa zapošljavaju samo iskusne inženjere.
Dvije godine kasnije, oba poduzeća trebaju nekoga na srednju razinu da preuzme vlasništvo važnog dijela proizvoda. Oni idu na tržište i otkrivaju da je mnogo manje osoba s pravim iskustvom nego što su očekivali.
Sada zamislite treću tvrtku koja je donijela malo drugačiju odluku. Zaposlila je obećavajućeg mladog inženjera dvije godine ranije, dala mu je pravilnu podršku i dopustila mu da raste zajedno s poslovanjem.
Ta osoba sada može biti spremna da preuzme točnu odgovornost koju tvrtka trebala.
Tvrtka nije bila sretna. Jednostavno je počela graditi svoj cjevovod talenata prije nego što joj je trebao.
AI Ponovno Određuje Ulogu I Ne Zamjenjuje Potrebu
AI mijenja što rade mladi inženjeri, i nema razloga da se pretvarajte drugačije. Neke početne zadatke postaju brže i lakše za automatizaciju, a tvrtke bi trebale ponovno razmisliti o onome što očekuju od nekoga na početku njihove karijere.
Ali "neke početne zadatke može biti automatizirano" nije isto kao "mladi inženjeri više nisu potrebni."
Ako tvrtke prestanu zapošljavati ljude na početku njihove karijere, ne trebale bi biti iznenađene kada iskusni talent postaje teže pronaći kasnije.
Za osnivače, pametniji pristup možda nije odabir između AI i mladih inženjera. Moglo bi biti otkriće kako koristiti AI da bi pomogao mladim inženjerima da postanu korisni brže, dok im daje dovoljno stvarnog posla i smjernica da se eventualno stanem iskusni ljudi koje će vaša tvrtka trebati.
Kratkoročne uštede od preskakanja zapošljavanja mladih inženjera lako se vide. Dugoročni trošak je mnogo teže vidjeti dok odjednom ne trebate iskusne ljude i shvatite da ga svi drugi trebaju isto.
A ako želite graditi taj cjevovod talenata bez preuzimanja punog tereta traženja i vrednovanja inženjera sami, to je gdje MyNextDeveloper pomaže, povezujući startupe s provjenjenim inženjerima i AI talentima preko razina iskustva, uključujući početnu karijeru osobe koje mogu porasti u iskusan tim koji će vam trebati sutra.
TL;DR
Preskakanje zapošljavanja mladih inženjera čini se kao laka pobjeda upravo sada, jer AI alati obavljaju velik dio rutinskog posla koji su mladi inženjeri nekad obavljali. Ali zapošljavanje mladih inženjera već je opalo 65-75% od 2019., i današnji mladi je jedini izvor sutrašnjeg inženjera srednje razine i iskusnog. Presjecite taj cjevovod sada, i za oko dvije godine, suprotstavljat ćete se sve manjoj cijeni iskusnog talenata koju gotovo nitko nije obučio. Tvrtke kao što je IBM odgovaraju tako što ponovno određuju ulogu mladog inženjera oko provjeravanja izlaza AI, ne ukidanjem, i čak jedan dobro odabran mladi inženjer može dati startupu stvarno osiguranje cjevovoda za dio troška koji većina osnivača pretpostavlja.
Tražite li izgradnju visokoučinkovitog udaljenog tehnološkog tima?
Pogledajte MyNextDeveloper, platformu gdje možete pronaći najboljih 3% softverskih inženjera koji su dubokostrasan o inovaciji. Naša rješenja za on-demand, posvećeni, i temeljiti softverski talent pružaju sveobuhvatno rješenje za sve vaše softverske potrebe.
Posjetite našu web stranicu kako biste istražili kako nam možete pomoći u sastavljanju savršenog tima.
