AI को यो जमानामा एउटा प्रश्न Software Engineer हरूको टाउकोमा घुमिरहेको छ – “अब हाम्रो जागिर के हुन्छ?” हिजोसम्म एउटा software बनाउन ५ जना engineer चाहिन्थे। आज त्यही काम २ जना engineer र केही powerful AI tools ले गर्न सक्छन्। भोलि सायद १ जना engineer र AI agent को team ले नै गर्न सक्छ। त्यसपछि स्वाभाविक प्रश्न आउँछ – AI ले engineer लाई बेरोजगार बनाउँछ कि करोडपति? मेरो विचारमा, यसको उत्तर दुवै हुन सक्छ। तर फरक एउटै कुराले पार्छ – तपाईं AI सँग प्रतिस्पर्धा गर्दै हुनुहुन्छ कि AI लाई आफ्नो leverage बनाउँदै हुनुहुन्छ?

सबैभन्दा पहिले एउटा भ्रम हटाऔँ: AI ले coding सस्तो बनाउँदैछ

Software Engineering को सबैभन्दा ठूलो moat code लेख्ने क्षमता थियो। तपाईं Python, JavaScript, Java, C++, Go वा Rust राम्रोसँग जान्नुहुन्थ्यो भने तपाईं valuable हुनुहुन्थ्यो, किनकि software बनाउन code चाहिन्थ्यो। तर AI ले यो equation बदलिदिएको छ। आज तपाईंले AI लाई “यो API बनाऊ”, “Database schema तयार गर”, “यो bug खोज”, “Unit tests लेख”, “Frontend बनाऊ”, “यो code refactor गर” भन्न सक्नुहुन्छ, र केही समयमै usable output आउँछ। यसको अर्थ के हो? Code लेख्ने कामको marginal cost घट्दैछ। तर यहाँ एउटा महत्वपूर्ण distinction छ – Coding सस्तो हुँदैछ भनेको Software Engineering सस्तो हुँदैछ भन्ने होइन। यो दुईवटा फरक कुरा हुन्।

Code लेख्नु र समस्या solve गर्नु एउटै कुरा होइन

मानौँ तपाईंले एउटा restaurant का लागि software बनाउनुभयो। AI ले login system बनाइदिन सक्छ, payment integration गरिदिन सक्छ, dashboard बनाइदिन सक्छ, database पनि डिजाइन गर्न सक्छ। तर AI लाई तपाईंले भन्नुपर्ने कुरा के हो? “Restaurant को वास्तविक समस्या के हो?” Customer किन यो software प्रयोग गर्ने? Restaurant owner ले अहिले के समस्या भोगिरहेको छ? उसले कति पैसा तिर्न तयार हुन्छ? Competitor भन्दा तपाईंको product किन राम्रो? Customer कहाँबाट ल्याउने? उसले product प्रयोग गर्न किन छोड्छ? यी प्रश्नको उत्तर केवल code बाट आउँदैन। त्यसैले भविष्यको valuable engineer त्यो होइन जसले केवल code राम्रो लेख्छ। Valuable engineer त्यो हो जसले सही समस्या छान्छ, सही solution design गर्छ र त्यसलाई business outcome मा बदल्छ।

त्यसो भए average engineer को value घट्छ?

सम्भवतः हो। कम्तीमा केही प्रकारको engineering कामको value घट्नेछ। यदि तपाईंको काम मुख्यतः CRUD application बनाउने, simple API लेख्ने, basic frontend तयार गर्ने, repetitive bug fixing, boilerplate code लेख्ने, वा documentation हेरेर implementation गर्ने जस्ता काममा सीमित छ भने AI ले तपाईंलाई प्रतिस्थापन गर्ने risk वास्तविक छ। तर यसको अर्थ “सबै engineer बेरोजगार हुन्छन्” भन्ने होइन। History हेर्दा technology ले प्रायः काम नै मारेको भन्दा कामको nature परिवर्तन गरेको धेरै देखिन्छ। Calculator आएपछि mathematician सकिएनन्। Spreadsheet आएपछि accountant सकिएनन्। CAD आएपछि engineer सकिएनन्। Internet आएपछि software industry झन् ठूलो भयो। AI ले पनि यस्तै गर्न सक्छ। तर एउटा फरक छ – यसपटक transformation को speed धेरै तीव्र छ। त्यसैले “AI ले मेरो job खोस्छ कि?” भन्दा राम्रो प्रश्न हो: “AI ले मेरो job को कुन भाग खोस्दैछ?” त्यो भाग हटेपछि तपाईंले के गर्न सक्नुहुन्छ?

असली game productivity होइन, leverage हो

मानौँ एउटा engineer ले पहिले एक महिनामा एउटा feature बनाउँथ्यो। AI को मद्दतले अब त्यही engineer ले ५ वटा feature बनाउन सक्छ। त्यो engineer को productivity ५ गुणा भयो। तर उसले salary ५ गुणा पाउँछ? पाउँदैन, किनकि company ले उसको productivity को ठूलो हिस्सा capture गर्छ। यहीँबाट एउटा ठूलो distinction आउँछ – High income र wealth एउटै कुरा होइन। Salary ले income दिन्छ, ownership ले wealth बनाउन सक्छ।

त्यसैले AI को जमानामा engineer को सबैभन्दा ठूलो अवसर startup हुन सक्छ

यहाँ VC-funded startup को कुरा आउँछ। धेरैलाई अचम्म लाग्छ – startup ले revenue नै कमाएको छैन, product पनि पूरा बनेको छैन, तर investor ले करोडौँ/अरबौँ valuation मा funding गरिरहेको छ। किन? किनकि VC ले आजको profit मात्र हेरेर पैसा हाल्दैन, उसले future potential मा bet गर्छ। VC को basic thesis यस्तो हुन्छ – “यदि यो team ले ठूलो market कब्जा गर्न सक्यो भने आजको investment धेरै गुणा हुन सक्छ।” मानौँ VC ले १० वटा startup मा लगानी गर्‍यो, तीमध्ये ७ वटा असफल भए, २ वटा ठीकठाक चले, र एउटा startup असाध्यै ठूलो भयो। त्यो एउटा investment ले बाँकी सबैको loss cover गरेर पनि ठूलो return दिन सक्छ। त्यसैले VC business को logic नै asymmetric हुन्छ – Limited downside, potentially massive upside।

तर AI को समयमा startup बनाउन झन् सजिलो हुँदैछ

यो सबैभन्दा interesting भाग हो। पहिले startup सुरु गर्न तपाईंलाई engineer को team चाहिन्थ्यो, designer चाहिन्थ्यो, DevOps चाहिन्थ्यो, QA चाहिन्थ्यो, infrastructure चाहिन्थ्यो, र धेरै पैसा चाहिन्थ्यो। आज एउटा strong technical founder ले AI tools प्रयोग गरेर धेरै काम आफैँ गर्न सक्छ – idea बाट prototype, landing page, backend, frontend, testing हुँदै deployment सम्म धेरै कुरा पहिलेभन्दा छिटो गर्न सकिन्छ। यसको परिणाम? Startup बनाउन barrier घट्दैछ। तर अर्को paradox पनि आउँछ – Startup बनाउन सजिलो भएपछि startup को संख्या बढ्छ, सबैले product बनाउन सक्छन्, र त्यसैले product बनाउनु मात्र competitive advantage रहँदैन।

अब distribution झन् ठूलो कुरा हुन्छ

मानौँ संसारमा १०० वटा startup छन्, सबैले लगभग एउटै समस्या solve गर्छन्, सबैले AI प्रयोग गर्छन्, सबैको code राम्रो छ, सबैको product राम्रो छ। कसले जित्छ? जसले customer सम्म पुग्न सक्छ। त्यसैले AI को युगमा एउटा अनौठो परिवर्तन हुन सक्छ – पहिले Engineering > Distribution थियो, अब धेरै startup मा Engineering + Distribution हुन्छ, र कतिपय अवस्थामा Distribution > Engineering नै हुन्छ। किनकि AI ले software बनाउने क्षमता democratize गरिदिएको छ, तर audience, trust, brand, sales channel र customer relationship अझै scarce छन्।

त्यसैले भविष्यको “killer engineer” कस्तो हुन्छ?

मेरो नजरमा अबको उत्कृष्ट engineer को skill stack यस्तो हुन सक्छ – Code + AI + Product + Business + Distribution। उनी code लेख्न सक्छन्, तर code लेख्नुभन्दा पहिले सोच्छन् – “के बनाउने?” उनी AI प्रयोग गर्छन्, तर AI ले दिएको output blindly accept गर्दैनन्। उनले Architecture बुझ्छन्, Security बुझ्छन्, Performance बुझ्छन्, Customer बुझ्छन्, Business model बुझ्छन्, र सबैभन्दा महत्वपूर्ण – उनी आफ्नो कामको ownership खोज्छन्।

Ownership किन यति महत्वपूर्ण भयो?

मानौँ तपाईं एउटा startup मा engineer हुनुहुन्छ। तपाईंले company लाई $10 million को product बनाउन मद्दत गर्नुभयो, राम्रो salary पाउनुभयो, तर company को 100% ownership founders र investors सँग छ। तपाईंले राम्रो career बनाउनुभयो, तर company को valuation 100 गुणा बढ्दा तपाईंको upside सीमित हुन सक्छ। अब अर्को engineer को कथा हेरौँ – उसले पनि त्यस्तै product बनायो, तर उसले startup मा equity लियो, वा आफ्नै product सुरु गर्‍यो, वा कुनै niche समस्या solve गर्ने SaaS बनायो। यदि त्यो product ठूलो भयो भने उसको income मात्र होइन, उसको asset को value बढ्छ। यहीँ salary र ownership बीचको ठूलो फरक हुन्छ।

त्यसैले AI ले engineer लाई करोडपति कसरी बनाउन सक्छ?

AI आफैँले कसैलाई करोडपति बनाउँदैन। AI leverage हो। उदाहरणका लागि, पहिले एउटा software बनाउन ६ महिना लाग्थ्यो, अब ६ हप्तामा prototype बनाउन सकिन्छ। पहिले १० जनाको team चाहिन्थ्यो, अब २–३ जनाले धेरै काम गर्न सक्छन्। पहिले MVP बनाउन लाखौँ रुपैयाँ लाग्थ्यो, अब त्यसको cost निकै घट्न सक्छ। यसको अर्थ एउटा व्यक्ति वा सानो team ले पहिलेभन्दा ठूलो business बनाउन सक्छ। यही हो AI को वास्तविक magic। AI ले तपाईंको हातमा अर्को कर्मचारी राखिदिएको जस्तो हो, तर त्यो कर्मचारी २४ घण्टा काम गर्छ, र उसलाई coffee पनि चाहिँदैन। 😄

तर सबै engineer करोडपति हुँदैनन्

यो कुरा पनि equally important छ। AI आएपछि सबै developer founder बन्नुपर्छ भन्ने होइन। सबैलाई startup मन पर्दैन, सबैसँग business risk लिन मन हुँदैन, सबैसँग sales गर्ने इच्छा हुँदैन, र सबैभन्दा ठूलो कुरा – Startup मा धेरैजसो मानिस सफल हुँदैनन्। त्यसैले practical बाटो यस्तो पनि हुन सक्छ – पहिले engineering skill बलियो बनाउने, त्यसपछि AI-native engineer बन्ने, High-paying job गर्ने, त्यससँगै आफ्नो product प्रयोग गर्ने, Freelancing/consulting बाट cash flow बनाउने, सानो SaaS वा automation business test गर्ने, Equity भएको early-stage company join गर्ने, अनि बिस्तारै salary बाट ownership तिर जाने। यो overnight millionaire बन्ने योजना होइन। यो leverage बढाउँदै जाने strategy हो।

अब प्रश्न: Engineer ले के सिक्ने?

यदि तपाईं आज Software Engineer हुनुहुन्छ भने म केवल अर्को programming language सिक्नुभन्दा यी कुरा सिक्न बढी focus गर्थें। पहिलो, AI-native development – AI लाई autocomplete जस्तो मात्र होइन, development partner जस्तो प्रयोग गर्न सिक्ने। दोस्रो, System design – AI ले code लेखिदिए पनि system कसरी काम गर्छ भन्ने तपाईंले बुझ्नुपर्छ। तेस्रो, Product thinking – Customer को समस्या बुझ्ने। चौथो, Business fundamentals – Revenue, margin, CAC, LTV, pricing जस्ता basic कुरा बुझ्ने। पाँचौँ, Distribution – Product बनाएपछि customer कहाँबाट आउँछ भन्ने प्रश्नको उत्तर खोज्ने। छैटौँ, Communication – आफ्नो idea बेच्न सक्ने, Team lead गर्न सक्ने, Customer र Investor सँग कुरा गर्न सक्ने। र सातौँ, Ownership – Salary बाहेक equity, product, intellectual property र business ownership को बारेमा सोच्ने।

भविष्यको divide “engineer vs non-engineer” होइन

मलाई लाग्छ भविष्यको ठूलो divide यस्तो हुनेछ – AI प्रयोग गर्ने vs AI प्रयोग नगर्ने। तर त्योभन्दा पनि ठूलो divide – AI लाई tool बनाएर काम गर्ने vs AI लाई leverage बनाएर asset बनाउने। पहिलो समूहले productivity बढाउँछ, दोस्रो समूहले wealth बनाउन सक्छ। उदाहरणका लागि, एक engineer ले AI प्रयोग गरेर दिनमा ८ घण्टाको काम ३ घण्टामा सक्छ। अर्को engineer ले त्यही AI प्रयोग गरेर बाँकी ५ घण्टामा आफ्नो product बनाउँछ। दुवैले AI प्रयोग गरे, तर दोस्रो व्यक्तिले ownership पनि निर्माण गरिरहेको छ।

अन्ततः प्रश्न “AI ले मेरो job खान्छ?” होइन

यो प्रश्न अलि कमजोर छ। बलियो प्रश्न यस्तो हो – “AI ले मेरो एक घण्टाको value कति गुणा बढाउन सक्छ?” अनि त्यसपछि अर्को प्रश्न – “त्यो बढेको value को कति हिस्सा मेरो हुन्छ?” यदि तपाईं employee हुनुहुन्छ भने company ले productivity को ठूलो हिस्सा capture गर्न सक्छ। यदि तपाईं freelancer हुनुहुन्छ भने तपाईंले बढी margin लिन सक्नुहुन्छ। यदि तपाईं consultant हुनुहुन्छ भने धेरै client handle गर्न सक्नुहुन्छ। यदि तपाईं founder हुनुहुन्छ भने त्यही leverage बाट ठूलो product बनाउन सक्नुहुन्छ। र यदि तपाईं owner हुनुहुन्छ भने AI ले तपाईंको asset लाई scale गर्न सक्छ।

त्यसैले मेरो निष्कर्ष

AI ले engineer लाई बेरोजगार पनि बनाउन सक्छ, र करोडपति पनि बनाउन सक्छ। तर AI ले कसलाई के बनाउँछ भन्ने कुरा AI ले निर्णय गर्दैन – तपाईंको position ले निर्णय गर्छ। यदि तपाईंको value केवल code टाइप गर्ने क्षमतामा छ भने AI तपाईंको competitor हो। यदि तपाईंको value समस्या बुझ्ने, system design गर्ने र AI चलाउने क्षमतामा छ भने AI तपाईंको teammate हो। र यदि तपाईं AI प्रयोग गरेर आफ्नो product, company वा equity build गर्दै हुनुहुन्छ भने AI तपाईंको leverage हो।

त्यसैले अबको Software Engineer ले केवल “म अझ राम्रो coder कसरी बन्ने?” भनेर मात्र सोचेर बस्नु हुँदैन। उसले यो पनि सोध्नुपर्छ – “म एउटा यस्तो व्यक्ति कसरी बन्ने, जसले AI प्रयोग गरेर एक्लैले पहिलेभन्दा १० गुणा ठूलो output निकाल्न सक्छ?” र त्यसपछि सबैभन्दा महत्वपूर्ण प्रश्न – “त्यो १० गुणा output बाट १० गुणा salary माग्ने कि त्यसको केही ownership नै लिने?”

सायद AI युगको सबैभन्दा ठूलो अवसर यही हो, किनकि इतिहासमा पहिलोपटक एउटा individual engineer ले idea बाट code, product, distribution हुँदै business सम्मको ठूलो हिस्सा आफैँ handle गर्न सक्ने अवस्थामा पुग्दैछ। त्यसैले भविष्यमा सबैभन्दा धनी engineer त्यो नहुन सक्छ जसले सबैभन्दा धेरै code लेख्यो। सायद त्यो हुनेछ जसले सबैभन्दा राम्रो problem रोज्यो, AI लाई सबैभन्दा राम्रो leverage गर्‍यो, customer सम्म पुग्यो, र अन्त्यमा त्यसको ownership राख्यो।

AI ले engineer को अन्त्य गरिरहेको छैन। AI ले “engineer” हुनुको अर्थ नै upgrade गरिरहेको छ। अब तपाईंले decide गर्ने हो – AI सँग प्रतिस्पर्धा गर्ने कि AI लाई आफ्नो कर्मचारी बनाउने? र सम्भवतः, salary बाट धनी हुने कि ownership बाट धनी हुने?

Category: writings
Tagged with: एआई • जमना • प्रबिधि • ब्यवसाय • भोगाई • विकाश • सिकाई

Copy & Share

AI ले Engineer लाई बेरोजगार बनाउँछ कि करोडपति?
https://www.bhupalsapkota.com/karodpati/