अभी नहीं — और यह अंतर typing speed के बारे में नहीं है। आधुनिक AI code उल्लेखनीय रूप से अच्छी तरह generate करता है, पर software engineering code उत्पादन करने से कहीं अधिक है। जिसकी इसमें कमी है वह code के आसपास का judgment है: क्या बनाना है, क्यों, और क्या परिणाम वास्तव में एक अव्यवस्थित real-world system में सही है, यह तय करना।
AI engineer को हटाने के बजाय काम को स्थानांतरित करता है। routine code हाथ से टाइप करने में कम समय, समस्याओं को framing करने, output को review करने, और verify करने में अधिक समय। भूमिका stack में ऊपर चली जाती है — हर line के author से एक तेज़ प्रक्रिया के director और verifier तक।
"AI code लिखता है" को "AI काम करता है" मानना क्लासिक गलती है — यह सबसे दृश्यमान 20% को पूरे के साथ भ्रमित करता है। engineering के कठिन, मूल्यवान हिस्से ठीक वही हैं जिनमें AI सबसे कमज़ोर है: अस्पष्टता, tradeoffs, जवाबदेही, और नया debugging। इसे समझना आपको बताता है कि अपनी वृद्धि कहाँ निवेश करनी है — किसी model को out-type करने में नहीं, बल्कि उस judgment में जिसे यह प्रतिस्थापित नहीं कर सकता।