תכנות הוא הכישור שעמד בבסיס הצמיחה של תעשיית התוכנה, ובמשך שנים נחשב למסלול הכניסה הבטוח ביותר לשוק העבודה בשכר גבוה. כניסת מודלים של בינה מלאכותית שמסוגלים לכתוב קוד, לתקן שגיאות ולהסביר מערכות
קיימות שינתה את התמונה: חלק מהמשימות שבוצעו בעבר בידי מתכנתים זוטרים מבוצע כיום אוטומטית, ומספר משרות הפתיחה בענף הצטמצם. במקביל גדל הביקוש למהנדסים שמסוגלים לתכנן ארכיטקטורה, לאבטח מערכות ולשלב מודלים בתוך מוצרים. עבור ההייטק הישראלי, המשמעות היא שינוי בתמהיל הגיוס ובמסלולי ההכשרה, ועלייה בחשיבות של ידע בתחומי דעת נוספים לצד היכולת לכתוב קוד. גם עלות ההכשרה של עובד חדש ומשך הזמן עד שהוא מגיע לתפוקה מלאה משתנים בעקבות זה.
הבינה המלאכותית כבר כותבת קוד, פותרת בעיות ומסייעת במחקר, אבל היכולת שלה נשענת על ידע שבני אדם צברו במשך דורות; מחקרים מראים שהיא מגדילה את הפרודוקטיביות, אך מעלים גם שאלות על רכישת מומחיות, חשיבה ביקורתית ואימון מודלים על תוכן שנוצר בידי מכונות. אם
נצטרך לדעת פחות כדי לעשות יותר, מי ימשיך לדחוף את גבולות הידע - והאם ה-AI יוכל לעשות זאת בעצמו?
פרשנות 
