प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का उदय और मामला: कैसे एक होनहार एआई पेशे बहुत कम समय के भीतर अप्रचलित हो गया

2023 से सबसे हॉट एआई नौकरी का उदय और पतन

प्रॉम्प्ट इंजीनियर के पेशे को एक होनहार पेशे के रूप में तुरंत विज्ञापित किया गया है जो एक उल्लेखनीय रूप से कम जीवन चक्र से गुजरा है। जबकि चैट जैसे बड़े वॉयस मॉडल काम की दुनिया में क्रांति लाते हैं, यह पता चलता है कि इष्टतम प्रविष्टियों के शब्दों के लिए विशेष भूमिकाएं पहले से ही 2025 में काफी हद तक शानदार हो गई हैं। वॉल स्ट्रीट जर्नल की वर्तमान रिपोर्टों के अनुसार, "2023 का सबसे हॉट एआई नौकरी" कुछ वर्षों के भीतर श्रम बाजार से व्यावहारिक रूप से गायब हो गई है। उपयोगकर्ता के इरादों को समझने में बेहतर और बेहतर हो रहे अधिक शक्तिशाली एआई मॉडल का तेजी से विकास का मतलब है कि त्वरित कौशल अब एक सामान्य क्षमता के रूप में मांग में अधिक हैं और एक स्वतंत्र नौकरी प्रोफ़ाइल के रूप में कम है। यह विकास अभूतपूर्व गति का एक उदाहरण है जिसके साथ एआई प्रौद्योगिकियां श्रम बाजार को बदल देती हैं।

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शीघ्र इंजीनियरिंग का लघु इतिहास

"प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग" शब्द बड़े भाषा मॉडल (बड़े भाषा मॉडल, एलएलएम) के प्रसार के दौरान बनाया गया था और एआई सिस्टम से इष्टतम उत्तर प्राप्त करने के लिए सटीक निर्देश तैयार करने की कला का वर्णन करता है। 2022 और 2023 के बीच, इस गतिविधि में रुचि तेजी से बढ़ी और तकनीकी उद्योग में एक बहुत चर्चा की गई नई नौकरी प्रोफ़ाइल में विकसित हुई।

उच्च चरण: सोने की खुदाई मूड 2023

2023 के अंत में, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग प्रौद्योगिकी क्षेत्र में सबसे प्रतिष्ठित नई नौकरियों में से एक थी। नवंबर 2023 में वॉल स्ट्रीट जर्नल के एक वीडियो से पता चला कि कंपनियों ने इस भूमिका के लिए प्रति वर्ष $ 250,000 तक का वेतन दिया। वीडियो से पता चला कि प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग को एक पूरी तरह से नई तरह की नौकरी के रूप में देखा गया था जो केवल चैट जैसे बड़े वॉयस मॉडल के उद्भव के माध्यम से संभव था।

इस गतिविधि का मूल जनरेटिव एआई सिस्टम से सर्वोत्तम संभव उत्तर प्राप्त करने के लिए टेक्स्ट इनपुट या "प्रॉम्प्ट" लिखना था। इसके पीछे का तर्क सरल था: बेहतर इनपुट, आउटपुट उतना ही बेहतर होगा। प्रॉम्प्ट इंजीनियरों को मैन एंड मशीन के बीच एक अनुवादक के रूप में देखा गया था, जिन्हें प्रोग्रामिंग ज्ञान के बिना लोगों के लिए जटिल तकनीक को सुलभ बनाना चाहिए।

त्वरित मोहभंग

प्रारंभिक उत्साह और उच्च वेतन के वादे के बावजूद, मोहभंग जल्दी से हुआ। Microsoft में KI के मुख्य विपणन अधिकारी, Jared Spataro की तरह, देखा: "दो साल पहले सभी ने कहा था: 'ओह, मुझे लगता है कि तुरंत इंजीनियर गर्म काम होगा।" यह सच नहीं है ”। यह कथन बताता है कि इस नौकरी के विवरण में अपेक्षाएं कितनी जल्दी बदल गई हैं।

2025 में वास्तविकता अलग दिखती है: वॉल स्ट्रीट जर्नल के इसाबेल बूसक्वेट ने पाया कि वह किसी को भी नौकरी के शीर्षक "प्रॉम्प्ट इंजीनियर" के साथ नहीं जानती है, और जिस तकनीकी अधिकारी के साथ वह बोली थी, वह भी कोई उदाहरण नहीं दे सकती है। एक होनहार कैरियर पथ के रूप में जो शुरू हुआ वह केवल दो वर्षों के भीतर व्यावहारिक रूप से भंग हो गया है।

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तेजी से गिरावट के कारण

एक स्वतंत्र नौकरी विवरण के रूप में प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के तेजी से वंश को कई तकनीकी और संगठनात्मक विकास के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है, जिन्होंने आज विशेष रूप से मांग में विशेष त्वरित इंजीनियरों को एक साथ रखा है।

एआई मॉडल में तकनीकी प्रगति

गिरावट के लिए एक आवश्यक कारक एआई मॉडल का त्वरित आगे का विकास है। बड़े भाषा मॉडल के नए संस्करण उपयोगकर्ताओं के इरादों को समझने के लिए सहज ज्ञान युक्त हो गए हैं। यह अत्यधिक विशिष्ट विशेषज्ञों की आवश्यकता को कम करता है जो सही इनपुट तैयार करते हैं।

आधुनिक एआई सिस्टम अब भी सवाल पूछ सकते हैं कि क्या वे पूरी तरह से एक निर्देश नहीं समझते हैं। यह इंटरैक्टिव क्षमता परिष्कृत त्वरित तकनीकों को कम महत्वपूर्ण बनाती है क्योंकि मॉडल स्पष्ट करने के लिए संवाद का उपयोग कर सकते हैं।

2025 के लिए डेलॉइट की वार्षिक "टेक ट्रेंड्स" रिपोर्ट तीन स्तंभों की पहचान करती है जो एआई विकास को आगे बढ़ाते हैं: छोटी भाषा मॉडल, मल्टीमॉडल मॉडल और एजेंट-आधारित एआई। ये घटनाक्रम एआई के साथ बातचीत करने के तरीके को बदलते हैं और विशेष त्वरित सूत्रीकरण को तेजी से शानदार बनाते हैं।

त्वरित ज्ञान का लोकतंत्रीकरण

एक और महत्वपूर्ण कारण कंपनियों के भीतर त्वरित कौशल की व्यापक मध्यस्थता है। व्यक्तिगत विशेषज्ञों पर भरोसा करने के बजाय, आज एआई मॉडल के प्रभावी उपयोग में विभिन्न कार्यों में कर्मचारियों को प्रशिक्षित करते हैं। जिम फाउलर, नेशनवाइड के सीटीओ, इसे संक्षिप्त रूप से सारांशित करते हैं: "हम देखते हैं कि यह एक नौकरी के शीर्षक के भीतर एक क्षमता बन जाता है, एक स्वतंत्र नौकरी शीर्षक नहीं"।

ज्ञान का यह लोकतंत्रीकरण अलग -अलग विशेषज्ञ भूमिकाओं में ध्यान केंद्रित करने के बजाय एआई दक्षताओं को व्यापक बनाने की सामान्य प्रवृत्ति से मेल खाता है। यह अधिक कर्मचारियों को उनके विशिष्ट कार्य क्षेत्रों में प्रभावी रूप से AI उपकरण का उपयोग करने में सक्षम बनाता है।

मौजूदा नौकरी प्रोफाइल में एकीकरण

एक बार एक स्वतंत्र पेशे के रूप में जो इरादा था, वह मौजूदा भूमिकाओं के भीतर एक घटक के रूप में विकसित हुआ है। एआई-प्रॉम्प्ट कौशल को आज मौजूदा जॉब प्रोफाइल के पूरक के रूप में माना जाता है, न कि एक अलग कैरियर पथ के रूप में। यह एकीकरण एक अधिक यथार्थवादी दृष्टिकोण को दर्शाता है कि एआई कैसे काम की दुनिया में अंतर्निहित है।

हन्ना कैलहून, एआई के वीपी वास्तव में, ने पुष्टि की: "हमने जरूरी नहीं कि इस भूमिका के लिए कई वास्तविक दृष्टिकोण देखे हैं"। यह इंगित करता है कि प्रारंभिक हाइप्स के बावजूद, शुद्ध शीघ्र इंजीनियरों की वास्तविक मांग सीमित थी।

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एआई द्वारा श्रम बाजार का परिवर्तन

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का मामला उन त्वरित परिवर्तनों के लिए अनुकरणीय है जो एआई श्रम बाजार पर कारण बनता है। यह विकास एक व्यापक पैटर्न में फिट बैठता है जिसमें एआई दोनों नौकरियों को समाप्त कर देता है और नए बनाता है, लेकिन एक गति से जो अब तक अज्ञात था।

तकनीकी नौकरियों के लिए आवश्यकताओं में बदलाव

प्रौद्योगिकी क्षेत्र में जॉबल परिदृश्य तेजी से जटिल और भ्रमित हो रहा है। वॉल स्ट्रीट जर्नल के अनुसार, नौकरी के नाम "अधिक विविध, अस्पष्ट, अतिव्यापी और कभी -कभी अधिक अर्थहीन" बन गए हैं। यह विशेष रूप से एआई के क्षेत्र में लागू होता है, जहां नई भूमिकाएँ उत्पन्न होती हैं और इसके अर्थ की सामान्य समझ से पहले गायब हो जाती हैं।

जबकि तुरंत इंजीनियरिंग एक स्वतंत्र अनुशासन के रूप में तुरंत महत्व खो देती है, अन्य एआई-संबंधित कौशल की मांग बढ़ जाती है। लिंक्डइन पर टिप्पणियाँ बताती हैं कि एआई सिस्टम इंजीनियरों और अन्य पदों के लिए जिनके लिए गहन तकनीकी ज्ञान की आवश्यकता होती है, वे अब मांग में अधिक हैं।

सॉफ्टवेयर विकास पर प्रभाव

एआई न केवल एआई के आसपास भूमिकाओं को बदलता है, बल्कि सॉफ्टवेयर विकास जैसे पेशेवर क्षेत्रों की भी स्थापना भी करता है। एआई-आधारित कोडिंग टूल, जो कोडिंग प्रक्रिया के महत्वपूर्ण भागों को स्वचालित कर सकते हैं, दक्षता में योगदान में दस प्रतिशत से अधिक का योगदान कर सकते हैं और तेजी से कोड उत्पादन को सक्षम कर सकते हैं।

इस विकास से नए कर्मचारियों को काम पर रखने के दौरान स्लिमर डेवलपमेंट टीमों और उच्च आवश्यकताओं को जन्म दिया जा सकता है, क्योंकि कंपनियां तेजी से जेनेरिक एआई कोडिंग टूल पर भरोसा कर रही हैं। यह एक और उदाहरण है कि कैसे AI मौजूदा पेशेवर क्षेत्रों को बदल देता है।

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त्वरित क्षमता का भविष्य

हालांकि तुरंत इंजीनियरिंग एक स्वतंत्र पेशे के रूप में तुरंत महत्व खो देती है, एआई सिस्टम के साथ प्रभावी ढंग से संवाद करने की क्षमता प्रासंगिक बनी हुई है। हालांकि, यह मूल रूप से अपेक्षित रूप से एक अलग रूप में लेता है।

विभिन्न पेशेवर क्षेत्रों में एकीकरण

भविष्य में, त्वरित कौशल को विभिन्न प्रकार के व्यवसायों में एकीकृत करने की उम्मीद है। एक लिंक्डइन उपयोगकर्ता ने टिप्पणी की: "प्रत्येक मार्केटिंग टीम को एआई सक्षमता, प्रणालीगत सोच, शीघ्र-विशेषज्ञता और परीक्षण-और-लर्निंग मानसिकता के साथ किसी की आवश्यकता होती है। यह नौकरी के खिताब के बारे में कम है और एक टीम में इन कौशल को लंगर डालने के बारे में अधिक है"।

यह परिप्रेक्ष्य एक अधिक बारीक विकास को इंगित करता है: तुरंत समर्पित इंजीनियरों के बजाय, कंपनियों को विभिन्न विभागों में कर्मचारियों की आवश्यकता होती है जो प्रभावी रूप से एआई उपकरण का उपयोग कर सकते हैं। एआई के साथ बातचीत करने की क्षमता आज डिजिटल ज्ञान के समान एक बुनियादी क्षमता बन जाती है।

नए विशेषज्ञता और अधिक जटिल कार्य

जबकि सिंपल प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग अधिक उन्नत एआई मॉडल के माध्यम से अप्रचलित है, नए, अधिक जटिल रोलर्स बनाए जाते हैं। उदाहरण के लिए, लिंक्डइन पर एक टिप्पणीकार का उल्लेख है, कि उनकी कंपनी ने एक त्वरित इंजीनियर के बजाय एक "तुरंत समन्वयक" काम पर रखा है, जिसका कार्य "कैटलॉग प्रॉम्प्ट और कार्यात्मक अंत उपयोगकर्ता को अपना प्रॉम्प्ट बनाते समय मार्गदर्शन करना है"।

एक अन्य टिप्पणी इंगित करती है कि संकेतों को बैकएंड पाइपलाइनों में भी एम्बेड किया जाता है: "जब तक कि एलएलएम का उपयोग खोज में, सिफारिशों में, सारांश, एजेंट-आधारित काम के लिए या सामग्री पीढ़ी-सोमोन के लिए किया जाता है, तो बड़े पैमाने पर मॉडल व्यवहार के लिए डिजाइन, परीक्षण और प्रतीक्षा करना होगा"। यह इंगित करता है कि विशेष शीघ्र-विशेषज्ञ कुछ तकनीकी संदर्भों में प्रासंगिक बने हुए हैं।

काम की एआई-संचालित दुनिया के लिए शिक्षण

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का त्वरित वृद्धि और गिरावट एआई-चालित श्रम बाजार की गतिशीलता में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करती है और कर्मचारियों और संगठनों के लिए शिक्षण प्रदान करती है।

तकनीकी परिवर्तन की गति

शायद सबसे महत्वपूर्ण ज्ञान अभूतपूर्व गति है जिसके साथ एआई-संबंधित नौकरी प्रोफाइल विकसित होती है। जबकि पहले के तकनीकी क्रांतियों को अक्सर कुछ व्यवसायों को बदलने के लिए दशकों की आवश्यकता होती है, यह कुछ वर्षों या महीनों के भीतर एआई उम्र में होता है।

इस तेजी से विकास के लिए निरंतर अनुकूलन और अपने कौशल को लगातार विकसित करने की इच्छा की आवश्यकता होती है। यह अत्यधिक विशिष्ट आला कौशल की ओर हस्तांतरणीय मुख्य दक्षताओं के महत्व को भी रेखांकित करता है जो जल्दी से पुराना हो सकता है।

विशेषज्ञता के बजाय एकीकृत करने की प्रवृत्ति

एक और महत्वपूर्ण खोज पूरी तरह से नए विशेषज्ञता बनाने के बजाय एआई कौशल को मौजूदा भूमिकाओं में एकीकृत करने की प्रवृत्ति है। यह एक अधिक यथार्थवादी दृष्टिकोण से मेल खाता है कि कैसे प्रौद्योगिकी संगठनों में अंतर्निहित है।

शैक्षणिक संस्थानों और प्रशिक्षण कार्यक्रमों के लिए, इसका मतलब है कि आपको अलग -अलग एआई विशेषज्ञों को प्रशिक्षित करने के बजाय मौजूदा विशेषज्ञ क्षेत्रों के पूरक के रूप में एआई कौशल को व्यक्त करना चाहिए। विभिन्न पेशेवर संदर्भों में प्रभावी रूप से एआई उपकरण का उपयोग करने की क्षमता शुद्ध तकनीकी विशेषज्ञता की तुलना में तेजी से मूल्यवान हो जाती है।

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एआई काम की दुनिया का विकास

एक स्वतंत्र नौकरी विवरण के रूप में शीघ्र इंजीनियरिंग की तेजी से वृद्धि और गिरावट श्रम बाजार पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता की परिवर्तनकारी शक्ति को दर्शाती है। कुछ ही वर्षों में, एक होनहार कैरियर पथ एक उच्च भुगतान किए गए विशेष पेशे से एक एकीकृत क्षमता में बदल गया है जो विभिन्न भूमिकाओं पर प्रासंगिक है।

एआई मॉडल में तकनीकी प्रगति, एआई ज्ञान के बढ़ते लोकतंत्रीकरण और मौजूदा नौकरी प्रोफाइल में एकीकरण का मतलब है कि समर्पित तुरंत इंजीनियर आज शायद ही मांग में हैं। फिर भी, एआई सिस्टम के साथ प्रभावी ढंग से संवाद करने की क्षमता मूल्यवान है, मूल रूप से अपेक्षित रूप से एक अलग रूप में यद्यपि।

यह विकास श्रमिकों और संगठनों के लिए खुद को लगातार प्रशिक्षित करने और आगे प्रशिक्षित करने की आवश्यकता को रेखांकित करता है। काम की दुनिया में जो एआई द्वारा तेजी से आकार में है, जो तकनीकी परिवर्तनों का अनुमान लगा सकते हैं और तदनुसार अपने कौशल को विकसित कर सकते हैं।

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का मामला केवल एआई द्वारा श्रम बाजार के व्यापक परिवर्तन की शुरुआत हो सकती है। जबकि कुछ विशेषज्ञताएँ उत्पन्न होती हैं और पास होती हैं, लेकिन अनुकूलन और सीखने की क्षमता काम के भविष्य के लिए सबसे महत्वपूर्ण क्षमता बनी हुई है।

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