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क्या AI डेवलपर्स की जगह ले लेगा? 2026 के डेटा से जानें

AI डेवलपर्स की जगह नहीं लेगा, लेकिन यह काम को बदल रहा है। हम AI कोड सुरक्षा खामियों (45% विफल) और उत्पादकता पर 2026 के डेटा का विश्लेषण करते हैं।

18 सितम्बर 2026· 17 मिनट में पढ़ें
क्या AI डेवलपर्स की जगह ले लेगा? 2026 के डेटा से जानें

अपडेट किया गया · Zekai संपादकीय टीम द्वारा समीक्षा

The short answer

नहीं, AI 2026 में सॉफ्टवेयर डेवलपर्स की जगह नहीं लेगा। हालांकि AI रूटीन कोडिंग को गति देता है, वर्तमान डेटा महत्वपूर्ण सीमाओं को उजागर करता है। स्वतंत्र शोध से पता चलता है कि AI-जनित कोड का 45% तक सुरक्षा सत्यापन में विफल रहता है, और जटिल कार्यों पर, AI अनुभवी डेवलपर्स को 19% धीमा कर सकता है। डेवलपर की भूमिका विकसित हो रही है, गायब नहीं हो रही है, जिसमें वरिष्ठ, सुरक्षा और AI-ऑर्केस्ट्रेशन कौशल की ओर मांग बढ़ रही है।

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क्या AI सॉफ्टवेयर डेवलपर्स की जगह ले लेगा, यह सवाल एक दार्शनिक बहस से लाखों पेशेवरों के लिए एक व्यावहारिक चिंता बन गया है। Anthropic और OpenAI जैसी कंपनियों के सनसनीखेज शीर्षक और प्रभावशाली प्रोडक्ट डेमो एक ऐसी दुनिया का सुझाव देते हैं जहाँ मानव कोडर अप्रचलित हो जाएंगे। एक स्वतंत्र AI-टूल्स डायरेक्टरी के रूप में, हम ZEKAI में डेमो से अधिक डेटा में विश्वास करते हैं। सितंबर 2026 के नवीनतम शोध का हमारा विश्लेषण एक अधिक सूक्ष्म वास्तविकता दिखाता है: AI एक शक्तिशाली लेकिन त्रुटिपूर्ण उपकरण है जो नौकरी को बदल रहा है, उसे खत्म नहीं कर रहा है।

यह लेख AI के डेवलपर उत्पादकता, सुरक्षा और नौकरी बाजार पर वास्तविक दुनिया के प्रभाव के बारे में डेटा क्या कहता है, इसकी जांच करने के लिए प्रचार को काटता है। हम यह पता लगाएंगे कि AI वास्तव में भूमिकाओं को कहाँ संकुचित कर रहा है और कहाँ नई मांग पैदा कर रहा है, जिससे आपको AI-powered software development में अपने करियर के भविष्य को नेविगेट करने में मदद मिलेगी।

सुरक्षा समस्या: AI-जनित कोड का 45% खामियां पैदा करता है

पूर्ण डेवलपर प्रतिस्थापन के लिए सबसे बड़ी बाधा सुरक्षा है। AI कोडिंग असिस्टेंट कार्यात्मक, सिंटैक्टिक रूप से सही कोड बनाने में असाधारण रूप से अच्छे हैं। समस्या यह है कि यह कोड अक्सर खतरनाक रूप से असुरक्षित होता है।

एप्लिकेशन सुरक्षा में अग्रणी Veracode की 2026 GenAI कोड सुरक्षा रिपोर्ट के अनुसार, AI कोडिंग उपकरण अपने आउटपुट के लगभग आधे हिस्से में सुरक्षा खामियां पैदा करते हैं। 100 से अधिक लार्ज लैंग्वेज मॉडल का विश्लेषण करने के बाद, उन्होंने पाया कि सुरक्षा पास दर लगभग 56% पर स्थिर हो गई है, जिसका अर्थ है कि AI-जनित कोड का 44-45% कमजोरियों से भरा है। यह आंकड़ा वर्षों से लगातार सपाट बना हुआ है, भले ही मॉडल अन्य कार्यों में तेजी से बेहतर हो गए हों।

45%

AI-जनित कोड में सुरक्षा खामियां होती हैं, यह आंकड़ा AI मॉडल में प्रगति के बावजूद बेहतर नहीं हुआ है। Source: veracode.com

मॉडल सुरक्षा के साथ इतना संघर्ष क्यों करते हैं?

  1. दूषित प्रशिक्षण डेटा: LLM को GitHub जैसे रिपॉजिटरी से सार्वजनिक कोड के विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है। इस सार्वजनिक कोड का अधिकांश हिस्सा स्वयं असुरक्षित है, इसलिए मॉडल खराब सुरक्षा प्रथाओं को सीखते और दोहराते हैं।
  2. संदर्भ का अभाव: एक एकल फ़ंक्शन उत्पन्न करने वाला AI उपकरण व्यापक एप्लिकेशन आर्किटेक्चर, डेटा संवेदनशीलता, या व्यावसायिक तर्क को नहीं समझता है जिसके भीतर वह संचालित होता है। यह संदर्भ-अंधापन इसे ऐसा कोड लिखने की ओर ले जाता है जो अकेले काम करता है लेकिन जब एक बड़ी प्रणाली में एकीकृत होता है तो Cross-Site Scripting (XSS) जैसी कमजोरियां पैदा करता है। Veracode के शोध में पाया गया कि मॉडल 86% बार XSS को रोकने में विफल रहते हैं।
  3. संभाव्यता के लिए अनुकूलन, शुद्धता के लिए नहीं: LLM को सबसे संभावित अगले शब्द या टोकन उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। वे ऐसा कोड उत्पन्न करते हैं जो *सही दिखता* है, न कि ऐसा कोड जो *सही होता* है। सुरक्षा एक ऐसा एज केस है जिसके लिए जानबूझकर, सावधानीपूर्वक तर्क की आवश्यकता होती है, जो एक संभाव्य दृष्टिकोण के विपरीत है।

यह लगातार असुरक्षा का मतलब है कि निकट भविष्य के लिए, AI-जनित कोड की हर पंक्ति को एक कुशल मानव डेवलपर द्वारा सावधानीपूर्वक समीक्षा और सत्यापन की आवश्यकता होगी। AI कोड को सीधे प्रोडक्शन में भेजना सिर्फ जोखिम भरा नहीं है; यह घोर लापरवाही का एक रूप है जो अभूतपूर्व पैमाने पर सुरक्षा ऋण पैदा करता है। यह वास्तविकता अकेले ही सुनिश्चित करती है कि डेवलपर्स लेखा परीक्षकों और द्वारपालों के रूप में आवश्यक बने रहें।

उत्पादकता विरोधाभास: AI डेवलपर्स को धीमा क्यों कर सकता है

जबकि AI 10 गुना उत्पादकता वृद्धि का वादा करता है, वास्तविक दुनिया के अध्ययन एक कहीं अधिक जटिल तस्वीर पेश करते हैं। सीमित, अच्छी तरह से परिभाषित कार्यों के लिए, गति में वृद्धि वास्तविक है। हालांकि, जटिल, अस्पष्ट काम के लिए जो वरिष्ठ-स्तर के इंजीनियरिंग को परिभाषित करता है, AI वास्तव में डेवलपर्स को धीमा कर सकता है।

इस विषय पर सबसे अधिक उद्धृत अध्ययन METR, एक शोध और मूल्यांकन संगठन से जुलाई 2025 का एक यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण (RCT) है। उन्होंने अनुभवी ओपन-सोर्स डेवलपर्स को लिया और उनसे वास्तविक दुनिया के कोडिंग कार्य करवाए। परिणाम चौंकाने वाला था: AI टूल का उपयोग करने वाले डेवलपर्स, औसतन, 19% धीमे थे उनके बिना काम करने वालों की तुलना में।

इससे भी अधिक महत्वपूर्ण धारणा का अंतर था: वही डेवलपर्स *मानते* थे कि वे 20% तेज थे। धारणा और वास्तविकता के बीच यह 40-बिंदु का अंतर “वाइब कोडिंग” के एक महत्वपूर्ण खतरे को उजागर करता है – कठोर सत्यापन के बिना सही लगने वाले कोड को उत्पन्न करने के लिए AI पर निर्भर रहना, जिससे गति की झूठी भावना पैदा होती है।

-19%

METR के एक यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण के अनुसार, जटिल कार्यों पर AI का उपयोग करने वाले अनुभवी डेवलपर्स की गति में परिवर्तन। Source: metr.org

इसका मतलब यह नहीं है कि AI कभी मदद नहीं करता। स्टैनफोर्ड HAI की 2026 AI इंडेक्स रिपोर्ट सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट में लगभग 26% की औसत उत्पादकता वृद्धि दर्शाने वाले शोध को संकलित करती है। एक हालिया McKinsey सर्वेक्षण में पाया गया कि जबकि 80% इंजीनियर केवल 3% उत्पादकता लाभ की रिपोर्ट करते हैं, शीर्ष 20% इंजीनियर 55% की वृद्धि देखते हैं।

सच्चाई सूक्ष्मता में निहित है। AI इसमें उत्कृष्ट है:

यह इसमें संघर्ष करता है:

जो डेवलपर्स AI द्वारा धीमे हो जाते हैं, वे अक्सर सबसे अनुभवी होते हैं, जिन्हें AI द्वारा एक ऐसी प्रणाली में पेश की गई सूक्ष्म खामियों और वास्तुशिल्प गलतियों को ठीक करने में अतिरिक्त समय बिताना पड़ता है जिसे वे गहराई से जानते हैं। उत्पादकता लाभ जूनियर-स्तर के कार्यों में केंद्रित हैं, जिसका नौकरी बाजार के लिए महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है।

AI कहाँ नौकरियों को संकुचित कर रहा है: एंट्री-लेवल संकट

AI डेवलपर्स की जगह नहीं ले रहा है, लेकिन यह उन कार्यों को स्वचालित कर रहा है जो आमतौर पर जूनियर डेवलपर्स को सौंपे जाते हैं। यह पेशे के एंट्री-लेवल पर एक महत्वपूर्ण संकट पैदा कर रहा है।

स्टैनफोर्ड HAI की 2026 AI इंडेक्स रिपोर्ट इस प्रवृत्ति पर सबसे स्पष्ट डेटा प्रदान करती है। इसमें पाया गया कि 2024 से, 22-25 वर्ष की आयु के अमेरिकी सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के बीच रोजगार में लगभग 20% की गिरावट आई है। इसी अवधि के दौरान, बड़ी उम्र के डेवलपर्स की संख्या में वृद्धि जारी रही।

-20%

2024 से 22-25 वर्ष की आयु के अमेरिकी सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के रोजगार में गिरावट, जबकि पुराने डेवलपर्स की संख्या में वृद्धि हुई। Source: hai.stanford.edu

यह डेटा इस बात की पुष्टि करता है जो उद्योग में कई लोगों ने उपाख्यानात्मक रूप से महसूस किया है। कंपनियां GitHub Copilot जैसे AI टूल का उपयोग बॉयलरप्लेट, सरल स्क्रिप्टिंग और बुनियादी यूनिट टेस्ट को संभालने के लिए कर रही हैं जो कभी नए स्नातकों के लिए प्रशिक्षण का मैदान थे। जब एक AI सदस्यता उस काम का अधिकांश हिस्सा लागत के एक अंश पर कर सकती है तो एक जूनियर को क्यों नियुक्त करें? जुलाई 2026 की गार्टनर रिपोर्ट चेतावनी देती है कि AI पर जूनियर भूमिकाओं को कम करने के लिए निर्भर रहने वाले संगठन “अपनी खुद की सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग प्रतिभा पाइपलाइन को खोखला करने” का जोखिम उठाते हैं।

यह उद्योग के लिए एक गंभीर दीर्घकालिक समस्या पैदा करता है। जूनियर भूमिकाएं वे हैं जहाँ डेवलपर्स प्रोडक्शन कोड पढ़कर, पुल रिक्वेस्ट पर प्रतिक्रिया प्राप्त करके, और यह देखकर शिल्प सीखते हैं कि जटिल सिस्टम कैसे विफल होते हैं। यदि यह अप्रेंटिसशिप पाइपलाइन टूट जाती है, तो वरिष्ठ इंजीनियरों, आर्किटेक्ट्स और टेक लीड्स की अगली पीढ़ी कहाँ से आएगी?

कहाँ मांग बढ़ रही है: AI-ऑर्केस्ट्रेटर का उदय

जबकि एंट्री-लेवल की भूमिकाएं सिकुड़ रही हैं, अनुभवी डेवलपर्स की मांग बदल रही है, गायब नहीं हो रही है। एक महान वरिष्ठ इंजीनियर बनाने वाले कौशल – निर्णय, वास्तुशिल्प स्वाद, व्यावसायिक संदर्भ, और सलाह देने की क्षमता – ठीक वही कौशल हैं जिन्हें AI दोहरा नहीं सकता है।

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट का भविष्य “AI-ऑर्केस्ट्रेटर” या “AI-सेंटौर” का है – एक डेवलपर जो AI को एक शक्तिशाली उपकरण के रूप में उपयोग करता है लेकिन इसके आउटपुट पर आँख बंद करके भरोसा नहीं करता है। यह भूमिका उच्च-लाभकारी गतिविधियों पर केंद्रित है जिसमें AI खराब है:

गार्टनर के विश्लेषकों का अनुमान है कि यह बदलाव 2029 तक संगठनों को छोटे, अधिक वरिष्ठ-भारी “छोटी टीमों” को अपनाने के लिए प्रेरित करेगा। AI द्वारा संवर्धित कुछ अत्यधिक कुशल इंजीनियरों से बनी ये टीमें वह हासिल करने में सक्षम होंगी जिसके लिए पहले एक बहुत बड़ी टीम की आवश्यकता होती थी। McKinsey का शोध इसका समर्थन करता है, जिसमें पाया गया है कि AI से वास्तविक मूल्य प्राप्त करने वाली कंपनियां वे हैं जो इस नए मानव-AI सहयोग मॉडल के आसपास अपने पूरे वर्कफ़्लो को फिर से डिज़ाइन कर रही हैं, न कि केवल AI टूल वितरित कर रही हैं।

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विशेषज्ञ क्या कहते हैं: Gartner, McKinsey, और Anthropic

उद्योग के नेता और विश्लेषक संवर्धन के इस दृष्टिकोण पर काफी हद तक सहमत हैं, हालांकि उनकी समय-सीमा और स्वर भिन्न होते हैं।

2026 की शुरुआत में, Anthropic के CEO डारियो अमोदेई ने यह भविष्यवाणी करके व्यापक दहशत पैदा कर दी कि AI 6 से 12 महीनों के भीतर सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के अधिकांश, शायद सभी काम कर सकता है। हालांकि, 2026 के मध्य तक, यह स्पष्ट था कि यह साकार नहीं हुआ था। उनके बयान में सूक्ष्मता – कि यह उनके अपने उन्नत AI लैब के इंजीनियरों पर लागू होता है जो “एडिटर” की भूमिका में बदल रहे थे – सुर्खियों में खो गई थी।

गार्टनर का विश्लेषण अधिक मापा गया है। वे भविष्यवाणी करते हैं कि 2030 तक, AI 80% संगठनों को बड़ी इंजीनियरिंग टीमों को छोटे, AI-संवर्धित इकाइयों में विकसित करने की अनुमति देगा। वे एक कड़ी चेतावनी भी देते हैं: 2028 तक, कोडिंग टूल के लिए AI टोकन खपत की लागत औसत डेवलपर के वेतन से अधिक होने का अनुमान है, जिससे कंपनियों को AI उपयोग पर सख्त शासन लागू करने के लिए मजबूर होना पड़ेगा। यह इस विचार को पुष्ट करता है कि AI मानव प्रतिभा के लिए एक मुफ्त या सस्ता प्रतिस्थापन नहीं है।

McKinsey का शोध AI के असमान प्रभाव को उजागर करता है। एक हालिया सर्वेक्षण में पाया गया कि 30% इंजीनियरिंग लीडर्स ने बताया कि AI टूल अपनाने के बाद टीम की उत्पादकता *गिर गई* थी। वे निष्कर्ष निकालते हैं कि वास्तविक मूल्य तभी आता है जब संगठन मौलिक रूप से भूमिकाओं और वर्कफ़्लो को फिर से डिज़ाइन करते हैं, डेवलपर्स को “कोडर” से “समस्या-समाधानकर्ता” और “सिस्टम डिज़ाइनर” में बदलते हैं।

अंत में, 2026 की गोल्डमैन सैक्स रिपोर्ट का अनुमान है कि AI अगले दशक में 9% से अधिक अमेरिकी नौकरियों को विस्थापित कर सकता है, लेकिन यह भी नोट करती है कि AI-संबंधित संवर्धन नई भूमिकाएं बना रहा है, जिसके परिणामस्वरूप अब तक श्रम बाजार पर मामूली शुद्ध खिंचाव हुआ है।

सर्वसम्मति स्पष्ट है: AI की ज्वार की लहर डेवलपर्स को बहा नहीं रही है, बल्कि यह तटरेखा को गहराई से नया आकार दे रही है।

AI-संचालित दुनिया में डेवलपर्स को अपूरणीय बनाए रखने वाले कौशल

आने वाले वर्षों में सफल होने के लिए, डेवलपर्स को ऐसे कौशल बनाने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए जो AI के पूरक हों, न कि ऐसे कौशल जो इसके साथ प्रतिस्पर्धा करते हों।

  1. गहन सिस्टम ज्ञान: केवल एक भाषा में कोड लिखना न जानें; समझें कि वह कोड कैसे चलता है। ऑपरेटिंग सिस्टम, नेटवर्किंग, डेटाबेस और क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर के बारे में जानें। यह वह संदर्भ है जिसकी AI में कमी है।
  2. सुरक्षा-प्रथम मानसिकता: AI-जनित कोड के हर टुकड़े को अविश्वसनीय मानें। सुरक्षा समीक्षा करना सीखें, स्टैटिक एनालिसिस (SAST) टूल का उपयोग करें, और सामान्य भेद्यता पैटर्न (OWASP Top 10) को समझें।
  3. उत्पाद और व्यावसायिक कौशल: “क्या” के पीछे “क्यों” को समझें। सबसे मूल्यवान इंजीनियर वे हैं जो व्यावसायिक आवश्यकताओं को चुनौती दे सकते हैं, उपयोगकर्ता की जरूरतों को समझ सकते हैं, और तकनीकी निर्णय ले सकते हैं जो कंपनी के लक्ष्यों के अनुरूप हों।
  4. संचार और सहयोग: जैसे-जैसे टीमें छोटी और अधिक वरिष्ठ होती जाती हैं, स्पष्ट रूप से संवाद करने, दूसरों को सलाह देने और प्रोडक्ट मैनेजरों और डिजाइनरों के साथ प्रभावी ढंग से काम करने की क्षमता और भी महत्वपूर्ण हो जाती है।
  5. AI टूल में महारत: जो डेवलपर्स पीछे रह जाएंगे, वे वे होंगे जो अनुकूलन से इनकार करते हैं। GitHub Copilot, Cursor, और एजेंटिक प्लेटफॉर्म जैसे टूल का उपयोग करना सीखें। एक विशेषज्ञ प्रॉम्प्टर बनें और सीखें कि अपने AI असिस्टेंट का अधिकतम लाभ कैसे उठाएं।

सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट का भविष्य “मानव बनाम AI” की लड़ाई नहीं है। यह एक साझेदारी है। जो डेवलपर्स इस साझेदारी को अपनाते हैं और निर्णय, रचनात्मकता और महत्वपूर्ण सोच के विशिष्ट मानवीय कौशल पर ध्यान केंद्रित करते हैं, वे न केवल जीवित रहेंगे – वे पहले से कहीं अधिक मूल्यवान बन जाएंगे। आगे का रास्ता मशीन के लिए एक अनिवार्य भागीदार बनना है, न कि उसके खिलाफ एक प्रतियोगी। इस नई वास्तविकता को आकार देने वाले उपकरणों और वर्कफ़्लो के बारे में अधिक जानकारी के लिए, हमारे AI Software Development hub पर जाएं।

क्या AI 5 वर्षों में सॉफ्टवेयर इंजीनियरों की जगह ले लेगा?

नहीं, यह अत्यधिक संभावना नहीं है कि AI पांच वर्षों के भीतर अधिकांश सॉफ्टवेयर इंजीनियरों की जगह ले लेगा। जबकि AI कई निम्न-स्तरीय कोडिंग कार्यों को स्वचालित करेगा, मानवीय निरीक्षण, वास्तुशिल्प डिजाइन, सुरक्षा सत्यापन और जटिल समस्या-समाधान की आवश्यकता महत्वपूर्ण बनी हुई है। भूमिका में महत्वपूर्ण बदलाव आएगा, लेकिन कुशल इंजीनियरों की मांग बनी रहेगी।

AI किस प्रकार के डेवलपर्स की जगह लेगा?

AI उन डेवलपर्स की जगह लेने या उनकी मांग कम करने की सबसे अधिक संभावना है जो दोहराव वाले, निम्न-संदर्भ वाले कार्य करते हैं। इसमें सरल बॉयलरप्लेट कोड लिखने, बुनियादी स्क्रिप्ट, या गहरी समझ के बिना समाधानों को कॉपी-पेस्ट करने पर केंद्रित भूमिकाएं शामिल हैं। जो डेवलपर्स AI टूल का उपयोग करने के लिए अनुकूलन नहीं करते हैं, वे एक महत्वपूर्ण नुकसान में होंगे।

क्या मुझे 2026 में भी कोड करना सीखना चाहिए?

हाँ, आपको अभी भी कोड करना सीखना चाहिए। दुनिया को ऐसे लोगों की जरूरत है जो AI जो बनाता है उसे बना, प्रबंधित और सत्यापित कर सकें। हालांकि, आपकी शिक्षा को केवल सिंटैक्स पर ही नहीं, बल्कि कंप्यूटर विज्ञान के मूल सिद्धांतों, सिस्टम आर्किटेक्चर, सुरक्षा और समस्या-समाधान पर भी ध्यान केंद्रित करना चाहिए। ये वे कौशल हैं जो स्थायी मूल्य प्रदान करते हैं।

क्या AI एक वरिष्ठ डेवलपर की जगह ले सकता है?

नहीं, AI वर्तमान में एक वरिष्ठ डेवलपर की जगह नहीं ले सकता है। एक वरिष्ठ डेवलपर का मुख्य मूल्य उनके अनुभव, निर्णय, वास्तुशिल्प स्वाद और जटिल व्यावसायिक संदर्भ को समझने की क्षमता में निहित है – वे सभी क्षेत्र जहाँ AI कम पड़ता है। AI एक वरिष्ठ डेवलपर के लिए एक उपकरण के रूप में कार्य कर सकता है, लेकिन प्रतिस्थापन के रूप में नहीं।

क्या AI वास्तव में कोडिंग के लिए अच्छा है?

हाँ, AI विशिष्ट कोडिंग कार्यों के लिए अच्छा है। यह बॉयलरप्लेट कोड के निर्माण को तेज करने, यूनिट टेस्ट लिखने, भाषाओं के बीच कोड का अनुवाद करने और सिंटैक्स प्रश्नों का उत्तर देने में उत्कृष्ट है। हालांकि, इसके आउटपुट को सावधानीपूर्वक मानवीय समीक्षा की आवश्यकता होती है, क्योंकि यह अक्सर असुरक्षित, अक्षम या सूक्ष्म रूप से गलत हो सकता है।

क्या AI डेवलपर्स के वेतन को कम करेगा?

वेतन पर प्रभाव असमान होने की संभावना है। एंट्री-लेवल की भूमिकाओं या उन डेवलपर्स के वेतन पर दबाव पड़ सकता है जो AI के अनुकूल नहीं होते हैं। इसके विपरीत, अनुभवी डेवलपर्स जो AI ऑर्केस्ट्रेशन में महारत हासिल करते हैं और सुरक्षा और सिस्टम डिज़ाइन जैसे उच्च-मूल्य वाले कौशल पर ध्यान केंद्रित करते हैं, वे अपने मूल्य और वेतन में उल्लेखनीय वृद्धि देख सकते हैं।

AI से किन नौकरियों को सबसे अधिक खतरा है?

गोल्डमैन सैक्स के अनुसार, सभी उद्योगों में प्रशासनिक और दोहराव वाले कार्यों का उच्च अनुपात वाली नौकरियां सबसे अधिक जोखिम में हैं। सॉफ्टवेयर के भीतर, वे भूमिकाएं जो पूरी तरह से सरल, अच्छी तरह से परिभाषित स्पेसिफिकेशन्स को कोड में अनुवाद करने के बारे में हैं, सबसे अधिक उजागर हैं, जबकि रचनात्मकता, महत्वपूर्ण सोच और जटिल हितधारक प्रबंधन की आवश्यकता वाली भूमिकाएं अधिक सुरक्षित हैं।

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