Vim jogar um pouco de sal nessa discussão.

Muita gente está aconselhando os jovens a não utilizar a IA, disconcordo parcialmente.

Ninguém precisa saber como faz o cimento para construir casa.
Nós estamos passando pela industrialização do software, a primeira etapa foi a "fordzação" de linha de montagem, agora estão chegando os robôs para substituir os operários da linha de montagem.
Deixaram de existir operários na linha de montagem automobilística? Sim, em grande parte, os que sobraram foram os muito mal pagos, os muito específicos (podemos colocar o baixo nível e pontos de alto risco) e a massa maior mudou para operadores de robôs.

O jovem, precisa aprender a tirar cada gota da IA e/ou aprender a criar datasets de treinamento de IA e como treinar IAs.
Apenas o jovem que quer entrar de cabeça no baixo nível, precisa seguir o caminho doloroso do bloco de notas, pois assim como hoje em dia, a parcela de programadores que executam tarefas em aplicações de estado da arte ou baixo nível é efêmera, a maior parte do trabalho é criar CRUDs, interfaces e modelagem.

"Ahh mas o código é ruim", o código é ruim porque você não sabe pilotar, se vc tiver no mínimo 3 iterações humano+máquina sobre o código o resultado em grande parte das vezes já é aceitável. Se você tiver mais de um agente especialista então, passa de aceitável para código bom.

"Ahh mas coisas muito específicas ele não consegue gerar", ótimo, esse código do capiroto vai ser o nível que você vai começar a ter que entender, vai ter que ler reler, perguntar à IA o motivo, pesquisar, etc. Infelizmente, ninguém precisa mais fazer coisa simples, o simples está pronto.

Não sejamos hipócritas, no passado estavamos resolvendo como resolver problemas da resolução de problemas. Para fazer uma webservice, você brigava mais com a tecnologia e infra do que com o negócio que o webservice precisavam prover, agora já estamos mais próximos do negócio, e com o advento dos GPTs, os programadores tem que estar mais próximos ainda do negócio, é necessário ser mais analista do que nunca, saber porque é aplicada a taxa em um caso e não é aplicada no outro caso e ser questionador e observador o suficiente para encontrar erros e questionar o especialista em taxa se aquilo está correto.

Minha opinião das skills mais importantes para o futuro:
-Idioma secundário (inglês ou chinês simplificado)
-Vocabulário técnico e Design Patterns
-Análise de problemas para criação de expressões lógicas
-Utilização de multiplos agentes de tecnologias diferentes

Já é provado cientificamente que seu mundo de conhecimento vai até onde seu vocabulário vai, não é diferente com as IAs, utilize o idioma predominante no dataset dela para ela compreender o que você está pedindo.