Large Language Models – The Building Blocks of a Software Professional : Current Use of Large Language Models in the Finnish Software Industry and Future Predictions

Abstract

This study explores the integration of large language models (LLMs) into the Finnish software industry, focusing on their current use, implications for workforce skills, and future impact on job roles. Through qualitative research involving semi-structured interviews with 12 Finnish IT professionals, the study identifies key trends in LLM adoption. It offers insights for training, organizational strategies, and AI adaptation policies. Using the Gioia method to determine LLMs' current uses and reflexive thematic analysis to explore future implications, the analysis revealed four primary dimensions of LLM usage: programming-related tasks, non-programming technical activities, self-directed learning, and teamwork. These findings suggest LLMs are transforming workflows, enhancing automation, and reducing the demand for repetitive roles. Participants highlighted the rapid evolution of LLMs, including improvements in intelligence, multimodality, and capacity. As these models advance, the industry anticipates significant changes in the nature of jobs, with LLMs taking over more complex tasks. While some predict workforce reductions, others foresee the creation of new roles. Software professionals were expected to need a broader set of skills, ranging from technical skills to communication and interdisciplinary knowledge. These findings underscore the importance of self-directed learning and adaptability in navigating this shift. Recommendations include further research on human-AI collaboration, increased focus on lifelong learning initiatives by businesses, and the development of educational programs tailored to AI-driven roles. These actions are crucial for minimizing cultural lag and ensuring the workforce remains prepared for AI-driven changes.

Tässä tutkimuksessa tarkastellaan suurten kielimallien (LLM) integrointia suomalaiseen ohjelmistoteollisuuteen keskittyen niiden nykyiseen käyttöön, sekä niiden tuomiin vaikutuksiin työvoiman osaamiseen ja työtehtäviin. Kvalitatiivisella tutkimuksella, jossa haastateltiin 12 suomalaista IT-ammattilaista, selvitetään keskeisiä suuntauksia LLM:ien omaksumisessa. Tutkimus tarjoaa näkemyksiä koulutukseen, organisaatiostrategioihin ja tekoälyn mukauttamiskäytäntöihin. Tutkimus hyödynsi Gioia-menetelmää LLM:ien nykykäyttöjen kartoittamiseen ja refleksiivistä temaattista analyysiä tulevien vaikutusten tutkimiseen. Analyysi paljasti neljä keskeistä ulottuvuutta LLM:ien käytössä: ohjelmointiin liittyvät tehtävät, muut tekniset ei-ohjelmointitoiminnot, itseohjautuva oppiminen ja tiimityö. Tulokset viittaavat siihen, että LLM:t muuttavat työnkulkuja, lisäävät automaatiota ja vähentävät toistuvien tehtävien tarvetta. Tulokset korostivat LLM:ien nopeaa kehitystä, mukaan lukien älykkyyden, multimodaalisuuden ja kapasiteetin parantuminen. Mallien kehittyessä alalla odotetaan merkittäviä muutoksia työn luonteessa, kun LLM:t ottavat kontilleen monimutkaisempia tehtäviä. Toiset ennustavat työvoiman vähentämistä, kun taas toiset ennakoivat uusien roolien luomista. Ohjelmistoammattilaisten odotettiin tarvitsevan laajempaa osaamista teknisistä taidoista kommunikaatioon ja monitieteelliseen osaamiseen. Kaiken kaikkiaan tulokset korostavat itseohjautuvan oppimisen ja mukautumiskyvyn merkitystä teknologisen muutoksen navigoimisessa. Suosituksia ovat lisätutkimus ihmisen ja tekoälyn välisestä yhteistyöstä sekä LLM:ien vaikutuksista muihin sektoreihin, yritysten elinikäisen oppimisen aloitteiden lisääminen sekä tekoälyohjattuihin rooleihin räätälöityjen koulutusohjelmien kehittäminen. Nämä toimet ovat ratkaisevan tärkeitä kulttuurisen viiveen minimoimiseksi ja sen varmistamiseksi, että työvoima on valmis tekoälyn ohjaamiin muutoksiin.