ฝึกพูดภาษาอังกฤษด้วยเทคนิค Shadowing จากวิดีโอ: Why Companies Are Quietly Rehiring Software Engineers
เลือกโหมดฝึก
แต่ละโหมดจะเปิดห้องฝึกแบบเต็มจอ
132 ประโยค
หากประโยคสั้นหรือยาวเกินไป กดที่ Edit เพื่อปรับแก้
1
By 2030, 90% of developers would be replaced by AI.
2
Those were the experts' estimates a few years ago,
3
but today, the reality is very different.
4
Gartner just said that 50% of companies who laid off workers
5
because of AI will rehire for the exact same roles by 2027.
6
So far in 2026, software engineer hiring is skyrocketing.
7
It's true that it could wreak havoc,
8
but I think it's much more likely to reshape jobs rather than to erase them altogether.
9
But this is not necessarily because companies are not using AI,
10
but because AI makes so many mistakes when writing code,
11
that expert developers have to correct it 9 out of 10 times.
12
Tech giants like Microsoft and Google are outsourcing more and more coding to AI in a productivity push,
13
but some new research shows the tools might not be as helpful as some expect.
14
This not only affects developers' productivity, but also companies' finances since the increase in AI generated junk code raises the workload.
15
Seasoned engineers were actually 19% slower when using AI tools.
16
Instead of speeding these engineers up,
17
the AI often gave them suggestions that looked helpful,
18
but actually required time-consuming corrections.
19
All of this has made companies reconsider their decision to delegate code creation entirely to AI,
20
because instead of reducing costs as previously thought,
21
it is now increasing them.
22
So, why are companies quietly rehiring software engineers?
23
Over the past few years,
24
the tech industry has repeatedly told us something that seemed inevitable.
25
Companies like Google, Amazon, Meta,
26
and many others have tirelessly repeated one phrase.
27
Artificial intelligence is going to replace workers, especially developers.
28
Since early 2024, companies began reducing teams,
29
freezing hiring, and betting on automatic code generation tools that promise to build complete software in seconds.
30
It is estimated that since 2024,
31
companies have laid off around 124,000 software developers.
32
Amazon, Chegg, Microsoft, Meta, Salesforce, the list continues.
33
Tech companies just are cutting tens of thousands of jobs.
34
The idea seemed simple.
35
Fewer developers, more automation, and higher profit margins for companies.
36
However, what started as an apparently unstoppable revolution quickly began to show its limitations.
37
News such as Amazon experiencing four critical errors in just 90
38
days due to AI-assisted code changes made the world realize that AI was not as promising as believed.
39
Reality began to show that writing code is not the same as developing software and that artificial intelligence,
40
although powerful, still heavily depends on human supervision.
41
Gradually, companies began to notice that reducing teams was not generating the expected results,
42
but instead creating new problems,
43
more complex and costly to solve.
44
The study suggests that the return on AI coding,
45
it may be more uneven,
46
less immediate than investors have priced it.
47
While AI proved to be extremely efficient at generating code quickly,
48
the truth is that it also began producing large volumes of code that required constant correction.
49
Recent studies have shown that AI generated code contain up to 1.7 times more errors than code written by humans.
50
This has forced companies to spend more time reviewing and fixing these issues.
51
Additionally, massive code generation has caused companies to have up to 38% more code to maintain,
52
increasing system complexity.
53
The problem is that software development is no longer what it used to be,
54
because now the challenge is no longer writing code,
55
but maintaining it, optimizing it and fixing it.
56
A relevant fact is that 61% of companies that adopted AI tools for programming increased their hiring of senior developers in 2026,
57
mainly to review AI-generated code.
58
Now some of those mid-level Google engineers are shaking free.
59
This is your dream.
60
So you just need to hold your hand up in this job environment
61
if you're a former Google engineer and you're going to get offers.
62
Another major problem is that artificial intelligence generates code without understanding business context.
63
According to Gartner, more than 50% of errors in AI-generated code are related to a lack of business context understanding,
64
not syntax or programming errors.
65
AI can write functions, structures,
66
and algorithms based on learned patterns but it does not understand business objectives,
67
technical constraints or strategic decisions.
68
This means that many times the generated code works in isolation but fails when integrated into real systems.
69
This has been notable as a study by IBM found
70
that 4 out of 10 development teams reported compatibility issues when integrating AI-generated code into existing infrastructure existing infrastructures.
71
As a result, human developers must intervene to adapt that code,
72
fix errors, and optimize performance,
73
increasing the need for experienced developers.
74
The tools, they're certainly being used,
75
they're here, the payoff may just be more uneven than the hype suggests and perhaps it plateaus at a certain point.
76
But perhaps the biggest problem with AI is that,
77
unlike a human developer, AI cannot correct itself.
78
When a developer makes a mistake,
79
they can realize it in time.
80
But when AI makes a mistake,
81
it does not detect it unless you point it out.
82
Researchers at Princeton University discovered that AI models failed to self-correct in more than 60% of cases,
83
even when asked to review their own code.
84
This has led companies like Google,
85
Amazon and Meta to begin reconsidering their initial strategy.
86
Companies are trying these tools,
87
they're not always working, and so they're asking eventually, where's the value?
88
And experienced developers are aware of AI's limitations.
89
Recent studies have indicated that up to 96% of developers do not fully trust AI-generated code.
90
This has turned code supervision into one of their central tasks,
91
leaving aside important tasks such as innovation.
92
As a consequence, the real productivity of the few remaining developers began to decline.
93
A GitHub study found that 49% of teams reported a decrease in real productivity.
94
And ultimately, this translates into higher costs for companies.
95
Big tech now pouring more capital than ever into AI.
96
Alphabet, Microsoft, Meta, Amazon expected to spend a combined $600 billion in capex.
97
That's this year alone.
98
All these limitations of AI-generated code have created a bottleneck in development teams.
99
As a result, companies have begun rehiring employees who were previously laid off.
100
It is estimated
101
that up to 4 out of 10 new hires are software developers who were former employees of companies
102
that have laid them off after replacing them with AI.
103
This phenomenon, known as boomerang hiring,
104
is rapidly growing in the tech sector,
105
as these professionals can integrate faster,
106
understand internal systems, and detect complex errors that AI fails to identify.
107
I want you back.
108
It's a catchy tune.
109
And it's also an increasingly popular hiring trend.
110
It's what's called boomerang hire.
111
35% of new hires being made up of past employees.
112
While it is true that AI is replacing some software developer roles,
113
these are mostly junior positions,
114
since AI can replace the work of a novice developer,
115
but not that of an experienced one.
116
programming tasks traditionally assigned to beginner developers can now be performed by AI tools.
117
This has caused many companies to reduce junior hiring and increase demand for experienced developers.
118
More than 54% of companies have indicated they plan to hire more senior developers while reducing junior positions,
119
reflecting a structural shift in the tech industry.
120
Now this latest suggests that while it can help that group level up,
121
It may actually be increasing reliance on senior talent because someone still needs to debug,
122
refine and ship the final product.
123
The tech industry is beginning to recognize that artificial intelligence does not replace developers on its own.
124
And this is reflected in recent hiring trends.
125
For example, around 20% of the software engineers hired by Google in 2025 were former employees who were rehired.
126
But this return is happening quietly,
127
without major announcements, yet with a significant impact on the labor market.
128
The developers being rehired are those with experience,
129
capable of supervising artificial intelligence and improving generated code.
130
This demonstrates that artificial intelligence is not at the level of an experienced developer.
131
Sometimes it is simply used as an excuse to boost stock valuations and lay off workers.
132
Let us know what you think in the comments below.
ดาวน์โหลดแอป
ทุกอย่างที่ต้องใช้เพื่อพูดได้คล่อง
AI ให้คะแนนการออกเสียงให้คะแนนทุกประโยค
ฝึก IPAเชี่ยวชาญทุกเสียง
คำศัพท์สร้างคลังคำของคุณ
เกมคำศัพท์เล่นไปเรียนไป
ช่องเดียวกัน
FOR YOU
วิดีโอแนะนำ
C12
614 ประโยค
ex-Google Senior Engineer: How to Get Hired So Fast It Feels Illegal
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
B2142
24 ประโยค
Is technology making us lazy and less intelligent? #FOREsight | MOTIVATIONAL BOOKS
Business EnglishDaily ConversationUniversity Students
B24
85 ประโยค
How To Dominate 2026 as a Software Developer
Business EnglishInterview EnglishUniversity Students
B24
57 ประโยค
Labour force reskilling in AI age | Vietnam Today
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
B24
55 ประโยค
How Working For Google, Amazon, And Microsoft Lost 'Dream Job' Status
Business EnglishInterview EnglishUniversity Students
B22
278 ประโยค
Maybe we were wrong
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C15
103 ประโยค
Everyone Is Wrong About AI Coding
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
B22
160 ประโยค
Nobody is hiring vibe coders. Sorry
American AccentBusiness EnglishUniversity StudentsWorking Adults
B22
268 ประโยค
Trump’s Canada Tariffs Are Backfiring in Red States | The Week
Business EnglishDaily ConversationUniversity Students
![Cloud Providers are changing RAPIDLY [REUPLOAD]](https://img.youtube.com/vi/UVz8_JljpGQ/mqdefault.jpg)
B22
55 ประโยค
Cloud Providers are changing RAPIDLY [REUPLOAD]
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
B22
82 ประโยค
I spent 3 days at MIT... the robot hype is worse than you think
American AccentBusiness EnglishUniversity StudentsWorking Adults
ทำไมการฝึกพูดจากวิดีโอนี้จึงสำคัญ?
การฝึกพูดโดยใช้วิดีโอนี้จะช่วยให้คุณได้เรียนรู้ทักษะการสื่อสารในบริบทที่ทันสมัยและเกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีในยุคปัจจุบัน โดยการฟังและเลียนแบบการพูดของผู้เชี่ยวชาญ คุณจะสามารถปรับปรุงการออกเสียงภาษาอังกฤษของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพ การใช้วิดีโอในการฝึกพูดช่วยให้คุณเข้าใจสมรรถภาพทางภาษาและวิธีการถ่ายทอดความคิดอย่างชัดเจน นอกจากนี้ยังเป็นวิธีที่สนุกและมีส่วนร่วมในการเรียนรู้ เรียนภาษาอังกฤษจากยูทูปจะช่วยให้คุณเรียนรู้ได้อย่างเป็นธรรมชาติและสร้างแรงบันดาลใจในการพูดอย่างต่อเนื่อง
ไวยากรณ์และการแสดงออกในบริบท
- “It is estimated that...” - การใช้โครงสร้างนี้เพื่อพูดถึงการประมาณการณ์ ซึ่งช่วยในการแสดงข้อคิดเห็นหรือข้อมูลที่สรุปจากการศึกษา
- “Companies began reducing teams” - การใช้รูปแบบอดีตเพื่อบอกถึงการกระทำที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาหนึ่ง ตัวอย่างนี้ช่วยให้ผู้เรียนเห็นความสำคัญของการใช้กาลเวลาที่ถูกต้อง
- “Instead of...” - การใช้คำนำหน้าทางเลือกนี้ช่วยให้ผู้พูดสื่อสารความเปลี่ยนแปลงหรือการเปรียบเทียบระหว่างทางเลือกต่างๆ
- “...that required constant correction” - ใช้ในการอธิบายให้เห็นถึงการกระทำที่เกิดขึ้นต่อเนื่อง ซึ่งสามารถนำไปใช้ในการพูดเพื่อให้ผู้ฟังเข้าใจบริบทของวิธีการทำงาน
ข้อผิดพลาดในการออกเสียงที่พบบ่อย
ในวิดีโอนี้มีคำและอุดมการณ์ที่อาจทำให้ผู้เรียนเจอกับปัญหาในการออกเสียง เช่นคำว่า “developers” ซึ่งอาจออกเสียงได้หลายแบบ โดยเฉพาะเมื่อพูดเร็ว คำว่า “automation” ก็ถือเป็นคำที่มีการออกเสียงออกเป็นเสียงหลายพยางค์ ผู้เรียนควรพยายามฟังเทคนิคการออกเสียงในบริบทของประโยคและเลียนแบบเสียงเพื่อปรับปรุงการออกเสียงภาษาอังกฤษของตัวเอง นอกจากนี้ การฝึกพูดตามเสียงในวิดีโอยังมีชื่อเรียกว่า shadow speak ซึ่งช่วยให้คุณทำความเข้าใจและพัฒนาได้อย่างรวดเร็ว
ไวยากรณ์ในวิดีโอนี้
โครงสร้างที่ผู้พูดใช้บ่อยที่สุด พร้อมคำพูดจริงจากวิดีโอ:
| โครงสร้าง | ในวิดีโอ |
|---|---|
| Present perfect have/has + กริยาช่อง 3 — เหตุการณ์ในอดีตที่ยังเกี่ยวข้องกับปัจจุบัน | has made · has repeatedly told · have tirelessly repeated |
| Passive voice be + กริยาช่อง 3 — เน้นสิ่งที่เกิดขึ้น ไม่ใช่ผู้กระทำ | would be replaced · is estimated · being used |
เทคนิค Shadowing คืออะไร?
Shadowing เป็นเทคนิคการเรียนรู้ภาษาที่ได้รับการรับรองทางวิทยาศาสตร์ พัฒนาขึ้นสำหรับการฝึกนักแปลมืออาชีพ วิธีการนี้เรียบง่ายแต่ทรงพลัง: คุณฟังเสียงภาษาอังกฤษจากเจ้าของภาษาและพูดตามทันที — เหมือนเงาที่ตามผู้พูดด้วยช่วงเวลาห่าง 1-2 วินาที การวิจัยแสดงว่าเทคนิคนี้ปรับปรุงความแม่นยำในการออกเสียง ทำนองเสียง จังหวะ การเชื่อมเสียง การฟังเข้าใจ และความคล่องแคล่วในการพูดได้อย่างมีนัยสำคัญ