AIはシニアエンジニアの価値を下げなかった。むしろ、価値を高めた

ソフトウェアエンジニアリングには、かつて明確な道筋がありました。

ジュニアは構文を学びました。 ミドルレベルはシステムを学びました。 シニアは判断力を学びました。

そしてAIが登場しました。今や、誰でも数秒でコードを生成できます。AIは関数、API、テスト、そしてドキュメントを書き上げます。

これが経験豊富なエンジニアにとってマイナスになると考える人もいます。AIがコードを書くのであれば、なぜ企業にシニアが必要なのか、と彼らは問いかけます。

事実はその逆です。AIはシニアエンジニアの価値を高めます。

多くの人は、エンジニアリングとはコードを書くことだと思っています。しかし、コードを書くことは往々にして簡単な部分に過ぎません。

本当に困難な作業は、次のような問いに向き合うことです：

  • 私たちはどのような問題を解決しようとしているのか？
  • どのようなトレードオフを行っているのか？
  • これは既存のシステムとどのように適合するのか？
  • リスクは何か？
  • 6ヶ月後、これをどのようにメンテナンスしていくのか？
  • 要件が変わったとき、何が起きるのか？

AIは実装を担います。しかし、AIは責任を取ることができません。シニアエンジニアはその時間の大部分を「責任」を果たすことに費やしています。

有能なエンジニアとそうでないエンジニアが、今や似たようなコードを生成できるようになりました。しかし、コードが似ているからといって、品質が同じであるとは限りません。

AIは、与えられたものに対してそのまま動作します。

  • 要件が曖昧であっても、AIは出力を生成します。
  • アーキテクチャが乱れていれば、AIはその乱れに従います。
  • 制約が欠けていれば、AIは勝手な推測を行います。

経験豊富なエンジニアは、こうした問題を早期に察知します。AIは判断力に取って代わるものではありません。むしろ、判断力が欠如している箇所を浮き彫りにするのです。

AI以前は、スピードがボトルネックでした。現在は、チームがコードをチェックできる速度よりも速く、コードが生成されてしまいます。価値の所在が変化したのです。

新たなボトルネックは以下の通りです：

  • 要件の明確化
  • アーキテクチャの決定
  • リスク分析
  • 検証
  • 優先順位付け
  • プロダクトへの理解

これらはシニアのスキルです。実装コストが低下するにつれ、これらのスキルの重要性は増していきます。

AIをレバレッジ（てこ）として考えてみてください。優れたエンジニアは、より多くの価値を生み出すためにAIを活用します。未熟なエンジニアは、より多くのミスを量産するためにAIを使ってしまいます。

組織が必要としているのは、次のようなことができる人材です：

  • 適切な制約を定義できる
  • 大きな問題を小さなタスクに分解できる
  • AIによる変更をレビューできる
  • 隠れたリスクを見つけられる
  • システムの品質を維持できる

ツールは変わりましたが、求められるものは変わりません。

キャリアにおける問いは、コードを速く書くことではありません。優れたエンジニアリング上の意思決定ができるかどうかです。

コード生成のコストは年々下がっています。しかし、優れた判断力の価値が下がることはありません。

AIはコードを書くかもしれませんが、「何を構築すべきか」「それが正しく機能しているか」を決定するのは人間です。その領域は、依然として人間の仕事なのです。

出典: https://dev.to/artcalo/ai-didnt-make-senior-engineers-less-valuable-it-made-them-more-valuable-3jfn

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