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ほとんどのテクノロジーリーダーと同様に、私もこの 1 年間、AI が開発者に取って代わるという期待に囲まれて過ごしてきました。 AIを使ったアプリは誰でも作成できます。製品の配送には数か月ではなく、数週間かかります。
AI を使用した製品や機能を迅速にリリースしなければならないというプレッシャーは現実のものです。 「AIで作れませんか？」と何度聞かれたか分かりません。しかし、現場の現実は大きく異なります。
AI がエンジニアに取って代わることはありません。それは遅いエンジニアリングを置き換えます。
Replify では、AI を副操縦士として使用し、才能のあるフルスタック エンジニアからなる小規模なチームで製品を構築しています。それは私たちが計画、設計、設計、構築する方法を変えましたが、これらすべては物語が示唆するよりもはるかに微妙です。
最近のAIが得意なこと
一部の受け入れられないスケジュールは、同日リリースに置き換えられる場合があります。当社のエンジニアの 1 人は、音声 AI オーケストレーターの変更には 3 日かかると見積もっていました。 ChatGPT を使用してアイデアのステータスを確認し、カーソル プロンプトを生成したところ、Cursor は最初の試行で変更を正しく実装しました。定義、コーディング、レビュー、テスト、展開のすべてを 1 時間以内に完了しました。
最初の試行で正しく実行できることはまれですが、現在ではそのような速度が可能になることがよくあります。
リポジトリ間でのデバッグが難しい場合、人間よりも優れています。私たちの開発者の 1 人には、ユーザーから報告された厄介なバグがあり、私たちはそれを 2 日間追跡していました。不適切に書かれたプロンプトが 1 つあっただけで、Cursor は原因を特定し、数分以内に修正プログラムを作成しました。私たちはホットフィックスが 30 分以内に完了するよう努めました。
アーキテクチャの決定がより迅速かつ適切になります。企業環境では、以前は何ヶ月もかかって果てしなく続く会議が必要でしたが、今では集中して作業できるのは数時間だけです。私たちは、長いビジネス要件を LLM にダンプし、アイデアのストレス テストを依頼し、ドキュメントを共同作成し、トレードオフと障害点を考慮したアーキテクチャ オプションを繰り返し実行します。私たちが思いつかなかったシナリオやアイデアが瞬時に浮かび上がり、チームにクリーンな成果物を作成します。
判断やアイデアのほとんどは依然として私たちのものですが、思考のスピードと完成度はまったく異なるレベルにあります。
十分な UI とドキュメントが無料で提供されます。デザイン賞を受賞する必要がない場合、AI は優れたクリーンなユーザー インターフェイスをすぐに作成できます。文書と同じです。メモを取って書類を磨きましょう。
プロトタイピングのスピードは今や必須です。初期の頃、AI のおかげで、私たちは信じられないほど早く「何が機能するか」を知ることができました。テクノロジーはもはや競争の堀ではなく、流通、顧客、優れた運用などの要素です。
AI が依然として失敗する場所
自信を持って間違った答えをしてください。 ChatGPT と Gemini を使用して、複雑な AWS Amplify リダイレクト要件を解決するために、丸 1 日を費やしました。二人とも解決策はあると主張した。どちらも完全に間違っています。ドキュメントを読んで「古い方法」を解決するのに 2 時間かかりましたが、LLM のアプローチが不可能であることもわかりました。
2 人のエンジニアが無駄になり、1 日が無駄になります。
すべてを慎重に促し、確認する必要があります。 AI は、制約やテストについて明確にしていないと、微妙な回帰を引き起こすのに優れています。また、あなたが何かが壊れている（そしてあなたが間違っている）と伝えると、彼らはあなたの完全に正しいコードを書き直します。
これにより、適切なエンジニアリング上の判断が加速されます。それも悪い方向に加速してしまいます。
インフラストラクチャ、セキュリティ、スケーリングには真の専門知識が必要です。モデルはアーキテクチャとインフラストラクチャについて話すことができますが、コーディングアシスタントは依然として安全でスケーラブルなインフラストラクチャをコードとして作成するのに苦労しています。知識豊富なプロンプターがいないと、コストの高騰や暴露リスクなど、下流への影響を常に確認できるとは限りません。
専門家は、どのソリューションが最も強力であるかをまだ決定しています。
速度がボトルネックを変える。 AI によってエンジニアリングがより速く進むにつれて、製品、UI/UX、アーキテクチャ、QA、リリースもより速く進む必要があります。
ここで役立つ非 AI 勝利ボーナスの 1 つは、チケットを即時作成するための Loom ビデオ (手間のかかる要件文書とは対照的に) により、より迅速なハンドオフ、より少ない誤解、より正確な出力、およびより優れた非同期速度を提供します。
では、これはスタートアップにとって何を意味するのでしょうか? AI は、優れたエンジニアが超人になるのに役立ちます。小規模なチームでも、かつては部門全体が必要だったスピードで製品を出荷できるようになりました。エンジニアの基準は下がっているのではなく、上がっています。労働力は少数でも優秀でなければなりません。テクノロジーだけではもはや信頼できる外壕ではありません。誰もがAIを持っています。防御には、流通、ネットワーク、ブランド、運用の優秀性などが含まれます。 AI がすべてを 10 倍行うことはできません。一部の部品が飛んでしまいます。依然として時間、人材、判断力に頼っている人もいます。リーダーは AI およびテクノロジー戦略に直接関与する必要があります。そうしないと、AI によって新たなボトルネックや問題が生じるだけです。現実確認
AI がエンジニアに取って代わることはありません。これは、遅いフィードバック ループ、退屈なタスク、実行の障壁を置き換えます。
私たちは、AI が製品全体を作成、展開、拡張する世界に住んでいません。しかし、AIの扱いが上手であれば、3人のチームでも30人のチームと競争できる世界に私たちは生きています。
