「AIコーディングツールが必要なエンジニアの数を減らすなら、予算をどこに使えばいいのか?」

Where should the budget be allocated to reduce the number of engineers who need AI coding tools?

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AIが製品エンジニアリングチームに与える影響-パート4

これは、開発者向けのジェネレーティブAI生産性ツール(Github Copilot、ChatGPT、Amazon CodeWhispererなど)が、製品エンジニアリングチーム全体の構造にどのような影響を与えるかを調査する6つのパートシリーズの4番目のパートです。

パート3では、以下のことを調査しました:

  1. ジェネレーティブAIツールが従来の5人のエンジニアに対して1人のプロダクトマネージャーの比率を覆す可能性があること
  2. Github CopilotやAWS Amplify Studioなどのツールが製品開発を再構築し、エンジニアの焦点をハンドコーディングからデザイン、アーキテクチャ、統合にシフトすること
  3. ジェネレーティブAIツールが陳腐化したテクノロジーに直面しているチームを助け、複雑なポーティングやリファクタリングを容易に処理すること
  4. AIツールがモバイルおよびウェブアプリ開発において統一的な影響を与え、重複した取り組みを減らし、Web、Android、iOS開発のスキルギャップを埋めること
  5. コーディング自動化がジュニア開発者とエンジニアリングの進歩に与える影響

私たちの新しい組織はどのようになるのでしょうか?

LLMはゲームを変え、ジェネレーティブAIへのアクセスを提供してくれました-それらは少なくともマッキンゼーの予測による「専門知識の適用」の印象を与えることができるようになりました。メタバースやWeb 3.0の仮想商品とは異なり、ジェネレーティブAIツールには私たちが行う作業を変える大きな意味のある機会があり、この時代的な変化には勝者と敗者が出るでしょう。

最近のアメリカ経済からの好材料や、マイクロソフト、Google、Metaによる利益に戻るギャングバスティングにもかかわらず、グローバル経済におけるインフレにリンクした臆病さが、人々の対応に影響を与えるでしょう。2023年までのブームイヤーに戻っていた場合、ほとんどの企業は現在の状況を成長の機会と見なし、過去5年間の狂乱的な投資バブルとテックの評価によって引き起こされた人工的な熱狂による成長機会として捉えるでしょう。

しかし、私たちは今は異なる世界にいます。ベンチャーキャピタルの危機的な状態を追跡していない人々にとっては、資金調達は…

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