Cursorやv0 devのようなAIプログラミング・ツールは、一般人のプログラミングの敷居を劇的に下げるだけでなく、プロのプログラマーの開発効率を劇的に向上させる。
しかし、私たちは、ニュースは、AIのプログラミングツールの助けを借りて、高校生、プロダクトマネージャーは、ホットな製品を作るために数時間をプログラミングされていませんが、プログラミングの効率と昇進と給与の増加のためにプログラマを聞いていないが、AIのためのより多くのプログラマの悩みを置き換えます。
というのも、AIプログラミングは開発効率を高めると同時に、プログラムを書くことの希少性を薄め、ソフトウェア開発のパラダイムを変え始めるからだ。要件から製品に至る一本の鎖が複数の枝に分岐し始め、要件の大部分は鎖の前半で解決され、後半に引き継ぐ必要はなく、プロのプログラマーが関与する必要さえない。
従来の要求開発モデルとはどのようなものだろうか。
従来の要求開発モデルは、要求→製品設計→開発→テスト→O&Mというチェーンのようなものであった。
ユーザーは、記事の翻訳など、専門的なソフトウェアのサポートを必要とするPDFファイルの合併に対処するために、必要性がある場合、このような専門的なソフトウェアの開発は、プロのプロダクトマネージャの必要性は、UIインターフェイス、プログラマの操作を容易にするためにユーザーのために設計されたユーザーの元のニーズになりますし、プロダクトマネージャの設計に基づいて、コードを記述するシステムの設計を行うには、最終的にソフトウェアのニーズを満たすために行われた。
この連鎖の中で、プロダクトマネージャーとプログラマーはともに高度な専門職であり、互いに代替することは極めて困難である。ごく単純なアプリであっても、普通のプロダクトマネージャーはプログラマーの役割を果たすことはできないし、逆に普通のプログラマーはプロダクトデザインの仕事をすることはできない。もちろん、両方をこなせる「独立系デベロッパー」はごく少数だ。
AIが要求開発のパラダイムにもたらす変化
単純な要件は、もはやソフトウェア開発を必要としない
最初の変化は、単純なニーズはもはや「ソフトウェア」を必要とせず、AIと直接「チャット」することで解決できるということだ。
以前は、翻訳には専用のソフトウェアが必要でしたが、今ではテキストを チャットGPT または クロード このようなAIツールは、非常に迅速に私たちのために翻訳し、またはレポートの段落は、スクリプトやツールを記述する前に、内部の構造化されたデータを抽出する必要があり、今また、その上にAIに送信され、このような多くの例、私たちの日常生活の一般的な小さなニーズのいくつかは、それが満たすためにAIチャットツールを使用することは非常に簡単です。
そして、AIモデルもアップグレードされている。ChatGPTの前は、クロードはチャットしかできなかったが、今は写真や文書をアップロードしたり、文書を生成したり、将来的には動画も生成できるようになり、さらにコードを実行したり、仮想マシンでPythonスクリプトを実行したり、美しいレポートを生成したりと、できることがどんどん増えている。
プロのプログラマーに頼ることなく、通常の要件に着手できる。
2つ目の変化は、プロダクトデザインでは、プログラマーがいなくてもプロジェクトを立ち上げ、プロトタイプを作ることができるということだ。
以前は、「プログラマーがいないだけで、準備はすべて整っている」というのが一般的だった。
多くのプログラマは、これらのAIが開発した製品を見ていない、それは十分な専門家ではない、ちょうどプロトタイプの製品が、彼らは本当に多くのユーザーのニーズを満たすことができますので、こだわりがない、良いのニーズを満たすために、多分安定した多分格好良くないが、問題を解決することができます。
最近、非常にホットな子猫の塗りつぶしライトは、重要なことは、それがAIで作られていることではなく、著者の職業は、プロダクトマネージャーは、プロのプログラマではありませんが、それはユーザーのニーズを満たすことができ、ユーザーはお金を支払うことをいとわない。AIの使用に関しては、本質は需要とマーケティングを達成するためのツールに過ぎない。
なぜなら、要求の分解と作成は、初期段階でプロのプログラマーが関与する必要がなくなり、プロでなくても一般的な要求をプロトタイプに変換できるようになるからである。要件が実現可能であることが証明されれば、作者はさらに専門的なプログラミング・スキルを習得するか、一緒に働くプログラマーを見つけることができる。
なぜ最近、インディーズ開発者として成功するプログラマーが少ないのか？なぜなら、プログラマーは皆、ニーズから離れすぎ、ユーザーから離れすぎていて、ユーザーが何を求めているのか、どうすればユーザーに売れるのか、よくわかっていないからだ！
実際には、ユーザーは多くのニーズペインポイントが満たされていないが、苦い前に技術が達成することはできませんし、今から、ユーザーのニーズの多くは、AIを使用することができ、自分の周りの人々のニーズと自分のニーズを満たすためのツールに変身し、その一部が行くためにサークルの外に発射されます。
複雑な要件は依然として専門のプログラマーが設計する必要があるが、開発プロセスはAIによってはるかに効率化されるだろう。
第3の変化は、AIがプロのプログラマーの開発効率を劇的に向上させ、ひいてはソフトウェア・プロジェクトの開発サイクルを短縮することだ。
ソフトウェア工学はこれまで、いくつかの大きな変化を経てきた：
- ウォーターフォールモデル：明確な役割分担、ソフトウェアプロジェクトのライフサイクル、ソフトウェア開発の測定可能性など、まさにソフトウェアエンジニアリングの始まりを示すものである。
アジャイル開発：ソフトウェア・プロジェクトの小規模化を可能にし、迅速な反復と迅速な納品を可能にし、要件の変更へのより良い対応を可能にする。
DevOps：継続的デリバリー、継続的インテグレーションは、開発、統合、デプロイメント全体を自動化し、開発、テスト、O&Mを重い手作業から解放し、デマンドサイドから最終リリースまでのプロセス全体を自動化し、自動テストによってソフトウェアの品質を保証する。
次のAIは、ソフトウェア工学に新たな変化をもたらし、ソフトウェア開発をインテリジェントにする。このインテリジェンス・プロセスはいくつかの段階に分けられるだろう。
AIプログラミング・ツールはプログラマーの開発効率を劇的に向上させる。昨年、GitHub コパイロット 今年、10%-20%の開発効率がおおよそ向上するような印象を受けた。 カーソル すでに30%-50%の効率を上げることができた。もちろん、プロジェクトの種類やユーザーの熟練度にもよるが、傾向は明らかだ。
第二段階はすぐに来ている、つまり、AIは、プログラミングの分野だけでなく、テストや運用保守などの他の分野でも大幅に効率を向上させる、多くの自動テストコードは、AIによって生成され、クロードのコンピュータの使用は、このような技術の成熟度、多くの以前は唯一の手動テスト作業は、AIによって完了することができるようになり、手動限り、チェックの少量することができます。
AIはまた、将来的にはオンライン運用・保守のためのログ解析や障害復旧のトラブルシューティングにおいても重要な役割を果たすことができる。
第3段階は、将来的にAI技術のための新しいソフトウェア・アーキテクチャやプログラミング言語が登場するということだ。 従来のソフトウェア・アーキテクチャやプログラミング言語は人間のために設計されたものであり、現在AIは人間に合わせて人間的な方法でプログラミングを行おうとしているが、これは必ずしもAIにとって最適な方法ではない。
現在のジェネレーティブAIは、テキストや画像、動画を生成しているに過ぎず、未来のAIは、UIインターフェースやゲーム画面を直接、動的に生成できるようになるはずで、それによってプログラミングもさらに自然化され、より複雑なソフトウェアやゲームを自然言語で作れるようになる。
要求開発のパラダイムシフトが教えてくれたこと
すべての変化は挑戦であり、チャンスでもある。
普通の人々にとって、いくつかのペインポイントはAIの助けを借りて解決することができる。AIチャットツールの助けを借りてだけでなく、AIプログラミングツールの助けを借りて、いくつかの小さなスクリプトや小さなツールを書くことで、ペインポイントを直接解決し、作業効率を大幅に向上させ、さらには話題の製品を生み出すこともできる。
プロダクト・マネージャーにとっては、製品設計の分野で立ち止まったり制限されたりする代わりに、さらに踏み込んで、AIプログラミング・ツールの助けを借りて製品の使用可能なプロトタイプを作り、要件を素早く検証することができる。
プログラマにとって、効率を高めるためにAIプログラミングツールの将来の習得が不可欠であり、そうでない場合は排除のリスクがあり、実際に想像よりも簡単にそれを使用することができる可能性があり、心理的な限り、コースを購入するためにお金を費やす必要はありませんより多くの使用経験を抵抗することはできません。
一方、プログラマは、需要の周りを見つけるために、より多くのユーザーとのより多くの接触を行くことができる場合は、ロールノート、簿記、ToDo 3ピーススイートのような悪い通りの製品の需要に行く必要はありませんが、AIの助けを借りて、すぐに配信の実装に行くことができる、私はあなたが非専門プログラマよりも結果のうち行うことを保証する多くのより良いものでなければなりません。
現在、雇用情勢は良くないが、グローバル市場に立ち、実際、ゲーム、アプリ、ウェブサイトの需要は非常に大きく、良い発見は多くの機会を見つけることができ、まず需要を見つけに行き、その後、AIを使用して迅速にオンラインを達成するために、経験を蓄積するために迅速な試行錯誤は、確かに自分の機会を見つけることができます。
職業にかかわらず、変化の中でチャンスをつかみたいのであれば、最も重要なことは、学び続け、適応し続けることであり、最新のAIツールと能力の境界を理解し、AIとのコラボレーションのベストプラクティスをマスターし、従事している職業にとらわれることなく、AIの助けを借りて国境を越えた能力を高めることである。
AIツールの登場により、アイデアをより早く検証し、より効率的に問題を解決することができるようになったが、最終的な成功は依然としてユーザーにとっての真の価値を創造することにかかっている。
AIがもたらすパラダイムシフトは、ある種の役割を排除するものではなく、ソフトウェア開発のエコシステム全体を再構築するものだ。将来の成功は、このシフトを理解し、新しいツールを活用して価値を生み出すことに長けている人たちのものだ。
