生成型 AI: 開発者のギャップを埋め、ソフトウェアの堀を再定義する [Q&A]

生成AI (GenAI) はソフトウェア開発を再構築し、新しいアプリケーションに対する需要の急増と、熟練した開発者の供給が限られているという長年にわたるギャップを埋めています。しかし、この AI による生産性の飛躍には予期せぬ展開が伴います。それは、かつて企業を際立たせていた従来の技術的優位性も溶解させつつあるということです。

では、この新しい世界で持続可能な利点はどこから来るのでしょうか?私たちは、グローバル ビジネス イノベーション担当シニア ディレクターのマティアス シュタイナー氏に話を聞きました。 構文、GenAI時代に企業が競争力をどのように再定義できるかを探ります。

BN: GenAI 以前のソフトウェア開発の状況について説明してもらえますか?

MS: 組織は何年もの間、ソフトウェアに対する需要の高まりに応えるのに十分な開発者が存在しないという頑固な現実に直面していました。この開発者不足は、デジタル変革における最大の制約の 1 つになりました。

どの業界でも、IT チームが提供できる以上のアプリケーション、統合、自動化が求められていました。ソフトウェア エンジニアは非常に不足しており、企業戦略はその限られた人材の確保にかかっていたことがよくありました。結果？永続的な未処理と停滞したイノベーション。

企業は、アウトソーシング、ローコード/ノーコード プラットフォーム、アジャイルの優先順位付けによってギャップを埋めようとしました。これらは役に立ちましたが、需要と供給の間の根本的な構造的格差に対処するものはありませんでした。

GenAI はそれを変えます。新しい章に入りました。

BN: GenAI は需要と供給のギャップを埋めるのにどのように役立っていますか?

MS: GenAI コーディング アシスタントは、開発者を置き換えることによってではなく、開発者の生産性を劇的に倍増させることによってボトルネックを打破しています。そして、恩恵を受けるのはプロの開発者だけではありません。 GenAI と統合されたローコード プラットフォームは、「シチズン開発者」、つまり IT ガバナンスの下で安全にアプリを構築または変更できるビジネス ユーザーに力を与え、配信能力をさらに拡大します。

つまり、IT はついに、最も貴重な人的リソースを使い果たすことなく、より多くの成果をより安定して提供できるようになりました。

BN: GenAI は開発チームに具体的にどのようなメリットをもたらしますか?

MS: GitHub Copilot や OpenAI スイートなどのツールを使用すると、開発者はクリーンで機能的なコードを短時間で作成できます。複合効果は強力です。

• 反復的なコーディングタスクを自動化する
• 全体的なコード品質の向上
• テスト、リファクタリング、文書化の高速化
• バグとやり直しの削減
• イノベーションの能力を維持しながら未処理の課題に取り組む

GenAI は、ソフトウェア エンジニアリングを欠乏の世界から可能性の時代に移行させます。しかし、落とし穴もあります。バックログを解消するために生産性が急上昇するのと同じように、競争条件が平準化される可能性もあり、技術的な優位性が損なわれる可能性があります。

BN: そのリスクについて詳しく説明していただけますか?

MS: もちろんです。歴史的に、大手ソフトウェア企業は競合他社を寄せ付けない永続的な技術的優位性である堀を築きました。今、その外堀は急速に縮小しつつある。 AI 主導のオープンソースが主流の市場では、それらが完全になくなってしまうことがよくあります。

これを促進するのは 3 つのシフトです。

• オープンソースが技術の堀を侵食 — 独自のコードベースにより、かつてはライバルに何年も遅れをとっていました。現在、オープンソースのフレームワーク、ツール、ライブラリにより、新規参入者も数か月以内に既存企業と肩を並べることができます。
• AI が開発の障壁を取り除く — 広く利用可能な GenAI モデルとコーディング アシスタントにより、ボトルネックが解消されました 建物 コード — それは 導入と改良 それ。
• クラウドと API ファーストでインフラストラクチャの堀を消去 — 大規模なデータセンターとカスタム インフラストラクチャはもはや独占性を与えません。エンタープライズグレードの環境は数時間で起動できます。

誰もが同じ AI モデル、クラウド リソース、開発者ツールにアクセスできるようになると、テクノロジーの所有権だけでは持続可能な利点とは言えなくなります。

BN: では、ソフトウェア エンジニアリングにおける新しい堀とは何でしょうか?

MS: それはもうコードには含まれていません。コードの作成、展開、進化を取り巻くプロセスの中にあります。勝利の方程式は、相互に接続された 3 つの柱に基づいています。

• 深いドメイン専門知識と戦略的ポートフォリオの構築 — AI はコードを迅速に生成できますが、顧客の問題を真に解決するソリューションを構築するには、業界に関する深い洞察が必要です。ドメインの専門知識により、AI の生産性がビジネスの成果にフィルタリングされます。
• 最先端の GenAI 主導の製品エンジニアリング — 要件の収集からテスト、展開、文書化、さらにはサポートに至るまで、人、プロセス、パイプライン全体で AI を統合することで、最新の自動化された機敏なソフトウェア ライフサイクルが作成されます。
• 市場開拓の卓越性 — 迅速な配信、緊密なフィードバック ループ、ユーザー データに基づく反復、製品、マーケティング、販売、カスタマー サクセス チーム全体での同期された取り組みにより、価値を迅速に実現します。

最高のエンジニアは最高のソフトウェアに等しいという古い方程式は時代遅れです。今日の堀は、深い領域の専門知識 × 最先端のエンジニアリング × 市場開拓の卓越性です。何らかの要素が欠けている場合、エッジは消えます。

BN: 長期的にはこれをどう見ていますか?

勝利するには次のことが必要です。

• AI を開発プロセスに今すぐ組み込む
• 短納期と高品質を支える文化の構築
• 独自のデータと業界独自の専門知識を活用

ソフトウェア開発における GenAI はもはや実験ではなく、戦略上の必須事項です。現在、GenAI をソフトウェア開発ライフサイクルに組み込んでいる組織は、バックログを解消するだけでなく、バックログを競争上の優位性の源に変え、高品質のソフトウェアをより速く、より低コストで、より優れたイノベーションで提供できるようになります。

裏返しも同様に当てはまります。導入を遅らせる企業は、市場投入までのスピード、機敏性、顧客エクスペリエンスにおいて競合他社が自分たちを上回っているのを目の当たりにするリスクを負います。デジタル能力が市場のリーダーを決定することが多い環境では、GenAI に基づいて行動するか待つかの決定が、今後数年間にわたる組織の立場を形作る可能性があります。

画像クレジット: ホワイトブルー/デポジットフォト.com

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