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2025-01-10 00:00:00
限界を理解する
コーディングは開発者の仕事のほんの一部でしかない。AIの導入が急増するにつれ、テストや品質保証がより重要になるかもしれない。AIによる成果物の、正確性を検証するためだ。アメリカ労働統計局（BLS）は、ソフトウェア開発者、品質管理アナリスト、テスターの人数が今後10年で17％成長すると予測している。
また、生産性への期待はAIの倫理とセキュリティについての懸念を覆い隠してしまう可能性がある。
｢ChatGPTやCloud AIとの関わりは簡単かつ自然すぎて、AIの動作をコントロールすることがいかに難しいか、驚いてしまうほどだ｣とオーグメント（Augment）の共同創業者のイゴール・オストロフスキー（Igor Ostrovsky）は会議で述べた。
｢AIに、人々が期待するような楽しいユーザー体験を常に提供させようとすることは、実際、非常に難しく、リスクも多い｣
企業は最近、AIの発表に際し、こうした問題に直面している。マイクロソフト（Microsoft）のCopilotは、オーバーシェアリングとデータ・セキュリティーの問題が指摘されだが、同社は内部プログラムを作ってリスクに対処した。テック大手はAIテクノロジーに何十億ドルも投資している。マイクロソフトだけでも2027年までに、1000億ドル（約15兆5000億円）超をグラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）とAIの動力となるデータセンターに費やす計画だ。しかし、AIガバナンス、倫理、リスク分析への投資はそれほど多くはない。
AI統合のリアル
多くの開発者にとって、利害関係者の期待を管理すること、つまり、AIの限界、リスク、そしてテクノロジーで見過ごされている面を伝えることは、難しいながら極めて重要な仕事だ。
スラロムのエンタープライズ・アーキテクチャとエンジニアリングのトップ、ケシャ・ウィリアムズ（Kesha Williams）は円卓会議で、利害関係者とこの会話を成立させる方法のひとつは、AIの具体的な活用事例を説明することだと述べた。テクノロジーの使い道にフォーカスすることで、潜在的な落とし穴を浮き彫りにし、全体像を見据えることができるかもしれない。
｢優秀な開発者は良いコードの書き方と、良いコードがいかにプロジェクトに統合されるかを理解している｣とベルマは述べた。
｢ChatGPTは、プロジェクトに合うコードの一部を書く助けとなるツールのひとつにすぎない｣
オストロフスキーは、従業員とAIとの関わり方は時とともに変わると予測した。テクノロジーが急速に進化しているこの時代に、開発者は｢適応して学ぶ意欲、そして難題を解決する能力｣が必要になるとオストロフスキーは述べた。
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