AIは優秀。なのになぜ仕事が掻き乱されていくのか

AIの普及が凄まじいですね。

ほんの数年前まで、言ってる事はめちゃくちゃで信頼性は低い、計算問題すら間違えるっていう完成度だったのに、

今やみんな第一次ソースとして信頼しきってます。

ggrksって言葉が長らくネット上の定型句となっていましたが、最近はチャッピーに聞けに置き換わってるそうです。

ただ、どうも仕事が効率化されているかっていうとそうでもない気がするんですよね。

単にエンジニアがコードを書くという業務に着目するのであれば、効率はめちゃくちゃ上がったと思います。

しかし、仕様を決めるときにAIで叩き台を作らせて、使った事がない技術名が出てきたらそれをAIに聞いて、それを読んだだけで何でも熟知しているかのような口ぶりで「このやり方で出来るはず」と断定してくる人が増えてきている印象です。

特に厄介なのが依頼をしてくるお客さん。

クラウドソーシング等で特に顕著ですが、AIに仕様を作らせてこの要件で作って下さいって人が結構います。

実際にそれが使える完成度なら良いんですが、大抵どこかで障害の要因があったり要件を満たしていなかったり、技術的に不可能な部分が出てきます。

AIって特定のプラットフォームの操作に関しては情報がそこまでネット上にオープンになっていない事もあって、出来ないことを平気で「出来る」と断定してきちゃうんですよね。

中には、AIに聞けば自分たちで出来そうだからと保守業務を断っておいて、AIに聞いた設定を投入してネットワーク障害を引き起こしたお客さんも過去にいらっしゃいました。

結局何が言いたいのかというと、この業務の滞りを引き起こすか起こさないかって結局そのAIの発信内容を理解しているかどうかに尽きると思います。

ここで重要なのは「理解している風」ではなく「理解している」事です。

AIを使えば凡人が優秀に見せる事は可能です。（特にテキストベースであれば）

でも、こういう優秀に見せている人って指摘を繰り返すと割とすぐにボロが出ます。

なぜその技術選定をしたのか、仕様を決定したのかの根拠はありません。その人にとっては「AIがそう言っていたから」が最大の根拠です。

そんな状況で仕事を進めて、上手くいくはずないですよね。

AIを使ってコードを5倍の速度で書き上げようが、仕様に抜け漏れがあったらやり直し。無駄なだけです。

僕たちのような技術屋にとっては、やっぱり実際に手を動かした経験が重要なのかな思ってます。

仕様作成だって、過去にあんな事例があって納期が遅れた事あったなとか、似たようなネットワークを過去に作ったからこれだけの工数見積もれば十分に間に合うなとか、

そういう判断って経験してるからこそ出来る事だし、プロとして絶対必要な要素かなと。

（偉そうな事をいいつつ、そういう意味では僕もまだまだ勉強中ですけど）

AIという強力なツールを使いこなしつつも、現場での実体験はサボらずに積んでいきたいものですね。