ソフトウェア開発の未来に賭ける

あなたがITで働く友人とバーに行くとき、あなたは必然的に業界の現状について議論するようになります。just a few general observations we both made:

• besides the usual impostor syndrome that many software developers have, there's also a lot of anxiety about all the chatter around AI taking over jobs

• leaders and managers can’t help but get into conversations about how much of a performance boost (and when) to expect from developers, whether it’ll be x10, x40 or x200

• at the same time, the push for AI adoption makes both tears and laughter

• everywhere you look, you can find many near-absurd product features that use AI only to justify that it is from an AI-first company

• drought and nervous foot tapping are common in the startup world, yet discussing them is often considered bad form

• hiring is becoming increasingly difficult for everyone, especially for people just starting out in their careers

  
  

One of the biggest concerns about the impact of hype surrounding AI is that it could discourage new people from entering the software development industry.

「これはもはや創造的な仕事ではなく、ソフトウェア開発を学ぶことは愚か者の詐欺であり、ゲームは解決された」

"This is no longer creative work; learning software development today is a scam for fools; the game is solved" (this kind of rumors).

テクノロジー産業を前進させるためには、物事がどのように機能するかについての知識を転送し、新入生がすべてをスムーズに動かすために必要なスキルを習得するのを助けることが不可欠です。ジョナサン・ブロウはこの考えをうまく表現した。(彼のスピーチで)

それでも、私にとっては、1980年代のPCブーム(拡張ではなく、まったく新しいカテゴリ)ではなく、2008年から2014年にかけてのWeb開発に似ています。

毎週、私たちは新しい方法を試しているように感じました. それは現在のAIエンジニアリングに似ており、新しいツール、モデル、アプローチ、ベンチマーク、フレームワーク、または会社が毎週現れ、彼らはすべてを革命にしようと主張しています。

仕方ないが、私にとっては、道具のようなデビュー色々似てるよwhatAdobe Dreamweaverについて2010年にWeb開発に携わりました。

僕らは今どこに

ソフトウェア開発は70年以上にわたって行われてきましたが、それ以来、世界は数多くの変化を経験してきました。

こちらはAフルサイズバージョン上の画像から。

あなたが見ることができるように、私たちの分野はますます抽象化し、ますます複雑さを管理するためのより自動化された方法に向かって進化し続けています. 各新しい時代は、私たちが過去の問題を管理するのに役立つ新鮮なアイデアをもたらし、私たちをさらに高度な専門化と小さなチームへと押し進め、より速くフィードバックを収集する方法を提供しています。

What complexities are we facing in the 2020s (so far)?

• Supply chain security
  • modern software development relies on numerous third-party components, with even simple applications often incorporating thousands of them, each posing a potential security risk that could compromise the entire application
• Observability data overload
  • metrics, logs, and traces generate vast amounts of data daily, but pinpointing the root cause is becoming increasingly challenging because dashboards display everything yet explain nothing (debugging is still hard)
• Configuration management
  • use of IaC, feature flags, env variables, and secrets has created massive configuration spaces that are hard to validate
• AI/ML integration complexity

  • integrating AI components with traditional software is still quite challenging, as SOTA and toolchains change every two weeks, and approaches evolve even faster

    
    

Replacing software developers with AI agents can't be a solution for any of today's complexities.

A few things to watch for:

• AI tooling consolidation

• commoditization of AI workflow creation

• even better ways of distributing software

• changes in the way we build software that cultivate higher quality as consumer expectations rise due to software abundance

  
  

ソフトウェア開発に賭ける

コード生成は、それが働くために十分なオープンデータを持っていたため、コロボットから得られる現在のパフォーマンス向上は、メディアによって引き起こされる不安や人々が追加のお金を稼ぎ、将来を確保するためにサイドギフトを探し始めるときに容易に失われることができます。

しかし、私たちはLLMsのコード生成能力が時間とともに改善するだけだと仮定すべきです(このように見えるようにふるさと最強の特徴現在の課題(たとえば、速い長さがパフォーマンスに大きな影響を与えるなど)

The effect of AI on cutting costs might be tricky, as everyone has the same chances to optimize. What's most likely to happen is that AI will make the whole pie bigger.

ほとんどの人々が読み、書き、印刷、出版する方法を学び、それから最終的に彼らの作品をオンラインで世界中と共有する方法を学んだとき、何が起きたのか? ほとんどの人々が撮影、編集、フィルターや効果を追加し、それから誰もが観る(または後で購入して見る)ためにそれを公開する能力を持ったとき、何が起きたのか? あるいは、教育的なコンテンツで?

A LOT OFワイルド stuffしかし、私に耳を傾けてください:作家、映画制作者、教師はまだ周りにいて、高い需要があります(特に優れた人々)。

これは、企業や個人(ウェブサイトやウェブアプリと同様に)、新しい差別化者、ツール、アプローチを導入し、開発者に新しい要件を導入します。

言い換えれば、私は最近の記事で美しく表現されたアイデアが好きです。われわれが知っているプログラミングの終焉「and」AIとプログラミング:新しい時代の始まり「」

So, what is next?

「IKEA」プラットフォームは、すべての基本的な機能を備えたアプリコンテナを提供し、AIアシスタントに必要な機能を無効にし、必要な機能を追加し、手動で調節することを可能にしますか?

あるいは、仮想通貨はようやく誰にとってもより良いウェブを提供するだろうか(たぶん、地元の第一原則と幸せに合併したのだろうか)。

それとも、ExcelレベルのAIフレンドリーなワークフローが誰にでも提供されるのでしょうか。

我々は既存のサービスを再設計し、新しいサービスを創造し、新しい役者であるように見えるもの(コミュニティ(またはネットワーク)とAIエージェント)のニーズを満たすだろうか。

もし、我々が本当にソフトウェア開発のスパイラルの新たな段階に入ったならば、多くのことが変わり、さらに多くが現れるでしょう。

招待状

より多くのコードを追加することは安い環境で、優れたソフトウェア開発者は古典的なエンジニアよりも古典的なマジックに似ています。

彼らは古代の書物(The Big Blue、The Green、The Dragon、その他)に囲まれ、彼らは常に魔法の本を持っています(彼らの好きな建築パターンと原則、ベストプラクティス)、彼らは奇妙な言語(略称、略称、レクシオン)を話し、彼らはいくつかのエゾーティックなイラスト(図式)を描き、紙(インターフェイス)にいくつかの点を接続し、それが完了したら、彼らは「生成して実行する」(abracadabra)と言います。

今日の開発者は、より高度なツールを持っており、新入社員は、以前のすべての世代の開発者よりもはるかに多くのことを自力で達成できる世代になります。

しかし、これらはまだ理解され、どのように利用するかを学ぶ必要があります。

Some things can significantly enable you on this journey:

• When code is generated, it will eventually lack evident vulnerabilities and be validated against requirements using automated tests.

  • Your job is to ensure that the code is maintainable (this makes it easier for both machines and humans to troubleshoot and extend the codebase).

• You need to understand, appreciate, and delve into the fundamentals of software architecture and the core principles of computer science.

  • The best way to go is to a) study hard, b) build from scratch, and c) revise and exercise (regularly).

• The programming languages ​​won't matter much, but mastering two languages ​​- a dynamic, high-level one and a static, low-level one - will give you enough opportunities to practice all the essential concepts and broaden your perspective.

  
  

業界がうまくいかないと仮定しますが、その場合、あなたは常に仕事を得ることができます。米国政府(ベット)in 多くの 他の 場所または)または多くの銀行COBOLプログラミング言語で書かれたコードベースに大きく依存しているため(80年代に死んだ言語として主張された。ジョークは一方で、テクノロジー産業は信じられないほど速く動いている一方で、他の産業における技術の採用のペースとその調達プロセスはしばしば時間(例:Windows XP、Excel、Fortran、Perl)で凍結しているように見えます。

人々はまた、変化に抵抗します。これは、新入社員の経験の欠如がしばしば彼らの利益のために働く場所です。

1. 学んだ、強化された行動パターンや偏見を克服する。
2. 彼らが新しいことを試すために働いたものを放棄することによってリスクを取る。
3. その新しいことを一貫して学び、実践するのに十分な時間とエネルギーを割り当てましょう。

Heads-up for newcomers トップページ

歴史的類似は現代の現実と共鳴するかもしれませんが、私たちは自分自身を欺くべきではありません。現実は複雑でダイナミックですが、歴史は静的で文脈的です。

Many people will likely attempt to automate software development tasksそして、コードの生成が時間とともに改善すると言えるでしょう。

あなたは、市場が波動的であると仮定し、良い仕事を見つけることはより困難になるかもしれない、またはあなたは別のコスト削減の解雇波の間にそれを失うことができます。

それを言うのはほぼ安全だ。software development shouldn't be your end goal科学、ビジネス、芸術、ジャーナリズム、あるいは他のどこかにその目的があろうと、それを目的への手段として見てください。

今日のソフトウェア開発業界の新入社員であることは、個人的な代理店のことです。あなたはこのポジションから脱出したいので、できるだけ早く次のレベルの仕事を始めましょう。

The great way to prepare for it is to:

• 退屈なのに誰もが無視している概念を学ぶ
• あなたのエネルギーや熱意に匹敵する仲間やコミュニティを見つける
• AI Tools for Learning and Prototyping from Day One
• 実践、実践、実践

大きな違いを生み出すのは、あなたが構築している製品(顧客、プロセス、問題、機会)の背後にあるビジネスを学び理解する欲求です。人々とコミュニケーションすることを学び、彼らのニーズを識別し、文脈における空白を埋め、ソリューションのプロトタイプを作成し、改善されたアーキテクチャで改良し、AIとパートナーシップして構築します。

ある時点で(焦らないで)、特定の分野での専門化を開発することに意味があります。 あなたを興奮させるもの(または怒り)に注意を払い、それらに深く入ろうとします。

Afterword

AIは新しい考え方や創造性を生み出さないが、実際の思考と創造性が必要な場所を露呈し、他の分野でのシミュレーションで空虚を容易に満たす。

ソフトウェア開発はすべての人を幸せにすることはありません。あなたがそのビルダーのエネルギーと真剣な探求と学習の食欲を持っているなら、あなたはそれのために行くべきです! あなたは飛行中のすべてのものを発見します。

いずれにせよ、あなたの旅の最善を願っています! 楽しんでください!

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