人工知能、とりわけ生成AIの急速な普及によって、開発者のワークフローが変わるだけでなく、他部署の従業員との連携方法が変化することにもなる。生成AIが不可欠な要素になった今、ソフトウェア開発者はさまざまな役割を果たすさまざまなチームに適応して作業する必要がある。
AIが未来の仕事、生産性、チームでの共同作業に大きな影響を与えることは、すでに明白だ。しかし、AIはテクノロジーではあるものの、その導入と適応の成功は、技術者の仕事だけにかかっているわけではない。
AIを最大限に活用するには、さまざまな分野の専門家を全社から多数集めて、導入と利用に関与させる必要がある。
AIが多用される世界で「必要になるのは、各分野の専門家に加えて、開発者やデータサイエンティスト、ビジネスアナリストなど、AIを特定の業界に合わせて調整する能力を理解している人々で構成される、部門横断的なチームだ」とSASのAIおよび分析担当シニアマネージャーのLuis Flynn氏は語る。
「これらの人々は、コンピューター関連の集合知を活用する方法を知っているが、余分な要素を取り除き、特定の業界の特定のビジネスで求められる成果に合わせて調整した小規模なデータセットで訓練をすることができる」
Motorola Solutionsの最高技術責任者（CTO）であるMahesh Saptharishi氏も、開発者やエンジニアがAIを最大限に活用するために必要な幅広いスキルについて指摘している。「現在の教師、作家、アーティスト、心理学者は、未来のアプリ開発者になる可能性が十分にある。というのも、コーチングや開発、行動と意思決定の理解、効果的なコミュニケーションなどのスキルが、ITにおいて一層重要になっているからだ」
たとえば、プロンプトエンジニアリングの技術を磨くには、ビジネス部門との緊密な連携が必要になるという。「これらのモデルが改良されるにしたがって、求める結果を得るために入力に手を加える必要性が低下していくものと期待されている」
AIの時代にビジネス横断的なやりとりが求められるということは、相互協力のあり方が変化するということでもある。プログラミングですでに一般的な慣行となってる「他のソースから取得したコードの流用は、ボットによるコードの下書きと大きな違いはない」。こう語るのは、Romy Groupのマネージングディレクターで、「Bots in Suits: Using Generative AI to Revolutionize Your Business」の著者であるNick Gausling氏だ。
「しかし、その分野の人間なら誰もが知るように、QA、メンテナンス、アップグレードにおいては、やはり大量の作業が発生する。おそらく、ユーザーと開発者のギャップ解消に重点を置いた製品管理スキルの需要が大幅に高まるはずだ」
