"組織レベルでは、その速度向上が品質コストとして跳ね返ってくる。Stanford研究では、PR数が14%増加した企業でRework Rateが2.6倍になった""AIは「速く作る力」を育てるが、「深く理解する力」を奪う"/納得できる研究結果だ…
速度だけ上げて品質崩壊とか典型的な負債の積み上げでワロタ。後で死ぬやつ
確かに「使い手」の質はもとめられるようにおもう。
「シニアエンジニアはAIによってジュニアの5倍の恩恵を受ける。これは、AIが既存のスキルを増幅させる乗数であることを示す。」
今でも「とにかく品質はどうでもいいから期限通りにリリースしろ」と言われることがよくあるので、今後はその傾向が加速するでしょうね。品質を事前に評価するのは難しいので
Four Keysに加えてRework Rateとコード品質指標を導入すること、「速く解けた」だけでなく技術理解度を事後評価する採用設計に移行すること、そしてLLM Proxyを通じた個人レベルのAI活用ログから「質」を定量化するインフラを
個人でも品質をプロダクトレベルまであげようとすると、しっかり負債がついてくる。チャット履歴のマークダウン化も、ここ一ヶ月はリファクタリングで負債を返済するだけだったし
本筋ではないが、AIが生み出すビジネス価値があるとしたら、現在の業務量を減らして創出した時間で新しいビジネスを作ることだろうからそんなすぐにはできないでしょうねと思う。
さもありなん。勝手に書いてくれるけど品質を担保するのは難しい
AIキメてる奴らは「そんな問題もAIが進化してあっという間に解決するから」とか真顔で言うからこえーんだよな。
ほんこれ。AI開発のキモは品質管理にある。AIの性能が上がればそんなのなくなるというのは正かもしれんが、その認識だけで現場に指示はしないで欲しい。
“AIは「速く作る力」を育てるが、「深く理解する力」を奪う” ほんこれ。1、2年後どうなってるか🤔
やり方が悪いだけでは？単に品質のため気AIを使ってないのよ。職人が工場に文句言ってるような感じ、エンジニアって随分古臭い存在になったよな。
"スキルなき組織にAIを普及させれば、その組織の弱さが5倍に増幅されるだけだ"
“93%の開発者がAIツールを使い、コーディング速度は30〜58%向上した。しかしその代償として、PR レビュー時間は441%増大し、本番インシデント数は242.7%増加し、開発者一人あたりのバグ数は54%増加”
深く理解する力ね、まあ確かに追加での勉強にはならない部分が多くなってる気はしないでもない。既に高い理解度があればそこまで問題にならず高速化の恩恵を多く享受できるってことだろう。
業界全体で開発スピードが上がってデリバリー速度重視し、品質にはこれまでほど構っておれない風潮もあり、一般消費者が変なトラブルに巻き込まれるケース今後増えそうな予感
100円で電卓を買える世の中でも算数の授業を無くして良いわけではない、みたいな感じかな？／新人を即戦力にするのではなく、素の能力が高いシニアがAIを使いこなせればすなわち最強ということだろうか。
初めてのバイブコーディングで昨日アプリが出来たばかりだけど大量のバグで死んでる私に響く話
ワイには生成AIによるバイブコーディングと、ネットで拾ったコードサンプルをそのままコピペする行為との区別があんまりつかないんだよね(´・ω・`) どっちもそのまま本番リリースできる代物じゃない(´・ω・`)
AIは「速く作る力」を育てるが、「深く理解する力」を奪う エンジニア組織の構造は2つの方向に分岐する 1. AIの乗数効果を組織として制御できる企業群 2. AIの普及率だけを追いかけ、品質の崩壊に気づくのが遅れる企業群
コーディングに限らず、AIが出した答えを『なぜそうなるのか』を後ででも理解すればまだ良いのですが、多くの人が喉元過ぎれば熱さを忘れる、それを怠るので理解度は2,3年後も変わってないやつですね。
つまりフルスタックエンジニアさいっきょ？
人のみで組む時だって後払いはある。急ぎで進めてる時は特に。問題あれば都度スコープを調整してAIに問い詰める他ない。対話型なんだしその部分、実は従来とあまり変わらない。問題は時間かける事を許されるかどうか
完成度80%~90%までは爆速、出て来た成果物にカネを払うものは居ない。結局のところ地味な検証と改善は肉こと自分がやってる。
人類はまだ現代的AIの使い方を学習している途上にある。これはChatGPT 3くらいからずっと変わっていない。AIに任せたらAIユーザーの理解が追い付いていないのは当然。鬼の首を取ったかのようなコメントは滑稽だな。
実際ユーザ側の要求は、動けばいいであることが多いから、だいたい大丈夫なものがすごく早く納入されれば喜ぶ
"一方は、AIの乗数効果を組織として制御できる企業群だ。彼らはコーディング速度だけでなく、Rework Rate・AIハーネスコントロール力・PR品質の複合指標でエンジニアを評価し、個人のAI活用の「質」を..."
"Four Keysに加えてRework Rateとコード品質指標を導入する"、"「速く解けた」だけでなく技術理解度を事後評価する採用設計に移行する"、"LLM Proxyを通じた個人レベルのAI活用ログから「質」を定量化するインフラを構築する"
まず自分がレビューできるような構造で作らせるのが大事だと思う。先に自分の書いたコードをAIに解析させて、そのアーキテクチャを指定する。
ほーら怖くないよ、これが数年後の最新AIだよ＞真顔で言うからこえーんだよな
"今、問われるべきは「何を測っているか」" < 良い言葉. なんだけど, "KPIとして何を採用するか" とほぼ同義なので, 昔から言われてることでもある; "「質」を定量化" < 結局これ. そしてこれはsoftware工学永年の課題
「93%の開発者がAIツールを使い、コーディング速度は30〜58%向上した。... 本番インシデント数は242.7%増加し、開発者一人あたりのバグ数は54%増加した」
AIは開発者個人の出力速度を先に高めるが、その副作用としてレビュー負荷や手戻り、本番障害、セキュリティリスク、何より技術理解の空洞化といった失敗コストを後から組織に請求する話をDORA等のレポートから。
AIは速度を前払いし、失敗を後払いにする｜Kosuke Kuzuoka
"組織レベルでは、その速度向上が品質コストとして跳ね返ってくる。Stanford研究では、PR数が14%増加した企業でRework Rateが2.6倍になった""AIは「速く作る力」を育てるが、「深く理解する力」を奪う"/納得できる研究結果だ…
速度だけ上げて品質崩壊とか典型的な負債の積み上げでワロタ。後で死ぬやつ
確かに「使い手」の質はもとめられるようにおもう。
「シニアエンジニアはAIによってジュニアの5倍の恩恵を受ける。これは、AIが既存のスキルを増幅させる乗数であることを示す。」
今でも「とにかく品質はどうでもいいから期限通りにリリースしろ」と言われることがよくあるので、今後はその傾向が加速するでしょうね。品質を事前に評価するのは難しいので
Four Keysに加えてRework Rateとコード品質指標を導入すること、「速く解けた」だけでなく技術理解度を事後評価する採用設計に移行すること、そしてLLM Proxyを通じた個人レベルのAI活用ログから「質」を定量化するインフラを
個人でも品質をプロダクトレベルまであげようとすると、しっかり負債がついてくる。チャット履歴のマークダウン化も、ここ一ヶ月はリファクタリングで負債を返済するだけだったし
本筋ではないが、AIが生み出すビジネス価値があるとしたら、現在の業務量を減らして創出した時間で新しいビジネスを作ることだろうからそんなすぐにはできないでしょうねと思う。
さもありなん。勝手に書いてくれるけど品質を担保するのは難しい
AIキメてる奴らは「そんな問題もAIが進化してあっという間に解決するから」とか真顔で言うからこえーんだよな。
ほんこれ。AI開発のキモは品質管理にある。AIの性能が上がればそんなのなくなるというのは正かもしれんが、その認識だけで現場に指示はしないで欲しい。
“AIは「速く作る力」を育てるが、「深く理解する力」を奪う” ほんこれ。1、2年後どうなってるか🤔
やり方が悪いだけでは？単に品質のため気AIを使ってないのよ。職人が工場に文句言ってるような感じ、エンジニアって随分古臭い存在になったよな。
"スキルなき組織にAIを普及させれば、その組織の弱さが5倍に増幅されるだけだ"
“93%の開発者がAIツールを使い、コーディング速度は30〜58%向上した。しかしその代償として、PR レビュー時間は441%増大し、本番インシデント数は242.7%増加し、開発者一人あたりのバグ数は54%増加”
深く理解する力ね、まあ確かに追加での勉強にはならない部分が多くなってる気はしないでもない。既に高い理解度があればそこまで問題にならず高速化の恩恵を多く享受できるってことだろう。
業界全体で開発スピードが上がってデリバリー速度重視し、品質にはこれまでほど構っておれない風潮もあり、一般消費者が変なトラブルに巻き込まれるケース今後増えそうな予感
100円で電卓を買える世の中でも算数の授業を無くして良いわけではない、みたいな感じかな？／新人を即戦力にするのではなく、素の能力が高いシニアがAIを使いこなせればすなわち最強ということだろうか。
初めてのバイブコーディングで昨日アプリが出来たばかりだけど大量のバグで死んでる私に響く話
ワイには生成AIによるバイブコーディングと、ネットで拾ったコードサンプルをそのままコピペする行為との区別があんまりつかないんだよね(´・ω・`) どっちもそのまま本番リリースできる代物じゃない(´・ω・`)
AIは「速く作る力」を育てるが、「深く理解する力」を奪う エンジニア組織の構造は2つの方向に分岐する 1. AIの乗数効果を組織として制御できる企業群 2. AIの普及率だけを追いかけ、品質の崩壊に気づくのが遅れる企業群
コーディングに限らず、AIが出した答えを『なぜそうなるのか』を後ででも理解すればまだ良いのですが、多くの人が喉元過ぎれば熱さを忘れる、それを怠るので理解度は2,3年後も変わってないやつですね。
つまりフルスタックエンジニアさいっきょ？
人のみで組む時だって後払いはある。急ぎで進めてる時は特に。問題あれば都度スコープを調整してAIに問い詰める他ない。対話型なんだしその部分、実は従来とあまり変わらない。問題は時間かける事を許されるかどうか
完成度80%~90%までは爆速、出て来た成果物にカネを払うものは居ない。結局のところ地味な検証と改善は肉こと自分がやってる。
人類はまだ現代的AIの使い方を学習している途上にある。これはChatGPT 3くらいからずっと変わっていない。AIに任せたらAIユーザーの理解が追い付いていないのは当然。鬼の首を取ったかのようなコメントは滑稽だな。
実際ユーザ側の要求は、動けばいいであることが多いから、だいたい大丈夫なものがすごく早く納入されれば喜ぶ
"一方は、AIの乗数効果を組織として制御できる企業群だ。彼らはコーディング速度だけでなく、Rework Rate・AIハーネスコントロール力・PR品質の複合指標でエンジニアを評価し、個人のAI活用の「質」を..."
"Four Keysに加えてRework Rateとコード品質指標を導入する"、"「速く解けた」だけでなく技術理解度を事後評価する採用設計に移行する"、"LLM Proxyを通じた個人レベルのAI活用ログから「質」を定量化するインフラを構築する"
まず自分がレビューできるような構造で作らせるのが大事だと思う。先に自分の書いたコードをAIに解析させて、そのアーキテクチャを指定する。
ほーら怖くないよ、これが数年後の最新AIだよ＞真顔で言うからこえーんだよな
"今、問われるべきは「何を測っているか」" < 良い言葉. なんだけど, "KPIとして何を採用するか" とほぼ同義なので, 昔から言われてることでもある; "「質」を定量化" < 結局これ. そしてこれはsoftware工学永年の課題
「93%の開発者がAIツールを使い、コーディング速度は30〜58%向上した。... 本番インシデント数は242.7%増加し、開発者一人あたりのバグ数は54%増加した」
AIは開発者個人の出力速度を先に高めるが、その副作用としてレビュー負荷や手戻り、本番障害、セキュリティリスク、何より技術理解の空洞化といった失敗コストを後から組織に請求する話をDORA等のレポートから。