「もしエンジニアがAIのコーディングツールを使い始めたら、プロダクトチームには何が起こるのでしょうか？」

エンジニアがAIのコーディングツールを使い始めた場合、プロダクトチームには何が起こるか？

プロダクトエンジニアリングチームへのAIの影響 – パート3

これは、開発者を対象とした生成型AI生産性ツール（Github Copilot、ChatGPT、Amazon CodeWhispererなど）が、プロダクトエンジニアリングチーム全体の構造にどのような影響を与えるかを調査する6部作の3部作です。

第2部では、次のことを調査しました：

1. ChatGPTなどの生成型AIツールが、ユーザーストーリーの生成から実際のコードの書き込みまで、プロダクトエンジニアリングチームがコーディングに取り組む方法を再定義していること。
2. 開発者にとって退屈な作業であるテストやドキュメントの作成などのタスクが、AIによって簡単かつ効率的に処理されるようになり、コーディングプロセス全体がスムーズになること。
3. テストの重要性と、注意深いテストデザインで開始される可能性のある将来のプロンプトエンジニアリングアプリケーションのポテンシャル。
4. 生成型AIツールがプロダクトエンジニアリングチーム内の役割を再構築し、エンジニアやリーダーに与える深い影響のビジョン。

生成型AIツールはチームの構造をどのように変えるのか？

私が過去数ヶ月に取り組んできたアイデアは、生成型AIツールがプロダクトエンジニアリングチームに与える影響が、プロダクトと技術の役割の比率に根本的な変化をもたらすということです。このシリーズの第1部では、多くのプロダクトチームでのエンジニアとプロダクトマネージャーの一般的な比率が5対1であることを振り返りました。

今では、特に大胆または特に厳格な場合、この仮説は次のようになります：

• 「アメリカがAIセキュリティツール開発のコンテストを開催」
• 「ChatGPTとZapierでTwitterの成長を自動化する」
• チェサピーク保護協会の保護イノベーションセンターが10周年を迎えます

「現在のプロダクトエンジニアリングチームには、1人のプロダクトマネージャーに対して5人のエンジニアが必要です。次世代のプロダクトエンジニアリングチームには、各プロダクトマネージャーに対して1人のシニアエンジニアだけが必要になるでしょう」

これをテストしてみたいと思います。

このシリーズの前の記事では、開発者や生産性ツールの個々の影響について議論しましたが、今度はより戦略的な視点に戻り、開発者の生産性の向上がチームに与える影響について考えてみたいと思います。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!