過去数年間、大手企業での大規模な解雇を見てきました。よく耳にする最も一般的な説明は「AIを使えば、もうこれほど多くのプログラマーは必要ない」というものです。これは私の友人の中にも影響を受けた人がいます。
私が幸運だったのは、全く別の状況に落ち着いたことです。過去1年半、私のチームはさまざまなAIツールを積極的に試してきました。Gemini、Codex、Claude、そしてあまり注目されていないツールをいくつか試しました。私たちはAIと協働するための最良の実践を絶えず実装・洗練させてきました。
私たちの目標は、開発チームの生産性を高めることでした。そして、それを達成しつつあります。この期間中、Claudeは実質的に標準的な開発ツールとなり、PHPStormやGitLabと並ぶ存在になりました。
しかし、AIの数々のブレークスルーにもかかわらず、プログラマーの数を減らすことはできませんでした。むしろ、彼らの数は増えています。
なぜですか？ それは、機能を出荷し続ける必要があるからです。私たちはまだコードを書く必要があります。私たちのプロジェクトにおいて、AIは頭数を削減する手段ではなく、はるかに多くのビジネス価値を生み出し、製品をより速く前進させる道です。
では、いつこれがうまくいかないのでしょうか。資源を管理する方法を知らず、マネジメントの危機に直面するときです。プロダクトオーナーとマネージャーは、急速に高効率な開発チームを手にしますが、それについていく時間がありません。ビジネスのシナリオや要件を適切に検討する時間も十分にはありません。加えて、慣性が働きます。多くの人は、計画されたロードマップを提供するだけで、四半期の健全なレポートには足りると考えています。
この種のマネジメントは、製品成長の最大のボトルネックになります。AIを理解し、計画の規模とペースがまったく異なることを認識している企業は、“リストラ企業”を大きく置き去りにするでしょう――居心地の良いゾーンに無意識にとどまっている企業は取り残されます。
もちろん、AIは財務的な失敗や不適切な採用による解雇の、非常に都合のよい責任転嫁の標的にもなります――が、AI自体にはそれは関係ありません 🙂
