AIツールの価値評価は、コード行数や開発者アンケートのような不完全な指標のために困難です。歴史的に、自動化は職業をなくすのではなく、職務を変化させてきました。そのため、AIが仕事に与える影響を予測することは非常に困難です。現在、クローズドAIモデルがイノベーションをリードしていますが、オープンモデルも急速に追いついており、能力の差は急速に縮まっています。AIの大きな問題は、幻覚的な引用であり、誤情報でインターネットの知識プールを汚染する可能性があります。AI生成コードが攻撃に使用されることへの懸念がある一方で、バグを事前に発見することでソフトウェア防御にも効果的であることが証明されています。AIモデルが既存のコードをコンテキストとして使用すると、コードベースの技術的負債が増幅され、「生成的負債」が累積します。インターネットはAI生成コンテンツでますます満たされ、「ゾンビインターネット」が形成され、人間のやり取りとAIを区別することが問題となっています。AIエージェントの生成は並列処理のように感じられるかもしれませんが、人間の注意は複製できない重要なシリアルリソースのままです。AIツールはソリューション構築のコストを削減しましたが、組織の連携と調整が新たなボトルネックとなっています。AIによる生産性向上は、品質向上ではなく出力量の増加として捉えられることが多く、重要な戦略的思考やメンタリングの時間を侵食しています。