ソフトウェアエンジニアリング分野は、機械学習と大規模言語モデルの進歩によって推進される新たな波を経験しています。この波は分野を再定義すると期待されていますが、それに関する議論は極端になっており、AIがエンジニアを完全に置き換えるという主張をする人もいます。他の人は、AIは統合開発環境で使用される単なる別のツールだと信じています。しかし、これらの見方の両方とも、ソフトウェアエンジニアリングに対するAIの実際のインパクトを単純化しすぎています。歴史的に、ソフトウェアエンジニアリングにおける変化は複雑さをなくすのではなく、むしろそれを移動させてきました。アセンブリ言語から高水準言語へ、モノリスから分散システムへと。アーキテクチャという用語は、実際の構築プロセスではなく、構造がどのようにまとまっているかについての意思決定プロセスを指します。AIがコード生成に必要な労力を削減するにつれて、設計、トレードオフ、システム思考の必要性を増幅させます。コード生成のコストが低下すると、誤った決定を下すコストが増加します。なぜなら、間違いは大規模に伝播する可能性があるからです。これは、エンジニアの役割がAIに置き換えられるのではなく、むしろ高レベルの意思決定に焦点を当てるように変化することを意味します。AIが良い決定または悪い決定の影響を増幅させるため、情報に基づいた設計上の決定を下し、複雑なシステムについて批判的に考えるスキルを持つエンジニアの必要性は、これまで以上に重要になっています。