⭐️AI時代のエンジニアに必要なパラダイムシフト － 自己否定の先にあるもの

https://tech.nri-net.com/entry/ai_era_software_engineer_paradigm_shift

知識の蓄積量で勝負する時代は、終わりに近づいているのではないでしょうか

価値が残る、あるいは増していくもの

• 価値の源泉
  • 課題設定力・判断力・実行力（定義する・見抜く・届ける）
    • 「問いを立てる力」
• エンジニアの役割
  • AIを指揮して実現する人
• 評価の尺度
  • どれだけ大きな課題を解決できるか

なぜ「問い」が重要か

• AIのアウトプット品質は、インプット品質（「問い」の精度や解像度）に大きく依存する

否定した価値観

• 「自分の手で書いたコードに価値がある」という信念
• 「深い技術知識を持っていることが優秀さの証明」という評価軸
• 「AIより自分の方がうまく書ける」という判断で手を動かしてしまう習慣

優秀さの新しい尺度は、AIを活用して成果を出せるかどうかに移りつつあるのではないでしょうか

「AIで差がつく技術」の進化 — プロンプト → コンテキスト → ハーネス／エンバイロメント

プロンプト・エンジニアリング -> コンテキスト・エンジニアリング -> ハーネスエンジニアリング & エンバイロメントエンジニアリング