AI を理解している開発者には、満たされていない需要が大きくあります。同時に、ほとんどの大学は、プログラミングの仕事がAIツールでより生産的になるという新しい現実にカリキュラムをまだ適応させていないため、最近のCS卒業生の失業率も上昇しています。 AI エンジニア (AI アプリケーションの構築に熟練した人々) にインタビューするとき、私は次のようなことができる人を探します。 - AI支援を使用してソフトウェアシステムを迅速に設計 - プロンプト、RAG、評価、エージェントワークフロー、機械学習などの AI ビルディング ブロックを使用してアプリケーションを構築します - プロトタイプを作成し、迅速に反復する これらのスキルを持つ人は、生成 AI が登場する前の 2022 年のようにコードを書く人よりもはるかに多くのことを成し遂げることができます。私は毎週、これらのスキルを持つ何百人以上の人材を雇いたいと思っている大企業や、素晴らしいアイデアを持っているが、それを構築するのに十分なエンジニアがない新興企業と話をしています。AI を導入する企業が増えるにつれて、この人材不足はさらに深刻になると予想されます。同時に、最近のCS卒業生は失業率の上昇に直面していますが、学位を必要としない仕事をする卒業生の不完全雇用率は、他のほとんどの専攻よりも依然として低いです。これが、失業中のCS卒業生の逸話と、需要の高いAIエンジニアの給与上昇の逸話を同時に耳にする理由です。 プログラミングがパンチカードからキーボードや端末に進化したとき、雇用主はしばらくの間パンチカードプログラマーを雇い続けました。しかし、最終的には、すべての開発者が新しいコーディング方法に切り替えなければなりませんでした。AIエンジニアリングも同様に、大きな変化の波を生み出しています。 経験豊富な開発者よりも優れたパフォーマンスを発揮する「AI ネイティブ」の大学卒業生という固定観念があります。これにはある程度の真実があります。私は、フルスタック ソフトウェア エンジニアリングのために、2022 年スタイルでまだ働いている経験豊富な開発者よりも、AI を本当に知っている新卒者を何度も雇ってきました。しかし、私が知っている最高の開発者は新卒者ではありません (新卒者に悪気はありません!彼らは、AI の変化を常に把握してきた経験豊富な開発者です。今日最も生産性の高いプログラマーは、コンピューター、ソフトウェアの設計方法、複雑なトレードオフの方法を深く理解しており、さらに最先端の AI ツールにも精通しています。 確かに、2022 年の一部のスキルは時代遅れになりつつあります。たとえば、当時覚えなければならなかった多くのコーディング構文は、手作業でコーディングする必要がなくなったため、もはや重要ではありません。しかし、たとえば CS の知識の 30% が時代遅れになったとしても、残りの 70% は最新の AI 知識で補完され、真に生産的な開発者になります。(パンチカードが時代遅れになった後でも、プログラミングの基本的な理解は、キーボードにコードを入力するのに非常に役立ちます。 コンピューターがどのように機能するかを理解しなければ、偉大さへの道を「バイブ コード」するだけでは不十分です。基礎は依然として重要であり、さらに AI を理解している人にとって、仕事の機会はたくさんあります。 [原文: ]