ChatGPTがコモディティ化した未来にどう向き合っていくか

「ChatGPTがコモディティ化した未来にどう向き合っていくか」というテーマで駄文を投稿しておきます。ただのポエムになります。

新技術のコモディティ化

AWSが浸透したように皆がChatGPTのような技術を使うのが当たり前になる世界はそう遠くない。その過程で例えばアジャイルの定義が変わるなど、前提が変わるものもあるだろう。

そういった世界線になった時に「その技術やツールをどのように使いこなすか」といったHowをコレクトしててもまわりと一緒にコモディティ化していく。大量のChatGPTコンサルみたいな人が生まれる未来は容易に想像できる。よって「どう差別化していくか」といった、ある種マーケティングのような視点が重要になると思う。

そこで大事になるのは哲学。つまり「自分はどうありたいか」だと思う。例えば私は「顧客に価値を届けるために技術を使う」という哲学を大事にしているので、その哲学からブレずに新技術を使って試行錯誤することが差別化への突破口を切り拓くファクターになるだろう。

そのためにもLLMだろうがAWSだろうが、技術のコアや変化し得る新たな前提条件を理解し、「顧客のためにその技術をどう使うのか」を常に考えていきたい。トレードオフやリスクも含めて。

学習面のトレードオフ

特にエンジニアとしては、トレードオフの一つに「人間の学習の妨げになり得るのでは」という観点は意識していきたい。

例えば検索のなかった時代、何も検索できない制約の中で何かをクリエイトする能力が求められた。そして検索が当たり前になり、前提が変わっても何かを無からクリエイトする能力は引き続き、大きな差別化の武器になるし、検索によってさらにその価値創造を加速させられるようになった。

今後、1人1台、横にAIサポーターがついてそいつをマネジメントするような、総マネージャー時代になるかもしれない。そうなったとしても、例えばエンジニアリングへの本質的な理解がないEMがエンジニアメンバーからの信頼を得られないように、AIを使いこなす上でも本質的なエンジニアリングへの理解は必要になると思う。

そういった意味で「エンジニアリングを本質的に学ぶ機会」を奪い得るようなAIの使い方を早期に導入するのはリスクもある。そういった観点で各大学の指針を見ると味わい深い。

組織で導入するとしても、目的や課題ベースで積極的に利用するケース・禁止するケースのガイドラインを作る必要があるだろう。