人工知能がソフトウェア開発における古い文書の整理を迫る

人工知能の普及により、ソフトウェア開発における古い文書の整理が急務となっている。この事実は、人工知能が企業のデータ基盤の整備を最終的に強制する可能性を示唆している。この件について、ハイゼが報道した。

この論考は、連続的アーキテクチャの概念を提唱した人物によるものである。この人物は、過去30年間にわたり、ソフトウェアプロバイダー、企業コンサルティング会社、および大規模な国際銀行で、開発者、ソフトウェアアーキテクト、企業コンサルタント、および最高技術責任者として活動してきた。また、この人物は、アジャイルでクラウド中心の世界における持続可能なアーキテクチャ、およびアジャイルとデブオプスの時代におけるソフトウェアアーキテクチャに関する書籍の共著者でもある。

人工知能がソフトウェア開発をどのように変革し、優れたアーキテクチャの基本的な原則を無効にすることなく、より迅速なフィードバックループ、新たに発生する技術的負債、そしてソフトウェアアーキテクトが委任できない唯一の責任について、この人物は説明している。人工知能の登場以前に策定された連続的アーキテクチャの原則は、依然として関連性を保っている。特に、品質属性への焦点、構築・テスト・デプロイ・運用のためのアーキテクチャ設計、そして変化のためのアーキテクチャ設計という原則が重要視されている。エージェント型システムの開発におけるコスト効率、効率的で信頼できるパイプラインの構築、そしてモジュール化されたコンポーネントの重要性が強調されている。

人工知能は、企業が古い文書を整理するよう迫っている。これは、単純なナレッジマネジメントエージェントが正確な回答を提供できるようにするためである。過去15年間にわたって、最高データ責任者を擁する組織の設立が試みられてきたが、その成功度はまちまちであった。人工知能は、同じ課題を最終的に解決するためのさらなる機会を提供している。技術的な要因よりも、組織的な要因が困難である。コンウェイの法則の影響を過小評価すべきではない。これは、チームの組織を作業中のシステムの設計に合わせてモデル化するという原則にも反映されている。

人工知能が生成する技術的負債は、他の負債とは異なる。コードベースのレベルでは、人工知能が生成したコードを管理することが明らかな課題である。最初にアーキテクチャを設計し、その後コードを生成すれば問題はないが、最初にコードを生成してその後その構造を特定しようとする場合、そのコードを破棄して最初からやり直すのが最善である。人工知能は、すべてのエンジニアをアーキテクトに変えると考えられている。必要なスキルセットはさらに進化し、変化していく。企業レベルでは、エンドユーザー人工知能エージェントの爆発的な増加を経験している。これらのエージェントが決定を下す、または提案する際のデータの出所、および暗黙知を決定プロセスで捕捉するコンテキストレベルの研究が注目されている。

Heise の報道。