AIはインフラエンジニアを置き換えるのではなく、その仕事の層を一段ずつ食べていく
AI and Infrastructure Engineering
インフラエンジニアの視点から、AIが日々の業務をどう変えたかを振り返る。KubernetesがAnsibleを置き換えたように、AIはHelmチャートやTerraformモジュールの生成を担い、エンジニアはその上の層、すなわち「方向性を決める」作業に集中できるようになった。しかし、基礎スキルの衰えという代償もあり、AIが最終的にその層まで侵食する可能性についても言及する。
Kubernetesはインフラエンジニアを置き換えなかった。それは彼らの仕事の層を置き換え、彼らを一段上に押し上げた。AIもエンジニアリングを置き換えるとは思わない。それはまだ「方向性を与える」層のすぐ下を食べているところだと思う。
HNでの議論
13- thelastgallon
これは、彼が基盤となる層で数十年の実務経験を持ち、各抽象化層が何を解決し、それらの抽象化の間の相互作用を理解しているから機能する。たとえ最下層のトラブルシューティングが筋肉記憶にないため最速ではないとしても、まだ論理的に考えることができる。必要な経験（それには長い時間がかかる）があれば、AIはあなたを生産的にすることができる。
しかし、AIネイティブは、彼らがAIを使う最高層でさえ、どの層の知識も持っていない。彼らはプロンプトのやり方などを学ぶだけで、行われていることについて他には何も知らない。これは、飛行機がほとんど自動操縦だからといって、誰でもパイロットになれると言うのと同じだ。
- cassianoleal
> 4年前、私はネストされたforループを手書きした - 4レベル深く、別のAWSアカウントのリージョンとアベイラビリティゾーンにまたがってサブネットにタグを付けるものだった - そして構文を正しくするのに約1時間かかった。
私はこの種のエンジニアにはAIが必要だと確かに思う。また、彼らと同じチームで働かなくて済むことを願っている。経験を積むと、この種のデータ操作をローカル変数で行うのではなく、コードベースの他の部分に変更を加えることを学ぶ。それは非常にトラブルシューティングが難しく、非常に壊れやすい - 読み返して理解するのが悪夢であることは言うまでもない。
- markbnj
この記事は基本的に、私の現在の職業生活を高い精度で捉えている。私はまだ仕事を楽しんでいる。何かを構想し、それが実現するのを見る満足感を今も得ている。それが常にこの仕事から得る喜びの根源だった。著者と同じように、私はエージェントが徹底的に習得した基盤となる層から離れていく自分に気づき、著者と同じように、私がまだ自分の領域だと考えている部分をいつかエージェントが習得することについて考えている。