開発者が AI の先を行くために学ぶべき 6 つのスキル

人工知能がソフトウェア エンジニアリングに与える影響について、興味深い議論が行われています。

一部の人々は、ChatGPT のような高度な AI システムがほとんどの開発者の仕事に取って代わると考えています。また、AI は基本的なタスクを処理することで開発者のエクスペリエンスを向上させると考えている人もいます。

いずれにせよ、AI はここにとどまります。AI について心配する代わりに、AI と連携するスキルを磨くことができます。ここでは、ソフトウェア開発に関連性を保つために習得できるスキルをいくつか紹介します。

1. ソフトウェア設計

ソフトウェア設計は、ソフトウェア システムのさまざまなコンポーネントを設計するプロセスです。コンポーネントがどのように相互作用し、連携して期待されるユーザー エクスペリエンスを生み出すかを示します。

ソフトウェア設計プロセスは、アプリケーションごとに異なるため、ダイナミックで独特です。

ソフトウェア設計により、開発者はソフトウェア開発プロセスを包括的に調べることができます。これには、システム アーキテクチャ、アプリケーション、ナビゲーション、およびデータベース管理システムの分析が含まれます。

分析後、開発者はすべてを統合する青写真を作成します。これらには、ステップ、モジュール、目的、およびコンポーネントが含まれます。このデザインは、ソフトウェアを開発するためのマーケティング戦略とロールアウトのタイムラインも示しています。

ソフトウェア設計により、開発者は事業計画をソフトウェア製品またはサービスに変換できます。AI は、そのような概念を処理できるほどにはまだ進歩していません。

2. システム構成

システム アーキテクチャは、システムの構造設計です。これには、コンポーネント、それらの関係、およびその設計を導く原則が含まれます。これは、開発者が高度にスケーラブルなアプリを構築するのを支援する、もう 1 つの創造的な設計プロセスです。

システム アーキテクチャは、全体の構造に焦点を当てています。品質を維持する選択と決定を予測します。ソフトウェア設計は機能要件に重点を置いていますが、システム アーキテクチャは非機能要件に対応しています。

非機能要件は、システムの将来の寿命に対応します。アプリの保守性、スケーラビリティ、信頼性、システム効率などの問題に対処する場合があります。

明確に定義されたアーキテクチャがなければ、開発者は実装と拡張が困難な従来のシステムに頼ります。アーキテクチャが設計されていないと、ソース コードが整理されず、コンポーネント間の関係が不十分になります。このようなシステムでは、エラーが発生しやすくなります。

正式なアーキテクチャのないアプリケーションは壊れやすく、スケーリングが困難です。システム アーキテクチャにより、アプリケーションの特性を簡単に判断できます。コンポーネントとシステム全体を完全に理解することが重要です。

アーキテクチャは、アプリケーションのメンテナンスに関する基本的な質問に答えるのに役立ちます。これらには、何を優先し、何を縮小するかについての問い合わせが含まれます。優先順位を付けることで、不要な機能やコンポーネントのオーバーエンジニアリングを減らすことができます。このアーキテクチャは、制約にも対処します。これらは、法令順守、コスト、市場、および標準である可能性があります。

3. データベース設計

データベース設計は、データ モデルを作成する創造的なプロセスです。また、データベース関係の確立と制約の分析も含まれます。AI により、制約の分析が容易になります。しかし、データベースの全体的な構造と設計は、アプリケーションごとに異なります。

データベース エンジニアは、データの管理を支援するために、さまざまな状況に応じてシステム データベースを維持および管理する必要があります。適切に構造化されたデータベースには、次の利点があります。

• 冗長データを排除し、ディスク容量を節約します。
• データの完全性と正確性を維持します。
• 内部および外部共有用のデータに簡単にアクセスできます。

データベース設計プロセスには、システム要件の分析が含まれます。これには、データベースの目的を特定することが含まれます。具体的には、データベース テーブルとそのコンポーネントを確立します。また、データベースの関係を分析して整理します。

これらの概念はすべて、アプリケーションによって異なります。システムがスケールアップまたはスケールダウンするにつれて、データベース構造は時間の経過とともに変化する可能性があります。

4. ソフトウェアのデバッグ

ソフトウェアを分析して問題の原因を突き止めることは、AI がまだ取り組んでいないスキルです。開発者は、問題が発生したときにそれを特定して修正する方法を学ぶ必要があります。

AI は、デバッグ中に可能な解決策を提供するのに役立ちます。その後、開発者はソリューションを適用する最善の方法を決定できます。

開発者は、さまざまなソフトウェアの使用方法と迅速なデバッグ手段を学ぶ必要があります。バグを特定し、期待を主張し、システム障害を分析することは重要なスキルです。

この Udacity ソフトウェア開発コースでは、デバッグ プロセスの処理方法に関する適切な指針を見つけることができます。

テキスト エディター、IDE、およびオペレーティング システムには、デバッグを支援する機能が組み込まれています。AI が基本的な機能を処理する一方で、開発者はこれらの複雑なアプリケーションの問題に対処できます。

5. ソフトウェアのセキュリティ

ソフトウェアのセキュリティは、安全なシステムと慣行が出現したとしても、依然として問題です。企業がより多くのアプリケーションを展開するにつれて、サイバー攻撃の数が増加しています。

安全でセキュアなソフトウェアを構築することは、依然として開発者にとって頭の痛い問題です。クライアントは、システムの安全性を確保するために多くのリソースを投資しています。これには、経験豊富なサイバー技術者の雇用や、システムへの攻撃を制限するソフトウェアの取得が含まれます。

サイバー攻撃に対処するための法律や意識向上キャンペーンはありますが、それらは依然として一般的です。サイバー犯罪者も技術を進歩させています。開発者は、コースにとどまり、脅威に対するセキュリティを革新する必要があります。1 回の違反で、システムとそのコンポーネントに大きな影響が及ぶ可能性があります。

人間のソフトウェアへの依存度が高まるにつれて、脅威も増大します。ハッカーは、システムの脆弱性をテストする際に回復力を発揮しています。これまで以上に、サイバーセキュリティは開発者にとって必須のスキルです。すべてのシステムが新しい脅威に対して安全であることを保証する必要があります。

6. プログラミング能力

AI プログラムは、一般的な概念を使用して基本的なプログラムを作成します。彼らのプログラムは、オンラインにすでに存在するものに対処します。しかし、複雑なプログラミングに関して言えば、AI はまだ進歩しなければなりません。エンジニアリングにおける新しい問題の解決策を生み出す必要があります。

これにより、開発者がプロ​​グラミング スキルを向上させれば、開発者は優位に立つことができます。開発者は、これらのスキルを使用して問題を予見し、解決策を提供できます。これにより、ソフトウェア開発の創造性が高まります。

AI にどのように対応できるか?

ソフトウェア開発における AI の影響は革命的です。しかし、それは開発者を置き換えることができますか? まだ。しかし、開発者は現在、AI と連携して作業できます。

AI が基本的な反復タスクを処理する一方で、開発者は複雑な問題に集中できます。これにより、開発者は開発プロセスにおける創造的な可能性を高めることができます。

AI は、運用コストを削減しながら、ソフトウェア エンジニアリング プロセスをスピードアップできます。計算機科学に組み込まれれば、技術を大きく進歩させる可能性を秘めています。

新しいスキルを学ぶことは、開発者に利益をもたらします。AI を使用することで、開発エクスペリエンスが向上し、出力の品質が向上します。これは誰にとっても勝利です。