ソフトウェアを構築するための従来のワークフローやプロセスの多くは、AI エージェントのおかげで再構築されるでしょう。 たとえば、AI エージェントを使用して新機能を構築する場合、基本的に製品の要件と仕様をリアルタイムで進化させながら作成するため、これはワイルドです。 最初は 1 つのアイデアやアプローチから始めるかもしれませんが、新しい機能を追加したり、別の方向をテストしたりしてもほとんど費用がかからないため、最終的にはソリューションの領域をさらに探索することになります。最終的に得られるものが、最初にやろうとしていたことになることはめったにありません。 以前は、道を歩み始めたら方向を変えるコストが莫大だったため、何を構築するかを決めるのにすべての時間を費やしていました。これは先取り的な考え方に最適で、うまくいけば素晴らしい製品につながります。 しかし、問題は、計画全体を立ててから、その方向性が気に入るかどうかを決めるのに 1 週間または 1 か月待って、その方向性を方向転換するのが非常に難しいことです。 今では、そのプロセスを1時間に短縮し、最終的に得られたソリューションが気に入るかどうかをテストすることができます。しかし、増分機能、UX の改善、新しい動作などのコストがゼロになったため、まったく異なるアプローチを試して、何が最適かを確認するだけです。そして、今作ったものを捨てる精神的なハードルはありません。 もちろん、これには明らかな欠点があり、多くのプロジェクトでは、注意しないとスコープクリープが急激に拡大したり、バラバラなエクスペリエンスが発生したりします。これが、実際には優れた製品とデザインのスキルに常に大きなプレミアムがある理由です。これは世界AIではどれもなくなることはありませんが、構築のプロセスはまったく異なります。