生成AIが広まってきたことで、今後、人として何が重要なのだろうと、いろいろと考えてることもあったりする。
- まず、これまでのシステム開発観点だと、
AI前提の時代でも、ネットワーク、OS、DB、クラウド、セキュリティなどの基礎的なIT技術は必要だし、少なくとも広く浅く知っておくことが重要だと思う。
それらが無いとAIが出力した成果物を評価出来ないから。（少なくとも現状は）
その上で、システム開発の現場では、より設計やレビュー、障害対応、運用などに関するスキルが重要になりそう。
- 次に、AI技術に特化した観点だと、
RAG、認証認可、監査、コスト管理な、AI活用環境の整備、
モデル利用においては生成AIのハルシネーション対策や出力の最適化など
AI活用に必要な周辺技術周りは押さえておく必要がありそう。
- 実際にAIを業務活用する観点だと、
何を生成AIに任せるべきかの切り分け、
（AIが失敗した時の逃げ道、AIを使わない部分の判断）
既存業務にAI活用するためのフローの設計など
整理してみたけど、
そもそもシステムは人が楽になるための自動化の仕組みで、
生成AIもシステムの一部として自動化をしてくれるためのものと考えると、
人がやりたく無い仕事はまず「生成AI」で代替できないかを考えることが重要
