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ai 発展でどうして開発者たちがくびになるか? aiを利用して生産性を高めれば良いのに

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アマゾン Aiによってで大量解雇



良い質問だ. これこのごろ開発者たちの間でもすごくたくさん出る話で, 四斗も 半分以上はそう.

結論から言えば
AI のため開発者が “必要消えて” くびになるというよりは,
会社らが “もっと少ない人員でもなると勘違いするとか選択して” 解雇する場合が多い.

少し解いて見る.


1 会社立場(入場)で見る現実 (冷たいが事実)

会社論理は普通これなの:

  • この前には
    → 機能一つ作ろうとすれば開発者 5人が 3ヶ月

  • 今は
    → AI 書けば開発者 2‾3人が同じことをマンドム

それでは会社はこんなに思って:

“うん? それでは 5人すべて必要ないね?”

AIで生産性が上がれば, その増加分を ‘もっと多い製品’ではなく
‘人件費節減’で使う会社らが多い.

これが一番目理由.


2 “生産性 ↑ = 雇用 ↑”がいつも成り立たない理由

理論的には四言葉がそう:

生産性高くなれば → もっと多いことを作って → 人ももっと必要ではなければならない

ところで現実では:

  • 市場が無限ではなさ

  • 製品もう一つ作ると売上げがすぐ増えなさ

  • 投資者たちは “效率”を及ぼしたように好き

それで会社は普通こんなに街:

“今ある製品を
最小人員で維持 + 改善欠点”

結果:

  • ジュニア, 単純具現役目 先にズルオドム

  • “AI よく使う少数のシニア” 選好


3 すべての開発者が危ないのではなさ (重要)

AIが一番お上手なのは:

  • 繰り返し的な CRUD

  • boilerplate コード

  • 単純変換作業

AIがまだできないのは:

  • 要求事項整理

  • 曖昧なビジネスロジッグ判断

  • 障害裂けた時原因追跡

  • “この機能, 作らなければならなくて?”という判断

それで実際では

  • コーディングばかりした開発者 → 危険 ↑

  • 問題正義 + 設計 + 判断する開発者 → むしろ身の代金 ↑


4 今解雇が多い “本当に理由”もあって

AIだけの問題ではなくて:

  • 鼻でも時 IT 人力過剰採用

  • 金利上昇 → 投資減少

  • スタートアップ泡崩壊

がタイミングに AIが名分を与えたことに近い:

“AI あるから減らしても良いでしょう?”


5 これからどうなるか? (現実的な絵)

  • 開発者消え → ない

  • コーディング職業終末 → ない

  • 開発者の役目再編

これからは:

  • “コードよく組む人”より

  • **“AI 使って問題早く解決する人”**この強まり

一人が:

  • 企画一部

  • 設計

  • 具現

  • テスト自動化
    剥けるカバーする時代


1行要約

AIは開発者を無くすのではなく
“開発者需要の形態”を変えているし,
会社らはそれを費用節減の方で先に使っている.

知りたかったこと一つだけ問って見たいことが:

原文を見る

ai 발전으로 왜 개발자들이 해고 될까? ai를 이용해서 생산성을 높이면 되는데

아마존 Ai로 인해서  대량해고



좋은 질문이야. 이거 요즘 개발자들 사이에서도 엄청 많이 나오는 얘기고, 네 말도 절반 이상은 맞아.

결론부터 말하면
👉 AI 때문에 개발자가 “필요 없어져서” 해고된다기보다는,
회사들이 “더 적은 인원으로도 된다고 착각하거나 선택해서” 해고하는 경우가 많아.

조금 풀어볼게.


1️⃣ 회사 입장에서 보는 현실 (차갑지만 사실)

회사 논리는 보통 이거야:

  • 예전엔
    → 기능 하나 만들려면 개발자 5명이 3개월

  • 지금은
    → AI 쓰면 개발자 2~3명이 같은 걸 만듦

그러면 회사는 이렇게 생각해:

“어? 그럼 5명 다 필요 없네?”

AI로 생산성이 올라가면, 그 증가분을 ‘더 많은 제품’이 아니라
‘인건비 절감’으로 쓰는 회사들이 많아.

이게 첫 번째 이유.


2️⃣ “생산성 ↑ = 고용 ↑”가 항상 성립하지 않는 이유

이론적으로는 네 말이 맞아:

생산성 높아지면 → 더 많은 걸 만들고 → 사람도 더 필요해야 한다

근데 현실에서는:

  • 시장이 무한하지 않음

  • 제품 하나 더 만든다고 매출이 바로 늘지도 않음

  • 투자자들은 “효율”을 미친 듯이 좋아함

그래서 회사는 보통 이렇게 가:

“지금 있는 제품을
최소 인원으로 유지 + 개선하자”

결과:

  • 주니어, 단순 구현 역할 먼저 줄어듦

  • “AI 잘 쓰는 소수의 시니어” 선호


3️⃣ 모든 개발자가 위험한 건 아님 (중요)

AI가 제일 잘하는 건:

  • 반복적인 CRUD

  • boilerplate 코드

  • 단순 변환 작업

AI가 아직 못하는 건:

  • ❌ 요구사항 정리

  • ❌ 애매한 비즈니스 로직 판단

  • ❌ 장애 터졌을 때 원인 추적

  • ❌ “이 기능, 만들어야 돼?”라는 판단

그래서 실제로는

  • 코딩만 하던 개발자 → 위험 ↑

  • 문제 정의 + 설계 + 판단하는 개발자 → 오히려 몸값 ↑


4️⃣ 지금 해고가 많은 “진짜 이유”도 있어

AI만의 문제는 아니고:

  • 코로나 때 IT 인력 과잉 채용

  • 금리 상승 → 투자 감소

  • 스타트업 거품 붕괴

이 타이밍에 AI가 명분을 준 것에 가깝다:

“AI 있으니까 줄여도 되겠지?”


5️⃣ 앞으로 어떻게 될까? (현실적인 그림)

  • ❌ 개발자 사라짐 → 아님

  • ❌ 코딩 직업 종말 → 아님

  • ✅ 개발자의 역할 재편

앞으로는:

  • “코드 잘 짜는 사람”보다

  • **“AI 써서 문제 빨리 해결하는 사람”**이 강해짐

한 명이:

  • 기획 일부

  • 설계

  • 구현

  • 테스트 자동화
    까지 다 커버하는 시대


한 줄 요약

AI는 개발자를 없애는 게 아니라
“개발자 수요의 형태”를 바꾸고 있고,
회사들은 그걸 비용 절감 쪽으로 먼저 쓰고 있다.

궁금한 거 하나만 물어볼게:

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