Daniel Jebaraj氏は、多くのプラットフォーム向けの開発者用ソフトウェアコンポーネントとレポーティングツールの製品開発を主導するSyncfusionのCEOです。
テクノロジー関連のニュースフィードを開くと、多くの見出しは同じです：レイオフ、採用凍結、また別のチームが「AIを中心に再構築」されたというニュースです。
長年にわたり、AIが仕事を奪い、テクノロジーやソフトウェア開発業界の機会を劇的に減らすという警告がありました—この業界は、キャリア成功のための安全な選択肢として広く見られてきました。
確かに、大規模言語モデル（LLM）が有能な開発者からキーボードを奪っていると想像するのは簡単ですが、私の日常は異なる物語を語っています。AIによるコーディング支援が向上するたびに、私のチームは退屈で反復的なタスクに埋もれていた新しいプロジェクトに取り組むための余裕が生まれます。
俯瞰すると、データもこれを裏付けています：世界経済フォーラムの2025年未来の仕事レポートによると、ソフトウェアおよびアプリケーション開発者は2030年までに最も急成長する職種の一つであり、500万以上の雇用が創出されるとされています。このように、AIは人員削減の斧ではなく、採用を加速させる高オクタン燃料なのです。真の課題は、リーダーがその燃料を活用するための適切な新しい役割を創出できるかどうかにあります。
乗数効果
この採用圧力は、現代のソフトウェア業務の数学に組み込まれています。あるプロダクトチームにAIによる自動補完を導入したところ、かつては数週間もかかっていたタスクが数日で完了するようになりました。この効率向上は素晴らしすぎるように感じましたが、次のスプリント計画会議で現実が明らかになりました：プロダクトマネージャーは単により野心的な機能をバックログに追加したのです。開発速度は上がり、キューは増えました。
マッキンゼーの調査は、私たちがリアルタイムで目の当たりにしていたことを確認しています：生成AI（GenAI）ツールは、ルーティンコーディングに費やす労力を35%から45%削減し、「週単位から日単位へ」のサイクルタイムを実現します。古典的経済学ではこれを「リバウンド効果」と呼びます—コストを下げると需要が高まるのです。ソフトウェアにおいては、コード作成のコストが下がることで、ステークホルダーはより大きな夢をより早く描くようになり、それがより多くの仕事を生み出し、必然的により多くの優秀な開発者が必要になります。
• ヒント1：バックログの増加と開発速度を同時に追跡しましょう。両方の線が一緒に上昇していれば、AIは役割を果たしている（そして追いつくために追加の人員が必要になる）ということです。
新たな開発者の役割とキャリアパス
AIは組織図を縮小しているのではなく、新しい形に変えているのです。業界全体で、AIクオリティリード、モデルオプスエンジニア、プロンプトエンジニアなど、最近まで聞いたこともなかった役職の求人が掲載されるようになりました。
リーダーたちはすでにこの拡大に賭けています。GitHubのCEO、Thomas Dohmke氏は次のように述べています：「最も賢い企業はより多くの開発者を雇用するでしょう」。私の会社が協業しているマイクロソフトのCEO、Satya Nadella氏は、役割がエージェントの群れを統率する「フルスタックビルダー」というハイブリッドに融合していくと見ています。そしてNVIDIAのJensen Huang氏はAIを「最大のテクノロジー平等化装置」と呼び、それが置き換える以上の機会を創出すると主張しています。
テクノロジーリーダーにとって緊急の問題は、人材市場がハイブリッド型の専門知識を獲得する前に、既存のキャリアパスがそれを認識できるかどうかです。
• ヒント2：今すぐ職務記述書と昇進基準を書き直しましょう。ドメイン専門知識とモデル管理を融合させる人材を評価することで、このミックスをマスターすることが成長への最も明確な道であることを示します。
資格が重要でない時代のリーダーシップ
私は以前、可能性が経歴に勝ると書きました。学位はオプションであり、好奇心は必須です。例えば、ケニアのオフィスでは、独学の新人たちがAIを活用したツールを難なく使いこなし、テスト自動化のリーダーに成長しています。彼らの進歩は、テクノロジー企業のレイオフがしばしば侵食するもの、つまり心理的安全性にかかっています。
エンジニアリングリーダーのSebastiano Armeli氏は、恐怖が企業が最も必要としている時にイノベーションを抑制すると警告しています。チームは次の人員削減の対象になるのではないかと心配していると、実験をしなくなります。
私は、すべてのAIの導入を労働力の代替ではなく、学習の機会として扱うことが重要だと考えています。これは、社内の「スキルマップ」の作成、マイクロコースの提供、若手従業員のクロスファンクショナルな役割への奨励、そして導入状況のオープンな追跡などの形で実現できます。プロンプトデザインやモデルチューニングのマスタリングが、資格や職位に関係なく評価されることを人々が目にすると、彼らは後ろを振り返るのではなく、前向きに取り組むようになります。
• ヒント3：新しいAIツールごとに、再スキル化のための手当と公開の進捗スコアボードをペアにしましょう。透明性のある成長とスキルの進化は、ささやかれる噂に常に勝ります。
生産性向上をより大きなビジョンに変える
これは全ての仕事が安全だということではありません。ルーティン作業は減少し、センセーショナルな見出しは高パフォーマーでさえ動揺させることがあります。しかし、文脈が重要です。
Sam Altman氏は「世界はおそらく1000倍多くのソフトウェアを求めている」と述べており、この需要の急増がすでに開発者の給与を押し上げていると言います。意味するところは明確です：効率性は人員削減ではなく、野心を燃料とすべきなのです。
私の経験則は、生産性の向上を活用してより多くのアイデアをより速く実現し、チームに役割がどのように進化できるかを正確に示すことです。
• ヒント4：四半期ごとに役割進化のスナップショット（追加された新しいスキル、削除されたスキルなし）を公開しましょう。明確さは不確実性をモメンタムに変える助けになります。
私はAIを解体ではなく足場と考えたいと思います。リーダーたちは選択を迫られています：余剰能力を人件費削減に使うか、イノベーションのより高い基盤を築くために使うか。私は、次の10年を支配する企業は、より速いコードをより大きなビジョンに変え、地平線の向こうを見通せる開発者を雇用する企業だと信じています。
