最近の調査により、生成AIアプリケーションの開発者は、
スキルギャップ、未熟なツール、非効率なプロセスなど、
さまざまな課題に直面していることが明らかになった。
―スキル不足と学習コスト―
生成AIの分野では、熟練した開発者の不足が顕著だ。
調査によると、自らを生成AIの専門家と認識している
開発者はわずか24%にすぎない。機械学習エンジニアや
AIエンジニアなどの分野でも、その割合は半数未満に
とどまる。このスキルギャップは、AI開発の
急速な進化と、新しい技術の絶え間ない出現に
起因しているものだ。
さらに、新しいツールの習得に時間をかけたくないという
開発者の声も上がっている。3分の2以上の開発者は、
新ツールの学習に2時間以下しか割けない。
―ツールの不足と限界―
開発者は、AIアプリケーションの開発に5～15種類の
ツールを使用しているにもかかわらず、それらのツールが
十分なニーズを満たしていないと言っている。特に、
性能、柔軟性、使いやすさ、統合性が重要な要件と
されているが、これらの特性を備えたツールが
見つからないことが課題となっている。
―AI開発スタックの改善―
生成AIアプリケーションの開発を効率化するには、
現在の開発スタックを改善する必要がある。開発者は、
学びやすく直感的なツールを要求している。
―総論―
生成AIの普及により、その技術を活用した
アプリケーション開発はますます重要になってきている。
しかし、開発者の多くは現在スキル不足やツールの限界などの
課題に直面している。これらの障害を克服するためには、
開発スタックとプロセスの改善が不可欠だ。技術の進化に
対応しながら、開発者がより効率的に働ける環境を
整えることが、今後求められるだろう。
0 件のコメント:
コメントを投稿