その通り。LLMのホットテイクを読んで、これがLLMによって書かれた可能性が99%だと思うのは久しぶりだし、今回も例外じゃないね。売られているトレーニング資料が、プロンプトで同じように置き換えられる確率が99%だと思う。

AGIが俺の仕事を奪うっていう前提を受け入れるとして、俺の仕事は仕様書を読んでコードと出力を確認することなんだ。だから、解雇して訴えるための人間が必要なんだよね。その前にふわふわした管理職や企業の無駄が5層もあるし、AGIはその柔軟なスキルに関してはもっと有能だよ。面倒なプロセスの人たちがいなくなったら、フルタイムでバイブスロップをレビューするのも悪くないかも… 足を上げて、温かいコーヒーを飲みながら、自分とエージェントだけで必要なときに悪態をつけるし。会議もないし、問題もない。

一般的に、今は学ぶのにお金がかかる情報ってほとんどないよね。前に立ってる人は、強制的に学ばせるための規律者みたいなもんだ。

ほとんどのことと同じように、真実はどこか中間にあるんじゃない？真のコストや価値を計算するのはすごく難しいけど、もうちょっと頑張ってそれに近づこうとすることで、みんなが得られるものがあると思う。緊張感を二元的に捉えるのはよくあるけど、数字を追う人たちと贅沢なアーティストたちの対立みたいにね。何度も見てきたけど、あんまり役に立たないよね。

あなたはTFAのポイントの一つを示してるね。機能の使用状況を測定するための適切なツールを持っていて、それを全体のユーザーベースの成長や維持率に信頼性をもって関連付けられるチームは、長期的には魔法のような個人のPMやアナリストに頼るチームよりも成果を上げるだろうね。

より正確になろうとする試みは、ソフトウェアの見積もり（例えば、神話の人月）を見ても分かるように、長い間副作用のためにやってきたって主張してきたんだ。だから、€60kを使って少数のユーザーに直接利益をもたらすことが分かっていて、これが四半期ごとに10件の顧客問題を引き起こし、月に1件のバグ修正が必要になる可能性があることを理解したら、指定された利益と同等の価値を引き出すことを確実にしたくなるよね。さらに、指定されていない利益（例えば、これが2%の顧客に役立つってことは、これが重要なニーズだった市場に開放されて、突然25%成長して22%のユーザーが使うようになるかもしれない）も考慮する必要がある。これを計画することはできるけど、最終的には測定する際に多くは「成功」の半定義されたバージョンに従って壁に物を投げてみることになる。でも、本当に市場を制覇するには、特定の問題領域を深く理解し、それを解決するための壮大なビジョンを持ち、実際にそれを実行することが必要なんだ。だいたい、解決するのが一番得意な問題である必要があるよね！

彼の数学は本当に合ってないよ。ソフトウェアを作るのは、少なくとも以前は、それを維持するよりも桁違いに高かった。でも、どれだけお金を稼げるかは無限の可能性がある（置き換えられるまでは）。だから、例えば今年1000万を投資して、200万のARRを生み出す製品を作ったとしたら、エンジニアリングコストをゼロにできれば5年後には元が取れる。さらに、同じチームを使って別の製品を作って、そのプロセスを何度も繰り返すこともできる。だから、エンジニアリングチームは資産なんだ。でも、ギャンブルでもあるよ。今年1000万を投資して、製品が収益を生まなかったら、その賭けに負けたことになる。もう一度賭けるか、みんなを解雇するかを決めることになる。製品や機能が収益を生むかどうかを予測するのは、非常に難しいか、もしかしたら不可能かもしれない。だから、彼の数学はちょっと無意味だね。

その通り。さらに、時には良いソフトウェアが「たった」1%の時間を節約するだけでも、その1%が精神的疲労を引き起こしたり、悪い決断をさせたりすることもあるんだよね。それが、前のバージョンで辞めていた優れたエンジニアを引き留めることもある。