AIコーディングアシスタントが主流になるにつれ、ソフトウェアエンジニアリングが簡単になるとの思い込みが広がる。しかし、シニアエンジニアの最近の考察は逆を示唆する。AI生成コードは、書くことから保守へと負担を移すことが多い。著者は、AIを使って機能を完成させたが、変更のたびに障害が発生したインターンの事例を紹介。アドバイスはコードのデバッグではなく、評価セットはあるか、バッドケースのログはあるか、今週コードを削除したかといった根本的な質問だった。AIはコードを速く生成できるが、テスト、失敗追跡、整理といったエンジニアリング規律がなければ、コードベースは脆弱になる。この視点はAIツールを統合するチームにとって重要で、人間の役割が品質管理とアーキテクチャの整合性に進化することを強調する。ツールが変わっても、時代を超えた原則は重要であり続ける。
シニアエンジニアは、AIがコードを書いても、テストスイートやバッドケース追跡、定期的なコード削除といった厳格なエンジニアリングプラクティスの必要性は変わらないと主張。AI生成コードは規律がなければメンテナンスの悪夢を生むと指摘する。AI導入が進む中、リーダーが基本に立ち返るべきシグナル。