迅速なエンジニアリングの台頭とケース:非常に短い時間内に有望なAIの職業が時代遅れになった方法
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公開:2025年4月30日 /更新:2025年4月30日 - 著者: Konrad Wolfenstein
なぜ迅速なエンジニアが来たよりも速く消えるのか
2023年からの最もホットなAIジョブの上昇と減少
迅速なエンジニアの職業は、有望な職業として迅速に宣伝されています。 ChatGptなどの大規模な音声モデルは仕事の世界に革命をもたらしますが、2025年には、最適なエントリの文言の専門的な役割がすでに大幅に不要になっていることがわかります。ウォールストリートジャーナルの現在の報告によると、「2023年の最もホットなAIジョブ」は数年以内に労働市場から実際に消えています。ユーザーの意図を理解する上でますます良くなっているより強力なAIモデルの急速な発展は、迅速なスキルが一般的な能力としてより需要が高く、独立したジョブプロファイルとしてより少ないことを意味しています。この開発は、AI技術が労働市場を変える前例のない速度の例です。
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迅速なエンジニアリングの短い歴史
「プロンプトエンジニアリング」という用語は、大規模な言語モデル(大規模な言語モデル、LLM)の広がりの過程で作成され、AIシステムから最適な回答を得るために正確な指示を策定する技術について説明します。 2022年から2023年の間に、この活動への関心は急速に増加し、ハイテク業界で多くの議論された新しい仕事プロファイルに発展しました。
ハイフェーズ:ゴールド掘削ムード2023
2023年の終わりに、迅速なエンジニアリングは、テクノロジーセクターで最も切望されている新しい仕事の1つでした。 2023年11月のウォールストリートジャーナルのビデオでは、企業がこの役割に年間最大250,000ドルの給与を提供していることが示されました。このビデオは、迅速なエンジニアリングが、Chattなどの大規模な音声モデルの出現によってのみ可能であったまったく新しい種類の仕事と見なされていることを示しました。
このアクティビティの中核は、生成AIシステムから可能な限り最良の回答を得るために、テキスト入力または「プロンプト」を記述することでした。その背後にあるロジックは単純でした。入力の方が良いほど、出力が良くなります。迅速なエンジニアは、人間と機械の間の翻訳者と見なされました。マシンは、プログラミングの知識のない人々が複雑なテクノロジーにアクセスできるようにする必要があります。
迅速な幻滅
最初の熱意と高い給与の約束にもかかわらず、幻滅はすぐに起こりました。 MicrosoftのKIの最高マーケティング責任者であるJared Spataroのように、「2年前に誰もが言った:「ああ、すぐにエンジニアが熱い仕事になると思います。」それはまったく真実ではないことが判明しました」。この声明は、期待がこの職務記述書にどれだけ速く変化したかを示しています。
2025年の現実は異なって見えます。WallStreet JournalのIsabelle Bousquetteは、役職の「プロンプトエンジニア」を持っている人を知らないことを発見しました。有望なキャリアパスとして始まったものは、わずか2年以内に実質的に解散しました。
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急速な減少の理由
独立した職務記述書としての迅速なエンジニアリングの急速な降下は、今日では特別な迅速なエンジニアがほとんど需要がないようになったいくつかの技術的および組織的な開発に起因する可能性があります。
AIモデルの技術進歩
衰退の重要な要素は、AIモデル自体の迅速な開発です。大規模な言語モデルの新しいバージョンは、ユーザーの意図を理解するために直感的に非常に優れています。これにより、完璧な入力を策定する高度に専門化された専門家の必要性が軽減されます。
現代のAIシステムは、指示を完全に理解していない場合は質問をすることができます。このインタラクティブな能力により、モデルはダイアログを使用して明確にできるため、洗練された迅速なテクニックがそれほど重要ではありません。
2025年のデロイトの年次「Tech Trends」レポートは、AI開発を前進させる3つの柱を特定しています:小言語モデル、マルチモーダルモデル、エージェントベースのAI。これらの開発は、AIと対話する方法を変え、専門化された迅速な策定をますます余分にします。
迅速な知識の民主化
もう1つの重要な理由は、企業内の迅速なスキルの幅広い調停です。個々の専門家に頼る代わりに、今日、AIモデルを効果的に使用するさまざまな機能で従業員を訓練しています。全国のCTOであるジム・ファウラーは、それを簡潔に要約しています。「これは、独立した役職ではなく、役職の中で能力になることがわかります」。
この知識の民主化は、孤立した専門家の役割に集中するのではなく、AI能力を拡大する一般的な傾向に対応しています。これにより、より多くの従業員が特定の作業分野でAIツールを効果的に使用できるようになります。
既存のジョブプロファイルへの統合
かつて独立した職業として意図されていたものは、既存の役割内のコンポーネントに発展しました。 AI-ProMPTスキルは、今日の既存のジョブプロファイルの補足と見なされています。この統合は、AIが仕事の世界にどのように埋め込まれているかについてのより現実的なアプローチを反映しています。
実際にAIの副社長であるハンナ・カルフーンは、「この役割に対する多くの実際の態度を必ずしも見たわけではない」と確認した。これは、最初の誇大広告にもかかわらず、純粋な迅速なエンジニアに対する真の需要が限られていたことを示しています。
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詳細については、こちらをご覧ください:
専門化の代わりに適応:AIコンピテンシーの未来
AIによる労働市場の変革
迅速なエンジニアリングの場合は、AIが労働市場で引き起こす迅速な変更の模範的です。この開発は、AIが両方のジョブを排除し、新しいジョブを作成するより広いパターンに適合しますが、これまで知られていませんでした。
ハイテクジョブの要件の変更
テクノロジーセクターのJoBL景観は、ますます複雑になり、混乱しています。 Wall Street Journalによると、求人名は「より多様で、曖昧で、重複し、時には意味のない」になりました。これは、特にAIの分野で適用されます。AIは、その意味の一般的な理解が確立される前に、新しい役割が生じ、消えます。
すぐにエンジニアリングは独立した規律として速やかに重要性を失いますが、他のAI関連のスキルの需要は増加します。 LinkedInへのコメントは、AIシステムエンジニアや、より深い技術的知識を必要とする他のポジションが需要が高まっていることを示しています。
ソフトウェア開発への影響
AIは、AI自体の周りの役割を変更するだけでなく、ソフトウェア開発などの専門分野も確立しました。コーディングプロセスの重要な部分を自動化できるAIベースのコーディングツールは、10%以上の効率の増加に貢献し、コード生産を速くすることになります。
この開発は、企業が生成的なAIコーディングツールにますます依存しているため、新しい従業員を雇用する際に、よりスリムな開発チームとより高い要件につながる可能性があります。これは、AIが既存の専門分野をどのように変換するかの別の例です。
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迅速な競争の未来
すぐにエンジニアリングは独立した職業として速やかに重要性を失いますが、AIシステムと効果的にコミュニケーションをとる能力は引き続き関連しています。ただし、当初予想されるものとは異なるフォームが必要です。
さまざまな専門分野への統合
将来的には、迅速なスキルがさまざまな職業に統合されることが期待されています。 LinkedInユーザーは次のようにコメントしています。「各マーケティングチームには、AIの能力、体系的な思考、迅速な経験、テストと学習のメンタリティを持つ人が必要です。これは、ジョブタイトルについてではなく、チームにこれらのスキルを固定することについてです」。
この視点は、より微妙な開発を示しています。迅速にエンジニアの代わりに、企業はAIツールを効果的に使用できるさまざまな部門の従業員を必要としています。 AIと相互作用する能力は、今日のデジタル知識と同様に、基本的な能力になります。
新しい専門化とより複雑なタスク
より高度なAIモデルを通じて、シンプルな迅速なエンジニアリングは時代遅れですが、新しい、より複雑なローラーが作成されます。 LinkedInのコメンテーターは、たとえば、彼の会社がプロンプトエンジニアの代わりに「迅速にコーディネーター」を雇ったと述べています。
別のコメントは、プロンプトがバックエンドパイプラインにも埋め込まれていることを示しています。「LLMが検索で使用されている限り、推奨事項、要約、エージェントベースの作業、またはコンテンツ生成のためにモデルの動作を設計、テスト、待機する必要があります」。これは、特定の技術的コンテキストでは、特殊な迅速な経験が依然として関連していることを示しています。
AI主導の仕事の世界のために教える
迅速な上昇と迅速なエンジニアリングは、AI主導の労働市場のダイナミクスに関する貴重な洞察を提供し、従業員と組織に教育を提供します。
技術変化の速度
おそらく最も重要な知識は、AI関連のジョブプロファイルが開発する前例のない速度です。以前の技術革命は、特定の職業を変えるために数十年を必要とすることがよくありましたが、これは数年または数ヶ月以内にAI時代に起こります。
この急速な進化には、継続的な適応と彼らのスキルを絶えず開発する意欲が必要です。また、すぐに時代遅れになる可能性のある高度に専門化されたニッチなスキルに向けた移転可能なコアコンピテンシーの重要性を強調しています。
専門化の代わりに統合する傾向
もう1つの重要な発見は、完全に新しい専門化を作成する代わりに、AIスキルを既存の役割に統合する傾向です。これは、組織にテクノロジーがどのように組み込まれているかについてのより現実的な見方に対応しています。
教育機関とトレーニングプログラムの場合、これは、孤立したAI専門家をトレーニングする代わりに、既存の専門分野の補足としてAIスキルを伝える必要があることを意味します。さまざまな専門的なコンテキストでAIツールを効果的に使用する機能は、純粋な技術的専門知識よりもますます価値があります。
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AIワークの世界の発展
独立した職務記述書としての迅速なエンジニアリングの急速な上昇と下降は、労働市場での人工知能の変革力を示しています。わずか数年で、有望なキャリアパスは、高給の特別職業から、異なる役割に関連する統合能力に変わりました。
AIモデルの技術的進歩、AIの知識の民主化の増加と既存の職務プロファイルへの統合は、迅速にエンジニアが今日需要がほとんどないことを意味しています。それにもかかわらず、AIシステムと効果的に通信する能力は、当初予想されていたものとは異なる形ではあるが、価値があり続けている。
この開発は、労働者と組織が継続的に自分自身を適応させ、さらに訓練する必要性を強調しています。 AIによってますます形作られる仕事の世界では、技術の変化を予測し、それに応じてスキルを開発できる人々。
迅速なエンジニアリングのケースは、AIによる労働市場のより広範な変革の始まりのみである可能性があります。特定の専門分野が発生し、合格しますが、継続的に継続的に学習する能力は、仕事の将来にとって最も重要な能力のままです。
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