È morta l'ingegneria del software tradizionale? "Significa questo che l'ingegneria del software tradizionale è morta? Assolutamente no. Gli ingegneri del software—anche quelli che non stanno necessariamente sintonizzando o addestrando modelli di AI—sono ora tra le persone più sfruttate sulla terra. Certo, quelli che stanno addestrando e sintonizzando i modelli sono ancora più sfruttati perché stanno costruendo l'insieme di strumenti che gli ingegneri del software stanno utilizzando. Ma gli ingegneri del software hanno ancora due enormi vantaggi su di te. Primo, pensano in codice, quindi sanno effettivamente cosa sta succedendo sotto la superficie. E tutte le astrazioni sono porose. Quindi, quando hai un computer che programma per te—quando hai Claude Code o un equivalente che programma per te—farà degli errori. Avrà bug. Avrà un'architettura subottimale. Quindi non sarà del tutto corretto. E qualcuno che comprende cosa sta succedendo sotto la superficie sarà in grado di tappare le perdite man mano che si verificano. Quindi, se vuoi costruire un'applicazione ben architettata, se vuoi essere in grado di specificare anche un'applicazione ben architettata, se vuoi essere in grado di farla funzionare ad alte prestazioni, se vuoi che dia il massimo, se vuoi catturare i bug precocemente, allora vorrai avere un background in ingegneria del software. L'ingegnere del software tradizionale sarà in grado di utilizzare questi strumenti molto meglio. E ci sono ancora molti tipi di problemi nell'ingegneria del software che sono al di fuori della portata di questi programmi di AI oggi. Il modo più semplice per pensare a questi è ai problemi che sono al di fuori della loro distribuzione di dati. Ad esempio, se devono eseguire un ordinamento binario o invertire una lista collegata, hanno visto innumerevoli esempi di ciò, quindi sono estremamente bravi a farlo. Ma quando inizi a uscire dal loro dominio—dove devi scrivere codice ad alte prestazioni, quando stai lavorando su architetture che sono nuove o completamente nuove, quando stai effettivamente creando cose nuove o risolvendo nuovi problemi, allora devi ancora entrare e scriverlo a mano. Almeno fino a quando non ci saranno così tanti di quegli esempi che nuovi modelli possono essere addestrati su di essi, o fino a quando questi modelli non possono ragionare sufficientemente a livelli di astrazione ancora più elevati e risolverlo da soli... E ricorda: non c'è domanda per la mediocrità. L'app media—nessuno la vuole, almeno finché non riempie qualche nicchia che è occupata da un'app superiore. L'app che è migliore vincerà essenzialmente il cento percento del mercato. Forse c'è una piccola percentuale che andrà all'app seconda migliore perché fa qualche piccola funzione di nicchia meglio dell'app principale, o è più economica, o qualcosa del genere. Ma in generale, le persone vogliono solo il meglio di qualsiasi cosa. Quindi la cattiva notizia è che non ha senso essere al secondo o al terzo posto—come nella famosa scena di Glengarry Glen Ross in cui Alec Baldwin dice: "Il primo posto ottiene una Cadillac Eldorado, il secondo posto ottiene un set di coltelli da steak, e il terzo posto sei licenziato." Questo è assolutamente vero in questi mercati dove vince il migliore. Questa è la cattiva notizia: devi essere il migliore in qualcosa se vuoi vincere. Tuttavia, l'insieme di cose in cui puoi essere il migliore è infinito. Puoi sempre trovare qualche nicchia che è perfetta per te, e puoi essere il migliore in quella cosa. Questo torna a un vecchio tweet che ho fatto dove ho detto: "Diventa il migliore al mondo in ciò che fai. Continua a ridefinire ciò che fai fino a quando questo non è vero." E penso che questo valga ancora in quest'era di AI."