論文の概要: Human-AI Collaboration and the Transformation of Software Engineering Work
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.03394v1
- Date: Tue, 02 Jun 2026 09:36:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-03 22:00:04.911948
- Title: Human-AI Collaboration and the Transformation of Software Engineering Work
- Title（参考訳）: 人間とAIのコラボレーションとソフトウェア工学の変革
- Authors: Mamdouh Alenezi,
- Abstract要約: Generative AI(GenAI)とAgenic AIのソフトウェア開発への統合は、ソフトウェアエンジニアリングの再構成である。
私たちは、どの伝統的なアクティビティが自動化されているか、拡張されているか、新しく現れているかをマップします。
我々は、実証可能な9つの命題を導き、理論、産業労働の変革、大学のカリキュラム、組織的リーダーシップへの意味を明確に示します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The integration of Generative AI (GenAI) and Agentic AI into software development is reconfiguring software engineering from an activity centered on human authorship of code into a discipline centered on directing, verifying, and governing autonomous and semi-autonomous systems. Drawing on a curated, multi-source evidence base of recent peer-reviewed and archival studies -- including large-scale empirical observations of autonomous coding agents contributing hundreds of thousands of pull requests to open-source repositories -- this paper synthesizes how the locus of engineering work is shifting from individual coding productivity toward human--AI collaboration, agent orchestration, verification and validation, governance, and socio-technical systems thinking. We adopt a structured interpretive synthesis to characterize three coexisting paradigms: Traditional, Generative AI-Enabled, and Agentic AI-Enabled software engineering. We map which traditional activities are being automated, which are being augmented, and which are newly emerging, and we trace plausible role trajectories over the next decade. The paper's principal contribution is an original, theory-driven competency framework that organizes the capabilities required of future engineers into five interacting categories -- % technical, cognitive, socio-technical, governance, and organizational -- % operationalized through a competency matrix and a transformation framework linking paradigm shifts to capability demands. We derive nine empirically testable propositions and articulate implications for theory, industry workforce transformation, university curricula, and organizational leadership. We argue that, as code becomes abundant, the durable value of the software engineer increasingly resides in intent specification, critical judgment, and accountable oversight rather than in the sheer volume of code produced.
- Abstract（参考訳）: Generative AI(GenAI)とAgenic AIのソフトウェア開発への統合は、人間のコードのオーサシップを中心としたアクティビティから、自律的および半自律的なシステムの指揮、検証、管理を中心とした規律へと、ソフトウェアエンジニアリングを再構成する。
オープンソースリポジトリに数十万のプルリクエストを提供する自律的コーディングエージェントの大規模な実証的な観察を含む、最近のピアレビューおよびアーカイブ研究の、キュレートされたマルチソースエビデンスベースに基づいて、この記事では、エンジニアリング作業の軌跡が、個々のコーディング生産性から人間-AIコラボレーション、エージェントオーケストレーション、検証と検証、ガバナンス、社会-技術システム思考へと移行している様子を合成する。
我々は、従来型、生成型AI-Enabled、エージェント型AI-Enabledソフトウェアエンジニアリングという3つの共存パラダイムを特徴付けるために、構造化解釈合成を採用する。
我々は、どの伝統的なアクティビティが自動化され、拡張され、新しく現れているのかをマップし、今後10年間にもっともらしい役割の軌跡を辿る。
技術、認知、社会技術的、ガバナンス、組織といった5つの相互作用するカテゴリ – %は能力マトリックスとパラダイムシフトを能力要求にリンクするトランスフォーメーションフレームワークを通じて運用されている。
我々は、実証可能な9つの命題を導き、理論、産業労働の変革、大学のカリキュラム、組織的リーダーシップへの意味を明確に示します。
コードが豊富になるにつれて、ソフトウェアエンジニアの永続的な価値は、生成されるコードの量よりも、意図的な仕様、批判的な判断、説明可能な監視にますます依存している、と私たちは主張しています。
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