サポートエンジニアとして働いている実感として、テック系の職種の中で1番生成AIにより代替されやすい職種がサポートエンジニアであると感じています。
現段階においても会社が生成AIを活用する方向に舵を切ると、大幅に人員を削減できると思っています。
皆様の意見をぜひお聞かせください。
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サポートエンジニアとして働いている実感として、テック系の職種の中で1番生成AIにより代替されやすい職種がサポートエンジニアであると感じています。
現段階においても会社が生成AIを活用する方向に舵を切ると、大幅に人員を削減できると思っています。
皆様の意見をぜひお聞かせください。
何のサポートをしているかによる所が大きく、それによって、必ずしも影響を受けないのでは、という気もします。
何らかのアプリケーションの場合、問い合わせのパターンがある程度決まりきっていて、言わば膨大なFAQを有していて、それにマッチさせる形での対応に近づき、代替されやすいなど。
一方、インフラやミドルウェアなど、テクノロジーの深い知識を有した上での対応が必要となると、事象の理解、ログや入出力データの解析、再現性の確認など、専門を有したエンジニアが行わないと、サポートという顧客対応レペルの品質の作業が出来るのか？と、疑問に感じます（出来るものなのか・・？）
みなさんご存知某クラウドインフラのサポートエンジニアのため、インフラ・ミドルウェアを専門的に担当していますが、レイヤーが違うだけでアプリケーションサイドと難易度が変わるかと言われると大差ないと思っています。
お問い合わせの内容は多種多様ですが、技術的に難解なケースは稀ですし、大体は過去のケースのパターンに沿っています。
難解なケースであった場合もエスカレーションするまでにいくつかプロセスは必要なものの、最終的には製品担当にエスカレーションすることがサポートエンジニアの役割となっています。
生成AI→サポートエンジニア→製品担当のようなエスカレーションプロセスにするだけでも1ケースあたりの工数は大幅に削減できると思うので、ポジションの数が減る可能性は大いにあると思っています。
おっしゃる通り、tier1のサポートは大部分がAIに置き換わっていきそうだなと私も思っていました。一方でtier2, 3のサポートは現段階ではヒトの介在価値がある（というかAIだと解決できない）と思ってます。
BigTech でサポートエンジニアやってる者です。
自分が問題解決する際にやっていることを言語化すると、お客様から繰り返し情報を引き出しつつ、システムの当たりをつけて、そのシステムのドキュメントやソースコードを読み、膨大な量の External/Internal なログ・トレース・メトリクスから怪しい箇所を見つけ出し、時には検証用のコードを書き、それら情報をまとめてプロダクトチームとディスカッションし、原因や修正、ワークアラウンドを総合的に判断してお客様に伝える、ということをやっています。
これら全てをやってくれる AI のシステムを組むのは出来なくはないかもしれませんが、相当難易度が高い印象です。一方で生成AIを使用してドキュメントから仕様を素早く見つけたり、検証用のコードを書くのを手伝ってもらったりなど、個々のタスクをブーストしてくれる使い方はあるので、より効率的に働けるようになると思っています。
逆に、そのような働き方ではなく、単にドキュメントの内容を答えるだけの仕事をしている場合は、AIの代替が進むと思いますし、いってしまえばお客様側でAIを使った自己解決ができるので、仕事はなくなっていくかもしれません。
完璧に代替するものを作るのは難しいかもしれないですが、90%くらいのクオリティのものであれば割とすぐ作ることができる印象です。
人がかいさないことで、サポートの返答スピードが上がったり、雑な質問をしやすくなったりなどで、トータルでAIサポートの方が良いといった方向に進むのではないでしょうか？
また、数年かければ、サポートの質自体も人間に勝るのではないかと考えています。
AWS が発表した Amazon Q のようにナレッジベースで回答可能な問い合わせの回答者が AI に代替される事は確実に起こり得ると思います
一方でリソース調査・検証を要するような問い合わせが AI に代替されるかについては、その頃には質問者側もすでに AI に置き換わっているような気がします
トピック投稿主様へ
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