サイモン・ウィリソンはHeavybitのポッドキャスト「High Leverage」のエピソード9で、ジョセフ・ルシオとAIコーディングツールについて議論し、自身のワークフローにおける気になる変化を明らかにした。それは「バイブコーディング」（コードを一切見ずにAIに任せる手法）と「エージェンティックエンジニアリング」（プロのソフトウェアエンジニアがAIを活用して品質を高める手法）の境界が薄れてきているという実感だ。
ウィリソンは当初、この二つを明確に区別していた。バイブコーディングは個人用ツールに適し、バグが自分だけに影響する場合に有効だが、他人向けのソフトウェアでは無責任だと主張していた。一方、エージェンティックエンジニアリングはセキュリティや保守性、パフォーマンスを理解したプロフェッショナルが、自らの能力を最大限に引き出すためにAIを使うものだ。しかし、AIエージェントの信頼性が向上するにつれ、ウィリソンは本番レベルのコードでもAIが生成した行を逐一レビューしなくなった。例えばClaude CodeにJSON APIのエンドポイントを依頼すれば、適切にSQLクエリを実行し、結果をJSONで返すコードを正しく生成する。それにはテストやドキュメントも自動で追加される。だが、コードをレビューしないことへの罪悪感が湧き上がる。「レビューしていないコードを本番で使うのは本当に責任ある行動なのか？」と。
このジレンマに対して、ウィリソンは大組織での経験を思い出す。かつてエンジニアリングマネージャーとして、他のチームが作成した画像リサイズサービスをドキュメントだけ見て利用し、問題が起きた時だけコードを調べた。同じようにAIエージェントを「半ブラックボックス」として扱い始めているという。ただし、人間のチームには評判や説明責任があるが、Claude Codeにはそれがない。それでも、AIは一貫して期待通りのコードを生成し、自身のスタイルに合った成果物を提供し続けている。
ここには「逸脱の正常化」の危険が潜む。AIが監視なしで正しいコードを書き続けるたびに、将来の誤ったタイミングで過信し、痛い目に遭うリスクが高まる。
ソフトウェア評価の新たな課題も浮上した。以前は、GitHubリポジトリに100回のコミット、優れたREADME、自動テストがあれば、作成者が細部に気を配った証拠と見なせた。しかし今では、AIが30分で同様のリポジトリを生成できる。見た目は全く同じで、質の見極めが不可能だ。ウィリソンは、テストやドキュメントの品質よりも、実際に誰かがそのソフトウェアを使い続けたかどうかを重視するようになった。「バイブコーディングで作ったものを2週間毎日使っていれば、それがどれだけ価値あるかは明らかだ」と述べる。
ボトルネックも変化した。1日200行のコードから2000行へと生産性が向上したことで、ソフトウェア開発ライフサイクル全体が影響を受ける。設計プロセスも例外ではない。Anthropicのデザインリーダー、ジェニー・ウェンは「設計を正しく行わなければならないという前提が、エンジニアが間違ったものを3ヶ月かけて作るリスクに基づいていた。しかし、構築に3ヶ月もかからなくなれば、設計プロセスはもっと risky でも構わない」と指摘している。
キャリアへの不安については、ウィリソンは楽観的だ。「AIツールとの対話は、大多数の人間にとって『月の言葉』のように理解不能だ。ソフトウェア開発は今も非常に困難であり、AIは経験の増幅器にすぎない。経験豊富なエンジニアほど、その恩恵を大きく受けられる」と語る。政治コメンテーターのマシュー・イグレシアスのツイート「私はバイブコーディングを望まない。プロが管理するソフトウェア企業がAI支援を使って、より良く、より安く、より多くの製品を提供することを望む」に同意し、自分は配管工を雇うのと同様に、プロフェッショナルなソフトウェア製品を選ぶだろうと述べた。
SaaS企業への脅威として、企業が内製化する可能性が議論されるが、ウィリソンは「エンタープライズ版の『自分が使ったことのあるプロジェクトしか信頼しない』という原則が働く。少なくとも2つの大企業が6ヶ月間成功裡に使ったCRMでなければ、リスクを取ろうとは思わない」と述べ、実績のあるソリューションの価値は依然として高いと結論づけている。