AIが雇用に与える影響についての議論で、ソフトウェアエンジニアリングは自動化の影響を最も受けやすい職業の一つと見なされてきた。しかし、プリンストン大学のArvind Narayanan氏とSayash Kappor氏は最近のエッセイで、AI能力が一定の閾値に達すれば大量解雇を引き起こすという物語を否定する十分な証拠があると主張している。規制の障壁が非常に低いソフトウェア業界でさえAIによる失業は起きておらず、他の職業はさらに影響が小さい可能性が高いという。
最も直接的な証拠は米国ニューヨーク州から得られている。2025年3月、ニューヨーク州はWARN法（労働者調整・再訓練通知）の申請にAI開示チェックボックスを追加した最初の州となった。最初の1年間で160社以上がWARN通知を提出したが、AI関連の項目にチェックを入れた企業は一つもなかった。これは、企業の人員削減がAIによって引き起こされているわけではないことを示唆している。
では、なぜAIは予測に反してソフトウェアエンジニアを置き換えていないのか。Narayanan氏とKappor氏は、ソフトウェアエンジニアリングが単に「コードをコンピュータに入力する」だけではないことが鍵だと指摘する。AIはコーディングの段階を確かに加速させるが、本当のボトルネックは別のところにある。タスク分解調査によれば、開発者は会議やデバッグに多くの時間を費やしている。しかし、その会議で何をしているのか、なぜAIにできないのか、デバッグは能力向上とともに自動化されないのか、といった疑問が残る。真のボトルネックを理解するには、定性的な分析を行い、ソフトウェアエンジニア自身が自動化に抵抗する仕事をどう捉えているかを掘り下げる必要がある。
彼らの分析は三つの核心的なボトルネックを明らかにした。第一に、何を構築するかを決定し明確にすること。第二に、納品物を検証し責任を負うこと。第三に、コードベース、ビジネス、環境に関する深い人間の理解であり、これは最初の二つを遂行するために不可欠である。これらのボトルネックがソフトウェアエンジニアリングの真の価値を形成している。
Simon Willison氏はブログで、AI支援は意思決定と検証のステップを確かに助けるが、「深い人間の理解」こそが自身の提供する価値の鍵であり続けると述べている。同氏は、どれほど強力なAI支援があっても、生み出す価値は問題とエージェントが構築する解決策をどれだけ深く理解しているかに依存すると考えている。この見解は、AIがソフトウェアエンジニアを置き換えるのではなく、より人間の判断と理解を必要とする領域へと仕事の重心を移すというNarayanan氏とKappor氏の結論と一致する。