You have to beat the models at something
L'auteur soutient que les ingénieurs logiciels devraient être évalués selon leur « valeur par rapport au remplaçable » plutôt qu'en fonction des revenus produits, car les modèles d'IA rendent l'écriture de code beaucoup moins coûteuse. Les modèles d'IA commettent surtout des erreurs d'ignorance (ne pas connaître des modules ou standards internes) et de paranoïa (ajouts redondants ou complexification inutile), ce qui rend la familiarité profonde avec la base de code précieuse. On ne peut pas se reposer sur des boucles de révision automatisées entre agents d'IA, car différents modèles tendent à reproduire les mêmes fautes structurelles et à amplifier les nitpicks, produisant du code excessivement prudent. La communication technique reste un atout humain durable parce que les modèles peuvent régresser stylistiquement, que la « bonne » écriture est difficile à évaluer automatiquement et que les lecteurs développent souvent une forme d'aveuglement face au contenu généré par l'IA. La conclusion est que les ingénieurs doivent éviter d'être de simples intermédiaires qui soumettent les sorties d'IA telles quelles et doivent plutôt exploiter leur connaissance du système et leur capacité à communiquer clairement pour combler les lacunes des modèles.