AIはプログラミングも得意だと評判です。
簡単なアルゴリズムで一からプログラムを書くなら、自分でうんうん考えるより余程完結でシンプルなコードを生成します。
これまでなら、インターネットを検索しまくって集めた情報を、貼り合わせてコーディングしなければならなかったものが、AIが提示するコードをコピーするだけで即実行に移せます。
おそらくインターネット上に存在するアルゴリズムの中で、最も熟れたコードを一瞬で手に入れることができるでしょう。
最近は文系の人でもプログラムが作れる（ような）、ノーコードという手法が企業で採用されつつありますが、実際は何らかのコードが影で動作するわけですから、AIが作ったコードを実行するのと変わりはありません。
どちらが後々のメンテナンス性に優れるかと言う観点は大事ですが、そもそもAIに指示しただけでできたコードを、わざわざ人手でメインテナンスする必要もないでしょうから、システムのメインテナンスという言葉さえも死語になる可能性があるいます。
オープンソースでデータの加工が簡単にできる、Apache NiFiというものがあります。
ワードやパワーポイントを使うように、必要な処理を選んで内容を設定し、処理間を接続します。
すると大量のデータから必要なものだけを抜き出して、いろいろな処理を加えた後、指定した形式で保存することができます。
これらの設定が、グラフィックユーザーインターフェースによって、フローチャートを書くだけでプログラムが完成するのです。
ところが処理の設定には複雑なものがあって、Geminiが言うやり方ではエラーが出続けて、何度やっても先に進めません。
そこでChatGPTにエラーの内容を伝えたところ、その処理は条件をコンテナとして保存するので、処理名を付けてその中に処理内容を記載すればよいと指示されました。
確かにChatGPTをのやり方は正解で、エラーが消えて先に進めることができました。
まあ、頭の良い二人のクラスメートに聞いたら、違うことを教えられたなんてことはよくあります。
同じ質問を別のクラスメートに聞き直すのは、人間なら気を悪くしそうですが、AIはその辺りはドライです。
気兼ねなく聞き比べられるのもAIの長所かもしれません。