まず現実を知った方がいいかと

机上で「要件を細分化すればAIが全部やってくれるかも！」なんて言っているうちは、
ただの夢見がちなポエマーです。

要件を機能に分けて、画面に分けて、ロジックに分けて、1行に落とす

それ、ただの開発工程です。
それを人間が必死にやるからこそシステムは動いています。
そこをAIに投げたいなら、そもそもどう分けるかを誰が決めるのか？ という話になる。
結局、人間が要るんです。

今のAIは「人間が決めたことを形にする」のは得意でも、
「何を作るべきか」「どう作るべきか」を自分で判断するのは苦手です。

実際の現場でAIを使っている人たちは、

• 一気に作らせると破綻する
• だから小さく指示する
• でも小さくしすぎると逆に人間の手間が増える

このバランスを探りながら使っています。

どこをAIに任せたいか？の前に、
どこが面倒かを自分で体感していないと的外れな意見になります。

小さいアプリでもいいので、
要件定義 → 設計 → 実装 → テスト を自分でやってみてください。
その上で「ここはAIに振れるな」「ここは人間じゃないと無理だな」を学ばないと、薄っぺらい意見になってしまい誰も相手にしてくれないと思います。

AIで開発を効率化しようというのなら分かりますが、
AIの為に全ての工程を合わせようということは手段が目的化してしまっているのでは無いですか

別に構いませんが、AIが何らかの作業工程に詰まるだけで無駄な工数が発生したり永遠に解決できない課題が発生しませんか

できるのか分かりませんが、AIは膨大な情報を記憶したり文脈を理解するのが苦手だと思います。
データ構造や業務要件を全て覚えさせた上で、破たんのないシステムを開発することは困難じゃないかと今は思います。

AIはインターネットの情報をかき集めて問題を解決することが人間よりも得意ですが、それは人間にも同じことは出来ます。

逆に記述されたSQLからどのようなデータ構造かを推測したり、調べたり、書き直したりはAIにはできませんが、人間には出来ます。

大学生だと想像しづらいかもしれませんが、開発効率のために犠牲にしているものもあり、システム開発というのは完璧なものではないですから、AIの為にシステム開発をするようになると根本的にAIが出来ないことで積みますし、開発効率や保守性が自然と落ちます。
それはつまりは利益が落ちます。

こういう議論って、前提条件があっていないと噛み合わないし、色々と議論していくうちに、結局前提条件の合わせ込みになっちゃったりしますよね。
開発するものがどのようなものかとか、どの程度の規模なのかとか
特にAIがどの程度の性能であることを想定するのかは結構振れ幅が大きいかなと思います。
で、私も駄文を書いていますが、仕様書ベースの開発は注目されつつあるので、これからノウハウが溜まってきてさらに開発しやすくなるところかなとは思うので、時間とともに大幅に変化するのではないかと思います。
vibe codingや仕様書ベース開発とかで検索してみると、色々と知見が得られるのではないでしょうか。