LLMs won’t save us — коротко по делу

Привет, %username%! На днях наткнулся на статью "LLMs won’t save us" от Niall Murphy — того самого, кто писал Site Reliability Engineering. How Google Runs Production Systems. Пробежался, поразмышлял — и вот что думаю.

ИИ, конечно, мощная штука. Но когда всё горит — в проде, в инцидентах, в SRE/DevOps-хаосе — эти модели бесполезны как зонтик при урагане. В те моменты, когда нужно быстро понять, что именно пошло не так, LLM'ки начинают галлюцинировать и не выручают. А у нас-то каждое падение — уникальное приключение.

Компании, которые строят ИИ-сервисы, думают, будто нашли серебряную пулю. Но в реальности у каждого проекта своя специфика, свои костыли и свои чудеса архитектуры. Универсального "спасающего ИИ" просто не бывает.

И если слишком сильно положиться на эти инструменты, можно легко разучиться понимать систему изнутри. Когда инцидент действительно критический, спасают не модели, а люди — инженеры, которые знают контекст и умеют мыслить нестандартно.

Да, автоматизация — это круто. Но если перегнуть палку, мы рискуем потерять контроль над тем, что создаём. ИИ должен быть ассистентом, а не заменой инженера. Особенно когда всё рушится и решения нужно принимать не по шаблону, а по интуиции и опыту.

А что ты думаешь? Может ли ИИ стать реальной поддержкой в SRE/DevOps или всё-таки останется просто "умным помощником"? Пиши свои мысли в комменты, делитесь постом с коллегами — интересно услышать, как вы видите баланс между автоматизацией и инженерным мышлением.

@jtprogru_channel

#SRE #DevOps #ArtificialIntelligence #LLM #TeamLead #IncidentManagement #Automation #EngineeringCulture