🧠 ИИ написал. Никто не понимает. Трогать страшно

Внедрение ИИ-генерации кода создает иллюзию роста эффективности: velocity увеличивается на 40%, задачи закрываются быстрее, дашборды зеленеют. Но настоящая проблема проявляется позже, когда выясняется, что никто в команде не может изменить написанный ИИ модуль, потому что непонятно, что там происходит. Единственный выход - переписать всё с нуля.

Это не классический технический долг. При техдолге разработчик хотя бы понимает, что делает, держит контекст и испытывает неловкость за плохое решение. ИИ не стесняется - он генерирует ровно настолько плохо, насколько ему позволили. Главная ловушка в том, что проблемы проявляются не сразу, а спустя месяцы, когда код уже в проде и требует доработки.

Исследования показывают, что большинство моделей с трудом поддерживают собственный код. Пример из практики: просьба исправить баг привела к удалению половины функциональности без предупреждения. А история сервиса OpenClaw демонстрирует, как полностью сгенерированный ИИ форум оказался с дырявой безопасностью - всё работало, но никто не проверил глубину.

Практическое решение - не запрещать ИИ, а переопределить его роль. Используйте его как справочную систему для навигации по документации и ускорения онбординга. Или как ассистента для мозгового штурма сложных решений, но с обязательным условием: финальный код пишет и понимает человек. Третий вариант - тотальное ревью каждой сгенерированной строки, что часто дороже, чем написать код самим.

Ключевой вывод для проектного менеджера: рост velocity без контроля качества генерируемого кода - это накопление невидимого долга, который однажды обернется полной перепиской модуля. Метрики не показывают проблему, пока вы не попытаетесь изменить то, что ИИ написал три месяца назад. Решение - human-in-the-loop и осознанное ограничение зон применения генерации кода.

LinkedIn: Артём Герасимов, Agile Coach - SimpleOne

📖 Читать статью (~5 минут)