Нас учат работать с ИИ, но запрещают им пользоваться
Я заметил странный парадокс. Компании активно ищут специалистов с опытом работы с ИИ. Спрос на такие навыки растёт почти в 8 раз быстрее, чем в целом на рынке труда. Но на собеседованиях его использование запрещают. А потом эти же кандидаты приходят на работу и слышат: "Почему ты делаешь 2 часа, а Петя с ChatGPT уже сделал за 20 минут?".
Вопрос не в честности. Вопрос в том, что умение работать с ИИ - это навык. И он экономит главный ресурс, который не подвластен даже президенту. Время. Вот вам пример. Дайте ребёнку доступ к самому мощному ИИ в мире. Сможет ли он получить правильный ответ на сложный вопрос? Нет. Потому что он не знает, как спросить. Он не умеет декомпозировать задачу, формулировать контекст, проверять гипотезы. А профессионал - умеет. И это не про "уметь гуглить". Это про уровень мышления.
А теперь примеры из разных профессий.
Методолог. Раньше он писал регламенты и инструкции по шаблонам, часами вылизывая формулировки. Теперь он загружает в ИИ описание процесса, получает черновик за 5 минут и тратит оставшееся время на смысл, а не на буквы. Время на написание регламента - с 4 часов до 40 минут.
Системный администратор. Раньше он полдня копался в логах, чтобы найти причину сбоя. Теперь он загружает логи в ИИ, получает гипотезу за 2 минуты и сразу начинает чинить. Время на диагностику - с 4 часов до 15 минут.
Разработчик. Раньше он тратил полдня на написание рутинного кода. Теперь он пишет промпт, получает рабочий код, проверяет его и закрывает задачи за час. Исследования показывают: доступ к ChatGPT увеличивает производительность разработчиков на 6.4%. 85% разработчиков используют ИИ регулярно, и 74% отмечают рост производительности. Это целый рабочий день, который можно потратить на архитектуру, а не на синтаксис.
Аналитик. Раньше он писал сложные SQL-запросы, вспоминая синтаксис. Теперь он формулирует задачу на русском, ИИ генерирует запрос, аналитик проверяет и запускает. Ошибки бывают, но они сразу видны, если ты понимаешь, что делаешь. Если не понимаешь, то ИИ не спасёт. Но если понимаешь, то ты освобождаешь время для интерпретации данных.
Исследования подтверждают: сотрудники, использующие ИИ, экономят в среднем 5 часов в неделю. В денежном выражении это до 153 тысяч рублей в месяц на одного руководителя. 28% бизнес-лидеров уже подтвердили, что сократили операционные расходы благодаря ИИ.
ИИ на работе - это не магия. Это инструмент, как Excel. Только быстрее. И если я умею формулировать задачу так, чтобы ИИ дал точный ответ, значит я экономлю бюджет компании, ускоряю разработку и создаю конкурентное преимущество. Так что вопрос не в том, "честно" ли использовать ИИ. Вопрос в том, почему одни компании экономят на этом, а другие теряют деньги и время, глядя на то, как конкуренты улетают вперёд.
А вы что думаете? Используете ИИ в работе или считаете, что "настоящий специалист" должен всё делать руками?
P.S. Я написал этот пост с помощью ИИ за 5 минут. Если бы я писал его руками, он был бы таким же по смыслу, но я бы потерял время. А время, как мы выяснили, не подвластно даже президенту. Я просто использовал доступный инструмент. И если вы это читаете, значит, пост получился. Разве он плох? #спросиRWB
· вчера
ИИ — это лишь инструмент, который действительно помогает быстро решать задачи. Однако есть существенный минус: он часто игнорирует уже существующий в проекте функционал, который можно было бы адаптировать под новую задачу. Вместо этого ИИ генерирует новую архитектуру с нуля, что ведёт к накоплению технического долга. Этот долг растёт со скоростью тысячи строк в минуту, а целостное понимание архитектуры проекта постепенно размывается.
Разработчики теряют навыки исследования и анализа — попросту перестают думать. В итоге после каждого деплоя мы получаем инциденты. Я часто замечаю, что хайповые проекты, написанные преимущественно ИИ, в продакшене работают совсем не так, как ожидалось.
Моя позиция: ИИ оправдан только для MVP. Далее следует либо ручной рефакторинг, либо создание второй версии приложения. Чтобы минимизировать боль при переписывании, архитектура должна строиться на микросервисах. А главное правило: разработчик, получивший модуль от ИИ, обязан полностью разобраться в сгенерированном коде и при обнаружении отклонений от утверждённой архитектуры провести рефакторинг вручную, без использования ИИ.
Отсюда следует простой, но жёсткий вывод: если разработчик повсеместно полагается на ИИ и при этом утратил способность или вовсе не научился выполнять ту же работу самостоятельно, значит, он не обладает нужными компетенциями для своего грейда. Такой специалист либо деградировал, либо изначально не достиг требуемого уровня, и его ценность для команды под вопросом. ИИ не должен заменять мышление — он лишь ускоряет рутину, но не отменяет необходимости глубокого понимания архитектуры и кода.
ответить
коммент удалён
· вчера
ИИ без контроля - это генератор техдолга. ИИ плюс человек - ускоритель. Его можно обучить проверять код, но настройка, критика и ответственность остаются за человеком. Всё зависит от того, что мы вкладываем в модель и как формулируем запрос. Нельзя вбить "попа" и получить на выходе букет цветов, даже если у кого-то богатая фантазия. ИИ не заменяет мышление, он его ускоряет. И от того, кто и как им управляет, зависит результат.
ответить
ответ удалён