Слышали про AI-архитекторов? Самое интересное, что им стали называть себя люди, которые сделали следующее (потому что они сами об этом пишут): открыли Lovable или Cursor, попросили нейросеть написать код, и получился работающий прототип. И для простого обывателя это действительно круто.

Но есть одна хорошая аналогия, которая иллюстриует этот пример. Итак, человек купил шкаф BILLY в IKEA, достал коробку с деталями, открыл инструкцию и собрал его за вечер. Просто взяв шестигранный ключ, соединил деталь А с деталью Б и поставил у стены.

Идея! Почему бы не написать в резюме: "Проектирую эргономичные системы хранения без затрат на сборщиков". Звучит смешно, правда? Но в мире ИИ это происходит каждый день.

А что не так? В том, что за этим шкафом стоит огромная работа индустриальных инженеров, которые всё продумали: от плотности материала до порядока действий. Человек с шестигранником просто следует инструкции. Он не знает, как распределяется нагрузка и почему производитель выбрал именно этот тип фурнитуры. Если через месяц у шкафа отвалится дверца, он не сможет это починить, потому что он умеет только крутить ключ по инструкции.

Нейросеть — тот самый заветный шестигранник, и она крутится x5 быстрее. Но запрашивающий в этой схеме просто человеком, который попросил покрутить. А это не профессия и даже не экспертиза. Потому что экспертиза — это не про скорость нажатия кнопки, а понимание.

Есть еще одно важное дополнение, которое часто упускают. Собранный шкаф — вот он, перед вами. Его можно потрогать и проверить, не шатается ли. У человека, который "собрал" бота с помощью нейросети, обратная связь — это первый удачный ответ в чате. Он не видит нюансов: как устроена память, не замечает ограничений, не думает о том, что нейросеть забыла про безопасность данных. Он просто радуется, что всё работает. И это нормально для теста на трех человек в песочнице.

Потому что пропасть между песочницей и продакшеном огромна. Если вам нужно быстро проверить гипотезу, потестировать что-то на пяти пользователях в течение двух недель — сборщик с шестигранником отлично подойдет. Проблема возникает в тот момент, когда тест начинают использовать сотни людей и в нем появляются новые функции, когда он должен работать стабильно и предсказуемо.

И здесь нет противопоставления "хороший архитектор" против "плохого сборщика". Это вопрос честности. В первую очередь перед собой в том, что умение быстро собрать прототип не делает никого AI-архитектором автоматически и экспертом по внедрению за 2 часа. Что скорость исполнения не заменяется глубиной понимания. Не знать, как это работает на самом деле — нормально. Главное, чтобы хватило честности так об этом и сказать.

Поэтому, если вы, как собственник или управленец, чувствуете, что вам продают историю про "ускорение" и "я один заменяю целую команду", я бы предложила просто задать несколько вопросов, чтобы потом не переделывать.

1. Расскажи, как ты подходишь к нестандартным ситуациям? Было такое, что ты посмотрел на задачу и сказал: "Давайте это вообще уберем, потому что это не нужно"? И если собственник настаивал? Как вы решили эту ситуацию?

2. Какие риски мне стоит просчитать перед внедрением? И как их нивелировать? Как ты оцениваешь успех внедрения через месяц?

3. Есть ли план Б на случай, если процесс окажется убыточным или бесполезным?

Кстати, неудобный момент — правильных ответов нет. Потому что правильные ответы для вашего бизнеса зависят от контекста.

Но обратите внимание на то, что человек говорит. Сомневается? Говорит ли о безопасности, о рисках? Или он с ходу дает готовое решение, не спросив, что у вас происходит?

Если последнее, то скорее всего, перед вами продавец скорости. Тот, кто продает вам иллюзию, что всё просто, но это не делает его плохим человеком. Это просто значит, что он не тот, за кого себя выдает. Так бывает, ведь рынок требует, чтобы мы все немного врали, чтобы быть лучше.

Выбор, разумеется, за вами. Но я бы предложила просто быть честными с собой. Потому что иллюзия, что вы наняли эксперта, который умеет пользоваться инструментом — это дорого.

Особенно в бизнесе.