ИИ прочно вошёл в мою работу. При этом с представлением AI-first как готовой методологии я пока не согласен.

Я изучал публичные трактовки этого подхода. В них встречал рекомендации искать с помощью LLM пробелы в требованиях, сверять факты с источниками и проверять ответы модели. Однако нет гарантированных ожидаемых результатов.

О чём я? Ближе к концу прошлого века “банда четырёх” программистов формировала паттерны и понятия, которые с годами стали основой для объектно-ориентированного программирования (ООП) - это методология и надёжная.

В моём понимании, ai-first - это просто общий подход к работе с LLM. Чтобы принять его как инженерную методологию, мне нужна определённость: область применения, порядок действий, ограничения и конкретные свойства, которые он обеспечивает при соблюдении условий.

Рекомендация «проверяйте ответы» оставляет открытым вопрос о том, какие ошибки проверка обнаруживает и за счёт чего. Обещание ускорения требует учитывать всю работу: подготовку, генерацию, проверку и исправления.

От подхода, которому я доверяю рабочий процесс, хочется получить хотя бы одну чёткую гарантию с понятными границами. В изученных формулировках AI-first я пока её не увидел. Полезные рекомендации в них есть, но обещания ускорения и надёжности требуют отдельного обоснования.

Я продолжаю пользоваться ИИ там, где понимаю его возможности и могу оценить результат. Приоритет инструмента в работе команды для меня должен опираться на подтверждённую пользу.

Первое место в рабочем процессе ещё нужно заслужить.