Почему ИИ в кодинге не панацея и как объяснить это менеджменту
Я — разработчик с 8 годами опыта, от C++ до ML и продуктовой разработки. Прошёл "ИИ-изацию" компании в 2023 и делюсь, почему не стоит слепо пушить ИИ в кодинг.
Проблемы ИИ в разработке:
1. Контекст. ИИ не знает историю проекта и продуктовые требования, которые живут в головах разработчиков. Он видит только код, теряя важные нюансы.
2. Иллюзия ускорения. Исследование METR показывает: ИИ замедляет разработку на 19%, хотя кажется, что ускоряет на 20%. Ощущения обманчивы!
3. Потеря фокуса. ИИ требует переключения внимания, разрывая рабочий поток и снижая продуктивность.
4. Посредственный код. ИИ, обученный на среднем коде из интернета, плодит техдолг, переписывает тесты, откладывая проблемы.
5. Баги и откаты. Стэнфордский рисерч: до 25% ИИ-кода содержит ошибки, которые ловят QA или пользователи, увеличивая цикл разработки.
Но есть нюанс
Исследования не идеальны. METR — выборка всего 16 человек, большинство без опыта с ИИ (например, Cursor). У тех, кто освоил ИИ, эффективность выросла, у лучших — почти в 2 раза! Главное — научиться использовать инструмент.
Итог: Менеджмент не должен пушить ИИ — рынок сам разберётся. Ключ к успеху — эксперименты и изучение лучших практик, чтобы ИИ стал помощником, а не обузой.
👉
@seniorFront