Если ты думаешь, что ИИ не может писать код — значит, ты просто ещё не научился с ним работать.
Конец старого мира
Я пишу код на Java более 15 лет, работал в крупнейших российских и зарубежных компаниях, писал код, спорил с коллегами из-за архитектуры, считал машинное обучение чем-то далеким, а себя обычным разработчиком прикладных задач, пока в компании не объявили политику AI-first. Привычный мир быстро разрушился.
Как я не умел пользоваться ИИ
Когда вышел ChatGPT, как и многие, я попробовал программировать с ним. Первое впечатление вызвало разочарование — модель часто допускала элементарные ошибки и всегда выглядела уверенно, даже предлагая решения, которые не компилировались. Я пожал плечами и решил, что это просто очередной хайп, который пройдёт со временем. Всё вернулось на круги своя, но спустя какое-то время я встречал всё больше сообщений от руководства о том, что мы будем автоматизировать все возможное, повсеместно внедрять искусственный интеллект — от тестирования до документооборота.
Через несколько недель я заметил явление, которое поначалу не смог объяснить, но оно заставило меня содрогнуться — сотрудники, кто открыто сопротивлялся нововведениям, начали исчезать из рабочих чатов. Без лишних слов и объяснений, просто в чате исчезал их аккаунт, а на следующем созвоне их уже не было. Тогда я задумался, что, кажется, по-настоящему не понимал, как устроен искусственный интеллект. Если я не хотел оказаться среди исчезнувших коллег, мне следовало это понять.
Второй шанс: как я приручил ИИ
Я начал системно использовать ChatGPT и Claude и вскоре понял, что проблема была не в искусственном интеллекте, а во мне. ИИ не заменяет разработчика, а расширяет его инструментарий. Это диалог между человеком и машиной. Чтобы этот диалог был эффективным, необходимо уметь ставить задачи, предоставлять исходные данные, критерии, необходимый контекст, желаемые и нежелательные сценарии, ограничения, инструменты, писать промты и груммить задачи.
Модель не предложит хорошую архитектуру, если вы не понимаете архитектуру ПО, не создаст поддерживаемый код, если вы сами не знаете, что такое поддерживаемый код и не напишет рабочий код, если вы не мыслите стандартами тестирования или TDD (Test-driven development). Я стал делить задачи на минимальные функции, каждая со своим промтом и целью, связывал их, проверял, тестировал. К моему удивлению, все заработало.
Ускорение, которое невозможно игнорировать
В нашей команде сегодня процессы построены вокруг искусственного интеллекта, он помогает формулировать требования и спецификации, тесты генерируются автоматически, мы используем ИИ для создания интеграционных модулей и коннекторов - в этом виде задач мы ощутили пятикратное ускорение, проверяем код-стайл и unit тесты с помощью LLM. В целом, производительность выросла в 2 раза без потери качества. Вместе с этим возросла и наша мотивация. Руководство сохранило прежние метрики и поощряет их перевыполнение новым способом. Если ты перевыполнил, используя ИИ, то получаешь квартальный бонус. В результате в команде исчезло всё сопротивление — мы больше не делаем только необходимый минимум.
Почему люди на Хабре всё ещё отрицают ИИ
Если вы откроете статьи на Хабре, то заметите странное явление: вместо обсуждения, как на Medium или LinkedIn, у многих ИИ вызывает раздражение. Я читаю статьи про машинное обучение, применение новых архитектур, инструменты - это качественный контент, который пишут эксперты, но у читателей это редко вызывает какой-то отклик.
Статьи, в которых авторы рассказывают, как они популяризировали, внедряли искусственный интеллект вызывают сопротивление у профессионалов, в итоге эти статьи теряются в информационном поле, а статьи, подобные той, где автор просверлил в столе отверстие под живот, собирают десятки тысяч просмотров. Каждый раз, когда я наблюдаю такое, мне хочется спросить — почему.
Недавно я прочитал статью на Хабре, где разработчик рассказывал, как спорил с начальством, сопротивлялся внедрению искусственного интеллекта, при этом утверждал, что не является луддитом. В комментариях все его горячо поддерживали. Он не учитывал, что у начальства есть свои задачи, метрики, которые необходимо выполнять, они несут ответственность за скорость релизов, за деньги, за прозрачность процессов. Почему у части разработчиков возникло ощущение, что их знания сакральны?
За 15 лет в Java разработке я могу сказать — ничего сакрального там нет. Это просто ремесло, а искусственный интеллект просто еще один инструмент. Да, я писал код на Java с учётом лучших практик, следил за поддерживаемостью, типизацией — суть от этого не меняется. Язык меняется, но суть нет. Уверен, что современные языковые модели обладают сопоставимыми знаниями, если не большими, чем многие разработчики, и способен ли я использовать этот инструмент — вот предмет оценки.
В зарубежных компаниях это понимали, там уже прошла волна увольнений: Fiverr - 30% сотрудников, IgniteTech сократил 80% штата, Microsoft уволила уже 9 000 человек, а до конца года цифра дойдет до 15 000, Accenture - минус 11 000 человек. Скорее это происходит не из-за того, что ИИ заменил кого-то, а из-за сопротивления его внедрению. На Хабре я встречаю отрицание, что меня удивляет. Просвещающие статьи, рассказывающие о внедрении ИИ, получают большое количество негативных реакций, в то время как на других зарубежных платформах, такие статьи получают тысячи реакций и признательность от коллег. Почему на Хабре иначе - не понимаю как раз таки разительно другой эффект вызывает данный контент.
человека инертно. Мы склонны к отрицанию и это нормально, но отрицание никогда не шло на пользу индустрии. Я благодарен авторам, которые пишут о применении ИИ на практике. Это несомненно расширяет кругозор и опыт. Я призываю задуматься об этом и впустить в свою жизнь хотя бы на уровне эксперимента.
Почему сопротивление — это не про ИИ, а про человека
Сопротивление — естественная реакция, но это процесс не технологический, а психологический. Нам банально лень учиться,
Если вы все ещё утверждаете, что он бесполезен, думаю, вы просто не научились им пользоваться.
Автор: nutrek34
