Попробуем представить ситуацию: очередной человек за очередные два вечера написал с помощью очередного ИИ очередной магазин, пусть будет магазин кормов для кошек. Магазин работает, человек счастлив, новая эра разработки наступила. Теперь остается дело за малым — посмотреть, как оно вообще будет работать, что произойдет после того как автор решит в нем что-то поменять. И здорово было бы, чтобы к тому моменту, когда после добавления скидки пропадёт самовывоз — автор ещё не закончил рассказывать, сколько программистов больше не понадобится. При этом сам инструмент действительно годный. И желание попробовать его вообще везде вполне понятно: интересно же, что ещё получится. Опять же, нередко возникает момент, когда человек ещё не закончил пробовать, но уже начал делать далеко идущие прогнозы. Получается как с автополивом — вода из шланга течет, помидоры растут, причём сами. Только между «я настроил автополив» и «агрономы больше не нужны» всё-таки есть некоторая разница. И как будто бы, она не настолько неуловима.
Что если «работникам айти» было бы хорошо немного лучше осмыслить то, как они вообще применяют ИИ в своей деятельности в рамках существующих ограничений (компания, домен, прикладная деятельность, ограничения по копирайту, etc). На собственных экспериментах понять, где ему можно отдать работу, где придётся проверять каждый шаг, а где дешевле и спокойнее сделать самому. И, что особенно важно — в какой момент выбранный способ перестаёт себя оправдывать. Если помощник уже третий раз исправляет последствия предыдущего исправления, — это ведь тоже результат эксперимента. Даже если такой результат не кажется достаточно интересным для окружающих или недостаточно хорошо свидетельствует о сильных компетенциях на общем фоне рассказов о том, как оно у всех всё магически получается. Правда, иногда с выводом «вот здесь пока не надо» — сложнее продавать свою компетенцию Chief AI Transformation & Visionary Strategist. А ещё сложнее приходить к руководителю, которому кто-то уже объяснил, сколько денег можно сэкономить.
За требованием «ускорить работу команды» при предметном разборе достаточно регулярно обнаруживается желание вообще хоть как-то планировать работу. Обещанные четыре недели превращаются в восемь, причём узнают об этом все почему-то в последний день четвёртой. К этому моменту клиентам уже пообещали, рекламу заказали, людей подготовили. Возможно, восемь недель тоже удалось бы пережить. Особенно если бы некоторое время назад все не договорились рассчитывать на четыре. Появится ли способность организации давать реалистичные обещания и вовремя замечать, что они перестали быть реалистичными от более быстрого написания кода/изготовления макетов/написания текстов и.т.д — открытый вопрос. Иногда действительно нужно быстрее. Только задача успела полежать в очереди, дождаться согласования от десятка руководителей отделов и ещё пяти руководителей направлений, несколько раз поменяться и в итоге застрять из-за зависимости от соседней команды. Сам код тут, конечно, тоже писали. Но почему-то ускорять собираются именно этот участок. Остальные участники процесса, видимо, уже работают со скоростью света. В обоих случаях под одним и тем же требованием скрываются вполне разные проблемы. Зато средство уже выбрано: нужен ИИ. Понятно, что смежникам нужно понимать, на что и к какому сроку они могут рассчитывать. А если рассчитывать уже не стоит, узнать об этом, пока ещё можно что-нибудь переиграть. Желательно до звонка клиента.
Но вообще высший пилотаж для любого специалиста тут сначала определить, кто является смежниками, а кто на самом деле нет. Круг заинтересованных лиц, как обычно, несколько шире круга смежников. Хотя с опытом слово «заинтересованных» вообще начинаешь употреблять осторожнее.
Как, кстати, до появления ИИ было принято лечить проблему? Если вспомните, регулярными кранчами, работой по вечерам или выходным. Теперь в этой истории появился участник, которому выходные не нужны. Очень соблазнительно решить, что наконец-то нашёлся способ ничего больше не менять в процессах. И пусть он успевает за решениями, которые мы принимаем. Это ж робот, а код теперь вообще ничего не стоит.
Возможно, программистам, и не только программистам — стоит немного внимательнее посмотреть вокруг и увидеть целое непаханое поле для деятельности. Вещи, на которые постоянно забивали потому что «не доходили руки», или забывали потому что евангелистов для этих вещей — 3.5 штуки на весь мир. И начать доносить до менеджмента по цепочке вверх, что, прежде чем разгонять бешеный конвейер фич, надо некоторое время потратить на шаг «использование естественного интеллекта» в процессе разработки. Разобраться в том числе, в том, что именно мы пытаемся ускорить, и почему вообще решили, что проблема именно в скорости. Чтобы по итогу искусственный интеллект занял свою понятную и предсказуемую роль помощника, подспорья. Правда, доносить свои опасения тоже стоит уметь. Наличие сильных технических знаний этого почему-то не гарантирует. «Мы так получим неподдерживаемую мешанину» для одного человека означает несколько лет будущих мучений, а для другого звучит как очередное нежелание разработчиков заниматься полезным делом. Особенно если полезное дело уже нарисовано на слайде и рядом стоит сумма экономии. Придётся объяснять, что именно станет дороже, какие изменения команда перестанет достоверно оценивать и кто будет разбираться в результате, когда очередной агент бодро сообщит, что всё исправил. Одного выразительного взгляда усталого сеньора с красными глазами здесь, похоже, может не хватить.
Возможно, многие люди, привыкшие к написанию различных символов на чёрном или белом фоне, сейчас не вполне понимают, каковы вообще их перспективы, и находятся в сильном замешательстве. Из-за этого замешательства одни стараются игнорировать проблему ИИ, другие луддитствуют, третьи топят за то, что без участия очередного Клода лишний раз чихнуть позорно. В то же время внушающие привычную уверенность бизнес-консультанты, стратеги, руководители серьёзных подразделений и прочие ораторы умеют осмыслять достаточно большие блоки информации и переводить их значимость в деньги. Привычным и понятным для бизнеса образом. И вещают о том, как важно не проспать внедрение ИИ во все места в компании. Рисуют упоительные картины того, как можно будет заменить 70% людей одной подпиской на ChatGPT для общения и другой на Claude для решения рутинных задач. Обе по двадцать баксов. Особенно убедительно всё это выглядит в отведённые на выступление сорок минут. А на вечернем фуршете обнаруживаются преимущества, которым почему-то не нашлось места на слайдах. И вполне ожидаемо, что руководители, чья роль очень часто именно в визионерстве, прислушиваются к голосам с трибун различных форумов, а не к голосам снизу. Одни обещают экономию, рост и возможность наконец обогнать конкурентов. Другие просят немного притормозить и посмотреть, что происходит. Можно понять, кого приятнее слушать человеку, которому в конце года предстоит отчитываться о результатах. Особенно если поддержка всего построенного начнёт по-настоящему дорожать уже за пределами отчётного периода. Но это будут проблемы завтрашних Гомеров.
Но даже если оставить в покое премии, фуршеты и прочее, остаётся вопрос: что будет со всей этой конструкцией, если условия немного изменятся? Допустим, мы сделали AI-first команду, приучили её решать задачи через несколько агентов и объявили это новой архитектурой разработки. Что произойдёт, если стоимость вырастет в десять раз? Что если нужная модель станет недоступна, а на той, которую мы можем запустить у себя, вся эта машинерия будет работать заметно хуже? Что если государство введёт ограничения на доступ, или поставщик ИИ-моделей прмиенит новые санкции? Сколько будет стоить ИИ-переезд и кто вообще умеет его делать? Или интересней — умеет ли вообще хоть кто-то? Если процесс держится на доступности определённого внешнего сервиса, было бы любопытно понять, что мы собираемся делать без него. Желательно до того момента, когда людей, способных ответить на этот вопрос, посчитают избыточными.
С людьми, кстати, интересная история. Есть программисты, которым нравится программировать. Неожиданная подробность. Им нравится искать решение, выражать его в коде, разбираться, почему оно не работает, и наконец понимать, почему заработало. Можно сколько угодно объяснять им, что теперь они будут заниматься более важными вещами. Но если под более важными вещами подразумевается весь день ставить задачи генератору и проверять, чего он на этот раз понаделал, человек вполне может не оценить масштаб перехода на такой уровень абстракций. И если такой человек уйдёт, хоть в другую компанию, хоть в сварщики, кто останется разбираться в системе? Возможно, прекрасные специалисты, которым новый способ работы подходит. А возможно, люди, которые уверенно управляют агентами только до тех пор пока агентам всё более или менее понятно.
Большая система ведь не перестаёт накапливать сложность от того, что её стало легче дописывать. В ней остаются зависимости, исключения, старые договорённости и причины, по которым очевидное решение пять лет назад уже попробовали и убрали. Кому-то во всём этом всё равно придётся разбираться. Иначе в какой-то момент некому будет даже определить, правильное ли объяснение предложил очередной помощник или правдоподобное. При этом, глядя на успешные кейсы коллег, мы, программисты, вероятно, не вполне понимаем, в каких условиях был достигнут этот успех.
Возможно, стоит чаще задумываться и над тезисами успешного успеха, когда очередной ИИ-энтузиаст собрал конвейер из нескольких десятков ИИ-агентов и они запустили ему уже 100500 успешных продуктов. Вопрос: а что за продукты-то? И другой: а почему они успешные? Потому что отбивают затраты на хостинг и купленный трафик? Для небольшого проекта это, может, и успех. Но что именно такой успех доказывает окружающим? Сколько времени эти продукты живут? Что происходит, внутри процесса их развития? Сколько работы делает сам автор между запусками своих автономных помощников? И можно ли увидеть, что получилось с этими продуктами после нескольких месяцев эксплуатации и постоянного изменения требований?
Возможно, иногда важно послушать и очередного разработчика, который уже отчаялся вытрясти из ИИ код, на который можно посмотреть без желания немедленно всё переписать. Может быть, за его ворчанием тоже есть какой-то опыт, кроме неумения правильно составлять промпты и выбирать «нормальные модели»? Может быть, он видел атакующие корабли, пылающие над Орионом, лучи Си, разрезающие мрак у ворот Тангейзера, как продукт, в котором постепенно опускалась планка требований к качеству, со временем превращался в неподдерживаемого кадавра. А заодно, под лозунгом «больше фич» — в совершеннейшую мешанину разнородных возможностей, которые доводили пользователей до инфаркта. Его опыт тоже хотелось бы рассмотреть поближе. Что именно он пытался сделать, где инструмент помог, где начал мешать и в какой момент следовало остановиться. Возможно, из такого рассказа получится что-то полезнее очередного спора о том, кого и когда окончательно заменят. Хотя выступление, конечно, выйдет менее восторженным.
Возможно, у всех людей в мире в руках реально мощнейшая технология. Настолько же взрывная, как паровая машина Уатта, например. Но мы же понимаем ограничения при использовании потомков этой машины, вместо того чтобы пытаться прикрутить маленькие паровые машинки вообще ко всему подряд.
Хотя вопрос: понимаем ли и хотим ли вообще понимать?
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/1087284/