Как сэкономить 100к запретив ИИ

Погнали?

Как бы по-байтерски не звучало название статьи — это название полностью себя оправдывает. Безумный тренд на внедрение ИИ в бизнес уже всех порядком достало: агенты на календари, Клод для вайбкодинга, ИИ туда, ИИ сюда. СТОП

Почему мне можно верить?

На протяжении 5 лет я занимаюсь Java разработкой, начинал с написания мобилок. И очень остро ощутил переход от ручного труда к машинному, когда вдруг ИИ стал и дизайнером и кодером и кем только не стал.

Конечно, чтобы не отставать нужно все наверстывать, однако я до последнего отказывался принимать новую реальность и продолжал писать большую часть кода сам, однако полтора года назад даже мне стало абсолютно очевидно что наступает новая реальность. Сейчас мне каждый день приходится иметь дело с разными ИИшками — мультимодальными, агентными, локальными и полностью автономными. И эти знания уже помогли мне довольно быстро апнуться в карьере.

Сейчас я учусь на 3 курсе университета ИТМО и работаю по совместительству преподавателем по прикладному ИИ, а также программистом в двух крупных компаниях.

Так в чем же проблема?

Просмотрев новости в популярных It-каналах — вайбкодинг мелькает все чаще и уже сейчас становится понятно, что профессия программиста зафорсилась и она уже не имеет такого статуса как раньше.

Каждый школьник хоть чуть-чуть разбирающийся в скилах и коннекторах за день может написать то, что моя команда 2-3 года назад делала на заказ месяц. И основная проблема таких «умельцев» в том, что на их код невозможно смотреть без слез. Куча стартапов, которых я видел когда участвовал в Акселераторе ИТМО это просто обертка над ИИшкой и в какой то момент меня стало это раздражать. Поэтому стало абсолютно ясно — такое не прокатывает, нужно менять подход.

Вот как бы я сформулировал сложившуюся проблему

Решая какую то проблему бизнеса, мы совершенно забываем, что проблемы могут иметь алгоритмическое решение, а не стохастическую, ИИшную подгонку или обертку вокруг существующих LLM.

Конкретный кейс

В начале текущего лета, один крупный Российский вуз предложил реализовать такую фичу — хотим быстро генерировать фирменную графику по брендбуку.

И что, сказал я, возьмите Клод с коннектором на Фигму или попросите ChatGPT, я лишь могу продать вам обертку над ними для удобного использования. На что мне сказали чтобы я потестил и сам все понял. И я потестил — ChatGpt использует не те цвета, портит лого, не умеет использовать нужные шрифты и вообще стоит денег, так то. А еще генерация одной картинки от полутора минут.

Тут мне стало все ясно и я начал тестировать другие сервисы

1) Canva — в основном презентаци. Да, в заказе от вуза были презентации, но также были и не презентации, так что мимо.

2) Claude+Figma — долго, дорого, нужен опыт с ИИ, сложно масштабировать и закупать.

3) ChatGPT — невозможно исправить растровую картинку + долго.

Мое решение — детерминированный алгоритм на питоне, отлаженный вручную, с добавлением всех эвристик и проверок совпадения с брендбуком.

На входе — заполненный за 20 секунд конструктор — на выходе 3 картинки на выбор с разной разметкой, которая соответствует правилам брендбука, а также экономия 100 000 рублей (20% времени экономится при средней зарплате в 100к/мес и штата из 5 человек) в месяц для вуза, который раньше запрягал дизайнеров делать все ручками.

Вывод

Один кейс не доказывает общего правила, но он показывает рабочий принцип: прежде чем подключать LLM, проверьте, нет ли у задачи алгоритмического решения.