Языковые модели, такие как ChatGPT, действительно умеют писать фрагменты кода, но не способны к архитектурному мышлению, необходимому для создания сложных приложений. Они не могут самостоятельно разрабатывать структуру приложения, типы данных и способы их взаимодействия, что критически важно на начальных этапах разработки. LLM модели, по сути, работают на основе шаблонов и примеров из интернета, и не занимаются инженерией, требующей исследования и итерационного процесса.
Инженерное мышление подразумевает создание эффективных инструментов, что включает в себя не только написание кода, но и способность определять требования к инструменту, его функции и ограничения. Важно не только создать инструмент, но и проверить его эффективность, что является замкнутым кругом. Эволюционный подход, предполагающий итерации и эксперименты, необходим для создания действительно работающих решений, что пока не под силу ИИ. LLM часто забывают важные детали, искажают задачи и не могут последовательно следовать инструкциям.
Хотя ИИ может выступать как помощник, предоставляя фрагменты кода и выявляя ошибки, он не может заменить человеческое мышление в решении сложных инженерных задач. В программировании важна предсказуемость и повторяемость результатов, а LLM основаны на случайности. ИИ может ускорить разработку, но не может заменить программистов, которые способны находить и решать проблемы, требующие нестандартного мышления и опыта. ИИ не занимается исследованием, не ищет новые подходы, а использует заученные шаблоны.
Менеджерам следует понимать, что использование ИИ не отменяет необходимость квалифицированных инженеров. Применение ИИ может привести к «мусорному коду», который будет сложно поддерживать в дальнейшем, и это чревато негативными последствиями, вплоть до взломов. ИИ хорош в решении простых шаблонных задач, но для сложных проектов требуется опыт и инженерное мышление.
Изображение носит иллюстративный характер
Инженерное мышление подразумевает создание эффективных инструментов, что включает в себя не только написание кода, но и способность определять требования к инструменту, его функции и ограничения. Важно не только создать инструмент, но и проверить его эффективность, что является замкнутым кругом. Эволюционный подход, предполагающий итерации и эксперименты, необходим для создания действительно работающих решений, что пока не под силу ИИ. LLM часто забывают важные детали, искажают задачи и не могут последовательно следовать инструкциям.
Хотя ИИ может выступать как помощник, предоставляя фрагменты кода и выявляя ошибки, он не может заменить человеческое мышление в решении сложных инженерных задач. В программировании важна предсказуемость и повторяемость результатов, а LLM основаны на случайности. ИИ может ускорить разработку, но не может заменить программистов, которые способны находить и решать проблемы, требующие нестандартного мышления и опыта. ИИ не занимается исследованием, не ищет новые подходы, а использует заученные шаблоны.
Менеджерам следует понимать, что использование ИИ не отменяет необходимость квалифицированных инженеров. Применение ИИ может привести к «мусорному коду», который будет сложно поддерживать в дальнейшем, и это чревато негативными последствиями, вплоть до взломов. ИИ хорош в решении простых шаблонных задач, но для сложных проектов требуется опыт и инженерное мышление.
