detexSpecjalista
8piorunówCo z tego, że ejajca pozwalają na wdrożenie dowolnie nowej rzeczy jak nic Ci w głowie potem nie zostaje. Potem trzeba:
* uzupełniać dziury w wiedzy
* fixować szczegóły o które się nie zadbało
* utrzymywać rozwiązanie wygenerowane przez AI, które niekoniecznie musi być najlepsze
* sięgać do dokumentacji, bo ejajca wdrożyły dług technologiczny
* tłumaczyć się przed kolegami czemu szacuje czas wykonania zadania na coraz krótszy niż średnia
* zapychać reviewera ogromną ilością kodu, którego się samemu nie rozumie, ale lokalnie działa
Pytanie ilu jest takich, którzy uczciwie przyznają, że polecieli grubo z AI developmentem przy wdrożeniu, a ilu nie, by zgrywać głupa, że to oni sami tacy mądrzy to wszystko wiedzą dla lepszej kasy.
Koniec końców kręcimy na siebie bat, bo terminy na wykonanie zadania będą coraz krótsze, bo w końcu są ejajca. Kto nie dotrzyma tempa w tym wyścigu, odpada.
Co raz bardziej mi to wygląda na scenariusz, w którym pracę stracą najgorsi programiści, a najlepsi będą dalej niezbędni. Tylko gdzie jest ta granica między najgorszymi a najlepszymi? Zapewne model AI będzie ją wyznaczał (a raczej jego jakość).
Obecnie jestem w ogromnym projekcie w którym klient wręcz wymaga używania dostarczonego AI do pisania kodu. Mój zespół robi mało ambitne rzeczy, tj musimy zadbać o pokrycie kodu w testach, dokumentacji, czy poprawiać potencjalnie niebezpieczne operacje (głównie arytmetyczne). Z testami to AI radzi sobie znakomicie. Wpisuję modelowi "mordo, potrzebuję testy do pliku X", a ten wszystko generuje. Potem tylko "brakuje jeszcze testu dla linii N" i cyk, mamy 100% pokrycia. Problem jest taki, że wiele osób zamieniło się w białkowy automat klepania promptów i sami nie czytają co AI wrzuca, bo zadowalają się metryczkami. Po co komu tacy pracownicy?
AI powinno być asystentem, a nie nas wyręczać. I do tego też nadaje się kapitalnie, zamiast samemu szukać gdzie coś jest i jak działa to pytam AI o podsumowanie













