Компания Диасофт собрала CTO, DevOps-инженеров и операционных директоров — и спросила: что работает, что нет, и в кого превращается инженер. Вот ключевые мысли.
⚪️ ИИ = воодушевлённый джун, который прочитал тонну кода. Типовые задачи можно отдавать смело. Редкие фреймворки, нетиповая архитектура — ИИ тормозит процесс, а не ускоряет.
⚪️ Конвейер важнее модели. Мы отходим от представления «ИИ делает разработку» в сторону «правильной специализированной модели на каждом этапе конвейера». Юнит-тесты — одна модель, документация — другая, расшифровка встречи с заказчиком — третья.
⚪️ Высоконагруженный продакшен лучше не трогать. Для внутренних инструментов, где падение сервисов не позорит нас перед клиентами ИИ меняет многое. Для внешних prod-систем риски пока не оправданы.
⚪️ ИИ про прошлое. Он знает то, что уже было. Инженер нужен, чтобы думать про то, чего ещё нет: закладывать последствия, предугадывать нестандартное поведение, проектировать логику наперёд.
⚪️Порог входа не снизился — сместился. Раньше нужно было уметь писать код. Теперь нужно уметь управлять оркестром агентов: чувствовать, где модель уйдёт в галлюцинации, где срежет угол, где вообще не применима.
⚪️ «Доверяй, но проверяй» — не метафора. Представьте, что автопилот для малой авиации собрали с помощью ИИ — и вроде работает. Поставили бы на самолёт без проверки? Нет. Также и в нашей сфере.
А вот что на эту тему думает Ильяс Мустафин, СТО JetFinance:
Как только речь заходит о том, что мы строим, где границы системы и на какие компромиссы готовы идти, преимущество ИИ быстро тает. Чем дешевле становится написание кода, тем ниже порог на принятие решений. Фичи начинают добавляться не потому что они нужны, а потому что это быстро сделать.
ИИ съедает всю случайную сложность реализации, но суть задачи и выбор архитектуры никуда не исчезает. Наоборот она становится заметнее и дороже. Потому что вариантов стало больше, а последствия плохих решений наступают быстрее.
И это уже видно в работе. Команды легко генерируют новые фичи, потому что «это легко автоматизировать». А через месяц выясняется, что поддерживать никто толком не готов. Техдолг растет так же быстро, как и объем кода.
@DevOpsKaz 😛