Что значит: 1. имейте у себя продакт-рисеч команду, и 2. будьте уверены, что эта команда ai-ready; многие MR и UX рисечеры сегодня, на мой взгляд, двигаются недостаточно быстро. Слава богу у нас наоборот, одна только моя группа зашиппила 4 AI исследовательских инструмента за последние полгода.
Я сам, скажу честно, Кодексом почти не пользовался, но слышал от друзей и ai-броз что он турбо хорош.
Если вы запускаете компанию сегодня, глубокое понимание конкретного клиента важнее, чем умение строить продукт. Строить становится проще. Знать, что именно строить — и для кого — вот в чём теперь настоящее преимущество.
Написание кода, возможно, становится универсальным способом, которым ИИ выполняет любые задачи. Вместо того чтобы кликать по интерфейсам или выстраивать отдельные интеграции, ИИ работает лучше всего, когда пишет небольшие программы на лету. Из этого следует, что умение программировать должно быть встроено в каждого ИИ-ассистента, а не только в специализированные инструменты для разработчиков.
Дизайнеры в OpenAI теперь сами пишут и выкатывают код. Команда дизайна поддерживает полностью рабочий прототип, созданный с помощью ИИ. Когда у них появляется идея, они сразу её программируют, тестируют и нередко сами отправляют в продакшен. Инженеры подключаются, только когда кодовая база становится особенно сложной.
Главное узкое место в продуктивности работы с ИИ — не сам ИИ, а скорость человеческого набора текста. Ограничивающие факторы — как быстро вы можете печатать промпты и как быстро проверять то, что сгенерировал ИИ. Пока ИИ не научится надёжнее валидировать собственные результаты и проактивно предлагать помощь, мы не увидим полного прироста продуктивности, который эти инструменты могли бы дать.
Писать код становится менее увлекательным занятием, чем ревьюить код, написанный ИИ. Инженеры любят творческий поток созидания. Теперь всё больше времени уходит на чтение того, что породил ИИ. Следующий вызов — сделать этот процесс проверки быстрее и приятнее.