У меня, кажется, рождается цикл публикаций на тему:
что нужно автоматизировать через код, а что нужно отдать на откуп ИИ, и почему сочетание этих подходов дешевле и качественнее.
Хотела сначала ограничиться одним постом, но сегодняшняя попытка не раскрыла даже половины примеров, хотя общая логика и пафос изложения уже вполне понятны.
======
Невооруженным взглядом видна тенденция использовать ИИ везде, где только можно, и - что самое обидное - где это нецелесообразно и уж тем более категорически противопоказано. Сначала люди суют в него любую задачу, а потом возмущаются "Ерунда этот ваш ИИ, он не смог даже... "
Из недавнего диалога в чате: ребенок учил таблицу умножения с ChatGPT в голосовом режиме, и бот подтверждал неверные ответы. На прямой вопрос родителя «почему?», ИИ ответил: «Я не хотел портить вам позитивный настрой».
Там сразу написали, что для таких сугубо расчетных задач нужен код. Пытаться заменить его вероятностной моделью - это забивать гвозди микроскопом (давно и нежно люблю эту метафору). Инструмент просто для этого не предназначен.
А чем в наше время ИИ может реально помочь - буквально каждому пользователю помочь быстро написать этот код, и в таких случаях вайб-кодинг для любителя - вполне обоснованное целесообразное решение.
Вспомнила, что в далеком теперь уже (о как, еще два полных года не прошло, а как всё изменилось) 2024 году у меня была рабочая задача: привести список морских локаций к единому стандарту, и я как аналитик с ней, увы, не справилась.
Список был собран из множества источников. Часть названий была на нормальном английском, а часть - на местном языке страны, где находится эта локация. Там были и дубли, и опечатки и ошибки в названиях. Он выглядел примерно так:
Antongila Bay
B. Inutil
Baffin Bay
Baha de Campeche
Bahía Blanca
Bahía Grande
Baia de Maputo
Bathurst Inlet
Bight of Biafra
Bay of Bengal
Bay of Biscay
Bay of Fundy
Bay of Plenty
Baía de Marajó
Baía de São Marcos
Bight of Benin
Boca Grande
Bristol Bay
Chaun Bay
Уточню, что мне нужно было в итоге получить корректный справочник указанных географических объектов для русскоязычной и англоязычной версий системы.
Мои робкие попытки уже тогда использовать ИИ не дали результата, в итоге работу со справочником у меня забрали программисты, потому что хоть ИИ и нужен здесь объективно, несколько итераций здесь целесообразно выполнять через код.
Сейчас я как аналитик вполне справилась бы с этой задачей, в первую очередь благодаря тому, что использовала бы ИИ не только для работы с самим списком, но и для написания простого инструмента первичной обработки.
Подняв старые рабочие файлы, применив возможности современного ИИ, я в 2026 году способна реализовать следующую логику:
🔹 Зона ответственности кода: просим ИИ написать скрипт для технической очистки данных: код удалит лишние пробелы и спецсимволы, исправит кодировки, нормализует регистр и найдет дубликаты.
🔹 Зона ответственности ИИ: на подготовленный список натравливаем ИИ для семантического разбора. Здесь вступает в дело когнитивная маневренность - учет контекста и знание международных стандартов.
Именно на этом этапе ИИ распознает общеупотребительные названия. Например:
- Mecklenburger Bucht. ИИ понимает, что немецкое «Bucht» в англоязычной версии целесообразно привести к стандарту Bay of Mecklenburg. При этом он видит разницу, когда слово является частью устойчивого имени собственного (как в Bahía Blanca), и оставляет его без изменений.
- B. Inutil. ИИ «знает» контекст региона (Чили), восстанавливает полное название на языке оригинала Bahía Inútil и подбирает корректный перевод для справочника.
В итоге аналитик получает не «вежливую галлюцинацию», а выверенную структуру. ИИ здесь выступает в двух ролях: сначала помогает создать инструмент обработки (код), а затем доруливает там, где коду не хватает маневренности.
...to be continued