Вы конечно можете закидать меня дизлайками, но правды это не поменяет:

AI не принес никаких кардинально новых проблем/задач в программную инженерию.

По крайней мере со стороны системного и программного дизайна.

***

Ну, посудите сами - разве раньше не было проблем с постоянным тушением пожаров, вечной войной с багами, медленными и разрушительными релизами? а? 💣

Корни этих проблем всегда находятся где-то между:

- Проблем с тестированием; Либо тесты вообще не пишутся, либо они тестируют реализацию вместо интерфейсов;
- Высокой связности, при том не важно чего – псевдо-микросервисов в распределенном монолите, или модулей в монолите обыкновенном :)
- Серьезных затруднений в рассуждении о программных системах у наших разработчиков – мало кто реально осознает разницу между прикладным уровнем системы и уровнем ее дизайна;
- Низкой наблюдаемостью – не сразу понятно (или не понятно вообще), где что сломалось и как подступаться к дебагу;
- И так далее...

Какие же тут качественно новые вызовы со внедрением AI на бекенд?

Да существенно никаких.

Если мы не занимаемся машинным обучением, дата сатанизмом и прочим из "ядра" AI, а утилизируем готовые решения, пусть то модели по API или даже хостинг открытых моделей, не важно – все реальные боли упираются и легко вписываются в те самые "старые добрые".

Просто эти "старые" системы легче прощали ошибки, и спать ошибки тоже могли дольше.
Эти системы были много терпимее к плохой архитектуре, долго могли сохранять иллюзию надежности.

Так что для успешной разработки AI систем вам нужно не воображение и вера в чудеса, а инженерия ¯\_(ツ)_/¯

@m0n0x41d