Раньше я думал, что мне нужно уметь задавать ИИ правильные промпты.

Но чем дольше работаешь с моделью, тем яснее становится: больше времени уходит на то, чтобы проверить, что она вообще наворотила.

Идеи, тексты, визуал — да, тут можно на глаз определить, что норм, а что кринж.

Но если это код, математика или сложный текст без погружения и опыта никуда.

ИИ не гарантирует правильный ответ — он угадывает, что бы сказал человек.

А человек может ошибаться.

Промптинг масштабируется: ты просто печатаешь.

А проверка не масштабируется.

Потому что тут уже думать надо и знать, как это работает.

В рекламе новых AI-стартапов не говорят о том, что настоящая работа начинается после того, как AI-стартап нагенерировал кучу ответов.

С кодом вообще отдельный мир.

ChatGPT, Claude, кто угодно могут сгенерировать красивый, уверенный код, а внутри баг, неработающая логика или просто чушь.

И если ты не знаешь язык, не разбираешься в теме, то ты не сможешь даже понять, что не так.

ИИ легко масштабируется, пока ты просто задаёшь вопросы.

Но вот когда надо проверить, начинается ручная работа:
• Вчитываться
• Разбираться
• Исправлять
• И так по кругу

Отсюда и вывод: неважно, какая у тебя модель ИИ, если ты не умеешь проверять его работу.

ИИ без валидации — это просто уверенный рандом.

А с валидацией — это инструмент, который можно встроить в рабочий процесс.

И вот тут рождается ваша настоящая эффективность с ИИ.

@tips_ai