Программировать стало дёшево. Думать — пока нет
Недавно я писал про то, куда можно пускать ИИ, а куда пока рано. Продолжу конкретным примером.
Мы с партнёром делаем небольшой программный продукт, технологическую часть которого партнёр ведёт как CTO. Только привычной команды разработчиков у нас почти нет — вместо неё несколько ИИ-агентов на разных моделях.
Процесс разработки разложили на этапы. Одни агенты помогают с аналитикой и требованиями, другие пишут код, третьи тестируют. Человек сверху ставит задачи, разводит работу и принимает результат.
Когда-то всё было наоборот: код и тестирование съедали огромное количество человеческих часов. Поэтому нужны были руки, а рынок заполняли желающие "войти в АйТи". Я про этот перекос между армией начинающих и дефицитом сильных специалистов писал ещё пару лет назад.
Теперь дешёвой стала именно исполнительская часть. Код никуда не делся, он просто перестал быть главным узким местом, что хорошо продолжает мою старую мысль: главное узкое место ИИ — не технология.
Это хорошо совпадает с тем, что WEF и PwC увидели уже на реальных компаниях. Например, меняются ожидания от “ИТ-специалистов”: ценность смещается от “сделать руками” к постановке работы ИИ, проверке, уточнению и улучшению результата.
И вот тут человек пока нужен особенно сильно. Не потому, что ИИ “никогда не научится думать”, научится ещё много чему — модели растут очень быстро. Но сегодня им хуже даются неоднозначность, неполные требования, конфликтующая бизнес-логика и вопрос “а нам вообще это надо?”.
💡 Поэтому дорожают вещи, которые раньше было удобно называть soft skills: аналитическое мышление, способность учиться, понимать контекст, декомпозировать и проверять себя. WEF уже показывал примерно тот же набор, а позже я писал и про риск когнитивной атрофии, когда ИИ начинает думать вместо человека.
☝🏻 Получается занятный сдвиг: раньше дорогим было исполнение, а теперь всё дороже становится правильная постановка задачи и приёмка результатов.
P.S.: Ставьте 🔥, если было полезно, я продолжу серию.
#иишница #управление #эффективность #Серия_Человек_и_робот
@PeopleManagementTech
Недавно я писал про то, куда можно пускать ИИ, а куда пока рано. Продолжу конкретным примером.
Мы с партнёром делаем небольшой программный продукт, технологическую часть которого партнёр ведёт как CTO. Только привычной команды разработчиков у нас почти нет — вместо неё несколько ИИ-агентов на разных моделях.
Процесс разработки разложили на этапы. Одни агенты помогают с аналитикой и требованиями, другие пишут код, третьи тестируют. Человек сверху ставит задачи, разводит работу и принимает результат.
И вот что интересно:
👉🏻 Собственно программирование и QA сейчас занимают около 25% наших затрат на работу моделей.
👉🏻 Остальные 75% уходят на аналитику, декомпозицию, увязку требований и проверку того, что получилось именно то, что нужно бизнесу.
Когда-то всё было наоборот: код и тестирование съедали огромное количество человеческих часов. Поэтому нужны были руки, а рынок заполняли желающие "войти в АйТи". Я про этот перекос между армией начинающих и дефицитом сильных специалистов писал ещё пару лет назад.
Теперь дешёвой стала именно исполнительская часть. Код никуда не делся, он просто перестал быть главным узким местом, что хорошо продолжает мою старую мысль: главное узкое место ИИ — не технология.
Это хорошо совпадает с тем, что WEF и PwC увидели уже на реальных компаниях. Например, меняются ожидания от “ИТ-специалистов”: ценность смещается от “сделать руками” к постановке работы ИИ, проверке, уточнению и улучшению результата.
И вот тут человек пока нужен особенно сильно. Не потому, что ИИ “никогда не научится думать”, научится ещё много чему — модели растут очень быстро. Но сегодня им хуже даются неоднозначность, неполные требования, конфликтующая бизнес-логика и вопрос “а нам вообще это надо?”.
💡 Поэтому дорожают вещи, которые раньше было удобно называть soft skills: аналитическое мышление, способность учиться, понимать контекст, декомпозировать и проверять себя. WEF уже показывал примерно тот же набор, а позже я писал и про риск когнитивной атрофии, когда ИИ начинает думать вместо человека.
☝🏻 Получается занятный сдвиг: раньше дорогим было исполнение, а теперь всё дороже становится правильная постановка задачи и приёмка результатов.
Главный вопрос уже не “кого заменит ИИ?”, а какая часть стоимости каждой профессии останется человеческой после того, как из неё вынут дешёвое исполнение.
P.S.: Ставьте 🔥, если было полезно, я продолжу серию.
#иишница #управление #эффективность #Серия_Человек_и_робот
@PeopleManagementTech