Раньше я думал, что мне нужно уметь задавать ИИ правильные промпты.
Но чем дольше работаешь с ИИ, 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.