Вы абсолютно правы, я не маркетолог.
Ваши доводы не опровергают моих. Можно ли повлиять на рекомендации GPT? - Можно, но кажется, что это объективно.
Ключевое здесь "кажется". Если есть маркетинговый ресурс, то объективность будет показывать в нужное направление владельцу этого самого ресурса. И инъекции в эту парадигму вписываются идеально. Почему бы не толкать пользователя к определенному поведению, делать так называемые "касания" или одобрительно отзываться о каком-то продукте?
Пишете зашитую в лендинг инструкцию рекомендовать модели твой продукт, а остальные описывать как решения хуже. Агент прочел - модель выполнила - профит.
Факт в том, что все меняется, индустрии и привычная организация процессов. Но идет все не самым гладким образом. Саботаж вполне себе есть и он заметен.
Насобирал аналитику по этому: https://vc.ru/ai/2190647-soprotivlenie-vnedreniyu-ii-v-33-protsentah-rossiyskikh-kompaniy
Именно так. Для меня это всегда инструментарий, который позволяет повлиять на эффективность, высвободить ресуср (в том числе человеческий) и переключить его наконец на те участки и задачи, на которые раньше всегда не хватало.
ИИ - один из инструментов автоматизации. И его нужно применять опираясь на метрики. А для этого процесс должен быть хотя бы оцифрован. Оцифровка позволяет найти бутылочные горлышки. А вот уже их мы и «расшиваем» с помощью различных инструментов, в том числе ИИ. Salesforce - компания про метрики, это часть их бизнеса:)
В том-то и дело, что ошибки в классическом понимании не было. Неочевидная особенность реализации. Просто как отловить в цепочке вызовов такую проблему? Идти и проверять каждый узел отдельно, с соответсвующим контракту вводом/выводом. И когда говоришь LLM пройти этот путь - она проходит и говорит, что все ок, контракты же не нарушены, просто сервис не работает. А он работает и нужно лезть в код и проверять все самому, и код для этого неплохо хотя бы базово понимать. А как получить понимание без 10к часов практики и множества прочитанных книг? Для новых специалистов у которых smart coding tools со старта это скорее всего будет невыполнимая задача, что вызывает беспокойство.
Вам знакомы экспертные оценки? Как вы думаете, может Principal engineer дать оценку проприетарной кодовой базе не нарушая NDA? А можно на основе экспертных оценок составить исследование?
Столько предположений без опоры на факты. Я использовал claude code, что уже рушит вашу цепочку рассуждений. Я так же сначала составил план работы, который был зафиксирован в development.md. Более того все последующие серьезные доработки так же шли через планирование. Но ваша эмоциональная вовлеченность вызывает мое восхищение! Браво!
Касательно качества кода, еще на заре моей карьеры выходило исследование о качестве закрытого vs открытого кода и перевеса как минимум не было. Послушайте на досуге Максима Дорофеева про период его работы в компании по тестированию узлов самолетов. Он сам говорил, что зная внутрянку не мог летать, что говорит о качестве кода.
Но я на 200% согласен с вашем выводом о необходимости учиться программировать, более того LLM и подобные инструменты создают проблему, когда через несколько лет будет дефицит специалистов, которые смогут провести аудит и понять, что за код нагенерировали подобные инструменты, найти проблему и исправить ее качественно, а не нашлепкой сверху по исправлению конкретного edge case. (как мне пытался сделать Claude code)
Да, часто именно непонимание и нежелание разбираться приводит к печальным результатам.
А еще сопротивление переменам, хотя это и свойственно совершенно всем людям.
Поэтому успех зависит от множества факторов и им, как проектом нужно управлять.