Если вы не разрабатывали большие проекты по автоматизации, ИИ кажется магией.
Если вы не разрабатывали большие проекты по автоматизации, ИИ кажется магией. Но те из нас, кто строил корпоративные системы в незапамятные времена ещё на C++ и ранней Java, смотрят на него без мистического трепета. С ИИ мы просто быстрее делаем то, что и так хорошо умеем. Автоматизацию ещё с прошлого века любят описывать метафорой: 1. Коробочные продукты — «массовый пошив». 2. Заказная разработка с нуля — «индивидуальный пошив» или bespoke (дорого и долго). ИИ позволяет использовать ещё и третий режим — made-to-measure (пошив по меркам). Раньше made-to-measure не получался: ручная подгонка готовой основы под специфику заказчика съедала столько же сил и времени, сколько и дорогой bespoke. Теперь ИИ подбирает лекала, подсказывает, где «снять мерки», и берёт на себя перекройку кода. Фронтир-модели «видели» тысячи систем, поэтому предложить идеальную заготовку для них — вопрос секунд. Возьмём для примера классическую задачу: разработать систему финансовой проверки результатов проектов и подготовки отчётности. Нужно сверить то, что было в изначальной закупке, что прописали в договоре и спецификациях, что закрыли актами, сколько заплатили подрядчику (данные из ERP) и сколько часов списали сотрудники (данные из таск-трекеров). Вроде бы всё одинаково у всех. Но, конечно, нет. Миллион нюансов, деталей, внутренних регламентов и разных учётных систем. Если сильно упростить, моя работа на пресейл в паре с моделью выглядят так: 1. Найди похожие системы и разберись, как это сделано у других. 2. Сопоставь с моей задачей и покажи, что я упустила. 3. Запрограммируй логику под мои требования и мою архитектуру. 4. Переделай интерфейсы, чтобы было красиво (это моё любимое). 5. Сгенерируй тестовые данные и подготовь всё к завтрашнему показу. Конечно, между этими пунктами кипит много работы: проверки, уточнения и корректировки, переделки. То есть только отдыхать, пока «впахивают роботы, а не человек», не получается. Даже наоборот, - появляется какой-то азарт, что даже заснуть иной раз не можешь – так и тянет к ноутбуку проверить, что там ещё придумали ИИ-агенты, и сколько токенов осталось до сброса лимита. Но при всём при этом в старые времена за пару дней пресейла успеваешь от силы нарисовать презентацию. Сегодня я одна за это время собираю работающий прототип огромной системы, не отвлекая архитекторов, разработчиков или заказчиков. Как системный аналитик (а бывших не бывает!), я вижу в этом исполнение давней профессиональной мечты. Конечно, до продакшна далеко — впереди интеграции, права доступа, нагрузки и эксплуатация и всё такое прочее. Но теперь хотя бы понятно, что именно мы делаем. Что здесь, на мой взгляд, суперважно: чтобы тот, кто работает с ИИ, сам умел делать такие проекты без ИИ. Желательно, чтобы до появления нейросетей он успел сдать хотя бы три настоящих полновесных корпоративных проекта. Таким людям ничего не нужно объяснять — они всё прекрасно знают и сейчас у них открылось второе дыхание в профессии.
Канал в каталоге Максиметера
15 подписчиков · IT и технологии