МОСКВА, 15 сен — ПРАЙМ. Генеративный ИИ уверенно выдает ответы, даже когда ошибается. Юрист рискует сослаться на несуществующую судебную практику, маркетолог — принять правдоподобную, но нерабочую гипотезу, врач — не сверить вывод модели с клиническими данными, финансист — пропустить ошибку в расчетах. Поэтому ключевым навыком становится не быстрый поиск ответа, а его проверка и личная ответственность за результат.Нагляднее всего это видно в ИТ-сфере, где генеративный ИИ уже стал частью повседневной работы. Модель мгновенно пишет код, архитектурные решения и тесты, но может заложить уязвимости, устаревшие библиотеки или несуществующие зависимости — так называемые "галлюцинированные" пакеты. Умение проверять и валидировать результат ИИ сегодня важнее, чем просто знание синтаксиса языка.Первая базовая компетенция — системная проверка сгенерированного решения на безопасность, производительность и соответствие архитектуре продукта. Специалист должен быстро находить правдоподобную, но нерабочую логику и знать, как это проверить: через юнит-тесты, статический анализ, ручную проверку граничных случаев. По сути, это тот же фактчекинг, только примененный к коду.Вторая компетенция — системное мышление и архитектурное видение. ИИ хорошо решает локальные задачи, но плохо удерживает контекст всего проекта, бизнес-ограничения и требования к масштабируемости.Разработчик, который умеет разложить сложную задачу на части, объяснить модели контекст и оценить, вписывается ли решение в общую систему, ценнее того, кто принимает первый сгенерированный вариант. Проблемы чаще всего возникают на стыках блоков, написанных моделью независимо друг от друга.Третья компетенция — точная постановка задачи и критическая оценка результата. Техзадание для ИИ нужно формулировать так же строго, как для джуниор-коллеги: с ограничениями, критериями приемки и требованиями к тестам. Опытные разработчики советуют начинать не с просьбы "напиши код", а с запроса "разбери подходы, покажи плюсы, риски и ситуации, где каждый вариант лучше не использовать".Четвертая компетенция — понимание границ применимости ИИ в безопасности и данных. Специалист должен знать, какие данные нельзя передавать во внешние модели, как проверять код на инъекции и уязвимости, и нести ответственность за итоговый релиз, а не перекладывать ее на инструмент.Ценность специалиста будущего — не в скорости генерации кода, а в том, можно ли доверить ему итоговую ответственность за то, что продукт работает, безопасен и решает нужную бизнес-задачу.Автор: Дмитрий Пилипенко, заместитель гендиректора LANSOFT
МОСКВА, 15 сен — ПРАЙМ. Генеративный ИИ уверенно выдает ответы, даже когда ошибается. Юрист рискует сослаться на несуществующую судебную практику, маркетолог — принять правдоподобную, но нерабочую гипотезу, врач — не сверить вывод модели с клиническими данными, финансист — пропустить ошибку в расчетах. Поэтому ключевым навыком становится не быстрый поиск ответа, а его проверка и личная ответственность за результат.
Нагляднее всего это видно в ИТ-сфере, где генеративный ИИ уже стал частью повседневной работы. Модель мгновенно пишет код, архитектурные решения и тесты, но может заложить уязвимости, устаревшие библиотеки или несуществующие зависимости — так называемые "галлюцинированные" пакеты. Умение проверять и валидировать результат ИИ сегодня важнее, чем просто знание синтаксиса языка.
Первая базовая компетенция — системная проверка сгенерированного решения на безопасность, производительность и соответствие архитектуре продукта. Специалист должен быстро находить правдоподобную, но нерабочую логику и знать, как это проверить: через юнит-тесты, статический анализ, ручную проверку граничных случаев. По сути, это тот же фактчекинг, только примененный к коду.
Вторая компетенция — системное мышление и архитектурное видение. ИИ хорошо решает локальные задачи, но плохо удерживает контекст всего проекта, бизнес-ограничения и требования к масштабируемости.
Разработчик, который умеет разложить сложную задачу на части, объяснить модели контекст и оценить, вписывается ли решение в общую систему, ценнее того, кто принимает первый сгенерированный вариант. Проблемы чаще всего возникают на стыках блоков, написанных моделью независимо друг от друга.
Третья компетенция — точная постановка задачи и критическая оценка результата. Техзадание для ИИ нужно формулировать так же строго, как для джуниор-коллеги: с ограничениями, критериями приемки и требованиями к тестам. Опытные разработчики советуют начинать не с просьбы "напиши код", а с запроса "разбери подходы, покажи плюсы, риски и ситуации, где каждый вариант лучше не использовать".
Четвертая компетенция — понимание границ применимости ИИ в безопасности и данных. Специалист должен знать, какие данные нельзя передавать во внешние модели, как проверять код на инъекции и уязвимости, и нести ответственность за итоговый релиз, а не перекладывать ее на инструмент.
Ценность специалиста будущего — не в скорости генерации кода, а в том, можно ли доверить ему итоговую ответственность за то, что продукт работает, безопасен и решает нужную бизнес-задачу.
Автор: Дмитрий Пилипенко, заместитель гендиректора LANSOFT
В разделе "Мнения" сайта Агентства экономической информации "ПРАЙМ" публикуются материалы, предоставленные аналитиками, трейдерами и экспертами российских и зарубежных компаний, банков, а также публикуются мнения собственных экспертов Агентства "ПРАЙМ". Мнения авторов по тому или иному вопросу, отраженные в публикуемых Агентством материалах, могут не совпадать с мнением редакции АЭИ "ПРАЙМ".
Авторы и АЭИ "ПРАЙМ" не берут на себя ответственность за действия, предпринятые на основе данной информации. С появлением новых данных по рынку позиция авторов может меняться.
Представленные мнения выражены с учетом ситуации на момент выхода материала и носят исключительно ознакомительный характер; они не являются предложением или советом по совершению каких-либо действий и/или сделок, в том числе по покупке либо продаже ценных бумаг. По всем вопросам размещения информации в разделе "Мнения" Вы можете обращаться в редакцию агентства: combroker@1prime.ru.
Доступ к чату заблокирован за нарушение правил.
Вы сможете вновь принимать участие через: ∞.
Если вы не согласны с блокировкой, воспользуйтесь формой обратной связи
Обсуждение закрыто. Участвовать в дискуссии можно в течение 24 часов после выпуска статьи.
