AI не упростил разработку — он сделал сложные вещи ещё сложнее

Когда мы начали активно использовать AI-инструменты в своих пет-проектах, мы ожидали, что станет легче. Спойлер: стало только сложнее. Особенно те самые «сложные части», которые мы надеялись делегировать нейросетям.

Парадокс AI-помощника

Казалось бы, вот он — серебряный пуль: пишешь промт, получаешь код, профит. Но на практике AI генерирует тонны посредственного кода, который нужно не только проверять, но и переписывать. Как сборка IKEA без инструкции: вроде детали есть, а собрать не получается. Ты тратишь больше времени на отладку, чем если бы написал сам.

Разработчики жалуются, что AI отлично справляется с рутиной (написать тесты, сгенерировать CRUD), но когда доходит до архитектуры, производительности или безопасности — он либо молчит, либо предлагает откровенно опасные решения. И вот ты уже не просто программист, а AI-менеджер, который правит код за нейросетью.

Что говорят разработчики

Один из ключевых выводов: AI не убирает сложность, а смещает её. Раньше ты мучился с алгоритмами, теперь мучаешься с промтами и валидацией сгенерированного кода. Плюс добавилась новая боль — нужно разбираться, где AI наврал, а где прав. Это как JIRA на 47 столбцов, только теперь ещё и нейросеть в ней кнопки жмёт.

Некоторые даже замечают, что AI делает сложные вещи ещё сложнее, потому что добавляет слой абстракции, который нужно понимать. Вместо того чтобы писать код, ты тратишь время на то, чтобы объяснить машине, что тебе нужно, а потом — на то, чтобы исправить её ошибки.

Комментарий студии METABYTE: Мы тоже экспериментировали с AI в наших проектах — и да, он хорош для черновиков. Но продакшн-код доверять ему пока страшновато, особенно если дедлайн вчера. Лучше мы сами, спасибо.