"Softwarovým inženýrům jsem zakázali psát kód. Některé jsme dokonce museli propustit, protože nebyli schopní na tento způsob práce naskočit."
To musí být docela legrace - kolik extra tokenů se propálí jenom tím, že se místo ručního zásahu musí znovu a znovu generovat kód? Tak hlavně že můžou navenek vykázat, jak jsou pokrokoví.
"S každou revolucí se povolání mění. Nabíráme ty, kteří jsou ochotní se rozvíjet,"
jj, mohli by ve vedení začít stejně: Manažerům jsme zakázali samostatně rozhodovat, některé z nich jsme museli vyhodit, protože nebyli schopni plnit rozhodnutí připravená AI :)
Není to pravda. Připraví podle pokynů celkem rychle poměrně kvalitní kód. Ale (svůj) zapomenutý return uvnitř smyčky vyhodnocující příchozí stream, který způsoboval timeout kvůli zahazování části validních dat, najít nedokázala. Já to měl ručně za 10 minut. Je to jako každý nástroj. Na něco je dobrý, na něco ne. Vždycky je ale potřeba ruka mistra, který ví, který nástroj v kterou chvíli použít a kdy je lepší některé detaily udělat ručně, protože má nadhled. AI/LLM nadhled nemá - má nacvičené sekvence tokenů.
A pak je tu další problém a to je čím dál běžnější přetížení modelů, kvůli kterému mají ne úplně použitelnou odezvu.
Hlavne teda kdyz halucinuje muzu ji jednoduse rozepsat test pipelinu a ona uz mi vyrobi specificke kontejnery s konfiguracemi nebo kodem a otestuje je. To vnimam jako benefit. Chapu ze model obcas nevi jak se treba dany sw presne chova i kdyz je OSS, ale moznost si rychle rozjet testy ktere hodi nejake exaktni na modelu nezavisle vysledky je skutecne vzrust produktivity pri reseni jobovek.
Realne nikdo nebude ale vedet jak veci funguji:-) a bude se muset resit rez do ziveho od nekoho kdo veci delaval rucne. A i pak bude pouzivat AI na silene pracne subtasky.
Z druhe strany bez expertu kteri umi vybrat ten spravny model na analyzu nebudete vedet jestli reportovany problem neni halucinace ktery na tom prida dalsi a dalsi urovne komplexity.