На такую мысль меня натолкнула инструкция с принципами промптинга для взаимодействия с ИИ моделями (ниже), которую я искал в помощь для коллег.
Загвоздка в том, что люди в большинстве не готовы/умеют/научены вербализировать, структурировать и детально описывать для ИИ свои пожелания.
На самом деле это ровно то, от чего люди страдают и в работе и в жизни:
- человек не занимающийся регулярной рефлексией не может описать свои ощущения и эмоции по поводу какой-то ситуации/явления
- условный заказчик, который не может объяснить что он хочет. Потому что он "чувствует" что хочет, но не может это вербализировать, структурировать и выдать
- просто человека без большого опыта письменного формулирования и структурирования своих мыслей
Поэтому тут можно сказать, что шутка про изучение иностранных языков: "Как собака - всё понимаю, но сказать не могу" относится не к вопросу иностранных языков. Она относится в принципе к вербализации - кодированию мыслей в структурированную форму выражения.
Откуда я это взял?
Мой основной опыт работы связан с разработкой и ИТ в целом. Плюс я уже имел опыт проведения пилотов ИИ-помощников для пром.разработчиков. Тут мой взгляд со стороны человека, анализирующего чужой опыт применения в рамках исследования. И ниже будет мой, хотя и субъективный взгляд, но подтверждённый качественными исследованиями.
Одной из удивительных для меня вещей является и то, что с проблемой использования ИИ помощников сталкиваются разработчики ПО. Но ответ в форме "самому мне проще" повторённый не один раз разными людьми с хорошим техническим опытом сам говорит за себя. Хотя "мне проще" не означает быстрее и лучше если это измерять во времени и других метриках.
Моя гипотеза в том, что разработчики используют очень ограниченный набор текстовых конструкций зачастую состоящих из одной или пары сотен ключевых слов. А уже их далее выстраивают в типовые конструкции. Не просто так же придуманы шаблоны и принципы проектирования. Всё это движение к упрощению интеллектуальной работы с постоянно усложняющимся и разрастающимся объёмом функционала и архитектур основных частей систем и огромного количества "обвязки" особенно в системах с высокой отказоустойчивостью и высокодоступностью.
И дальше кажется логичным предположение, что основными пользователям ИИ для разработки будут промт-инженеры новые гибридные роли типа смежной роли аналитика и разработчика.
У такой роли должно быть: умение описания процессов, кейсов применения функций и процессов в "реальном мире". При этом должно быть хорошее представление о данных, оптимизациях, безопасности кода и том как код будет написан лучше, умение делать ревью и поэтапного улучшения по опять же уже сформулированным шаблонам и принципам проектирования.
Т.к. я не не был в роли непосредственно разработчика, то было бы интересно прочитать мнение о применении ИИ именно от прожжённых корпоративных разработчиков, занимающихся поддержкой развесистых систем со знатным legacy.
А кто будет использовать ИИ максимально производительно?
В целом это уже начала показывать практика. Специалисты занимающиеся работой с текстом и визуальным кодированием, которое так же хорошо описывается текстом.
Как улучшить свои умения по работе с ИИ?
- Учиться формулировать свои мысли в текстовом, структурированном виде.
- Учиться "широко" смотреть на процессы, ограничения, пограничные состояния данных
- Учиться "плотно" и однозначно прописывать в текстовые описания своих задач к ИИ
- Тренироваться на бесплатно доступных ИИ типа СберГигаЧата и ЯндексGPT
- Изучить вопросы безопасного применения ИИ и не пихать в общедоступные ИИ коммерческие и/или закрытые данные :)))) а то находятся и такие умные люди.
Подписывайтесь, ставьте лайк и задавайте свои вопросы. С радостью отвечу на вопросы и/или напишу пост по теме