12.08.2025 Экспертиза, Искусственный интеллект, МенеджментШерри Тиао, старший менеджер Oracle, специализирующаяся на ИИ-решениях для предприятий, рассказывает на портале The New Stack о пяти основных проблемах, с которыми сталкиваются предприятия, экспериментируя и внедряя вайб-кодинг и агентов искусственного интеллекта. Организации по всему миру ищут способы использовать ИИ, и генерация кода с помощью ИИ — ведущее направление. Талантливых инженеров-программистов не хватает, и максимизация их производительности — одновременно с избавлением от бремени создания шаблонного, рутинного кода — это крайне выгодно. Но, конечно, каждое новое технологическое новшество влечет за собой трудности. Не все так просто, как кажется. Сегодня, пытаясь внедрить вайб-кодинг для масштабирования своих инженерных команд, предприятия регулярно сталкиваются с проблемами и трудностями. Вот пять основных. 1. Галлюцинации ИИ Как мы часто слышим, генеративный ИИ (GenAI) продолжает галюцинировать. Это может приводить к результатам, далеким от оптимальных, с ошибками, отличными от тех, которые допускает человек, что иногда затрудняет их обнаружение. В качестве примера: ИИ, помогающий автору создать статью о вайб-кодинге для предприятий, может написать текст без единой грамматической ошибки (именно их часто допускают люди). Вступление и заключение, вероятно, будут понятными. Но в процессе работы ИИ может отклониться от курса. Он может добавить абзац об истории слова «вайб» («vibe»), фразы «good Vibes» и восхождения Beach Boys. Опытный автор проверит статью ...
читать далее.
