11.09.2025  Экспертиза, Искусственный интеллект, Менеджмент

Создание ПО с помощью агентов искусственного интеллекта — это не индивидуальный вид спорта, особенно когда проекты затрагивают несколько репозиториев, сервисов и требуют знаний в области инженерии подсказок, пишет на портале The New Stack Анкит Джайн, соучредитель и генеральный директор портала Aviator. Нравится вам это или нет, но к настоящему моменту большинство разработчиков ПО уже попробовали ту или иную версию инструментов кодирования с помощью ИИ. Однако, если посмотреть дальше пустых показателей ежедневного или еженедельного использования инструментов ИИ, то внедрение на предприятиях происходит повсеместно. Есть разработчики, которые клянутся в эффективности этих инструментов и сообщают о 10-кратном повышении производительности (за исключением случаев, когда у них заканчиваются токены), а есть те, кто критически относится к тому, приносит ли это какую-либо пользу или только увеличивает технический долг. Правда в том, что оба этих подхода можно встретить в одной и той же компании. Проблемы с внедрением ИИ на предприятиях Существует несколько проблем с текущим подходом к внедрению ИИ на предприятиях: 1. Отсутствие контекста: работа с большими, беспорядочными кодовыми базами предприятий далека от вайб-кодинга. Независимо от того, насколько хороши модели или насколько хорошо мы проектируем следующий кодирующий агент, мы не можем добиться прогресса, не предоставив правильный и полный контекст агентам больших языковых моделей (LLM). 2. Кривая обучения: для эффективного ... читать далее.