- 22,245
- 46
- 8 Ноя 2022
Дизайн-приемы заставляют инженеров выбирать ИИ вместо привычных действий.
Некоторые разработчики всё чаще жалуются, что корпоративные требования использовать ИИ-инструменты вредят качеству кода и мешают профессиональному росту. На фоне активного внедрения генеративных систем это перестало быть частной темой отдельных команд — обязательное применение ассистентов становится нормой в разных компаниях и странах.
Один из таких сигналов поступил от индийского full-stack-разработчика, который работает в финансовой софтверной компании. Он рассказал , что руководство одновременно сокращает штат и требует писать код с Cursor. На бумаге этот инструмент должен снижать рутину, но на практике, по словам сотрудника, он превращается в источник проблем и ошибок. В компании даже произошёл инцидент до его прихода: в приложении не оказалось корректной обработки сеансов, и любой пользователь мог открыть данные сторонней организации. По словам разработчика, это возникло именно из-за слепой опоры на автоматическую генерацию.
Разработчик отметил, что в режиме подсказок Cursor иногда полезен, но попытки выполнять серии действий через встроенный агент приводят к сбоям. В одном случае средство само удалило файл и затем выдало неверную интерпретацию произошедшего, что пришлось исправлять через Git. При этом сотрудники с небольшим стажем перестают запоминать синтаксис используемого языка и ориентируются только на автодополнение. По его словам, такая зависимость особенно быстро формируется у начинающих, которым ещё необходима регулярная ручная практика.
Специалист добавил, что коллеги из геймдева и встраиваемой разработки не сталкиваются с подобными требованиями: генеративные ассистенты пока хуже справляются с этими направлениями, поэтому давление заметно слабее.
Похожие истории рассказывают и другие индийские инженеры. Аналогичная картина наблюдается в США. Консультант из Рочестера объяснил , что во время работы в подразделении крупной технологической корпорации сталкивался с обязательным использованием ИИ даже в ситуации, когда инфраструктура не позволяла задействовать основной набор инструментов. Из-за отсутствия единого GitHub и закрытых сервисов ему пришлось обращаться к Copilot для Teams — единственной доступной интеграции. Руководство отслеживало статистику применения и регулярно напоминало о необходимости активировать ассистента минимум раз в неделю.
Консультант рассказал, что использовал ИИ в тех ситуациях, где раньше достаточно было обычного поиска: уточнял параметры команд или искал подход к незнакомым процедурам. Иногда ответы оказывались точными, но порой приводили к затяжным тупикам. В одном случае он провёл несколько часов, пытаясь оживить настройку Docker по ошибочному предложению ассистента, и в итоге решил задачу через обычный поиск за пару минут.
Давление со стороны компаний постепенно усиливается. В заметках на Reddit упоминались случаи , когда автоматическая генерация в GitHub Copilot создаёт дополнительную нагрузку при ревью и вынуждает тратить время на исправление некорректных предложений бота. Тем не менее, ИТ-компании продолжают продвигать идею обязательной интеграции. Ряд крупных игроков напрямую связывают оценку сотрудников с уровнем использования ИИ. Некоторые руководители просят подчинённых объяснять, почему они не применяют доступные ассистенты, а в отдельных командах игнорирование корпоративной установки приводило к увольнениям.
Подобная динамика выходит за пределы инженерных профессий. Пользователи социальных сетей всё чаще пишут о навязанных сценариях работы в интерфейсах. Исследователи в области проектирования интерфейсов описывают, как компании подключают манипулятивные дизайн-приёмы, чтобы повысить вовлечённость в ИИ-функции: от постоянных визуальных напоминаний до стратегий, побуждающих выбирать ассистента вместо обычных действий.
Несмотря на массивные рекламные кампании и давление извне, многие люди по-прежнему отказываются использовать такие инструменты — из-за опасений о точности, этических рисках, предвзятости моделей и слабой пригодности для некоторых задач. При этом опытные инженеры подчёркивают, что начинающим особенно сложно работать в среде, где ИИ становится обязательной прослойкой: без ручной практики и обмена знаниями формируется зависимость, а навык самостоятельного анализа ошибок деградирует.
По мнению разработчиков, которые наблюдают происходящее изнутри, генеративные ассистенты способны помогать при аккуратном использовании, однако массовые корпоративные требования полностью полагаться на них меняют сам подход к обучению и усложняют путь для новичков. ИИ закрывает привычный цикл, в котором практическая работа и разбор ошибок с более опытными коллегами были основой профессионального роста. Теперь этот этап сокращается, и неясно, каким образом компенсировать эту потерю в долгосрочной перспективе.
Некоторые разработчики всё чаще жалуются, что корпоративные требования использовать ИИ-инструменты вредят качеству кода и мешают профессиональному росту. На фоне активного внедрения генеративных систем это перестало быть частной темой отдельных команд — обязательное применение ассистентов становится нормой в разных компаниях и странах.
Один из таких сигналов поступил от индийского full-stack-разработчика, который работает в финансовой софтверной компании. Он рассказал , что руководство одновременно сокращает штат и требует писать код с Cursor. На бумаге этот инструмент должен снижать рутину, но на практике, по словам сотрудника, он превращается в источник проблем и ошибок. В компании даже произошёл инцидент до его прихода: в приложении не оказалось корректной обработки сеансов, и любой пользователь мог открыть данные сторонней организации. По словам разработчика, это возникло именно из-за слепой опоры на автоматическую генерацию.
Разработчик отметил, что в режиме подсказок Cursor иногда полезен, но попытки выполнять серии действий через встроенный агент приводят к сбоям. В одном случае средство само удалило файл и затем выдало неверную интерпретацию произошедшего, что пришлось исправлять через Git. При этом сотрудники с небольшим стажем перестают запоминать синтаксис используемого языка и ориентируются только на автодополнение. По его словам, такая зависимость особенно быстро формируется у начинающих, которым ещё необходима регулярная ручная практика.
Специалист добавил, что коллеги из геймдева и встраиваемой разработки не сталкиваются с подобными требованиями: генеративные ассистенты пока хуже справляются с этими направлениями, поэтому давление заметно слабее.
Похожие истории рассказывают и другие индийские инженеры. Аналогичная картина наблюдается в США. Консультант из Рочестера объяснил , что во время работы в подразделении крупной технологической корпорации сталкивался с обязательным использованием ИИ даже в ситуации, когда инфраструктура не позволяла задействовать основной набор инструментов. Из-за отсутствия единого GitHub и закрытых сервисов ему пришлось обращаться к Copilot для Teams — единственной доступной интеграции. Руководство отслеживало статистику применения и регулярно напоминало о необходимости активировать ассистента минимум раз в неделю.
Консультант рассказал, что использовал ИИ в тех ситуациях, где раньше достаточно было обычного поиска: уточнял параметры команд или искал подход к незнакомым процедурам. Иногда ответы оказывались точными, но порой приводили к затяжным тупикам. В одном случае он провёл несколько часов, пытаясь оживить настройку Docker по ошибочному предложению ассистента, и в итоге решил задачу через обычный поиск за пару минут.
Давление со стороны компаний постепенно усиливается. В заметках на Reddit упоминались случаи , когда автоматическая генерация в GitHub Copilot создаёт дополнительную нагрузку при ревью и вынуждает тратить время на исправление некорректных предложений бота. Тем не менее, ИТ-компании продолжают продвигать идею обязательной интеграции. Ряд крупных игроков напрямую связывают оценку сотрудников с уровнем использования ИИ. Некоторые руководители просят подчинённых объяснять, почему они не применяют доступные ассистенты, а в отдельных командах игнорирование корпоративной установки приводило к увольнениям.
Подобная динамика выходит за пределы инженерных профессий. Пользователи социальных сетей всё чаще пишут о навязанных сценариях работы в интерфейсах. Исследователи в области проектирования интерфейсов описывают, как компании подключают манипулятивные дизайн-приёмы, чтобы повысить вовлечённость в ИИ-функции: от постоянных визуальных напоминаний до стратегий, побуждающих выбирать ассистента вместо обычных действий.
Несмотря на массивные рекламные кампании и давление извне, многие люди по-прежнему отказываются использовать такие инструменты — из-за опасений о точности, этических рисках, предвзятости моделей и слабой пригодности для некоторых задач. При этом опытные инженеры подчёркивают, что начинающим особенно сложно работать в среде, где ИИ становится обязательной прослойкой: без ручной практики и обмена знаниями формируется зависимость, а навык самостоятельного анализа ошибок деградирует.
По мнению разработчиков, которые наблюдают происходящее изнутри, генеративные ассистенты способны помогать при аккуратном использовании, однако массовые корпоративные требования полностью полагаться на них меняют сам подход к обучению и усложняют путь для новичков. ИИ закрывает привычный цикл, в котором практическая работа и разбор ошибок с более опытными коллегами были основой профессионального роста. Теперь этот этап сокращается, и неясно, каким образом компенсировать эту потерю в долгосрочной перспективе.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
