Пост А кроме approval fatigue есть ещё cognitive offloading. Пост ниже как бы не про ИТ, но проблема общая.

А кроме approval fatigue есть ещё cognitive offloading. Пост ниже как бы не про ИТ, но проблема общая. С хорошим ИИ можно сделать сильно больше, чем без. А с плохим - приходится "пинать ИИ", но это уже другая история) Так вот, ИИ на этапе планирования предлагает кучу решений, к тому же он обычно многословен. По хорошему в каждое решение нужно вникнуть, поискать в нём слабые места. Но способность вникать и критиковать у человека не бесконечна. И тут возникает cognitive offloading. С какого-то момента критическое мышление отключается, и все решения, предложенные моделью, принимаются. А мы на этапе проектирования, это архитектура, на ней строится код. Какие варианты? 1) ревью архитектуры другой моделью. Да, но контроль над процессом уходит. Но как один из этапов, но отменяющий личной проверки - да. 2) разбивать процесс, который проектируем, на уровни абстракции и итерации. Как, собственно, и происходит в разработке. Мне этот вариант нравится, хотя он и замедляет процесс. 3) evals, о которых все сейчас говорят. По сути приёмочные тесты. Для архитектуры могут проверить форму итогового документа - есть ли разделы: Технологический стек, Требования к нагрузке, Отказоустойчивость... но не суть. 4) ограничение скоупа. С AI легко начать проектировать Notepad, а закончить Word-ом) Или даже Google Docs. И за день вполне можно получить детальную архитектуру, возможно даже лучшую, чем Google Docs. Не верхнеуровневую, которая проектируется на собесах за 1 час. А то, что можно отдавать в разработку тому же ИИ. Но где-то со второго часа все решения по факту будет принимать ИИ. Поэтому важно помнить об исходной задаче, а для всего остального завести секцию "Открытые вопросы" или "Планы". Главное, не углубляться в их детальную проработку. #ai