Ограничения ИИ в проектировании архитектуры систем

На мой взгляд видео уже устарело. Могу согласиться, что большинство моделей не могут в хорошую архитектуру. Но стоит попробовать новейшие модели - GLM-5.2 или топовые Клода, как понимаешь, что архитектуру он делает лучше, чем большинство разработчиков.

Это очень опасное заблуждение, которое возникает из-за того, что на уровне кода (одного приложения) ИИ может выдавать результат, который работатет (проходит тесты). Архитектура системы - это другой разговор. Первое: архитектура оценивается не в моменте, а на дистанции. Хорошая архитектура позволяет сопровождать и развивать систему в течение длительного времени. Проблема в том, что даже самые сильные ИИ-модели принимают решения, которые накапливают техдолг - неверные границы доменов, жесткое зацепление, слабая связность, дублирования и т.д. На дистанции 2–3 месяцев (без человеческих корректировок) внесение изменений в проект порождает эффект домино и кучу побочек. ИИ не "видит", какие части системы меняются синхронно, какие требуют унификации в виде общих интерфейсов и абстракций, часто LLM создаёт распределённый монолит, вместо микросервисов и т.д. Второй момент — есть разница между архитектурой приложения (архитектура на уровне кода) и системной архитектурой. По приложению довольно много типовых схем, которые ИИ может воспроизвести и под контролем человека даже более-менее сопровождать. Системная архитектура - это всегда компромисс между стоимостью, рисками и конкретными ограничениями: бюджетом инфраструктуры, легаси, требованиями регуляторов, реальной командой, которая будет это развивать. ИИ выдаёт архитектуру которая не учитывает нюансов, эта архитектура некая средняя температура по полате, которая получиалась из кучи схем, используемых в обучении, В результате решения не соответствуют конкретной ситуации и не решают проблем системы.