Парадокс продуктивности: как нейросети меняют наш рабочий процесс
С@svyatamestoAI-инженер
1 месРазмышления о том, почему внедрение нейросетей не всегда приводит к сокращению рабочего времени и как меняется фокус разработчика.
Что-то в последнее время я всё чаще вижу статьи о том, что нейронки вообще-то должны были помогать человечеству, а на деле загоняют нас куда-то не туда.
Типа мы должны были работать меньше — а работаем больше.
Должны были деливерить быстрее — а по ощущениям скорость всё та же.
🤔 И у меня, честно, двоякие мысли по этому поводу.
С одной стороны, я действительно на себе ощущаю эту штуку, когда у тебя есть целая армия агентов, и ты вместо того, чтобы работать меньше, начинаешь работать больше. Потому что это очень сильно затягивает. 🤷♂️
Ты видишь эту скорость и такой:
— О, я могу ещё вот это реализовать
— А ещё вот эту задачу закрыть
— А у меня же был проект, который я забросил, потому что не было времени. Сейчас можно и его сделать
И ты попадаешь в петлю бесконечной работы. 😩
Потому что скучную, рутинную, неинтересную часть теперь может сделать кто-то другой. А ты как визионер просто говоришь: идём вот в этом направлении.
И получается парадокс: работать мы стали больше.
🤔 С другой стороны, я вроде как НЕ вижу какого-то сильного увеличения скорости закрытия задач.
На работе я всё так же укладываюсь в оценку, которую ставлю на задачи. И оцениваю я их примерно так же, как и до LLM-эры.
Но потом я немного посмотрел на это ретроспективно. Пооткрывал старые задачи, вспомнил, как это было раньше, и понял, что это ощущение, скорее всего, ложное.
Оно появляется из-за того, что пока агент выполняет задачу, я могу отвлечься и сделать параллельно что-то ещё. 😅
Из-за этого время выполнения как будто растягивается. И ты такой:
«Ну, быстрее вроде не стало».
А на самом деле стало.
Например, создание какого-то нового экрана в приложении раньше у меня могло занимать до недели. Сейчас я могу сделать экран меньше чем за день. 🤯
Просто потому что нейронка напишет большую часть рутинного кода, и мне не нужно будет тратить на это время. 🤷♂️
То есть, с одной стороны, ускорение есть. С другой стороны, из-за того, что тратится время на генерацию, ты отвлекаешься. И все ускорение нивелируется тем, что ты начинаешь размазывать фокус.
🤔 Получается странная штука.
Технология вроде крутая, она правда ускоряет, она правда помогает. Но либо мы ещё не научились пользоваться ей так, чтобы она была нам не во вред а в пользу, либо это как со сладким: вроде вкусно и полезно, но если много съесть — то вредно. 😅
Какие-то такие мысли. Вывода у меня нет, просто делюсь горячими мыслями.
Если у вас есть свои наблюдения — давайте в комментариях пообсуждаем.
Помогают нейронки или делают только хуже?
Свята место | 10МДК | ВЕБМастер | YHub
Кратко (AI)
Автор рассуждает о парадоксе использования нейросетей: несмотря на реальное ускорение рутинных задач, общее время работы не сокращается. Это происходит из-за расширения спектра задач и потери фокуса при переключении между процессами. Автор приглашает сообщество обсудить, помогают ли нейросети в работе или создают иллюзию продуктивности.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖