Время чтения:
8 минут
Зачем бизнес-аналитику вайб-кодить? В каких задачах ИИ действительно полезен и как его применять безопасно? Обсуждаем с бизнес – аналитиком и лидером внутреннего AI-сообщества компании Рексофт Алисой Хорошениной.
Нейросети постепенно переходят в разряд привычной реальности. ИИ-помощники и чат-боты помогают оформлять заказы и отвечают на вопросы в первой линии поддержки. Применение ИИ в рабочих задачах становится одним из востребованных навыков в ИТ, хотя вызывает много вопросов и опасений.
Эта статья – первая из серии материалов, где мы открыто обсуждаем, как ИИ помогает ИТ-специалистам разных направлений. Эксперты делятся личным опытом и подходами к работе с нейросетями. Мы не разбираем технические подробности, а смотрим, как работать безопасно и ответственно.
Ведущий бизнес-аналитик
ИИ
Как ты относишься к такой популяризации ИИ?
— Сейчас ИИ даёт большие возможности. Люди вдруг понимают, что они всё могут: что можно не учиться писать код, не разбираться, а просто пообщаться с нейронкой и создать приложение. Многим кажется, что это очень легко, что нейросети – это волшебная палочка. Но это обманчивое ощущение.
Чтобы общаться с нейросетью, надо уметь правильно ставить задачу, уметь задавать наводящие вопросы и корректировать ход ее мыслей, не давая модельке улетать «в космос»
Все, что делает нейросеть, надо проверять. А чтобы проверить, надо понимать, как работает код, который она написала. И это в любой предметной области, в любой задаче. Даже если попросить нейросеть просто коротко пересказать статью, надо проверить, что написано в источнике, и убедиться, что ИИ ничего «не придумал» и не выбросил важную информацию.
А как оцениваешь сейчас возможности ИИ в бизнес-анализе?
— Мы с коллегами обсуждали, что для нас, аналитиков, нейронка — это как джун. Он очень быстро работает, он много ошибается, его нужно сильно контролировать. Но у него большая производительность, много свежих идей, и он легко адаптируется под изменения.
Вайб-кодинг
ИИ в ИТ нельзя обсудить без «вайб-кодинга» (от англ. vibe coding — «программирование по настроению, интуитивное программирование»). Насколько для тебя он актуален?
— Аналитикам никогда не нужно было самим писать код в чистом виде. Естественно, бывают разные аналитики, но я кодила только в университете и была рада, что все это закончилось.
Хотя мне не нужно писать код, но оказалось, что есть много задач в анализе, где вайб-кодинг с нейросетями может быть полезен.
Пример – генерация прототипов систем. Раньше мне нужно было обязательно привлекать дизайнера, ждать, пока он нарисует интерфейс, а потом еще два месяца фронтендеры «пилили» готовый прототип. Это долго и неудобно.
Сейчас я могу сама быстро генерировать прототипы. Появились сервисы, которым даешь примерное описание системы, они «понимают», что нужно, составляют себе TO-DO лист по шагам и начинают создавать прототип.
Не бывает такого, что нейросеть что-нибудь нарисует, а для настоящей системы это будет сложно или долго реализовывать?
— Если у меня задача создать адекватный прототип, то я на старте в техническом задании задаю рамки в своем промпте. Могу сразу попросить не использовать в интерфейсе сложные UI-компоненты, сделать максимально просто. Условно: если мне нужна табличка, то пишу: «Сделай мне таблицу, которую можно сортировать только от А до Я, и фильтровать только по этому признаку. Больше ничего не вставляй. И не придумывай »
Кроме того, в процессе создания я корректирую результат, который выдает нейросеть. Надо понимать, что будут «танцы с бубнами», но это всё равно гораздо быстрее, чем создавать прототип вручную, и экономит трудоемкость других специалистов.
Получается, уже на старте нужно четко понимать, что хочешь получить?
— Не всегда. Если мне нужно свежее мнение, взгляд со стороны, то я могу изначально не давать ограничений и позволить модели решить задачу так, как она хочет.
Тогда нейросеть выступает в роли помощника-ассистента. Она генерирует прототип системы на своё усмотрение и может за тебя подумать о полезной функции, про которую ты даже не вспомнил. Например, в анкете какую-нибудь галочку добавить или отрисовать экран, про который ты даже не думал.
Теоретически ты можешь теперь сама с нейросетями написать систему без большого опыта в разработке?
— Могу, хотя у меня нет такой прикладной задачи. Если я понимаю, какой на выходе должен получиться продукт, какие в системе сущности и какая логика связи между ними, то могу просто задать требования нейросети, и она напишет систему. Потом я могу изучить эту систему и глубже разобраться в её архитектуре. Однако это все равно будет сырое решение. Недаром программное обеспечение разрабатывают большие команды. Сделать проект можно и одному и даже без использования AI. Но останется открытым вопрос развертывания, качества и надежности решения в целом. Этого «навайбкоженное» решение обеспечить в одиночку не сможет. Поэтому рано или поздно мне потребуется команда, даже если я изначально была один в поле воин.
Почему вайб-кодинг — Это полезно? Потому что если ты системный аналитик, то ты больше отвечаешь за обмен данных, за протоколы интеграции, тебе важно понимать, как это работает. Изучая полученные решения, можно учиться задавать для кодинга правильные архитектурные ограничения и паттерны. Некоторые Системные аналитики впоследствии становятся архитекторами. А чтобы стать архитектором надо много практиковаться и изучать.
Что учесть, когда используешь ИИ в работе
Есть ли у тебя какие-нибудь личные правила работы с нейросетями?
— В первую очередь – ответственность за то, что, как и где ты используешь.
ИИ – просто инструмент. Ты как профессионал несешь ответственность за результат своей работы. Ты должен разобраться, что сделала нейронка, провести фактчекинг. Если ты не разбираешься в вопросе, то изучи его или попроси, чтобы она тебя научила. То есть одна модель что-то делает, а вторая может проверить, что написала первая, и тебе объяснить заодно.
За обманчивой лёгкостью скрыто много подводных камней. Важно помнить про безопасность, оценивать юридические риски, не использовать внешние модели для обработки конфиденциальных данных. И понимать, что любые твои запросы уходят вовне и могут быть использованы другими людьми.
Всегда ли есть юридические риски? Например, если человек просто на компьютере своем личном локально написал систему и ее использует.
— Давай разберем на примере ИИ-агента. Он может работать с моделью и выполнять «осознанные» действия. Например, обращаться к ресурсам на твоем компьютере и ставить программы, писать за тебя код. Этот код потом будет объединяться в единую концепцию. Откуда она берет этот код? Мы не знаем. Кто является его источником? Мы тоже не знаем. Насколько этот код корректен, опять же, непонятно.
Была история в новостях, когда одного человека уволили с работы, потому что он заопенсорсил код со своего проекта на какой-то stack overflow и забыл убрать креды компании, в которой он работал. Осталась такая маленькая пометка в коде, и этот код кто-то другой потом переиспользовал у себя.
Получается, когда ты берешь код, ты не знаешь, откуда ты его берешь. Тот, кто его поместил куда-то, тоже не всегда дает себе отчет, можно ли делиться кодом. То есть по факту ты можешь начать использовать чью-то чужую интеллектуальную собственность.
ИИ в команде
У вас есть в команде правила применения ИИ?
— Главное, чтобы все в команде было прозрачно. Чтобы вы договорились ответственно использовать ИИ как инструмент. И помогать друг другу делать это более эффективно.
Когда об этом не говорят, начинается серая зона, которая ничем не регламентирована. Плохо, если человек напишет код с нейросетью и не будет этого признавать. Потом у него уточнят подробности, и он не сможет ответить, потому что не сам это делал, не разобрался.
Хорошо, если нейросети используются для ускорения работы, для генерации новых идей, поиска новых подходов.
Для чего создано сообщество Reksoft AI?
— Мы в компании помогаем коллегам узнавать лучшие практики и обмениваемся опытом применения ИИ. На регулярных встречах разбираем кейсы и учимся вместе, обсуждаем реальные кейсы «без воды». Например, в феврале коллеги рассказывали, как при помощи LLM создавать план личных и профессиональных целей.
Комментарии