Цитата:
|
И если может то как. Давай проанализируем.
|
Во-первых, ИИ не всегда оптимизирует рутинные задачи. Часто внедрение ИИ требует значительных затрат времени и ресурсов на обучение моделей, настройку и поддержку, что может увеличить нагрузку на специалистов, а не уменьшить её. Во-вторых, новые возможности для обучения не гарантированы. Персонализация обучения с помощью ИИ пока далека от совершенства, и многие инструменты не учитывают индивидуальные особенности или контекст, что снижает эффективность обучения.
Кроме того, гибкость процесса разработки под влиянием ИИ может уменьшиться. Автоматизация и стандартизация, которые приносит ИИ, иногда приводят к ригидности процессов и ограничивают творческую свободу разработчиков. Также автоматизация рутинных операций может привести к потере навыков. Если специалисты перестанут выполнять базовые задачи вручную, они могут утратить важные знания и умения, что негативно скажется на качестве работы в долгосрочной перспективе.
Автоматизация аналитики не всегда даёт точные результаты. ИИ-системы могут ошибаться, особенно при работе с неполными или искажёнными данными, что ведёт к неверным выводам и решениям. Повышение качества защиты с помощью ИИ — не панацея. Злоумышленники тоже используют ИИ, и это создаёт новые угрозы, которые сложно предсказать и эффективно противостоять. Наконец, создание новых профессий сопровождается исчезновением старых. Многие традиционные роли могут стать ненужными, что вызовет социальные и профессиональные трудности для большого числа айтишников.
Таким образом, влияние ИИ на жизнь айтишника неоднозначно и требует критического подхода. Не стоит считать ИИ универсальным решением всех проблем — его внедрение сопровождается новыми рисками и вызовами, которые могут негативно сказаться на профессиональной деятельности и развитии специалистов.