Часть моей работы состоит в том, чтобы знать, каковы люди на самом деле, но я всё равно не перестаю им поражаться..
На днях я провёл небольшой эксперимент. Одним коротким промптом без всяких пояснений я предложил своему AI-агенту написать мне игру в шахматы. Это был one-shot-бенчмарк. Агент справился за 50 минут и потратил на это $1,5, создав работающий движок для игры двух человек.
Вы понимаете, что это значит? Точно понимаете? Дело вовсе не в «очередном клоне шахмат», который сам по себе никому не нужен, а в соотношении стоимости, скорости и качества работ.
Объём работ получился примерно такой: движок правил объёмом 499 строк (рокировка, взятие на проходе, превращение пешки, шах, мат, пат, правило пятидесяти ходов, троекратное повторение, недостаточный материал), слой отрисовки доски и взаимодействия с пользователем – 134 строки, связующая логика – 270 строк, CSS – 264 строки, HTML – 51 строка. Итого 1218 строк рабочего кода.
К этому стоит прибавить автотесты граничных случаев и интеграционные тесты – обычно их пишут в полтора-два раза больше, чем сам продукт, то есть ещё около тысячи строк. Кроме того, разработчик, который садится писать шахматный движок, не будучи сам шахматистом, потратил бы 5–10 часов на изучение правил ФИДЕ и разбор граничных случаев вроде «превращение с шахом», «эн пассан через ход» и «пат при двух конях».
Если оценивать только время, норматив производственного кода «с нуля» с тестами и документацией – 50–150 строк в день. Это цифра из McConnell «Code Complete», из обзоров Stack Overflow, из отчётов McKinsey по энтерпрайз-разработке. Для senior-уровня с шахматной логикой реалистично 50–80 часов. В сумме это шесть-десять рабочих дней по восемь часов – полторы-две календарные недели без других задач или 240–300 часов от начала до завершения.
По данным на 2026 год, медианная зарплата фронтенд-разработчика в России около 225 тысяч рублей, middle – диапазон 150–180 тысяч, senior – 250–300 и выше. Кроме того, работодатель платит сверху НДФЛ 13% плюс страховые взносы около 30%, итого плюс 43%. Это значит, что час работы middle-разработчика обходится работодателю в полторы-две тысячи рублей, а senior – в две-две с половиной тысячи. На шестьдесят часов это 90–160 тысяч рублей для middle и 120–200 тысяч для senior.
То есть AI выдал результат (очень грубо) в 500 раз быстрее и в 100 раз дешевле человека. Ещё раз: в 500 (пятьсот) раз быстрее и в 100 (сто) раз дешевле.
Это – буквально чудо, технологическая революция в кристально чистом, дистиллированном виде. Примерно такая же революция, как появление цифровой фотографии, сделавшей ненужными сложную, дорогую и долгую проявку плёнки и печать фотографий. Или как перелёты через Атлантику за 8 часов вместо 8 дней на пароходе.
Идеальным ли получился результат теста? Разумеется, нет! В первой версии история ходов отображалась неверно: пешка ходила e2-e4, а в истории отображалось e7-e5. Кроме того, фигуры на доске были не «черными» и «белыми», а залитыми и контурными, меняя цвет в зависимости от цвета клетки – рабочее, но спорное дизайнерское решение.
Обе проблемы были исправлены за несколько минут короткими промптами, но вызвали у некоторых людей ту самую реакцию (здесь и здесь), которая меня поразила:
Трагикомедия в двух действиях: «Технобро, ИИ-агент и браузерные шахматы».получилось явная фигня и это видно всемАвтор вообще не понимает шахматы, поэтому не заметил такой гигантский глюк, как неправильные цвета фигур.Бизнес может встраивать браузные шахматы без серверной части в свои магазины?
Они получили чудо, но ждали-то волшебства!
Это буквально как в анекдоте: «Нашёл украинец на улице кошелёк, а там не хватает». Вот серьёзно: вы получаете результат в сотни раз быстрее и дешевле, чем ещё несколько лет назад и.. ухахатываетесь от того, что внешний вид шахмат не отвечает вашему чувству прекрасного (хотя черные от белых всё равно отличаются)? Серьёзно?!
Такое ощущение, что это пишут те, кто никогда не общался с живыми людьми – программистами и дизайнерами – и не видел, какую дичь они иной раз творят.
Мало того, и это важно понимать: one-shot кодинг – это очень сложный для AI тест. Модель должна правильно интерпретировать задачу, развернуть её в ТЗ, самостоятельно спланировать её выполнение, а затем автономно реализовать этот план и оттестировать результат. При этом она должна стабильно удерживать контекст на протяжении десятков итераций. Ошибка на любом из этапов так или иначе проявится в конечном продукте.
Поэтому в реальной разработке ПО (хоть людьми, хоть AI) применяются принципиально более сложные процессы с чётким разделением на этапы и роли, документированием, планированием, координацией, тестированием, контролем версий и т. д.
В данном случае вылезла очевидная вещь: модель «из коробки» пока плохо справляется с визуальным тестированием интерфейсов. Технически она видит картинку, но не интерпретирует её как неудобную, непонятную или неэстетичную для человека: фигуры на месте, отличаются друг от друга – и ладно.
Эту проблему можно сделать менее острой, подробнее описав в ТЗ визуал и процедуру его тестирования, но в любом случае человек должен включаться в процесс разработки как минимум на этапах целеполагания и оценки результата. Мне это кажется очевидным.
При этом объективные проблемы разработки ПО с помощью AI не перевешивают её преимуществ. Когда-то Филип Котлер в своей книге «Маркетинг от А до Я» написал, что «двадцатипроцентная скидка лечит всё», а уж когда разница в цене составляет два порядка, то теряется сам смысл это обсуждать.
Нет вопроса «использовать AI в разработке или не использовать». Он давно решён, нравится это кому-то или нет, и моя предыдущая статья была вовсе не об этом.
Её смысл в том, что сейчас наступил момент, когда индивидуальная малая автоматизация стала практически доступной малому бизнесу. Вместо того чтобы платить за готовые решения, которые плохо натягиваются на ваши процессы или обходятся костылями типа Excel, можно быстро и дёшево делать софт, который будет решать именно ваши проблемы.
Это может стать источником повышения эффективности бизнеса и вашего конкурентного преимущества – на относительно короткий период, пока все остальные до этого тоже не дойдут.
Простые вещи уже можно делать вообще без дополнительных знаний и навыков. Для более сложных и ответственных задач крайне желательно понимать, что и как делать – хотя бы предварительно прочесть мою книжку-ликбез «Главное про AI». Для критичных систем, разумеется, нужны требования, тесты, интеграции и сопровождение профессионалов.
Нужно просто перестать весело гыгыкать над «технобро» и «тупым AI, который лажает» и начать искать возможности делать больше, лучше или дешевле с помощью AI, пока кто-то не сделал это вместо вас.
Друзья, подписывайтесь на мой Твиттер (там я пишу чаще) и Телеграм, чтобы получать анонсы новых материалов.
Комментариев: 0