106. Ciemna strona hiperproduktywności AI

No z tym przyklepywaniem, wiesz, pieczątek, też tutaj widzę, że jako branża to tak potrafimy na to przymknąć oko. Ostatnio było nagranie z pewnej konferencji, jak to prowadzący zapytał się właśnie audiencji, kto jakby komituje w taki sposób, że zasadniczo tylko i wyłącznie przygotowuje prompt i nawet nie dotyka, wiesz, kodu. No to całkiem sporo rąk oczywiście się podniosło w górę. Natomiast następnie poprosił o to, żeby rękę zostawiły w górze tylko te osoby, które zasadniczo nie zrobiły, wiesz, takiego uczciwego review tego, czyli looks good to me. I powiem ci, że liczba rąk, które zostały w górze, była po prostu przerażająca. A więc to, co nas czeka, myślę, w najbliższej przyszłości, więc takie stanowiska, wiesz, AI Code Cleaner, no to jest coś chyba... Co się mniej więcej wydarzy. Natomiast jak już zapowiedziałeś o tych narzędziach, bo jak dzisiaj się wejdzie na LinkedIn'a czy nawet na GitHub'a i popatrzysz po prostu na ten zalew wszystkich informacji dotyczących jednego, drugiego modelu.

No a przy okazji jak jeszcze interesuje cię temat, powiedzmy, ten AI czy cokolwiek innego i zaczynasz faktycznie drążyć w tych wszystkich zagadnieniach i widzisz nagle masę osób dookoła, właśnie na GitHubie czy na LinkedIn, które prą, to nawet jeżeli masz to samo tempo rozwoju, które miałeś, wiesz, pięć lat temu, no to nagle się porównujesz, wiesz, z, nie wiem, z dziesięciostokrotnie większym otoczeniem, no to też jakby może nagle, wiesz, ta dysproporcja sprawić, że się poczujesz, kurczę, zostaję z tyłu. Ostatnio też zauważyłem taki temat, że czasami osoby nawet potrafią się przyznawać do rzeczy, których nie robią w kontekście właśnie AI. Powiedzmy, nie wiem, ktoś, jakiś deweloper z jednego czy drugiego zespołu mówi tak, tak, ja oczywiście używam, ale jak wejdziesz w polemikę, okazuje się, że ta osoba wcale tego nie robi. I nie wiem, czy to już jest taki sygnał, że kurczę, oczekują ode mnie, więc powiem. Wiesz co, były badania w tamtym roku, chyba Upwork je robił i prawie 80% pracowników technicznych udaje, że wie więcej o AI niż wie.

No bo tak jak mówisz, jak wchodzę na LinkedIna czy na Githuba, patrzę, co inni ludzie robią, to mówię, kurde, no to ja chociaż udam, że jestem też w tym wyścigu, żeby mi nie było głupio, bo głupio jest się do tego przyznać. No jest kilka takich osób, które gdzieś tam zaciągają hamulec ręczny i mówią, ej, nie tak szybko z tym AI. No i to są takie kontrowersyjne dyskusje i różnie to jest gdzieś tam odbierane. No wiadomo, że potrzebujemy i entuzjastów i potrzebujemy tych maruderów, żeby gdzieś tam się spotkać pośrodku, bo to też nie jest tak, że już teraz powiemy nie, jest złe i nie korzystamy z tego, no ale też nie jest tak, że super, wspaniale, do wszystkiego i ja już też coraz częściej słyszę głosy, jeśli nagrywam cokolwiek o sztucznej inteligencji, a wiesz, no zajmuję się tematem wypalenia zawodowego, więc to nie jest jakby temat numer jeden u mnie, no ale ponieważ to się pojawia często w rozmowach, mentoringach, no to ja to też przenoszę później na treści.

No i zawsze się pojawia jakiś taki komentarz, no przecież mówię, że AI to jest zło, albo przecież prędzej czy później się okaże, że to jest w ogóle do śmieci, że nie warto z tego korzystać. Więc coraz więcej jest tych głosów też sprzeciwu i gdzieś tam pewnie się to znormalizuje po środku. No tak, tak jak klasyczny wykres wprowadzenia nowych rzeczy, teraz jesteśmy na tej fali, na samej górze tej pierwszej górki, ale już widać gdzieś tam jakieś głosy. To chyba, kurczę, nie w tę stronę idzie. Zresztą tak wiesz, jak tak popatrzysz nawet na to, co się mówi, jeżeli deweloper nie przypala 500 tysięcy dolarów w tokenach, to znaczy, że nie pracuje, no to potem masz wysyp na GitHubie projektów typu Burn Tokens czy innych, bo ktoś optymalizuje firmy właśnie pod takim dziwnym kryterium. Bo tak z jednej strony widać, że faktycznie mądrze używane tego rodzaju narzędzia są w stanie faktycznie przyspieszyć projekt, ale jest ten jeszcze taki ten drugi właśnie faktor wpływu na jednostkę i na sposób pracy.