С ИИ потребность в знаниях не исчезает, а меняется.

Я вот заметил интересный парадокс.

  1. С одной стороны: когда я предлагаю воспользоваться собственным продуктом testinel.dev, то мне говорят: «пффф, зачем это нужно, мы просто отдаём логи ИИ, и он всё исправляет».

  2. С другой стороны: инженеры жалуются, что ИИ стоит дорого, надо экономить на токенах, сессии заканчиваются быстро, что нам делать 5 часов без ИИ.

Хотя мой продукт как раз и делается, чтобы оптимизировать расходы на ИИ.

Я слышу это примерно так: «делегируем работу ИИ, на который у нас нет денег». Конфликт между маркетинговым лозунгом «ИИ заменит нас всех» и реальной инженерной проблемой с ограничениями по бюджету, квалификации оператора и времени.

Заменяет ли ИИ инженера в вопросах диагностики проблем? Во многом заменяет.

Нужно ли знать, как всё это настроить и оптимизировать? Конечно, нужно!

А как узнать, как настроить и оптимизировать расходы и скорость? Разобраться и изучить! 🙂