Раньше я думал, что мне нужно уметь задавать ИИ правильные промпты. Но чем дольше работаешь с моделью, тем яснее становится: больше времени уходит на то, чтобы проверить, что она вообще наворотила. Идеи, тексты, визуал — да, тут можно на глаз определить, что норм, а что кринж. Но если это код, математика или сложный текст без погружения и опыта никуда. ИИ не гарантирует правильный ответ — он угадывает, что бы сказал человек. А человек может ошибаться. Промптинг масштабируется: ты просто печатаешь. А проверка не масштабируется. Потому что тут уже думать надо и знать, как это работает. В рекламе новых AI-стартапов не говорят о том, что настоящая работа начинается после того, как AI-стартап нагенерировал кучу ответов. С кодом вообще отдельный мир. ChatGPT, Claude, кто угодно могут сгенерировать красивый, уверенный код, а внутри баг, неработающая логика или просто чушь. И если ты не знаешь язык, не разбираешься в теме, то ты не сможешь даже понять, что не так. ИИ легко масштабируется, пока ты просто задаёшь вопросы. Но вот когда надо проверить, начинается ручная работа: • Вчитываться • Разбираться • Исправлять • И так по кругу Отсюда и вывод: неважно, какая у тебя модель ИИ, если ты не умеешь проверять его работу. ИИ без валидации — это просто уверенный рандом. А с валидацией — это инструмент, который можно встроить в рабочий процесс. И вот тут рождается ваша настоящая эффективность с ИИ.

Раньше я думал, что мне нужно уметь задавать ИИ правильные промпты. Но чем дольше работаешь с моделью, тем яснее становится: больше времени уходит на то, чтобы проверить, что она вообще наворотила. Идеи, тексты, визуал — да, тут можно на глаз определить, что норм, а что кринж. Но если это код, математика или сложный текст без погружения и опыта никуда. ИИ не гарантирует правильный ответ — он угадывает, что бы сказал человек. А человек может ошибаться. Промптинг масштабируется: ты просто печатаешь. А проверка не масштабируется. Потому что тут уже думать надо и знать, как это работает. В рекламе новых AI-стартапов не говорят о том, что настоящая работа начинается после того, как AI-стартап нагенерировал кучу ответов. С кодом вообще отдельный мир. ChatGPT, Claude, кто угодно могут сгенерировать красивый, уверенный код, а внутри баг, неработающая логика или просто чушь. И если ты не знаешь язык, не разбираешься в теме, то ты не сможешь даже понять, что не так. ИИ легко масштабируется, пока ты просто задаёшь вопросы. Но вот когда надо проверить, начинается ручная работа: • Вчитываться • Разбираться • Исправлять • И так по кругу Отсюда и вывод: неважно, какая у тебя модель ИИ, если ты не умеешь проверять его работу. ИИ без валидации — это просто уверенный рандом. А с валидацией — это инструмент, который можно встроить в рабочий процесс. И вот тут рождается ваша настоящая эффективность с ИИ.