Современные ИИ-модели способны за вечер создать полноценные программные модули, включая бэкенд, фронтенд и инфраструктурные настройки. Несмотря на высокую скорость генерации, потребность в разработчиках сохраняется из-за специфики возникающих ошибок.
В ходе тестирования ИИ-кода для интерфейса бронирования выяснилось, что модель создает внешне работоспособные решения, которые содержат критические баги: гонки состояний в useEffect, некорректную обработку ошибок в асинхронных вызовах и отсутствие учета граничных сценариев.
ИИ не учитывает бизнес-логику и контекст использования интерфейса, например, выбор времени дебаунса или стратегию обработки обновлений данных. Эти решения требуют человеческого участия, так как зависят от приоритетов бизнеса и пользовательского опыта.
При масштабировании системы до нескольких сервисов с асинхронным взаимодействием риск ошибок возрастает. Каждый сервис может выглядеть корректно по отдельности, но их совместная работа приводит к сложным сбоям, которые невозможно заметить при простом чтении кода.
Главным навыком при работе с ИИ-генерацией становится критический анализ и тестирование. Разработчикам необходимо не доверять демонстрационной версии, а целенаправленно искать уязвимости и проверять поведение системы в нестандартных ситуациях.
