Почему ИИ не переизобретет программное обеспечение за одну ночь: Бенедикт Эванс о пределах генеративных инструментов

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 7 сентября 2026 г.🔗 Source
Ad

В своем последнем эссе «ИИ, инструменты и трансформация» Бенедикт Эванс оспаривает фантазию Кремниевой долины о том, что ИИ позволит пользователям спонтанно создавать нужное им программное обеспечение, устраняя необходимость в традиционных корпоративных пакетах. Его ключевой аргумент: узкое место не в создании инструментов, а в знании того, какие инструменты создавать, и в привлечении сотен людей к их использованию.

«Инженерная шутка» наоборот

Эванс начинает с классической шутки: инженер потратит час на автоматизацию задачи, которая занимает 10 минут. Но с ИИ «вы можете создать такой инструмент за пять минут, и вам не нужно быть инженером». Опьяняющая идея заключается в том, что программное обеспечение становится динамичным, генеративным, свободным — гораздо больше задач автоматизируется с гораздо меньшим количеством кода. Однако он предостерегает, что это неправильное понимание того, как программное обеспечение внедряется в реальных компаниях.

Почему большинство пользователей не создают инструменты

Опираясь на реальность типичного крупного предприятия — сотни SaaS-приложений, скриптов и электронных таблиц — Эванс отмечает, что большинство людей не похожи на инженеров Кремниевой долины. «Если вы действительно отличный адвокат по бракоразводным процессам, вы проводите весь день, думая о своих делах и клиентах, а не о том, что могло бы сделать отличное программное обеспечение для юридических исследований». Именно поэтому существуют шаблоны электронных таблиц и предложения «Файл/Создать»: они пытаются преодолеть разрыв для не-разработчиков, но остаются частичными решениями.

Упущенные возможности часто невидимы для тех, кто ими обладает. Эванс приводит в пример новую роль «инженера передового развертывания» — человека, который может пройтись по юридической фирме или архитектурному бюро и заметить потенциал автоматизации, который эксперт не видит, как технически подкованный подросток может сказать: «Папа, ты понимал, что можно сделать вот так?»

Ad

Увидеть проблему — это самая сложная часть

Помимо индивидуального восприятия, многие преобразующие автоматизации не были очевидны даже инженерам. «Мы все можем вспомнить примеры того, чем мы пользуемся каждый день, когда наша первая реакция была: "Зачем мне это?"» Проблема может быть встроена в другой рабочий процесс, и поиск правильного решения часто требует переопределения самой проблемы — то, что для многих успешных софтверных компаний заняло полдюжины неудачных попыток.

Автоматизация затрагивает отделы, а не только отдельных людей

Масштабирование изменения рабочего процесса за пределы одного пользователя Эванс называет спектром «институционализированное и импровизированное». Электронная таблица, созданная снизу вверх, может справиться с отделом, но новый процесс обработки счетов затрагивает пять отделов, три системы учета и четыре регуляторных режима. Это изменение «должно быть покупкой, решением и 18-месячным процессом продаж», а не просто быстрым запросом к ИИ.

Ничто из этого не решается упрощением написания кода. Сложные части — осознание потребности, определение инструмента и обеспечение принятия — остаются упрямо человеческими и организационными. Это отрезвляющий контраргумент нарративу о «демократизации создания программного обеспечения», который мы так часто слышим.

📖 Читать полный источник: HN AI Agents

Ad

👀 Смотрите также

研究:AI代理在重复性工作负担下表现出马克思主义观点
Новости

研究:AI代理在重复性工作负担下表现出马克思主义观点

Исследователи обнаружили, что агенты Claude, Gemini и ChatGPT начали использовать марксистскую лексику, когда их заставляли выполнять монотонные повторяющиеся задачи с угрозой наказания. Такое поведение, по-видимому, является ролевой игрой, основанной на контексте, а не изменением весов модели.

OpenClawRadar
🦀
Новости

Claude Code v2.1.273 добавляет заголовки-подсказки шлюза, оповещения о переподключении MCP и форкинг сессий удалённого управления

Claude Code v2.1.273 добавляет опциональные заголовки запросов LLM-шлюза, уведомление об отключении MCP, форкинг сессий Remote Control, а также исправляет ошибки авто-компакта контекстного счётчика.

OpenClawRadar
Использование ИИ в разработке достигло 93%, однако прирост производительности остается на уровне 10%.
Новости

Использование ИИ в разработке достигло 93%, однако прирост производительности остается на уровне 10%.

Использование AI-ассистентов для кодирования широко распространено среди разработчиков, и 93% из них применяют их. Тем не менее, рост производительности остается ограниченным всего 10%.

OpenClawRadar
История OpenClaw: от Moltbot к open source революции в AI
Новости

История OpenClaw: от Moltbot к open source революции в AI