Czy przestaniemy pytać kolegów, skoro AI nigdy nie wygląda na zajęte?

Przed upowszechnieniem AI szukanie pomocy przy pracy developera wyglądało inaczej.

Podczas planowania projektu spotykaliśmy się z architektami, designerami, analitykami biznesowymi i wieloma innymi osobami. Było spotkanie za spotkaniem, żeby ustalić architekturę, tempo i zakres prac. Później rozpisywaliśmy taski i przydzielaliśmy je odpowiednim osobom.

Kiedy podczas pracy nad takim taskiem utknęliśmy, nie było AI, które odpowiadało natychmiast. Mieliśmy siebie nawzajem, dokumentację, fora i Stack Overflow. Czasem znajdowaliśmy gotową odpowiedź. Innym razem trzeba było zadać pytanie i czekać kilka dni, a nawet tydzień.

No ale task nie mógł tyle czekać. Dlatego szło się do kolegi z większym doświadczeniem, żeby uzyskać pomoc. Lecz ten kolega nie zawsze miał chwilę i często byliśmy odsyłani z kwitkiem.

Nie zawsze wiedzieliśmy, czy naprawdę był tak zajęty, czy może liczył, że spróbujemy znaleźć rozwiązanie sami. Więc próbowaliśmy. Sprawdzaliśmy różne metody, popełnialiśmy błędy, zdobywaliśmy doświadczenie i wyrabialiśmy sobie własny osąd.

Kiedy w końcu znalazła się ta chwila, mogłem przyjść do niego po radę. Opisywałem problem, na który się natknąłem, i metody, którymi próbowałem go rozwiązać. Jeśli moje próby nie pomogły, kolega, senior developer, podpowiadał, jak jeszcze można podejść do danego zagadnienia. Wyjaśniał też, dlaczego inne rozwiązanie lepiej pasuje do tego problemu.

Było miejsce na pytania i wspólną burzę mózgów. Przychodziłem z czymś, co już sam przemyślałem, a potem razem zastanawialiśmy się, co zrobić dalej.

W dobie AI nie muszę czekać, aż dana osoba znajdzie czas. Mając odpowiednio rozpisane skills i workflow, mogę zadać pytanie i otrzymać odpowiedź wraz z rozwiązaniem. Mogę też poprosić o wyjaśnienie, inne podejście albo wrócić do czegoś, czego nadal nie rozumiem.

To duża wygoda. Myślę jednak, że łatwo przez nią zacząć traktować model jak partnera, który wiecznie ma czas i na wszystko zna najlepszą odpowiedź.

Tymczasem w projekcie znaczenie mają również doświadczenie człowieka, jego własny osąd i reguły biznesowe stojące za wcześniejszymi ustaleniami. Kolega, który uczestniczył w tych spotkaniach albo pracował nad systemem przez lata, mógł znać powody decyzji, których nie zapisaliśmy w tasku. Model również może wykorzystać taki kontekst, ale trzeba mu go udostępnić.

Jednak nawet kiedy dostaję od AI pomocne rozwiązanie, czegoś mi brakuje.

Tej interakcji z człowiekiem. Poczucia wspólnoty i wspólnej burzy mózgów. Mogłem opowiedzieć o swoich próbach, usłyszeć, jak ktoś inny rozumie ten sam problem, i razem poszukać wyjścia. Czułem, że rozwiązujemy go wspólnie.

Nie tęsknię za czekaniem kilka dni na odpowiedź. Brakuje mi rozmowy, która czasem zaczynała się od zwykłego „masz chwilę?”.

I zastanawiam się, czy wybierając coraz częściej AI, zauważamy, kiedy takich rozmów zaczyna nam brakować.