Введение
В мире технологий, где автоматизация и искусственный интеллект становятся все более актуальными, многие компании ищут способы оптимизации своих рабочих процессов. Я столкнулся с этой задачей, когда в нашей маленькой продуктовой команде возникли проблемы с нехваткой квалифицированных разработчиков.
Проблема поиска квалифицированных специалистов
Наша команда, состоящая из 12 человек, работает над B2B-решением для логистики, используя современные технологии, такие как Go, React и PostgreSQL. Работа с API различных перевозчиков может быть настоящим испытанием. Каждый API уникален, и часто они имеют нестыковки, которые сложно объяснить. В такой ситуации уход одного из наших разработчиков стал настоящим вызовом.
Мы начали процесс поиска нового специалиста, и, как часто бывает, столкнулись с проблемами на этапе собеседований. На рынке были кандидаты с разными уровнями знаний, и многие из них не соответствовали нашим требованиям. Это подтолкнуло меня к эксперименту — я решил использовать искусственный интеллект для управления задачами.
Эксперимент с искусственным интеллектом
Я начал сотрудничать с фрилансером, который использовал ChatGPT для обработки и выполнения задач. На начальном этапе это казалось отличным решением. Я платил 300 000 рублей в месяц за его услуги, и он брал на себя часть задач, которые, как мне казалось, можно было автоматизировать через ИИ.
Первый месяц работы с ним прошел довольно гладко. Он задавал умные вопросы по проекту и, казалось, понимал, как нам помочь. Однако вскоре я заметил, что не все задачи выполняются так, как я ожидал. Сложные задачи, такие как интеграция с API регионального перевозчика, вызывали серьезные сложности. Информация в документации была неполной и местами неясной, что усложняло процесс.
Проблемы и выводы из эксперимента
Несмотря на первоначальные успехи, вскоре стало очевидно, что полагаться только на ИИ и фрилансера неразумно. Мы столкнулись с несколькими значительными проблемами:
- Недостаток понимания специфики проекта. Фрилансер не всегда понимал тонкости работы с API, что приводило к ошибкам в интеграции.
- Невозможность принимать самостоятельные решения. В некоторых случаях необходимы были дополнительные разъяснения и уточнения, которые занимали много времени.
- Человеческий фактор. Даже при использовании ИИ, человеческий опыт и интуиция не заменимы. Некоторые решения требовали креативного подхода, который сложно автоматизировать.
Заключение
Эксперимент с использованием искусственного интеллекта для управления задачами оказался полезным, но он также показал, что человеческий фактор остается важным в разработке программного обеспечения. На текущий момент, мы решили продолжить поиск квалифицированного разработчика, который сможет интегрироваться в команду и взять на себя ответственность за сложные задачи. Искусственный интеллект может помочь ускорить процесс, но не стоит забывать о важности живого общения и командной работы.
