Год с нейросетями: как ИИ изменил подход к программированию в нашей компании

Мы собрали обратную связь по практическому опыту использования ИИ инструментов у наших разработчиков.

В небольшом опросе покажем, как изменилось отношение к ИИ за последний год, какие задачи решаются с его помощью, и что ожидают в будущем.

Читать на Habr
Читать на VC
Читать на Дзен

Год назад опыт моего взаимодействия с нейросетями начался с использования телеграмм-бота на базе GPT. Он помогал мне искать информацию и учиться, но, несмотря на плюсы вроде доступности и быстрых ответов, работал не очень хорошо. Часто выдавал ошибки в коде и информации, а ещё был перегружен рекламой. Из-за этого я начал сомневаться в его полезности для серьёзных задач.

Сейчас я перешёл на DeepSeek, и он оказался куда более умным и гибким. Он лучше понимает даже странные или "глупые" вопросы, что делает общение с ним намного приятнее. Особенно радует его веб-версия: я могу создавать отдельные чаты под разные темы, структурировать информацию и легко возвращаться к прошлым обсуждениям.

Поначалу DeepSeek тоже иногда глючил, но сейчас работает стабильно и почти без ошибок. Хотя в сложных темах я всё равно перепроверяю информацию — на всякий случай. В целом, это уже совсем другой уровень взаимодействия с нейросетями.

Год назад я вообще не использовал ИИ в работе. Мне казалось, что нейросети скорее мешают в работе, чем помогают. Я был уверен, что они снижают когнитивные способности, делая разработчика зависимым от готовых решений. Поэтому я полностью полагался на свои знания и опыт, избегая таких инструментов.

Сейчас моё мнение изменилось, хотя и не радикально. Я стал пользоваться ChatGPT для поиска информации, и это особенно полезно, когда я работаю с Firebase. Он помогает быстро получить справочные данные или разобраться в документации, что раньше занимало больше времени.

Также я начал использовать GitHub Copilot. Пока что он не всегда даёт полезные решения — его предложения часто оказываются странными или избыточными. Но иногда он действительно помогает с шаблонными задачами, например, с генерацией boilerplate-кода или написанием простых функций. Это помогает мне сосредоточиться на более сложных и интересных аспектах разработки.

Я считаю, что ИИ не должен заменять глубокое понимание кода, но как инструмент для ускорения некоторых процессов он может быть полезным.

Год назад я использовал GPT — в основном для написания curl-скриптов и регулярок. Для сложных задач GPT тогда не подходил — он часто выдавал неполные или ошибочные ответы. Это было удобно для простых вещей, но в серьёзных проектах я предпочитал полагаться на свои знания и проверенные источники вроде Stack Overflow.

Теперь я использую Perplexity, и это изменило мой подход к работе. Он стал отличной заменой Stack Overflow — Perplexity быстро выдает точные код-сниппеты, объясняет сложные концепции и помогает разобраться в новых библиотеках. Это особенно полезно, когда нужно быстро вникнуть в тему или найти решение для конкретной задачи.

Для сложных задач я всё ещё перепроверяю ответы вручную. Но в базовых вопросах Perplexity работает настолько хорошо, что я могу доверять ему без лишних сомнений.

Год назад я использовала ИИ только для самых базовых задач — например, чтобы сгенерировать текст для заголовков или создать простые изображения для макетов. Это было удобно, но только для черновой работы. Если задача требовала креативности, точности или сложной проработки, ИИ не справлялся от слова совсем. Чаще всего я тратила время на то, чтобы исправить или переделать то, что он предлагал. В итоге я воспринимала ИИ как инструмент для простых задач.

Сегодня ИИ стал значительно полезнее. Recraft, например, теперь отлично справляется с генерацией векторных и растровых изображений, даже для задач средней сложности. Ideogram помогает мне создавать интерфейсы — он предлагает интересные решения, которые я могу использовать как основу для дальнейшей работы. Flux тоже стал надёжным инструментом для генерации графических элементов, что экономит мне кучу времени.

Я не доверял ИИ год назад и не доверяю сейчас. Я привык искать информацию вручную, потому что так могу быть уверен в её точности и качестве. Так мне проще анализировать данные, проверять факты и избегать ошибок. ИИ, конечно, развивается, становится умнее и быстрее, но пока я не готов использовать его в работе. Мне важно чувствовать, что я полностью понимаю, откуда берётся информация и насколько она достоверна. Поэтому я предпочитаю полагаться на свои силы и проверенные источники — это проще и безопаснее.

Раньше я скептически относился к использованию ИИ в работе. Казалось, что это всё не подходит для серьёзных задач. Сегодня мой подход изменился. Я начал использовать, DeepSeek — пишу с его помощью код, делаю документацию, генерирую тексты. Раньше на написание письма или ответа на email у меня уходило много времени. Сейчас я просто даю ИИ пару вводных, и он выдает что-то понятное и по делу. Ещё ИИ выручает, когда нужно написать статью или технический материал. Я, честно, не очень люблю писать длинные тексты, но с ИИ это стало проще. Он помогает структурировать мысли и не тратить часы на подбор слов.

В общем, ИИ для меня теперь просто удобный инструмент, который помогает с рутиной. А я могу сосредоточиться на том, что мне интересно — решении задач и создании классных штук.

Я начал использовать ИИ в декабре 2024 года. В основном я применял его для поиска информации и написания кода на незнакомых языках. Это удобно, особенно когда нужно было быстро освоить новую технологию или найти примеры кода. Однако ИИ выдавал поверхностные или не самые лучшие решения, и мне приходилось тратить время на доработку.

Спустя несколько месяцев после выхода DeepSeek стал для меня по-настоящему ценным инструментом. Он помогает быстрее осваивать новые библиотеки и находить ошибки в коде. Что особенно важно, DeepSeek лучше воспринимает сложные задачи и предлагает рабочие решения, которые часто оказываются точными и полезными. Это значительно ускоряет мой рабочий процесс, особенно в проектах, где нужно быстро адаптироваться к новым технологиям.

Раньше я использовала ChatGPT в основном для быстрого поиска информации — когда нужно было подобрать нужный пакет или составить регулярное выражение для валидации. Он помогал решать стандартные задачи, но часто выдавал устаревшие или неточные примеры. Из-за этого приходилось вручную дорабатывать код, проверять ошибки и тратить время на поиск более корректных решений.

С переходом на DeepSeek ситуация изменилась. Теперь я получаю более точные и развернутые ответы, что особенно помогает при прототипировании и написании тестов. Он хорошо справляется с задачами и позволяет быстрее переходить к сложным этапам разработки. В нём меньше ошибок, а предложенные решения чаще всего сразу работают без дополнительных правок.

Мне кажется, что такие инструменты вскоре станут стандартом в работе разработчиков.

Год назад я использовал GPT как вспомогательный инструмент. Он помогал разбираться в документации, находить ошибки в коде и предлагал примеры решений. Это было удобно, особенно когда нужно было быстро вникнуть в тему или найти подсказку по синтаксису. Правда, GPT часто ошибался, и его ответы приходилось перепроверять. Но даже с учётом этого он значительно ускорял рабочий процесс, особенно в рутинных задачах.

Сегодня в моей работе DeepSeek полностью заменил GPT. Он гораздо лучше воспринимает контекст и быстрее выдаёт точные решения. Например, если раньше GPT мог предложить код, который лишь отчасти решал проблему, то DeepSeek чаще предлагает готовые и рабочие варианты.

Что особенно впечатляет, так это то, что DeepSeek справляется даже со сложными логическими задачами. Но несмотря на это, я всё равно проверяю результаты его работы, особенно в важных моментах, но теперь это занимает гораздо меньше времени.

Год назад я использовал GPT для генерации структуры кода и поиска информации. Это было удобно, особенно когда нужно было быстро разобраться в новой теме или найти примеры кода. Однако для сложных задач GPT был слабоват — его решения часто требовали серьёзной доработки, и я предпочитал полагаться на свои навыки.

Сегодня я реже использую его для написания кода, но ChatGPT остаётся моим основным инструментом для поиска информации и работы с базовыми задачами. Он помогает быстро находить ответы на вопросы, разбираться в документации и решать рутинные задачи, что экономит время и упрощает рабочий процесс.

Как видите, мы активно используем искусственный интеллект в нашей работе — он помогает быстрее справляться с задачами и сосредотачиваться на интересной работе. Потенциал ИИ растёт, и мы с интересом ждём, что будет дальше.