Некоторые причины, по которым искусственный интеллект (ИИ) может не работать в продакшене:

• Отсутствие осведомлённости о контексте. 1 ИИ-модели не понимают кодовую базу, систему дизайна и практики разработки. 1 Сгенерированный код может не соответствовать стандартам команды или не использовать существующие компоненты и API. 1
• Проблемы надёжности и согласованности. 1 ИИ-инструменты могут генерировать код, который на первый взгляд кажется правильным, но содержит неочевидные ошибки или неэффективности. 1
• Проблемы с интеграцией. 1 Многие ИИ-инструменты существуют как отдельные продукты, а не как полноценно интегрированные решения в существующие рабочие процессы. 1 Это создаёт трение при их использовании на практике. 1
• Ограниченность фокуса. 1 Инструменты часто сосредоточены на решении отдельных задач, а не на улучшении всего процесса разработки от начала до конца. 1
• Зависимость от качества и объёма данных. 5 Эффективность и точность ИИ напрямую зависят от качества и объёма используемых для обучения данных. 5 Ограниченность или предвзятость данных может привести к ошибкам и неточностям в работе алгоритмов. 5
• Сложность автоматизации творческих задач. 5 Несмотря на значительный прогресс в области ИИ, полностью автоматизировать творческий процесс и сохранить уникальность и индивидуальность творчества по-прежнему сложно. 5
• Вопросы производительности и масштабируемости. 5 Обеспечение необходимой производительности и масштабируемости систем на базе ИИ может быть технически сложно и финансово затратно. 5