Z pewnością przeszedłem przez ten etap procesu, w którym po prostu nie wierzyłem, że narzędzia AI mogą robić lepiej i szybciej to, co robiłem samodzielnie zawodowo przez 15 lat. Na początku było dużo wahania, aby powierzyć mu prawdziwe zadania. Byłem w porządku z dawaniem mu zadań takich jak "Zmień ten tekst," "Przenieś ten div," "Skonfiguruj ten typ stanu," ale nigdy naprawdę nie powierzyłem mu cięższych zadań, ponieważ zakładałem, że popełni błąd. To był także sposób na ochronę siebie. To był mechanizm obronny, aby nie zbliżać AI zbytnio do tego, co uważam za moje źródło utrzymania. Jak zapewniam jedzenie na stole i płacę kredyt hipoteczny. Ale potem zaczynasz to robić coraz więcej i więcej i zdajesz sobie sprawę, że te rzeczy są naprawdę cholernie dobre i może nie musisz wdrażać tej samej rzeczy ręcznie, którą wdrożyłeś 12 razy wcześniej w innych aplikacjach, niezależnie od tego, czy to jest strona profilu użytkownika, logowanie z Devise, czy konfigurowanie tabel i schematów bazy danych relacyjnych. Potem zaczynasz zdawać sobie sprawę, że gra jest trochę jak golf na jeden strzał. Gdzie zaczynasz strategizować: "Jak mogę napisać najlepszy prompt, aby wykonać jak najmniej pracy?" Jedna rzecz, którą wiem na pewno, to to, że nie ma przyszłości z mniej oprogramowaniem. Inna rzecz, którą wiem z mojego doświadczenia, to to, że bycie inżynierem oprogramowania jest znacznie bardziej złożone niż tylko pisanie kodu. To kwestia smaku, osądu, rozmowy z wieloma ludźmi, rozmowy z klientami. To ustalanie właściwego kierunku i strategii. Moja praca z 2021 roku nie jest bezpieczna; zniknęła. Ale praca, którą wykonuję jako inżynier produktu przez ostatnie osiem lat, z pewnością jest. Po prostu zmienia się szybko. Będę miał więcej czasu na pracę nad złożonymi elementami produktu i biznesu, które nie sprowadzają się do powtarzalnych zadań, które może wykonać LLM, i skupię się bardziej na głęboko ludzkich aspektach tworzenia rzeczy, których ludzie pragną.