𝗟'𝗜𝗔 𝘀𝗰𝗿𝗶𝘃𝗲 𝗰𝗼𝗱𝗶𝗰𝗲. 𝗡𝗼𝗻 𝘀𝗮 𝗱𝗲𝗳𝗶𝗻𝗶𝗿𝗲 "𝗳𝗮𝘁𝘁𝗼".
Ho costruito un generatore di presentazioni basato su IA. Digiti un argomento e ottiene una presentazione.
La demo dell'IA funzionava istantaneamente. Scriveva una scaletta. Creava le slide. Esportava un file. Sul mio schermo, sembrava tutto finito.
Non era finito.
L'IA ha dimostrato che un utente poteva creare una presentazione una volta sola. Un prodotto reale è diverso. Deve gestire 100 utenti contemporaneamente. Deve fatturare correttamente. Deve recuperare se un passaggio fallisce. Deve esportare un file che si apra effettivamente in PowerPoint.
L'IA non ha aggiunto queste funzionalità perché non gliel'ho chiesto.
Quando costruisci con l'IA, la parte difficile non è descrivere la funzionalità. La parte difficile è definire cosa significhi "fatto".
Ho usato Velobase Harness come base. Si è occupato di autenticazione, pagamenti, crediti e database. Questo mi ha permesso di concentrare l'IA sulla generazione stessa della PPT.
È qui che "sembra finito" e "è finito" si sono separati. Ho riscontrato quattro lacune principali:
- Concorrenza: l'IA pensa che un'esecuzione riuscita equivalga a una funzionalità completata. Un sistema reale deve suddividere i compiti in code. Devi generare ogni slide come un lavoro separato, in modo che
Il ruolo dell'essere umano è fornire i confini ingegneristici, i casi di errore e le regole di business.
Harness fornisce la base SaaS. L'IA riempie la logica. Tu devi solo fornire l'input più preciso.
Se avessi rilasciato un prodotto costruito con l'IA, quale sarebbe stato il divario più difficile tra "funziona" e "è pronto per i clienti"?
Fonte: https://dev.to/velobasex/ai-can-write-the-code-it-cant-tell-you-when-the-product-is-done-4oh6