𝗔𝗜 𝗪𝗿𝗶𝘁𝗲𝘀 𝗖𝗼𝗱𝗲. 𝗜𝘁 𝗖𝗮𝗻'𝘁 𝗗𝗲𝗳𝗶𝗻𝗲 "𝗗𝗼𝗻𝗲."

ನಾನು ಒಂದು AI slide deck generator ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದೆ. ನೀವು ಒಂದು ವಿಷಯವನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದರೆ ಸಾಕು, ಅದು ಪ್ರೆಸೆಂಟೇಶನ್ ನೀಡುತ್ತದೆ.

AI ડેಮೋ ತಕ್ಷಣವೇ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿತು. ಅದು ಒಂದು ರೂಪರೇಷೆಯನ್ನು (outline) ಬರೆಯಿತು. ಸ್ಲೈಡ್‌ಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಿತು. ಒಂದು ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಎಕ್ಸ್‌ಪೋರ್ಟ್ ಮಾಡಿತು. ನನ್ನ ಪರದೆಯ ಮೇಲೆ ನೋಡಿದಾಗ, ಅದು ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಂತೆ ಕಂಡಿತು.

ಆದರೆ ಅದು ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿರಲಿಲ್ಲ.

ಒಬ್ಬ ಬಳಕೆದಾರನು ಒಂದು ಬಾರಿಗೆ ಒಂದು ಡೆಕ್ ತಯಾರಿಸಬಹುದು ಎಂದು AI ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಿತು. ಆದರೆ ನೈಜ ಉತ್ಪನ್ನವು (real product) ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಅದು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ 100 ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಅವರಿಗೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಬಿಲ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಹಂತ ವಿಫಲವಾದಾಗ ಅದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಹೊಂದಿರಬೇಕು. ಮತ್ತು PowerPoint ನಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾಗಿ ತೆರೆಯುವಂತಹ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಎಕ್ಸ್‌ಪೋರ್ಟ್ ಮಾಡಬೇಕು.

ನಾನು ಹೇಳದ ಕಾರಣ AI ಈ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲಿಲ್ಲ.

ನೀವು AI ಬಳಸಿ ಏನನ್ನಾದರೂ ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ, ಕಷ್ಟದ ಕೆಲಸವು ಫೀಚರ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ "ಮುಗಿದಿದೆ" (done) ಎಂದರೆ ಏನು ಎಂಬುದನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದೇ ನಿಜವಾದ ಕಷ್ಟ.

ನಾನು ಅಡಿಪಾಯಕ್ಕಾಗಿ Velobase Harness ಅನ್ನು ಬಳಸಿದೆ. ಇದು auth, payments, credits ಮತ್ತು databases ಅನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಿತು. ಇದರಿಂದ ನಾನು AI ಅನ್ನು ಕೇವಲ PPT ತಯಾರಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು.

ಅಲ್ಲಿಯೇ "ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಂತೆ ಕಾಣುವುದು" ಮತ್ತು "ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿರುವುದು" ಎಂಬ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಕಂಡುಬಂದಿತು. ನಾನು ನಾಲ್ಕು ಪ್ರಮುಖ ಕೊರತೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡೆ:

  • Concurrency: ಒಂದು ಯಶಸ್ವಿ ರನ್ ಎಂದರೆ ಫೀಚರ್ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿದೆ ಎಂದು AI ಭಾವಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ನೈಜ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕ್ಯೂ (queues) ಆಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ವರ್ಕರ್ಸ್‌ಗಳು ಸ್ಕೇಲ್ ಆಗಲು ನೀವು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸ್ಲೈಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕೆಲಸವಾಗಿ (job) ತಯಾರಿಸಬೇಕು.

  • Billing: AI ಒಮ್ಮೆ ಕ್ರೆಡಿಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕಡಿತಗೊಳಿಸಿ ನಿಲ್ಲುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ನೈಜ ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕೆ ಒಂದು state machine ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ನೀವು ಕ್ರೆಡಿಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾಯ್ದಿರಿಸಬೇಕು (reserve), ನೈಜ ಬಳಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹಣ ಪಾವತಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ವಿಫಲವಾದರೆ ಮರುಪಾವತಿಸಬೇಕು (refund).

  • Self-review: ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಯಾವುದೇ ಸೂಚನೆ ಇಲ್ಲದೆ ಒಂದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮತ್ತೆ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದರೆ (retry), ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಕೇವಲ ತಿರುಗುವ ಐಕಾನ್ (spinning icon) ಮಾತ್ರ ಕಾಣಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು (status) ತೋರಿಸಲೇಬೇಕು. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ತಿಳಿಯಲು ಅವರು "checking" ಅಥವಾ "redrawing" ಎಂಬ ಸಂದೇಶವನ್ನು ನೋಡುವಂತಿರಬೇಕು.

  • Export: ಒಂದು ಸ್ಲೈಡ್ ಬ್ರೌಸರ್‌ನಲ್ಲಿ ಅದ್ಭುತವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ PPTX ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಅದು ಹಾಳಾಗಬಹುದು. ಕೇವಲ ಒಂದು ಫೈಲ್ ತಯಾರಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯವಲ್ಲ; ಆ ಫೈಲ್ ವೆಬ್ ಪ್ರಿವ್ಯೂಗೆ (web preview) ಅನುಗುಣವಾಗಿರಬೇಕು ಎಂಬುದು ಮುಖ್ಯವಾದ ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ.

ನಾನು ನನ್ನ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿದೆ. ನಾನು AI ಗೆ ಕೇವಲ ಫೀಚರ್ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನೀಡುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿ, ಅದರ ಬದಲಾಗಿ acceptance criteria ನೀಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದೆ.

AI ಗಾಗಿ ನನ್ನ ಹೊಸ ನಿಯಮಗಳು:

  • ಕೇವಲ ડેಮೋ ಅಲ್ಲ, ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್-ರೆಡಿ SaaS ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ.
  • 100 concurrent ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಿ.
  • ಪ್ಲಾನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸ್ಲೈಡ್ ತಯಾರಿಕೆಗೆ ಸ್ವತಂತ್ರ ಕ್ಯೂಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
  • ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾಡೆಲ್ ಕಾಲ್ ಅನ್ನು ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.
  • ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸ್ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು Pause ಮತ್ತು Resume ಮಾಡಿ.
  • ಪ್ರತಿ ಸ್ಲೈಡ್ ನಂತರ ಲೇಔಟ್ ಚೆಕ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾಡಿ.
  • PPTX ಎಕ್ಸ್‌ಪೋರ್ಟ್ ದೃಶ್ಯ ಪ್ರಿವ್ಯೂಗೆ (visual preview) ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವಂತೆ ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
  • ಕೇವಲ ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, concurrency ಮತ್ತು failure ಗಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು (tests) ಬರೆಯಿರಿ.

AI ವೇಗವಾಗಿ ಕೋಡ್ ಬರೆಯುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು shippable ಮಾಡುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದು ಅದಕ್ಕೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ. ಅದು ಒಂದು ಲೋಕಲ್ (local) ડેಮೋವನ್ನು ಪೂರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ.

ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮಿತಿಗಳು, ವೈಫಲ್ಯದ ಸಂದರ್ಭಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ಮಾನವನ ಪಾತ್ರವಾಗಿದೆ.

Harness SaaS ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. AI ತರ್ಕವನ್ನು ತುಂಬುತ್ತದೆ. ನೀವು ಕೇವಲ ಅತ್ಯಂತ ನಿಖರವಾದ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸಿದರೆ ಸಾಕು.

ನೀವು AI ನಿರ್ಮಿಸಿದ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿದ್ದರೆ, "ಇದು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ" ಮತ್ತು "ಇದು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ" ಎಂಬ ಎರಡರ ನಡುವಿನ ಅತ್ಯಂತ ಕಠಿಣವಾದ ಅಂತರ ಯಾವುದು?

ಮೂಲ: https://dev.to/velobasex/ai-can-write-the-code-it-cant-tell-you-when-the-product-is-done-4oh6