Бесит, что мои бизнес-решения считают ненастоящимм, потому что я собираю их с помощью ИИ

У меня производственный бизнес, я в нём с 1998 года. За последний год я научилась делать для своей компании рабочие инструменты с помощью ИИ: сайт, программу для менеджеров, боты, сводки для контроля. Не наняла программистов, а собрала сама, надиктовывая задачу нейросети и правя результат. Это называют модным словом «вайбкодинг».

И вот что я поняла: как только говоришь, что собрала что-то с ИИ, обязательно найдётся человек, который объяснит, что так нельзя, что это не считается и вообще развалится. Меня бесит не сам скепсис, скепсис это нормально. Меня бесит, что почти никто не разбирается, а сразу выносит приговор. Причём приговор одними и теми же словами.

Разберу главные приговоры, которые слышу чаще всего, и что за каждым стоит на самом деле. Это полезно любому, кто сейчас думает, брать ли ИИ в работу, и боится, что «не получится» или «засмеют».

Первыми выходят программисты. Тон снисходительный: то, что ты делаешь, несерьёзно, настоящие люди пишут код руками, а твоё нажимание кнопок к делу отношения не имеет.

И вот тут честно: часть их претензий по делу, и я не буду делать вид, что нет. Код, который выдаёт нейросеть, правда надо проверять. По опросу Fastly почти все разработчики, которые пользуются ИИ, всё равно дорабатывают его код руками. В сгенерированном коде находят пароли, зашитые прямо в открытый текст, обращения к несуществующим библиотекам, дыры в безопасности. Компания Escape проверила 5600 приложений, собранных на скорую руку с ИИ, и нашла тысячи уязвимостей и сотни утёкших ключей и данных. Это не выдумка хейтеров, это правда, и это надо закрывать.

Но бесит не это. Бесит, что критику про безопасность и про «нажал кнопку, не глядя» валят в одну кучу. Реальный риск, который можно закрыть проверкой, и снисходительное «это несерьёзно, ты не настоящий программист» это совсем разные вещи. Первое по делу: указали на проблему, я поправлю. Второе просто способ поставить тебя на место.

Что из этого полезно вам: когда специалист критикует вашу работу с ИИ, отделяйте конкретный риск от позы. «У тебя тут пароль лежит в открытом виде» это подарок, спасибо, исправлю. «ИИ это баловство для тех, кто не умеет» это не аргумент, это про самого говорящего.

Второй любимый приговор. Смысл такой: показать демо любой дурак может, а вот когда дойдёт до реальной работы и нагрузки, твоя поделка ляжет.

И снова: доля правды есть. Быстрый прототип и рабочая система это не одно и то же. Человек из Яндекс Практикума честно описал, как собрал приложение с ИИ, а потом сорок минут искал в собственном коде нужную кнопку, потому что там была каша на две тысячи строк без всякой структуры. Если тащить сырое прямо в бой, оно правда развалится.

Но заметьте формулировку: не «за этим надо следить», а «у тебя развалится». Как приговор, а не как задача. Хотя это ровно задача. Тот же Андрей Карпатый, который и придумал слово «вайбкодинг», позже прямо сказал: развлечение развлечением, но за свой продукт ты всё равно отвечаешь сам. Отвечаешь это и значит: проверяешь, наводишь порядок, не выкатываешь на людей то, что не понял.

Не путайте демо и рабочую систему, критики тут правы. Но «демо не равно прод» это не повод не начинать, это список того, что надо доделать перед запуском. Разница между «у меня развалилось» и «у меня работает» не в том, ИИ или не ИИ, а в том, довели вы дело до конца или бросили на середине.

Третьи это уже не программисты, а просто люди вокруг. Показываешь им работающую вещь, а они не верят. Не «как здорово», а «подожди, тут какой-то подвох, так не бывает». Как будто если ты не корпел над этим полгода и не мучился, то и результат ненастоящий.

Вот это бесит отдельно, потому что бьёт не по методу, а по самому факту. Человек своими глазами видит, что штука работает, и всё равно отказывается верить.

А правда в том, что легко не было. Легко выглядит только со стороны. За «просто продиктовала нейросети» стоит год учёбы, три курса, куча испорченных попыток и умение внятно поставить задачу. Это отдельный навык, и он не бесплатный. Просто он не похож на привычную картинку тяжёлого труда, поэтому его не считают за труд.

А тем, кто смотрит со стороны, скажу так: если у другого получилось быстро, чаще всего он до этого долго учился. Не «повезло» и не «обманул». И хорошая новость: научиться можете и вы.

И самый частый сюжет, из-за которого я закипаю сильнее всего. Человек говорит: ой, я тоже так хочу, тоже хочу освоить эти инструменты. Идёт, берёт первую попавшуюся бесплатную нейросеть, а часто ещё и самую слабую, задаёт ей корявый вопрос, получает бред и возвращается с готовым выводом: фигня, ничего не работает, я же говорил.

А правда простая: результат зависит от инструмента. Бесплатная и слабая модель галлюцинирует, то есть уверенно выдаёт неправду. У бесплатной DeepSeek доля выдуманных ответов доходила до 94-96 процентов. Это не «ИИ не работает». Это «я взял самое дешёвое, и оно не потянуло». Разница как между хорошим станком и китайской подделкой с рынка: обе называются одним словом, но делают разное.

Про это очень точно сказал тот же Карпатый. Люди спорят про ИИ и говорят мимо друг друга, потому что имеют в виду разные вещи. Один пробовал бесплатный чат год назад и смеётся над его глупостью. Другой платит за нормальный инструмент и каждый день делает им работу. Оба произносят слово «ИИ», но держат в руках совершенно разные штуки.

Мне нравится чужое сравнение: сказать «ИИ не работает», потыкав пару раз в бесплатный чатик, это как сказать «на машине никуда не уедешь», один раз прокатившись на убитой развалюхе с лысой резиной. Вы не машину попробовали. Вы попробовали чужое ведро с гайками.

И вот самый полезный совет во всей статье: прежде чем делать вывод «ИИ не работает», ответьте себе на три вопроса. Какой моделью я пользовался. Бесплатной слабой или нормальной. И как я поставил задачу. Чаще всего «не работает» это не про технологию, а про то, что взяли самое дешёвое и попросили невнятно. Инструмент за деньги и внятная задача меняют картину полностью.

За этот год я вывела для себя несколько правил. Они пригодятся и тем, кто сам берётся за ИИ, и тем, кто пока только смотрит со стороны и сомневается.

1. «Не работает» почти всегда значит не то. Значит не тот инструмент, не та модель или невнятно поставленная задача. Прежде чем ругать технологию, проверьте эти три вещи.
2. Бесплатная и слабая модель врёт. Не делайте по ней вывод обо всём. Это как судить о профессии по худшему её представителю.
3. Демо и рабочая система разные вещи. Критики тут правы. Но это список доделок перед запуском, а не приговор вашей затее.
4. Проверять результат ИИ обязательно. Безопасность и порядок в коде это не занудство скептиков, это реальные риски, которые видно на цифрах. Признать их не стыдно, стыдно закрыть на них глаза.
5. Снисходительность это не аргумент. Аргумент это конкретная проблема, которую можно исправить. Всё остальное можно спокойно пропускать мимо ушей.
6. Быстро у другого почти всегда значит, что он долго учился до этого. Не «повезло». И научиться можете вы.

Меня до сих пор бесит, когда вместо того чтобы разобраться, человек просто выносит приговор чужими словами. Но я давно перестала спорить. Я показываю на результате: мой бизнес работает быстрее, часть расходов ушла, и сделала это я сама. А тот, кто уверен, что так не бывает, пусть остаётся уверен. Мне за это время просто некогда доказывать, я работаю.

Источники по фактам (для редакции): опрос Fastly про доработку ИИ-кода (TechCrunch, сент. 2025); проверка приложений Escape.tech (ox.security, окт. 2025); разбор рисков и поддерживаемости (Хабр, Яндекс Практикум); доля галлюцинаций бесплатной DeepSeek V4 (Хабр, Artificial Analysis); о термине и ответственности автора за софт — Саймон Уиллисон и Андрей Карпатый.