Artykuł zwraca uwagę, że chociaż AI potrafi wygenerować kod, ten kod to zaledwie prototyp, a nie gotowy produkt. Generowanie tekstu przez modele takie jak GPT czy Claude to szybka iteracja, ale rzeczywiste produkty wymagają daleko więcej niż szablonowy output z sieci neuronowej.
Prawdziwa praca leży w testowaniu, znalezieniu i naprawie błędów, optymalizacji wydajności, integracji z istniejącą infrastrukturą oraz zapewnieniu bezpieczeństwa i skalowności. Inżynierowie muszą rozumieć architekturę systemu, znać kontekst biznesowy i potrafić bronić decyzji architektonicznych. AI może przyspieszać pewne aspekty pracy, ale nie może zastąpić umiejętności diagnozowania problemów i tworzenia rozwiązań, które rzeczywiście działają w produkcji.
To rozróżnienie jest kluczowe dla реalistycznych oczekiwań wobec technologii. AI to wspaniałe narzędzie dla programistów, ale wizja automatycznego wytwarzania produktów przez maszyny pozostaje fikcją. Dobry inżynier ze wsparciem AI będzie wydajniejszy niż AI pozostawione samemu sobie.