Какие задачи ИИ решает хорошо, а какие — плохо (на старте)

Коротко: ИИ хорошо помогает там, где задача понятна и простая. Он плохо справляется там, где человек сам ещё не понимает, что именно хочет получить и зачем.

Сначала важно настроить ожидания

Когда только начинаешь вайбкодить, ИИ может показаться почти волшебным. Ты пишешь несколько предложений — и получаешь код. Возникает ощущение, что теперь можно делать всё подряд, даже не понимая, как это устроено.

Здесь важно сразу остановиться и сказать честно: ИИ не универсален. Он очень хорош в одних задачах и заметно хуже в других, особенно на старте, когда у человека ещё мало опыта и понимания.

Если это понять заранее, разочарований будет намного меньше.

Какие задачи ИИ решает хорошо

ИИ отлично помогает там, где ты уже понимаешь, что должно произойти, даже если не знаешь, как это написать кодом.

Например, когда тебе нужна простая программа с понятным поведением. Что-то нажали — что-то посчиталось — появился результат. В таких случаях ИИ быстро превращает идею в работающий код и экономит много времени.

ИИ хорошо справляется с повторяющимися и скучными вещами. Он может написать одинаковые куски кода, аккуратно оформить структуру, помочь с мелкими правками и исправлениями. Всё то, что не требует глубоких решений, он делает быстро и спокойно.

Ещё одна сильная сторона ИИ — объяснения. Если попросить его рассказать, что делает код и зачем нужен каждый кусок, он часто объясняет понятнее, чем учебники. Это особенно полезно на старте, когда важно не запоминать, а понимать.

Почему именно эти задачи ему подходят

ИИ хорошо работает с тем, что уже много раз встречалось. Простые программы, базовая логика, понятные шаги — всё это он «видел» тысячи раз. Поэтому он легко собирает такие решения из знакомых частей.

Обрати внимание: ИИ не придумывает новое решение с нуля. Он собирает его из того, что уже знает. Пока задача простая и знакомая, это работает отлично.

Какие задачи ИИ решает плохо

Проблемы начинаются там, где задача ещё не сформулирована. Если ты сам не понимаешь, что именно должна делать программа, ИИ тоже не поймёт. Он всё равно что-то сделает, но результат может оказаться странным или бесполезным.

ИИ плохо справляется со сложными решениями на старте, когда нужно понять, как всё должно быть устроено целиком. Он не видит систему в будущем, не чувствует, какие части будут важнее, и не понимает, где стоит упростить.

Ещё одна слабая сторона ИИ — работа с неясными требованиями. Если ты говоришь «сделай удобно» или «чтобы было правильно», ИИ не знает, что ты имеешь в виду. Он выберет вариант наугад, и чаще всего это будет не то, что тебе нужно.

Типичная ловушка новичка

На старте легко попасть в ситуацию, когда ИИ используется не как помощник, а как замена мышления. Человек начинает просить: «Придумай за меня», «Сделай как лучше», «Организуй всё правильно».

ИИ выполнит просьбу. Код будет выглядеть аккуратно и даже работать. Но человек не будет понимать, почему всё устроено именно так. И как только появится желание что-то изменить, начнутся сложности.

Важно: если ты не можешь объяснить своими словами, что делает программа и зачем нужен каждый её кусок, значит ИИ уже взял на себя лишнее.

Как правильно выбирать задачи на старте

Лучшие задачи для начала — маленькие и понятные. Одна цель, одно действие, один результат. Чем проще идея, тем легче ИИ поможет её реализовать и тем больше ты поймёшь в процессе.

Если задача начинает разрастаться и становится непонятно, что происходит, это хороший момент остановиться и упростить. Убрать лишнее, разделить на части или вернуться на шаг назад.

Главное, что стоит запомнить

ИИ хорошо решает задачи, где есть ясность и простота. Он плохо справляется там, где нет понимания и структуры.

Если ты используешь ИИ как помощника, он сильно ускоряет обучение и работу. Если пытаешься переложить на него мышление, он быстро покажет, где у тебя нет понимания.

На старте это не минус, а подсказка. Главное — уметь её заметить.