Tekoäly 300 tunnissa? Arvio on toimialan alarajan alapuolella: kolmen menetelmän ristiintarkistus
Anthropic
Google/DeepMind
IT-asiantuntijan arvio 300 tunnista yrityksen kirjanpitojärjestelmän päivitykselle kyseenalaistettiin asiakkaan toimesta, joka väitti tekoälyn voivan tehdä sen illassa. Asiantuntija laski laajuuden uudelleen kolmella riippumattomalla menetelmällä, paljastaen oman arvionsa olevan alhaisimpien toimialan vertailuarvojen alapuolella. 412 toimintopistettä vaatisivat itse asiassa noin 990 (low-code 90. prosenttipiste) ja 12 400 tunnin (COCOMO II -nimellinen) välillä ISBSG-tietojen mukaan.
IT-asiantuntija arvioi 300 tuntia kirjanpitojärjestelmän viimeistelyyn, mutta asiakas hylkäsi arvion ja väitti, että tekoäly hoitaa sen yhdessä illassa. Varmistaakseen asian asiantuntija laski saman laajuuden kolmella riippumattomalla menetelmällä: alhaalta ylös käyttäjien toimintojen mukaan, toimintopisteillä ISBSG:n toimialan tuottavuusvertailuarvoja käyttäen sekä COCOMO II -menetelmällä. Tulos käänsi odotukset päälaelleen: toimialan tilastojen mukaan 412 toimintopisteen arvo on noin 990 tunnista (10. prosenttipiste matalan koodin projekteissa ISBSG:n tietokannassa) noin 3 600 tuntiin (mediaani Java-projekteissa) ja jopa noin 12 400 tuntiin nimellisellä COCOMO II -menetelmällä. Hänen alkuperäinen arvionsa, 300 tuntia, on 0,73 tuntia toimintopisteeltä, mikä on alle koko matalan koodin otoksen minimin. Artikkelissa kerrotaan yksityiskohtaisesti erittely: 40 käyttöliittymänäkymää, 77 API-päätepistettä, 90 käyttäjän toimintoa ja herkkyysanalyysi. Se käsittelee myös 'tee se itse tekoälyn kanssa' -argumenttia, viitaten Eddie Osmanin '70 prosentin ongelmaan' (Google Chrome DX) ja tutkimuksiin, jotka osoittavat tekoälyn tuottaman koodin sisältävän usein laatu- ja tietoturvaongelmia, kuten CVE-2025-48757-haavoittuvuuden, joka vaikuttaa yli 170 tuotantosovellukseen.
Lähde: Habr — хаб ИИ —
Alkuperäinen