Искусственный интеллект помогает Frontend-разработчикам быстрее создавать чистый и правильный код, оптимизировать интерфейсы и решать другие рабочие задачи, но только если использовать его правильно! Разработчики нередко допускают ошибки, из-за которых ИИ-инструменты работают неэффективно и выдают совершенно не тот результат, на который вы рассчитывали. Рассказываем, какие проблемы с ИИ чаще всего возникают у Frontend-разработчиков и как их избежать.

Непонимание возможностей и ограничений ИИ

Искусственный интеллект умеет многое, но не способен полностью заменить профессионального Frontend-разработчика. Поэтому доверять ИИ можно далеко не все. Применяя ИИ для решения всех задач подряд, будьте готовы получить:

• усредненные шаблонные решения без учета специфики проекта
• код с ошибками, который работает некорректно или не запускается
• неоптимальные или устаревшие рекомендации, способные навредить IT-продукту

Чтобы избежать этих проблем, определите круг задач, где ИИ будет полезен. Обычно это генерация шаблонного кода, автоматизация рутины, помощь в тестировании. Также изучите глубже возможности, плюсы и минусы конкретного ИИ-инструмента, а не полагайтесь на него вслепую. И всегда проверяйте код, созданный ИИ, адаптируйте его к потребностям вашего проекта.




Подробнее о том, с какими задачами в IT-проектах ИИ справляется хорошо, а что лучше доверить человеку, читайте в отдельной статье.

Чрезмерное доверие к сгенерированному коду

Ошибка многих начинающих Frontend-разработчиков — копировать в проект код, сгенерированный ИИ, напрямую, без тестирования и доработок. Подобный подход чреват серьезными проблемами, потому что:

1. ИИ-код нередко содержит неэффективные конструкции и ошибки, которые сложно заметить сразу.
2. Чаще всего нейросеть не учитывает бизнес-логику проекта, а просто выдает шаблонные решения.
3. Код не оптимизирован — алгоритмы ИИ редко предлагают самые производительные решения.

Предотвратить эти проблемы поможет тщательное код-ревью и тестирование всех решений, предложенных нейросетями.

Игнорирование принципов UX/UI

Еще одна распространенная ошибка Frontend-разработчиков — пытаться заменить UX/UI-дизайнера нейросетью. ИИ действительно может предложить внешний вид или прототип интерфейса, но он не UX/UI-дизайнер и не понимает пользовательские потребности так, как человек.

Практика показывает, что если полностью довериться нейросети и не учитывать принципы UX/UI в работе над цифровыми продуктами:

• Интерфейсы получаются однотипными и неудобными, они не учитывают поведение пользователей.
• Отдельные UI-элементы и блоки, созданные ИИ, могут оказаться перегруженными или нелогичными.
• Проект теряет свою индивидуальность и авторский стиль, ведь нейросети обычно ориентируется на усредненные решения.

Чтобы этого не случилось:

1. Используйте нейросети как вспомогательный инструмент, а не замену UX-экспертизе.
2. Адаптируйте ИИ-решения к конкретной аудитории, а не просто принимайте их как есть.
3. Проверяйте интерфейсы, созданные нейросетью, на соответствие ключевым принципам UX/UI при помощи профессионального дизайнера.

Пренебрежение безопасностью и конфиденциальностью

ИИ работает с данными, зачастую чувствительными и конфиденциальными, и если не позаботиться об их защите, могут возникнуть серьезные риски. Чем опасна неправильная работа с данными:

• ИИ может предлагать решения, не учитывающие необходимость защиты информации.
• Некоторые нейросети используют пользовательские данные без должных ограничений, что может привести к утечкам.
• Игнорирование вопросов безопасности делает веб-приложения уязвимыми.

Во избежание критических ошибок проверяйте, как выбранное ИИ-решение взаимодействует с данными, используйте только проверенные инструменты с прозрачной политикой конфиденциальности, встраивайте в процессы код-ревью и анализ безопасности.

Не адаптировать ИИ-инструменты к специфике проекта

Последняя ошибка — использовать нейросети без предварительной настройки, «как есть». Если не адаптировать ИИ-инструменты, вы рискуете получить решения, не соответствующие требованиям проекта или стилю работы команды. В итоге качество кода не растет, а падает, а нейросети выдают шаблонные фрагменты кода, которые не решают реальные задачи разработки.

Защитите себя от таких проблем, выбирая ИИ-инструменты, соответствующие специфике проекта, и настраивайте ИИ-агентов, учитывая особенности стоящих перед вами задач.

Заключение

Применяйте искусственный разум во Frontend-разработке осознанно, тогда он действительно поможет быстрее справляться с задачами и повысить качество кода. И не используйте нейросети в работе просто ради тренда — анализируйте их реальную пользу. А научиться использовать ChatGPT для создания кода и заодно попробовать себя в роли Frontend-разработчика вы можете на нашем бесплатном 7-дневном интенсиве «Frontend: Start».