Przejdź do głównej treści

AI nie czyta w myślach… jeszcze. Czyli dlaczego Twoje wymagania są dla niej jak poezja współczesna

Publikacja  — 25 kwietnia

Wprowadzenie – rola AI w analizie wymagań

Sztuczna inteligencja (AI) coraz śmielej wkracza w różne fazy projektów IT – także w analizę wymagań. Dzięki modelom językowym możemy automatycznie przeszukiwać dokumentacje, wykrywać niespójności czy nawet generować propozycje specyfikacji. AI pełni rolę asystenta, który przyspiesza i ułatwia pracę analityków biznesowych oraz developerów. Nie oznacza to jednak, że AI potrafi czytać między wierszami. Wręcz przeciwnie – AI nie czyta w myślach, a jedynie przetwarza to, co jej jasno przedstawimy. Dlatego jakość naszych wymagań jest kluczowa.

Gdy wymagania brzmią jak poezja – problem nieprecyzyjności

W świecie projektów IT nieprecyzyjne wymagania są jak nowoczesny wiersz: część osób się zachwyca, część nie rozumie, ale pokazuje jak bardzo wiersz do nich przemawia, a część - takich jak ja :-( - nic nie rozumie.
Model AI, nawet najbardziej zaawansowany, wciąż jest tylko narzędziem – potrzebuje konkretnych instrukcji, tzw. promptów, aby poprawnie wykonać zadanie. Gdy dostarczymy modelowi AI wymaganie sformułowane ogólnikowo, rezultat może nas rozczarować. Dlaczego? Bo AI działa na zasadzie „sh... in, sh... out” – z niejasnych danych wejściowych otrzymamy równie niejasne lub nietrafne dane wyjściowe.

Krótko mówiąc, dla AI Twoje mgliste życzenia brzmią jak awangardowa poezja – można je interpretować na wiele sposobów (a żadna interpretacja nie musi pokrywać się z Twoją intencją).

Przykłady nieprecyzyjnych wymagań i ich poprawa

Poniżej trzy przykłady źle sformułowanych wymagań z branży IT wraz z ich poprawionymi wersjami. Każde złe wymaganie jest zbyt ogólne – i przez to problematyczne dla AI (oraz dla ludzi!). Dla kontrastu, wersja poprawiona pokazuje, jak uczynić takie wymaganie konkretnym i czytelnym dla AI oraz zespołu projektowego. Kontekst projektowy - tworzymy sklep internetowy.

Nieprecyzyjne wymaganie Precyzyjne wymaganie
  • System powinien być intuicyjny dla użytkownika
  • System powinien umożliwiać nowemu użytkownikowi wykonanie zakupu w maksymalnie 5 krokach od wejścia na stronę główną do potwierdzenia transakcji.
  • System powinien stosować jednolitą strukturę nawigacji na wszystkich podstronach (menu główne, ścieżka zakupowa, przyciski „dodaj do koszyka” zawsze w prawym górnym rogu karty produktu).
  • Użytkownik powinien mieć możliwość odzyskania hasła w razie potrzeby.
  • System powinien umożliwiać użytkownikowi odzyskanie hasła poprzez link wysłany na adres e-mail podany przy rejestracji. Link ten musi być ważny przez 30 minut i może być użyty tylko raz.
  • Sklep powinien być bezpieczny
  • Komunikacja pomiędzy klientem a serwerem aplikacji musi być szyfrowana przy użyciu protokołu TLS 1.3 z ważnym certyfikatem SSL.
  • System logowania musi obsługiwać dwuskładnikowe uwierzytelnienie (2FA) dla kont administracyjnych i klientów korzystających z płatności odroczonych.
  • System powinien implementować mechanizmy ochrony przed atakami typu SQL Injection i XSS zgodnie z OWASP Top 10.

Zakończenie – puenta

Na koniec warto pamiętać, że nawet najinteligentniejsza AI pozostaje logiczną maszyną, a nie telepatą. Jeśli sami nie wiemy, czego chcemy, to AI tym bardziej tego nie odgadnie. Pisząc wymagania, podawajmy AI prozę, nie poezję – jasne, konkretne instrukcje zamiast metafor. Dzięki temu współpraca z modelami AI będzie skuteczniejsza, a my oszczędzimy sobie frustracji. Bo choć AI nie czyta w myślach (jeszcze!), to przy dobrze opisanych wymaganiach potrafi zdziałać prawdziwe cuda.

Wojciech Mazurec

Wojciech Mazurec