Le codage assisté par l'IA peut absolument être un moteur de productivité multipliée par 10. Cela permet aux gens d'avancer beaucoup plus vite et d'éviter une grande partie des frictions ennuyeuses. Mais les modèles d'aujourd'hui font encore des erreurs. Ils peuvent être confiants dans leurs erreurs. Ils peuvent être trompés. Et ils peuvent facilement générer du code que la personne qui l'exécute ne comprend pas réellement. C'est là que cela devient dangereux. Si vous déployez des systèmes critiques, surtout à grande échelle, vous devez comprendre le code que vous poussez. Les services financiers en sont l'exemple évident. Voudriez-vous que des erreurs d'IA soient intégrées dans quelque chose qui détient l'intégralité de votre patrimoine ? Moi, je ne le voudrais pas. Cela changera à mesure que les modèles s'améliorent. Ils s'améliorent rapidement. Mais pour l'instant, nous devrions procéder avec prudence. L'humain dans la boucle ne doit pas ralentir les choses. L'IA peut encore rendre les équipes beaucoup plus rapides pour écrire, réviser et itérer. Mais pour les systèmes de production qui comptent, il devrait au moins falloir deux humains pour faire une mauvaise chose à grande échelle. C'est une histoire très différente pour un projet secondaire ou un prototype, pour ce que ça vaut.