«Чинильщики» нейросетей – новая профессия в IT
09.09.2025

Бурное распространение искусственного интеллекта обещало бизнесу экономию и ускорение процессов. Но вместе с этим компании столкнулись с новым вызовом — качество работы ИИ оказалось далеким от идеала. Сегодня формируется новый рынок: специалисты, которые исправляют ошибки алгоритмов. Их называют «чинильщиками нейросетей» (slop fixer-uppers), и спрос на такие услуги растет по всему миру.

Примеров хватает. Американский маркетолог Сара Скидд рассказывала, что ей нередко заказывают исправление контента, созданного чат-ботами. В одном из случаев агентство поручило ей переписать рекламный текст, который был сделан ИИ ради экономии средств. Полученный результат оказался примитивным и неэффективным, что потребовало полной переработки контента с нуля. За 20 часов работы специалистка получила оплату, значительно превышающую затраты на изначальный текст.

В Великобритании digital-агентство Create Designs столкнулось с похожей проблемой. Неверный код, созданный ИИ, вывел сайт из строя на несколько дней. Исправление ошибки обошлось дороже, чем создание нормального решения с самого начала.

Иллюстраторы тоже замечают тренд. Испанская художница Лиза Карстенс получает всё больше заказов на «подправить» логотипы и картинки от нейросетей. Иногда достаточно мелких штрихов, но часто приходится рисовать заново, сохраняя только общую идею.

Особое внимание вызывает опыт итальянского программиста Марко Бенедетти. Имея 40 лет стажа, он решил провести эксперимент: полностью доверил написание кода ИИ-помощникам — Claude, Gemini и o3.

За 40 часов диалога машины написали около 5000 строк кода для решения сложной задачи — головоломки «Ханойская башня». Скорость впечатляла: там, где человеку нужно 10 минут, ИИ справлялся за полминуты. Однако около 40% решений содержали скрытые ошибки. Исправление и рефакторинг заняли значительную часть времени.

Вывод Бенедетти: ИИ действительно повышает продуктивность, но только при условии, что программист способен оценивать и корректировать результат. Для новичков полное доверие машине может стать ловушкой.

Эксперты сходятся во мнении, того что ИИ силен в скорости и обработке больших объемов данных, но слаб в понимании контекста, нюансов бренда и специфики аудитории. Именно эти детали делают работу качественной и уникальной. Машина пока не способна заменить человеческое мышление, эмпатию и опыт.

Бизнес, который массово сокращал персонал ради экономии, теперь вынужден возвращать специалистов. Фактически, компании заплатили дважды: сначала за ИИ, а потом за людей, которые исправляли его ошибки.

Развитие ИИ не означает конец профессий. Наоборот, появляется новая ниша — специалисты по «доводке» контента, кода и дизайна, созданных алгоритмами. Для бизнеса это урок: технологии полезны только тогда, когда работают в связке с человеком.