De ce codul generat de AI are nevoie de supervizare umană

Promisiunea dezvoltării asistate de AI sună bine. Dai un prompt, primești codul de bază, respecți bunele practici și livrezi mai repede. Inițiativa Google numită Modern Web Guidance a încercat exact asta: să ofere agenților AI reguli clare pentru a construi site-uri accesibile, rapide și sigure.

Rezultatul? Nu e chiar ce se aștepta.

Accesibilitatea, pasul pe care nu-l poți amâna

Dacă MVP-ul tău nu e accesibil de la început, nu e viabil. Accesibilitatea nu e un detaliu pe care-l adaugi mai târziu. E parte din structura aplicației.

Google a dat ca exemplu crearea unui accordion cu statistici și animații. Componenta generată nu funcționa corect în Firefox și nu respecta standardele WCAG Level AA. Deși MWG promitea integrare cu baseline și îmbunătățire progresivă, AI-ul a ignorat aceste indicații.

Nu e o greșeală întâmplătoare. E felul în care funcționează LLM-urile.

Non-determinismul complică totul

Documentația MWG recunoaște clar: LLM-urile sunt non-deterministe. Chiar dacă dai reguli bune, nu există garanție că AI-ul le va urma.

Spre deosebire de un linter sau un sistem de tipuri, care impune reguli, LLM-urile doar sugerează. Ele pot omite sau interpreta greșit instrucțiuni, chiar dacă acele reguli există în datele de antrenament.

Lipsa de modele complete

MWG a fost lansat cu acoperire incompletă. De exemplu, notificările toast nu au primit instrucțiuni dedicate. Când un developer cere un astfel de component, AI-ul trebuie să improvizeze din reguli generale. Fără un set coerent de exemple, rezultatul devine imprevizibil.

Ce înseamnă asta pentru proiectele tale

Dacă folosești AI pentru cod de producție, ține cont de următoarele:

• Accesibilitatea (WCAG AA) trebuie verificată manual.
• Compatibilitatea cross-browser nu e garantată doar pentru că AI-ul promite „baseline support”.
• Securitatea poate fi afectată de vulnerabilități subtile.
• Performanța suferă când codul e generat fără constrângeri clare.

Cum mergi mai departe

Nu înseamnă că AI-ul e inutil. Înseamnă că trebuie să-l folosești cu cap:

1. Nu trata output-ul ca pe ceva final. Revizuiește-l ca pe orice alt cod.
2. Creează bucle de feedback. Marchează erorile și corectează-le pentru a îmbunătăți rezultatele viitoare.
3. Cere transparență. Dacă un tool promite „ghiduri moderne”, trebuie să spună clar unde poate eșua.
4. Integrează teste automate. Folosește axe, WAVE sau Lighthouse în pipeline-ul tău de CI/CD.

La NameOcean credem în puterea AI-ului pentru prototipare și reducerea muncii repetitive. Dar decizia finală, responsabilitatea și calitatea codului rămân în mâinile oamenilor.

Skill-ul real în era AI nu mai e doar să scrii cod. E să-l înțelegi, să-l verifici și să-l faci să funcționeze corect pentru utilizatori.