Аби Нода заметил, что хотя разработчики крупной инженерной компании экономят два часа в неделю с помощью Copilot, они теряют значительно больше времени из-за медленных сборок, трудностей с разработкой среды и задержек при проверке кода. Это подчеркивает, что ИИ не является полным решением для всех неэффективностей в разработке. Ник Малыкин обнаружил, что эффективное использование ассистента ИИ требует сначала артикуляции и кодификации собственных правил кодирования и стиля сотрудничества. Это требует метакогнитивных усилий для передачи когнитивной работы. Чарити Мейджорс отличает между расходным и долговечным кодом, утверждая, что стоимость определяется обслуживанием, расширяемостью и пониманием, а не методом создания. Расходный код дешев, потому что он не предназначен для долгосрочного обслуживания. Джим Хайсмит предлагает рассматривать ИИ как «Альтернативный интеллект», подчеркивая его отличный процесс мышления, а не недостаток. Род Джонсон указывает на критическую роль моделей предметной области как формы памяти для систем ИИ. Event Sourcing предлагает эпизодическую память через неизменяемые истории событий. Шаблоны репозитория обеспечивают интерфейсы памяти, специфичные для предметной области, сохраняя бизнес-значение. Ограниченные контексты разбивают память семантически, избегая загрязнения понятий. Агрегаты действуют как когерентные кластеры памяти с границами согласованности, что является критически важным для надежного поведения агентов.