Сложность, присущая программному обеспечению, не была устранена, а скорее переместилась, что является концепцией, сформулированной законом сохранения сложности Ларри Теслера. Помощь ИИ, хотя и кажется упрощающей интерфейсы за счет удаления режимов и меню, перенаправила эту сложность. Она переместилась к пользователю, который теперь составляет спецификации и проверяет выходные данные ИИ, а также к разработчикам, которые управляют оценками и инженерией подсказок. Кроме того, разработчики платформ сталкиваются с постоянными, необъявленными изменениями моделей, и появилась новая роль — рецензент, для проверки контента, сгенерированного ИИ.Простота интерфейсов достигается за счет переноса рабочей нагрузки в другое место, теперь с ускоренной скоростью из-за ИИ. Хотя ИИ может оказать первоначальную помощь и повысить эффективность для некоторых, он также привел к замедлению работы опытных разработчиков из-за бремени проверки. Основная проблема заключается не в неудаче инструментов ИИ, а в трудности отслеживания времени, затрачиваемого на эти новые задачи проверки.Детерминированные системы, такие как расчет заработной платы, остаются жестким пределом сложности из-за их абсолютного требования к точности. Однако даже инструменты ИИ, основанные на поиске информации, показали значительные показатели галлюцинаций в юридических областях. Присущая сложность профессиональных областей, таких как андеррайтинг или клиническая практика, не может быть автоматизирована, поскольку подотчетность за решения остается решающей."Зубчатый край" ИИ включает в себя неравномерное и скрытое поглощение сложности, когда организации внедряют ИИ в функции, но не обязательно эффективно развертывают агентов. Это воспринимаемое достижение маскирует сдвиг, при котором машины поглощают интеллект, как только они выполняют задачу. Отсутствие прозрачности в выходных данных ИИ, в отличие от ста