كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدعم إنتاجية المطورين؟

ينطوي تفويض مسؤولية البرمجة بالكامل إلى الذكاء الاصطناعي على مخاطر كبيرة، ولا تستطيع الفرق القيام بذلك بشكل موثوق حتى الآن، في الوقت نفسه، يقوم قادة الفرق والمطورون الأفراد بأتمتة مهام البرمجة الروتينية باستخدام الذكاء الاصطناعي، ويعتمدون أدوات برمجة جاهزة تعتمد على الذكاء الاصطناعي، مثل GitHub CoPilot وAmazon CodeWhisperer وCursor. وتتبنى الشركات هذه الأدوات لإعادة تصميم سير العمل بالكامل والاستفادة من الابتكارات سريعة التطور.

في هذه المرحلة من التبني، يظل ضمان الإشراف البشري أمرًا بالغ الأهمية، علاوة على ذلك، يُضيف التطوير المدعوم بالذكاء الاصطناعي تحديات أمنية جديدة، مما يُمثل تحولًا نوعيًا في أنماط الثغرات الأمنية، ويستدعي الحاجة إلى يقظة متجددة وتدريب متخصص لفهم العواقب المحتملة، نتناول في هذا المقال الخطوات الحاسمة التي يمكن للمديرين التنفيذيين وقادة الفرق اتخاذها لضمان تبني سلس لتطوير البرمجيات المدعوم بالذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى اقتراح أفضل الممارسات والتغييرات التي من شأنها تحسين العملية.

{getToc} $title={محتويات المقال}

كيف يُساهم الذكاء الاصطناعي في زيادة إنتاجية المطورين؟ 

مع تحوّل الذكاء الاصطناعي لعمليات البناء ومسؤوليات التصميم، فإنه يتيح فرصًا فريدة، ويتطلب في الوقت نفسه من المطورين تكييف أساليبهم الهندسية القياسية ومراجعتها، في المرحلة الحالية من دمج الذكاء الاصطناعي، تبقى الرقابة البشرية عنصرًا أساسيًا لنجاح التطوير، ولكن من الواضح أيضًا أن المؤسسات تُسرّع وتيرة إنجاز المشاريع وتُخفّض التكاليف التشغيلية، وفقًا لبحث أجرته StackOverflow، أفاد 69% من المطورين الذين يعتمدون على وكلاء الذكاء الاصطناعي بزيادة إنتاجيتهم.

يؤثر الذكاء الاصطناعي أيضًا على بنية التطبيقات، حيث يُعيد قادة الفرق والمهندسون تصميم سير عمل التطوير للوصول إلى أعداد النشر المستهدفة، سجّلت منصة GitHub زيادات ملحوظة في مشاريع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، من 68,000 مشروع في يناير 2024 إلى 200,000 مشروع بحلول أغسطس 2024، مما يُظهر زخم التبني وتأثير الذكاء الاصطناعي المتزايد على بيئات الإنتاج، بالنسبة لنسبة كبيرة من المطورين الذين يعتمدون بانتظام على الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، فإن غالبيتهم يستخدمون الذكاء الاصطناعي في مجموعة متنوعة من العمليات الروتينية، مثل توليد التعليمات البرمجية النمطية، وتحويل اللغات، وتوثيق التعليمات البرمجية، وملخصات التغييرات.

مع ذلك، تظلّ إتقان البرمجة والفهم العميق لبنية البرمجيات من المهارات الأساسية، وبالنظر إلى نطاق مهام التطوير، بدءًا من كتابة البرامج النصية الأساسية وإنشاء نقاط نهاية واجهة برمجة التطبيقات (API) وصولًا إلى استعلامات SQL التي تمثل أكثر المعاملات تعقيدًا، فإنّ تطوير برمجيات الذكاء الاصطناعي المستقلة لا يزال في وضعٍ ممتاز للمستقبل، ورغم التغيرات السريعة التي يشهدها هذا المجال، فإنّ النجاح يعتمد على اختيار المهام البسيطة وتوفير إشارات سياقية واضحة، في الواقع، وجدت إحدى الدراسات أنّه بحلول أوائل عام 2025، زادت أدوات الذكاء الاصطناعي من تعقيد المهام وأبطأت عمل المطورين ذوي الخبرة.

كما تكشف التجارب الشخصية عن إحباط المطورين من صعوبة تعلم تطبيق الذكاء الاصطناعي وطول مدة دمجه، مع ذلك، بالنسبة للمبرمجين الذين يطورون مهاراتهم في المجالات ذات الصلة ويركزون على حل المشكلات المعقدة، فمن المرجح أن تتراكم الفوائد بمرور الوقت.

عناصر أساسية لتسهيل التطوير بمساعدة الذكاء الاصطناعي

على المدى القريب، ستساعد الخطوات التالية في تسهيل التكامل السلس في سير عمل تطوير البرمجيات مع توسع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي من التطبيقات التوليدية إلى التطبيقات الوكيلة.

تحديد أهداف المشروع مسبقًا

تمتد فوائد تحديد الأهداف استعدادًا لتبني الذكاء الاصطناعي لتشمل عدة مجالات رئيسية، لتحقيق مكاسب استراتيجية، مثل تسريع وقت البناء وتوليد التعليمات البرمجية واختبارها، حدد مشكلات التطوير وسير العمل المحددة التي يمكن أن يعالجها دمج الذكاء الاصطناعي، واحرص على مواءمة أدوات الذكاء الاصطناعي مع معايير البرمجة وإرشادات الأسلوب الخاصة بمؤسستك لتوفير ضوابط مهمة، سيساعد اتباع نهج منهجي لتبني الذكاء الاصطناعي على تجنب المشاكل المستقبلية وهدر الموارد والتعقيد غير الضروري في عملية البناء.

اعتماد نهج سير عمل تدريجي

بدلاً من إنشاء وحدة كاملة، ينبغي على المطورين تقسيم مهام البناء الكبيرة إلى مهام فرعية قابلة للإدارة، ابدأ بالوظائف أو الفئات الفردية وأضف التعقيد تدريجيًا، على سبيل المثال، عند بناء الوحدات أو الوظائف الفردية، يمكن للمطورين استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء اختبارات وحدة محددة باستخدام مدخلات ومخرجات واضحة بناءً على معايير محددة جيدًا، إحدى المزايا هي أنه من خلال تصميم مطالبات محددة لكل مهمة فرعية، يمكن للمطورين توجيه الذكاء الاصطناعي لإنتاج مخرجات برمجية يسهل مراجعتها والتحقق منها وتحسينها لاحقًا.

تتبّع كل تغيير

في عصر تطوير الويب وتطبيقات الجوال الحالي، تُشير الأبحاث إلى أن ما يقرب من نصف المؤسسات التي شملها الاستطلاع تستخدم الذكاء الاصطناعي في إنشاء المستندات، عادةً ما يستخدم المطورون الذكاء الاصطناعي لكتابة الوثائق وضمان استقرار الكود على المدى الطويل، ورغم تفوق هذه التقنية في تلخيص وتصنيف التغييرات الحديثة، ينبغي على المطورين إضافة تعليقات توضيحية إلى التغييرات التي يُجريها الذكاء الاصطناعي لضمان استمراريتها.

استقرار الكود على المدى الطويل، علاوة على ذلك، يُمكن لتوثيق عمليات الالتزام وطلبات السحب أن يُوفر سياقًا أساسيًا لأعضاء الفريق ويُبسط عمليات الصيانة المستقبلية.

التحسين من خلال التكرار

تعتمد التحسينات في دورات الذكاء الاصطناعي على التقييمات الدورية للمخرجات المُولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى التحسين المستمر للتوجيهات ودمج الملاحظات لتعزيز الدقة والفعالية. تُوفر التوجيهات المُصممة جيدًا تعليمات واضحة للنموذج، مما يؤدي إلى نتائج أفضل، بينما يُمكن للاختبار المستمر تحسين الإعدادات، علاوة على ذلك، من خلال تطبيق حلقات التغذية الراجعة المُهيكلة، يُمكن للمطورين تحسين النتائج، وتمكين التصحيح الذاتي، وضمان تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت.

اتباع استراتيجية واجهات برمجة تطبيقات متعددة

توزيع أحمال العمل عبر مُزودي وأدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة، مثل Microsoft Copilot وOpenAI وGemini، لتوفير مرونة أكبر في النشر والاستفادة من نقاط قوة المُزودين المُتخصصين لاستخلاص أقصى قيمة من نشر الذكاء الاصطناعي، كما يُساعد وجود أكثر من مُزود للذكاء الاصطناعي لتلبية المتطلبات المُحددة على منع توقف العمليات بسبب عطل في الخدمة أو ضعف الأداء في منصة مُعينة.

تأمين عمليات سير العمل والبيانات

يُعدّ تطبيق ضوابط أمنية خارجية أمرًا بالغ الأهمية لحماية عمليات التطوير، تشمل هذه الضوابط التحكم في الوصول القائم على الأدوار، وبنية "انعدام الثقة" للتحقق المستمر لضمان سلامة سير العمل، ومنع تسريب البيانات، والحيلولة دون إجراء تغييرات غير مصرح بها، كما يجب على قادة الفرق التأكد من تشفير البيانات أثناء التخزين وأثناء النقل، مع إجراء عمليات تدقيق دورية لضوابط الوصول وحماية البيانات.

الاختبار الدقيق والمتكرر

من خلال الاختبار المنتظم، يستطيع قادة الفرق والمطورون الأفراد ضمان استيفاء الكود لجميع المعايير الوظيفية والأمنية، بالإضافة إلى أدائه الموثوق في التطبيقات العملية، مرة أخرى يمكن للتدخل البشري أن يُحدث فرقًا جوهريًا، إذ إن الاعتماد على الذكاء الاصطناعي للتحقق من الكود بشكل مستقل قد يؤدي إلى إغفال بعض الأخطاء والثغرات الأمنية، يمكن لكل من هياكل الاختبار والاختبار التكراري توفير أساس لجمع نتائج الأداء المبكرة، وضمان دورة مستمرة من حلقات التغذية الراجعة لتحسين الجودة بمرور الوقت.