هل تثق بالذكاء الاصطناعي مع كودك؟ اقرأ هذا أولاً

لقد سمعت نفس السؤال يُهمس به في قاعات مجالس الإدارة وبين فرق الهندسة. هل يمكن حقًا الوثوق بأدوات توليد الشفرة؟

بالتأكيد، يبدو فيديو العرض التوضيحي واعدًا. أي فريق لا يرغب في إنتاج تطبيق متكامل في غضون دقائق قليلة؟ لكن السؤال لا يزال قائمًا، هل يمكن أن يكون كل هذا جيدًا بشكل لا يصدق؟

غالبًا ما أذكّر الناس بأنه إذا بدا شيء ما جيدًا بشكل لا يصدق، فعادة ما يكون كذلك. هذه الحالة ليست استثناءً. ومع ذلك، فإن فوائد هذه الأدوات حقيقية، وفي العديد من المواقف تتبين أنها أكبر مما قد تتوقع.

الحالة على الورق

لقد غيرت أدوات توليد الشفرة بالفعل طريقة عمل المهندسين بطرق مذهلة.

تفيد تقارير McKinsey بأن المطورين يكملون المهام بسرعة تصل إلى ضعف السرعة باستخدام هذه الأدوات. ووجد استطلاع منفصل من Stack Overflow أن المطورين يبلغون عن زيادة بنسبة الثلث في الكفاءة عند استخدام مساعدة الذكاء الاصطناعي.

تعمل الأدوات أيضًا على خفض الحواجز أمام المساهمين غير التقنيين. بصفتي قائدًا يربط بين التكنولوجيا والأعمال، لقد أعجبت بما بناه زملائي دون كتابة سطر واحد من الشفرة.

أنشأت إحدى مديرات المنتجات في فريقي نموذجًا أوليًا عمليًا بمفردها، دون الاعتماد على مهندسينا المشغولين بالفعل. في اجتماعات مجلس الإدارة، لاحظت أيضًا تصورًا جديدًا للابتكار في الشركات التي تتبنى هذه الأدوات مبكرًا.

غالبًا ما يرى المستثمرون هذا كإشارة للتقدم المتجه نحو الأمام.

ما يحدث في الواقع

ومع ذلك، عندما يتعلق الأمر بالشفرة الفعلية التي تنتجها هذه الأدوات، تكون النتائج متفاوتة.

نعم، الشفرة وظيفية. لكن الجودة تتراوح من الفوضوية إلى غير المستقرة.

ما يعمل بشكل جيد كنموذج أولي تم بناؤه فقط باستخدام هذه الأدوات لا ينبغي الخلط بينه وبين نظام جاهز للإنتاج.

الفرق التي تفتقر إلى مواصفات واضحة أو ممارسات مراجعة قوية معرضة لشفرة ضعيفة وغير موثوقة. بدون انضباط، تتضاعف المشكلات بدلاً من حلها.

متى يمكن الوثوق بتوليد الشفرة

أنا أؤمن بأنه يمكن الوثوق بهذه الأدوات، وأشجع الفرق على استخدامها. لكن من المهم توفر الظروف المناسبة لإعدادها للنجاح.

يمكن للمهندسين المهرة استخدامها لتسريع العمل، شريطة أن تكون المواصفات واضحة، والتوجيهات متعمدة، والمراجعات شاملة. في هذه الظروف، وجدت أن هذه الأدوات توفر الوقت باستمرار دون الإضرار بالجودة.

مصدر الثقة يكمن في النظام المحيط.

القادة الذين يفرضون عمليات واضحة والمساءلة يخلقون الظروف لهذه الأدوات لإضافة قيمة.

المخاطر التي يحتاج القادة إلى معالجتها

المخاطر كبيرة وتستحق اهتمامًا جادًا. إذا تم استخدام هذه الأدوات كبديل للهندسة الحقيقية وليس كتعزيز لمهارات الفرد، فستعاني جودة الشفرة.

قد تكون المشكلات مخفية في البداية، لكنها ستظهر بمجرد تعرض الأنظمة لضغط حقيقي.

عادة ما تظهر ارتفاعات التأخير وأخطاء المنطق الدقيقة وحالات فشل التشغيل لاحقًا، عندما تكون تكلفة إصلاحها أعلى.

الثغرات الأمنية هي مصدر قلق رئيسي آخر. أظهرت الأبحاث في ستانفورد أن أدوات ترميز الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تولد شفرة غير آمنة. تعمل الشفرة، لكنها تكشف بهدوء عن نقاط ضعف تعرض الأعمال للخطر.

هناك أيضًا خطر تآكل المهارات. الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي يمكن أن يضعف حكم المطور.

عندما يتوقف المهندسون عن التفكير النقدي في الشفرة نفسها، تفقد المؤسسة العمق والمرونة بمرور الوقت.

الهشاشة أو التسارع

مع الهيكل المناسب والمساءلة، يمكن لتوليد الشفرة تسريع التسليم. بدون تلك الضمانات، فإنه ببساطة يزيد من الهشاشة.

يكمن الفرق في انضباط القيادة، وليس في الأدوات نفسها. ستستمر أدوات توليد الشفرة بالذكاء الاصطناعي في التقدم.

ستنتج شفرة أنظف، وتتكامل بشكل أعمق في بيئات التطوير، وتقلل من الأخطاء الأساسية. لكن حتى هذه التحسينات لن تحل محل الحاجة إلى الهيكل.

المؤسسات التي ستفوز هي تلك التي تعامل الأدوات كمسرعات للممارسات الحالية.