هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المبرمجين؟ آخر خيار هو إيقاف محرر الأكواد.

" آخر من يخرج، أوقفوا محرر الأكواد ". هذه العبارة الساخرة تتردد في منتديات المطورين، عاكسةً نبرةً قلقةً من صعود مساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي. مع تزايد قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على كتابة الأكواد، يتساءل العديد من المبرمجين عما إذا كان المطورون البشريون سيواجهون مصير مشغلي المصاعد أو لوحات التوزيع - وظائف أصبحت قديمة بفعل الأتمتة. في عام ٢٠٢٤، أعلنت عناوين رئيسية جريئة أن الذكاء الاصطناعي قد يكتب قريبًا جميع أكوادنا البرمجية، تاركًا المطورين البشريين بلا عمل. لكن وراء كل هذه الضجة والإثارة، يكمن الواقع في تفاصيل أكثر تعقيدًا.

نعم، يمكن للذكاء الاصطناعي الآن إنشاء التعليمات البرمجية بشكل أسرع من أي إنسان، ولكن ما مدى جودة هذه التعليمات البرمجية، وهل يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع دورة حياة تطوير البرمجيات بأكملها بمفرده؟ يقول معظم الخبراء "ليس بهذه السرعة". ويؤكد قادة هندسة البرمجيات مثل الرئيس التنفيذي لشركة مايكروسوفت ساتيا ناديلا أن "الذكاء الاصطناعي لن يحل محل المبرمجين، ولكنه سيصبح أداة أساسية في ترسانتهم. الأمر يتعلق بتمكين البشر من القيام بالمزيد، وليس الأقل". ( هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المبرمجين؟ الحقيقة وراء الضجيج | بقلم The PyCoach | Artificial Corner | مارس 2025 | Medium ) وبالمثل، يشير جيف دين، رئيس قسم الذكاء الاصطناعي في جوجل، إلى أنه على الرغم من قدرة الذكاء الاصطناعي على التعامل مع مهام البرمجة الروتينية، إلا أنه "لا يزال يفتقر إلى الإبداع ومهارات حل المشكلات" - وهي الصفات ذاتها التي يجلبها المطورون البشريون إلى الطاولة. حتى سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، يعترف بأن الذكاء الاصطناعي اليوم "جيد جدًا في المهام" ولكنه "سيئ للغاية في الوظائف الكاملة" بدون إشراف بشري. باختصار، الذكاء الاصطناعي رائع في المساعدة في أجزاء من العمل، ولكنه غير قادر على الاستيلاء تمامًا على وظيفة المبرمج من البداية إلى النهاية.

يُلقي هذا الكتاب الأبيض نظرةً صادقةً ومتوازنةً على سؤال "هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المبرمجين؟". ندرس كيف يؤثر الذكاء الاصطناعي على أدوار تطوير البرمجيات اليوم، وما هي التغييرات المُرتقبة. من خلال أمثلة واقعية وأدوات حديثة (من GitHub Copilot إلى ChatGPT)، نستكشف كيف يُمكن للمطورين التكيف والتأقلم والحفاظ على أهميتهم مع تطور الذكاء الاصطناعي. بدلًا من الإجابة المُبسّطة بنعم أو لا، سنرى أن المستقبل هو تعاونٌ بين الذكاء الاصطناعي والمطورين البشريين. الهدف هو تسليط الضوء على رؤى عملية حول ما يُمكن للمطورين فعله للنجاح في عصر الذكاء الاصطناعي - من استخدام أدوات جديدة إلى تعلّم مهارات جديدة، وتوقع كيفية تطور مهن البرمجة في السنوات القادمة.

الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات اليوم

لقد اندمج الذكاء الاصطناعي بسرعة في سير عمل تطوير البرمجيات الحديث. وبعيدًا عن كونه خيالًا علميًا، فإن الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي تُكتب وتُراجع الأكواد البرمجية ، وتُؤتمت المهام الشاقة، وتُعزز إنتاجية المطورين. يستخدم المطورون اليوم الذكاء الاصطناعي لإنشاء مقتطفات من الأكواد البرمجية، ووظائف الإكمال التلقائي، واكتشاف الأخطاء البرمجية، وحتى صياغة حالات الاختبار ( هل من مستقبل لمهندسي البرمجيات؟ تأثير الذكاء الاصطناعي [2024] ) ( هل من مستقبل لمهندسي البرمجيات؟ تأثير الذكاء الاصطناعي [2024] ). بمعنى آخر، يُسيطر الذكاء الاصطناعي على العمل الروتيني والنماذج الجاهزة، مما يسمح للمبرمجين بالتركيز على جوانب أكثر تعقيدًا في إنشاء البرمجيات. دعونا نلقي نظرة على بعض أبرز قدرات وأدوات الذكاء الاصطناعي التي تُحدث تحولًا في عالم البرمجة حاليًا:

• توليد الشيفرة البرمجية والإكمال التلقائي: يمكن لمساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي الحديثين إنتاج شيفرة برمجية بناءً على مطالبات اللغة الطبيعية أو سياق جزئي للشفرة البرمجية. على سبيل المثال، GitHub Copilot (المبني على نموذج Codex من OpenAI) مع المحررات لاقتراح السطر أو الكتلة البرمجية التالية أثناء الكتابة. ويستفيد من مجموعة تدريب واسعة من الشيفرة البرمجية مفتوحة المصدر لتقديم اقتراحات مدروسة للسياق، وغالبًا ما يكون قادرًا على إكمال وظائف كاملة من مجرد تعليق أو اسم وظيفة. وبالمثل، لـ ChatGPT (GPT-4) إنشاء شيفرة برمجية لمهمة معينة عند وصف ما تحتاجه بلغة إنجليزية بسيطة. تستطيع هذه الأدوات صياغة شيفرة برمجية جاهزة في ثوانٍ، بدءًا من دوال المساعدة البسيطة ووصولًا إلى عمليات CRUD الروتينية.

• اكتشاف الأخطاء واختبارها: يُساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في اكتشاف الأخطاء وتحسين جودة الكود. تستطيع أدوات التحليل الثابتة وتقنيات فحص الأخطاء (linters) المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحديد الأخطاء المحتملة أو الثغرات الأمنية من خلال التعلم من أنماط الأخطاء السابقة. تُنشئ بعض أدوات الذكاء الاصطناعي اختبارات وحدوية تلقائيًا أو تقترح حالات اختبار من خلال تحليل مسارات الكود. هذا يعني أن المطور يمكنه الحصول على ملاحظات فورية حول الحالات غير المتوقعة التي ربما فاتته. من خلال اكتشاف الأخطاء مبكرًا واقتراح الحلول، يعمل الذكاء الاصطناعي كمساعد ضمان جودة دؤوب يعمل جنبًا إلى جنب مع المطور.

• تحسين الكود وإعادة هيكلته: من استخدامات الذكاء الاصطناعي اقتراح تحسينات على الكود الحالي. فباستخدام مقتطف، يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح خوارزميات أكثر كفاءة أو تطبيقات أنظف من خلال التعرف على الأنماط في الكود. على سبيل المثال، قد يقترح استخدامًا أكثر اصطلاحية لمكتبة أو يُشير إلى كود زائد يمكن إعادة هيكلته. يساعد هذا في تقليل العبء الفني وتحسين الأداء. يمكن لأدوات إعادة الهيكلة القائمة على الذكاء الاصطناعي تحويل الكود ليتوافق مع أفضل الممارسات أو تحديثه إلى إصدارات جديدة من واجهات برمجة التطبيقات، مما يوفر للمطورين وقت التنظيف اليدوي.

• DevOps والأتمتة: إلى جانب كتابة الأكواد البرمجية، يُسهم الذكاء الاصطناعي في عمليات البناء والنشر. تستخدم أدوات التكامل المستمر/التسليم المستمر الذكية التعلم الآلي للتنبؤ بالاختبارات المُحتملة للفشل أو لتحديد أولويات مهام بناء مُعينة، مما يُسرّع عملية التكامل المستمر ويزيد من كفاءتها. يُمكن للذكاء الاصطناعي تحليل سجلات الإنتاج ومقاييس الأداء لتحديد المشكلات أو اقتراح تحسينات على البنية التحتية. في الواقع، لا يُساعد الذكاء الاصطناعي في البرمجة فحسب، بل يُساعد أيضًا في جميع مراحل دورة حياة تطوير البرمجيات - من التخطيط إلى الصيانة.

• واجهات اللغة الطبيعية والتوثيق: نرى أيضًا أن الذكاء الاصطناعي يُمكّن من تفاعلات أكثر طبيعية مع أدوات التطوير. يمكن للمطورين، حرفيًا، أن يطلبوا من الذكاء الاصطناعي تنفيذ مهام (مثل "إنشاء دالة تؤدي X" أو "شرح هذا الكود") والحصول على نتائج. تستطيع روبوتات الدردشة القائمة على الذكاء الاصطناعي (مثل ChatGPT أو مساعدي التطوير المتخصصين) الإجابة على أسئلة البرمجة، والمساعدة في التوثيق، وحتى كتابة وثائق المشروع أو إرسال رسائل الالتزام بناءً على تغييرات الكود. هذا يُسهّل عملية التطوير لمن يستطيعون وصف ما يريدون.

• 

المطورون الذين يتبنون أدوات الذكاء الاصطناعي: يشير استطلاع أُجري عام ٢٠٢٣ إلى أن ٩٢٪ من المطورين استخدموا أدوات برمجة الذكاء الاصطناعي في بعض المجالات - سواءً في العمل أو في مشاريعهم الشخصية أو كليهما. وأفادت نسبة ضئيلة فقط (٨٪) بعدم استخدام أي مساعدة من الذكاء الاصطناعي في البرمجة. يوضح هذا الرسم البياني أن ثلثي المطورين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي داخل وخارج العمل، بينما يستخدمها ربعهم حصريًا في العمل، بينما تستخدمها أقلية صغيرة خارجه فقط. والخلاصة واضحة: سرعان ما انتشر استخدام البرمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي بين المطورين ( استطلاع يكشف عن تأثير الذكاء الاصطناعي على تجربة المطور - مدونة GitHub ).

أدى هذا الانتشار لأدوات الذكاء الاصطناعي في التطوير إلى زيادة الكفاءة وتقليل الأعمال الشاقة في الترميز. يتم إنشاء المنتجات بشكل أسرع حيث يساعد الذكاء الاصطناعي في إنشاء كود نمطي والتعامل مع المهام المتكررة ( هل هناك مستقبل لمهندسي البرمجيات؟ تأثير الذكاء الاصطناعي [2024] ) ( هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المطورين في عام 2025: نظرة خاطفة على المستقبل ). يمكن لأدوات مثل Copilot اقتراح خوارزميات أو حلول كاملة "قد لا تكون واضحة على الفور للمطورين البشريين"، وذلك بفضل التعلم من مجموعات البيانات الضخمة من التعليمات البرمجية. تكثر الأمثلة الواقعية: يمكن للمهندس أن يطلب من ChatGPT تنفيذ وظيفة فرز أو العثور على خطأ في الكود الخاص به، وسيقوم الذكاء الاصطناعي بإنتاج مسودة حل في ثوانٍ. نشرت شركات مثل Amazon و Microsoft مبرمجي الذكاء الاصطناعي الثنائيين (Amazon's CodeWhisperer و Microsoft's Copilot) لفرق المطورين الخاصة بهم، مما أدى إلى إكمال المهام بشكل أسرع وقضاء ساعات أقل في العمل على الكود النمطي. في الواقع، 70% من المطورين الذين شملهم استطلاع Stack Overflow لعام 2023 أنهم يستخدمون بالفعل أو يخططون لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في عملية التطوير الخاصة بهم ( 70% من المطورين يستخدمون أدوات برمجة الذكاء الاصطناعي، و3% يثقون بدقتها بشدة - ShiftMag ). أما أكثر أدوات المساعدة شيوعًا فهي ChatGPT (يستخدمها حوالي 83% من المشاركين) وGitHub Copilot (حوالي 56%)، مما يشير إلى أن أدوات المساعدة العامة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي التفاعلي والمتكاملة مع بيئات التطوير المتكاملة (IDE) تُعدّ من الأدوات الرئيسية. يلجأ المطورون إلى هذه الأدوات بشكل أساسي لزيادة الإنتاجية (بحسب حوالي 33% من المشاركين) وتسريع عملية التعلم (25%)، بينما يستخدمها حوالي 25% لزيادة الكفاءة من خلال أتمتة الأعمال المتكررة.

من المهم ملاحظة أن دور الذكاء الاصطناعي في البرمجة ليس جديدًا تمامًا - فقد كانت عناصره موجودة منذ سنوات (ضع في اعتبارك الإكمال التلقائي للكود في بيئات التطوير المتكاملة أو أطر الاختبار الآلية). لكن العامين الماضيين كانا نقطة تحول. أدى ظهور نماذج لغوية كبيرة وقوية (مثل سلسلة GPT من OpenAI و AlphaCode من DeepMind) إلى توسيع ما هو ممكن بشكل كبير. على سبيل المثال، AlphaCode عناوين الصحف من خلال الأداء على مستوى مسابقة برمجة تنافسية ، محققًا تصنيفًا من بين أعلى 54٪ في تحديات الترميز - وهو ما يطابق في الأساس مهارة المتسابق البشري العادي ( يطابق AlphaCode من DeepMind براعة المبرمج العادي ). كانت هذه هي المرة الأولى التي يؤدي فيها نظام الذكاء الاصطناعي أداءً تنافسيًا في مسابقات البرمجة. ومع ذلك، فمن الواضح أن AlphaCode، بكل براعته، كان لا يزال بعيدًا عن التغلب على أفضل المبرمجين البشريين. في تلك المسابقات، استطاع AlphaCode حل حوالي 30% من المسائل ضمن المحاولات المسموح بها، بينما تمكن المبرمجون البشريون المتميزون من حل أكثر من 90% من المسائل بمحاولة واحدة. تُبرز هذه الفجوة أنه على الرغم من قدرة الذكاء الاصطناعي على التعامل مع مهام خوارزمية محددة بدقة إلى حد ما، إلا أن أصعب المسائل التي تتطلب تفكيرًا عميقًا وإبداعًا تظل حصنًا بشريًا .

باختصار، لقد رسّخ الذكاء الاصطناعي مكانته في الأدوات اليومية للمطورين. بدءًا من المساعدة في كتابة الأكواد البرمجية وصولًا إلى تحسين النشر، فهو يُلامس كل جزء من عملية التطوير. وتُعد العلاقة اليوم تكافلية إلى حد كبير: فالذكاء الاصطناعي يعمل كمساعد ( اسم مناسب) يُساعد المطورين على كتابة الأكواد البرمجية بشكل أسرع وبأقل قدر من الإحباط، بدلًا من كونه طيارًا آليًا مستقلًا. في القسم التالي، سنتعمق في كيفية تأثير هذا الدمج لأدوات الذكاء الاصطناعي على دور المطورين وطبيعة عملهم، سواءً للأفضل أو للأسوأ.

كيف يُغيّر الذكاء الاصطناعي أدوار المطورين وإنتاجيتهم

مع تزايد تحمّل الذكاء الاصطناعي للأعمال الروتينية، بدأ دور مطور البرمجيات يتطور بالفعل. فبدلاً من قضاء ساعات في كتابة أكواد جاهزة أو تصحيح أخطاء روتينية، يمكن للمطورين تكليف مساعديهم من الذكاء الاصطناعي بهذه المهام. وهذا يُحوّل تركيز المطور نحو حل المشكلات على مستوى أعلى، والهندسة المعمارية، والجوانب الإبداعية لهندسة البرمجيات. باختصار، يُعزز قدرات المطورين، مما يسمح لهم بزيادة إنتاجيتهم وربما ابتكارهم. ولكن هل يُترجم هذا إلى تقليل وظائف البرمجة، أم إلى نوع مختلف من الوظائف؟ دعونا نستكشف تأثير ذلك على الإنتاجية والأدوار:

تعزيز الإنتاجية: وفقًا لمعظم الروايات والدراسات المبكرة، تعمل أدوات برمجة الذكاء الاصطناعي على تعزيز إنتاجية المطورين بشكل كبير. وجد بحث GitHub أن المطورين الذين يستخدمون Copilot تمكنوا من إكمال المهام بشكل أسرع بكثير من أولئك الذين لم يساعدهم الذكاء الاصطناعي. في إحدى التجارب، حل المطورون مهمة برمجة أسرع بنسبة 55٪ في المتوسط ​​بمساعدة Copilot - واستغرق الأمر حوالي ساعة و 11 دقيقة بدلاً من ساعتين و 41 دقيقة بدونها ( بحث: تحديد تأثير GitHub Copilot على إنتاجية المطورين وسعادتهم - مدونة GitHub ). وهذا مكسب مذهل في السرعة. الأمر لا يقتصر على السرعة فحسب؛ حيث أفاد المطورون أن مساعدة الذكاء الاصطناعي تساعد في تقليل الإحباط و "انقطاعات التدفق". في الاستطلاعات، 88٪ من المطورين الذين يستخدمون Copilot إنها جعلتهم أكثر إنتاجية وسمحت لهم بالتركيز على عمل أكثر إرضاءً ( ما هي النسبة المئوية للمطورين الذين قالوا إن github copilot يجعل ... ). تساعد هذه الأدوات المبرمجين على البقاء "في المنطقة" من خلال التعامل مع الأجزاء المملة، مما يحافظ بدوره على الطاقة العقلية للمشكلات الأكثر صعوبة. ونتيجة لذلك، يشعر العديد من المطورين أن البرمجة أصبحت أكثر متعة - عمل أقل وإبداع أكثر.

تغيير العمل اليومي: يتغير سير العمل اليومي للمبرمج بالتوازي مع هذه المكاسب في الإنتاجية. يمكن تفريغ الكثير من "العمل المزدحم" - كتابة القوالب الجاهزة، وتكرار الأنماط الشائعة، والبحث عن بناء الجملة - إلى الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، بدلاً من كتابة فئة بيانات يدويًا باستخدام أدوات الحصول والتعيين، يمكن للمطور ببساطة مطالبة الذكاء الاصطناعي بإنشائها. بدلاً من تمشيط الوثائق للعثور على استدعاء واجهة برمجة التطبيقات الصحيح، يمكن للمطور أن يطلب من الذكاء الاصطناعي باللغة الطبيعية. هذا يعني أن المطورين يقضون وقتًا أقل نسبيًا في الترميز الحفظي والمزيد من الوقت في المهام التي تتطلب حكمًا بشريًا . مع تولي الذكاء الاصطناعي كتابة 80٪ السهلة من التعليمات البرمجية، تتحول وظيفة المطور نحو الإشراف على مخرجات الذكاء الاصطناعي (مراجعة اقتراحات التعليمات البرمجية واختبارها) ومعالجة 20٪ الصعبة من المشكلات التي لا يستطيع الذكاء الاصطناعي اكتشافها. عمليًا، قد يبدأ المطور يومه بفرز طلبات السحب التي يولدها الذكاء الاصطناعي أو مراجعة مجموعة من الإصلاحات التي يقترحها الذكاء الاصطناعي، بدلاً من كتابة كل هذه التغييرات من الصفر.

التعاون وديناميكيات الفريق: من المثير للاهتمام أن الذكاء الاصطناعي يؤثر أيضًا على ديناميكيات الفريق. فمع أتمتة المهام الروتينية، يمكن للفرق إنجاز المزيد مع عدد أقل من المطورين المبتدئين المكلفين بالأعمال الروتينية. وتشير بعض الشركات إلى أن مهندسيها الكبار يمكن أن يكونوا أكثر اعتمادًا على أنفسهم - حيث يمكنهم إنشاء نماذج أولية للميزات بسرعة بمساعدة الذكاء الاصطناعي، دون الحاجة إلى مبتدئ لكتابة المسودات الأولية. ومع ذلك، فإن هذا يثير تحديًا جديدًا: الإرشاد وتبادل المعرفة. فبدلاً من تعلم المبتدئين من خلال أداء المهام البسيطة، قد يحتاجون إلى تعلم كيفية إدارة مخرجات الذكاء الاصطناعي بفعالية. قد يتحول تعاون الفريق إلى أنشطة مثل تحسين مطالبات الذكاء الاصطناعي بشكل جماعي أو مراجعة الشيفرة البرمجية التي أنشأها الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأخطاء. من الناحية الإيجابية، عندما يكون لدى كل فرد في الفريق مساعد ذكاء اصطناعي، فقد يؤدي ذلك إلى تكافؤ الفرص وإتاحة المزيد من الوقت لمناقشات التصميم، والعصف الذهني الإبداعي، ومعالجة متطلبات المستخدم المعقدة التي لا يفهمها أي ذكاء اصطناعي حاليًا بشكل تلقائي. في الواقع، يعتقد أكثر من أربعة من كل خمسة مطورين أن أدوات برمجة الذكاء الاصطناعي ستعزز التعاون الجماعي أو على الأقل ستتيح لهم التعاون بشكل أكبر في التصميم وحل المشكلات، وفقًا لنتائج استطلاع GitHub لعام 2023 ( يكشف الاستطلاع عن تأثير الذكاء الاصطناعي على تجربة المطور - مدونة GitHub ).

التأثير على الأدوار الوظيفية: السؤال الرئيسي هو ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيقلل الطلب على المبرمجين (نظرًا لأن كل مبرمج أصبح الآن أكثر إنتاجية)، أو ما إذا كان سيغير ببساطة المهارات المطلوبة. تشير السابقة التاريخية مع الأتمتة الأخرى (مثل ظهور أدوات DevOps أو لغات البرمجة عالية المستوى) إلى أن وظائف المطور لا يتم إلغاؤها كثيرًا بل يتم رفعها . في الواقع، يتوقع محللو الصناعة أن تستمر أدوار هندسة البرمجيات في النمو ، ولكن طبيعة هذه الأدوار ستتغير. يتوقع تقرير حديث لشركة Gartner أنه بحلول عام 2027، ستتبنى 50٪ من مؤسسات هندسة البرمجيات منصات "ذكاء هندسة البرمجيات" المعززة بالذكاء الاصطناعي لتعزيز الإنتاجية ، بزيادة عن 5٪ فقط في عام 2024 ( هل هناك مستقبل لمهندسي البرمجيات؟ تأثير الذكاء الاصطناعي [2024] ). يشير هذا إلى أن الشركات ستدمج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، ولكنه يعني أن المطورين سيعملون مع هذه المنصات الذكية. وبالمثل، تتوقع شركة ماكينزي الاستشارية أنه على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي قد يُؤتمت العديد من المهام، إلا أن حوالي 80% من وظائف البرمجة ستظل تتطلب وجود بشري في العملية، وستظل "متمحورة حول الإنسان" . بمعنى آخر، سنظل بحاجة إلى بشر في معظم وظائف المطورين، ولكن قد تتغير توصيفات الوظائف.

أحد التحولات المحتملة هو ظهور أدوار مثل "مهندس برمجيات الذكاء الاصطناعي" أو "مهندس التوجيه" - المطورون المتخصصون في بناء أو تنسيق مكونات الذكاء الاصطناعي. نحن نشهد بالفعل ارتفاعًا هائلاً في الطلب على المطورين ذوي الخبرة في الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي. وفقًا لتحليل أجرته Indeed، فإن الوظائف الثلاث الأكثر طلبًا المتعلقة بالذكاء الاصطناعي هي عالم البيانات ومهندس البرمجيات ومهندس التعلم الآلي ، وقد تضاعف الطلب على هذه الأدوار بأكثر من الضعف خلال السنوات الثلاث الماضية ( هل هناك مستقبل لمهندسي البرمجيات؟ تأثير الذكاء الاصطناعي [2024] ). من المتوقع بشكل متزايد أن يفهم مهندسو البرمجيات التقليديون أساسيات التعلم الآلي أو دمج خدمات الذكاء الاصطناعي في التطبيقات. بعيدًا عن جعل المطورين زائدين عن الحاجة، "يمكن للذكاء الاصطناعي أن يرتقي بالمهنة، مما يتيح للمطورين التركيز على المهام عالية المستوى والابتكار." ( هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المطورين في عام 2025: نظرة خاطفة على المستقبل ) قد يتم التعامل مع العديد من مهام الترميز الروتينية بواسطة الذكاء الاصطناعي، لكن المطورين سيكونون أكثر انشغالًا بتصميم النظام ودمج الوحدات وضمان الجودة ومعالجة المشكلات الجديدة. لخّص مهندس كبير من إحدى الشركات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي الأمر ببراعة: الذكاء الاصطناعي لا يحل محلّ مطورينا، بل يُعزّز قدراتهم. يستطيع مطور واحد، مُزوّد ​​بأدوات ذكاء اصطناعي فعّالة، القيام بعمل عدة مطورين، لكن هذا المطور يتولّى الآن مهمةً أكثر تعقيدًا وتأثيرًا.

مثال من العالم الواقعي: لنفترض أن شركة برمجيات دمجت GitHub Copilot مع جميع مطوريها. كان التأثير المباشر انخفاضًا ملحوظًا في الوقت المستغرق في كتابة اختبارات الوحدات والأكواد النمطية. وجدت إحدى المطورات المبتدئات أنه باستخدام Copilot، يمكنها إنشاء 80% من كود ميزة جديدة بسرعة، ثم قضاء وقتها في تخصيص الـ 20% المتبقية وكتابة اختبارات التكامل. تضاعف إنتاجيتها تقريبًا من حيث مخرجات الكود، ولكن الأهم من ذلك، أن طبيعة مساهمتها تغيرت - أصبحت أكثر مراجعةً للكود وتصميمًا لاختبارات الكود المكتوب بالذكاء الاصطناعي. لاحظ الفريق أيضًا أن مراجعات الكود بدأت في اكتشاف أخطاء الذكاء الاصطناعي بدلاً من الأخطاء المطبعية البشرية. على سبيل المثال، اقترح Copilot أحيانًا تطبيق تشفير غير آمن؛ وكان على المطورين البشريين اكتشافها وتصحيحها. يوضح هذا النوع من الأمثلة أنه مع زيادة المخرجات، أصبحت الرقابة والخبرة البشرية أكثر أهمية في سير العمل.

باختصار، يُغيّر الذكاء الاصطناعي بلا شك طريقة عمل المطورين: فهو يُسرّع عملهم ويُمكّنهم من معالجة مشاكل أكثر طموحًا، ولكنه يُلزمهم أيضًا بتطوير مهاراتهم (سواءً في الاستفادة من الذكاء الاصطناعي أو في التفكير المُتقدّم). الأمر لا يتعلق بـ"الذكاء الاصطناعي الذي يُغيّر الوظائف" بقدر ما يتعلق بـ"الذكاء الاصطناعي الذي يُغيّر الوظائف". يُمكن للمطورين الذين يتعلمون استخدام هذه الأدوات بفعالية مضاعفة تأثيرهم - فالمقولة الشائعة التي نسمعها كثيرًا هي: "الذكاء الاصطناعي لن يُحلّ محلّ المطورين، لكنّ المطورين الذين يستخدمونه قد يُحلّون محلّ مَن لا يستخدمونه". ستستكشف الأقسام التالية سبب استمرار أهمية المطورين البشريين (ما لا يُجيده الذكاء الاصطناعي)، وكيف يُمكن للمطورين تكييف مهاراتهم للنجاح جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي.

حدود الذكاء الاصطناعي (لماذا يظل البشر حيويين)

على الرغم من قدراته المذهلة، إلا أن الذكاء الاصطناعي اليوم يواجه قيودًا تمنعه ​​من الاستغناء عن المبرمجين البشريين. يُعد فهم هذه القيود أمرًا أساسيًا لفهم سبب الحاجة الماسة للمبرمجين في عملية التطوير. الذكاء الاصطناعي أداة قوية، لكنه ليس الحل السحري الذي يُمكن أن يحل محل الإبداع والتفكير النقدي والفهم السياقي للمطور البشري. فيما يلي بعض أوجه القصور الأساسية للذكاء الاصطناعي في البرمجة، ونقاط القوة المقابلة للمطورين البشريين:

• نقص الفهم والإبداع الحقيقيين: لا تفهم الأكواد أو المشكلات بشكل دقيق كما يفهمها البشر؛ فهي تتعرف على الأنماط وتُعيد إنتاج مخرجات محتملة بناءً على بيانات التدريب. هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي قد يواجه صعوبة في المهام التي تتطلب حلولاً مبتكرة ومبتكرة أو فهماً عميقاً لمجالات المشكلات الجديدة. قد يكون الذكاء الاصطناعي قادراً على توليد أكواد لتلبية مواصفات سبق له رؤيتها، ولكن إذا طُلب منه تصميم خوارزمية جديدة لمشكلة غير مسبوقة أو تفسير متطلب غامض، فمن المرجح أن يتعثر. وكما قال أحد المراقبين، فإن الذكاء الاصطناعي اليوم "يفتقر إلى قدرات التفكير الإبداعي والنقدي التي يوفرها المطورون البشريون". ( هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المطورين في عام 2025: نظرة خاطفة على المستقبل ؟) يتفوق البشر في التفكير خارج الصندوق - حيث يجمعون بين المعرفة الميدانية والحدس والإبداع لتصميم هياكل برمجية أو حل مشكلات معقدة. على النقيض من ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي مقيد بالأنماط التي تعلمها؛ إذا لم تتطابق المشكلة مع تلك الأنماط جيداً، فقد ينتج الذكاء الاصطناعي أكواداً غير صحيحة أو غير منطقية (غالباً بثقة!). الابتكار في مجال البرمجيات - ابتكار ميزات جديدة، أو تجارب مستخدم جديدة، أو مناهج تقنية جديدة - نشاطًا مدفوعًا بالإنسان.

• السياق وفهم الصورة الشاملة: لا يقتصر بناء البرمجيات على كتابة أسطر من التعليمات البرمجية، بل يتضمن فهم الغرض من هذه التعليمات - متطلبات العمل، واحتياجات المستخدم، والسياق الذي تعمل فيه. للذكاء الاصطناعي نطاق ضيق جدًا من السياق (عادةً ما يقتصر على المدخلات المُقدمة في كل مرة). فهو لا يفهم تمامًا الغرض الشامل للنظام أو كيفية تفاعل وحدة مع أخرى بما يتجاوز ما هو مُبين صراحةً في التعليمات البرمجية. نتيجةً لذلك، قد يُنتج الذكاء الاصطناعي تعليمات برمجية تُناسب مهمةً صغيرةً من الناحية الفنية، لكنها لا تتناسب جيدًا مع بنية النظام الأكبر، أو تُخالف بعض المتطلبات الضمنية. هناك حاجة إلى مطورين بشريين لضمان توافق البرنامج مع أهداف العمل وتوقعات المستخدم. تصميم الأنظمة المعقدة - فهم كيفية تأثير تغيير في أحد الأجزاء على الأجزاء الأخرى، وكيفية موازنة التنازلات (مثل الأداء مقابل سهولة القراءة)، وكيفية التخطيط للتطور طويل المدى لقاعدة التعليمات البرمجية - أمرٌ لا يستطيع الذكاء الاصطناعي القيام به اليوم. في المشاريع الكبيرة التي تضم آلاف المكونات، "يرى الذكاء الاصطناعي الأشجار ولكنه لا يرى الغابة". كما ذُكر في أحد التحليلات، "يواجه الذكاء الاصطناعي صعوبة في فهم السياق الكامل وتعقيدات مشاريع البرمجيات واسعة النطاق"، بما في ذلك متطلبات العمل واعتبارات تجربة المستخدم ( هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المطورين في عام ٢٠٢٥: نظرة خاطفة على المستقبل ؟). يحافظ البشر على الرؤية الشاملة.

• المنطق السليم وحل الغموض: غالبًا ما تكون متطلبات المشاريع الحقيقية غامضة أو متغيرة. يمكن للمطور البشري طلب التوضيح، ووضع افتراضات معقولة، أو رفض الطلبات غير الواقعية. لا يمتلك الذكاء الاصطناعي المنطق السليم أو القدرة على طرح أسئلة توضيحية (إلا إذا تم تضمينها صراحةً في موجه، وحتى في هذه الحالة لا يوجد ضمان للإجابة الصحيحة). لهذا السبب، قد يكون الكود الذي يُنتجه الذكاء الاصطناعي صحيحًا من الناحية الفنية ولكنه غير دقيق وظيفيًا - فهو يفتقر إلى الحكمة اللازمة لمعرفة ما يقصده المستخدم حقًا إذا كانت التعليمات غير واضحة. في المقابل، يمكن للمبرمج البشري تفسير طلب عالي المستوى ("جعل واجهة المستخدم هذه أكثر سهولة" أو "يجب أن يتعامل التطبيق مع المدخلات غير المنتظمة بسلاسة") ومعرفة ما يجب فعله في الكود. سيحتاج الذكاء الاصطناعي إلى مواصفات مفصلة للغاية لا لبس فيها ليحل محل المطور حقًا، وحتى كتابة هذه المواصفات بفعالية لا تقل صعوبة عن كتابة الكود نفسه. وكما أشارت مقالة في مجلس فوربس للتكنولوجيا، فإن الذكاء الاصطناعي لكي يحل محل المطورين فعليًا، فإنه يحتاج إلى فهم التعليمات غير الواضحة والتكيف مثل الإنسان - وهو مستوى من التفكير لا يمتلكه الذكاء الاصطناعي الحالي ( منشور سيرجي كوزين - لينكد إن ).

• الموثوقية و"الهلوسة": تعاني نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية اليوم من عيب معروف: إذ يمكنها إنتاج مخرجات غير صحيحة أو مُصنّعة بالكامل، وهي ظاهرة تُسمى غالبًا بالهلوسة . في البرمجة، قد يعني هذا أن الذكاء الاصطناعي يكتب كودًا يبدو معقولًا ولكنه خاطئ منطقيًا أو غير آمن. لا يمكن للمطورين الثقة بشكل أعمى في اقتراحات الذكاء الاصطناعي. عمليًا، يتطلب كل جزء من الكود المكتوب بواسطة الذكاء الاصطناعي مراجعة واختبارًا دقيقين من قِبل الإنسان . تعكس بيانات استطلاع Stack Overflow هذا - من بين أولئك الذين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي، يثق 3% فقط بشدة في دقة مخرجات الذكاء الاصطناعي، وفي الواقع، هناك نسبة صغيرة لا تثق بها بشدة ( 70% من المطورين يستخدمون أدوات برمجة الذكاء الاصطناعي، ويثق 3% بشدة في دقتها - ShiftMag ). تعامل الغالبية العظمى من المطورين اقتراحات الذكاء الاصطناعي على أنها تلميحات مفيدة وليست إنجيلًا. هذه الثقة المنخفضة مبررة لأن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يرتكب أخطاء غريبة لا يرتكبها أي إنسان كفء (مثل أخطاء الانحراف بواحد، أو استخدام وظائف قديمة، أو إنتاج حلول غير فعالة) لأنه لا يفكر حقًا في المشكلة. كما أشار أحد التعليقات في أحد المنتديات بسخرية: "إنهم (الذكاء الاصطناعي) يُصابون بالهلوسة كثيرًا ويتخذون خيارات تصميمية غريبة لا يتخذها الإنسان أبدًا" ( هل سيصبح المبرمجون عتيقين بسبب الذكاء الاصطناعي؟ - نصائح مهنية ). الرقابة البشرية ضرورية لاكتشاف هذه الأخطاء. قد يُمكّنك الذكاء الاصطناعي من إنجاز 90% من ميزة ما بسرعة، ولكن إذا كانت الـ 10% المتبقية تحتوي على خلل بسيط، فإن مسؤولية تشخيصه وإصلاحه تقع على عاتق المطور البشري. وعندما يحدث خطأ ما في الإنتاج، يقع على عاتق المهندسين البشريين مسؤولية تصحيح الأخطاء - فالذكاء الاصطناعي لا يتحمل مسؤولية أخطائه بعد.

• صيانة وتطوير قواعد التعليمات البرمجية: تعيش مشاريع البرمجيات وتنمو على مر السنين. إنها تتطلب أسلوبًا متسقًا ووضوحًا للصيانة المستقبلية والتحديثات مع تغير المتطلبات. لا تحتفظ الذكاء الاصطناعي اليوم بذاكرة للقرارات السابقة (خارج المطالبات المحدودة)، لذلك قد لا تحافظ على اتساق التعليمات البرمجية عبر مشروع كبير ما لم يتم توجيهها. يضمن المطورون البشريون إمكانية صيانة التعليمات البرمجية - كتابة وثائق واضحة واختيار حلول قابلة للقراءة بدلاً من الحلول الذكية ولكن الغامضة وإعادة هيكلة التعليمات البرمجية حسب الحاجة عند تطور البنية. يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في هذه المهام (مثل اقتراح عمليات إعادة الهيكلة)، ولكن تحديد ما يجب إعادة هيكلته أو أجزاء النظام التي تحتاج إلى إعادة تصميم هو قرار بشري. علاوة على ذلك، عند دمج المكونات، فإن فهم تأثير الميزة الجديدة على الوحدات النمطية الحالية (ضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، وما إلى ذلك) هو أمر يتعامل معه البشر. يجب أن يتم دمج التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي وتنسيقها بواسطة البشر. كتجربة، حاول بعض المطورين السماح لـ ChatGPT ببناء تطبيقات صغيرة كاملة؛ غالبًا ما تنجح النتيجة في البداية ولكن يصبح من الصعب جدًا الحفاظ عليها أو توسيعها لأن الذكاء الاصطناعي لا يطبق هندسة مدروسة باستمرار - فهو يتخذ قرارات محلية يتجنبها المهندس المعماري البشري.

• الاعتبارات الأخلاقية والأمنية: مع ازدياد كتابة الذكاء الاصطناعي للأكواد البرمجية، فإنه يثير أيضًا تساؤلات حول التحيز والأمن والأخلاق. قد يُدخل الذكاء الاصطناعي، دون قصد، ثغرات أمنية (مثل عدم تعقيم المدخلات بشكل صحيح، أو استخدام ممارسات تشفير غير آمنة) يمكن لمطور بشري خبير اكتشافها. كما أن الذكاء الاصطناعي يفتقر إلى الحس الأخلاقي أو الاهتمام بالعدالة - فقد يتدرب، على سبيل المثال، على بيانات متحيزة ويقترح خوارزميات تُميز دون قصد (في ميزة مُدارة بالذكاء الاصطناعي مثل كود الموافقة على القروض أو خوارزمية التوظيف). هناك حاجة إلى مطورين بشريين لمراجعة مخرجات الذكاء الاصطناعي بحثًا عن هذه المشكلات، وضمان الامتثال للوائح، وإضفاء الاعتبارات الأخلاقية على البرامج. الجانب الاجتماعي للبرمجيات - فهم ثقة المستخدم، وقضايا الخصوصية، واتخاذ خيارات تصميمية تتوافق مع القيم الإنسانية . هذه الجوانب التي تُركز على الإنسان في التطوير بعيدة عن متناول الذكاء الاصطناعي، على الأقل في المستقبل المنظور. ( هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المطورين في عام 2025: نظرة خاطفة على المستقبل ) يجب أن يعمل المطورون بمثابة الضمير وبوابة الجودة لمساهمات الذكاء الاصطناعي.

في ضوء هذه القيود، فإن الإجماع الحالي هو أن الذكاء الاصطناعي أداة وليس بديلاً . وكما قال ساتيا ناديلا، فإن الأمر يتعلق بتمكين المطورين وليس استبدالهم ( هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المبرمجين؟ الحقيقة وراء الضجيج | بقلم The PyCoach | Artificial Corner | مارس 2025 | Medium ). يمكن اعتبار الذكاء الاصطناعي مساعدًا مبتدئًا: فهو سريع ولا يكل ويمكنه القيام بالعديد من المهام من البداية، ولكنه يحتاج إلى إرشادات وخبرة مطور كبير لإنتاج منتج نهائي مصقول. ومن اللافت للنظر أنه حتى أكثر أنظمة برمجة الذكاء الاصطناعي تقدمًا يتم نشرها كمساعدين في الاستخدام الفعلي (Copilot و CodeWhisperer وما إلى ذلك) وليس كمبرمجين مستقلين. لا تقوم الشركات بتسريح فرق البرمجة الخاصة بها وتترك الذكاء الاصطناعي ينطلق بحرية؛ بدلاً من ذلك، يقومون بتضمين الذكاء الاصطناعي في سير عمل المطورين لمساعدتهم.

يأتي أحد الاقتباسات التوضيحية من سام ألتمان من OpenAI، الذي أشار إلى أنه حتى مع تحسن وكلاء الذكاء الاصطناعي، "لن يحل هؤلاء الوكلاء محل البشر تمامًا" في تطوير البرمجيات ( يقول سام ألتمان إن وكلاء الذكاء الاصطناعي سيؤدون قريبًا المهام التي يقوم بها مهندسو البرمجيات: القصة الكاملة في 5 نقاط - India Today ). سيعملون كـ "زملاء عمل افتراضيين" يتعاملون مع مهام محددة جيدًا للمهندسين البشريين، وخاصة تلك المهام النموذجية لمهندس برمجيات منخفض المستوى مع بضع سنوات من الخبرة. بعبارة أخرى، قد يقوم الذكاء الاصطناعي في النهاية بعمل مطور مبتدئ في بعض المجالات، لكن هذا المطور المبتدئ لا يصبح عاطلاً عن العمل - بل يتطور إلى دور الإشراف على الذكاء الاصطناعي ومعالجة المهام ذات المستوى الأعلى التي لا يستطيع الذكاء الاصطناعي القيام بها. حتى لو نظرنا إلى المستقبل، حيث يتوقع بعض الباحثين أنه بحلول عام 2040، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكتب معظم أكوادته بنفسه ( هل هناك مستقبل لمهندسي البرمجيات؟ تأثير الذكاء الاصطناعي [2024] )، فمن المتفق عليه عمومًا أن المبرمجين البشر سيظلون مطلوبين للإشراف والتوجيه وتوفير الشرارة الإبداعية والتفكير النقدي الذي تفتقر إليه الآلات .

تجدر الإشارة أيضًا إلى أن تطوير البرمجيات يتجاوز مجرد البرمجة . فهو يتضمن التواصل مع أصحاب المصلحة، وفهم قصص المستخدمين، والتعاون ضمن فرق، والتصميم التكراري - وهي مجالات لا غنى فيها عن المهارات البشرية. لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجتمع مع العميل لمناقشة ما يريده حقًا، ولا يمكنه التفاوض على الأولويات أو إلهام فريق برؤية لمنتج. العنصر البشري محور الاهتمام.

باختصار، للذكاء الاصطناعي نقاط ضعف مهمة: غياب الإبداع الحقيقي، وفهم محدود للسياق، والميل إلى الأخطاء، وغياب المساءلة، وعدم فهم الآثار الأوسع لقرارات البرمجيات. هذه الفجوات تحديدًا هي ما يتألق فيه المطورون البشريون. بدلًا من اعتبار الذكاء الاصطناعي تهديدًا، قد يكون من الأدق اعتباره مُضخّمًا قويًا للمطورين البشريين - يُمكّنهم من التعامل مع الأمور العادية ليتمكنوا من التركيز على الأمور العميقة. سيناقش القسم التالي كيف يُمكن للمطورين الاستفادة من هذا التضخيم من خلال تكييف مهاراتهم وأدوارهم للحفاظ على أهميتهم وقيمتهم في عالم التطوير المُعزز بالذكاء الاصطناعي.

التكيف والازدهار في عصر الذكاء الاصطناعي

بالنسبة للمبرمجين والمطورين، لا يُمثل صعود الذكاء الاصطناعي في البرمجة تهديدًا مُلِحًّا بالضرورة، بل قد يكون فرصةً سانحة. يكمن السر في التكيف والتطور مع التكنولوجيا. من يتعلمون تسخير الذكاء الاصطناعي سيجدون أنفسهم على الأرجح أكثر إنتاجيةً ومطلوبين، بينما قد يجد من يتجاهلونه أنفسهم متأخرين. في هذا القسم، نركز على خطوات واستراتيجيات عملية للمطورين للحفاظ على أهميتهم وازدهارهم مع تزايد أهمية أدوات الذكاء الاصطناعي في التطوير اليومي. يجب تبني عقلية التعلم المستمر والتعاون مع الذكاء الاصطناعي، بدلًا من المنافسة. إليك كيف يُمكن للمطورين التكيف وما هي المهارات والأدوار الجديدة التي يجب عليهم مراعاتها:

١. تبنّي الذكاء الاصطناعي كأداة (تعلّم كيفية استخدام مساعدي برمجة الذكاء الاصطناعي بفعالية): أولًا وقبل كل شيء، يجب على المطورين التعود على أدوات الذكاء الاصطناعي المتاحة. تعامل مع Copilot وChatGPT أو غيرها من أدوات الذكاء الاصطناعي البرمجية كشريكك الجديد في البرمجة الثنائية. هذا يعني تعلّم كيفية كتابة توجيهات أو تعليقات جيدة للحصول على اقتراحات برمجية مفيدة، ومعرفة كيفية التحقق من صحة أو تصحيح أخطاء الكود المُولّد بواسطة الذكاء الاصطناعي بسرعة. وكما كان على المطور تعلّم بيئة التطوير المتكاملة (IDE) أو نظام التحكم في الإصدارات، فإن تعلّم مهارات مساعد الذكاء الاصطناعي أصبح جزءًا لا يتجزأ من مجموعة المهارات. على سبيل المثال، يمكن للمطور التدرب من خلال أخذ جزء من الكود الذي كتبه وطلب تحسينه من الذكاء الاصطناعي، ثم تحليل التغييرات. أو عند بدء مهمة، قم بتلخيصها في تعليقات وانظر إلى ما يُقدّمه الذكاء الاصطناعي، ثم حسّنها بناءً على ذلك. بمرور الوقت، ستكتسب حدسًا حول ما يُجيده الذكاء الاصطناعي وكيفية التعاون معه في الإبداع. فكّر في الأمر على أنه "تطوير بمساعدة الذكاء الاصطناعي" - مهارة جديدة تُضاف إلى مجموعة أدواتك. في الواقع، يتحدث المطورون الآن عن "الهندسة الفورية" كمهارة - أي معرفة كيفية طرح الأسئلة الصحيحة على الذكاء الاصطناعي. من يتقنها يمكنه تحقيق نتائج أفضل بكثير باستخدام الأدوات نفسها. تذكروا، "المطورون الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي قد يستبدلون من لا يستخدمونه" - لذا احتضنوا التكنولوجيا واجعلوها حليفًا لكم.

2. التركيز على المهارات المتقدمة (حل المشكلات، تصميم النظام، الهندسة المعمارية): بما أن الذكاء الاصطناعي قادر على التعامل مع المزيد من الترميز منخفض المستوى، يجب على المطورين الارتقاء في سلم التجريد . وهذا يعني التركيز بشكل أكبر على فهم تصميم النظام وهندسته المعمارية. تنمية مهارات تحليل المشكلات المعقدة، وتصميم أنظمة قابلة للتطوير، واتخاذ القرارات المعمارية - وهي مجالات يكون فيها الفهم البشري بالغ الأهمية. ركز على سبب وكيفية الحل، وليس فقط على ماذا. على سبيل المثال، بدلاً من قضاء كل وقتك في إتقان وظيفة الفرز (عندما يمكن للذكاء الاصطناعي كتابة واحدة لك)، اقضِ وقتًا في فهم أسلوب الفرز الأمثل لسياق تطبيقك وكيف يتناسب مع تدفق البيانات في نظامك. التفكير التصميمي - مع مراعاة احتياجات المستخدم وتدفقات البيانات وتفاعلات المكونات - ذا قيمة عالية. يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء التعليمات البرمجية، ولكن المطور هو الذي يقرر الهيكل العام للبرنامج ويضمن عمل جميع الأجزاء في وئام. من خلال صقل تفكيرك الشامل، تصبح عنصرًا لا غنى عنه كشخص يوجه الذكاء الاصطناعي (وبقية الفريق) في بناء المشروع الصحيح. وكما أشار أحد التقارير المستقبلية، ينبغي على المطورين "التركيز على المجالات التي لا غنى فيها عن البصيرة البشرية، مثل حل المشكلات، والتفكير التصميمي، وفهم احتياجات المستخدم". ( هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المطورين في عام ٢٠٢٥: نظرة خاطفة على المستقبل )

3. عزز معرفتك بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: للعمل جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي، من المفيد فهم الذكاء الاصطناعي . لا يحتاج جميع المطورين إلى أن يصبحوا باحثين في التعلم الآلي، ولكن وجود فهم قوي لكيفية عمل هذه النماذج سيكون مفيدًا. تعلم أساسيات التعلم الآلي والتعلم العميق - لا يمكن أن يفتح هذا مسارات مهنية جديدة فقط (نظرًا لأن الوظائف المتعلقة بالذكاء الاصطناعي مزدهرة ( هل هناك مستقبل لمهندسي البرمجيات؟ تأثير الذكاء الاصطناعي [2024] ))، ولكنه سيساعدك أيضًا على استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر فعالية. إذا كنت تعرف، على سبيل المثال، قيود نموذج لغة كبير وكيف تم تدريبه، فيمكنك التنبؤ بموعد فشله وتصميم مطالباتك أو اختباراتك وفقًا لذلك. بالإضافة إلى ذلك، تتضمن العديد من منتجات البرامج الآن ميزات الذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال، تطبيق مزود بمحرك توصيات أو روبوت محادثة). يمكن لمطور البرامج الذي يتمتع ببعض المعرفة بالتعلم الآلي المساهمة في هذه الميزات أو على الأقل التعاون بذكاء مع علماء البيانات. تشمل المجالات الرئيسية التي يجب مراعاتها في التعلم ما يلي: أساسيات علم البيانات ، وكيفية معالجة البيانات مسبقًا، والتدريب مقابل الاستدلال، وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي. تعرّف على أطر عمل الذكاء الاصطناعي (TensorFlow وPyTorch) وخدمات الذكاء الاصطناعي السحابية؛ حتى لو لم تكن تُنشئ نماذج من الصفر، فإن معرفة كيفية دمج واجهة برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التطبيق مهارة قيّمة. باختصار، أصبحت معرفة الذكاء الاصطناعي بنفس أهمية معرفة تقنيات الويب أو قواعد البيانات. سيكون المطورون الذين يجيدون هندسة البرمجيات التقليدية والذكاء الاصطناعي في موقع ممتاز لقيادة المشاريع المستقبلية.

٤. طوّر مهارات شخصية ومعرفةً أعمق في المجال: مع تولي الذكاء الاصطناعي المهام الميكانيكية، تزداد أهمية المهارات البشرية الفريدة. التواصل والعمل الجماعي والخبرة في المجال هي مجالات يجب التركيز عليها. غالبًا ما يتمحور تطوير البرمجيات حول فهم مجال المشكلة - سواءً كان ذلك في مجال المالية أو الرعاية الصحية أو التعليم أو أي مجال آخر - وترجمة ذلك إلى حلول. لن يمتلك الذكاء الاصطناعي هذا السياق أو القدرة على التواصل مع أصحاب المصلحة، ولكنك تمتلكه. إن اكتساب المزيد من المعرفة في المجال الذي تعمل فيه يجعلك الشخص الأمثل لضمان تلبية البرنامج لاحتياجات العالم الحقيقي. وبالمثل، ركّز على مهارات التعاون لديك: الإرشاد والقيادة والتنسيق. ستظل الفرق بحاجة إلى مطورين كبار لمراجعة الكود (بما في ذلك الكود المكتوب بالذكاء الاصطناعي)، وتوجيه المبتدئين حول أفضل الممارسات، وتنسيق المشاريع المعقدة. الذكاء الاصطناعي لا يلغي الحاجة إلى التفاعل البشري في المشاريع. في الواقع، مع توليد الذكاء الاصطناعي للكود، قد يتحول توجيه المطور الكبير نحو تعليم المبتدئين كيفية العمل مع الذكاء الاصطناعي والتحقق من صحة مخرجاته ، بدلاً من كيفية كتابة حلقة for. إن القدرة على توجيه الآخرين في هذا النموذج الجديد مهارة قيّمة. مارس أيضًا التفكير النقدي - تساءل واختبر مخرجات الذكاء الاصطناعي، وشجع الآخرين على فعل الشيء نفسه. إن تنمية عقلية سليمة من الشك والتحقق ستمنع الاعتماد الأعمى على الذكاء الاصطناعي وتقلل من الأخطاء. باختصار، حسّن المهارات التي يفتقر إليها الذكاء الاصطناعي: فهم الناس والسياق، والتحليل النقدي، والتفكير متعدد التخصصات.

٥. التعلم مدى الحياة والقدرة على التكيف: يشهد الذكاء الاصطناعي تغيرات سريعة للغاية. فما يبدو متطورًا اليوم قد يصبح عتيقًا في غضون عامين. يجب على المطورين تبني التعلم مدى الحياة أكثر من أي وقت مضى. قد يعني هذا تجربة مساعدي برمجة جدد في مجال الذكاء الاصطناعي بانتظام، أو الالتحاق بدورات أو الحصول على شهادات عبر الإنترنت في مجال الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، أو قراءة مدونات البحث للبقاء على اطلاع دائم بما هو جديد، أو المشاركة في مجتمعات المطورين التي تركز على الذكاء الاصطناعي. القدرة على التكيف أساسية - كن مستعدًا للتكيف مع الأدوات وسير العمل الجديدة فور ظهورها. على سبيل المثال، إذا ظهرت أداة ذكاء اصطناعي جديدة يمكنها أتمتة تصميم واجهة المستخدم من الرسومات، فيجب أن يكون مطور واجهة المستخدم مستعدًا لتعلمها ودمجها، مع تحويل تركيزه ربما إلى تحسين واجهة المستخدم المُولّدة أو تحسين تفاصيل تجربة المستخدم التي أغفلتها الأتمتة. أولئك الذين يعتبرون التعلم جزءًا مستمرًا من مسيرتهم المهنية (وهو ما يفعله العديد من المطورين بالفعل) سيجدون أنه من الأسهل دمج تطويرات الذكاء الاصطناعي. إحدى الاستراتيجيات هي تخصيص جزء صغير من أسبوعك للتعلم والتجريب - اعتبره استثمارًا في مستقبلك. بدأت الشركات أيضًا بتوفير تدريب لمطوريها على استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بفعالية؛ فاغتنام هذه الفرص سيضعك في المقدمة. المطورون الناجحون هم من يرون الذكاء الاصطناعي شريكًا متطورًا، ويُحسّنون باستمرار نهجهم في العمل معه.

٦. استكشف الأدوار والمسارات المهنية الناشئة: مع انخراط الذكاء الاصطناعي في التطوير، تظهر فرص عمل جديدة. على سبيل المثال، مهندس التوجيه أو أخصائي تكامل الذكاء الاصطناعي على إنشاء التوجيهات وسير العمل والبنية التحتية المناسبة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في المنتجات. ومن الأمثلة الأخرى مهندس أخلاقيات الذكاء الاصطناعي أو مدقق الذكاء الاصطناعي ، وهما دوران يركزان على مراجعة مخرجات الذكاء الاصطناعي بحثًا عن التحيز والامتثال والدقة. إذا كنت مهتمًا بهذه المجالات، فإن امتلاك المعرفة المناسبة قد يفتح لك آفاقًا جديدة. حتى ضمن الأدوار التقليدية، قد تجد مجالات متخصصة مثل "مطور واجهة أمامية بمساعدة الذكاء الاصطناعي" مقابل "مطور واجهة خلفية بمساعدة الذكاء الاصطناعي"، حيث يستخدم كل منهما أدوات متخصصة. راقب كيفية هيكلة المؤسسات لفرق العمل حول الذكاء الاصطناعي. لدى بعض الشركات "نقابات ذكاء اصطناعي" أو مراكز تميز لتوجيه تبني الذكاء الاصطناعي في المشاريع، والنشاط في هذه المجموعات يمكن أن يضعك في المقدمة. علاوة على ذلك، فكّر في المساهمة في تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي نفسها: على سبيل المثال، العمل على مشاريع مفتوحة المصدر تُحسّن أدوات المطورين (ربما تُحسّن قدرة الذكاء الاصطناعي على شرح الشيفرة البرمجية، إلخ). هذا لا يُعمّق فهمك للتقنية فحسب، بل يضعك أيضًا في مجتمع يقود التغيير. خلاصة القول هي أن تكون استباقيًا بشأن مرونة المسار المهني . إذا أصبحت أجزاء من وظيفتك الحالية مؤتمتة، فاستعد للانتقال إلى أدوار تُصمّم أو تُشرف على أو تُعزّز هذه الأجزاء المؤتمتة.

٧. الحفاظ على الجودة البشرية وإبرازها: في عالمٍ يُمكن فيه للذكاء الاصطناعي توليد شيفرةٍ عاديةٍ لحلِّ مشكلةٍ عادية، ينبغي على المطورين البشريين السعي جاهدين لإنتاج استثنائيةٍ ومتعاطفةٍ ، أو ببساطة كتابة شيفرةٍ واضحةٍ وموثقةٍ جيدًا (الذكاء الاصطناعي ليس بارعًا في كتابة وثائقَ ذات معنى أو تعليقاتٍ شيفرةٍ مفهومة - يمكنك إضافة قيمةٍ هناك!). اجعل من المهم دمج الرؤى البشرية في العمل: على سبيل المثال، إذا أنشأ الذكاء الاصطناعي جزءًا من الشيفرة، فأضف تعليقاتٍ تشرح الأساس المنطقي بطريقةٍ يمكن لإنسانٍ آخر فهمها لاحقًا، أو عدّلها لتكون أكثر قابليةً للقراءة. وبذلك، تُضيف طبقةً من الاحترافية والجودة التي يفتقر إليها العمل المُولَّد آليًا بحتًا. بمرور الوقت، سيُميزك بناء سمعةٍ طيبةٍ لبرامج عالية الجودة "تعمل ببساطة" في العالم الحقيقي. سيُقدّر العملاء وأصحاب العمل المطورين الذين يُمكنهم الجمع بين كفاءة الذكاء الاصطناعي والحرفية البشرية .

دعونا نفكر أيضًا في كيفية تكيف المسارات التعليمية. يجب على المطورين الجدد في هذا المجال ألا يترددوا في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في عملية تعلمهم. بل على العكس، يُمكن للتعلم باستخدام الذكاء الاصطناعي (مثل استخدامه للمساعدة في الواجبات المنزلية أو المشاريع، ثم تحليل النتائج) أن يُعزز فهمهم. ومع ذلك، من الضروري أيضًا التعمق في الأساسيات - الخوارزميات، وهياكل البيانات، ومفاهيم البرمجة الأساسية - حتى يكون لديك أساس متين ويمكنك تحديد متى ينحرف الذكاء الاصطناعي عن المسار الصحيح. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يتعامل مع تمارين برمجة بسيطة، فقد تُركز المناهج الدراسية بشكل أكبر على المشاريع التي تتطلب التصميم والتكامل. إذا كنت جديدًا في هذا المجال، ركز على بناء محفظة أعمال تُظهر قدرتك على حل المشكلات المعقدة واستخدام الذكاء الاصطناعي كأداة من أدوات عديدة.

لتلخيص استراتيجية التكيف: كن قائدًا، لا راكبًا. استخدم أدوات الذكاء الاصطناعي، ولكن لا تعتمد عليها بشكل مفرط أو تتهاون. استمر في صقل الجوانب الإنسانية الفريدة للتطوير. غرادي بوتش، رائد هندسة البرمجيات المرموق، عبّر عن ذلك ببراعة: "سيُغيّر الذكاء الاصطناعي جذريًا معنى أن تكون مبرمجًا. لن يُلغي المبرمجين، لكنه سيُلزمهم بتطوير مهارات جديدة والعمل بطرق جديدة." ( هل من مستقبل لمهندسي البرمجيات؟ تأثير الذكاء الاصطناعي [2024] ). من خلال التطوير الاستباقي لتلك المهارات وطرق العمل الجديدة، يُمكن للمطورين ضمان بقائهم في موقع القيادة في مسيرتهم المهنية.

لتلخيص هذا القسم، إليك قائمة مرجعية سريعة للمطورين الذين يتطلعون إلى تأمين مستقبلهم المهني في عصر الذكاء الاصطناعي:

باتباع هذه الاستراتيجيات، يمكن للمطورين استغلال ثورة الذكاء الاصطناعي لصالحهم. سيجد أولئك الذين يتكيفون مع هذه التطورات أن الذكاء الاصطناعي يعزز قدراتهم ويمكّنهم من إنتاج برمجيات أفضل من أي وقت مضى، بدلاً من جعلها قديمة الطراز.

التوقعات المستقبلية: التعاون بين الذكاء الاصطناعي والمطورين

ما الذي يحمله مستقبل البرمجة في عالمٍ يقوده الذكاء الاصطناعي؟ بناءً على الاتجاهات الحالية، يمكننا توقع مستقبلٍ يتعاون فيه الذكاء الاصطناعي والمطورون البشريون بشكل أوثق . ومن المرجح أن يستمر دور المبرمج في التحول نحو دور إشرافي وإبداعي، حيث يتولى الذكاء الاصطناعي المزيد من المهام الصعبة بتوجيه بشري. في هذا القسم الختامي، نتنبأ ببعض السيناريوهات المستقبلية ونؤكد أن آفاق المطورين يمكن أن تظل إيجابية - شريطة أن نواصل التكيف.

في المستقبل القريب (السنوات الخمس إلى العشر القادمة)، من المرجح جدًا أن يصبح الذكاء الاصطناعي منتشرًا في عملية التطوير مثل أجهزة الكمبيوتر نفسها. تمامًا كما لا يكتب أي مطور اليوم كودًا بدون محرر أو بدون Google/StackOverflow في متناول يديه، فلن يكتب أي مطور كودًا قريبًا بدون شكل من أشكال مساعدة الذكاء الاصطناعي التي تعمل في الخلفية. بيئات التطوير المتكاملة (IDEs) بالفعل لتشمل ميزات مدعومة بالذكاء الاصطناعي في جوهرها (على سبيل المثال، محررو الكود الذين يمكنهم شرح الكود لك أو اقتراح تغييرات كاملة في الكود عبر مشروع). قد نصل إلى نقطة تكون فيها المهمة الأساسية للمطور هي صياغة المشكلات والقيود بطريقة يمكن للذكاء الاصطناعي فهمها، ثم تنظيم وتحسين الحلول التي يوفرها الذكاء الاصطناعي . يشبه هذا شكلًا أعلى مستوى من البرمجة، ويطلق عليه أحيانًا "البرمجة السريعة" أو "تنسيق الذكاء الاصطناعي".

مع ذلك، يبقى جوهر ما يجب فعله - حل مشاكل الناس - ثابتًا. قد يتمكن الذكاء الاصطناعي المستقبلي من إنشاء تطبيق كامل من خلال وصف ("أنشئ لي تطبيقًا جوالًا لحجز مواعيد الطبيب")، لكن مهمة توضيح هذا الوصف، والتأكد من صحته، وضبط النتيجة لإرضاء المستخدمين ستشمل المطورين (إلى جانب المصممين ومديري المنتجات، إلخ). في الواقع، إذا أصبح إنشاء التطبيقات الأساسية سهلًا، فسيصبح الإبداع والابتكار البشري في مجال البرمجيات أكثر أهمية لتمييز المنتجات. قد نشهد ازدهارًا في مجال البرمجيات، حيث يُنشئ الذكاء الاصطناعي العديد من التطبيقات الروتينية، بينما يركز المطورون البشريون على المشاريع المتطورة أو المعقدة أو الإبداعية التي تتجاوز الحدود.

هناك أيضًا احتمالٌ لانخفاض مستوى صعوبة دخول عالم البرمجة ، مما يعني أن المزيد من الأشخاص غير مهندسي البرمجيات التقليديين (مثل محلل أعمال أو عالم أو مسوّق) سيتمكنون من إنشاء برامج باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي (استمرارًا لحركة "بدون برمجة/باستخدام برمجة منخفضة" التي يدعمها الذكاء الاصطناعي). هذا لا يلغي الحاجة إلى مطورين محترفين، بل يُغيّرها. قد يتولى المطورون دورًا استشاريًا أو توجيهيًا أكبر في مثل هذه الحالات، مما يضمن أمان هذه التطبيقات التي يطورها المواطنون وكفاءتها وقابليتها للصيانة. قد يركز المبرمجون المحترفون على بناء المنصات وواجهات برمجة التطبيقات التي يستخدمها "غير المبرمجين" بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

من منظور الوظائف، قد تتضاءل بعض أدوار البرمجة بينما تنمو أدوار أخرى. على سبيل المثال، قد يصبح عدد بعض وظائف الترميز للمبتدئين أقل إذا اعتمدت الشركات على الذكاء الاصطناعي في المهام البسيطة. يمكن للمرء أن يتخيل شركة ناشئة صغيرة في المستقبل قد تحتاج إلى نصف عدد المطورين المبتدئين لأن مطوريها الكبار، المزودين بالذكاء الاصطناعي، يمكنهم إنجاز الكثير من العمل الأساسي. ولكن في الوقت نفسه، ستظهر وظائف جديدة تمامًا (كما ناقشنا في قسم التكيف). علاوة على ذلك، مع تغلغل البرمجيات بشكل أكبر في الاقتصاد (مع توليد الذكاء الاصطناعي لبرامج لتلبية الاحتياجات المتخصصة)، يمكن أن يستمر الطلب الإجمالي على الوظائف المتعلقة بالبرمجيات في الارتفاع. يُظهر التاريخ أن الأتمتة غالبًا ما تؤدي إلى المزيد من الوظائف على المدى الطويل ، على الرغم من أنها وظائف مختلفة - على سبيل المثال، أدت أتمتة مهام التصنيع المحددة إلى نمو الوظائف المتعلقة بتصميم وصيانة وتحسين الأنظمة الآلية. في سياق الذكاء الاصطناعي والبرمجة، بينما تتم أتمتة بعض المهام التي كان يقوم بها المطور المبتدئ، فإن النطاق الإجمالي للبرامج التي نرغب في إنشائها يتوسع (لأن إنشائها أصبح الآن أرخص وأسرع)، مما قد يؤدي إلى المزيد من المشاريع وبالتالي الحاجة إلى مزيد من الإشراف البشري وإدارة المشاريع والهندسة المعمارية وما إلى ذلك. أشار تقرير صادر عن المنتدى الاقتصادي العالمي حول الوظائف المستقبلية إلى أن الأدوار في تطوير البرمجيات والذكاء الاصطناعي من بين تلك التي تزداد في الطلب، وليس في تناقص، بسبب التحول الرقمي.

يجب علينا أيضًا أن نأخذ في الاعتبار التنبؤ لعام 2040 المذكور سابقًا: اقترح الباحثون في مختبر أوك ريدج الوطني أنه بحلول عام 2040، "ستكتب الآلات ... معظم أكوادها الخاصة" ( هل هناك مستقبل لمهندسي البرمجيات؟ تأثير الذكاء الاصطناعي [2024] ). إذا ثبتت صحة ذلك، فماذا تبقى للمبرمجين البشر؟ من المرجح أن ينصب التركيز على التوجيه عالي المستوى (إخبار الآلات بما نريدها أن تنجزه بخطوط عريضة) وعلى المجالات التي تنطوي على تكامل معقد للأنظمة، وفهم علم النفس البشري، أو مجالات المشكلات الجديدة. حتى في مثل هذا السيناريو، سيتولى البشر أدوارًا تشبه مصممي المنتجات، ومهندسي المتطلبات، ومدربي /محققي الذكاء الاصطناعي . قد يكتب الكود نفسه إلى حد كبير، ولكن يجب على شخص ما أن يقرر الكود الذي يجب كتابته ولماذا ، ثم التحقق من أن النتيجة النهائية صحيحة ومتوافقة مع الأهداف. إنه مشابه لكيفية قيادة السيارات ذاتية القيادة يومًا ما، ولكنك لا تزال تخبر السيارة إلى أين تذهب وتتدخل في المواقف المعقدة - بالإضافة إلى أن البشر يصممون الطرق وقوانين المرور وجميع البنية التحتية المحيطة بها.

لذا، يتصور معظم الخبراء مستقبلًا قائمًا على التعاون، لا على الاستبدال . وكما صاغته إحدى شركات الاستشارات التقنية، "مستقبل التطوير ليس خيارًا بين البشر والذكاء الاصطناعي، بل هو تعاونٌ يُوظّف أفضل ما فيهما". ( هل سيحل الذكاء الاصطناعي محلّ المطورين في عام ٢٠٢٥: نظرة خاطفة على المستقبل ؟) لا شك أن الذكاء الاصطناعي سيُحدث نقلة نوعية في تطوير البرمجيات، ولكنه يُمثّل تطورًا لدور المطور أكثر منه انقراضًا له. سيجد "يحتضنون التغييرات، ويُكيّفون مهاراتهم، ويُركّزون على الجوانب الإنسانية الفريدة لعملهم" يُعزّز قدراتهم بدلًا من أن يُقلّل من قيمتهم.

يمكننا مقارنة ذلك بمجال آخر: لننظر إلى صعود التصميم بمساعدة الحاسوب (CAD) في الهندسة والعمارة. هل حلت هذه الأدوات محل المهندسين والمعماريين؟ كلا، بل زادت إنتاجيتهم وسمحت لهم بابتكار تصاميم أكثر تعقيدًا. لكن الإبداع البشري وصنع القرار ظلّا محوريين. وبالمثل، يمكن اعتبار الذكاء الاصطناعي بمثابة برمجة بمساعدة الحاسوب، إذ سيساعد في التعامل مع التعقيد والعمل الشاق، لكن يبقى المطور هو المصمم وصانع القرار.

على المدى الطويل، إذا تخيلنا الذكاء الاصطناعي المتقدم حقًا (على سبيل المثال، بعض أشكال الذكاء الاصطناعي العام الذي يمكنه نظريًا القيام بمعظم ما يستطيع الإنسان القيام به)، فإن التحولات المجتمعية والاقتصادية ستكون أوسع بكثير من مجرد البرمجة. لم نصل إلى هناك بعد، ولدينا سيطرة كبيرة على كيفية دمج الذكاء الاصطناعي في عملنا. المسار الحكيم هو الاستمرار في دمج الذكاء الاصطناعي بطرق تزيد من الإمكانات البشرية . وهذا يعني الاستثمار في الأدوات والممارسات (والسياسات) التي تبقي البشر على اطلاع. بالفعل، نرى الشركات تنشئ حوكمة الذكاء الاصطناعي - إرشادات حول كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في التطوير لضمان نتائج أخلاقية وفعالة ( يكشف الاستطلاع عن تأثير الذكاء الاصطناعي على تجربة المطور - مدونة GitHub ). من المرجح أن ينمو هذا الاتجاه، مما يضمن أن تكون الرقابة البشرية جزءًا رسميًا من خط أنابيب تطوير الذكاء الاصطناعي.

في الختام، يمكن الإجابة على سؤال "هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المبرمجين؟": لا، ولكنه سيغير بشكل كبير طبيعة عمل المبرمجين. ستُؤتمت جوانب البرمجة العادية في الغالب. أما الجوانب الإبداعية والتحدياتية والإنسانية فستبقى، بل ستصبح أكثر بروزًا. من المرجح أن نرى في المستقبل المبرمجين يعملون جنبًا إلى جنب مع مساعدي الذكاء الاصطناعي الذين يزدادون ذكاءً، تمامًا كأعضاء الفريق. تخيل وجود زميل ذكاء اصطناعي قادر على إنتاج برمجيات على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع - إنها دفعة إنتاجية رائعة، لكنها لا تزال بحاجة إلى من يُحدد لها المهام التي يجب العمل عليها ويتحقق من عملها.

أفضل النتائج أولئك الذين يتعاملون مع الذكاء الاصطناعي كشريك. وكما قال أحد الرؤساء التنفيذيين: "لن يحل الذكاء الاصطناعي محل المبرمجين، لكن المبرمجين الذين يستخدمونه سيحلون محل من لا يستخدمونه". عمليًا، يعني هذا أن مسؤولية التطور مع التكنولوجيا تقع على عاتق المطورين. مهنة البرمجة لا تحتضر، بل تتكيف . سيكون هناك وفرة من البرامج التي يجب بناؤها والمشكلات التي يجب حلها في المستقبل المنظور، وربما أكثر مما هو عليه اليوم. من خلال مواصلة التعليم والمرونة والتركيز على ما يجيده البشر، يمكن للمطورين ضمان مسيرة مهنية ناجحة ومُرضية بالشراكة مع الذكاء الاصطناعي .

أخيرًا، يجدر بنا الاحتفال بحقيقة أننا ندخل عصرًا يتمتع فيه المطورون بقوى خارقة تحت تصرفهم. سيحقق الجيل القادم من المبرمجين في ساعات ما كان يستغرق أيامًا، ويعالجون المشكلات التي كانت بعيدة المنال سابقًا، وذلك من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي. وبدلاً من الخوف، يمكن أن يكون الشعور بالمضي قدمًا هو التفاؤل والفضول . وطالما أننا نقترب من الذكاء الاصطناعي بأعيننا مفتوحة - مدركين لقيوده ومدركين لمسؤوليتنا - يمكننا تشكيل مستقبل يبني فيه الذكاء الاصطناعي والمبرمجون معًا أنظمة برمجية مذهلة، تتجاوز بكثير ما يمكن لأي منهما القيام به بمفرده. إن الإبداع البشري جنبًا إلى جنب مع كفاءة الآلة هو مزيج قوي. في النهاية، الأمر لا يتعلق بالاستبدال ، بل بالتآزر. لا تزال قصة الذكاء الاصطناعي والمبرمجين قيد الكتابة - وسيكتبها كل من الإنسان والآلة معًا.

مصادر:

1. برين هب، "هل من مستقبل لمهندسي البرمجيات؟ تأثير الذكاء الاصطناعي [2024]" ( هل من مستقبل لمهندسي البرمجيات؟ تأثير الذكاء الاصطناعي [2024] ).

2. Brainhub، اقتباسات الخبراء من ساتيا ناديلا وجيف دين حول الذكاء الاصطناعي كأداة وليس بديلاً ( هل هناك مستقبل لمهندسي البرمجيات؟ تأثير الذكاء الاصطناعي [2024] ) ( هل هناك مستقبل لمهندسي البرمجيات؟ تأثير الذكاء الاصطناعي [2024] ).

3. Medium (PyCoach)، "هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المبرمجين؟ الحقيقة وراء المبالغة" ، مشيرًا إلى الفروق الدقيقة في الواقع مقابل المبالغة ( هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المبرمجين؟ الحقيقة وراء المبالغة | بقلم The PyCoach | Artificial Corner | مارس 2025 | Medium ) واقتباس سام ألتمان حول كون الذكاء الاصطناعي جيدًا في المهام ولكنه ليس وظائف كاملة.

4. DesignGurus، "هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المطورين... (2025)" ، مؤكدًا أن الذكاء الاصطناعي سيعمل على تعزيز المطورين ورفع مستواهم بدلاً من جعلهم زائدين عن الحاجة ( هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المطورين في عام 2025: نظرة خاطفة على المستقبل ) وإدراج المجالات التي يتخلف فيها الذكاء الاصطناعي (الإبداع والسياق والأخلاق).

5. استطلاع Stack Overflow للمطورين لعام 2023، استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي من قبل 70% من المطورين، ثقة منخفضة في الدقة (3% يثقون بشدة) ( 70% من المطورين يستخدمون أدوات برمجة الذكاء الاصطناعي، 3% يثقون بشدة في دقتها - ShiftMag ).

6. استطلاع GitHub لعام 2023، يظهر أن 92% من المطورين جربوا أدوات الترميز بالذكاء الاصطناعي و70% يرون الفوائد ( استطلاع يكشف عن تأثير الذكاء الاصطناعي على تجربة المطور - مدونة GitHub ).

7. بحث GitHub Copilot، يكتشف إكمال المهام بشكل أسرع بنسبة 55% بمساعدة الذكاء الاصطناعي ( بحث: تحديد تأثير GitHub Copilot على إنتاجية المطور وسعادته - مدونة GitHub ).

8. GeekWire، حول برنامج AlphaCode من DeepMind الذي يعمل بمستوى متوسط ​​من المبرمج البشري (أعلى 54%) ولكنه بعيد كل البعد عن الأداء المتميز ( برنامج AlphaCode من DeepMind يضاهي براعة المبرمج المتوسط ).

9. IndiaToday (فبراير 2025)، ملخص رؤية سام ألتمان لـ "زملاء العمل" من الذكاء الاصطناعي الذين يقومون بمهام المهندسين المبتدئين ولكنهم "لن يحلوا محل البشر تمامًا" ( يقول سام ألتمان إن وكلاء الذكاء الاصطناعي سيقومون قريبًا بأداء المهام التي يقوم بها مهندسو البرمجيات: القصة الكاملة في 5 نقاط - India Today ).

10. تقدر شركة ماكينزي أن حوالي 80% من وظائف البرمجة ستظل تركز على الإنسان على الرغم من الأتمتة ( هل هناك مستقبل لمهندسي البرمجيات؟ تأثير الذكاء الاصطناعي [2024] ).

مقالات قد ترغب في قراءتها بعد هذه المقالة:

🔗 أفضل أدوات برمجة الذكاء الاصطناعي
استكشف أدوات الذكاء الاصطناعي الرائدة التي يمكنها التعاون معك مثل شريك الترميز لتعزيز سير عمل التطوير الخاص بك.

🔗 ما هو الذكاء الاصطناعي الأفضل للترميز - أفضل مساعدي الترميز بالذكاء الاصطناعي
دليل لأكثر أدوات الذكاء الاصطناعي فعالية لتوليد التعليمات البرمجية واستكشاف الأخطاء وإصلاحها وتسريع مشاريع البرمجيات.

🔗 تطوير برمجيات الذكاء الاصطناعي - تحويل مستقبل التكنولوجيا
تعرف على كيفية قيام الذكاء الاصطناعي بإحداث ثورة في طريقة بناء البرامج واختبارها ونشرها.