هل سيتم استبدال مهندسي البرمجيات بالذكاء الاصطناعي؟

هذا أحد تلك الأسئلة المُلحّة والمُقلقة التي تتسلل إلى دردشات سلاك الليلية والنقاشات المُثيرة بين المُبرمجين والمؤسسين، وبصراحة، أي شخص واجه مشكلةً غامضة. من جهة، تزداد أدوات الذكاء الاصطناعي سرعةً ودقةً، بل وتكاد تكون مُذهلةً في طريقة إخراجها للأكواد. من جهة أخرى، لم تقتصر هندسة البرمجيات على صياغة قواعد اللغة فقط. دعونا نُلقي نظرةً على الموضوع - دون الوقوع في فخّ الخيال العلمي المُعتاد الذي يُحاكي "الآلات ستُسيطر".

مقالات قد ترغب في قراءتها بعد هذه المقالة:

🔗 أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي لاختبار البرامج
اكتشف أدوات الاختبار المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتي تجعل ضمان الجودة أكثر ذكاءً وسرعة.

🔗 كيف تصبح مهندس ذكاء اصطناعي
دليل خطوة بخطوة لبناء مهنة ناجحة في مجال الذكاء الاصطناعي.

🔗 أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي بدون أكواد
قم بإنشاء حلول الذكاء الاصطناعي بسهولة دون الحاجة إلى الترميز باستخدام أفضل المنصات.

مهندسو البرمجيات مهمون 🧠✨

تحت كل لوحات المفاتيح ومسارات المكدس، لطالما كانت الهندسة حلاً للمشكلات، والإبداع، والحكم على مستوى النظام . صحيح أن الذكاء الاصطناعي قادر على إنتاج أجزاء صغيرة أو حتى بناء تطبيق في ثوانٍ، لكن المهندسين الحقيقيين يُبدعون أشياءً لا تُدركها الآلات تمامًا:

• القدرة على فهم السياق .

• إجراء مقايضات (السرعة مقابل التكلفة مقابل الأمان... دائمًا ما يكون بمثابة عملية موازنة).

• العمل مع الناس ، وليس فقط الكود.

• التقاط الحالات الحافة الغريبة التي لا تتناسب مع نمط أنيق.

تخيّل الذكاء الاصطناعي كمتدرب سريع للغاية لا يكل. هل هذا مفيد؟ نعم. هل يوجه البنية التحتية؟ لا.

تخيل هذا: فريق نموّ يريد ميزةً ترتبط بقواعد التسعير، ومنطق الفوترة القديم، وحدود الأسعار. يمكن للذكاء الاصطناعي صياغة أجزاءٍ منها، لكن تحديد مكان وضع المنطق ، وما يجب إلغاؤه ، وكيفية تجنّب إتلاف الفواتير أثناء عملية الترحيل - هذا القرار يعود إلى الإنسان. هذا هو الفرق.

ما تظهره البيانات حقًا 📊

الأرقام مذهلة. في دراسات مُنظَّمة، أنجز المطورون الذين يستخدمون GitHub Copilot مهامهم أسرع بنسبة 55% تقريبًا من أولئك الذين يبرمجون بمفردهم [1]. تقارير ميدانية أوسع؟ أحيانًا تصل إلى ضعف السرعة مع دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل [2]. كما أن استخدام الذكاء الاصطناعي هائل: 84% من المطورين يستخدمون أو يخططون لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، وأكثر من نصف المحترفين يستخدمونها يوميًا [3].

لكن ثمة مشكلة. تشير الدراسات التي خضعت لمراجعة الأقران إلى أن المبرمجين الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي كانوا أكثر عرضة لكتابة أكواد غير آمنة، وغالبًا ما كانوا يبتعدون بثقة مفرطة [5]. وهذا تحديدًا هو سبب تركيز أطر العمل على حواجز الحماية: الرقابة، والتحقق، والمراجعة البشرية، وخاصةً في المجالات الحساسة [4].

مقارنة سريعة جنبًا إلى جنب: الذكاء الاصطناعي مقابل المهندسين

زيادة في عدد المساعدين في برمجة الذكاء الاصطناعي 🚀

تُعيد أدوات مثل Copilot وبيئات التطوير المتكاملة المدعومة بـ LLM صياغة سير العمل. فهي:

• مسودة القالب على الفور.

• تقديم تلميحات إعادة الهيكلة.

• اشرح واجهات برمجة التطبيقات التي لم تلمسها من قبل.

• حتى بصق الاختبارات (في بعض الأحيان متقشرة، وأحيانا صلبة).

التغيير؟ أصبحت مهام المستوى المبتدئ أقل أهمية. هذا يُغير طريقة تعلم المبتدئين. أصبح التكرار المتكرر للجمل غير ذات أهمية. مسار أذكى: دع الذكاء الاصطناعي يُسطر، ثم يتحقق : اكتب التأكيدات، وشغّل عمليات التحقق، واختبر بدقة، وراجع بحثًا عن أي ثغرات أمنية خفية قبل الدمج [5].

لماذا لا يزال الذكاء الاصطناعي لا يشكل بديلاً كاملاً؟

لنكن صريحين: الذكاء الاصطناعي قوي، ولكنه أيضًا... ساذج. لا يمتلك:

• الحدس - اصطياد متطلبات الهراء.

• الأخلاق - الموازنة بين العدالة والتحيز والمخاطرة.

• السياق - معرفة سبب وجود ميزة معينة أو عدم وجودها.

بالنسبة للبرمجيات ذات الأهمية القصوى - كالتمويل والصحة والفضاء - لا تُخاطر بنظامٍ مُغلق. تُوضح الأطر بوضوح: يبقى البشر مسؤولين، بدءًا من الاختبار وحتى المراقبة [4].

تأثير "الوسط الخارجي" على الوظائف 📉📈

الذكاء الاصطناعي يضرب بقوة في منتصف سلم المهارات:

• المطورون المبتدئون : عرضة للخطر - تتم أتمتة البرمجة الأساسية. مسار النمو؟ الاختبار، والأدوات، وفحص البيانات، ومراجعات الأمان.

• كبار المهندسين/المهندسين المعماريين : أكثر أمانًا - امتلاك التصميم والقيادة والتعقيد وتنظيم الذكاء الاصطناعي.

• المتخصصون في مجالات محددة : أكثر أمانًا - الأمان، والأنظمة المضمنة، والبنية الأساسية للتعلم الآلي، والأشياء التي تهم فيها غرائب ​​المجال.

فكّر في الآلات الحاسبة: لم تُلغِ الرياضيات، بل غيّرت مهاراتٍ أصبحت لا غنى عنها.

السمات البشرية التي تتعثر بسببها الذكاء الاصطناعي

لا تزال الذكاء الاصطناعي يفتقر إلى بعض القدرات الهندسية العظمى:

• المصارعة مع قانون تراث السباغيتي المعقد.

• قراءة إحباط المستخدم ودمج التعاطف في التصميم.

• التنقل بين سياسات المكتب والمفاوضات مع العملاء.

• التكيف مع النماذج التي لم يتم اختراعها بعد.

ومن المفارقات أن العنصر البشري أصبح يشكل الميزة الأبرز.

كيف تحافظ على مستقبلك المهني آمنًا 🔧

• نظم، لا تتنافس : تعامل مع الذكاء الاصطناعي كزميل في العمل.

• مضاعفة المراجعة : نمذجة التهديد، والمواصفات كاختبارات، وإمكانية الملاحظة.

• تعرف على عمق المجال : المدفوعات، والصحة، والفضاء، والمناخ - السياق هو كل شيء.

• إنشاء مجموعة أدوات شخصية : Linters، وfuzzers، وواجهات برمجة التطبيقات المكتوبة، والإنشاءات القابلة للتكرار.

• قرارات الوثائق : تساعد ADRs وقوائم المراجعة في الحفاظ على إمكانية تتبع تغييرات الذكاء الاصطناعي [4].

المستقبل المحتمل: التعاون، وليس الاستبدال 👫🤖

الصورة الحقيقية ليست "الذكاء الاصطناعي ضد المهندسين". بل الذكاء الاصطناعي مع المهندسين . من ينخرط في العمل سيتحرك أسرع، ويفكر بعقلانية أكبر، ويتخلص من العمل الروتيني. أما من يقاوم، فيخاطر بالتخلف عن الركب.

التحقق من الواقع:

• كود الروتين → الذكاء الاصطناعي.

• الإستراتيجية + المكالمات الحرجة → البشر.

• أفضل النتائج → مهندسو الذكاء الاصطناعي المعزز [1][2][3].

اختتام الأمر 📝

إذن، هل سيُستبدل المهندسون؟ كلا. ستتغير وظائفهم. فالأمر لا يتعلق بـ"نهاية البرمجة" بل بـ"تطور البرمجة". الفائزون هم من يتعلمون إدارة الذكاء الاصطناعي، لا من يحاربونه.

إنها قوة عظمى جديدة، وليست ورقة وردية.

مراجع

[1] GitHub. "بحث: قياس تأثير GitHub Copilot على إنتاجية المطورين وسعادتهم." (2022). https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/

[2] ماكينزي وشركاه. "إطلاق العنان لإنتاجية المطورين باستخدام الذكاء الاصطناعي المُولِّد." (27 يونيو 2023). https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/unleashing-developer-productivity-with-generative-ai

[3] ستاك أوفر فلو. "استطلاع رأي المطورين لعام ٢٠٢٥ - الذكاء الاصطناعي." (٢٠٢٥). https://survey.stackoverflow.co/2025/ai

[4] المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا. "إطار عمل إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي (AI RMF)". (2023-). https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework

[5] بيري، ن.، سريفاستافا، م.، كومار، د.، وبوني، د. "هل يكتب المستخدمون أكوادًا أقل أمانًا باستخدام مساعدي الذكاء الاصطناعي؟" ACM CCS (2023). https://dl.acm.org/doi/10.1145/3576915.3623157