يشهد العالم اليوم تطوراً غير مسبوق في قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي، خاصة في مجال كتابة الكود، الأمر الذي أثار الكثير من التساؤلات بين المبرمجين حول مستقبلهم المهني. هل سيحل الذكاء الاصطناعي محلهم؟ أم سيبقى دورهم محفوظاً ولكن بشكل مختلف؟ هذه الأسئلة أصبحت محور نقاش واسع بين المتفائلين الذين يرونه أداة تعزز من قدراتهم، والمتشائمين الذين يخشون أن يكون بديلاً عنهم. ومن هذا المنطلق، جاءت هذه القراءة التحليلية لاستشراف ما قد يحمله المستقبل القريب لهذه المهنة المحورية في العصر الرقمي.
واقع الذكاء الاصطناعي التوليدي في تطوير البرمجيات
في الواقع اليوم، يعمل غالبية المبرمجين ضمن مشاريع قائمة تتطلب صيانة وتحديثاً مستمرين، فيما يتولى آخرون بناء مشاريع جديدة من الصفر. في كلا الحالتين، بات للذكاء الاصطناعي دور ملحوظ في تحسين سير العمل، وإن كان تأثيره يختلف باختلاف نوع المشروع. ففي المشاريع القائمة، غالباً ما يكون هناك مستودع كود ضخم يحتوي على عدد كبير من المكونات والتقنيات المتنوعة، ويُوزّع الفريق بطريقة تضمن تغطية مختلف جوانب المشروع من الواجهات الأمامية إلى الخدمات الخلفية. استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مثل Cursor في هذا السياق يتطلب قدرة النموذج على فهم شامل لبنية المشروع، والالتزام بأسلوب كتابة موحد يتسق مع الكود الأصلي. ولتسهيل هذه العملية، يتم إنشاء ملفات توجيهية تُعرّف بأسلوب كتابة الكود والمكونات التقنية المستخدمة، مدعومة بأمثلة تطبيقية، بالإضافة إلى ملفات توصيف المتطلبات التي تساعد الأداة على بناء سياق دقيق لكل طلب ينفذه المستخدم. ومع تفعيل وضع العميل (Agent Mode)، بات بإمكان هذه الأدوات تعديل عدة ملفات دفعة واحدة، ما يمنحها مرونة غير مسبوقة في التعامل مع المشاريع المعقدة.
زيادة الإنتاجية بالأرقام
النتائج العملية لاستخدام هذه الأدوات مذهلة حقاً. وفقاً لدراسة أجريت عام 2023 حول تأثير GitHub Copilot على إنتاجية المطورين، أكملت مجموعة المطورين الذين استخدموا هذه الأداة المهام بسرعة تفوق المجموعة الضابطة بنسبة 55.8%، حيث استغرقوا 71 دقيقة فقط مقارنة بـ 161 دقيقة للمجموعة التي لم تستخدم الأداة. وفي دراسة أخرى أجرتها مؤسسة ThoughtWorks، أشارت النتائج إلى زيادة في إنتاجية المطورين تتراوح بين 10-30% عند استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي.
وفي سياق مشابه، وجدت دراسات أجرتها GitHub أن المطورين الذين يستخدمون Copilot:
- أسرع بنسبة 55% بشكل عام
- أكثر إنتاجية بنسبة 88%
- أسرع بنسبة 96% في المهام المتكررة
- أكثر ثقة بجودة الكود بنسبة 85%
- أسرع بنسبة 15% في مراجعة الكود
طبعاً هذا هذا كان قبل سنتين و قبل تطور أدوات مثل Curser و بالتأكيد هذه القفزة في الكفاءة لا تعني بالضرورة الاستغناء عن المبرمجين، لكنها ستؤدي حتماً إلى تقليص الطلب عليهم. وتقدر دراسة أجرتها ماكنزي أن الذكاء الاصطناعي التوليدي قد يؤثر على ما بين 20-45% من الإنفاق الحالي على هندسة البرمجيات من خلال تقليل الوقت المستغرق في المهام الروتينية مثل كتابة الكود وتصحيحه، مما ينعكس على تكلفة تطوير وصيانة المنتجات الرقمية بشكل إيجابي، ويفتح المجال أمام ظهور مشاريع ومنتجات جديدة وشركات ناشئة كانت عوائق الكلفة تقف في طريقها.
من يستفيد أكثر؟ المطورين الأقل خبرة والمهام الروتينية
من اللافت للنظر أن دراسة GitHub Copilot أظهرت أن التأثير الإيجابي كان أكبر على المطورين الأقل خبرة، والمبرمجين الأكبر سناً (25-44 عاماً)، وأولئك الذين يتعاملون مع كميات كبيرة من الكود يوميًا. هذا يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي التوليدي قد يسهم في “دمقرطة” مهارات البرمجة، مقلصاً الفجوة بين المطورين ذوي الخبرات المختلفة.
في سياق المشاريع الجديدة، فقد ظهرت أدوات ذكية مثل Bolt.now وLovalble تتيح بناء نماذج أولية للمنتجات بمرونة وسرعة مذهلة، خاصة عند استخدامها مع تقنيات مثل JavaScript وReact. كما تعتمد هذه الأدوات على خدمات داعمة كـ Supabase لتسريع بناء الجانب الخلفي من التطبيقات. ومع ذلك، من المتوقع ألا تبقى هذه الأدوات على حالها طويلاً، إذ ستظهر أطر عمل جديدة مصممة خصيصاً لتتكامل مع الذكاء الاصطناعي، تكون أكثر تنظيماً، وتستخدم تقنيات مثل Scaffolding لتوليد البنية الأساسية للتطبيقات، فيما يتم توليد الأجزاء الجوهرية من الكود بواسطة الذكاء الاصطناعي.
تحديات الموثوقية والجوانب الأخلاقية
رغم كل هذه المزايا، تشير دراسة تجريبية أجريت عام 2024 وشملت 13 مختصاً في البرمجيات، إلى وجود تحديات تتعلق بموثوقية الذكاء الاصطناعي التوليدي. فقد واجه المشاركون صعوبات في ضمان دقة وموثوقية الكود المُنتج، مما يتطلب في كثير من الأحيان مراجعة يدوية وتعديلات على المخرجات. كما أشار اثنان من المشاركين إلى مخاوف تتعلق بالأمان، خاصة عند التعامل مع بيانات حساسة.
وتتوقع دراسة أجرتها Gartner أنه بحلول عام 2025، سيتطلب أكثر من 50% من أدوار قادة هندسة البرمجيات الإشراف صراحة على تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يعكس تحولاً في التركيز القيادي نحو سير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي، وأهمية وضع أطر للحوكمة والثقة في نشر هذه التقنيات.
إعادة تشكيل أدوار المبرمجين، لا إلغاؤها
عند النظر إلى المشهد من زاوية أوسع، يتضح أن الذكاء الاصطناعي لا يُقصي المبرمجين، بل يعيد تشكيل أدوارهم. فالمهارات التي كانت حتى وقت قريب تُعد ميزة تنافسية مثل إتقان لغات البرمجة المعقدة لم تعد كذلك. فعلى سبيل المثال، سبق أن أجريت تحدياً لفريقي خلال اجتماع سنوي، حيث طُلب منهم تطوير تطبيق بسيط باستخدام لغة Rust، رغم أن أحداً منهم لم يسبق له البرمجة بها. المفاجأة أن العديد منهم تمكنوا من إتمام المهمة خلال أقل من ثلاثين دقيقة، مستفيدين من أدوات الذكاء الاصطناعي التي وجهتهم خطوة بخطوة. هذا المثال يوضح بجلاء أن كتابة الكود لم تعد مهارة نادرة، بل أصبحت متاحة للجميع، ما دامت الأدوات المناسبة في متناول اليد.
استراتيجيات للبقاء والمنافسة في عالم الذكاء الاصطناعي
وفي ظل هذا التحول، يصبح من الضروري على المبرمجين تبني استراتيجيات جديدة للبقاء والمنافسة. أول هذه الخطوات هي التمكن من أدوات الذكاء الاصطناعي وتعلم استخدامها بكفاءة، فهي لم تعد ترفاً تقنياً، بل ضرورة مهنية تعزز من إنتاجيتك وتزيد من قيمتك ضمن الفريق. ثانياً، يجب أن يتحول التركيز من مجرد كتابة الكود إلى القدرة على فهم وتحليل المتطلبات، وتصميم الحلول التقنية المناسبة، وتخطيط تنفيذها بطريقة فعّالة. وهذه المهارات تتطلب إلماماً واسعاً بأنماط التصميم (Design Patterns)، ومعرفة شاملة بالمكونات والأطر البرمجية، مع قدرة على دمجها بشكل إبداعي يخدم أهداف المشروع.
نظرة مستقبلية: الذكاء الاصطناعي والقيمة الاقتصادية
تتوقع ماكنزي أن يحقق الذكاء الاصطناعي التوليدي تأثيراً اقتصادياً سنوياً يقدر بـ 6.1-7.9 تريليون دولار، وتتنبأ مؤسسة Goldman Sachs أن يرفع الناتج المحلي الإجمالي العالمي بنسبة 7% (حوالي 7 تريليون دولار)، فيما تعتقد Precedence Research أن حجم سوق الذكاء الاصطناعي سيصل إلى نحو 2,575.16 مليار دولار بحلول عام 2032.
كل المؤشرات الحالية تشير إلى أن مستقبل البرمجة سيكون حكراً على أولئك الذين يمتلكون رؤية تقنية واضحة، ومهارات تحليلية وتصميمية متقدمة، وقابلية دائمة للتطور. أما من يقتصر دوره على تنفيذ التعليمات وكتابة الكود فقط، فقد يجد نفسه خارج هذا السباق سريعاً. الذكاء الاصطناعي لا يُلغي دورك، لكنه يفرض عليك أن تكون أفضل، أسرع، وأكثر فهماً للتقنية والسياق الذي تعمل فيه.