الذكاء الاصطناعي يلتهم العالم: الديون التقنية الجديدة في عصر البرمجة العفوية

تسارع وتيرة تطوير البرمجيات وتحديات الجودة

عندما صرح مارك أندريسن بأن "البرمجيات تلتهم العالم"، لم يتخيل الكثيرون أن البرمجيات سيتم إنشاؤها - ثم إعادة كتابتها - بواسطة الذكاء الاصطناعي. اليوم، يساهم الذكاء الاصطناعي في تسريع وتيرة تطوير البرمجيات، ولكن ليس بالضرورة تحسين جودتها. وهذا ما يمهد لمرحلة جديدة من الديون التقنية.

في عام 2024، أنتج المطورون أكثر من 256 مليار سطر من التعليمات البرمجية باستخدام أحدث أدوات الذكاء الاصطناعي، ومن المتوقع أن يتضاعف هذا الرقم خلال العام الحالي. لقد أصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي عنصرًا أساسيًا، حيث أشارت مايكروسوفت مؤخرًا إلى أن 30% من تعليماتها البرمجية مكتوبة بواسطة الذكاء الاصطناعي، وهذا العدد في تزايد مستمر. إنه يُمكّن المطورين من كتابة واختبار وإعادة بناء التعليمات البرمجية بوتيرة لم تكن متخيلة قبل بضع سنوات فقط.

لكن خلف هذه القفزة في الإنتاجية تكمن حقيقة مقلقة: الذكاء الاصطناعي لا يحل الديون التقنية فحسب، بل يساهم في تراكمها على نطاق واسع.

"البرمجة العفوية" ومخاطرها الخفية

لقد دخلنا عصر "البرمجة العفوية" (vibe coding)، حيث يقوم المطورون بإدخال طلبات إلى نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، ثم يراجعون الاقتراحات ويجمعون حلولًا وظيفية - غالبًا دون فهم كامل للعمليات الداخلية. إنها عملية سريعة وسلسة، لكنها تحمل مخاطر كبيرة وغير واضحة.

هذه الفئة الجديدة من التعليمات البرمجية قد تبدو فعالة، لكنها غالبًا ما تفشل في مرحلة الإنتاج. يتم عادةً تجاهل أو تأخير الممارسات الهندسية الأساسية - مثل التصميم المعماري، ومعايير وقت التشغيل، والاختبارات الشاملة.

والنتيجة: تدفق هائل من التعليمات البرمجية غير الموثوقة وذات الأداء الضعيف التي تغمر أنظمة الشركات. الذكاء الاصطناعي التوليدي ليس مجرد أداة لزيادة الإنتاجية، بل هو طبقة تجريدية جديدة تُخفي تعقيدات الهندسة بينما تقدم مخاطر مألوفة.

مفارقة الذكاء الاصطناعي: حل المشاكل القديمة وتوليد الجديدة

من المفارقات أن الذكاء الاصطناعي يساعد أيضًا في معالجة الديون التقنية القديمة: فهو يُساهم في تنظيف التعليمات البرمجية القديمة، وتحديد أوجه القصور، وتسهيل التحديثات. وبهذا المعنى، يُعد حليفًا قيمًا.

ولكن هنا تكمن المفارقة: بينما يحل الذكاء الاصطناعي المشاكل القديمة، فإنه يولد تحديات جديدة. تفتقر العديد من النماذج إلى سياق المؤسسة. فهي لا تأخذ في الاعتبار البنية التحتية، أو الامتثال، أو منطق العمل. لا يمكنها تقييم الأداء في العالم الحقيقي ونادرًا ما تتحقق من المخرجات ما لم تُطلب منها ذلك صراحةً، وقليل من المطورين لديهم الوقت أو الأدوات لفرض ذلك. والنتيجة؟ موجة جديدة من أوجه القصور الخفية، واستخدام هائل للموارد الحاسوبية، ومسارات التعليمات البرمجية غير المستقرة، والتكاملات الهشة - وكل ذلك يحدث بسرعة متزايدة.

الجدوى كمعيار جديد: تجاوز السرعة إلى الكفاءة

لم يعد تسليم التعليمات البرمجية بسرعة يضمن ميزة تنافسية. ما يهم الآن هو الجدوى: هل يمكن للتعليمات البرمجية أن تتوسع وتتكيف وتصمد بمرور الوقت؟ يركز الكثير من مخرجات الذكاء الاصطناعي التوليدي على الانتقال من الصفر إلى أي شيء. يجب أن تعمل تعليمات برمجية المؤسسات في سياقها - تحت الضغط، وعلى نطاق واسع، ودون تكبد تكاليف خفية. تحتاج الفرق إلى أنظمة تتحقق ليس فقط من الصحة، بل من الأداء. وهذا يعني إعادة إدخال الدقة الهندسية، حتى مع تسارع سرعات التوليد.

لقد أصبحت الجدوى هي المعيار الجديد. وهي تتطلب تحولًا في طريقة التفكير، من التعليمات البرمجية السريعة إلى التعليمات البرمجية المناسبة.

هندسة البرمجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي: التحقق والتدقيق

يُعزز هذا التحول عودة هادئة إلى أساسيات علم البيانات. فبينما تُنتج نماذج اللغة الكبيرة التعليمات البرمجية من اللغة الطبيعية، فإن التحقق والاختبار وتحديد المعايير هي التي تحدد ما إذا كانت التعليمات البرمجية جاهزة للإنتاج. هناك تركيز متجدد على المطالبات الهندسية، والقيود السياقية، ونماذج التقييم التي تُقيّم المخرجات، والتنقيح المستمر. تُدرك الشركات أن الذكاء الاصطناعي التوليدي وحده لا يكفي - فهي تحتاج إلى أنظمة تُخضع مخرجات الذكاء الاصطناعي للتدقيق في العالم الحقيقي بسرعة وعلى نطاق واسع.

لقد غيّر الذكاء الاصطناعي التوليدي طريقة إنتاجنا للبرمجيات، لكنه لم يغير طريقة التحقق منها. نحن ندخل مرحلة جديدة تتطلب أكثر من التعليمات البرمجية السريعة. ما نحتاجه الآن هو طريقة لتقييم المخرجات عبر أهداف متنافسة - الأداء، والتكلفة، سهولة الصيانة، وقابلية التوسع - وتحديد ما هو مناسب للعالم الحقيقي، وليس فقط لحالة الاختبار. هذا ليس مجرد تحسين في المطالبات أو العودة إلى كتب قواعد علم البيانات القديمة. إنه نوع جديد من الهندسة الأصلية للذكاء الاصطناعي - حيث تدمج الأنظمة التقييم، وتحديد المعايير، والتعليقات البشرية، والتفكير الإحصائي لتوجيه المخرجات نحو الجدوى.

إن القدرة على تطوير واختبار وتحسين مخرجات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع ستحدد الموجة التالية من الابتكار في تطوير البرمجيات.

تكلفة إهمال التحول: الديون المتزايدة والابتكار المتباطئ

ما هو على المحك؟ تجاهل هذا التحول يأتي بتكلفة: فواتير سحابية أعلى، تعليمات برمجية غير مستقرة في الإنتاج، وتسليم أبطأ بسبب إعادة العمل والتصحيح. والأسوأ من ذلك، يتباطأ الابتكار - ليس لأن الفرق تفتقر إلى الأفكار، ولكن لأنها مدفونة تحت أكوام من أوجه القصور التي يولدها الذكاء الاصطناعي.

وفقًا لـ LeadDev (تاريخ النشر: 19 فبراير 2025)، تُظهر التقارير الحديثة زيادة في ازدواجية التعليمات البرمجية وتراجعًا في الجودة مع تزايد شعبية أدوات برمجة الذكاء الاصطناعي. كما تشير Growth Acceleration Partners (تاريخ النشر: 17 يوليو 2025) إلى أن الديون التقنية المتراكمة من اختصارات التطوير تؤدي إلى جودة كود ضعيفة وخوارزميات غير فعالة وبنية تحتية غير كافية، مما يزيد من استهلاك الموارد والتكاليف. يمكن أن يساهم الكود الزائد أو غير المستخدم في ارتفاع تكاليف التخزين السحابي ويطيل دورات التطوير.

المستقبل للتحقق السريع: نحو استخدام أمثل للذكاء الاصطناعي

للاستفادة الكاملة من الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات، يجب أن نتجاوز مجرد "الشعور الجيد" ونركز على الجدوى. المستقبل ينتمي لأولئك الذين يمكنهم التوليد بسرعة والتحقق بشكل أسرع. الفرق التي تنجح ستُخضع مخرجاتها المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتدقيق هندسي دقيق، مع الموازنة ليس فقط لما يمكن للذكاء الاصطناعي توليده، بل باستخدام حكمهم الخبير لتحديد ما إذا كان مناسبًا للمهمة.