يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) في البرمجة إلى تغيير دور تطوير البرمجيات، لكن قياس سطور التعليمات البرمجية لم يعد مقياسًا صالحًا لإنتاجية المطورين، وفقًا لدراسة أجرتها منصة تسليم برمجيات الذكاء الاصطناعي Harness.

وجد الاستطلاع الذي شمل 700 من مطوري ومديري البرمجيات في جميع أنحاء الولايات المتحدة والمملكة المتحدة والهند وفرنسا وألمانيا أنه على الرغم من أن 89% يعتقدون أن مقاييس الإنتاجية قد تحسنت، إلا أن 81% قالوا إنهم يقضون الآن المزيد من الوقت في مراجعة كود المصدر الناتج عن الذكاء الاصطناعي.

ووجد الاستطلاع أنه عندما يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء كود برمجي، فإن المقاييس التي تقيس مخرجات تطوير البرمجيات تتحسن وتقصر أوقات دورة تطوير البرمجيات. قال المطورون الذين شملهم الاستطلاع إنهم يشعرون بمزيد من الإنتاجية لأن الذكاء الاصطناعي يعني أنهم قادرون على كتابة المزيد من التعليمات البرمجية، وقادرون على معالجة المشكلات الأكثر تعقيدًا ويمكنهم التحرك بشكل أسرع من خلال العمل المألوف. ومع ذلك، كشف الاستطلاع أيضًا أن أحد العوائق الرئيسية في استخدام الذكاء الاصطناعي هو أن الوقت الذي يقضيه المطور في مراجعة التعليمات البرمجية قد زاد بشكل كبير.

ويعني الوضع الحالي للأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي أنه غالبًا ما يتم إبقاء الأشخاص على اطلاع لتجنب وقوع حوادث مؤسفة، كما أن الحاجة إلى وجود إنسان في الحلقة تحدث في تطوير البرمجيات.

في المتوسط، أفاد الاستطلاع أن 31% من يوم المطور يُستهلك الآن في الأعمال غير المرئية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي والتي لا يتم قياسها. عندما سألناهم عن المكان الذي يسبب فيه الذكاء الاصطناعي أكبر قدر من الاحتكاك، اعتبر 53% أن مراجعة التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي هي التي تسبب أكبر قدر من الاحتكاك في عملهم. قال أكثر من النصف (52%) أن معظم الخلافات كانت بسبب الاضطرار إلى إصلاح الأخطاء الدقيقة في كود الذكاء الاصطناعي، في حين قال 48% أن الاضطرار إلى شرح التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لزملائهم في الفريق كان يسبب لهم أكبر قدر من الاحتكاك.

ومع ذلك، تميل المنظمات إلى قياس الناتج الإجمالي من حيث كمية التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها. ووفقا لهارنس، فإنهم لا يقيسون أين يتم إنفاق مكاسب الإنتاجية.

وعندما سُئلوا عما إذا كانوا قلقين بشأن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لقياس أدائهم، قال 96% من المطورين الذين شملهم الاستطلاع إنهم قلقون. قال معظم المطورين الذين شاركوا في الاستطلاع (94٪) إن ديون التكنولوجيا ووقت التحقق وإرهاق المطورين مفقودة من مقياسهم الحالي. وأعرب أكثر من النصف (54%) عن مخاوفهم بشأن تقييمات الأداء الفردي بناءً على بيانات الذكاء الاصطناعي.

يحث Harness مديري تكنولوجيا المعلومات على تتبع وقت مراجعة الذكاء الاصطناعي وتصحيح الأخطاء وتكلفة الإنتاجية المفقودة بسبب اضطرار المطورين إلى التبديل بين بيئات مختلفة. على سبيل المثال، أوصى هارنس بالتحقق من المكاسب المعلنة بنسبة 20٪ إلى جانب النفقات العامة غير المقاسة بنسبة 31٪ قبل التخطيط لدورة الاستثمار التالية.

وأوصت أيضًا بأن تفهم مؤسسات تطوير البرمجيات داخل الشركات بشكل كامل حجم التعليمات البرمجية التي يتم إكمالها ودمجها ونشرها. وبينما يزيد الذكاء الاصطناعي من حجم التعليمات البرمجية، كما يشير هارنس، فإنه لا يزيد من تسليم التعليمات البرمجية تلقائيًا.

قال تريفور ستيوارت، نائب الرئيس الأول والمدير العام لشركة Harness: “إن ترميز الذكاء الاصطناعي هو أول تحول تكنولوجي في البرمجيات الحديثة والذي لم يغير فقط ما يبنيه المطورون، بل أيضًا كيف يقضون ساعات عملهم”. “يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل وظيفة المطور بالكامل، ولم يتم إنشاء أطر القياس التي اعتمدت عليها الصناعة خلال العقد الماضي لوحدة العمل الجديدة هذه.”