الذكاء الاصطناعي في البرمجة: تجربة اعتماد مساعدي كتابة الأكواد في VTB وT-Bank

في مؤتمر Conversations، تحدّث مطورون من VTB وT-Bank وDodo Engineering وS7 TechLab عن تجربتهم في إدخال الذكاء الاصطناعي إلى عملية التطوير عبر مساعدي البرمجة، وعن التغيّرات التي طرأت على الأدوار داخل الفرق خلال عام من الاستخدام.

ما الذي تغيّر خلال عام من استخدام الذكاء الاصطناعي في البرمجة؟

بدأت فرق تقنية المعلومات الروسية الكبرى قبل نحو عام اعتماد مساعدي الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في كتابة الأكواد. ومرّ موقف المطورين بمراحل مألوفة: حماس في البداية، ثم خيبة أمل عند الاصطدام بالهلوسات والأكواد منخفضة الجودة، وأخيرًا إدماج هادئ للأداة في الروتين اليومي.

لم يعد السؤال الرئيسي اليوم «هل يعمل الذكاء الاصطناعي أصلًا»، بل «هل غيّر شيئًا يمكن قياسه في مؤشرات الفريق». وبحسب تجربة المشاركين في النقاش، ثمة مكسب حقيقي في الكفاءة، لكنه يتركّز في غير الموضع المتوقع: ليس في سرعة كتابة الوظائف الجديدة، بل في تقليص الجهد المبذول على المهام الروتينية، مثل الاختبارات والتوثيق وإعادة هيكلة الأكواد النمطية.

• الشركات المشاركة: VTB وT-Bank وDodo Engineering وS7 TechLab
• منظّم نقاش Conversations: Just AI
• الأثر الرئيسي للذكاء الاصطناعي: توفير الجهد في المهام الروتينية، لا تسريع تطوير الوظائف الجديدة
• ترسّخت الأدوات في سير العمل اليومي لدى معظم الفرق

هل يجب إجبار المطورين على استخدام الذكاء الاصطناعي؟

كان من أكثر أسئلة النقاش حدّة: هل ينبغي إلزام المطورين باستخدام مساعدي الذكاء الاصطناعي؟ أظهرت تجربة المشاركين أن النهج الإلزامي يعطي نتائج أضعف من النهج التلقائي. راهنت VTB وT-Bank على «المدافعين الداخليين»، وهم مطورون عرضوا بأنفسهم على زملائهم حالات فعلية لتوفير الوقت. وعندما يترسّخ الذكاء الاصطناعي عبر المثال الشخصي، تنخفض المقاومة بوضوح.

ولاحظت S7 TechLab وDodo Engineering أن الانطباعات السلبية تظهر في الغالب حين يولّد المساعد كودًا يتطلب مراجعة طويلة. وإذا كانت نسبة «ما كتبه الذكاء الاصطناعي إلى ما قُبل دون تعديلات جوهرية» منخفضة جدًا، تتراجع الثقة بالأداة، ويعود المطورون إلى أساليبهم القديمة.

«الذكاء الاصطناعي لا يسرّع التطوير تلقائيًا، بل يعيد توزيع الجهة التي

يذهب إليها الوقت».

من يكتب الكود الآن، ومن يكتفي بمراجعته؟

ظهر هنا تحوّل غير متوقع في الأدوار. ففي الفرق التي يُستخدم فيها مساعد الذكاء الاصطناعي بنشاط، تنتقل مهمة المطوّر من كتابة الكود إلى مراجعته والتحقق منه. وهذا يغيّر المتطلبات من المطورين المبتدئين ومتوسطي الخبرة: فالقدرة على قراءة كود الغير بسرعة وفهمه وتقييمه، بما في ذلك الكود المولَّد، تصبح أهم من القدرة على كتابته من الصفر بسرعة.

ورصد المشاركون خطرين فعليين. الأول: أن يقبل المطوّر الكود «دون تمحيص» فيراكم دَينًا تقنيًا. والثاني: أن يستهلك في فهم الكود المولَّد وقتًا يمحو كل مكسب حققه الذكاء الاصطناعي. وقد صادفت فرق الإنتاج (production) السيناريوهين كليهما.

ماذا يعني ذلك

ترسّخ مساعدو البرمجة بالذكاء الاصطناعي في دورة الإنتاج لدى فرق تقنية المعلومات الروسية الكبرى، لكنهم جلبوا مع الكفاءة أسئلة جديدة حول هيكل الأدوار وجودة مراجعة الكود وإدارة الدَّين التقني. والخلاصة الرئيسية للنقاش: الذكاء الاصطناعي يغيّر العمليات، ولا يكتفي بتسريعها.

الأسئلة الشائعة

ما الشركات التي شاركت في النقاش؟

شارك في النقاش التقني ضمن Conversations، الذي نظّمته Just AI، ممثلون عن VTB وT-Bank وDodo Engineering وS7 TechLab. وتبادلت الشركات الأربع تجربتها في إدخال مساعدي الذكاء الاصطناعي إلى التطوير في بيئة الإنتاج (production).

أين ترتفع الكفاءة فعلًا بفضل مساعدي الذكاء الاصطناعي؟

بحسب تجربة المشاركين، يظهر المكسب أساسًا في المهام الروتينية: كتابة الاختبارات والتوثيق وإعادة هيكلة الأكواد النمطية، وليس في سرعة تطوير الوظائف الجديدة.

ما المراحل التي مرّ بها اعتماد مساعدي الذكاء الاصطناعي في الشركات الروسية؟

بحسب تجربة VTB وT-Bank وشركات كبرى أخرى، مرّ اعتماد مساعدي البرمجة بثلاث مراحل: حماس في البداية، ثم خيبة أمل عند الاصطدام بالهلوسات والأكواد منخفضة الجودة، ثم إدماج هادئ للأداة في سير العمل.