Rakuten تضاعف سرعة معالجة الأعطال مرتين بفضل الذكاء الاصطناعي

أعلنت مجموعة Rakuten التقنية اليابانية العملاقة عن نتائج لافتة لاعتماد الذكاء الاصطناعي في عمليات تطوير البرمجيات. فقد دمجت الشركة Codex، وهو وكيل ذكي من OpenAI لكتابة الشيفرات البرمجية وتحليلها، في خط إنتاجها الهندسي، وتبدو أولى النتائج القابلة للقياس مقنعة للغاية. انخفض متوسط زمن معالجة الحوادث إلى النصف تمامًا، وأصبحت منتجات fullstack المعقدة، التي كان إنجازها يستغرق أشهرًا، تصل إلى بيئة production خلال أسابيع معدودة.

تُعدّ Rakuten واحدة من أكبر المنظومات التقنية في آسيا، إذ تجمع بين التجارة الإلكترونية والخدمات المالية والبث والاتصالات وعشرات المجالات الأخرى. وتعني بنية تحتية بهذا الاتساع قاعدة شيفرات هائلة، وتحديثات متواصلة، وتكاملات بين الخدمات، وكلفة باهظة لأي خطأ. وحين يؤثر عطل في نظام الدفع أو في منطق محرك التوصيات مباشرة في إيرادات ملايين المعاملات، تتحول سرعة اكتشاف الحوادث ومعالجتها من مجرد مؤشر أداء تشغيلي (KPI) إلى أولوية استراتيجية. ولهذا لا يبدو اختيار Codex عشوائيًا، فالشركة كانت تبحث عن حل لا يكتفي بتوليد الشيفرات، بل يندمج بعمق في العمليات الهندسية الفعلية.

Codex من OpenAI ليس مجرد روبوت دردشة يكتب الدوال عند الطلب، بل هو منظومة وكيلة قادرة على تنفيذ مهام متعددة الخطوات: تحليل المستودعات، وتحديد المواضع الضعيفة في الشيفرة، واقتراح الإصلاحات بل وتطبيقها تلقائيًا، فضلًا عن مراجعة التغييرات ضمن خطوط CI/CD. وهذا العمق في التكامل هو ما يميّز نهج Rakuten عن الاستخدام السطحي للأدوات التوليدية. فبدل الاكتفاء بتقديم اقتراحات للمطوّر، يصبح Codex شريكًا كاملًا في العملية الهندسية: يفحص طلبات الدمج (pull requests)، ويرصد الانحدارات المحتملة، ويحرّر وقت الفرق لمهام تتطلب حكمًا بشريًا وتفكيرًا معماريًا.

قد يبدو خفض MTTR بنسبة 50% للوهلة الأولى مبالغة تسويقية، لكنه في سياق حجم Rakuten يكتسب معنى اقتصاديًا ملموسًا. فكل دقيقة من الحادث في منظومة تجارة إلكترونية عالية الحمل تعني آلاف المعاملات غير المكتملة، وتحويلات ضائعة، وضربة لثقة المستخدمين. فإذا كان الفريق المتوسط ينفق سابقًا، لنقل، ساعتين على التشخيص وتحديد موضع الخلل والإصلاح، فإن الدورة نفسها تُنجز الآن في ساعة. وإذا ضربنا ذلك في وتيرة الحوادث داخل منظومة بهذا الحجم، تتضح ضخامة الوفورات. وتضيف أتمتة مراجعة CI/CD طبقة أخرى: اختناقات أقل عند نشر التغييرات، وأخطاء بشرية أقل في الفحوص الروتينية، ومساحة أوسع للتطوير التكراري.

وتتجاوز تبعات هذه الحالة حدود شركة واحدة. فـ Rakuten تُظهر عمليًا أن وكلاء الذكاء الاصطناعي في التطوير لم يعودوا مجالًا تجريبيًا، بل أداة ناضجة ذات عائد قابل للقياس. وبالنسبة للمؤسسات التقنية الكبرى حول العالم، يعني ذلك ضرورة إعادة النظر في نموذج العمل الهندسي نفسه، إذ ينتقل دور المطوّر من كتابة الشيفرة إلى الإشراف عليها واتخاذ القرارات المعمارية وإدارة الوكلاء الآليين. أما الشركات الناشئة والمتوسطة، فتفتح لها حالة Rakuten فرصة منافسة العمالقة عبر تقليص آجال إطلاق المنتجات. وللقطاع بأسره، هي إشارة واضحة: الشركات التي لا تستثمر في هذه الأتمتة اليوم تخاطر بأن تجد نفسها في موقع غير مواتٍ هيكليًا خلال العامين أو الثلاثة المقبلة.

تجربة Rakuten مع Codex دليل مقنع على أن عصر «الذكاء الاصطناعي مساعدًا» يفسح المجال لعصر «الذكاء الاصطناعي مشاركًا في تأليف العملية الهندسية». فحين تعلن شركة كبرى ببنية تحتية بمليارات الدولارات، وبشكل علني، تسريعًا بمقدار الضعف في معالجة الأخطاء، يتوقف الأمر عن كونه قصة تجارب ويصبح قصة معيار جديد في القطاع. والسؤال لم يعد: هل ينبغي اعتماد أدوات كهذه؟ بل: ما مدى سرعة استعداد بقية اللاعبين في السوق لفعل ذلك؟