عرضت Yandex في AI Dev Day كيف يغير الذكاء الاصطناعي بالفعل التطوير في Avito و Ozon و T-Bank

عقدت ياندكس حدثًا "يوم تطوير الذكاء الاصطناعي" وأظهرت بشكل أساسي أن الذكاء الاصطناعي في التطوير قد تجاوز بالفعل مرحلة العرض التوضيحي. ناقشت شركات مثل أفيتو وأوزون وتي-بانك وسبير ويندكس جو ليس الضجيج الإعلامي، بل المقاييس والقيود والأماكن التي توفر فيها الوكلاء الساعات بالفعل.

من المساعدات إلى الوكلاء

التحول الرئيسي الذي سمع في كل عرض تقريبًا هو أن السوق يتحرك بعيدًا عن اقتراحات بيئة التطوير البسيطة نحو وكلاء يمكنهم تغيير الكود بأنفسهم، وكتابة الاختبارات، والبحث عن المعلومات الداخلية، وإجراء المراجعات، وحتى التعامل مع الحوادث. أكدت أفيتو بشكل خاص أن ضبط نماذج المصدر المفتوح للشركة لا يعطي دائمًا نتائج أفضل: غالبًا ما يكون أهم شيء هو إعطاء النموذج القوي سياقًا جيدًا، والوصول إلى التوثيق، والأدوات عبر MCP. تقوم فرق أخرى برهان مماثل: ليس على "نموذج سحري"، بل على مزيج وظيفي من الوكيل + السياق + البنية الأساسية.

في ياندكس، يبدو هذا بالفعل كمنصة نظام. حوالي 57% من المهندسين يستخدمون المساعد الداخلي، وفي الواجهة الخلفية والواجهة الأمامية تصل النسبة إلى 60–75%. تم بالفعل تغطية أكثر من 90% من البنية الأساسية الداخلية بخوادم MCP، وبين المستخدمين النشطين، يتم إنشاء 23% من الكود تلقائيًا في وضع الوكيل.

وفي الوقت نفسه، ينتقل التركيز من مقاييس الاعتماد البسيطة إلى سؤال أصعب: أين بالضبط يمكن للوكيل أن يعمل بشكل مستقل تقريبًا، مع التدخل البشري فقط في الحالات المعقدة.

حيث يعمل بالفعل

الجزء الأكثر فائدة من يوم تطوير الذكاء الاصطناعي لم يكن الحديث عن المستقبل، بل الأرقام من الإنتاج. الآن تقيس الشركات ليس فقط عدد مستخدمي المساعد، بل أيضًا الوقت حتى الإطلاق وسرعة المراجعة وجودة الاختبارات وتكاليف الحوادث. بشكل أساسي، بدأ تقييم الذكاء الاصطناعي كأداة هندسية عادية: إذا لم يحرك مقاييس الأعمال، فإن عامل "الدهشة" وحده ليس كافيًا.

• في ياندكس، يقوم المطورون الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي بحوالي 10% المزيد من الالتزامات، وفي جو وبايثون وجافا سكريبت حتى 20% ؛ انخفضت المهام التقنية الفردية للوكلاء من 20 إلى دقيقتين.
• في تي-بانك، انخفض وقت الدمج المتوسط بمقدار 12% ، وبالنسبة لفرق "السفراء" انخفضت أوقات التسليم بنسبة 30% على مدار سنة ؛ زيادة إنشاء اختبارات الوحدة أربع مرات.
• في أوزون، حوالي 1100 شخص يستخدمون مساعد الوكيل يوميًا، أي حوالي ربع أو ثلث كل التطوير، والمراجعة التلقائية في جيت لاب أثبتت أنها مطلوبة جدًا لدرجة أنه كان يجب تحديد الإطلاق.
• في سبير، قلل نظام الذكاء الاصطناعي للمصممين مراجعة التصميم من ساعة إلى دقيقتين، وإنشاء شاشة جديدة من 16 ساعة إلى خمس دقائق.
• في ياندكس جو، يساعد الذكاء الاصطناعي بالفعل في معالجة حوالي 400 حادثة يوميًا ويوفر حوالي 30 دقيقة على التحليل بعد الحادث لكل حالة.

من المهم أيضًا أن الطيف من المهام يتسع بسرعة. لم تعد المسألة تتعلق فقط بإنشاء الكود، بل أيضًا البحث عن المعرفة الداخلية والقوائم الفحص التلقائية ودعم المحللين ومراجعة التصميم وسيناريوهات SRE. إذا كان الذكاء الاصطناعي يبدو في الماضي غالبًا مثل الإكمال التلقائي الذكي، فالآن يحاولون دمجه في كل SDLC—من صياغة المهام إلى تحليل النتائج في الإنتاج.

لماذا الحماس محدود

رغم القضايا القوية، كان المتحدثون متحفظين جدًا بشأن القيود. قالت أفيتو مباشرة أنهم لم يروا بعد تسريعًا ملحوظًا لدورة التطوير بأكملها: بحد أقصى 4–5% في الفرق الفردية. السبب بسيط—كتابة الكود هي فقط جزء من وقت العمل، والاختناقات تكون في المراجعة والتنسيق والاختبار وتسليم التغييرات.

لذا فإن إنشاء الكود الضخم في حد ذاته لا يحل المشكلة: قد ينقل الاختناق ببساطة إلى أبعد في العملية. نقطة ألم أخرى هي الجودة والتحكم. يمكن للنماذج أن "تختار طريقًا سهلًا" مع الاختبارات أو محاكاة استدعاءات الأدوات أو إنتاج تصميم مملاستبدالي، أو الخطأ في اللغات ذات المجال الداخلي.

في ياندكس جو، على سبيل المثال، بالنسبة لسيناريوهات SRE انتقلوا في النهاية إلى الأوامر باللغة الإنجليزية لأن النتائج باللغة الروسية كانت أسوأ. بالإضافة إلى ذلك، تحتاج الوكلاء المفيدة حقًا إلى أساس مكلف: إمكانية الملاحظة، رسم بياني لاعتماديات الخدمات، تدقيق التغييرات، وكتالوجات الخدمات والمقاييس السيناريو المناسبة، ليس فقط العروض الجميلة.

"لن يكون هناك نهاية للعالم. ستكون هناك تطورًا قاسيًا لكن رائعًا."

هذا هو بالضبط السبب في أن جميع العروض تقريبًا تلخصت إلى فكرة واحدة: التفاعل البشري لم يختف. أوزون حذرة بشأن النماذج الخارجية بسبب مخاطر تسرب الكود. اضطر سبير إلى القتال بشكل منفصل ضد التصميم المحافظ والهلوسات. يقيس ياندكس ليس فقط الفوائد بل أيضًا الآثار الجانبية مثل دعم الكود المُنشأ. الذكاء الاصطناعي هنا لم يعد لعبة، لكنه ليس موظفًا مستقلًا أيضًا—بل هو مسرع يتطلب قواعد وأدوات جيدة والتحقق المستمر.

ماذا يعني هذا

بعد يوم تطوير الذكاء الاصطناعي، من الصعب القول أن الذكاء الاصطناعي الشركات للتطوير مجرد تجربة. انتهت التجربة: الآن هناك منافسة حول من لديه سياق وقياسات وعمليات وبنية أساسية أفضل. الذكاء الاصطناعي لا يلغي المطورين، لكنه يغير بشكل ملحوظ تكلفة الروتين ودور المراجعة والمتطلبات على أولئك الذين يمكنهم إدارة الوكلاء، وليس فقط كتابة الكود يدويًا.