في Airbnb، تولد AI نسبة 60% من الكود الجديد وتعالج 40% من طلبات الدعم

كشفت Airbnb عن نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي في التطوير. وفقاً لتقرير الربع الأول من عام 2026 للشركة، تم إنشاء 60% من الأكواد التي كتبها مهندسو الشركة بمساعدة نماذج الذكاء الاصطناعي. وبالتوازي، نشرت الشركة مساعدات الذكاء الاصطناعي في الدعم الفني — تحل النماذج حوالي 40% من جميع الطلبات.

تطوير يعتمد على الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع

يستخدم مهندسو Airbnb مولدات الأكواد بالذكاء الاصطناعي في جميع مراحل دورة التطوير: من إنشاء الأكواد الاستهلاكية والنماذج إلى إعادة هيكلة الأكواد الموجودة وتحسين الأداء. توفر النماذج الوقت في العمليات الروتينية — كتابة الأكواد الاستهلاكية، توثيق APIs، إنشاء اختبارات الوحدة. هذا مفيد بشكل خاص عند التوسع، عندما تحتاج إلى توسيع وظائف المنتج الموجود بسرعة.

لاحظت الشركة أن الذكاء الاصطناعي يحرر المهندسين للعمل الأكثر إبداعاً: القرارات المعمارية، تخطيط توسيع الأنظمة، مراجعة الأكواد. وفي الوقت نفسه، لم تقلل الشركة من متطلبات الجودة — يخضع الكود الذي ينشئه الذكاء الاصطناعي لنفس الفحوصات التي يخضع لها الكود المكتوب من قبل الإنسان. يتم مراجعة كل مخرجات النموذج من قبل مهندس ذو خبرة قبل دمجها في الفرع الرئيسي.

الذكاء الاصطناعي في الدعم الفني: إمكانيات جديدة

في قسم دعم العملاء، أطلقت Airbnb وكلاء الذكاء الاصطناعي التي تحلل الطلبات الواردة وتحل المهام القياسية. تتعامل الأتمتة مع الإجابة على الأسئلة حول قواعد الحجز، والمساعدة في حسابات الرسوم، واستعادة الوصول إلى الحساب، ومعلومات حول سياسات الإلغاء. يتم إغلاق حوالي 40% من الطلبات دون تدخل بشري في ثوانٍ. هذا يحرر مديري الدعم للحالات المعقدة: التنازعات بين المضيفين والضيوف، الطلبات غير القياسية، الشكاوى من الخدمة. يصبح الدعم الفني أكثر تركيزاً على الحفاظ على العلاقات مع المستخدمين بدلاً من مجرد الإجابة على أسئلة القالب. انخفض وقت الاستجابة للمشاكل الحرجة بمقدار الثلث.

تتبع الصناعة مثال Airbnb

Airbnb ليست الأولى والأخيرة. كشفت شركات التكنولوجيا الكبرى عن مبادرات مماثلة:

• Google تعمل على توسيع الذكاء الاصطناعي لإنشاء الاختبارات والتوثيق وإعادة هيكلة الأكواس القديمة تلقائياً
• Microsoft تدمج Copilot بشكل أعمق في Visual Studio وخدمات سحابة Azure
• Spotify نشرت الذكاء الاصطناعي للتحكم في جودة الأكواد واكتشاف المشاكل المحتملة
• Meta تستخدم الذكاء الاصطناعي للتحليل الثابت واكتشاف الثغرات الأمنية

تشير معظم الشركات إلى تسريع دورة التطوير بمعدل 20–40% دون انخفاض ملحوظ في الجودة. علاوة على ذلك، لم يزد عدد الأخطاء الحرجة في الإنتاج، بل قل أحياناً بفضل الاختبارات الآلية الأفضل.

ماذا يعني هذا

ينتقل مولدات الأكواد بالذكاء الاصطناعي من المرحلة التجريبية إلى أداة قياسية لشركات التكنولوجيا الكبرى. عندما تستطيع Airbnb أن توكل إلى الآلات ثلاثة أخماس التطوير الجديد، فإن هذا يغير تعريف عمل المهندس: يصبح الفنيون معماريين ومراجعين ومرشدين. بالنسبة للشركات الناشئة، التخلف عن هذا الاتجاه يصبح بسرعة عيباً تنافسياً في سرعة وتكلفة التطوير.