مقابلات
علي رضا آدل طباطبائي، مؤسس ومدير تنفيذي في Gitar – سلسلة المقابلات
علي رضا آدل طباطبائي، المؤسس والمدير التنفيذي في Gitar، هو قائد هندسي متمرس الذي شغل مناصب في بعض أكثر الشركات التكنولوجية تأثيراً في وادي السيليكون، بما في ذلك Uber و Google و Facebook و Intel و AMD و IBM. قبل إطلاق Gitar في عام 2023، شغل منصب المدير السينيور للهندسة في Uber، حيث ساعد في قيادة مبادرات منصة المطورين في الشركة، بعد أدوار قيادية سابقة في Google للإشراف على هندسة المواقع الموثوقة للمنتجات مثل الاتصالات والصور والاجتماع والسحابة والبنية التحتية الفنية.
في وقت سابق من مسيرته، عمل على تقنيات المترجمات والمكائن الافتراضية وأنظمة الحوسبة الموازية وتنظيم الأجهزة في Intel Labs وفريق HipHop VM في Facebook، بالإضافة إلى تدريس تصميم المترجمات المتقدم في جامعة ستانفورد. وقد وضعت خلفيته الطويلة في لغات البرمجة وثبات البنية التحتية وأدوات المطورين وهندسة الأنظمة على نطاق واسع في وضعته كشخصية بارزة في مشهد هندسة البرمجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي المتطور.
Gitar يركز على مشكلة متزايدة النشوء من صعود تطوير البرمجيات بمساعدة الذكاء الاصطناعي: التحقق من صحة وأمان الكم الهائل من الكود الذي تم إنشاؤه آلياً والمتدفق الآن إلى الأنظمة المؤسسية. يستخدم المنصة وكلاء ذكاء اصطناعي لتحقيق التutomatisation لمراجعة الكود، و調査 فشل أنابيب CI/CD، وتحديد الأخطاء والثغرات الأمنية، وتقترح إصلاحات، وتتكامل مباشرة مع سير عمل الهندسة الحالية من خلال أدوات مثل GitHub و GitLab و Jenkins و Jira و Slack. بدلاً من المنافسة فقط في توليد الكود بمساعدة الذكاء الاصطناعي، تقوم الشركة بتموضع نفسها حول ما وصفته بـ “بوابات الجودة الوكيلية”، مما يساعد فرق الهندسة على الحفاظ على الموثوقية والأمان والإشراف التشغيلي أثناء تحول تطوير البرمجيات بشكل متزايد نحو سير عمل الترميز المستقل والمدعوم بالذكاء الاصطناعي.
لقد قادت الهندسة في Uber و Google و Intel Labs، وعملت على منصات المطورين على نطاق واسع. ما هي الخبرات المحددة من هذه الرحلة التي أدت بك إلى تأسيس Gitar، ولماذا التركيز على التحقق من صحة الكود بدلاً من توليده؟
على مدار Uber و Google و Facebook و Intel Labs، عملت على منصات المطورين على مستويات مختلفة، وظهرت نفس الدروس دائماً: تجربة المطور هي ميزة تنافسية. الأدوات الجيدة تجذب وتحافظ على أفضل المهندسين وتسمح للشركات بالتحرك بسرعة. يريد المطورون أدوات سريعة وخالية من الضوضاء التي تبقيه في تدفق العمل وتأتمتيك العمل الشاق. لكن أدوات المطورين متفرقة للغاية، وتستخدم معظم الشركات موارد هندسية هائلة فقط لتحقيق تجربة مترابطة. رأيت بنفسي كم هناك من قوة في إصلاح ذلك.
الذكاء الاصطناعي يغير المعادلة من خلال جعل من الممكن تأتمتيك المزيد من سير عمل المطور أكثر من ذي قبل. توليد الكود已经 مغطى جيداً، ولكن ذلك قد نقل الحاجز فقط إلى أسفل، إلى التحقق من صحة الكود وإعادة هيكلته وصيانته. هذا هو حيث يركز Gitar. عندما يكتب الذكاء الاصطناعي المزيد من الكود، فإن الموارد النادرة ليست التوليد؛ بل هي الثقة والصحة والصيانة لما يتم شحنه. التحقق من صحة الكود هو جزء من سير العمل الذي يحدد ما إذا كان الكود الذي تم توليده بمساعدة الذكاء الاصطناعي يصل إلى الإنتاج بأمان، وهذا هو المشكلة الأصعب والأكثر قيمة للحل.
مع صعود الكود الذي تم توليده بمساعدة الذكاء الاصطناعي، يتعامل العديد من الفرق الآن مع ما يسمى “التحميل الزائد للكود”. كم هي هذه المشكلة كبيرة داخل المؤسسات اليوم، وأين يتعثر الفرق أكثر؟
التغيير ليس في كتابة الكود. هذه الجزء已经 يتحرك أسرع مما يمكن للفرق امتصاصه. ما تغير هو كل شيء بعد ذلك. أدوات الذكاء الاصطناعي تنتج تدفقاً مستمراً من طلبات Pull، غالباً أسرع مما يمكن للفرق مراجعتها، مما يخلق ضغطاً في أجزاء من النظام التي لم تكن مصممة لهذا المستوى من الإنتاج.
كل تغيير يجب أن يمر عبر التحقق من الصحة. مراجعة الكود. CI. التحقق الأمني. الموافقات. لا شيء من ذلك يختفي فقط لأن الكود يتم توليده بشكل أسرع. ما كان يعتبر تدفقاً قابلاً للإدارة قد تحول إلى قائمة انتظار. الفرق لا تعوق على الأفكار أو التنفيذ بعد الآن. إنها معوقة على الثقة. هل يمكن شحن هذا؟ هل هو آمن؟ هل كسر شيئاً دقيقاً؟
هذا هو حيث تقع الاحتكاكات الآن. ليس في الإنشاء، ولكن في الحصول على الكود عبر خط النهاية دون إدخال المخاطر.
لقد ذكرت أن المراجعة البشرية للكود قد تصبح في النهاية الاستثناء وليس القاعدة. ما الذي يجب أن يحدث لكي تشعر المنظمات بالراحة مع هذا التحول؟
الثقة تبنى على مراحل، وليس كلها في المرة الواحدة. المنظمات تحتاج إلى رؤية، مع كودها الخاص، أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يجد الأخطاء والثغرات الأمنية التي تهم حقاً وينفذ قواعدها المخصصة بدقة وغطاء عالٍ. من هناك، فإن المسار إلى الدمج التلقائي هو تقدم طبيعي عبر أربع مستويات من الثقة المتزايدة.
المستوى الأول هو الكشف. تكتسب الفرق الثقة بأن الوكلاء يجدون قضايا حقيقية مع معدل إيجابي كاذب منخفض. بمجرد أن تُثبت هذه الثقة، يسمحون للذكاء الاصطناعي بمنع طلبات Pull تلقائياً عند العثور على قضايا حرجة.
المستوى الثاني هو الإصلاح. لا يجد الذكاء الاصطناعي فقط المشاكل، بل يحلها، ويفك الحظر عن طلب Pull ويجعل CI أخضر دون تدخل بشري. الثقة هنا تعني أن الوكيل يمكنه حل المشاكل وفشل CI بدقة، دون كسر الأشياء.
المستوى الثالث هو الموافقة. بمجرد أن ترى الفرق الوكلاء يؤدون طلبات Pull بشكل موثوق، يسمحون للذكاء الاصطناعي بموافقة طلبات Pull تحت القواعد التي يحددونها. إعطاء المنظمات التحكم الصريح في شروط الموافقة التلقائية هو ما يجعل هذا الخطوة تشعر بالأمان بدلاً من التهور.
المستوى الرابع هو الدمج. يصل الوكيل التغيير، مرة أخرى تحت الشروط التي تتوافق معها الفريق. هذا الخطوة له عتبة خاصة به: يجب على الوكيل حل النزاعات المتعلقة بالدمج بدقة، دون إدخال انحدارات أو كسر الرئيسي. هذا يهم أكثر مما يُدرك، لأن تكرار النزاعات يزيد مع تدفق الإرسال، وتدفق الإرسال يفجر مع توليد الذكاء الاصطناعي للمزيد من الكود.
التحول إلى الذكاء الاصطناعي كمراجع افتراضي ليس قفزة واحدة من الإيمان. إنه سلم، وتسلق المنظمات درجاته واحدة تلو الأخرى مع تجميع الأدلة.
كيف ترى دور المهندسين الكبار يتطور على مدى السنوات القليلة القادمة مع اتخاذ الذكاء الاصطناعي المزيد من عملية الترميز؟
المهندسون الكبار يتحولون بالفعل إلى أدوار تنسيق، حيث يجمعون بين سجلات الأخطاء، ويشخصون المشاكل، ويتخذون قرارات حول ما يمكن شحنه. هذا ليس دوراً مخططاً له. إنه رد فعل على نظام ينهار تحت الحمل.
مع اتخاذ الوكلاء المزيد من العمل التكراري للتحقق من الصحة، يبقى المهندسون في الحلقة، ولكنهم يتحركون إلى أعلى السلسلة. يقضون وقتًا أقل في التriage اليدوي، وأكثر وقتًا في اتخاذ قرارات حول ما يجب شحنه ولماذا.
Gitar أعلنت مؤخراً عن جمع 9 ملايين دولار لتحديث المنصة. ما هي أولوياتك الأساسية لهذه الأموال، وما هو شكل النجاح على مدى السنوات 12 إلى 18 المقبلة؟
تذهب الأموال إلى أولوياتين. الأول هو التسويق: نحن نمو حركتنا المؤسسية ونتحقق من الوعي بين المطورين حتى تعرف الفرق التي سوف تستفيد من Gitar أننا موجودون. الثاني هو المنتج: نحن نمو لتحقيق رؤيتنا للتحقق التلقائي الكامل من جودة الكود، مما يعني قدرات وكيل أعمق، وتغطية سير عمل أوسع، وتكامل أوثق مع الأدوات التي يستخدمها المطورون بالفعل.
النجاح على مدى السنوات 12 إلى 18 المقبلة يبدو وكأنه قاعدة هامة من العملاء المؤسسيين الذين يديرون Gitar عبر قواعد بياناتهم، ومجتمع من المطورين يعترف بنا كافتراضي للتحقق من صحة الكود المدعوم بالذكاء الاصطناعي، والدليل الواضح على أن وكلائنا يقومون ب更多 من العمل المراجعة والإصلاح والدمج بشكل تلقائي مع مرور الوقت. إذا كنا على المسار الصحيح، فإن المحادثة بعد عام لن تكون حول ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكن أن يثبت صحة الكود، بل حول كمية труб التحقق من الصحة التي سلمها الفريق إلى الوكلاء.
شكراً على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في التعلم المزيد يجب أن يزوروا Gitar.
