فحص الواقع لإنشاء Flux’s للرمز البرمجي بواسطة الذكاء الاصطناعي يجد أن سرعة إنشاء الرمز البرمجي في الشركات تسبق الرؤية

Flux’s تقرير فحص الواقع لإنشاء الرمز البرمجي بواسطة الذكاء الاصطناعي ، الذي يستند إلى بحث مستقل أجراه Dimensional Research ، يظهر أن الرمز البرمجي الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي قد انتقل بعيدًا عن التجربة و到了 تطوير البرمجيات في الشركات. وجد استطلاع لأراء 309 من قادة وممارسين الهندسة عبر خمس قارات أن 44.7٪ من المنظمات لديها بالفعل رمز برمجي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي يعمل في الإنتاج ، في حين أن 35.0٪ أخرى تستخدم الذكاء الاصطناعي لكتابة الرمز البرمجي ولكنها لم تشحنه بعد.

الرمز البرمجي الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي أصبح معيارًا ، ولكن الثقة لم تصل بعد

يوضح التقرير أن المناقشة لم تعد حول ما إذا كانت فرق الهندسة سوف تستخدم الذكاء الاصطناعي لكتابة الرمز البرمجي. هذا التحول حدث بالفعل. السؤال الأكثر أهمية هو ما إذا كانت المنظمات能够 فهم ومراجعة وأمان وتحكم في الحجم المتزايد من الرمز البرمجي الذي يساعد الذكاء الاصطناعي على إنتاجه.

فقط جزء صغير من المستجيبين ما زالوا على الهامش. في حين أن 44.7٪ لديهم رمز برمجي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي في الإنتاج و 35.0٪ يستخدمونه خارج الإنتاج ، 16.2٪ أخرى تخطط لاستخدام الرمز البرمجي الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي في غضون 12 شهرًا ، و 4.2٪ يخططون للقيام بذلك في وقت لاحق. في المصطلحات العملية ، يشير التقرير إلى أن اعتمادًا شبه عالمي يapproaching ، ولكن ثقة النشر لا تزال غير متساوية.

هذا التردد لا يعود إلى نقص في الإنتاجية. إنه يعود إلى الرؤية. يُطرح مشكلة Flux على أنها “فجوة الرؤية للذكاء الاصطناعي” : الفرق يمكنها الآن إنشاء رمز برمجي أسرع مما يمكنها الثقة في فحصه وسياقه وضبطه.

الذكاء الاصطناعي يتم ثقته أولاً في العمل المتكرر منخفض المخاطر

أقوى اعتماد يحدث في المجالات حيث يمكن توقع الأنماط ويمكن احتواء الفشل. وفقًا للتقرير ، تستخدم فرق الهندسة الرمز البرمجي الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي أكثر часто للوثائق عند 68.7٪ ، واختبار الوحدة عند 65.9٪ ، والوظائف البسيطة عند 57.7٪. يظهر أيضًا استعراض الرمز البرمجي عند 57.7٪ ، في حين يقول 50.4٪ من المستجيبين إن الذكاء الاصطناعي يتم استخدامه لإنشاء ميزات جديدة.

هذه التوزيع كاشف. المنظمات لا تسلم الفرق الرئيسية أو العمليات الحاسمة للذكاء الاصطناعي. إنهاتبدأ بالمهام المتكررة والمنظمة حيث يمكن للذكاء الاصطناعي تقليل العمل الممل وتحسين السرعة دون تقديم مخاطر كبيرة على الفور.

الربح في الإنتاجية حقيقي. بين مستخدمي الرمز البرمجي الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي ، 67.1٪ يبلغون عن زيادة في الإنتاجية ، 61.8٪ يبلغون عن تسريع النمذجة ، 58.5٪ يبلغون عن توثيق أفضل ، و 48.4٪ يبلغون عن تقليل التكاليف. لكن التقرير يظهر أيضًا فجوة بين التوقع والواقع في الجودة. في حين أن 47.6٪ من غير المستخدمين يتوقعون أن يقلل الرمز البرمجي الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي من الأخطاء ، يقول فقط 34.6٪ من المستخدمين الحاليين إنهم يرون في الواقع أخطاء أقل.

العقبة chuyểnت من كتابة الرمز البرمجي إلى استعراضه

لقد جعل الذكاء الاصطناعي إنشاء الرمز البرمجي أسهل ، ولكن هذا أضاف ضغطًا على الاستعراض والاختبار وإدارة المخاطر. يقضي ما يقرب من 80٪ من المستجيبين ما لا يقل عن 10٪ من وقتهم في استعراض الرمز البرمجي ، وحوالي واحد من كل عشرة يقضون 41٪ أو أكثر من وقتهم في استعراض الرمز البرمجي.

هذا يهم لأن الرمز البرمجي الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي يغير إيقاع تطوير البرمجيات. يمكن إنتاج المزيد من الرمز البرمجي ، ويمكن أن تزيد طلبات السحب في الحجم ، ويمكن أن يكون للمراجعين سياق أقل حول كيفية أو لماذا تم إنشاء شيء ما. يجد التقرير أن أكبر التحديات في فهم تغييرات قاعدة الرمز البرمجي تشمل الرمز البرمجي المعقد عند 53.7٪ ، وفرق التطوير المختلفة التي تستخدم نهجًا مختلفًا عند 46.3٪ ، ووثائق سيئة عند 43.0٪ ، وكميات كبيرة من التغييرات عند 37.9٪.

هنا يصبح المخاطر أكثر من النظريات. عندما سئل عن التغييرات الأسبوعية إلى الأسبوع التي يصعب الكشف عنها ، أشار المستجيبون إلى قضايا الأمان عند 49.2٪ ، وتغييرات التبعيات عند 47.7٪ ، وتأثيرات الأداء عند 44.1٪. هذه ليست مخاوف صغيرة ؛ إنها بالضبط أنواع التغييرات التي يمكن أن تؤدي إلى حوادث الإنتاج أو التعرض للامتثال أو الديون الفنية الطويلة الأمد.

الرمز البرمجي الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي ليس أفضل أو أسوأ واضحًا ، ولكنه مختلف

أحد النتائج الأكثر إثارة للاهتمام هو أن المستجيبين منقسمون حول ما إذا كان الرمز البرمجي الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي يخلق أكثر مشاكل من الرمز البرمجي المكتوب بواسطة الإنسان. 32.9٪ يقولون إن الرمز البرمجي الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي يخلق مشاكل أكثر أو أقل بشكل ملحوظ ، في حين أن 33.4٪ يقولون إنها تخلق مشاكل أقل بشكل ملحوظ ، و 29.7٪ يقولون إنها تخلق نفس عدد المشاكل.

هذا الانقسام يشير إلى أن تأثير الرمز البرمجي الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل كبير على البيئة المحيطة به. قد يعمل الرمز البرمجي الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي بشكل جيد عندما يتم إقرانه بممارسات المراجعة القوية وغطاء الاختبار وأدوات الأمان والحوكمة. قد يخلق مشاكل أكثر عندما تعتمد المنظمات عليه من أجل السرعة دون تحديث الأنظمة المستخدمة لتقييم الإخراج.

التأثيرات السلبية التي أبلغ عنها المنظمات تظهر أين تظهر الاحتكاكات. 41.1٪ يذكرون فرصًا قليلة للتعلم للمطورين الأوائل ، 32.6٪ يقولون إن الرمز البرمجي الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي لا يلبي الوظيفة المطلوبة ، 31.6٪ يبلغون عن تبعيات غير مقصودة ، 31.6٪ يبلغون عن ثغرات أمنية ، و 29.5٪ يقولون إن الرمز البرمجي الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون صعبًا في تصحيح الأخطاء.

مخاطر الرمز البرمجي بواسطة الذكاء الاصطناعي انتقلت إلى ما وراء الهندسة

يشير التقرير أيضًا إلى أن الرمز البرمجي الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد مشكلة في إدارة الهندسة. لقد أصبح موضوعًا لمخاطر الشركات.

فرق الأمان هي المجموعة الأكثر قلقًا ، حيث أشار إليها 62.5٪ من المستجيبين. يلي ذلك الامتثال عند 51.5٪ ، في حين يشير 46.9٪ إلى قيادة CTO أو CIO ، و 40.8٪ يشير إلى فرق القانونية. يتوسع القلق أيضًا إلى العمليات وضمان الجودة وإدارة المنتج والرؤساء التنفيذيين وفرق النجاح والعملاء والتسويق.

هذا التوسع في خريطة أصحاب المصلحة يعكس تحولًا أكبر. بمجرد أن يصل الرمز البرمجي الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي إلى الإنتاج ، يمكن أن تؤثر عواقبه على حماية البيانات وخبرة العملاء والمواقف الأمنية والقابلية للتدقيق والالتزامات التعاقدية. قد يتم كتابة الرمز البرمجي داخل منظمة الهندسة ، ولكن المخاطر موزعة على جميع أنحاء الأعمال.

الحماية أصبحت جزءًا من البنية التحتية الأساسية للإنتاج

الشركات تستجيب بالفعل من خلال إنفاق المزيد على الحماية الجديدة. وجد التقرير أن 45.6٪ استثمرت في أدوات تحليل جودة الرمز البرمجي ، 39.0٪ يستخدمون أدوات المراجعة الآلية للرمز البرمجي ، 38.5٪ أضافوا اختبار الأمان التطبيقي الساكن ، 35.9٪ اعتمدوا تحليل التركيبة البرمجية ، 32.3٪ يستخدمون اختبار الأمان التطبيقي التفاعلي ، و 31.3٪ نفذوا فصول تدريبية لمساعدي البرمجة المحددة.

التغييرات في العملية شائعة أيضًا. 57.4٪ قدموا سياسات تحدد استخدام الرمز البرمجي الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي ، 49.2٪ يتطلبون تدريبًا على استخدام الرمز البرمجي الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي ، 45.1٪ جعلوا مراجعات الرمز البرمجي أكثر صلابة ، و 40.5٪ خصصوا المزيد من المطورين لتركيزهم على مراجعة الرمز البرمجي.

هذه الاستثمارات لا تحدث في فراغ. فقط 3.6٪ من المستجيبين يقولون إن المشاكل التي قدمها الذكاء الاصطناعي لا تصل أبدًا إلى الإنتاج. من ناحية أخرى ، 4.6٪ يقولون إنها تصل إلى الإنتاج غالبًا ، 30.3٪ يقولون أحيانًا ، 31.8٪ يقولون من وقت لآخر ، و 23.6٪ يقولون نادرًا. بمعنى آخر ، بالنسبة لمعظم المنظمات التي تستخدم الرمز البرمجي الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي ، فإن تأثير الإنتاج هو بالفعل حقيقة متكررة.

المرحلة القادمة من برمجة الذكاء الاصطناعي ستكون حول التحكم

التقرير أيضًا يلتقط مفارقة : العديد من قادة الهندسة يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي قد يساعد على حل عبء المراجعة الذي يزيد الذكاء الاصطناعي نفسه. 64.9٪ من المستجيبين يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يتفوق على البشر في بعض جوانب مراجعة الرمز البرمجي ، في حين أن 21.1٪ يخالفون ذلك و 14.0٪ ليس لديهم رأي.

يرون المستجيبون الذكاء الاصطناعي كأداة محتملة أقوى في تطبيق المعايير الموحدة وتقديم تحليل أكثر شمولاً ، كلاهما عند 57.4٪. كما يشيرون إلى تحديد الأنماط عبر قواعد الرمز البرمجي عند 53.3٪ ، وتقديم ملاحظات أسرع عند 51.8٪ ، واكتشاف المزيد من القضايا عند 49.7٪ ، و 24/7 عند 48.2٪.

هذا يشير إلى المرحلة التالية من اعتماد الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات. لن يكتب الذكاء الاصطناعي ببساطة المزيد من الرمز البرمجي. سوف يتم استخدامه بشكل متزايد لاستعراض وتصنيف وتحديد الأولويات وحوكمة تغييرات الرمز البرمجي. قد يكون الفائزون ليسوا الفرق التي تنتج أكبر قدر من الرمز البرمجي ، ولكن الفرق التي تبني صورة أ鲜ة لما تغير ، وأين تتجمع المخاطر ، وأي قرارات بشرية لا تزال مهمة.

فحص الواقع لإنشاء الرمز البرمجي بواسطة Flux’s للذكاء الاصطناعي يظهر التحدي الحقيقي للشركات

في النهاية ، يشير تقرير Flux إلى مرحلة أكثر نضجًا في اعتماد الذكاء الاصطناعي في الهندسة. الرمز البرمجي نفسه لم يعد الجزء الصعب. المشكلة الأصعب هي الرؤية وسعة المراجعة والحوكمة والثقة.

الرمز البرمجي الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي موجود الآن في الإنتاج في ما يقرب من نصف المنظمات التي تم استطلاعها ، ولكن الأنظمة الداعمة حولها لا تزال تلحق. بالنسبة لقادة الهندسة ، فإن الإشارة واضحة : يمكن لبرمجة الذكاء الاصطناعي تسريع التطوير ، ولكن فقط إذا كانت المنظمات能够 أيضًا توسيع نطاق الحماية والسياق والمساءلة اللازمة لجعل أنظمة الإنتاج موثوقة. كما هو واضح من فحص الواقع لإنشاء الرمز البرمجي بواسطة الذكاء الاصطناعي ، فإن مستقبل تطوير البرمجيات بمساعدة الذكاء الاصطناعي سوف يتم تعريفه أقل بكمية الرمز البرمجي الذي يمكن للذكاء الاصطناعي إنتاجه ، وأكثر بثقة كيف يمكن للشركات فهمه وتسليمه.