كيف تغير الذكاء الاصطناعي نظام تطوير البرمجيات؟

لا توجد تقنية تتمتع بال潜عة نفسها في دفع الابتكار مثل الذكاء الاصطناعي. إنه يغير القطاع المصرفي، والترفيه، والتجارة الإلكترونية، والرعاية الصحية، واللياقة البدنية، والعديد من الصناعات الأخرى، مع وجود العديد من التقدمات الجديدة المثيرة في هذه المجالات على الأفق.

يتميز الذكاء الاصطناعي أيضًا في مختلف جوانب تطوير البرمجيات. بالإضافة إلى ذلك، قد تكون هذه المنطقة هي أكبر المستفيدين من هذه التقنية بسبب كفاءتها في التعلم الذاتي بالإضافة إلى القدرة غير المسبوقة على تحليل وتحديد المعلومات الهامة من كميات هائلة من البيانات بسرعة. إنه يزيد بالفعل من إنتاجية وسرعة وجودة عمل المبرمجين.

لا شك في أن التأثير المتزايد للذكاء الاصطناعي على عالم البرمجة سيستمر في إعادة تعريف كيفية إنشاء البرمجيات وما يعنيه أن تكون مطورًا. دعونا نناقش التغييرات الجذرية في هندسة البرمجيات التي دفعتها ثنائية الإنسان والآلة.

يمكن للمطورين التركيز أكثر على المهام الإبداعية والمعقدة

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه إنهاء دورة التطوير الكاملة بمفرده في هذه النقطة، إلا أنه أصبح لا غنى عنه لأداء تدفقات العمل المتكررة والمملة التي تأخذ الكثير من الوقت والجهد عند القيام بها يدويا. مساعدي الترميز القائم على الذكاء الاصطناعي مثل Tabnine و OpenAI Codex يكتسبون زخما في هذا المجال. مساهمتهم في عملية البرمجة تقل主要 إلى إكمال الكود التلقائي بناءً على آلاف المشاريع المفتوحة المصدر المتاحة على GitHub والموارد المماثلة.

لا يقتصر مساهمتهم على توفير ساعات من الكتابة وتحسين دقة روتين الترميز، بل يحرر أيضًا مساحة في العقل للتركيز على تحسين التصميم وتحسين تجربة المستخدم وحل المشكلات والجانب الإبداعي لمشاريعهم.

ستدعو الشراكة المتزايدة بين البشر والذكاء الاصطناعي إلى تحول في نمط، حيث ستكون أدوارهم مكمّلة لبعضها البعض دون ت重疊 مباشرة. الإنجاز الرئيسي التالي هو أن المطورين سيكونون أكثر في دور الإشراف. سيعمل الذكاء الاصطناعي، بدوره، على معظم الأعمال المملة حتى يتمكن الناس من تقديم مساهمتهم في وضع اللمسات الأخيرة على العملية.

توجيه المطورين الجدد هو مجال آخر حيث ستظل الآلات موجودة وستزيد من وجودها في المستقبل. أدوات الذكاء الاصطناعي من هذه الفئة مثل Mendix Assist تجعل أفضل الممارسات الترميزية متاحة للمهتمين بالتكنولوجيا الذين يفتقرون إلى الخبرة لاستكمال المشاريع بمفردهم. هذا سيفتح الطريق لتحقيق ديمقراطية في هذه الصناعة.

يجعل الذكاء الاصطناعي من السهل اكتشاف عيوب البرمجيات في وقت مبكر

من المعروف جيدًا أن اختبار الجودة والتأكد منه عملية طويلة ومكلفة للغاية مع الكثير من الفخاخ. منذ أن يمكن لمصنعي البرمجيات تخصيص عدد محدود من الساعات البشرية للبحث عن العيوب في منتجاتهم، قد تنجرف بعض الأسطر الرديئة من الكود وتكتشف فقط بعد توزيع الحل في بيئة العميل.

الذكاء الاصطناعي يغير بالفعل هذا المجال. في الواقع، يعد اختبار البرمجيات أحد التطبيقات الأكثر وعدًا لهذه التقنية عبر الطيف. يمكنه عبور قواعد بيانات ضخمة لتحديد أخطاء التركيب والمنطق والترجمة والعيوب الأخرى بسرعة تفوق قدرة المحللين البشر، ودقة عالية.

مثال مثير للاهتمام على كيفية قيام الذكاء الاصطناعي بتعزيز روتين التأكد من الجودة هو استخدام التعلم الآلي القائم على الصور لاختبار واجهة المستخدم الرسومية للبرنامج من خلال المقارنات الجانبية. تقنية أخرى تسمى التضفيف التبايني تقدم نفس الكود إلى بيئات برمجية مختلفة لمراقبة الاختلافات في وقت التشغيل، مما يساعد على تحديد العيوب الدقيقة والمنطقية. بالإضافة إلى تشغيل الاختبارات بناءً على السيناريوهات المحددة مسبقًا، يمكن للأدوات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي أن تتعلم من المشاريع السابقة وإنشاء حالات اختبار جديدة. هذا يقلل من وقت التطوير بشكل كبير ويكفل أن يحصل المستخدم النهائي على منتج جيد.

ستستمر إدارة الأخطاء الآلية في الوقت الفعلي بالازدهار

عندما تتراكم الأخطاء غير المحلولة في البرمجيات مع مرور الوقت، يُطلق عليها ما يسمى الدين الفني. هذا هو الوضع الشائع في بيئات التطوير الهائجة التي تضع تسليم المنتج قبل الجودة. من خلال إهمال هذه المشاكل اليوم، يخاطر المصنعون بالتعامل مع توقف البرمجيات والعيوب الغد. هناك عقبة أخرى خطيرة وهي أن المنتج قد يكون له ثغرات أمنية تجعله عرضة للاختراق بسهولة.对于 الشركات التي توفر البرمجيات كخدمة، هذه السيناريوهات غير مواتية بشكل خاص لأنها تؤثر على سمعتها وحتى فترة قصيرة من عدم الوصول تسبب خسائر مالية.

يمكن للخوارزميات الاصطناعية والتعلم الآلي ملء الفراغ. يمكنهم العثور تلقائيًا على الأخطاء وتصنيفها وفقًا لمقياس خطورة مسبق، وتصحيحها بمساهمة بشرية قليلة أو معدومة. هذه الوظيفة ثمينة لأن تكلفة معالجة الأخطاء تزيد بشكل كبير في مرحلة لاحقة من دورة حياة البرمجيات.

كفاءة هذا النهج تنبع من قدرة هذه التقنيات المتقدمة على فحص قواعد بيانات كبيرة في دقائق واكتشاف الكود الخشن أو الانحرافات الأخرى عن المعيار مع اقتراح خطوات تساعد مبرمجي البرمجيات على تصحيحها. الدقة العالية هي جانب إيجابي آخر لهذا التكتيك. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي استخلاص استنتاجات من البيانات الم分析ة سابقًا لتعدين قوة اكتشاف الأخطاء وإدارتها. بالنظر إلى جميع الفوائد، سيستمر هذا الاتجاه في اكتساب زخم في دوائر التطوير.

يغني الذكاء الاصطناعي المشاريع بمتابعة مستمرة من المستخدمين

لتحقيق منتج يلبي تمامًا متطلبات جمهوره المستهدف، يجب على أخصائيي تكنولوجيا المعلومات وضع المتابعة في صدارة اهتماماتهم. هذا النهج الموجه للمستخدم يوفر رؤى قابلة للتنفيذ حول ما يمكن تعديله لتحسين تجربة المستخدم، مما يساعد التطبيقات على توسيع نطاقها بشكل كبير.

منذ أن يمكن تدريب الخوارزميات الاصطناعية على مراقبة جوانب مختلفة من كيفية تفاعل المستخدمين مع قطعة من البرمجيات في الوقت الفعلي، فإنهم يحافظون على حلقة متابعة مستمرة ويخلون مبرمجي البرمجيات من عناء جمع وتنظيم هذه القطع الصغيرة من اللغز. تدفق مستمر من بيانات سلوك المستخدم يساعد على إنشاء تجربة ديناميكية بناءً على سيناريوهات استخدام مختلفة. على سبيل المثال، يمكن للبرمجيات أن تعيد تعيين واجهة المستخدم بمرنة أثناء التنقل، بما في ذلك حجم وموقع عناصرها.

إدارة المتطلبات هي عملية مجاورة تهدف إلى جمع واعتماد وتسجيل ما يتوقعه المستخدمون النهائيون من تطبيق. إذا لم تتم بشكل صحيح، يمكن أن تدفع هذه النشاط إلى تأخير الموعد النهائي، أو زيادة التكاليف، أو حتى تعطيل المشاريع بالكامل. يمكن لحلول مدفوعة بالذكاء الاصطناعي أن ترفع هذا إلى مستوى أعلى. مدربة على إرشادات أفضل الممارسات في هذا المجال من إدارة المشاريع، تستخدم معالجة اللغة الطبيعية لتحليل المتطلبات، وتحديد التناقضات، واقتراح تحسينات.

يمكن لهذه الأدوات بسهولة تحديد الشروط الهروبية والمتطلبات غير المكتملة أو المركبة والغموض المختلفة، مما يقلل من وقت المراجعة. IBM Watson و Visure Requirements ALM هما أمثلة على الأدوات الأكثر شهرة في هذا النشاط.

يصبح التخطيط وتقدير التكاليف أقل صعوبة

إذا كنت على دراية بدقة هذه المراحل الأولية لمشروع برمجي، فإنك تعرف ما العبء الذي يضعونه على فرق التطوير. إنه مثل معادلة تحتوي على العديد من المتغيرات التي غالبًا ما يفشل فيها أخصائيي تكنولوجيا المعلومات في حلها بشكل صحيح.幸运ًا، أثبت الذكاء الاصطناعي أنه رائع في تقدير الجدول الزمني والميزانية المطلوبة.

التوقعات الدقيقة هي مسألة فهم السياق الكامل للمشروع، بما في ذلك متطلبات العملاء، والتحديات التي تميل إلى الظهور عند تطوير نوع معين من البرمجيات، ووقت التعامل معها. يمكن تدريب الآلات على فهم هذه البيانات الوصفية بناءً على المشاريع السابقة والمعلومات من مصادر خارجية موثوقة.

يمكن أن تكون تفاصيل هذه الآليات الداخلية حاسمة لتحديد ما إذا كان يجب قبول المشروع أم لا. في بعض الأحيان يكون من الحكمة أن نقول “لا” أكثر من أن نأخذ على عاتقنا وظيفة محكومة على أن تستمر لفترة غير مبررة. عدم القدرة على تحقيق الموعد النهائي هو محفز لاستياء العملاء، لذلك من مصلحتك أن تقدم تقديرات دقيقة. مع تحليلات تنبؤية في أداتها، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون الرصاصة الفضية في هذا الصدد وسيظل ركنًا أساسيًا لاتخاذ قرارات الأعمال المطلعة.

يساعد الذكاء الاصطناعي في تعزيز أمان الكود

من بداية التطوير حتى إصدار المنتج وتوزيعه داخل بنية العميل، يجب أن يكون الأمان في صدارة اهتمام المطورين. يحدث الكثير من انتهاكات البيانات وهجمات البرامج الضارة بسبب أخطاء الترميز التي تؤدي إلى فجوات قابلة للاستغلال في البرمجيات. الطريقة الوحيدة لتجنب هذه الكوارث هي العثور على هذه الأخطاء بشكل استباقي وتصحيحها. هذه الاستراتيجية الهامة تعرف باسم SecDevOps.

الذكاء الاصطناعي هو حليف المبرمجين الأفضل في هذا الصدد. يمكن للخوارزميات الاصطناعية استخدام المعلومات من مصادر عامة مثل قاعدة بيانات CVE من MITRE لتحقق من كل سطر من الكود للثغرات المعروفة التي تجعل التطبيق فريسة سهلة. الحماية تمتد إلى جميع مراحل دورة حياة البرمجيات. بعد التوزيع، يمكن للأدوات الذكية الكشف عن التهديدات الداخلية وهجمات اليوم الصفر بناءً على النشاط الشبكي المشبوه.

استخدام الذكاء الاصطناعي يتناسب مع سياق المبدأ الشائع المسمى “الانزياح 左”, الذي يهدف إلى العثور على العيوب وتصحيحها في أقرب وقت ممكن في عملية التطوير. هذه الممارسة تقلل التكاليف وتساعد مصنعي البرمجيات على تجنب الفخ الذي ينشأ عن الديون الفنية المذكورة أعلاه.

على جانب آخر، يتم استغلال هذه التقنية من قبل المجرمين الإلكترونيين. التقرير الأخير عن استغلال ChatGPT لإنشاء برامج ضارة هو مثال على الاتجاه المقلق. ومع ذلك، يمكن أن يؤدي تطبيق الذكاء الاصطناعي المتزايد إلى دمج الأمان في خط أنابيب CI/CD إلى جعل الميزان يهز في صالح القبعات البيضاء.

المضي قدمًا

الذكاء الاصطناعي已经 متكامل في نسيج تطوير البرمجيات، وستظل هذه الروابط تتزايد. في حين يجادل بعض المحللين بأن هذه التقنية على وشك جعل المبرمجين عاطلين عن العمل، تظهر هذه التنبؤات أنها بعيدة عن الواقع. في السنوات القادمة، من المحتمل أن تتبع تطور هذه الصناعة مسار أعمق في آليّة المهام المتكررة والعمليات التي يوجد فيها هامش خطأ بشري كبير. سيستمر الناس في كتابة البرمجيات، وسيقدم الذكاء الاصطناعي لهم يدًا مساعدة ودودة.