قادة الفكر

أفضل عائد لاستثمارك في الذكاء الاصطناعي الآن هو إصلاح الكود القديم، وليس كتابة كود جديد

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

كل عرض تقني لمنتج الذكاء الاصطناعي يبدأ بنفس الطريقة: مربع تحفيز فارغ، طلب بلغة إنجليزية بسيطة، وتطبيق يعمل بعد بضع دقائق. إنها خدعة حقيقية مثيرة. كما أنها، كما أظن، أقل ما يحدث في مجال الذكاء الاصطناعي في الشركات الآن.

العمل الأكثر أهمية يحدث في مكان أقل جمالا: داخل قواعد بيانات برمجية عمرها خمسة عشر عامًا لا يرغب أحد في لمسها، كتبها مهندسون غادروا الشركة منذ عقد من الزمن، وتشغيل منطق أعمال لا أحد فهمه تمامًا منذ سنوات. معظم تغطية الذكاء الاصطناعي تقلب الأمور رأسًا على عقب. الكود التوارثي ليس دين فني. إنه ذكاء أعمال متراكم: عقود من القرارات، مشفرة كبرمجيات، مع人们 الذين اتخذوا تلك القرارات غادروا منذ زمن.

تطوير التطبيقات الجديدة يحصل على فترات النطق. الكود القديم يحصل على المال، باحتياج، وعادة بدون الفهم اللازم لإنفاقه جيدًا.

النقص الحقيقي ليس المطورين، إنه الذاكرة

هذه ليست مشكلة معزولة. دراسة أجريت عام 2025 بواسطة شركة Pegasystems، التي أجريت بواسطة شركة Savanta عبر أكثر من 500 من محددي القرار في مجال تكنولوجيا المعلومات في جميع أنحاء العالم، تقدر أن الشركات الكبيرة ت浪ب أكثر من $370 مليون دولار في السنة من خلال عدم قدرتهم على تحديث الأنظمة التقليدية بفعالية، مع أكثر من 134 مليون دولار منها مربوط بالمشاريع التحويلية البطيئة والمكلفة.

عملنا مؤخرًا مع شركة توزيع بطاريات تعمل على أكثر من خمسة عشر تطبيقًا تراثيًا، وهو نوع من التوسع الذي يتراكم على مدار二十 عامًا من عمليات الاندماج والدمج والهندسين الذين يحلون مشكلة اليوم دون التفكير كثيرًا في غد.

من المهم أن ندرك أن هذا ليس مشكلة مواهب: توظيف المزيد من المطورين، والهجرة بشكل أسرع. لكن لا يمكنك توظيف طريقة للخروج من حقيقة أن الشخص الذي فهم لماذا يعمل الجزء على هذا النحو غادر الشركة في عام 2014. معظم الشركات الكبيرة تعاني من نقص في الذاكرة، وليس نقصًا في المواهب. وحتى وقت قريب، لم يكن هناك حل حقيقي لهذا على نطاق واسع. يمكنك دفع رواتب لمجموعة من المهندسين الكبار للاحتفاظ بالمعلومات المؤسسية في رؤوسهم إلى الأبد، أو تفقدها في اليوم الذي يغادرون فيه.

ما الذي يغيره الذكاء الاصطناعي بشكل حقيقي

لم نوجه أداة إنشاء كود إلى قاعدة الكود القديمة ونقول لها إعادة كتابة كل شيء؛ هذا هو بالضبط كيف تقوم بحذف منطق أعمال لم تكن تعرف أنه موجود. بدلاً من ذلك، استخدمنا وكلاء الذكاء الاصطناعي للقيام بالعمل الشاق أولاً: رسم كيفية الاتصال الفعلي بين التطبيقات الخمسة عشر، وتحديد القرارات المدفونة في المنطق التي لم يتم كتابةها في أي مكان آخر، والاحتفاظ بذلك السياق كشيء يمكن للمنظمة استجوابه، وليس شيئًا يعيش فقط في رأس مهندس.

لم يتم تقييم الوكلاء على مقدار الكود الذي أنشأوه. تم تقييمهم على مقدار المعرفة المؤسسية التي يمكنهم إظهارها والاحتفاظ بها. عمل المهندسون إلى جانبهم على الهجرة الفعلية وتوليد الاختبار، واختبار تفسير الوكلاء للمنطق التجاري مقابل كيفية سلوك النظام في الإنتاج، وليس بالثقة فقط. إشارة مفيدة كنا نراقبها: هل تفسير الوكيل لقاعدة مطابقة لنمط يمكننا التحقق منه بشكل مستقل في سجلات الإنتاج، أو كان تخمينًا معقولًا؟ الفجوة بين هذين هو بالضبط حيث تذهب مشاريع تحديث التراث بشكل خاطئ.

كان التقدير الأصلي للمشروع ثمانية أشهر ونصف. انتهى في أربعة، وهو ما يعادل 53% من الانخفاض. لكن النتيجة الأكثر ديمومة لم تكن الجدول الزمني. المعرفة المؤسسية التي كانت تتبخر كل مرة يغادر فيها مهندس الشركة أصبحت شيئًا يمكن للمنظمة الاحتفاظ به.

قضى مهندسو البرمجيات عقودًا في كتابة البرمجيات. قد تنفق العقد القادمة في حفرها، مع عمل الذكاء الاصطناعي كأثرية أكثر من كونه كاتبًا، ويعيد بناء بدقة المنطق المدفون في الكود الذي عاش أكثر من الناس الذين كتبوه.

إطار عمل خشن للقيام بذلك دون كسر الأشياء

المشاريع التي تنجح تتبع نفس التسلسل، سواء كان النظام محرك أسعار أو خط أنابيب مطالبات:

اكتشف: ارسم كيفية الاتصال الفعلي بين الأنظمة، وليس كيف ي कहतها مخطط الهيكلة من عام 2016.

افهم: اجعل الوكيل يظهر المنطق التجاري والافتراضات وراءه، بلغة بسيطة يمكن خبير المجال التحقق منها.

تحقق: قم بتحقق من تلك التفسيرات مقابل سلوك الإنتاج الفعلي، وليس فقط مقابل تعليقات الكود.

تحويل: اهجر أو أعيد بناء فقط بعد أن تثبت المراحل الثلاث الأولى، مع人类 يملكون الموافقة.

تخطى مباشرة إلى التحويل، وستكون غير moderne. أنت تلعب بالمنطق الذي لا تفهمه بعد.

لماذا هذا يهم ما وراء فرق الهندسة

الذاكرة المؤسسية لا تختفي فقط عندما يتقاعد مهندس كبير. أصبح عائقًا حادًا في اللحظات التي لا يمكن للشركة تحملها: خلال استحواذ، عندما يحتاج المالك الجديد إلى فهم ما اشتراه؛ خلال هجرة نظام تخطيط الموارد، عندما يجب ترجمة المنطق القديم إلى نظام جديد بشكل صحيح في المرة الأولى؛ خلال تدقيق الامتثال أو استجابة الحوادث، عندما يحتاج شخص ما إلى تفسير لماذا سلوك النظام على هذا النحو، تحت ضغط زمني، لمشرف لا يقبل “الشخص الذي بناه غادر في عام 2014” كإجابة.

عندما تعامل بهذه الطريقة، ي停止 تحديث التراث كونه بندًا هندسيًا ويتحول إلى سؤال متعلق بالمتانة التنظيمية، مما يعني أن ليس فقط مسؤولي تكنولوجيا المعلومات يجب أن يهتموا. إنه مسؤولو تكنولوجيا المعلومات الذين يفكرون في ما يحدث عندما يغادر الموظفون الفنيون الرئيسيون، وفرق الاندماج والاستحواذ التي تحاول تحديد ما هي التي تشتري، والمجالس التي تفكر في كمية المعرفة التشغيلية للشركة التي توجد في مكان ما غير الكود الذي لا يقرأه أحد حاليًا.

الاستثناء الذي يهم

لا شيء من هذا يعمل دون إشراف. الإصدار الأكثر خطورة من هذا النهج هو حيث يتم الثقة بتفسير الوكيل للقواعد التجارية القديمة دون التحقق، لأن الأنظمة التقليدية هي بالضبط المكان الذي تكلف افتراضات الذكاء الاصطناعي الثقة بشكل كبير. الاستقلالية الكاملة على أحدث микروسيرفيس الخاص بك هي رهان معقول. الاستقلالية الكاملة على محرك التسعير الذي لم يلمسه أحد منذ عام 2011 ليس كذلك. القيمة هي أن الذكاء الاصطناعي يجعل من الممكن أن نصبح مرة أخرى مهندسيين يفهمون الأعمال، في نظام لا يفهمه أحد حاليًا. إنه لا يُغنيهم.

أين أظن أن هذا سيذهب بعد ذلك

لعشرين عامًا، عاملت الشركات البرمجيات التقليدية كشيء للهروب منه: مركز تكلفة لتوفيره باحتياج وmodernizeه بأسرع ما يمكن من خلال الميزانية. أظن أن الذكاء الاصطناعي على وشك أن يكشف أن الكود القديم كان في الواقع أحد أهم مستودعات المعرفة التي بنتها الشركة. كان فقط بحاجة إلى شيء قادر على قراءته. الباحثون يوثقون بالفعل الجانب الآخر من هذا الحلقة: مراجعة أدبية متعددة الأصوات عام 2026 حول التطوير بمساعدة النماذج اللغة الكبيرة ت发现 أن سعي اليوم لتسريع الذكاء الاصطناعي يخلق “دين التكامل السريع”، كود يتم شحنه بشكل أسرع مما يمكن فهمه. تحديث التراث هو فقط هذا الحساب يأتي بعد جيل.

سأكون منزعجًا لمعرفة ما إذا كان قادة التكنولوجيا والهندسة الآخرون يرون نفس التحول: هل عائد استثمارك في الذكاء الاصطناعي يظهر أكثر في ما تبني، أو في ما تفهمه وتحافظ عليه أخيرًا؟ ومن أجل أي شخص حاول تشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي ضد نظام قديم غير مدокумент، أين تم الحفاظ على فهم الوكيل تحت التحقق، وأين انهار هادئًا؟

شيتان ساوندكار هو المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Coditation، وهي شركة هندسة بيانات وذكاء اصطناعي وهندسة منتجات تساعد منظمات الرعاية الصحية على نشر الذكاء الاصطناعي لتحسين الكفاءة التشغيلية. وهو أيضًا المؤسس لمنصة Plant360.ai، وهي منصة ذكاء اصطناعي للهندسة الصناعية والعمليات.