9 طرق لتعزيز إنتاجية المطورين باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي

تطوير البرمجيات هو أحد المجالات التي نشهد فيها بالفعل تأثيرات كبيرة من أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي. المزايا عديدة، وتتوفر حاليًا مكاسب إنتاجية كبيرة للمؤسسات التي تتبنى هذه الأدوات. تبين دراسة من McKinsey أن مطوري البرمجيات يمكنهم إكمال مهام البرمجة بسرعة تصل إلى الضعف باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي.

توصلت أبحاث الشركة الاستشارية، كما هو متوقع، إلى أن مهام البرمجة المعقدة لم تتأثر بشدة باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، لذا يمكن وضع المخاوف بشأن حلول الذكاء الاصطناعي محل المطورين جانبًا. ومع ذلك، توجد حالات استخدام سهلة حيث يمكن للذكاء الاصطناعي أن يسرع إنتاجية الفريق بشكل كبير، ويحسن تجربة المطورين.

ولكن قبل أن نتناول كيفية إحداث أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي لهذا التأثير، دعونا نتحدث بشكل عام عن تحسين إنتاجية المطورين من خلال المنهجيات وأُطر العمل وأفضل الممارسات. الذكاء الاصطناعي التوليدي هو مجرد أداة واحدة ضمن مجموعة الأدوات المتاحة.

يمثل قياس إنتاجية المطورين، وهي جزء من إنتاجية الموظفين، تحديًا متعدد الأوجه. غالبًا ما تفشل المقاييس التقليدية، مثل أسطر التعليمات البرمجية المكتوبة أو ساعات العمل، في تسجيل تفاصيل سير العمل المعقدة. وقد لا تعكس بشكل كافٍ الجودة أو التأثير الأوسع لعمل المطور، وقد يتطلب التقييم المناسب دمج عوامل خارجية مثل رضا العملاء. من الضروري إدراك أن إنتاجية المطورين لا تقتصر على إنشاء التعليمات البرمجية؛ فهي تتضمن تقديم مخرجات فائقة الجودة تُرضي العملاء باستمرار، مع الحد من مخاطر الإرهاق. عادةً ما يكون المطور المنهك غير منتج.

تُستخدم المقاييس البحثية والتقييمية في عمليات التطوير (DORA)، التي تشمل مقاييس مثل تكرار النشر، ومدة التنفيذ، ومتوسط الوقت اللازم للتعافي، كمعايير لتقييم كفاءة تسليم البرمجيات. تُمكّن مقاييس إنتاجية المطورين هذه مديري الهندسة ومديري التكنولوجيا (CTOs) من تقييم أداء الأفراد والفرق بدقة.

تعمل أدوات إدارة المشاريع، مثل Jira المعتمدة على نطاق واسع، على تتبع التقدم المحرز وإدارة المهام وتسهيل تحليل الإسهامات. يقدم تنفيذ إطار العمل SPACE لهندسة البرمجيات والإنتاجية والتحليلات والتعاون والكفاءة منهجًا شاملاً لتطوير البرمجيات. تُستخدم مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، مثل نقاط القصة وأدوات الإنتاجية في الوقت الفعلي كمعيار لقياس وتحسين إنتاجية مطوري البرمجيات باستمرار.

يتطلب تنويع قياس الإنتاجية بما يتجاوز الأداء الفردي فهمًا شاملاً لديناميكيات العمل الجماعي. تعمل منصات التعاون مثل GitHub كمحفزات لثقافة التواصل المفتوح والتقييمات التعاونية للتعليمات البرمجية وطلبات السحب الميسرة. ولا تقتصر هذه المنصات على تمكين أعضاء الفريق من التعلم من بعضهم فحسب، بل توفر أيضًا مساحة جماعية لتعزيز المهارات. لا يعزز الطرح الإستراتيجي للمزايا الجديدة والتسليم المتسق للتعليمات البرمجية فائقة الجودة الميزة التنافسية للمنتج فحسب، بل يسهم أيضًا بشكل كبير في إرضاء المستخدم النهائي.

برزت عمليات التطوير (DevOps) كمنهجية تحويلية تدمج بسلاسة ممارسات التطوير والعمليات، ما يحسن كفاءة عملية تطوير البرمجيات. ومن خلال تعزيز التعاون بين المطورين وفرق العمليات، تهدف عمليات التطوير إلى تبسيط العمليات، وتقليل مدة التنفيذ، وزيادة معدل النشر. وبذلك، تمهد الطريق لبيئة ملائمة للابتكار والتحسين المستمر. تساعد عمليات التطوير على معالجة الأعطال وإدارة الديون التقنية بشكل استباقي، ما يتيح بيئة عمل تحافظ على رضا المطورين واستمرارهم في العمل.

يمكن لمديري الهندسة إجراء تحليل منتظم للإسهامات واستخدام هذه المعلومات لدمج أدوات جديدة ومعالجة مخاوف تجربة الموظفين، ما يشكل بيئة ملائمة لإنتاجية المطورين. يؤكد تبني نموذج YES (Your Engineering Success) على أهمية تنمية ثقافة إيجابية وداعمة داخل الفريق، ما يعزز جوًا يشجع الابتكار والإبداع. يضمن هذا النهج الشامل قياس إنتاجية المطورين وتحسينها بطريقة لا تعزز فقط أداء الأفراد والفريق، بل تعزز أيضًا الرفاهية العامة للقوى العاملة في التطوير.

يوجد عدد من الطرق التي يمكن للذكاء الاصطناعي من خلالها تبسيط سير عمل التطوير. وفيما يلي بعض حالات الاستخدام الأكثر شيوعًا:

التخلص من المهام الروتينية

غالبًا ما تتضمن البرمجة مهامَّ بسيطة وأحيانًا روتينية، وهنا يبرز دور أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي. يمكن تسريع الأعمال الروتينية المتكررة مثل كتابة الدوال القياسية باستخدام مزايا الإكمال التلقائي. ويمكن لأدوات مثل Codex من OpenAI اقتراح أسطر من التعليمات البرمجية أو دوال كاملة بناءً على أوصاف اللغة الطبيعية. ويمكن تسريع عملية توثيق التعليمات البرمجية من خلال مساعدة المطورين على الالتزام تلقائيًا بتنسيقات الوثائق المحددة.

واجهات اللغة الطبيعية

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تسهيل واجهات اللغة الطبيعية لأدوات تطوير البرمجيات. قد يتمكن المطورون من التفاعل مع بيئات التطوير وتصحيح الأخطاء وأنظمة التحكم في الإصدار باستخدام أوامر اللغة الطبيعية، ما يجعلها أكثر سهولة لمن لا يملكون خبرة واسعة في البرمجة.

اقتراح التعليمات البرمجية

كما يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي مساعدة المبتدئين من خلال تقديم اقتراحات وتفسيرات وإرشادات ملائمة للسياق في أثناء كتابة التعليمات البرمجية. ويمكن أن يؤدي ذلك إلى تسريع منحنى التعلم للمطورين الجدد وإضفاء الطابع الديمقراطي على تنفيذ عمليات تطوير البرمجيات.

تحسين التعليمات البرمجية

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي اقتراح تحسينات على التعليمات البرمجية الموجودة من خلال تحديد الأجزاء الزائدة أو غير الفعالة. وذلك يمكن أن يساعد على الحفاظ على جودة التعليمات البرمجية وأدائها مع مرور الوقت. يمكن العثور على المشكلات التي قد يصعب تحديدها وتصحيحها بسرعة أكبر بكثير من خلال تطبيق الحلول المقترحة من الذكاء الاصطناعي، والتي يمكن حتى أن تُنفذ بشكل تلقائي.

ترجمة التعليمات البرمجية

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا ترجمة التعليمات البرمجية من لغة إلى أخرى، ما يسهل تحويل التعليمات البرمجية أو مشاريع تحديث التطبيقات، مثل تحديث التطبيقات القديمة عن طريق تحويل COBOL إلى Java.

اختبار التعليمات البرمجية

يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في إنشاء حالات الاختبار تلقائيًا. يمكنه تحليل التعليمات البرمجية وتوليد مدخلات الاختبار، ما يساعد على تحسين نطاق الاختبار وتحديد المشكلات المحتملة في وقت مبكر من عملية التطوير.

اكتشاف الأخطاء

من خلال تحليل قواعد التعليمات البرمجية الكبيرة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي مساعدة فرق تطوير البرمجيات على تحديد الأخطاء وحتى إصلاحها تلقائيًا. ويمكن أن يؤدي ذلك إلى الحصول على برمجيات أفضل جودة وموثوقية، بالإضافة إلى دورات تطوير أسرع.

بيئات التطوير المخصصة

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي على إنشاء بيئات تطوير مخصصة تتكيف مع تفضيلات المطورين الشخصية وأساليب البرمجة. وهذا سيعزز الإنتاجية ويجعل تجربة البرمجة أكثر راحة للمبرمجين.

تعزيز التوثيق

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي مساعدة الفرق الهندسية على إنشاء الوثائق من خلال تلخيص وظائف التعليمات البرمجية وشرح الخوارزميات وتوفير السياق. وهذا يمكن أن يكون مفيدًا للحفاظ على وثائق المشاريع واضحة ومحدثة.

يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي في البرمجة من خلال الاستفادة من نماذج التعلم الآلي المدربة على مجموعات بيانات كبيرة من التعليمات البرمجية. وهذه النماذج تتمكن من فهم بنية وقواعد لغات البرمجة.

التدريب المسبق للنماذج

نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مدربة مسبقًا على مجموعات بيانات هائلة تحتوي على أمثلة متنوعة من التعليمات البرمجية المكتوبة بلغات برمجة مختلفة. في أثناء التدريب المسبق، يتعلم النموذج كيفية التنبؤ بالكلمة أو الرمز المميز التالي في تسلسل من التعليمات البرمجية بناءً على سياق الكلمات السابقة. تسمح هذه العملية للنموذج بتسجيل قواعد اللغة والدلالات والأنماط المتأصلة في لغات البرمجة المختلفة.

فهم السياق

عندما يُعرض عليه موجِّه برمجة أو استعلام، يعالج نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي المدخلات ويستخدم معرفته المكتسبة لفهم السياق والمقصد. يأخذ النموذج في الحسبان العلاقات بين عناصر التعليمات البرمجية المختلفة، مثل المتغيرات والدوال وهياكل التحكم، لإنشاء تعليمات برمجية صحيحة وذات صلة.

إنشاء التعليمات البرمجية

باستخدام الأنماط المكتسبة والفهم السياقي، ينتج نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مقتطفات من التعليمات البرمجية كمخرجات. تعتمد التعليمات البرمجية المولدة على موجه الإدخال وتتبع هيكل وأسلوب لغات البرمجة التي تدرب النموذج عليها.

التكيف مع تعليقات المستخدمين

غالبًا ما تحتوي نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي على آليات للتكيف مع تعليقات المستخدمين والتحسين بناءً عليها. يمكن للمطوّرين تقديم تعليقات على التعليمات البرمجية المولدة، ما يساعد النموذج على تعزيز فهمه وتحسين المخرجات المستقبلية. تسهم حلقة التغذية الراجعة التكرارية هذه في قدرة النموذج على إنشاء تعليمات برمجية أكثر دقة وملاءمة للسياق بمرور الوقت.

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال البرمجة يُعد أداة فائقة الإمكانات، فإنه لا يغني عن الإبداع وحل المشكلات وخبرة المطورين البشر. فهو يعمل كأداة تعزيز، تساعد المطورين في مهام البرمجة، وتقدم اقتراحات، وربما تسرّع جوانب معينة من عملية التطوير. يجب على المطورين استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل مسؤول، والتحقق من صحة التعليمات البرمجية المولدة بدقة، واستكمال مخرجاته بخبرتهم وفهمهم الخاص.

تخيل مبرمجة مكلفة بتنفيذ ميزة معقدة لمشروع تطبيق ويب. وفي مواجهة التحدي المتمثل في معالجة البيانات المعقدة وعرض المحتوى الديناميكي، قررت دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في سير عملها التطويري بهدف تسريع عملية البرمجة. تبدأ بتحديد متطلبات الميزة الجديدة بعناية، وتضمين المنطق الأساسي والبنية في موجِّه البرمجة. باستخدام أداة الذكاء الاصطناعي التوليدي المدربة على مجموعة البيانات المتنوعة من التعليمات البرمجية لتطوير الويب، تدخل موجِّه البرمجة الخاص بها، ما يدفع النموذج إلى توليد مقتطف أولي من التعليمات البرمجية متوافق بشكل تلقائي مع المتطلبات المحددة. تشمل هذه التعليمات البرمجية المولدة دوالَّ لمعالجة البيانات، والتعامل مع الأحداث، وعرض المحتوى الديناميكي.

وهي تدخل في عملية متكررة لتنقيح التعليمات البرمجية المُنشأة وضبطها. ومن خلال هذا التفاعل، تضمن أن التعليمات البرمجية المولدة بالذكاء الاصطناعي تلتزم بقواعد البرمجة والتفاصيل المعمارية الخاصة بالمشروع. ونظرًا إلى أن التعليمات البرمجية المولدة تلبي الآن رضاها، فإنها تدمجها في قاعدة التعليمات البرمجية الحالية لتطبيق الويب. على الرغم من تسريع عملية التطوير التي سهلها الذكاء الاصطناعي التوليدي، فإنها تدرك الدور الحاسم للتحقق البشري في الاختبارات الدقيقة لضمان صحة الميزة واستجابتها وموثوقيتها.

لا يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في سير عملها إلى تسريع عملية البرمجة فحسب، بل يمكّنها أيضًا من تخصيص المزيد من الوقت لجوانب التصميم الأعلى مستوى واعتبارات تجربة المستخدم والاختبار الشامل. توضح حالة الاستخدام هذه كيفية عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي كحليف قيم، يعزز الإمكانات ويسهم في الكفاءة العامة وعملية تطوير البرمجيات.

تستفيد IBM watsonx Code Assistant من الذكاء الاصطناعي التوليدي لتسريع عملية التطوير مع الحفاظ على مبادئ الثقة والأمان والامتثال في جوهرها. ويستطيع المطورون ومشغلو تكنولوجيا المعلومات تسريع جهود تحديث التطبيقات وإنشاء الأتمتة لتوسيع نطاق بيئات تكنولوجيا المعلومات بسرعة. تعتمد watsonx Code Assistant على نماذج الأساس من IBM Granite والتي تتضمن نماذج لغوية كبرى متطورة مصممة للبرمجة، وهي مصممة لمساعدة فرق تكنولوجيا المعلومات على إنشاء تعليمات برمجية فائقة الجودة باستخدام التوصيات المولدة بالذكاء الاصطناعي استنادًا إلى طلبات اللغة الطبيعية أو مصدر الرمز الموجود.