تسريع وتيرة تطوير البرامج باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي

يغير الذكاء الاصطناعي عالم تطوير البرمجيات. وفقًا لتقرير ®Gartner™ Magic Quadrant لمساعدي التعليمات البرمجية للذكاء الاصطناعي (الرابط موجود خارج موقع ibm.com)، سيستخدم 90% من مهندسي برمجيات المؤسسات مساعدي الذكاء الاصطناعي للتعليمات البرمجية بحلول عام 2028، بعد أن كانت النسبة أقل من 14% في مطلع عام 2024.* باستخدام هذه الحلول، يمكن للمطورين تعزيز الكفاءة والتغلب على التحديات الشائعة، مثل إدارة قواعد التعليمات البرمجية القديمة المعقدة ودمج اللغات البرمجية الجديدة وتأهيل المطورين. 

في عام 2024، في إطار تحدي ™IBM watsonx السنوي، دعت IBM موظفيها لتوضيح كيفية التغلب على هذه التحديات باستخدام ™IBM watsonx Code Assistant.

جرب الآلاف من موظفي IBM -في مئات من فرق المشاريع المختلفة- العديد من قدرات watsonx Code Assistant، بما في ذلك شرح التعليمات البرمجية وتوثيقها وإنشائها وإنشاء حالات الاختبار. وبفضل الوقت الذي تم توفيره، استطاعت الفرق تحقيق إنجازات جديدة، بالإضافة إلى أنها أصبحت نموذجًا يحتذى به بالنسبة إلى فرق التطوير في كل مكان.

* تقرير Gartner, Magic Quadrant لمساعدي التعليمات البرمجية للذكاء الاصطناعي، 19 أغسطس 2024. GARTNER هي علامة تجارية وعلامة خدمة مسجلة تابعة لشركة Gartner Inc. و/أو الشركات التابعة لها في الولايات المتحدة وخارجها وتُذكر في هذه الوثيقة بموجب تصريح. Magic Quadrant هي علامة تجارية مسجلة لشركة Gartner, Inc. و/أو الشركات التابعة لها وتُذكر في هذه الوثيقة بموجب تصريح. جميع الحقوق محفوظة.

استطاع أحد الفرق الفائزة في تحدي watsonx تطبيق برنامج watsonx Code Assistant على معضلة عمل عاجلة وحقق مكاسب كبيرة في الكفاءة. اكتسب هذا الفريق الصغير - وهو مزيج من مطوري المنتجات المخضرمين والمعينين مؤخرًا - أكثر من 50 مستودعًا غير موثق للتعليمات البرمجية والتي تحتوي على حوالي 750 ملف JavaScript. واجه الفريق احتمالية القيام بالتحليل اليدوي لأسابيع من أجل فهم قاعدة التعليمات البرمجية وتوثيقها بشكل صحيح.

للقيام بالتحدي، قام الفريق بتغذية 9 ملفات تحتوي على أكثر من 1000 سطر من التعليمات البرمجية في مساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي وقدم المطالبات للحل لإنتاج ملخصات من جملة واحدة لكل ملف.

كان آشر سكوت - أحد مطوري الفريق الجدد - يستخدم بالفعل watsonx Code Assistant لشرح أجزاء صغيرة من التعليمات البرمجية بنجاح، لكنه لم يكن متأكدًا من أدائه مع الملفات الأكبر حجمًا. يقول سكوت: "لم تكن لدينا توقعات كبيرة، ولكن جودته كانت بمثابة مفاجأة سارة لنا"، كما أضاف أن الحل كان فعالاً حتى في شرح التركيبات المتقدمة المكتوبة باستخدام تقنيات الترميز المختصرة. "لقد ساعدني ذلك على الارتقاء بمهاراتي إلى مستوى أعلى".

ويقول سكوت معلقًا على مراجعة الفريق للملخصات للتحقق من دقتها: "وجدنا أنها دقيقة حقًا، خصوصًا في توثيق واجهات برمجة التطبيقات".

كما أجرى جريج جاسبر - زميل سكوت المخضرم في الفريق - أيضًا تجاربًا تتعلق بقدرات watsonx Code Assistant في إنشاء التعليمات البرمجية. لا يتمثل دور جاسبر الأساسي في البرمجة، لكنه تمكن من إدخال مطالب باللغة الطبيعية في الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي المدمجة في الحل وإنشاء برنامج نصي لتحديد الملفات التي تحتاج إلى توثيق. يقول جاسبر: "لقد حولتها في دقائق معدودة، وكشفت هذه الشفرة عن 750 ملفًا من ملفات JavaScript التي كان علينا توثيقها".   

بناءً على تحليل الملفات المماثلة، يتوقع الفريق أن كل ملف من الملفات التسعة المستخدمة في التحدي ستستغرق 3 دقائق على الأقل في المتوسط لمراجعتها وتلخيصها يدويًا. وبفضل استخدام watsonx Code Assistant، قاموا بتلخيص كل ملف في حوالي 12 ثانية*. هذا توفير في الوقت بنسبة تتجاوز 90%.

وبينما يقوم الفريق بتطبيق watsonx Code Assistant على بقية قاعدة التعليمات البرمجية الخاصة بهم، يوضح سكوت "نحن نتحدث عن عمل كان يستغرق أسابيع من قبل وقد أنجزناه الآن في دقائق".

 

* الاختبار الداخلي مع عرض النطاق الترددي وزمن الاستجابة الأمثل لـ watsonx Code Assistant.