تخفيض الديون التقنية في عام 2026

عندما تستحوذ شركة ما على شركة، فإنها تتطلع بشكل طبيعي إلى ميزانيتها العمومية للتعرف على قيمتها. ويُعد الدين المالي، الذي يظهر كقروض أو التزامات يجب سدادها في نهاية المطاف، عنصر مباشر نسبيًا لتحليله في عملية الاستحواذ.

ولكن هناك نوع آخر من الديون يزداد أهمية في هندسة البرمجيات لا يتم احتسابه رسميًا. وتظهر الديون التقنية في شكل تعليمات برمجية هشة وبنى وأنظمة قديمة غير قادرة على التكيف مع التقنيات والاتجاهات الناشئة.

في كلتا الحالتين، يكون لدى المستحوذين خيارات يتعين عليهم القيام بها، وغالبًا ما تنطوي على مقايضات كبيرة. ويمكنهم سداد "رأس المال" عن طريق سداد القروض، أو في مثال الديون التقنية، إعادة هيكلة الأنظمة. ويمكنهم إعادة هيكلتهم من خلال إعادة التفاوض على شروط مالية أو تحديث تدريجي لمجموعة التكنولوجيا. أو يمكنهم ببساطة قبول عبء الديون والتعامل مع عواقب انخفاض المرونة المالية أو التقنية.

تمامًا مثل الديون المالية، فإن الديون التقنية تميل إلى التراكم بمرور الوقت. وكل طريق مختصر يتم اتخاذه اليوم يجعل العمل المستقبلي أبطأ وأكثر خطورة وأكثر تكلفة، ما يخلق ضغوطًا لمزيد من الطرق المختصرة، ما يؤدي إلى مزيد من الفوضى والمزيد من التأخير، حلقة مفرغة.

ومع ازدياد صعوبة العمل على قواعد البرمجة، يستغرق الأمر وقتًا أطول لإضافة ميزات جديدة، ويتجنب المهندسون إجراء تحديثات خوفًا من كسر شيء ما. ويتم وضع التعليمات البرمجية الجديدة فوق التعليمات البرمجية القديمة، مع آثار جانبية غير متوقعة. المركبات المعقدة. تتكاثر الأخطاء، مما يؤدي إلى ثغرات أمنية محتملة. ويبدأ المطورون في الشعور وكأنهم يقضون كل وقتهم في إخماد الحرائق وبناء الحلول، في حين أنهم يفضلون بناء شيء جديد ومثير بدلاً من رعاية الأنظمة القديمة.

يتذمر المطورون. يغادر الموظفون الذين هم أكثر دراية بالأنظمة القديمة، مما يؤدي إلى فقدان المعرفة المؤسسية. تتوسع أوقات الإعداد. الوثائق تتضرر، ما يؤدي إلى تكرار العمل واللجوء إلى إصلاحات سريعة تتجاوز المشاكل الأكبر.

البحث في معهد IBM Institute for Business Value يُظهر أن المؤسسات التي تأخذ في الاعتبار تكلفة معالجة الديون التقنية بالكامل في حالات أعمال الذكاء الاصطناعي تتوقع عائد استثمار أعلى بنسبة 29% مقارنةً بتلك التي لا تفعل ذلك. ويميل المنطق في الاتجاه المعاكس: تجاهل نتائج الديون التقنية يؤدي إلى انخفاض عائد الاستثمار بنسبة 18% إلى 29%. إنها فترة مثيرة للاهتمام لتكنولوجيا المعلومات، لأن أدوات برمجة الذكاء الاصطناعي اجتاحت المجال، سواء للأفضل أو للأسوأ. وتُعد نفس التقنية التي يمكن أن تزيد من الديون التقنية أداة قوية لحل هذه الديون.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يضخم مدى سرعة تراكم تأثير الديون التقنية لأن الذكاء الاصطناعي يتصدر المجموعة التقنية. على سبيل المثال، بينما تجعل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من السهل توليد كميات كبيرة من التعليمات البرمجية بسرعة ودعم الميزات دون فهم عميق، قد تتأخر معايير البرمجة ومراجعة التعليمات البرمجية في الخلف.

يتم وضع قوالب المطالبة، وإطارات عمل تنسيق الذكاء الاصطناعي، ومسارات الاسترجاع، وحلقات الوكيل في طبقات أعلى الأنظمة الحالية، ولكنها يمكن أن تحجب ما يفعله النظام بالفعل، مما يجعل تصحيح الأخطاء أكثر صعوبة. لذلك عندما يتعطل شيء ما، لا يكون من الواضح دائمًا ما الذي تعطل ولماذا. ويمكن أن يكون الفشل خفيًا ويؤدي إلى سلوكيات غير متوقعة في نهاية المطاف.

يقدم الذكاء الاصطناعي فئات جديدة من الديون أيضًا، مثل المطالبات الهشة التي تعمل فقط في سياقات محددة، وبيانات الاسترجاع منخفضة الجودة، وانحراف النماذج. ونظرًا لأن النماذج تتغير باستمرار، يمكن أن يؤدي هذا التغير إلى انهيار في دورة حياة الذكاء الاصطناعي بسبب "ديون التوافق". حتى الشركات الناشئة الذكية يمكن أن تبدأ في مراكمة ديون تقنية جديدة منذ اليوم الأول، نظرًا لسرعة تحرك التكنولوجيا.

غالبًا ما يرتبط توليد التعليمات البرمجية للذكاء الاصطناعي وحركة "البرمجة بالجو العام" "بالنموذج الذي سيتعامل معه"، ما يؤجل التعقيد إلى نموذج اللغة الكبيرة. ويمكن أن يؤدي غياب منطق واضح، مقارنةً بالبرمجة التقليدية، إلى أنظمة غير مصممة بشكل جيد وسلوكيات غير متوقعة.

يعتمد تخفيض الديون التقنية على القدرة على قياس الديون. ولكن قياس الديون التقنية يمكن أن يكون معقدًا، على الرغم من أنه يمكن قياس آثاره، مثل دورات التطوير الأبطأ، وفرق التطوير المحبطة، وتأخر عمليات التسليم.

تقيس مقاييس التسليم مدى كفاءة الفريق في شحن البرامج وصيانتها. وتشير أوقات التسليم ومعدلات الفشل التغييرات إلى وجود مشكلات تتعلق بالديون التقنية.

هناك أيضًا مؤشرات على مستوى التعليمات البرمجية التي تقدم رؤية أقرب للديون الأساسية، مثل مقاييس جودة التعليمات البرمجية. ويساعد التعقيد الدوري وتكرار التعليمات البرمجية ووجود "روائح التعليمات البرمجية" على تحديد مدى صعوبة إجراء تغييرات على قاعدة التعليمات البرمجية، مما يؤثر بشكل مباشر على قابلية صيانتها.

لكن التدقيق في التعليمات البرمجية ليس كافيًا، لأنه غالبًا ما يفشل في فهم كيف تؤدي الديون التقنية إلى نتائج غير مرغوب فيها وإعادة عمل واسعة النطاق. يمكن أن يساعد قياس حجم الأخطاء، وعيوب المنتجات، وأوقات الانضمام وغيرها من المشاكل للمطورين في الإشارة إلى السبب الأساسي في تكنولوجيا المعلومات. كم من الوقت يقضيه مطورو البرمجيات في حلّ المشاكل العاجلة مقارنةً بإطلاق الميزات؟

تاريخيًا، كان يعتبر إدارة الديون التقنية مهمة شاقة في تكنولوجيا المعلومات، وهو أمر يتم في الخلفية بدافع الضرورة وغالبًا ما يغفل عنه أصحاب المصلحة الرئيسيون. لكن في عصر الذكاء الاصطناعي، تصبح إدارة ديون التكنولوجيا مسألة وجودية، ذات أهمية كافية لجذب انتباه الإدارة العليا. ووفقا لبحث IBV، يقول 81% من المديرين التنفيذيين إن الديون التقنية تعيق بالفعل نجاح الذكاء الاصطناعي. ويعتقد 69% أنها ستجعل بعض المبادرات غير قابلة للتحمّل ماليًا.

على الرغم من أن الأتمتة قد تزيد من الديون التقنية سوءًا، إلا أن المساعدة البرمجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تعد بحل قوي. وتتراكم الديون التقنية في تكنولوجيا المعلومات، ويُعد تركيز الاستثمارات حيث يحدث هذا التراكم بشكل أكبر نهجًا ذكيًا.

تعمل إعادة هيكلة التعليمات البرمجية على تغيير الهيكل الداخلي للتعليمات البرمجية للبرامج من دون تعديل أدائه الخارجي أو التأثير في وظائفه. وبدلاً من إجراء تنظيف يدوي للتعليمات البرمجية القديمة لفرض أنماط متسقة وتبسيط الوظائف المعقدة للغاية، يمكن للممارسين تشغيل إعادة هيكلة مستهدفة عبر مستودعات كاملة وتحديث الأنماط تدريجيًا، مما يحول مشروع كبير إلى عملية إدارة الديون المستمرة، مما يجعل الصيانة الروتينية أكثر قابلية للتوسع.

يُعدّ غياب السياق أحد أكبر مصادر الديون. يمكن لأدوات توثيق الذكاء الاصطناعي إنشاء الوثائق للأنظمة القديمة وشرح ما الذي تفعله الوظائف فعليًا. فبإمكانها إزالة التعليمات البرمجية المكررة واقتراح فرص الدمج. ويؤدي هذا إلى تقليل وقت الإعداد وتبسيط عملية التطوير، مما يقلل من الخوف من كسر شيء ما عند لمس التعليمات البرمجية القديمة.

يمكن للاختبار الآلي أن يساعد المطورين في العثور بسرعة على الأخطاء المخفية والتخلص منها وتعديل التعليمات البرمجية القديمة بأمان. ويمكن أن يسرع هذا التقدم في كل سباق ويقلل من تراكم الأخطاء من خلال إصلاحات فعالة للأخطاء، مما يمنع حدوث انحدارات مكلفة. وغالبًا لا تكون العائق الحقيقي هو التعليمات البرمجية السيئة، بل عدم وجود بيئة آمنة لتغييرها. ويمكن للذكاء الاصطناعي قراءة وفهم دلالات التعليمات البرمجية، واستنتاج السلوك المقصود للتعليمات البرمجية أو وحدة معينة، وإنشاء حالات اختبار ذات معنى بناءً على هذا الفهم. ويمكن لأعضاء الفريق أن يطلبوا من الذكاء الاصطناعي إنشاء اختبارات تغطي الحافة وتعكس السلوك الحالي، وتشغيل هذه الاختبارات لتحديد خط الأساس، ثم إعادة هيكلة التعليمات البرمجية وإعادة الاختبار.

يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل الأنظمة على مستوى عال، وتحديد المكونات والتبعيات المترابطة، واقتراح مسارات ترقية تشكل خارطة طريق استراتيجية تأخذ في الاعتبار كيفية عمل المكونات المترابطة. وهذا مفيد بشكل خاص في عمليات الترحيل واسعة النطاق، والتي يمكن أن تكون محفوفة بالمخاطر. ويساعد الذكاء الاصطناعي من خلال ترجمة التعليمات البرمجية بين إطارات العمل واللغات، وتحديث واجهات برمجة التطبيقات عبر العديد من الملفات، والحفاظ على الاتساق أثناء الانتقالات.

وفقًا لدراسة IBV، من المتوقع أن ترتفع حصة الذكاء الاصطناعي من إنفاق تكنولوجيا المعلومات من حوالي 11% إلى أكثر من 18%. وسيتطلب هذا النمو إعطاء الأولوية لخفض الديون، وإلا فإن الاستثمار في الذكاء الاصطناعي قد يتعرض للإضعاف بسبب التكاليف التي لا تظهر في الميزانية العمومية.

غالبًا ما يُنظر إلى إدارة الديون التقنية على أنها مشكلة هندسية، ولكنها مشكلة ثقافية أيضًا. ويتعلق الأمر بهيكلة الفرق ومواءمة الحوافز بقدر ما يتعلق بتنظيف التعليمات البرمجية القديمة.

في العديد من المؤسسات، تتم مكافأة فرق الهندسة ضمنيًا لتقديم ميزات جديدة بسرعة، ويتم تقليل أهمية الصيانة على المدى الطويل. وتؤكد خارطة الطريق على النتائج الواضحة للمستخدمين النهائيين، وغالبًا ما تفشل الجهود المبذولة لخفض الديون المستقبلية في منافسة هذا الحافز. وبمرور الوقت، يؤدي هذا إلى حدوث خلل يكافئ المطورين على زيادة الديون التقنية بدلاً من تقليلها.

الفرق المنعزلة وعمليات سير العمل المجزأة يمكن أن تزيد من تفاقم المشكلة. وعندما يتم توزيع ملكية النظام على العديد من الأطراف المعنية، لا يشعر أي فريق واحد بالمسؤولية عن سلامته العامة، وقد تضر القرارات التي يتم اتخاذها لصالح فريق ما فعليًا فريقا آخر. ويمكن أن يكون للقرارات قصيرة المدى التي يتخذها فريق واحد تأثيرات غير متوقعة ودائمة. ومع عدم وجود مالك واضح، لا يوجد فريق فردي مسؤول عن صيانة النظام وتحسينه بمرور الوقت. تصبح التعليمات البرمجية الجديدة بسرعة "تعليمات برمجية قديمة".

وبالإضافة إلى التغيير التنظيمي لمعالجة المسؤولية والتعاون بين الفرق، فإن تحويل مشروع تخفيض الديون التقنية إلى عملية مستمرة هو نهج ضروري. وتُعد إدارة المشاريع الدقيقة هي المفتاح لتحديد الديون التقنية ومعالجتها من خلال التقييمات المنتظمة للتعليمات البرمجية.

يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تنظيم تحليل التعليمات البرمجية من خلال خفض تكلفة مهام الصيانة الروتينية، مما يسمح للفرق بمعالجة الديون التقنية تدريجيًا بدلاً من تأجيل التحسينات إلى مستقبل لا يبدو أنه سيأتي أبدًا، مما يؤدي في النهاية إلى وجود تعليمات برمجية عالية الجودة. وبمرور الوقت، تتضاعف هذه المكاسب، مما يؤدي إلى جودة برامج أعلى ونتائج أعمال أفضل.