تطوير البرمجيات هي إحدى المجالات التي نشهد فيها بالفعل تأثيرات كبيرة منها الذكاء الاصطناعي التوليدي أدوات. والفوائد كثيرة، ومكاسب الإنتاجية الكبيرة متاحة حاليا للمؤسسات التي تتبنى هذه الأدوات. أ دراسة ماكينزي تدعي أن مطوري البرامج يمكنهم إكمال مهام البرمجة بسرعة تصل إلى الضعف باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي.

وجدت أبحاث الشركة الاستشارية، بشكل غير مفاجئ، أن مهام البرمجة المعقدة لم تتأثر بشدة باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، لذلك يمكن وضع حد للمخاوف بشأن استبدال الذكاء الاصطناعي للمطورين. ومع ذلك، هناك حالات استخدام "منخفضة التكلفة" حيث يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع إنتاجية الفريق بشكل كبير، وتحسين الأداء تجربة المطور.

ولكن قبل أن نتطرق إلى كيفية تأثير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، دعونا نتحدث بشكل عام عن تحسين إنتاجية المطورين باستخدام المنهجيات والأطر وأفضل الممارسات. الذكاء الاصطناعي التوليدي هو مجرد أداة واحدة في حزام الأدوات.

قياس وتحسين إنتاجية المطورين

قياس إنتاجية المطورين، مجموعة فرعية من إنتاجية الموظف، يمثل تحديا متعدد الأوجه. غالبًا ما تفشل المقاييس التقليدية، مثل سطور التعليمات البرمجية المكتوبة أو ساعات العمل، في التقاط تعقيدات سير العمل المعقد. وقد لا تعكس بشكل كافٍ الجودة أو التأثير الأوسع لعمل المطور، وقد يتطلب التقييم المناسب دمج عوامل خارجية مثل رضا العملاء. ومن الأهمية بمكان أن ندرك أن إنتاجية المطورين تمتد إلى ما هو أبعد من مجرد إنشاء التعليمات البرمجية؛ فهو يشمل تقديم مخرجات عالية الجودة ترضي العملاء باستمرار، مع التخفيف من مخاطر الإرهاق. عادةً ما يكون المطور المحترق شخصًا غير منتج.

مقاييس بحث وتقييم DevOps (DORA)، والتي تشمل مقاييس مثل تكرار النشر والمهلة الزمنية و يعني الوقت للتعافي، بمثابة مقاييس لتقييم كفاءة تقديم البرامج. تعمل مقاييس إنتاجية المطورين هذه على تمكين مديري الهندسة وكبار مسؤولي التكنولوجيا (CTOs) من قياس الأداء الفردي والجماعي بدقة.

تعمل أدوات إدارة المشاريع، مثل Jira المعتمدة على نطاق واسع، على تتبع التقدم وإدارة المهام وتسهيل تحليل المساهمة. يوفر تنفيذ إطار عمل SPACE — هندسة البرمجيات والإنتاجية والتحليلات والتعاون والكفاءة — نهجًا شاملاً لتطوير البرمجيات. تعمل مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، مثل نقاط القصة وأدوات الإنتاجية في الوقت الفعلي، كمعايير لقياس وتحسين إنتاجية مطوري البرامج بشكل مستمر.

يتطلب تنويع قياس الإنتاجية بما يتجاوز الأداء الفردي فهمًا شاملاً لديناميكيات الفريق. تعمل منصات التعاون مثل GitHub كمحفزات لثقافة الاتصال المفتوح ومراجعات التعليمات البرمجية التعاونية وطلبات السحب الميسرة. لا تمكن هذه المنصات أعضاء الفريق من التعلم من بعضهم البعض فحسب، بل توفر أيضًا مساحة جماعية لتعزيز المهارات. إن التقديم الاستراتيجي للميزات الجديدة والتسليم المتسق للتعليمات البرمجية عالية الجودة لا يعزز القدرة التنافسية للمنتج فحسب، بل يساهم أيضًا بشكل كبير في تحقيق رضا المستخدم النهائي.

DevOps ظهرت كمنهجية تحويلية تدمج ممارسات التطوير والعمليات بسلاسة، مما يؤدي إلى تحسين كفاءة دورة حياة تطوير البرمجيات. من خلال تعزيز التعاون بين المطورين وفرق العمليات، تهدف DevOps إلى تبسيط العمليات وتقليل المهلة الزمنية وزيادة تكرار النشر. ومن خلال القيام بذلك، فإنه يمهد الطريق لبيئة مواتية للابتكار والتحسين المستمر. تساعد DevOps على معالجة الاختناقات وإدارة الديون الفنية بشكل استباقي، مما يسمح ببيئة عمل تجعل المطورين سعداء ومستمرين.

يمكن لمديري الهندسة إجراء تحليل منتظم للمساهمات واستخدام هذه المعلومات لدمج أدوات جديدة ومعالجة مخاوف تجربة الموظفين، وتشكيل بيئة مواتية لإنتاجية المطورين. إن اعتماد نموذج YES (نجاحك الهندسي) يؤكد على أهمية تنمية ثقافة إيجابية وداعمة داخل الفريق، مما يعزز المناخ الذي يشجع الابتكار والإبداع. ويضمن هذا النهج الشامل قياس إنتاجية المطورين وتحسينها بطريقة لا تعزز الأداء الفردي والجماعي فحسب، بل تعزز أيضًا الرفاهية العامة للقوى العاملة في مجال التطوير.

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يساعد

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

القضاء على المهام المتكررة

غالبًا ما تتضمن البرمجة مهامًا بسيطة ومملة في بعض الأحيان، وهذا هو المكان الذي تتألق فيه أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية. يمكن تسريع العمل الروتيني المتكرر مثل كتابة الوظائف القياسية باستخدام ميزات الإكمال التلقائي. يمكن لأدوات مثل Codex الخاصة بـ OpenAI أن تقترح أسطرًا من التعليمات البرمجية أو وظائف كاملة بناءً على أوصاف اللغة الطبيعية. يمكن تسريع توثيق التعليمات البرمجية من خلال مساعدة المطورين على الالتزام تلقائيًا بتنسيقات وثائق محددة.

واجهات اللغة الطبيعية

الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يسهل لغة طبيعية واجهات لأدوات تطوير البرمجيات. قد يكون المطورون قادرين على التفاعل مع بيئات التطوير وأنظمة تصحيح الأخطاء والتحكم في الإصدار باستخدام أوامر اللغة الطبيعية، مما يجعل الوصول إليها أكثر سهولة لأولئك الذين ليس لديهم خبرة برمجية واسعة النطاق.

اقتراح الكود

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا المبتدئين من خلال تقديم اقتراحات وتفسيرات وإرشادات تراعي السياق أثناء كتابة التعليمات البرمجية. وهذا يمكن أن يؤدي إلى تسريع منحنى التعلم للمطورين الجدد وإضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى تطوير البرمجيات.

تحسين الكود

يمكن أن يقترح الذكاء الاصطناعي التوليدي تحسينات على التعليمات البرمجية الموجودة من خلال تحديد الأجزاء الزائدة أو غير الفعالة. يمكن أن يساعد ذلك في الحفاظ على جودة التعليمات البرمجية والأداء بمرور الوقت. يمكن العثور على المشكلات التي قد يكون من الصعب تحديدها بدقة وتصحيحها بسرعة أكبر من خلال تنفيذ الحلول التي يقترحها الذكاء الاصطناعي، والتي يمكن القيام بها تلقائيًا.

ترجمة الكود

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا ترجمة التعليمات البرمجية من لغة إلى أخرى، مما يؤدي إلى تبسيط عملية تحويل التعليمات البرمجية أو تحديث التطبيق المشاريع، مثل تحديث التطبيقات القديمة عن طريق تحويل COBOL إلى Java.

اختبار الكود

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

الكشف عن الأخطاء

من خلال تحليل قواعد التعليمات البرمجية الكبيرة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي مساعدة فرق تطوير البرمجيات في تحديد الأخطاء وإصلاحها تلقائيًا. يمكن أن يؤدي هذا إلى برامج أكثر قوة وموثوقية، بالإضافة إلى دورات تطوير أسرع.

بيئات التطوير الشخصية

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي في إنشاء بيئات تطوير مخصصة تتكيف مع تفضيلات المطورين الفردية وأنماط البرمجة. وهذا من شأنه أن يعزز الإنتاجية ويجعل تجربة البرمجة أكثر راحة للمبرمجين.

التوثيق المحسن

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي الفرق الهندسية في إنشاء الوثائق من خلال تلخيص وظائف التعليمات البرمجية وشرح الخوارزميات وتوفير السياق. يمكن أن يكون هذا مفيدًا للحفاظ على وثائق المشروع الواضحة والمحدثة.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي لبرامج الترميز

يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي في البرمجة عن طريق الاستفادة آلة التعلم النماذج التي يتم تدريبها على مجموعات بيانات كبيرة من التعليمات البرمجية. هذه النماذج قادرة على فهم بنية وتركيب لغات البرمجة.

التدريب المسبق على النموذج

يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مسبقًا على مجموعات بيانات ضخمة تحتوي على أمثلة متنوعة من التعليمات البرمجية المكتوبة بلغات برمجة مختلفة. أثناء التدريب المسبق، يتعلم النموذج التنبؤ بالكلمة أو الرمز المميز التالي في تسلسل من التعليمات البرمجية بناءً على سياق الكلمات السابقة. تسمح هذه العملية للنموذج بالتقاط بناء الجملة والدلالات والأنماط المتأصلة في لغات البرمجة المختلفة.

فهم السياق

عندما يتم تقديمه مع موجه ترميز أو استعلام، يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي بمعالجة المدخلات ويستخدم المعرفة المكتسبة لفهم السياق والقصد. يأخذ النموذج في الاعتبار العلاقات بين عناصر التعليمات البرمجية المختلفة، مثل المتغيرات والوظائف وهياكل التحكم، لإنشاء تعليمات برمجية ذات صلة وصحيحة من الناحية النحوية.

رمز الجيل

باستخدام الأنماط المستفادة والفهم السياقي، يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي بإنشاء مقتطفات من التعليمات البرمجية كمخرجات. يعتمد الكود الذي تم إنشاؤه على موجه الإدخال ويتبع بنية وأسلوب لغات البرمجة التي تم تدريب النموذج عليها.

التكيف مع ردود فعل المستخدم

غالبًا ما تحتوي نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية على آليات للتكيف والتحسين بناءً على تعليقات المستخدمين. يمكن للمطورين تقديم ملاحظات حول التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها، مما يساعد النموذج على تحسين فهمه وتحسين المخرجات المستقبلية. تساهم حلقة التعليقات التكرارية هذه في قدرة النموذج على إنشاء تعليمات برمجية أكثر دقة وملاءمة للسياق مع مرور الوقت.

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي التوليدي في البرمجة يعد أداة قوية، إلا أنه ليس بديلاً عن الإبداع وحل المشكلات والخبرة في المجال للمطورين البشريين. إنه بمثابة أداة تعزيز، حيث يساعد المطورين في مهام البرمجة وتقديم الاقتراحات وربما تسريع جوانب معينة من عملية التطوير. يجب على المطورين استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بمسؤولية، والتحقق من صحة التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بدقة واستكمال مخرجاتها بخبراتهم وفهمهم.

حالة استخدام افتراضية

تخيل مبرمجًا مكلفًا بتنفيذ ميزة معقدة لمشروع تطبيق ويب. وفي مواجهة التحدي المتمثل في معالجة البيانات المعقدة وعرض المحتوى الديناميكي، قررت دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في سير عمل التطوير الخاص بها لتسريع عملية البرمجة. تبدأ بتحديد متطلبات الميزة الجديدة بعناية، وتغليف المنطق الأساسي والبنية في موجه الترميز. ومن خلال الاستفادة من أداة الذكاء الاصطناعي الإبداعية التي تم تدريبها على مجموعة بيانات متنوعة من أكواد تطوير الويب، قامت بإدخال موجه الترميز الخاص بها، مما دفع النموذج إلى إنشاء مقتطف كود أولي يتماشى مع المتطلبات المحددة بشكل مستقل. يتضمن هذا الكود الذي تم إنشاؤه وظائف لمعالجة البيانات ومعالجة الأحداث وعرض المحتوى الديناميكي.

إنها تدخل في عملية تكرارية لتحسين وضبط الكود الذي تم إنشاؤه. ومن خلال هذا التفاعل، تتأكد من أن التعليمات البرمجية التي ينشئها الذكاء الاصطناعي تلتزم باتفاقيات الترميز الخاصة بالمشروع والفروق الدقيقة في الهندسة المعمارية. وبما أن الكود الذي تم إنشاؤه يلبي الآن رضاها، فقد قامت بدمجه في قاعدة التعليمات البرمجية الموجودة لتطبيق الويب. على الرغم من عملية التطوير المتسارعة التي يسهلها الذكاء الاصطناعي التوليدي، فإنها تدرك الدور الذي لا غنى عنه للتحقق البشري في الاختبار الشامل لضمان صحة الميزة واستجابتها وموثوقيتها.

إن دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في سير عملها لا يؤدي إلى تسريع عملية البرمجة فحسب، بل يمكّنها أيضًا من تخصيص المزيد من الوقت لجوانب التصميم عالية المستوى، واعتبارات تجربة المستخدم والاختبار الشامل. توضح حالة الاستخدام هذه كيف يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي كحليف قيم، مما يزيد من قدرات المطورين ويساهم في الكفاءة والجودة الشاملة لدورة حياة تطوير البرمجيات.

بدء

مساعد رمز آي بي إم واتسونكس تستفيد من الذكاء الاصطناعي التوليدي لتسريع عملية التطوير مع الحفاظ على مبادئ الثقة والأمن والامتثال في جوهرها. يمكن للمطورين ومشغلي تكنولوجيا المعلومات تسريع جهود تحديث التطبيقات وإنشاء أتمتة لتوسيع نطاق بيئات تكنولوجيا المعلومات بسرعة. يتم تشغيل Watsonx Code Assistant بواسطة نماذج مؤسسة IBM Granite التي تتضمن أحدث نماذج اللغة الكبيرة المصممة للتعليمات البرمجية، والموجهة لمساعدة فرق تكنولوجيا المعلومات على إنشاء تعليمات برمجية عالية الجودة باستخدام التوصيات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بناءً على طلبات اللغة الطبيعية أو المصدر الحالي شفرة.

اكتشف Watsonx Code Assistant