استبدال المهندسين بالذكاء الاصطناعي قد يبدو خيارًا جذابًا للعديد من المؤسسات، لكن هل هو الخيار الصحيح؟ في هذا المقال، نستعرض المخاطر والدروس المستفادة من بعض الحوادث البارزة.
ما الذي يمكن أن يسوء إذا استبدلت مؤسسة جميع مهندسيها بالذكاء الاصطناعي؟
دخلت أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي، والبرمجة بأسلوب “الفايب”، والسرب الوكيل إلى السوق بشكل دراماتيكي ومذهل، حيث تقدر قيمة سوق أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي بـ 4.8 مليار دولار ومن المتوقع أن تنمو بمعدل 23% سنويًا. تواجه المؤسسات تحديات مع وكلاء البرمجة بالذكاء الاصطناعي وما يجب فعله بشأن المبرمجين البشريين المكلفين.
لا تنقصهم النصائح. يقدر الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI أن الذكاء الاصطناعي يمكنه أداء أكثر من 50% مما يمكن أن يفعله المهندسون البشريون. قبل ستة أشهر، قال الرئيس التنفيذي لشركة Anthropic إن الذكاء الاصطناعي سيكتب 90% من الشيفرات خلال ستة أشهر. وذكر الرئيس التنفيذي لشركة Meta أنه يعتقد أن الذكاء الاصطناعي سيحل محل المهندسين المتوسطين “قريبًا”. وبالنظر إلى عمليات تسريح العمال الأخيرة في مجال التكنولوجيا، يبدو أن العديد من التنفيذيين يتبنون هذه النصائح.
يعتبر مهندسو البرمجيات وعلماء البيانات من بين أعلى خطوط الرواتب تكلفة في العديد من الشركات، وقد يكون قادة الأعمال والتكنولوجيا مغريين لاستبدالهم بالذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، تظهر الفشل البارز الأخير أن المهندسين وخبراتهم لا تزال قيمة، حتى مع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي بشكل مثير للإعجاب.
كارثة SaaStr
جيسون ليمكين، رائد الأعمال التكنولوجي ومؤسس مجتمع SaaS SaaStr، كان يقوم ببرمجة تطبيق شبكة SaaS وأخذ يغرّد تجربته. بعد أسبوع تقريبًا من مغامرته، اعترف لجمهوره أن شيئًا ما كان يسير بشكل خاطئ. لقد حذف الذكاء الاصطناعي قاعدة بيانات الإنتاج الخاصة به على الرغم من طلبه “تجميد الشيفرة والإجراءات”. هذا هو النوع من الأخطاء الذي لا يرتكبه مهندس ذو خبرة (أو حتى شبه خبرة).
إذا كنت قد عملت يومًا في بيئة برمجة احترافية، فأنت تعلم أنه يجب عليك فصل بيئة التطوير عن الإنتاج. يُمنح المهندسون المبتدئون وصولاً كاملاً إلى بيئة التطوير (فهذا أمر حيوي للإنتاجية)، لكن الوصول إلى الإنتاج يُمنح بناءً على الحاجة فقط لعدد قليل من المهندسين الكبار الأكثر موثوقية. السبب وراء هذا الوصول المحدود هو بالضبط لهذا الاستخدام: لمنع المهندس المبتدئ من إسقاط الإنتاج عن طريق الخطأ.
في الواقع، ارتكب ليمكين خطأين. أولاً: بالنسبة لشيء حاسم مثل الإنتاج، لا يُمنح الوصول إلى جهات غير موثوقة (لا نعتمد على الطلب من مهندس مبتدئ أو ذكاء اصطناعي بلطف). ثانيًا، لم يفصل بين التطوير والإنتاج. في محادثة عامة لاحقة على LinkedIn، اعترف ليمكين، الذي يحمل ماجستير إدارة الأعمال التنفيذية من جامعة ستانفورد ودكتوراه في القانون من بيركلي، أنه لم يكن على دراية بأفضل ممارسة لفصل قواعد بيانات التطوير والإنتاج.
الدروس المستفادة لقادة الأعمال هي أن ممارسات البرمجة الأساسية لا تزال سارية. يجب علينا دمج على الأقل نفس قيود الأمان للذكاء الاصطناعي كما نفعل مع المهندسين المبتدئين. ومن المحتمل أن نحتاج إلى معاملة الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر عدائية: هناك تقارير تفيد بأنه، مثل HAL في فيلم ستانلي كوبريك 2001: ملحمة الفضاء، قد يحاول الذكاء الاصطناعي كسر بيئة العمل الخاصة به لتحقيق مهمة ما. مع المزيد من البرمجة بأسلوب “الفايب”، ستصبح الحاجة إلى مهندسين ذوي خبرة يفهمون كيفية عمل أنظمة البرمجيات المعقدة ويمكنهم تنفيذ الحواجز المناسبة في عمليات التطوير أكثر إلحاحًا.
اختراق Tea
شون كوك هو مؤسس ورئيس شركة Tea، وهو تطبيق موبايل أُطلق في عام 2023، مصمم لمساعدة النساء على المواعدة بأمان. في صيف عام 2025، تعرضوا لـ “اختراق”: تم تسريب 72,000 صورة، بما في ذلك 13,000 صورة تحقق وصور لبطاقات هوية حكومية، على منتدى النقاش العام 4chan. والأسوأ من ذلك، أن سياسة الخصوصية الخاصة بشركة Tea تعد بأن هذه الصور سيتم “حذفها على الفور” بعد التحقق من المستخدمين، مما يعني أنهم انتهكوا سياستهم الخاصة بالخصوصية.
أستخدم كلمة “اختراق” بين قوسين لأن الحادثة تنبع أقل من براعة المهاجمين وأكثر من عدم كفاءة المدافعين. بالإضافة إلى انتهاك سياسات بياناتهم الخاصة، ترك التطبيق دلو تخزين Firebase غير مؤمن، مما عرض بيانات المستخدم الحساسة للإنترنت العام. إنه مكافئ رقمي لقفل باب منزلك ولكن ترك الباب الخلفي مفتوحًا مع مجوهرات عائلتك تتدلى بشكل بارز على مقبض الباب.
بينما لا نعرف ما إذا كانت السبب الجذري هو البرمجة بأسلوب “الفايب”، يبرز اختراق Tea الانتهاكات الكارثية الناجمة عن أخطاء أمنية أساسية وقابلة للتجنب بسبب عمليات تطوير سيئة. إنها نوع من الثغرات التي تتعامل معها عملية هندسية منضبطة ومدروسة. للأسف، فإن الدفع المستمر للضغوط المالية، حيث تكون ثقافة “التحرك بسرعة وكسر الأشياء” هي عكس ذلك، والبرمجة بأسلوب “الفايب” تزيد من تفاقم المشكلة.
كيف تتبنى وكلاء البرمجة بالذكاء الاصطناعي بأمان؟
فكيف يجب على قادة المؤسسات والتكنولوجيا التفكير في الذكاء الاصطناعي؟ أولاً، هذه ليست دعوة للتخلي عن الذكاء الاصطناعي في البرمجة. قدرت دراسة معهد MIT Sloan أن الذكاء الاصطناعي يؤدي إلى زيادات في الإنتاجية تتراوح بين 8% و39%، بينما وجدت دراسة McKinsey انخفاضًا بنسبة 10% إلى 50% في الوقت المستغرق لإكمال المهام باستخدام الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، يجب أن نكون على دراية بالمخاطر. لا تختفي الدروس القديمة في هندسة البرمجيات. تشمل هذه الدروس العديد من الممارسات المثبتة، مثل التحكم في الإصدارات، والاختبارات الآلية، وفحوصات الأمان مثل SAST/DAST، وفصل بيئات التطوير والإنتاج، ومراجعة الشيفرة، وإدارة الأسرار. إذا كان هناك شيء، فإنها تصبح أكثر أهمية.
يمكن للذكاء الاصطناعي توليد الشيفرات أسرع بـ 100 مرة من سرعة كتابة البشر، مما يعزز وهم الإنتاجية الذي يعد نداءً مغريًا للعديد من التنفيذيين. ومع ذلك، فإن جودة الشيفرات التي يتم توليدها بسرعة لا تزال قيد النقاش. لتطوير أنظمة الإنتاج المعقدة، تحتاج المؤسسات إلى الخبرة المدروسة والموسعة للمهندسين البشريين.
تيان هوي ميشيل لي هو رئيس معهد Pragmatic ومؤسس ورئيس The Data Incubator.
اقرأ المزيد من كتابنا الضيوف. أو، فكر في تقديم منشور خاص بك! انظر إرشاداتنا هنا.
في النهاية، يجب على المؤسسات أن تتبنى الذكاء الاصطناعي بحذر، مع الحفاظ على أفضل ممارسات البرمجة لضمان الأمان والجودة في الإنتاج.
