لماذا يعمل المطورون الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي لساعات أطول؟

سكان من المفترض أن تكون هندسة البرمجيات هي الفوز الأسهل للذكاء الاصطناعي. واليوم، أصدرت شركات مثل OpenAI، وAnthropic، وMicrosoft، وGoogle جميع منتجات الذكاء الاصطناعي الموجهة خصيصًا للبرمجة. ووجدت دراسة استقصائية شملت ما يقرب من 5000 متخصص في مجال التكنولوجيا، والتي صدرت في تقرير العام الماضي من قبل فريق أبحاث وتقييم DevOps (DORA) التابع لشركة Google، أن 90 بالمائة من المشاركين قالوا إنهم يستخدمون الذكاء الاصطناعي في العمل – مع أكثر من 80 بالمائة قالوا إن التكنولوجيا عززت إنتاجيتهم.

يقول ناثن هارفي، الذي يقود فريق DORA: “نرى أغلبية كبيرة من الأشخاص يعتمدون على الذكاء الاصطناعي لإنجاز عملهم، على الأقل بقدر معتدل، وهو أمر رائع حقًا”.

يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء تعليمات برمجية لكل شيء بدءًا من تطبيقات الويب والهاتف المحمول وحتى أدوات إدارة البيانات. غالبًا ما يقوم بأتمتة بعض العناصر المملة للمهمة، مثل بناء البنية التحتية للاختبار وتحديث البرامج للتشغيل على الأجهزة والأنظمة الجديدة. في بعض الحالات، يمكن حتى للمطورين عديمي الخبرة إنشاء نماذج أولية عملية ببساطة عن طريق وصف نواياهم لأنظمة الذكاء الاصطناعي في عملية تسمى غالبًا “ترميز التفاعل”، وهو مصطلح صاغه الباحث والمؤسس المشارك لشركة OpenAI أندريه كارباثي. لكن كتابة التعليمات البرمجية ليست سوى جزء من الوظيفة؛ لا يزال يتعين على المطورين التحقق من قيامه بما هو مفترض وإصلاحه في حالة فشله.

حول دعم الصحافة العلمية

إذا كنت تستمتع بهذا المقال، ففكر في دعم صحافتنا الحائزة على جوائز من خلال الاشتراك. من خلال شراء اشتراك، فإنك تساعد على ضمان مستقبل القصص المؤثرة حول الاكتشافات والأفكار التي تشكل عالمنا اليوم.

ومن النتائج الأخرى التي توصل إليها تقرير DORA أنه في حين يبدو أن فعالية المبرمجين الفرديين ترتفع مع استخدام الذكاء الاصطناعي، فإن “عدم استقرار تسليم البرامج” يرتفع أيضًا – وهو تقييم لمدى تكرار الحاجة إلى التراجع عن التعليمات البرمجية أو تصحيحها بعد الإصدار لمعالجة المشكلات غير المتوقعة.

يقول هارفي: “كلما استخدمت المزيد من الذكاء الاصطناعي، من المرجح أن تتراجع عن التغييرات التي أدخلتها على الإنتاج”. “ومن الواضح أن هذا شيء تريد تجنبه.”

على الرغم من تزايد مهارة الذكاء الاصطناعي في كتابة التعليمات البرمجية، إلا أنه لا يلغي الحاجة إلى هندسة البرمجيات البشرية. لا يزال المطورون في كثير من الأحيان بحاجة إلى صياغة تعليمات برمجية مخصصة – أو على الأقل تعديل مخرجات أداة الذكاء الاصطناعي – للتعامل مع الحالات غير العادية أو احتياجات العمل المحددة التي قد لا تنعكس في بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي. ولا يزال يتعين عليهم أيضًا التأكد بعناية من أن البرامج التي يتم إنشاؤها بواسطة الآلة تعمل تمامًا كما هو مقصود وتفي بمعايير الشركة.

لا تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي على تقصير يوم العمل تلقائيًا. في بعض أماكن العمل، تشير الدراسات إلى أن الذكاء الاصطناعي قد كثف الضغوط للتحرك بشكل أسرع من أي وقت مضى.

إذا لم يتمكن أصحاب العمل من إدارة آثاره، فقد يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى تفاقم التوتر والإرهاق بين مهندسي البرمجيات. وفي تقرير نشر في هارفارد بزنس ريفيو في فبراير، وجد باحثون في كلية هاس لإدارة الأعمال بجامعة كاليفورنيا في بيركلي أن الموظفين في إحدى شركات التكنولوجيا الأمريكية تولوا المزيد من المهام، وعملوا بوتيرة أسرع وعملوا لساعات أطول بعد اعتماد الذكاء الاصطناعي. حتى من دون إلزام الشركة باستخدام هذه التكنولوجيا، بدأ الموظفون في تحفيز الذكاء الاصطناعي أثناء الغداء والاستراحات والاجتماعات، حيث وجد البعض أن فترات التوقف السابقة أقل إثارة. وحذر الباحثون من أن هناك خطرًا من أن تؤدي الإثارة الأولية وتعزيزات الإنتاجية إلى إفساح المجال للإرهاق وانخفاض جودة الإنتاج وزيادة معدل دوران الموظفين.

هذا الضغط لا يحدث في الفراغ. بعد سنوات من تسريح العمال على مستوى الصناعة وتفويض الشركات لتحقيق الكفاءة، غالبًا ما يتم نشر الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع توقع أن أولئك الذين تركوا وراءهم سيفعلون المزيد بموارد أقل.

بالإضافة إلى ذلك، وجد تقرير تقييم أكثر من 500 مطور، والذي صدر في أواخر العام الماضي من قبل شركة Multititudes، وهي شركة مقرها في نيوزيلندا تساعد الشركات على تتبع ممارسات هندسة البرمجيات وتحسينها، مؤشرات على أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يزيد من إنتاجية العمال ولكن أيضًا ساعات العمل. في المتوسط، قام المهندسون بدمج 27.2% من “طلبات السحب” – وهي حزم من التعليمات البرمجية التي تمت الموافقة على إدراجها في مشاريع البرمجيات الحالية. لكنهم شهدوا أيضًا ارتفاعًا بنسبة 19.6% في “الالتزامات خارج ساعات العمل” – أي عمليات إرسال أعمال البرمجة خارج جداولهم العادية. قد يكون ذلك علامة على المشاكل القادمة.

تقول لورين بيت، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Multitudes: “إذا كان العمل خارج ساعات العمل في ازدياد، فهذا ليس جيدًا للشخص”. “يمكن أن يؤدي إلى الإرهاق.”

لا يثبت تقرير Multititudes بشكل قاطع أن الذكاء الاصطناعي تسبب بشكل مباشر في التغييرات المقاسة، لكن يقول بيت إن المقابلات تشير إلى أن التغييرات الملحوظة في ساعات العمل بين المهندسين من المحتمل أن تكون علامة على أن الشركات تتوقع إنتاجية أكبر من الموظفين في عصر الذكاء الاصطناعي.

وتقول: “كان الناس يشعرون بضغوط إضافية لإنجاز المزيد من العمل، ويبدو أن ذلك ساهم في زيادة ساعات عملهم”.

في حين أشارت بعض الأبحاث إلى أن المطورين الأقل خبرة قد يكونون من بين أولئك الذين يستفيدون أكثر من مساعدة الذكاء الاصطناعي، وأن البرمجة الحيوية يمكن أن تسمح للأشخاص ذوي الخلفية البرمجية البسيطة ببناء برامج قابلة للتشغيل، يشير تقييم حديث من Anthropic إلى أن الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي قد يؤثر على تطوير مهارات البرمجة.

في تقرير صدر في يناير، وجد باحثون في الأنثروبيك أن مهندسي البرمجيات الذين يعملون مع مكتبة برمجيات جديدة شهدوا زيادة صغيرة وغير ذات أهمية إحصائية في السرعة عندما قاموا بحل مهمة بمساعدة الذكاء الاصطناعي مقارنة بمجموعة مراقبة تعمل دون مساعدة الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، عندما تم سؤال المبرمجين حول مكتبة البرامج بعد المهمة، سجلت المجموعة التي حصلت على مساعدة الذكاء الاصطناعي نتيجة أقل بنسبة 17% من المجموعة الخالية من الذكاء الاصطناعي. أولئك الذين طرحوا أسئلة حول الذكاء الاصطناعي بدلاً من الاعتماد عليه فقط لإنشاء التعليمات البرمجية كان أداؤهم أفضل بشكل عام، لكن الباحثين أثاروا مخاوف من أن استخدام الذكاء الاصطناعي لإكمال المهام بأسرع ما يمكن تحت ضغط مكان العمل قد يكون ضارًا بالتطوير المهني للمهندسين.

بالإضافة إلى ذلك، لاحظوا أن أكبر فجوة في أداء الاختبار كانت في الأسئلة المتعلقة بتصحيح أخطاء التعليمات البرمجية – وهي عملية العثور على العيوب التي تؤدي إلى خلل في التعليمات البرمجية وإصلاحها. بمعنى آخر، قد يواجه المطورون المبتدئون الذين يعتمدون بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي صعوبة ليس فقط في كتابة التعليمات البرمجية بأنفسهم ولكن أيضًا في فهم ووضع اللمسات النهائية على التعليمات البرمجية التي أنشأوها في المقام الأول. في تصريح ل ساينتفيك أمريكان, قالت الباحثة الأنثروبولوجية جودي هانوين شين إن الهدف “لا ينبغي أن يكون استخدام الذكاء الاصطناعي لتجنب الجهد المعرفي، بل يجب أن يكون استخدام الذكاء الاصطناعي لتعميقه”.

بالفعل، لاحظ الباحثون في جامعة كاليفورنيا في بيركلي أن المهندسين يمكن أن يجدوا أنفسهم يساعدون زملاء العمل الذين قاموا بإنشاء حلول برمجية غير مكتملة من خلال البرمجة الديناميكية. وقد أبلغت بعض المشاريع مفتوحة المصدر عن ارتفاع في عمليات التقديم منخفضة الجودة والمعتمدة على الذكاء الاصطناعي، مما يستنزف وقت المطورين الأساسيين.

يأتي ذلك بعد أن أشارت ورقة عمل كلية هارفارد للأعمال لعام 2025 إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي إلى قيام مطوري المصادر المفتوحة بتحويل وقتهم من التعامل مع مهام إدارة المشروع، مثل مراجعة مساهمات التعليمات البرمجية والاحتفاظ بقوائم المشكلات التي يتعين على المساهمين إصلاحها، إلى إنشاء التعليمات البرمجية بأنفسهم.

يقول مانويل هوفمان، المؤلف المشارك للورقة البحثية والأستاذ المساعد لنظم المعلومات في كلية بول ميراج للأعمال بجامعة كاليفورنيا في إيرفين: “يمكنك القيام بذلك بنفسك الآن، لذلك ليست هناك حاجة كبيرة للتفاعل كثيرًا مع الآخرين”. “وهذا ليس بالضرورة أمرا سيئا.”

ومع ذلك، فإن مثل هذا الاستخدام للذكاء الاصطناعي قد يحد من وجود قناة أخرى أمام المبرمجين الأقل خبرة لصقل مهاراتهم، وتطوير الشبكات المهنية، وتوسيع سيرتهم الذاتية.

وبما أن الذكاء الاصطناعي يعيد تعريف معنى الإنتاجية، فإن هياكل مكان العمل التي تمنع الإرهاق، وتحافظ على أعباء العمل تحت السيطرة، وتوفر سبل التقدم والتدريب، قد تكون أكثر أهمية من أي وقت مضى.

يقول هارفي: “عندما تحدث أشياء عظيمة، وتضيف بعض الذكاء الاصطناعي إلى هذا المزيج، فمن المحتمل أن تتحسن”. “وعندما تحدث أشياء مؤلمة، (و) تضيف بعض الذكاء الاصطناعي إلى هذا المزيج، (فإنك) على الأرجح ستشعر بهذا الألم بشكل أكثر حدة قليلاً.”