أظهر تقرير جديد من شركة جارتنر أن أكثر من 80% من مهندسي البرمجيات يحتاجون إلى اكتساب مهارات جديدة، مثل هندسة اللغات الطبيعية وتوليد الاسترجاع المعزز (RAG)، لضمان استمرارية وظائفهم في ظل الانتشار المتزايد للذكاء الاصطناعي التوليدي.
وأشار التقرير إلى أن الذكاء الاصطناعي لن يحل محل المهندسين، بل سيفتح لهم مجالات جديدة. وقال فيليب والش، كبير المحللين في جارتنر، إن الشائعات حول قدرة الذكاء الاصطناعي على تقليل الحاجة للمهندسين البشر قد تكون مبالغ فيها، حيث ستظل الخبرة والإبداع البشري أساسيين لتقديم خدمات معقدة.
كما أكد والش على أهمية استثمار المؤسسات في منصات تطوير الذكاء الاصطناعي، مشيرًا إلى ضرورة تطوير مهارات فرق هندسة البيانات لضمان تكامل الأدوات والعمليات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.
حدد التقرير ثلاث مراحل لتأثير الذكاء الاصطناعي على تطوير البرمجيات. في المرحلة الأولى، ستعمل أدوات الذكاء الاصطناعي على تعزيز الإنتاجية عن طريق تحسين سير العمل الحالي. في المرحلة الثانية، ستتجاوز هذه الأدوات الحدود عبر أتمتة المهام التي يقوم بها مهندسو البرمجيات، مما سيؤدي إلى إنشاء معظم التعليمات البرمجية بواسطة الذكاء الاصطناعي. أما في المرحلة الطويلة الأمد، فسوف تسعى المؤسسات لتوظيف مهندسي برمجيات ذوي مهارات عالية لتلبية الطلب المتزايد على البرمجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
أظهر استطلاع شمل 300 مؤسسة في الولايات المتحدة والمملكة المتحدة أن حوالي 56% من مهندسي البرمجيات يرون أن وظائف مهندسي الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هي الأكثر طلبًا، ومع ذلك، أقر العديد منهم بعدم امتلاكهم المهارات اللازمة لدمج هذه التطبيقات.
برزت استخدامات الذكاء الاصطناعي في تطوير التعليمات البرمجية كفرصة واعدة، مما أدى إلى زيادة ملحوظة في أدوات التشفير الذكية مثل GitHub Copilot وAnthropic’s Claude. في هذا السياق، حصلت شركة Supermaven الناشئة على 12 مليون دولار في جولة تمويلها الأولى، مما يعكس اهتمام السوق في هذا المجال.
لكن النقاش حول فوائد الذكاء الاصطناعي في البرمجة لا يزال قائمًا. أظهرت دراسات انخفاض جودة التعليمات البرمجية الناتجة عن نماذج الذكاء الاصطناعي، ووجدت دراسة على 800 مطور يستخدمون GitHub Copilot أن 41% منهم شهدوا زيادة في الأخطاء ضمن طلبات السحب أثناء استخدام الأداة.
