كلما كتب الذكاء الاصطناعي المزيد من الكود، زادت أهمية هندسة البرمجيات
كانت كتابة الكود تمثل الجزء الأصعب في تطوير البرمجيات.
اليوم، يقوم الذكاء الاصطناعي بكتابة الدوال (functions)، وواجهات برمجة التطبيقات (APIs)، واختبارات الوحدة (unit tests) في ثوانٍ معدودة. وهذا يجعل بناء البرمجيات أسرع وأقل تكلفة.
لكن الكود الرخيص يؤدي إلى مشكلة جديدة: التعقيد.
عندما يصبح إنتاج الكود سهلاً، تقوم الفرق بإنتاج المزيد منه. يضيفون المزيد من الخدمات، والميزات، وعمليات التكامل. وبدون خطة، يؤدي ذلك إلى حدوث فوضى.
يجيب الذكاء الاصطناعي على سؤال: "كيف أبني هذا؟" بينما تجيب هندسة البرمجيات على سؤال: "هل يجب أن أبنيها بهذه الطريقة؟"
هذه مهام مختلفة. الذكاء الاصطناعي يبني القطع، ولكن يجب عليك أنت تصميم النظام.
تركز هندسة البرمجيات على: • القابلية للتوسع (Scalability) • الموثوقية (Reliability) • قابلية الصيانة (Maintainability) • الأمان (Security) • النمو المستقبلي
النظام ليس مجرد مجموعة من الملفات، بل هو مجموعة من العلاقات. يجب عليك أن تقرر: • أي خدمة تمتلك البيانات؟ • أين يكمن المنطق البرمجي (logic)؟ • كيف تتواصل الخدمات مع بعضها البعض؟ • ماذا يحدث عندما تفشل إحدى الخدمات؟
لا يحل الذكاء الاصطناعي هذه المشكلات لأنه يفتقر إلى السياق. فهو لا يعرف أهداف عملك، أو حجم فريقك، أو خارطة الطريق طويلة المدى الخاصة بك.
قيمة المهندس بدأت تتغير.
بدأت نقطة الاختناق تنتقل من كتابة الكود إلى تصميم الأنظمة. لن يكون أفضل المطورين هم الأسرع في كتابة الكود، بل سيكونون أولئك الذين يديرون التعقيد ويتخذون قرارات تقنية ذكية.
يجعل الذكاء الاصطناعي التنفيذ سهلاً، لكنه يجعل فهم الأنظمة أكثر صعوبة.
كلما كتب الذكاء الاصطناعي المزيد من الكود، زادت حاجتك إلى هندسة برمجية قوية. تنجح البرمجيات بناءً على كيفية تعاملها مع النمو والتغيير، وليس بناءً على سرعة إنتاجها.
Source: https://dev.to/md_mijanur_molla/the-more-ai-writes-code-the-more-architecture-matters-51c
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi