الذكاء الاصطناعي لم يقلل من قيمة كبار المهندسين، بل جعلهم أكثر قيمة
كانت هندسة البرمجيات تتبع مساراً واضحاً.
تعلم المبتدئون قواعد اللغة (syntax). تعلم المستوى المتوسط الأنظمة. تعلم كبار المهندسين التقدير المهني.
ثم وصل الذكاء الاصطناعي. الآن يمكن لأي شخص إنتاج الكود في ثوانٍ. يكتب الذكاء الاصطناعي الدوال (functions)، والواجهات البرمجية (APIs)، والاختبارات، والوثائق.
يعتقد البعض أن هذا يضر بالمهندسين ذوي الخبرة، ويتساءلون لماذا تحتاج الشركات إلى كبار المهندسين إذا كان الذكاء الاصطناعي هو من يكتب الكود.
العكس هو الصحيح؛ فالذكاء الاصطناعي يزيد من قيمة كبار المهندسين.
يعتقد الكثيرون أن الهندسة تتعلق بكتابة الكود، ولكن غالباً ما يكون الكود هو الجزء السهل.
العمل الصعب يتضمن هذه الأسئلة:
- ما المشكلة التي نحلها؟
- ما هي المقايضات التي نقوم بها؟
- كيف يتناسب هذا مع النظام الحالي؟
- ما هي المخاطر؟
- كيف سنقوم بصيانة هذا بعد ستة أشهر؟
- ماذا يحدث عندما تتغير المتطلبات؟
يتولى الذكاء الاصطناعي عملية التنفيذ، لكنه لا يمكنه تحمل المسؤولية. ويقضي كبار المهندسين معظم وقتهم في تحمل المسؤولية.
يمكن للمهندس القوي والمهندس الضعيف الآن إنتاج كود متشابه، لكن الكود المتشابه لا يعني جودة متشابهة.
يعمل الذكاء الاصطناعي مع أي شيء تعطيه إياه.
- إذا كانت المتطلبات غامضة، سيظل الذكاء الاصطناعي ينتج مخرجات.
- إذا كانت البنية البرمجية (architecture) فوضوية، سيتبع الذكاء الاصطناعي هذه الفوضى.
- إذا كانت القيود مفقودة، سيقوم الذكاء الاصطناعي بوضع افتراضات.
يرى المهندسون ذوو الخبرة هذه المشكلات مبكراً. الذكاء الاصطناعي لا يحل محل التقدير المهني، بل يظهر بوضوح متى يغيب هذا التقدير.
قبل الذكاء الاصطناعي، كانت السرعة هي عنق الزجاجة. أما الآن، فتقوم الفرق بإنتاج الكود بشكل أسرع مما يمكنهم فحصه. لقد انتقلت القيمة.
العوائق الجديدة هي:
- وضوح المتطلبات
- القرارات المعمارية (Architectural decisions)
- تحليل المخاطر
- التحقق
- تحديد الأولويات
- فهم المنتج
هذه مهارات كبار المهندسين، وتزداد أهميتها مع انخفاض تكاليف التنفيذ.
فكر في الذكاء الاصطناعي كأداة رافعة (leverage). المهندس الجيد يستخدم الذكاء الاصطناعي لإنتاج قيمة أكبر، بينما يستخدمه المهندس الضعيف لإنتاج المزيد من الأخطاء.
تحتاج المؤسسات إلى أشخاص يمكنهم:
- تحديد قيود جيدة
- تقسيم المشكلات الكبيرة إلى مهام صغيرة
- مراجعة التغييرات التي يجريها الذكاء الاصطناعي
- اكتشاف المخاطر الخفية
- الحفاظ على جودة النظام
تغيرت الأداة، لكن الحاجة بقيت كما هي.
السؤال المهني لا يتعلق بكتابة الكود بسرعة، بل يتعلق باتخاذ قرارات هندسية صائبة.
توليد الكود يصبح أرخص كل عام، أما التقدير السليم فلا.
قد يكتب الذكاء الاصطناعي الكود، ولكن يجب على البشر تحديد ما يجب بناؤه وما إذا كان يعمل. هذا العمل يظل بشرياً.
Source: https://dev.to/artcalo/ai-didnt-make-senior-engineers-less-valuable-it-made-them-more-valuable-3jfn
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi