أقضي وقتاً في كتابة الكود أقل من أي وقت مضى
أنا أقوم ببناء برمجيات أكثر من أي وقت مضى.
لم يقلل الذكاء الاصطناعي من عملي الهندسي، بل غيّر شكل الهندسة.
قبل خمس سنوات، كنت أقيس الإنتاجية بعدد أسطر الكود أو بطلبات السحب المدمجة (merged pull requests). كنت أعتقد أن كتابة المزيد من الكود تعني خلق المزيد من القيمة. كنت مخطئاً، فقد كان ذلك مجرد أسهل شيء يمكن قياسه.
اليوم، أصبح يوم عملي مختلفاً. أقضي وقتاً أقل في كتابة الكود، وأقضي وقتاً أطول في:
• مراجعة الكود الذي يولده الذكاء الاصطناعي • تصميم معماريات الأنظمة (system architectures) • تحديد قواعد العمل • نمذجة البيانات • التحقق من الافتراضات • إنشاء مسارات التقييم (evaluation pipelines)
لم تكن عنق الزجاجة في البرمجيات يوماً سرعة الكتابة، بل عنق الزجاجة هو الفهم.
يجب أن تفهم المستخدمين، والأعمال، والأنظمة، والمفاضلات (trade-offs). هذه القرارات هي التي تحدد ما إذا كان البرنامج سينجح ويستمر.
الكود هو مخرج. أما الهندسة فهي عملية اتخاذ القرار.
الذكاء الاصطناعي بارع في التنفيذ، لكنه لا يستطيع الإجابة على هذه الأسئلة:
• هل يجب أن تمتلك هذه الخدمة هذه البيانات؟ • أين يجب أن تتم عملية التحقق؟ • كيف نتعافى من الإخفاقات؟ • كيف نقوم بمراجعة القرارات المؤتمتة؟
الذكاء الاصطناعي يستبدل العقبات (friction)، وليس المهندسين. فهو يزيل العمل المتكرر مثل كتابة الـ serializers أو الـ migrations. وهذا يتيح لك حل المشكلات بدلاً من ترجمة الحلول إلى قواعد برمجية (syntax).
قمت مؤخراً ببناء نظام ذكاء المعاملات (Transaction Intelligence System). اعتقدت أن نموذج الذكاء الاصطناعي سيكون الجزء الصعب، لكنني كنت مخطئاً.
العمل الصعب كان:
• تصميم هياكل البيانات • إنشاء مجموعات بيانات اصطناعية • تحديد التصنيفات التجارية (business taxonomies) • بناء مسارات حل الكيانات (entity resolution pipelines)
سرّع الذكاء الاصطناعي عملية البرمجة، لكنه لم يلغِ الحاجة إلى فهم طبيعة العمل.
أصبح توليد البرمجيات رخيصاً الآن، لكن فهم التعقيد لا يزال مكلفاً.
التحدي يكمن في تفسير ما لم يُكتب. يجب عليك العثور على قواعد العمل الخفية، والقيود التنظيمية، والاحتياجات الأمنية. هذه الأمور توجد في المحادثات والخبرات، وليس في الوثائق. لا يمكن لأي نموذج استنتاج معرفة غير ممثلة.
الذكاء الاصطناعي يكافئ المعمارية الجيدة، ولا يستبدلها.
إذا كان نظامك يتمتع بملكية واضحة وخدمات مجزأة (modular services)، فسيصبح الذكاء الاصطناعي منتجاً. أما إذا كانت أسسُك ضعيفة، فسيقوم الذكاء الاصطناعي فقط بتوليد التعقيد بشكل أسرع.
لم أتوقف عن الهندسة، بل بدأت الهندسة بمستوى أعلى.
وقت أقل في الكتابة. وقت أكثر في التصميم. وقت أقل في تصحيح الأخطاء البرمجية (debugging syntax). وقت أكثر في التحقق من الافتراضات.
هذا هو الاتجاه الذي تسير إليه المهنة.
Source: https://dev.to/uigerhana/i-spend-less-time-writing-code-than-ever-before-395b
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi