الـ AI في البرمجة: بين الوعود الكبيرة والواقع العملي
تجارب شركات ومهندسين مع أدوات الـ AI، و الفرق بين توقعات الـ CEOs والواقع عند المهندسين.
الكاتب يتحدث عن إن في الفترة الأخيرة كل العناوين الإخبارية مليانة تصريحات من CEOs لشركات كبيرة زي Microsoft وAnthropic وGoogle عن إن معظم الكود هيبقى مكتوب بالـ AI قريب. بس على أرض الواقع، المهندسين شايفين إن الأدوات دي لسه محدودة وبتعمل أخطاء مكلفة أحيانًا.
هو رجع لتجارب مختلفة:
AI Dev Tools Startups: زي Anthropic وCursor بيستخدموا الـ AI بكثافة جدًا في الكود، وأحيانًا بيوصلوا لأكتر من 90% من الكود متولد بالـ AI.
Big Tech: جوجل وأمازون دمجوا أدوات الـ AI في بيئات التطوير الداخلية. جوجل مجهزة بنيتها التحتية عشان تتعامل مع 10x زيادة في حجم الكود. أمازون بتستخدم أدوات زي Amazon Q Developer Pro وكمان مستفيدة من نظامها المبني على APIs.
Startups صغيرة: في شركات زي Incident.io اللي بقت تعتمد على الـ AI بشكل عملي في التيم وتشارك تجاربها. بس في شركات تانية، خصوصًا في مجالات معقدة زي البيوتيك، لسه شايفين إن كتابة الكود يدويًا أسرع وأدق.
مهندسين مستقلين: ناس كبار زي اللي عمل Flask أو Django متحمسين جدًا. بيقولوا إن الأدوات دي فعلاً بقت مفيدة وبتديهم متعة جديدة في البرمجة.
الكاتب بيطرح 4 أسئلة مفتوحة:
ليه الـ CEOs متحمسين أكتر من المهندسين؟
هل استخدام الـ AI في البرمجة بقى منتشر فعلًا ولا لسه نيش؟
فعليًا الأدوات دي بتوفر قد إيه وقت للمهندس؟
ليه الأدوات دي شغالة بشكل أفضل مع الأفراد مش التيمات الكبيرة؟
وفي الآخر، بيقارنها ناس زي Martin Fowler وKent Beck بتحولات ضخمة حصلت زمان في البرمجة زي الانتقال من Assembly لـ High-level languages أو زي ظهور الإنترنت والموبايلات. والرسالة الأخيرة: التجربة والمغامرة أهم حاجة دلوقتي لأن التكلفة بقت أرخص بكتير.