انضم إلى كبار المديرين التنفيذيين في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، لمعرفة كيف يدمج القادة استثمارات الذكاء الاصطناعي ويحسنونها لتحقيق النجاح. يتعلم أكثر
الذكاء الاصطناعي هو أفضل وأسوأ شيء يحدث للمطورين وقادة الهندسة والشركات ككل ، وفقًا لتقرير جديد صادر عن Sourcegraph ، وهي منصة ذكاء برمجي تساعد المطورين على التنقل وفهم قواعد الرموز الكبيرة والمعقدة.
يستند التقرير إلى دراسة استقصائية لأكثر من 500 مطور ومهندس برمجيات عبر مختلف الصناعات والمناطق. يكشف ، من بين نتائج أخرى مفاجئة ، أن 95٪ من المطورين الذين شملهم الاستطلاع يستخدمون بالفعل أدوات الذكاء الاصطناعي لكتابة التعليمات البرمجية ، مثل GitHub Copilot و ChatGPT و Cody ، وهو مساعد ترميز AI أطلقه Sourcegraph الشهر الماضي.
في حين أن هذه الأدوات يمكن أن تعزز الإنتاجية والإبداع ، فإنها تفرض أيضًا تحديات كبيرة لإدارة وتأمين الكميات الهائلة من التعليمات البرمجية التي يتم إنشاؤها وتعديلها كل يوم. تُعرف هذه المشكلة باسم “الرمز الكبير” ، وقد كانت مصدر إزعاج لسنوات ؛ لكن التقرير يحذر من أنه سيصل إلى وضع الأزمة إذا لم تتعامل الشركات مع كيفية استخدام مطوريها للذكاء الاصطناعي في العمل.
قال المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Sourcegraph Quinn Slack في مقابلة مع VentureBeat: “لقد أصبح برنامج Big Code أسوأ خلال السنوات العشر الماضية”. “77٪ من المطورين ، وفقًا للدراسة ، يقولون إن قاعدة شفراتهم قد نمت خمس مرات في السنوات الثلاث الماضية. وبينما ننظر إلى المستقبل ، فإن الذكاء الاصطناعي على وشك أن يجعل ذلك أسوأ بكثير “.
حدث
تحويل 2023
انضم إلينا في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، حيث سيشارك كبار المسؤولين التنفيذيين في كيفية دمج استثمارات الذكاء الاصطناعي وتحسينها لتحقيق النجاح وتجنب المزالق الشائعة.
سجل الان
يشير الرمز الكبير إلى الموقف الذي تتكون فيه قواعد التعليمات البرمجية من ملايين (أحيانًا مليارات) من سطور التعليمات البرمجية التي كتبها آلاف المطورين على مدار العقدين أو الثلاثة عقود الماضية. تشمل عواقب Big Code أشياء مثل الكفاح لإصلاح نقاط الضعف الحرجة وتأخر الإنتاجية.
يُظهر التقرير أن 65٪ فقط من الشركات لديها خطة لـ Big Code وأن أقل من الشركات لديها أي فكرة عن كيفية التعامل مع استخدام الذكاء الاصطناعي في هندسة البرمجيات. من الواضح أن الذكاء الاصطناعي هو أفضل شيء يحدث لفرق التطوير لإطلاق مستوى جديد من الإنتاجية ، ولكن إذا لم يتم القيام به بشكل صحيح ، فقد يكون الأسوأ من حيث وضع “معجون الأسنان خارج الأنبوب” بالنسبة لقواعد الكود وما يترتب على ذلك من ديون تقنية وتأثيرات أمنية ، يقول التقرير.
“إذا كنت مطور مؤسسة لدى أحد عملائنا ، وتحتاج إلى إجراء تغيير [to your code]، من الصعب جدًا إجراء هذا التغيير لأنه يمكن أن يكون له تأثير مضاعف على مائة أو ألف نظام آخر. في كل مكان تنظر إليه ، هناك تعقيد مذهل ، لأن لديك الآلاف من مهندسي البرمجيات الذين يغيرون النظام باستمرار “.
يتضمن التقرير مدخلات من مئات عملاء Sourcegraph. توفر الشركة استخبارات التعليمات البرمجية – مثل وظيفة البحث عن الكود – للفرق الهندسية في أربع من أصل خمس شركات FAANG (Facebook و Amazon و Apple و Netflix و Google) ، وشركات التكنولوجيا الكبرى مثل Canva و Uber ، وأربعة من أكبر 10 بنوك أمريكية والشركات التي تطلق الأقمار الصناعية في الفضاء والفريق العامل على مصادم الهادرون الكبير.
يسلط التقرير الضوء على العديد من المخاوف التي لدى المطورين في هذه المؤسسة بشأن تأثير الذكاء الاصطناعي على Big Code:
- 61٪ قلقون بشأن مساهمة الذكاء الاصطناعي في ديون التكنولوجيا.
- 67٪ قلقون بشأن انتشار الكود بسبب النمو السريع للذكاء الاصطناعي.
- 76٪ يخشون مقدار الكود الجديد الذي تم إنشاؤه والذي سيتعين إدارته.
يدرك المطورون التهديد الذي يمثله برنامج Big Code و AI على قدرة شركاتهم على الابتكار والمنافسة ، حيث يرى 72٪ أنه يمثل خطرًا حقيقيًا. لقد حددوا عدة مجالات رئيسية يحتاجون فيها إلى المساعدة:
- 95٪ يرغبون في الحصول على مساعدة في التعجيل بسرعة في قاعدة البيانات الخاصة بهم.
- 91٪ يريدون طرقًا أكثر فاعلية لتحديد مشكلات التعليمات البرمجية وحلها.
- 91٪ سيوفر وقتًا كبيرًا إذا كانت قاعدة بياناتهم قابلة للبحث بالكامل عبر جميع المصادر والمستودعات.
- 88٪ يرغبون في أدوات تسمح لهم بتحقيق مخرجات أكبر بموارد أقل.
يقضي المطورون حاليًا 20٪ فقط من وقتهم في قاعدة التعليمات البرمجية في كتابة كود جديد للمنتجات الأساسية ، مع انخفاض هذه النسبة إلى 14٪ عند حساب الأنشطة غير البرمجية مثل الاجتماعات والوثائق. وقد أدى ذلك إلى استياء المطورين:
- يواجه 73٪ من المطورين عوائق متكررة بسبب حجم قاعدة الكود الخاصة بهم.
- 85٪ يكافحون للحفاظ على الكفاءة في عملهم اليومي.
- 82٪ يرغبون في قضاء وقت أقل في البحث عن المعلومات أو الكود القديم والمزيد من الوقت في الترميز.
في عالم يعمل فيه الذكاء الاصطناعي على تحويل أدوات المطورين والإنتاجية ، يعتبر التقرير بمثابة تذكير صارخ بأن الشركات يجب أن تتصدى للتحديات التي تفرضها Big Code بشكل مباشر. من خلال تزويد المطورين بالدعم المناسب واتخاذ نهج استباقي لإدارة التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي ، يمكن للشركات إطلاق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي دون الخضوع لمزالقها المحتملة.
مهمة VentureBeat هو أن تكون ساحة المدينة الرقمية لصناع القرار التقنيين لاكتساب المعرفة حول تكنولوجيا المؤسسات التحويلية والمعاملات. اكتشف إحاطاتنا.
اكتشاف المزيد من نص كم
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.