92٪ من المطورين في الولايات المتحدة يستخدمون بالفعل أدوات الترميز التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في العمل: تقرير GitHub

سلط استطلاع حديث أجرته GitHub بالشراكة مع Wakefield Research الضوء على تأثير الذكاء الاصطناعي (AI) على تجربة المطور. ركز الاستطلاع ، الذي شمل 500 مطور في الولايات المتحدة من شركات يعمل بها أكثر من 1000 موظف ، على الجوانب الرئيسية لمهنهم ، مثل إنتاجية المطورين ، والتعاون الجماعي ، ودور الذكاء الاصطناعي في بيئات المؤسسات.

وفقًا للنتائج ، يستخدم 92 ٪ من المطورين بالفعل أدوات الترميز التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في عملهم. ولكن على الرغم من الاستثمارات في DevOps ، لا يزال المطورون يواجهون تحديات. أبلغوا عن أكثر مهامهم استهلاكا للوقت مثل انتظار الإنشاءات والاختبارات. كما أعربوا عن مخاوفهم بشأن المهام المتكررة مثل كتابة التعليمات البرمجية المعيارية. إنهم يطمحون إلى تخصيص المزيد من الوقت للتعاون مع أقرانهم واكتساب مهارات جديدة وإنشاء حلول مبتكرة.

ذكرت GitHub أن هذه الإحصائيات تشير إلى الحاجة المتزايدة لتحسين الكفاءة في عملية التنمية.

“لقد وجدنا أن المطورين يقضون معظم وقتهم في كتابة التعليمات البرمجية والاختبارات ، ثم انتظار مراجعة الكود أو انتهاء الإنشاءات ،” قال إنبال شاني ، كبير مسؤولي المنتجات في GitHub ، لـ VentureBeat. “وجدنا أيضًا أن أدوات الترميز المدعومة بالذكاء الاصطناعي تتيح إنتاجية المطورين الفرديين وتعاونًا أكبر للفريق. وهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يساعد المطورين على إحداث تأثير أكبر وزيادة الرضا وبناء المزيد من الحلول المبتكرة “.

تقترح الشركة أنه يجب على قادة الأعمال إعطاء الأولوية لمطوريهم من خلال تحديد مجالات الاحتكاك ، والقضاء على حواجز الإنتاجية وتعزيز النمو والزخم. وجدت الدراسة أن تجربة المطور لها تأثير كبير على الإنتاجية والرضا والتأثير.

ظهر التعاون كجانب حيوي من تجربة المطور. يتعاون المطورون في إعدادات المؤسسة عادةً مع ما معدله 21 مهندسًا في المشاريع ، مما يجعل مهاراتهم التعاونية مهمة في تقييمات أدائهم. يعتقد أكثر من 80٪ من المطورين أن أدوات الترميز التي تعمل بالذكاء الاصطناعي يمكنها تعزيز تعاون الفريق ، وتحسين جودة الكود ، وتسريع إنجاز المشروع ، وتحسين دقة الحوادث.

“التعاون هو القوة المضاعفة للفرق الهندسية الكبيرة للاستفادة وتعزيز نتائج العملاء. يجب على كل مؤسسة استخدام هذه المعادلة لوضع المطورين في مركز تمكين العملاء “، أضاف شاني من GitHub.

في الدراسة ، أعرب المطورون أيضًا عن رغبتهم في المزيد من الفرص لتحسين المهارات وزيادة التأثير. لقد صنفوا تعلم مهارات جديدة ، وتلقي التعليقات من المستخدمين النهائيين وتصميم حلول لمشاكل جديدة كعناصر أساسية تؤثر بشكل إيجابي على يوم عملهم.

ما يحتاجه المطورون في النظام البيئي المتنامي للذكاء الاصطناعي اليوم

بحث الاستطلاع في تأثير أدوات الترميز التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على الأداء الفردي. أبلغت الغالبية العظمى من المطورين (92٪) عن استخدام أدوات الترميز التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ، مع اعتقاد 70٪ أن هذه الأدوات توفر لهم ميزة في العمل.

قال المطورون إنهم ينظرون إلى الذكاء الاصطناعي على أنه فرصة للتركيز على تصميم الحلول وتطوير المهارات ، مثل تعلم لغات وأطر برمجة جديدة. وأكدوا أيضًا أن دمج أدوات تشفير الذكاء الاصطناعي يتوافق مع هدف تعزيز تجربة المطور.

في الواقع ، يتوقع Shani من Github أن يكون الرقم 92٪ قد زاد بالفعل منذ إجراء الدراسة في مارس 2023. وقال شاني: “لقد رأينا بالفعل هذا التأثير من عملائنا الذين يستخدمون GitHub Copilot”. “يشعر هؤلاء المطورون بنسبة 75٪ أنهم راضون أكثر عن عملهم ويقومون بالفعل بكتابة الكود بأكثر من 55٪ بشكل أسرع.”

صرح شاني أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تعزيز الجوانب المختلفة لتجربة المطور بشكل كبير. يتضمن ذلك تسريع تسليم الكود ، وتسهيل المراجعات الذكية للكود ، وتعزيز التعاون داخل قاعدة الكود ، والتغلب على الاضطرابات في عملية التطوير التي تتطلب عادةً المزيد من الجهد المعرفي.

وفقًا لها ، مع تقدم نماذج الذكاء الاصطناعي وتطوير وظائف إضافية ، يمكننا توقع إعادة تعريف أساسية وتحسين تجربة المطور وإنتاجية المطورين وتعاون الفريق.

رفع المهارات والإنتاجية أهم فوائد أدوات الذكاء الاصطناعي

حددت الدراسة رفع المهارات كأفضل فائدة ، تليها مكاسب الإنتاجية. يُنظر إلى دمج أدوات الترميز التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في سير عمل المطور على أنه فرصة لتحسين الأداء وتلبية المعايير الحالية بشكل أفضل.

قال المطورون إن اكتساب مهارات جديدة وإيجاد حلول مبتكرة كان له أكبر الأثر الإيجابي على عملهم.

“ستصبح أدوات مطوري الذكاء الاصطناعي قريبًا رهانات مائدة ، وستترك المؤسسات التي لا تتبنى هذا التغيير وراءها. وأضاف شاني أن امتلاك أدوات الذكاء الاصطناعي سيصبح توقعًا من جميع المطورين كأداة مركزية للقيام بعملهم. “إذا أرادت الصناعات توظيف أفضل المواهب والاحتفاظ بها ، فيجب أن تكون قادرة على توفير أفضل الأدوات لجعل المطورين أكثر إنتاجية.”

أبرز الاستطلاع أيضًا الاختلال بين مقاييس الأداء الحالية وتوقعات المطورين. تم تحديد جودة الكود والتعاون على أنهما أهم مقاييس الأداء ، حيث يتوقع المطورون أن يتم تقييمهم بناءً على تلك المعايير. ومع ذلك ، وفقًا لشاني ، قام القادة تقليديًا بتقييم الأداء بناءً على كمية الكود والإخراج. يجادل المطورون بجودة الكود والتعاون على الأقل باعتبارهما عاملين مهمين للتقييم.

“أعرف هذا من تجربتي الخاصة لكوني مطورًا! نحن المطورين نفضل أن نقاس من خلال كيفية حلنا للحوادث المعقدة وإحداث تأثير ، بدلاً من عدد الحوادث التي تم حلها – والتي رددها المطورون في استطلاعنا “.

يقال إن التعاون الفعال يحسن جودة الكود. أشار المطورون إلى عدد من العوامل التي تعتبر بالغة الأهمية لنجاح التعاون ؛ نقاط الاتصال المنتظمة ، ووقت العمل غير المنقطع ، والوصول إلى بيئات المطورين المكونة بالكامل ، والعلاقات بين الموجه والمتدرب.

وأشاروا إلى الاجتماعات غير الفعالة والتواصل المفرط باعتبارها عوامل تشتيت للانتباه أثرت سلبًا على عملهم.

“نظرًا لأن المطورين يعملون الآن مع ما معدله 21 مهندسًا آخر في المشاريع ، فإن التعاون أكثر أهمية من أي وقت مضى بالنسبة للكفاءة والإنتاجية. قال المطورون في استطلاعنا إنهم يريدون من مؤسساتهم أن تجعل التعاون مقياس أداء عالي ، مما يشير إلى أن المؤسسات يمكنها القيام بعمل أفضل لتحفيز تعاون أكبر بين فرقهم الهندسية ، أوضح شاني. “يجب على المؤسسات أن تحفز بشكل استباقي تعاون المطورين باعتباره المضاعف الحقيقي للقوة على النتائج الحاسمة للمهمة.”

يعتقد شاني أن التبني الواسع النطاق لأدوات الترميز التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بين المطورين يشير إلى أن معظم المؤسسات لديها مطورون يستخدمون هذه الأدوات دون حل على مستوى المؤسسات أو سياسات واضحة للتحكم في استخدامها بشكل فعال.

وقالت إنه على الرغم من أن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPT و Stable Diffusion قد اكتسبت شعبية ، إلا أنها لا تزال تخضع للتطور السريع ، مع بقاء مخاوف بشأن حدوث مخرجات أو هلوسات خاطئة ، فضلاً عن خصوصية البيانات.

لذلك ، شدد شاني على أهمية المؤسسات التي تستثمر في أدوات تشفير الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات والتي تتوافق مع معايير فعاليتها وخصوصية البيانات. علاوة على ذلك ، شددت على الحاجة إلى مساعدة المطورين في دمج وتحسين سير عملهم حول هذه الأدوات المعتمدة.

وأوضحت: “في تجربتنا مع العملاء الذين ينشرون GitHub Copilot و GitHub Enterprise ، تتطلب مثل هذه الاستثمارات التكنولوجية تغييرًا ثقافيًا على مستوى المؤسسة وإدارة تغيير استباقية”. “لا يمكنك تشغيل أدوات ترميز الذكاء الاصطناعي الجديدة وتتوقع من الفرق تكييف سير العمل الخاص بهم من حولهم بسلاسة. تتطلب خفة الحركة التقنية سرعة تشغيلية “.

كيف يمكن للمؤسسات تحسين تجربة المطور

ينصح شاني المنظمات بالبدء على المستوى الثقافي لتحديد برامج وسياسات مكان العمل التي تعزز التعاون المتزايد. وتؤكد على أهمية إنشاء عمليات تسجيل وصول منتظمة لفرق العمل ، وجدولة الاجتماعات ، وتوفير منصات للاتصال غير المتزامن من خلال طلبات السحب والمشكلات وتطبيقات الدردشة.

يجب على قادة الهندسة أيضًا استكشاف طرق لتوحيد بيئات المطورين ، مثل استخدام IDEs المستندة إلى مجموعة النظراء أو الحلول البديلة ، وفقًا لـ Github. تهدف هذه المبادرات إلى تقليل الوقت المستغرق في إعداد الجهاز والسماح للمطورين بالتركيز بشكل أكبر على حل المشكلات التعاوني.

تكشف الدراسة أن المطورين يقدرون علاقات المعلم والمتعلم بدرجة عالية ويريدون المزيد من هذه العلاقات في بيئة عملهم. يقترح GitHub أنه يمكن للمؤسسات اغتنام هذه الفرصة للاستثمار في تدابير فعالة من حيث التكلفة تسهل نمو فرق التطوير الخاصة بهم وصقل مهاراتهم.

قال شاني: “يمكن للبرامج والعمليات التي تحفز التعاون الفعال والتواصل ، سواء من خلال التوثيق أو الاجتماعات الفعالة أو مكونات الفريق مثل العلاقات بين المرشد والمتعلم ، أن تساعد المطورين على العمل معًا والدخول في حالة تدفق وحتى تنمية مهاراتهم”. “من خلال أدوات الترميز المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، يمكن للفرق البدء بأشياء بسيطة مثل مراجعات الكود أو البرمجة المزدوجة للوقوف على الموجهين الفعالين عبر مؤسساتهم لمساعدة مطوريهم المبتدئين على النمو.”