الذكاء الاصطناعي قد يرفع إنتاجية مهندسي البرمجيات بنحو 32.6%

ما الذي حدث

خلصت ورقة عمل صادرة عن المكتب الوطني للبحوث الاقتصادية (NBER) إلى أن أدوات الذكاء الاصطناعي رفعت إنتاجية مهندسي البرمجيات بنحو 32.6%، وفقًا لما نقلته صحيفتا Computerworld وInfoWorld.

لم تعتمد الدراسة على استطلاعات مباشرة للمطورين. بدلًا من ذلك، استنتج الباحثون حجم المكاسب من تحركات أسعار أسهم الشركات، أي أنهم قرأوا أثر الأدوات في توقعات المستثمرين لا في ما قاسه المطورون بأنفسهم.

وتجدر الإشارة إلى أن الرقم يُعرض في العناوين بصيغة الاحتمال، إذ يتحدث عن أن الذكاء الاصطناعي "قد" يرفع الإنتاجية. كما أن الورقة عمل بحثية لم تُنشر بعد في مجلة محكمة، ما يجعلها تقديرًا أوليًا يستحق التدقيق قبل البناء عليه.

لماذا يهم الأمر

يحوّل هذا التقدير النقاش من سؤال "هل نتبنى الذكاء الاصطناعي؟" إلى سؤال "كيف نعيد تنظيم العمل حول هذه الأدوات؟". فإذا كانت المكاسب في هندسة البرمجيات حقيقية بهذا الحجم، فإن الفارق لن يصنعه الترخيص للأداة وحده، بل طريقة توزيع المهام، ومراجعة الشيفرة، وقياس جودة المخرجات، وهي عناصر تحدد ما إذا كانت الإنتاجية الإضافية ستتحول إلى تحسين فعلي في الخدمة.

أما من منظور تصميم الخدمات، فإن السرعة في بناء البرمجيات لا تعني بالضرورة تجربة أفضل للعميل. فالمكسب الحقيقي يظهر حين تنعكس دورات التطوير الأقصر على أعطال أقل، وإصدارات أوضح، وخدمة أسرع للمستخدم النهائي. وهذا ما يجب أن تتتبعه المؤسسات بدلًا من الاكتفاء بالنسبة المئوية نفسها.

وجهة نظر Renascence

سيتوقف معظم القرّاء عند الرقم 32.6%، وهذا مفهوم، لكن القيمة الحقيقية في طريقة الوصول إليه. فحين يُقاس الأثر من خلال الأسواق، يعكس الرقم في جوهره ما يتوقعه المستثمرون، لا ما أنجزه المطورون فعليًا. وهنا يكمن الخطر السلوكي: فالأرقام الكبيرة تُرسّخ نفسها كمرجع، فتتحول الفرضية إلى هدف قبل أن يُختبر.

المؤسسة الواعية بتجربة عملائها لا تبدأ بالنسبة المئوية، بل بمؤشرات قياسها الخاصة، مثل زمن إطلاق الميزات، ومعدل الأعطال بعد الإصدار، وما يلمسه العميل من تحسن فعلي. ينبغي أن تُختبر أي وعود بالإنتاجية داخليًا، وأن تُربط بنتائج تُقاس عند نقطة الاتصال بالعميل. الرقم الذي يصلح للعناوين لا يصلح وحده لتحديد الميزانيات أو أهداف الأداء. ابدأ بقياس أساسك الخاص، ثم قارن ما تحققه الأداة فعلًا بما يقوله الخبر.