هل أدوات الذكاء الاصطناعي تعيق الإنتاجية؟ دراسة جديدة تضع علامات استفهام (تفاصيل)

السبت، 12 يوليو 2025 11:35 ص

صورة تعبيرية

يغزو الذكاء الاصطناعي المجالات والوظائف واحدة تلو الأخرى، بدءًا من الكتابة والتصميم، مرورًا بالطب والتعليم، ووصولًا إلى البرمجة وتطوير البرمجيات.

وأشارت توقعات الخبراء إلى أن كثيرًا من الوظائف ستتغير جذريًا خلال السنوات القليلة المقبلة، وقد تختفي بعضها بالكامل، لكن، ماذا لو تبين أن هذه الأدوات الذكية لا تزيد الإنتاجية كما نتصور، بل تبطئ من يعرف فعلاً ماذا يفعل؟.

وفي هذا السياق، كشفت دراسة حديثة عن نتائج غير متوقعة حول تأثير مساعدات الذكاء الاصطناعي في بيئة العمل البرمجي، خصوصًا مع المطورين المحنكين، ما أثار تساؤلات حقيقية عن حدود التقنية، ومن المستفيد منها فعلًا.

عكس التوقعات.. الذكاء الاصطناعي يبطئ المطورين المحترفين

أجرت منظمة "ميتر" (MITRE) غير الربحية دراسة متعمقة على مجموعة من مطوري البرمجيات ذوي الخبرة، لاختبار تأثير استخدام مساعد برمجي ذكي معروف بـ "كيرسر" (Cursor) في إنجاز مهام مألوفة ضمن مشاريع مفتوحة المصدر.

قبل بدء الدراسة، قدر المطورون أن استخدام الذكاء الاصطناعي سيسرع أداءهم بنسبة 24%، وحتى بعد إتمام المهام، ظنوا أنهم أنجزوا العمل في وقت أقل بنسبة 20%، لكن القياس الفعلي فاجأ الجميع، زمن الإنجاز زاد بنسبة 19%، أي أن الأداة أبطأت أداءهم بدلاً من تسريعه.

السبب الحقيقي للتباطؤ.. مراجعة الاقتراحات الذكية

وأوضح الباحثان الرئيسيان في الدراسة، جويل بيكر ونيت راش، إن ما حدث سببه الحاجة إلى مراجعة الاقتراحات وتصحيحها، فالذكاء الاصطناعي قدم حلولًا قريبة لكنها ليست دقيقة تمامًا، ما أجبر المطورين على التدقيق والتعديل.

وقال الباحث جويل بيكر، أنهم شاهدوا مقاطع فيديو للمشاركين وهم يستخدمون الأداة، وأن اقتراحات الذكاء الاصطناعي كانت منطقية في بعض الأحيان، لكنها لم تكن ما يحتاجه المطور فعلا.

المبتدئون قد يستفيدون أكثر

لا تعني نتائج الدراسة أن أدوات الذكاء الاصطناعي غير فعالة دائمًا، بل أشار الباحثان إلى أن التأثير السلبي ظهر مع المطورين المحنكين الذين يعرفون الكود جيدًا.

وأضاف الباحثون أن المبتدئون أو من يعملون على كود جديد غير مألوف، فقد يكون الذكاء الاصطناعي أداة مفيدة لتوجيههم وتقليل وقت البحث والتجربة.

دراسات أخرى تظهر نتائج معاكسة

وفي سياق متصل، أظهرت دراسات سابقة نتائج أكثر تفاؤلاً، ففي دراسة أجراها معهد MIT بالتعاون مع GitHub، تبين أن استخدام أداة GitHub Copilot ساعد المطورين المبتدئين على إتمام المهام أسرع بنسبة 55%.

وهذا يؤكد أن فعالية أدوات الذكاء الاصطناعي تعتمد على السياق، وعلى من يستخدمها؟ في أي مهمة؟، وكذلك ما درجة إلمامه بالكود؟، أي لا يوجد تأثير موحد لهذه الأدوات على جميع المطورين.

جودة الكود ومخاطر الاعتماد الكلي

ووفقًا لما خرجت به الدراسة، فان الذكاء الاصطناعي ليس حل سحري بشكل دائم، بينما يحتاج إلى إشراف وخبرة في التعامل معه. وكذلك قد يثير ذلك قلق بعض المبرمجين بشأن جودة الكود الناتج عن أدوات الذكاء الاصطناعي، فقد لا يكون الكود المقترح محسنًا من حيث الأداء أو الأمان، وقد يؤدي إلى ثغرات برمجية أو تصاميم غير صالحة على المدى الطويل.

كما يُحذر بعض الخبراء من أن الاعتماد الزائد على هذه الأدوات قد يقلل من مهارات المطورين على المدى البعيد، خاصة الجيل الجديد الذي قد يعتمد على الاقتراحات الآلية دون فهم عميق للبنية البرمجية.

ماذا بعد؟ مستقبل الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات

رغم التحديات التي طرحتها الدراسة، لا يبدو أن أدوات الذكاء الاصطناعي ستتراجع، بل ستستمر في التطور والانتشار، ويتفق الخبراء على أن هذه الأدوات يجب أن تستخدم كمساعد ذكي، لا كبديل كامل للمبرمج.

الذكاء الاصطناعي ليس دائمًا أسرع

وتقلب الدراسة التي أجرتها "ميتر" المفهوم التقليدي عن أدوات الذكاء الاصطناعي في البرمجة، فبدلًا من رفع الكفاءة، قد تبطئ الإنتاجية في بعض الحالات، خصوصًا مع المحترفين الذين يتقنون عملهم بالفعل.

لكنها أيضًا تفتح بابًا لمزيد من النقاش والبحث، كيف يمكننا تصميم أدوات ذكية تفهم السياق بشكل أعمق؟ وهل نحتاج إلى تدريب المستخدمين على التعامل مع الذكاء الاصطناعي، كما ندربهم على لغات البرمجة نفسها؟

في النهاية، الذكاء الاصطناعي أداة. وفاعلية الأداة لا تتوقف على مدى ذكائها، بل على من يستخدمها، وكيف، ولماذا.

إيجي إن-Egyin، هو موقع متخصص في الصناعة والاقتصاد، ويهتم بتقديم خدمة صحفية متميزة للقارئ، وهدفنا أن نصل لقرائنا الأعزاء بالخبر الأدق والأسرع والحصري، إضافة للتغطية والمتابعة على مدار الـ24 ساعة، لـ"أسعار الذهب، أسعار العملات، أسعار السيارات، أسعار المواد البترولية"، في مصر والوطن العربي وحول العالم.