الإرث الذي ينقذه الذكاء الاصطناعي التوليدي والإرث الذي يتخلى عنه 4/7

المقدمة

في الجزء الثالث تأكدنا من أن منصات RPA واللا/قليلة الشفرة تحمل خطرًا أكبر من «إكسل الإلهي» من حيث تراكم الديون التقنية. فما الذي يغيّره ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي في هذا السياق؟

يستطيع الذكاء الاصطناعي التوليدي تحليل الأصول البرمجية القائمة ومساندة عمليات النقل أو إعادة التصميم. لكن الأصول التي لم تُترك في صورة كود—مثل تطبيقات اللا/قليلة الشفرة أو سيناريوهات RPA المغلقة—يصعب على الذكاء الاصطناعي إنقاذها عمليًا.

بمعنى أن الإرث السلبي الذي سيبقى في المستقبل سيتركز على «كل ما لم يُكتب كودًا».

السلسلة كاملة

• رؤية مستقبل التطوير المدني── التاريخ والواقع والذكاء الاصطناعي التوليدي وما بعده 0/7 (غير متاح بالعربية بعد)
• عودة التطوير المدني بوصفه EUC؟── دروس التاريخ من «إكسل الإلهي» 1/7 (غير متاح بالعربية بعد)
• هل كان «إكسل الإلهي» شرًا حقًا؟── من المنقذ إلى الإرث السلبي 2/7
• أنوار وظلال منصات التطوير المدني المعاصرة 3/7
• الإرث الذي ينقذه الذكاء الاصطناعي التوليدي والإرث الذي يتخلى عنه 4/7 (هذه المقالة)
• كيفية تجنب الحوكمة والإرث السلبي 5/7
• انحراف زاوية الرؤية يصنع الإرث السلبي بكميات ضخمة 6/7
• مستقبل التطوير المدني── الإرث يولد باستمرار ومع ذلك يمكن ترويضه 7/7 (غير متاح بالعربية بعد)

قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي── «إذابة جليد» الأصول البرمجية

كان نقل الأكواد الموروثة عملًا شاقًا يعتمد على جهد بشري هائل. فالبرامج المؤلفة من ملايين الأسطر بلغات قديمة مثل COBOL أو VB تفتقر إلى التوثيق، ولا يستطيع تحليلها إلا خبراء متمرسون.

يقدّم الذكاء الاصطناعي التوليدي منفذًا جديدًا:

• أتمتة قراءة الكود يمكنه تصوير تبعيات الدوال واستنتاج معاني المتغيرات والبنى من السياق.

• مساندة تحويل اللغات يستطيع توليد «مسودات أولية» لنقل الكود من COBOL إلى Java أو من VB إلى Python.

• شبه أتمتة إعادة الهيكلة يعيد تنظيم المنطق المتشابك إلى دوال أوضح، ويقترح اختبارات تساعد الأجيال التالية على الصيانة.

باختصار، كل ما بقي في صورة كود يمكن للذكاء الاصطناعي «إذابة جليده» بدرجة كبيرة. في هذا المجال قد يصبح الذكاء الاصطناعي عاملًا يحوّل قواعد اللعبة في تحديث الأنظمة الموروثة.

هذا لا يعني أن «وجود الكود يضمن النجاة». فإذا اختفت البيئات القديمة أو رحل من يحمل المعرفة التجارية فلن يعوض الذكاء الاصطناعي كل شيء. ومع ذلك تبقى قابليتها لإعادة الاستخدام أعلى بكثير مقارنة بالأصول التي لا يوجد منها سوى صندوق أسود.

ما الذي يتعذر إنقاذه── أصول لم تُكتب كودًا

ماذا عن الأصول المبنية باللا/قليلة الشفرة أو RPA؟

هذه الأصول تعيش كعمليات رسومية أو مخططات تدفق، وتُخزن بنيتها الداخلية بتنسيقات خاصة بكل مزود. يتعامل الذكاء الاصطناعي التوليدي بأفضل صورة مع النصوص، أما الملفات المغلقة أو المشفرة فصعبة التحليل.

فعلى سبيل المثال، «تدفق العمل» في RPA قد يبدو مخططًا بسيطًا لكنه في الحقيقة ملف مشروع مشفر. وتطبيق اللا/قليلة الشفرة يعمل غالبًا داخل سحابة لا تسمح بتصدير كوده المصدري.

النتيجة الواقعية هي أن إعادة التصميم أسرع غالبًا من محاولة الإنقاذ. ربما تنجح الأبحاث مستقبلًا في استنتاج التدفق من تسجيلات الشاشة أو لقطات الواجهة، لكن في الوقت الحالي يصعب جدًّا تسليم هذه الصناديق السوداء كما هي.

خط الفاصل للإرث السلبي── هل بقي في صورة كود؟

يظهر هنا خط فاصل واضح للإرث المستقبلي.

• ما بقي في صورة كود يجد طريقًا إلى إعادة الاستخدام أو النقل أو التحسين بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
• ما لم يُكتب كودًا يظل غير مرئي بالنسبة للذكاء الاصطناعي، ولا مفر من إعادة تصميمه.

إذًا يتوقف احتمال الإنقاذ المستقبلي على ما إذا كان الأصل محفوظًا في هيئة كود أم لا. لقد جعل الذكاء الاصطناعي هذا الفارق أوضح من أي وقت مضى.

الآفاق── الذكاء الاصطناعي ليس منقذًا مطلقًا

الذكاء الاصطناعي التوليدي قوي، لكنه بعيد عن الكمال. فهو لا يستطيع إنقاذ أصول التطوير المدني التي تحولت إلى صناديق سوداء، ولا يبرر قرارات الماضي الخاطئة.

الرسالة التي يوجهها الذكاء الاصطناعي هي ثمن «حرية عدم كتابة الكود». فالمؤسسات التي أغرتها الفاعلية السريعة وذهبت نحو اللا/قليلة الشفرة ستتحمل تكاليف إعادة التصميم دون مساعدة من الذكاء الاصطناعي.

لهذا سنغوص في الجزء التالي في كيفية تجنب إنتاج الإرث السلبي عبر الحوكمة.

المقال التالي: كيفية تجنب الحوكمة والإرث السلبي 5/7