چهار حوزه جدید که هوش مصنوعی توسعه نرم‌افزار را متحول می‌کند

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) در حال ایجاد دستاوردهای چشمگیری در بهره‌وری توسعه نرم‌افزار، کیفیت کد و نوآوری است. در حالی که رهبران فناوری این چشم‌انداز جدید را هدایت می‌کنند، بسیاری هنوز در حال تعیین چگونگی هدف قرار دادن سرمایه‌گذاری‌های استراتژیک آینده و جستجوی فرصت‌های جدید برای کسب مزیت رقابتی از طریق هوش مصنوعی هستند.

در سال ۲۰۲۵، سازمان‌ها استفاده از هوش مصنوعی را به حوزه‌های جدیدی گسترش خواهند داد که فراتر از اتوماسیون ساده به آگاهی متنی و تصمیم‌گیری فعالانه می‌رسد. رهبران همچنین یاد خواهند گرفت که تأثیر هوش مصنوعی را بر کسب‌وکار کمی‌سازی کنند، که به هدایت سرمایه‌گذاری‌های آتی به سمتی که بیشترین بازده را دارند کمک می‌کند.

فناوری‌های هوش مصنوعی متن‌باز (Open source AI) به بهبود عملکرد خود ادامه خواهند داد و گزینه‌های مقرون‌به‌صرفه‌تری را برای آموزش و بهره‌برداری از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در پشت دیوارهای آتش شرکتی ارائه می‌دهند. این امر به سازمان‌ها در صنایع به شدت تنظیم‌شده اجازه می‌دهد تا برنامه‌های کاربردی قدرتمندتری را با استفاده از داده‌های داخلی شرکت ایجاد کنند.

در اینجا چهار روشی که هوش مصنوعی توسعه نرم‌افزار را در سال آینده متحول می‌کند، آورده شده است:

در حالی که بسیاری از تیم‌های توسعه از قبل هوش مصنوعی را در برخی از گردش‌های کاری خود تعبیه کرده‌اند - مانند کمک به تکمیل کد و توضیح کد - هوش مصنوعی آگاه به متن، مرز بعدی و یک پایه اساسی برای توسعه هوش مصنوعی عامل (Agentic AI) است. عامل‌ها فقط در صورتی می‌توانند به طور موثر عمل کنند که زمینه سازمانی تاریخی لازم را درک کنند، که فراتر از پایگاه کد است. هوش مصنوعی آگاه به متن این پتانسیل را دارد که توسعه نرم‌افزار را از طریق برنامه‌های کاربردی که زمینه محیطی را درک و با آن سازگار می‌شوند، تغییر دهد.

هنگامی که هوش مصنوعی هم زمینه کاربر و هم زمینه برنامه را درک می‌کند، می‌تواند وظایف پیچیده‌تر را خودکار کند، نیازهای توسعه‌دهنده را پیش‌بینی کند و تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرد. این امر منجر به افزایش کارایی و دقت می‌شود و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا تخصص خود را در کارهای خلاقانه‌تر و استراتژیک‌تر به کار گیرند. در نهایت، هوش مصنوعی فراتر از رعایت بهترین شیوه‌های توسعه خواهد رفت و کد را بر اساس متغیرهای مختلف مانند عملکرد، مقیاس‌پذیری یا هزینه‌ها بهینه می‌کند.

در اینجا چندین حوزه کلیدی وجود دارد که پیش‌بینی می‌کنیم این تأثیر را در سال آینده شاهد باشیم:

• درک کد پیشرفته: با بلوغ هوش مصنوعی، قادر خواهد بود پایگاه‌های کد موجود را تجزیه و تحلیل کند و به طور فعال عملکرد جدیدی را پیشنهاد دهد که به طور یکپارچه با معماری، زیرساخت و نیازهای برنامه موجود ادغام شود. همچنین به طور خودکار از محافظ‌های امنیتی و انطباق یک محیط پیروی می‌کند.
• بازبینی کد ساده: بازبینی کد می‌تواند یک گلوگاه باشد، اما هوش مصنوعی می‌تواند به ساده‌سازی فرآیند کمک کند. بازبینی کد با کمک هوش مصنوعی، مسائل بالقوه را بر اساس استانداردهای موجود، بهترین شیوه‌ها و پیامدهای عملکرد پیش‌بینی‌شده علامت‌گذاری می‌کند و به تیم‌های توسعه کمک می‌کند تا با زمینه مشترک بهتر همکاری کنند.
• بهبود آزمایش: با درک منطق برنامه و ویژگی‌های عملکرد، هوش مصنوعی می‌تواند آزمایش‌های جامع‌تری را برای شناسایی و جلوگیری از نقص‌های کد قبل از رسیدن به تولید، ایجاد کند.
• به‌روزرسانی‌های آگاه به زیرساخت: مدیریت به‌روزرسانی‌ها برای سیستم‌های قدیمی می‌تواند به ویژه چالش‌برانگیز باشد. هوش مصنوعی می‌تواند با در نظر گرفتن هم پایگاه کد و هم پیامدهای بالقوه برای زیرساخت ابری و عملکرد برنامه هنگام پیشنهاد تغییرات برای حفظ امنیت و انطباق، کمک کند.

سازمان‌ها به سرعت هوش مصنوعی را در عملیات خود در سال گذشته ادغام کرده‌اند، از توسعه نرم‌افزار گرفته تا تصمیم‌گیری و خدمات مشتری. در حالی که آنها از قدرت هوش مصنوعی بهره می‌برند، هنوز باید روی اندازه‌گیری تأثیر آن در تیم‌ها و عملکردهای مختلف تجاری کار کنند.

این امر تا حدی به این دلیل است که آنها باید سؤالات درستی بپرسند. رهبران تمایل دارند روی مسائل کلان که اندازه‌گیری آنها دشوار است، تمرکز کنند، مانند "هوش مصنوعی چگونه به افزایش سود من کمک می‌کند؟" در عوض، آنها باید بر نتایج تجاری خاصی تمرکز کنند که اندازه‌گیری آنها آسان‌تر است.

در توسعه نرم‌افزار، این به معنای بررسی تأثیر هوش مصنوعی و اتوماسیون بر معیارهایی مانند زمان عرضه به بازار برای برنامه‌ها و ویژگی‌های جدید، کیفیت نرم‌افزار، هزینه‌های عملیاتی و بهره‌وری توسعه‌دهنده است. سال آینده، رهبران ارشد تمرکز خود را بر این نتایج تیزتر خواهند کرد و به آنها این امکان را می‌دهد که به طور دقیق دستاوردهای هوش مصنوعی را کمی‌سازی کنند و با تمرکز بر وظایفی که هوش مصنوعی در آن برتری دارد، سرمایه‌گذاری‌های بیشتر را توجیه کنند.

دستیارهای هوش مصنوعی در حال هوشمندتر شدن هستند و فراتر از تعاملات مبتنی بر اعلان به پیش‌بینی نیازهای توسعه‌دهندگان و ارائه فعالانه پیشنهادات می‌روند. این تکامل ناشی از ظهور عامل‌های هوش مصنوعی است که می‌توانند به طور مستقل وظایف را انجام دهند، از تجربیات خود بیاموزند و حتی با سایر عامل‌ها همکاری کنند. سال آینده، این عامل‌ها به عنوان یک مرکز مرکزی برای کمک به کد عمل می‌کنند و کل چرخه عمر توسعه نرم‌افزار را ساده می‌کنند. عامل‌های هوش مصنوعی به طور مستقل تست‌های واحد می‌نویسند، کد را برای کارایی بازسازی می‌کنند و حتی پیشنهادات بهبود معماری را ارائه می‌دهند.

نقش توسعه‌دهندگان باید در کنار این پیشرفت‌ها تکامل یابد. هوش مصنوعی جایگزین آنها نخواهد شد. دور از انتظار؛ دستیارهای هوش مصنوعی فعال و عامل‌های زیربنایی آنها به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند تا مهارت‌های جدیدی ایجاد کنند و زمان خود را برای تمرکز بر وظایف با ارزش‌تر و استراتژیک‌تر آزاد کنند. توسعه‌دهندگان اکنون می‌توانند به عنوان "معماران هوش مصنوعی" عمل کنند و عامل‌های هوشمند را برای مقابله با چالش‌های پیچیده طراحی و هدایت کنند. نتیجه، بهره‌وری بالاتر، کد با کیفیت بهتر و تمرکز بیشتر بر حل مسائل تجاری گسترده‌تر خواهد بود.

مدل‌های هوش مصنوعی زمانی قدرتمندتر هستند که روی داده‌های داخلی شرکت آموزش داده شوند، که به آنها امکان می‌دهد بینش‌های خاصی را در مورد عملیات و اهداف منحصربه‌فرد یک سازمان ایجاد کنند. با این حال، این اغلب مستلزم اجرای مدل‌ها در محل به دلایل امنیتی و انطباقی است.

با بسته شدن سریع شکاف عملکرد مدل‌های متن‌باز با پیشنهادات تجاری، کسب‌وکارهای بیشتری در سال ۲۰۲۵ مدل‌ها را در محل مستقر خواهند کرد. این امر به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا مدل‌ها را با داده‌های خود تنظیم کنند و برنامه‌های هوش مصنوعی را با کسری از هزینه مستقر کنند.

این امر به ویژه برای صنایع به شدت تنظیم‌شده مانند بانکداری و مراقبت‌های بهداشتی جذاب است، که می‌توانند مدل‌های مستقر در محل را در محیط‌های دارای شکاف هوا اجرا کنند تا از حداکثر انطباق اطمینان حاصل شود.

استفاده گسترده از هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار نشان‌دهنده تغییرات عمیق‌تری در آینده است. نقش هوش مصنوعی به سرعت در حال رشد است و فراتر از تولید کد، به یک بخش جدایی‌ناپذیر از چرخه عمر توسعه نرم‌افزار تبدیل می‌شود و امنیت و عملکرد را بهبود می‌بخشد و در عین حال بدهی فنی را کاهش می‌دهد.

سازمان‌هایی که سریع‌تر با این تغییرات سازگار شوند و بتوانند بازگشت سرمایه هوش مصنوعی را اندازه‌گیری کنند، مزیت رقابتی متمایزی کسب خواهند کرد، اما پذیرش هوش مصنوعی نیازمند یک استراتژی سنجیده با سرمایه‌گذاری در مهارت‌ها و زیرساخت‌ها است. به طور کلی، سازمان‌هایی که از هوش مصنوعی به طور موثر استفاده می‌کنند، در سال‌های آینده پیشرفت خواهند کرد.