عندما يكتب الذكاء الاصطناعي نحو 60% من الكود: درس Airbnb للمهندسين والمديرين

وفي السياق نفسه، نقلت People Matters عن تشيسكي تحذيره من أن «مديري الأشخاص فقط» والعاملين غير المستعدين للتكيف مع التقنيات الجديدة قد يجدون أنفسهم متروكين خلف الركب مع تغير طريقة عمل الشركات بفعل الذكاء الاصطناعي . بعبارة أبسط: المسألة ليست أداة إنتاجية للمبرمجين فحسب، بل إعادة رسم لما يعنيه أن تكون قائداً تقنياً.

المهندس لم يختفِ… لكنه لم يعد ينجو بالكتابة وحدها

عندما يستطيع الذكاء الاصطناعي إنتاج جزء كبير من التنفيذ الأولي، لا يصبح المهندس بلا قيمة. بالعكس، يصبح دوره أقرب إلى مهندس معماري ومراجع ومشغل للأنظمة في الوقت نفسه.

القوة الجديدة لمهندس البرمجيات ستكون في قدرته على:

• صياغة المشكلة بدقة. النموذج الذكي لا يقرأ النوايا. يحتاج إلى هدف واضح، قيود، سلوك متوقع، وسياق كافٍ.
• تزويد الأداة بسياق النظام. الكود المولّد يجب أن ينسجم مع قاعدة الكود الحالية، والبيانات، وملكية الفرق، ومتطلبات المنتج.
• مراجعة الناتج بصرامة. لا يكفي أن يبدو الكود صحيحاً. يجب فهم الاختيارات التقنية والمخاطر قبل اعتماده.
• اختبار الحالات الحدية. سرعة إنتاج المسودة لا تلغي الاختبارات، ولا تعفي الفريق من التفكير في الأعطال والسيناريوهات غير المتوقعة.
• حماية البنية المعمارية. المزيد من الكود قد يعني أيضاً المزيد من التعقيد والصيانة، ما يجعل الحدود بين المكونات والاعتمادات أكثر أهمية.
• تحمل مسؤولية ما يصل إلى الإنتاج. المستخدم لا يهمه إن كتب السطر إنسان أو نموذج؛ ما يهمه أن تعمل الخدمة بشكل موثوق.

هنا يتغير معيار التميز. سرعة الإنجاز ما زالت مهمة، لكن عدد الأسطر المكتوبة باليد لم يعد دليلاً كافياً على القيمة. الفارق الحقيقي يصبح في الحكم المهني: ماذا نطلب من الذكاء الاصطناعي؟ ماذا نقبل؟ ماذا نعيد تصميمه؟ وما الذي لا ينبغي بناؤه أصلاً؟

المراجعة تصبح مهارة أغلى من الكتابة الأولى

الذكاء الاصطناعي يجعل المسودة الأولى أرخص وأسرع. لكن هذا يرفع قيمة الشخص القادر على التمييز بين مسودة نافعة وأخرى هشة.

المهندس القوي في هذا السياق ليس من يرسل طلباً إلى النموذج ثم يدمج الناتج مباشرة. الصورة الأقرب هي محرر تقني ومصمم أنظمة ومشغل إنتاج: شخص يعرف كيف يحول كوداً مولداً إلى برنامج يمكن الاعتماد عليه.

هذا يشمل أسئلة عملية: هل يطابق التنفيذ نية المنتج؟ هل يكسر افتراضاً قديماً في النظام؟ هل يزيد التعقيد؟ هل تستطيع فرق أخرى صيانته لاحقاً؟ وهل الاختبارات تغطي ما يكفي؟

لهذا قد يجعل الذكاء الاصطناعي خبرة المهندسين الكبار أكثر أهمية لا أقل. إذا أصبح إنتاج الكود أسرع، ينتقل الاختناق من «من سيكتب؟» إلى «أي كود يستحق أن يعيش في النظام؟».

ماذا يتغير للمديرين؟

تصريحات تشيسكي عن المديرين لا تقل أهمية عن رقم 60%. فالتوقع المعلن في تقارير Business Insider هو أن يبقى المديرون قريبين بما يكفي من العمل ليكتبوا الكود أو يستخدموا أدوات برمجة مدعومة بالذكاء الاصطناعي بأنفسهم . كما أن تحذير People Matters بشأن «مديري الأشخاص فقط» يشير إلى أن الأدوار الإدارية التي تقتصر على التنسيق قد تتعرض لضغط أكبر مع تغير سير العمل .

هذا لا يعني أن كل مدير هندسي يجب أن يصبح أقوى مبرمج في الفريق. لكنه يعني أن الأمية التقنية لم تعد خياراً مريحاً.

في الفرق التي تعتمد بكثافة على الذكاء الاصطناعي، يحتاج المدير إلى أن يستطيع:

• فهم ما تستطيع أدوات الذكاء الاصطناعي فعله وما لا تستطيع؛
• تقييم المفاضلات التقنية بدلاً من الاكتفاء بسؤال «أين وصلنا؟»؛
• تحدي الافتراضات الضعيفة في التقديرات والتصاميم والكود المولّد؛
• وضع بوابات جودة واضحة للمراجعة والاختبار والأمان والاعتمادية؛
• قياس الفريق بالقيمة التي تصل إلى المستخدم وصحة النظام، لا بعدد المهام أو الأسطر المكتوبة يدوياً.

يبقى دور المدير مرتبطاً بالتوظيف، والتوجيه، وترتيب الأولويات، وصحة الفريق. لكن في الشركات التي تسير في اتجاه Airbnb، هذه المسؤوليات ستجلس إلى جانب فهم عملي للأدوات والعمل التقني، لا بدلاً منه.

من هم الأكثر عرضة للضغط؟

الخطر ليس على «مهندس البرمجيات» أو «المدير» كمسميات وظيفية. الخطر على الأدوار الضيقة التي تُعرّف نفسها بالإنتاج الروتيني فقط.

الضغط سيكون أكبر على من:

• يكتب الكود من دون فهم النظام المحيط به؛
• يقبل مخرجات الذكاء الاصطناعي من دون مراجعة دقيقة؛
• يقيس أثره بعدد التذاكر أو المهام بدلاً من قيمة المنتج؛
• ينسق العمل من دون فهم مضمونه التقني؛
• يتجنب تعلم الأدوات التي أصبحت جزءاً من سير العمل اليومي للفريق.

أما الصورة الأكثر أماناً فهي صورة «المشغل التقني صاحب الحكم الجيد»: شخص يستخدم الذكاء الاصطناعي لتسريع العمل، لكنه لا يتنازل عن الجودة أو المعمارية أو المسؤولية النهائية.

الذكاء الاصطناعي في Airbnb لا يقف عند الكود

تحول Airbnb أوسع من هندسة البرمجيات. ففي نص مكالمة أرباح الربع الرابع من 2025 المنشور عبر The Motley Fool، قالت الشركة إن وكيل الدعم المعتمد على الذكاء الاصطناعي لديها حلّ ثلث مشكلات الدعم في أميركا الشمالية وتعامل مع نحو 30% من التذاكر، مع خطط للتوسع عالمياً وإضافة الصوت . كما وصف النص توجهاً نحو تجربة «أصلية للذكاء الاصطناعي» تساعد الضيوف على التخطيط للرحلات وتساعد الشركة على العمل بكفاءة أكبر على نطاق واسع .

هذا يوضح أن الشركة لا تنظر إلى الذكاء الاصطناعي كإضافة على محرر الكود فقط، بل كطبقة تدخل في الدعم والتخطيط والتشغيل وتجربة المستخدم.

ماذا يفعل المهندسون والمديرون الآن؟

بالنسبة للمهندسين، الخطوة العملية ليست تجاهل الذكاء الاصطناعي ولا الثقة العمياء به. المطلوب هو إتقان التسليم بمساعدة الذكاء الاصطناعي مع الاحتفاظ بالمسؤولية كاملة عن النتيجة: مواصفات أوضح، سياق أفضل، مراجعة فروقات أدق، اختبارات أوسع، واستثمار أكبر في الاعتمادية والأمان وفهم المنتج.

وبالنسبة للمديرين، الخطوة العملية هي الاقتراب من الحرفة. استخدموا الأدوات بما يكفي لفهم قوتها وحدودها. شاركوا في نقاشات التصميم والمراجعة. اجعلوا معايير الجودة صريحة. وكافئوا الفرق على نتائج منتج قابلة للصمود، لا على كمية الكود التي كُتبت باليد.

التحفظ المهم: Airbnb إشارة لا معيار عالمي

رقم 60% يخص Airbnb، ولا ينبغي التعامل معه كمتوسط للسوق كله. هناك شركات ستتحرك أسرع، وأخرى ستتأخر بسبب طبيعة أنظمتها أو تنظيمها أو متطلبات الأمان والامتثال.

حتى تشيسكي نفسه قدّم رؤية مزدوجة: ففي 2024 قال إن الذكاء الاصطناعي سيغير العالم أكثر مما يدرك كثيرون، لكنه سيستغرق وقتاً أطول مما يتوقع كثيرون أيضاً . هذه ربما هي القراءة الأهدأ للتحول: التغيير عميق، لكنه غير متساوٍ.

الخلاصة أن الذكاء الاصطناعي لا يستبدل المهندسين والمديرين ببساطة. إنه يغير وحدة مساهمتهم. المهندس يحتاج إلى أن يصبح موجهاً ومراجعاً أفضل للعمل المولّد آلياً. والمدير يحتاج إلى طلاقة تقنية كافية لقيادة فرق تستخدم الذكاء الاصطناعي يومياً. في نموذج Airbnb، الميزة الدائمة تنتقل من الإنتاج اليدوي وحده إلى الحكم الجيد، والملكية، والقدرة على تحويل مخرجات الذكاء الاصطناعي إلى منتجات موثوقة .