تقرير Faros AI: المهام المنجزة زادت 33.7% مع الذكاء الاصطناعي، والنشر الأسبوعي تراجع 11.7%

نشرت شركة Faros AI تقريرًا جديدًا بعنوان The Acceleration Whiplash، يقيس ما يحدث داخل فرق البرمجة حين يرتفع استخدامها للذكاء الاصطناعي. وتعتمد الأرقام على بيانات telemetry جُمعت على مدى سنتين من 22 ألف مطور في 4 آلاف فريق. والمنهج مقارنة داخل الشركة نفسها: فترة كان فيها استخدام الذكاء الاصطناعي منخفضًا، مقابل فترة صار فيها مرتفعًا.

والنتائج تسير في اتجاهين متعاكسين. فالمهام المنجزة زادت 33.7%، والـ pull requests المدموجة زادت 16.2%. لكن حجم الـ PR الواحد زاد 51%، ووقت المراجعة الوسيط صار 5 أضعاف ما كان عليه، والحوادث في بيئة الـ production لكل PR صارت 3 أضعاف. وفي النهاية تراجع عدد مرات النشر في الأسبوع بنسبة 11.7%.

والرقم الأبرز في التقرير هو الـ code churn، أي الكود الذي يُكتب ثم يُحذف أو يُعاد كتابته بعد وقت قصير، وقد زاد 861%. وهو مؤشر على أن جزءًا كبيرًا مما يُكتب بسرعة لا يبقى في المنتج.

والآلية التي تربط هذه الأرقام بسيطة حين تُتتبع خطوة خطوة. الكتابة صارت أسرع، فصار الـ PR أكبر. والـ PR الأكبر يحتاج مراجعة أطول، والمراجعة الأطول تعني طابورًا أطول قبل الدمج. فيزيد ما يُنجز على مستوى المهام، بينما يتباطأ ما يصل فعلًا إلى المستخدمين. وهذه الفكرة ليست جديدة على المغزى: فقد سبق أن عرض تقرير FORTRAN عام 1954 ودراسة METR كيف صارت الكتابة أرخص بينما بقيت المراجعة على كلفتها.

ومن هنا تنشأ الفجوة بين الإحساس والواقع. فالفريق يرى المهام تُغلق على لوحة العمل، فيشعر أنه أسرع. أما المستخدم فلا يرى المهام، بل يرى ما يُنشر، وهذا هو ما تراجع.

وبالنسبة إلى فرق التطوير في المنطقة العربية، وكثير منها فرق صغيرة يتولى فيها شخص أو اثنان المراجعة، قد يعني ذلك أن عنق الزجاجة انتقل من كتابة الكود إلى قراءته. ويصبح عدد المهام المغلقة مقياسًا مضللًا إذا لم يُقرأ إلى جانب عدد مرات النشر وحجم الـ PR ووقت المراجعة. كما قد يتغير ما يُنتظر من المطور نفسه، إذ تصبح القدرة على تقسيم العمل إلى تغييرات صغيرة قابلة للمراجعة مهارة لها وزن أكبر من سرعة الكتابة.

لكن للتقرير حدودًا واضحة. فالأرقام علاقة ارتباطية مستخرجة من بيانات telemetry، وليست تجربة محكومة تعزل أثر الذكاء الاصطناعي عن غيره من العوامل. كما أن الشركة التي أجرت القياس تبيع أدوات لقياس أداء فرق البرمجة، وهو ما يستحق أن يؤخذ في الحسبان عند قراءة النتائج. ويقدم تقرير DORA عن الذكاء الاصطناعي قراءة أخرى للتوتر نفسه بين السرعة والاستقرار.