شارك
الرئيسية
2 دقيقة
الفكرة
كشفت دراسة حديثة أجراها باحثون من جامعة سالفورد (University of Salford) البريطانية وجامعات أخرى أن الذكاء الاصطناعي التوليدي بدأ يغير جذرياً مجال هندسة البرمجيات في المملكة العربية السعودية. المشكلة أن الاعتماد على هذه الأدوات يتسارع عالمياً بينما الأبحاث المحلية قليلة حول تأثيرها في المملكة، خصوصاً على مهن المهندسين وأدوارهم.
اعتمد البحث على تحليل ثانوي ودراسة حالات من جهات سعودية مثل الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي سدايا (SDAIA) وجامعة الملك عبد الله للعلوم والتقنية كاوست (KAUST) وشركة الاتصالات السعودية (STC)، شملت الدراسة تحديات تقنية وأخلاقية ومخاطر مرتبطة بالاعتماد المفرط على النماذج الأجنبية.
لماذا تعد مشكلة مهمة؟
الذكاء الاصطناعي التوليدي قادر على تقليص وقت تطوير البرمجيات وتبسيط الخدمات الحكومية، لكنه قد يعرض المجتمع لمخاطر مثل فقدان الوظائف وضعف الشفافية وانتهاك الخصوصية. في السعودية، حيث يعد التحول الرقمي محوراً رئيساً لرؤية 2030، فإن الفهم الجيد لهذه التحديات أساسي لبناء اقتصاد رقمي قوي وآمن ومتوافق مع القيم المحلية.
أهم النتائج
- %92 من الرؤساء التنفيذيين السعوديين يتوقعون دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في أعمالهم قريباً، لكن 47% من المهندسين يشككون في موثوقية الأكواد المولدة.
- يمكن تقليص دورة تطوير البرمجيات بنسبة كبيرة، حيث أظهرت أداة غيت هاب كوبايلوت (GitHub Copilot) التي طورتها شركة مايكروسوفت الأميركية أن المطورين ينجزون المهام بشكل أسرع بنسبة 56%.
- مشاريع محلية مثل نموذج هايذير (HITHIRE) حسنت العدالة في التوظيف، حيث خفضت الفوارق بين الجنسين والجنسيات بنسبة واضحة، ما يثبت إمكانية توطين التقنية بما يخدم المجتمع.
التوصيات والتطبيق العملي
- استثمر في التعليم والتدريب: أنشئ برامج لتعليم مهارات هندسة الأوامر (Prompt Engineering) ومهارات أخلاقية في الجامعات والمعاهد.
- قلل الاعتماد على النماذج الأجنبية: ادعم النماذج المحلية مثل علّام (ALLaM) لتأمين البيانات وحماية الخصوصية.
- أدمج الإنسان مع الآلة: اجعل المراجعة البشرية جزءاً من كل عملية تطوير برمجي لتفادي الأخطاء والاعتماد المفرط.
مثال تطبيقي
يمكن لشركة تقنية ناشئة في الرياض أن تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لتوليد أكواد سريعة لتطبيقاتها، لكنها تحتاج إلى فريق مراجعة بشري للتأكد من الأمان والجودة.
يمكن للفرد أن يستفيد من هذه التقنيات بنفسه، لكن الأفضل أن يتلقى تدريباً أو يستشير مختصاً قبل الاعتماد الكامل عليها.
محاذير
الدراسة اعتمدت على بيانات ثانوية وتحليل نوعي، ولم تشمل قياسات ميدانية مباشرة، ما يعني أن النتائج تعطي توجهاً عاماً أكثر من كونها قياسات دقيقة للأداء الفعلي.
المصدر
Generative AI and the Future of Software Engineering in Saudi Arabia: Governance, Innovation, and Workforce Transformation
الذكاء الاصطناعي التوليدي ومستقبل هندسة البرمجيات في السعودية: الحوكمة والابتكار وتحولات القوى العاملة
إلهام البارودي، طه منصوري، محمد حتاملة، مصطفى البحيري، علي العمير – جامعات سالفورد (المملكة المتحدة)، جامعة أدنبره نابير (المملكة المتحدة)، جامعة قناة السويس (مصر)، كلية جيسما للأعمال (ألمانيا)
الناشر: مجلة International Journal of Theoretical & Applied Computational Intelligence
تاريخ النشر: 24 أغسطس 2025