لماذا يفشل "البرمجة بالهوية" في فرق الشركات الكبرى؟ الثورة في برمجة الذكاء الاصطناعي تُنتج أسوأ برامج الشركات التي رأيتها خلال عقدين من الزمن. المطورون يُصدرون كودًا لا يفهمونه، ويُدار بواسطة فرق لا تستطيع استكشاف الأخطاء فيه، لنظم ستنهار تحت ضغط الاستخدام الحقيقي. هذا ليس تقدمًا، بل تراجعٌ مُغطّى بتسويقٍ اصطناعي للذكاء الاصطناعي. بينما تحتفل الصناعة بتسريع إصدار الميزات وتحسين تجربة المطورين، نحن نبني ببطء أزمة ديون تقنية ستُشكّل ملامح تطوير البرمجيات المؤسسية في العقد المقبل. والسبب؟ ما أسميه "البرمجة بالهوية" – وهي ممارسة تقبل اقتراحات الذكاء الاصطناعي دون فهم العواقب المعمارية لها. مقاطع الفيديو على يوتيوب (التسويقية) تتجاهل النقطة الأساسية: السياق المؤسسي. لديها أساليب، لكنها لا تتحدث عن كيفية تلبية احتياجات المؤسسة. الإمبراطور عارٍ، وحان الوقت لمن يصرخ. ما ينتج فعلاً من "البرمجة بالهوية" البرمجة بالهوية هي تطوير مدعوم بالذكاء الاصطناعي حيث يُعامل النموذج الآلي كمُهندسٍ لا يخطئ. بدلًا من استخدام الذكاء الاصطناعي كأداة تكميلية متقدمة تتطلب حكمًا بشريًا، يقبل المطورون الاقتراحات دون تمييز، مُقدّمين السرعة على الفهم. النتيجة: كود يعمل في العروض التوضيحية لكنه يفشل أمام معايير المؤسسة. رأيت قواعد كود حيث يختلط نمط البرمجة الوظيفية مع التصنيف الكائني بسبب اقتراحات ذكية مختلفة. يصبح التعامل مع الأخطاء غير متسق عبر النظام. بعض الوظائف تُلقي استثناءات، والبعض الآخر يُرجع كائنات أخطاء، والآخر يفشل بصمت لأن المطور قبل النمط الذي اقترحه الذكاء الاصطناعي في تلك اللحظة. المشكلة الجوهرية تكمن في أهداف التحسين. النماذج لا تفهم الجودة أو احتياجات المؤسسة. إنها تُحسّن بشكل عشوائي. بينما تتطلب الأنظمة المؤسسية: "كود يمكن فهمه وتعديلته وصيانته من قبل فرق هندسية على مدى سنوات عديدة". هذه ليست نفس الأمور. تُدمج منطق الأعمال في وظائف مساعدة مُولَّدة بالذكاء الاصطناعي دون وثائق تشرح المتطلبات الكامنة. بعد ستة أشهر، عندما تحتاج هذه المنطق إلى تعديل، لا أحد يفهم لماذا يعمل الكود بهذه الطريقة. الذكاء الاصطناعي اقترحه، والمطور قبله، والمعرفة المؤسسية لم تُسجّل أبدًا. هذا يخلق نوعًا خبيثًا من الديون التقنية: كود يبدو منظمًا من الخارج لكنه يفتقر إلى التcohérence المفاهيمية الضرورية للصيانة الطويلة. إنه الفرق بين مبنى يبدو قويًا وآخر قادر على الصمود أمام الزلازل. انفجار الديون التقنية الديون التقنية الناتجة عن "البرمجة بالهوية" لا تتراكم خطياً، بل تتضاعف بشكل أسي. كل عملية للذكاء الاصطناعي تُولّد مهام صيانة متعددة، وكل حل مُولد بالذكاء الاصطناعي الذي يتجاوز المراجعة المعمارية يجعل الخطوة التالية أكثر احتمالًا. أعراض انهيار جودة الكود هي الأكثر وضوحًا. عندما يقبل المطورون اقتراحات الذكاء الاصطناعي دون النظر إلى الاتساق العام للنظام، تصبح كل ميزة جديدة أصعب في التنفيذ. الوظائف التي يجب أن تتبع أنماطًا متشابهة تتباعد حسب ما اقترحه النموذج في أيام مختلفة. تصبح مراجعات الكود تجربة حفر أثرية بدلًا من تقييم هندسي. تُتجاهل عمليات مراجعة الأمان تمامًا. أدوات التحليل الثابت للأمان تواجه صعوبة في التعامل مع أنماط كود مُولَّدة بالذكاء الاصطناعي التي تتبع نهجًا غير معتاد لكنه فعليًا صحيح تقنيًا. تنمو سلاسل التبعيات دون رقابة، حيث يقترح النموذج حزمًا دون النظر إلى التبعات الأمنية، أو التزامات الترخيص، أو الصيانة طويلة المدى. يُحدث فراغ الوثائق أسوأ الضرر على المدى الطويل. يُدمج منطق الأعمال في خوارزميات مُقترحة بالذكاء الاصطناعي دون شرح بشري لنية التنفيذ، أو الحالات الحدية، أو الافتراضات الكامنة. عندما تحتاج هذه الأنظمة إلى تعديل (وهي دائمًا تحتاج)، تستهلك الفرق وقتًا أطول في استكشاف الكود القائم من بناء ميزات جديدة. كل هذه المشكلات تتضاعف. أنماط الكود غير المتسقة تجعل مراجعة الأمان أصعب. الوثائق السيئة تجعل الاختبار أكثر صعوبة. الاختبارات الهشة تجعل إعادة الهيكلة أكثر خطورة. النتيجة: نظام كل تغيير فيه يصبح كارثة محتملة، وسرعة التنفيذ تنخفض إلى الصفر رغم المكاسب الأولية من الذكاء الاصطناعي. أنظمة المؤسسة تنهار يصبح التكلفة الحقيقية للبرمجة بالهوية واضحة عندما يواجه الكود المُولد بالذكاء الاصطناعي سير العمل المؤسسي. الأنظمة المصممة للكود البشري تفشل في معالجة الأنماط والافتراضات المدمجة في الحلول الآلية. يمرّ خط البناء (CI/CD) دون أن يُفعّل أي "مُنتِج" (Gate)، مما يؤدي إلى عدم تنفيذ التحقق. عمليات البناء التي كانت تعمل بشكل موثوق لسنوات تمر دون القيام بالوظائف التي يجب أن تؤديها، لأن الكود المُولد بالذكاء الاصطناعي ذكي بما يكفي لتجاوز الفحوصات. يظهر فوضى عقود واجهة التطبيق (API) عندما يقترح النموذج تعديلات على سلوك النقطة النهائية دون تحديث مواصفات OpenAPI أو النظر في التوافق العكسي. تبدأ الخدمة الصغيرة التي كانت تُحافظ على واجهات مستقرة في كسر العقود التكاملية لأن الاقتراحات تُحسّن وظيفة فورية بدلًا من الاتساق العام للنظام. تُصبح إدارة التبعيات كابوسًا عندما يقترح النموذج حزمًا دون النظر إلى تعارضات الإصدارات، أو التبعات الأمنية، أو التزامات الدعم طويل المدى. ملفات package.json و requirements.txt تصبح غير قابلة للإدارة مع تبعيات غير مباشرة لا يفهمها أي مطور بشري ولا يمكنه تأكيد مصداقيتها. يُحدث التدهور الأداء أسوأ الأذى عند المقياس المؤسسي. الكود المُولد بالذكاء الاصطناعي غالبًا ما يُحسّن تجربة المطور: حلول بسيطة وواضحة تعمل جيدًا في بيئات التطوير لكنها تخلق عقبات عند التعامل مع آلاف المستخدمين المتزامنين. استعلامات قاعدة البيانات التي تبدو أنيقة في العزلة تُسبب مشاكل N+1 عند التكرار عبر استدعاءات خدمة متعددة. أنماط تخصيص الذاكرة التي تعمل جيدًا في اختبارات الأفراد تُسبب استنزاف الموارد تحت الحمل. هذا يترجم مباشرة إلى تأثيرات تجارية. تصبح دوائر الإصدار غير متوقعة بينما تكافح الفرق لتأهيل التغييرات المُولَّدة بالذكاء الاصطناعي. تزداد حالات تعطل الأنظمة عندما تظهر حالات حادة في الكود المُولَّد بالذكاء الاصطناعي تحت الحمل الإنتاجي. تزداد الأخطاء التي تؤثر على العملاء عندما تفشل أنظمة الاختبار في كشف التراجُعات في منطق الأعمال الذي لا يفهمه أي إنسان. التحقق من المراقبة وواقع التوسع تنهار مراقبة الأنظمة عندما لا يتبع الكود المُولد بالذكاء الاصطناعي أنماطًا معيارية للتسجيل، والقياسات، والتتبع الموزع. النماذج لا تُحسّن من حيث القدرة على المراقبة، بل تُحسّن من حيث الصواب الوظيفي، مما يخلق ثغرات في الأنظمة الإنتاجية تجعل استكشاف الأخطاء شبه مستحيل. تبدأ مشكلة المراقبة بأنماط تسجيل غير متسقة. الوظائف المُولَّدة بالذكاء الاصطناعي غالبًا ما تفتقر إلى تسجيلات وصفية ضرورية لأنظمة المراقبة المؤسسية. معلومات التصحيح التي يمكن أن تساعد فرق التشغيل في تشخيص المشكلات تُحذف لأن النموذج لم يأخذ بعين الاعتبار المتطلبات التشغيلية. تُحذف رؤوس التتبع الموزع في استدعاءات الخدمة المُولَّدة بالذكاء الاصطناعي، مما يُعطل تتبع الطلب من البداية إلى النهاية عبر هيكل الخدمات الصغيرة. تُسبب فشل إدارة الموارد أخطر المشكلات في البيئة الإنتاجية. العمليات غير المتزامنة التي تقترحها الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تتجاهل إجراءات التنظيف الصحيحة، مما يُسبب تسربات ذاكرة صعبة التتبع إلى تغييرات محددة. يُتجاهل تجميع اتصالات قاعدة البيانات لصالح اتصالات مباشرة "أبسط" لا تصلح للتوسع فوق أحمال التطوير. تُخزن مُعاملات الملفات والاتصالات الشبكية لأن النموذج يركز على المتطلبات الوظيفية بدلًا من دورة حياة الموارد. تُعقّد التفاوتات في معالجة الأخطاء استكشاف الأخطاء في البيئة الإنتاجية. وظائف مُولَّدة بالذكاء الاصطناعي تتعامل مع الأخطاء بطرق غير متوافقة. بعضها يُلقي استثناءات، والآخر يُرجع رموز أخطاء، والثالث يفشل بصمت ويسجل أخطاء لا يراها فريق التشغيل. إجراءات الاستعادة التي كانت تعمل للكود البشري تفشل عندما لا تتكامل مسارات الأخطاء المُولَّدة بالذكاء الاصطناعي مع أنظمة الإنذار والإرسال القائمة. يصبح اختبار التوسع عديم الجدوى عندما لا يمثل الكود الذي يُختبر ما سيُشغل في الإنتاج. الحلول المُولَّدة بالذكاء الاصطناعي التي تعمل جيدًا مع بيانات التطوير تنهار كارثيًا عند معالجة أحجام البيانات المؤسسية. الخوارزميات التي تعمل بكفاءة على مدخلات صغيرة تصبح أبطأ بشكل أسي عند المقياس الإنتاجي. أنماط استخدام الذاكرة التي تبدو معقولة في بيئات الاختبار تُسبب أخطاء نفاد الذاكرة عند ضربها عبر مئات العمليات المتزامنة. الواقع المؤسسي النهائي هو أن الأنظمة التي تبدو صحية في جميع مقاييس التطوير تصبح غير موثوقة عند مواجهة أنماط الاستخدام الحقيقية. لوحات المراقبة تُظهر حالة خضراء بينما يتحسّس المستخدمون. تمر مقاييس الأداء دون مشاكل بينما يعاني المستخدمون من التأخير. تُمرّ الحالة الصحية دون مشاكل بينما تفشل العمليات التجارية بسبب أخطاء خفية في منطق الأعمال المُولَّد بالذكاء الاصطناعي. لماذا يُمكّن بعض المديرين الفنيين من هذا الكارثة؟ أصعب جزء في أزمة البرمجة بالهوية هو رؤية قادة تقنيين أذكياء يتخذون قرارات كانوا سيرفضونها قبل خمس سنوات. نفس المديرين الفنيين الذين بناوا ثقافات هندسية صارمة يحتفلون الآن بمقاييس تُخفي مشكلات جوهرية في الجودة. فخ المقاييس الجذابة يمسك حتى القادة ذوي الخبرة. تحسينات سرعة المطورين تبدو مثيرة في تقارير الربع السنوي. تزداد الميزات المُصدرة، وتنمو نقاط القصة في كل دورة، وترتفع درجات رضا المطورين. هذه المقاييس تروي قصة مقنعة عن مكاسب الإنتاجية الناتجة عن الذكاء الاصطناعي، بينما تُخفي الديون التقنية المتراكمة التي ستُزيد تكلفة التطوير المستقبلي بشكل هائل. التأثير التسويقي للبائعين يلعب دورًا كبيرًا في هذا الفشل في اتخاذ القرار. شركات الذكاء الاصطناعي تبيع مقاييس الاعتماد، لا النتائج المؤسسية. تعرض عروضًا مذهلة لسرعة توليد الكود بينما تُقلل من الآثار طويلة المدى على الصيانة. فرق هندسة المبيعات تركّز على المكاسب الفورية في الإنتاجية بينما تتجاهل الت Discipline المعمارية الضرورية للتطوير المستدام. الضغط على الربع يخلق بيئة مثالية للتفكير القصير المدى الذي يتجاهل العواقب طويلة المدى. عندما تطلب المجالس تسريع إصدار الميزات وتحسين إنتاجية المطورين، تبدو البرمجة بالهوية حلًا مثاليًا لحل المشكلتين معًا. تتراكم الديون التقنية ببطء وبشكل غير مرئي، بينما تكون المكاسب في الإنتاجية فورية وقابلة للقياس. فخ "المسرحية الابتكارية" يجعل التقييم العقلاني شبه مستحيل. يشعر المديرون الفنيون بالضغط لتبني أدوات برمجة بالذكاء الاصطناعي ليعتبروا مُتقدمين ومستقبليين. رفض أو تقييد المساعدة بالذكاء الاصطناعي يُفسر على أنه مقاومة للابتكار بدلًا من التزام بجودة الهندسة. تُصوّر السرد الصناعي أي نقد لممارسات البرمجة بالذكاء الاصطناعي على أنه تفكير لوديتي بدلًا من قلق مشروع حول جودة البرمجيات. هذا يخلق دورة تغذية راجعة حيث يتخذ أشخاص أذكياء قرارات أسوأ باستمرار لأن المقاييس التي يقيسونها لا تعكس المشكلات التي يخلقونها. يرتفع رضا المطورين بينما تنخفض جودة الكود. تتسارع إصدار الميزات بينما تنخفض موثوقية النظام. تستمر المسرحية الابتكارية بينما تنهار التقاليد الهندسية. البديل: تطوير مدعوم بالذكاء الاصطناعي بانضباط الحل ليس رفض أدوات برمجة الذكاء الاصطناعي. بل استخدامها ضمن إطار من الانضباط الهندسي الذي يحافظ على جودة الكود مع استخلاص فوائد الإنتاجية. مراجعة إلزامية لاقتراحات الذكاء الاصطناعي يجب أن تركز على الاتساق المعماري، لا على التصحيح النحوي. يجب أن تُقيّم الفرق ما إذا كانت الحلول المُولَّدة بالذكاء الاصطناعي متوافقة مع الأنماط الحالية، واتباع معايير معالجة الأخطاء المتعارف عليها، وتكاملها مع سير العمل المؤسسي. يجب أن تُراعى هذه المراجعة التأثيرات المستقبلية على الصيانة، لا فقط المتطلبات الوظيفية. يصبح تأكيد النمط المعماري حاسمًا عندما يمكن للذكاء الاصطناعي إنتاج كود بأساليب متعددة. يجب أن تكون هناك إرشادات واضحة حول الأنماط المقبولة والمرفوضة، مع تقييم الاقتراحات بناءً على سجلات قرارات المعمارية. يجب أن تتضمن عمليات مراجعة الكود فحوصات صريحة للاتساق مع التصميم الحالي، لا فقط صحة الوظيفة الفردية. يُساعد الكشف التلقائي عن الديون التقنية الفرق على تحديد المشكلات الناتجة عن الكود المُولَّد بالذكاء الاصطناعي قبل أن تتضاعف. أدوات التحليل الثابت يمكنها تحديد الأنماط غير المتسقة، ومشكلات إدارة التبعيات، والانحرافات عن المعايير المعيارية. يجب أن تتضمن خطوط البناء المستمرة فحوصات للامتثال المعماري، لا فقط الصواب الوظيفي. يُضمن التكامل مع سير العمل المؤسسي أن المساعدة بالذكاء الاصطناعي تعزز بدلًا من تجاوز العمليات المتعارف عليها. يجب أن تُعالج عمليات مراجعة الأمان الكود المُولَّد بالذكاء الاصطناعي. يجب أن تتضمن متطلبات الوثائق شروحات بشرية لخوارزميات الذكاء الاصطناعي. يجب أن تُختبر معايير الاختبار على المتطلبات التجارية، لا على التفاصيل التنفيذية. الهدف: تحسين مستدام للسرعة مع الحفاظ على المعايير الهندسية مع استخلاص فوائد الإنتاجية من الذكاء الاصطناعي. الفرق التي تتبع ممارسات تطوير مدعوم بالذكاء الاصطناعي بانضباط غالبًا ما تحقق إنتاجية أفضل على المدى الطويل من الفرق التي تستخدم التطوير التقليدي أو البرمجة غير المنضبطة. لحظة الحساب القادمة الصناعة المؤسسية للبرمجيات تتجه نحو لحظة حسابية ستُحدد مسارات القيادة التقنية في العقد المقبل. أول فشل كبير في نظام بسبب كود مُولَّد بالذكاء الاصطناعي لا يمكن صيانته سيُحدث تأثيرًا واسعًا على صناعة التكنولوجيا، ويدخل إلى محادثات على مستوى مجلس الإدارة حول اتخاذ القرارات التقنية. عندما يحدث هذا الفشل (وسيحدث)، سيحتاج المديرون الفنيون إلى تفسير مجلس الإدارة لماذا سمحوا بتعطيل الموثوقية من أجل الراحة المطورة. المقاييس الإنتاجية التي تبرر "البرمجة بالهوية" ستبدو هزيلة مقارنة بالتأثير التجاري لفشل النظام. سينهار السرد الابتكاري عندما يُنتج الابتكار أنظمة غير موثوقة. المحاسبة على الديون التقنية أصبحت حقيقة واقعة مع ارتفاع المخاطر التجارية الناتجة عن فشل البرمجيات المؤسسية. المديرون الفنيون الذين بناوا حياتهم المهنية على الجودة الهندسية يفهمون أن الإنتاجية المستدامة تتطلب كودًا قابلًا للصيانة. أولئك الذين وقعوا في فخ "البرمجة بالهوية" قد يجدون أنفسهم يشرحون قرارات تقنية لا يمكنهم الدفاع عنها. ال advantage التنافسي سيذهب إلى الشركات التي استخدمت الذكاء الاصطناعي لتعزيز الانضباط الهندسي بدلًا من استبداله. الشركات التي حافظت على جودة الكود مع استخلاص فوائد الذكاء الاصطناعي ستفوق تلك التي تكافح مع أنظمة "البرمجة بالهوية". القيادة التقنية التي رفضت التفكير القصير المدى لصالح التطوير المستدام ستُثبت صحتها. هذه لحظة حاسمة في القيادة التقنية المؤسسية. المديرون الفنيون يواجهون خيارًا: الحفاظ على المعايير الهندسية مع دمج المساعدة بالذكاء الاصطناعي، أو قبول مسرحية الإنتاجية من "البرمجة بالهوية" والتعامل مع العواقب الحتمية. القرار الذي يُتخذ اليوم سيُحدد ما إذا كانت أدوات برمجة الذكاء الاصطناعي ستكون ميزة تنافسية أم عبئًا على المسار المهني. الخيار واضح. السؤال: هل لدى القادة التقنيين المؤسسيين الشجاعة لاتخاذه؟
تُعدّ "البرمجة بالشعور" (Vibe Coding) أحد أكثر الظواهر تأثيرًا في تطوير البرمجيات المؤسسية اليوم، لكنها تُعدّ في الحقيقة مُجرّد تحوّل سطحي يُخفي أزمة تقنية عميقة. لا تُعدّ هذه الظاهرة نتاجًا لتحسين في الإنتاجية، بل هي تراجُع مُقنّع بعبارات تسويقية عن الذكاء الاصطناعي. فبينما يُCelebrated تسرّع تسليم الميزات وتحسين تجربة المطوّر، يُبنى في الخفاء نظام مُتراكِم للديون التقنية، ستُحدّد مصير تطوير البرمجيات المؤسسية في العقد القادم. الجذور المشكلة تكمن في رؤية المطوّرين للذكاء الاصطناعي كمُهندس مُثالي، لا يحتاج إلى مراجعة. بدلاً من استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي كمُساعِد للكتابة (مثل مُكمّل تلقائي متطوّر)، يُقبل المطوّرون الاقتراحات دون تحليل، مُفضّلين السرعة على الفهم. النتيجة: كود يعمل في العروض التوضيحية، لكنه ينهار تحت ضغط الاستخدام الحقيقي. تظهر المشكلة في تناقضات جوهرية: مزيج عشوائي بين أنماط برمجية (مثل البرمجة الوظيفية والكائنية) داخل وحدة واحدة، وطرق غير متناسقة لمعالجة الأخطاء، وغياب التوثيق للمنطق الأعمالي المُدمج في وظائف مُولّدة تلقائيًا. لا يُدرك المطوّر لاحقًا سبب عمل الكود بالطريقة التي يعمل بها، لأن "الذكاء الاصطناعي اقترحها"، وتم قبولها دون تسجيل المعرفة المؤسسية. الديون التقنية الناتجة عن هذه الممارسة لا تنمو خطّيًا، بل تتكاثر بشكل أسي. كل استخدام للذكاء الاصطناعي يُنتج مهام صيانة مستقبلية، وكل تجاوز لعملية المراجعة المعمارية يُسهل تكرار الخطأ. تصبح مراجعة الكود عملية أثرولوجية، وتصبح أدوات الأمان التلقائيّة عاجزة أمام أنماط غير تقليدية لكنها صحيحة فنيًا. تزداد سلاسل الاعتماد بشكل غير مراقب، مع تجاهل المخاطر الأمنية أو الترخيص أو الصيانة الطويلة الأجل. أيضًا، ينهار التوثيق: المنطق الحيوي يُخفي في وظائف مُولّدة تلقائيًا دون شروحات. عند الحاجة إلى التعديل، يُضيع الفريق شهورًا في تحليل الكود بدلًا من بناء ميزات جديدة. تتفاقم هذه المشكلات: أنماط غير متسقة تُعقّد مراجعة الأمان، وتوثيق ضعيف يُصعّب الاختبار، واختبارات هشة تُزيد من خطر التغيير. في البيئة المؤسسية، تُظهر هذه الكودات مظهرًا صحيًا في خطوط التكامل المستمر، لكنها تفشل في الإنتاج. تُمرّر الاختبارات، لكنها لا تحقق ما يجب أن تفعله. تُحدث تناقضات في واجهات الـ API، وتفشل الاختبارات التكاملية بسبب تغييرات غير مُعلنة. تُصبح إدارة التبعيات فوضى، وتُصبح تراخيص المكتبات غير قابلة للتعقب. في المدى الطويل، تُظهر الكودات أداءً ضعيفًا عند الحمولة الحقيقية: استعلامات قاعدة البيانات تُسبب مشكلة N+1، وتُستهلك الذاكرة بشكل مفرط. تُصبح الأنظمة غير قادرة على التوسع، وتُسبب أعطالًا متكررة، وتخرب تجربة المستخدم، رغم أن الأدوات تُظهر "أزرارًا خضراء". السبب وراء تقبّل هذه الممارسات من قبل قادة التقنية (CTOs) هو التلاعب بالمؤشرات: زيادة سرعة المطوّرين، وارتفاع عدد النقاط في السبرينت، ورضا المطوّرين. لكن هذه المؤشرات تُخفي التدهور في جودة الكود. يُغرق المطوّرون في "مسرحية الابتكار"، حيث رفض استخدام الذكاء الاصطناعي يُصوّر كمقاومة للتقدّم، بينما الواقع هو فقدان التزام بالجودة. الحل ليس رفض الذكاء الاصطناعي، بل تبني استخدامه ضمن إطار من الانضباط الهندسي. يجب أن تُصبح مراجعة الاقتراحات ضرورة، مع التركيز على الاتساق المعماري، وليس فقط التصحيح النحوي. يجب تطبيق قواعد واضحة للأنماط، ودمج أدوات كشف الديون التقنية في خطوط التكامل. يجب أن تُدمج ممارسات الأمان والتوثيق والاختبار مع الكود المُولّد تلقائيًا. النتيجة: إنتاجية مستدامة، ونظام قابل للصيانة، وثقة في النظام. الشركات التي تُوظف الذكاء الاصطناعي كأداة لتعزيز الجودة، لا كبديل عنها، ستكون الأفضل في المنافسة. الحظة الحاسمة قادمة: عندما تنهار أول نظام بسبب كود غير قابل للصيانة، ستُطلب الحسابات على مستوى مجلس الإدارة. من يختار الراحة الفورية، سيدفع الثمن. من يختار الجودة، سيفوز بالمستقبل. القرار واضح، والسؤال: هل لدى القادة الشجاعة لاتخاذه؟
