في فبراير 2026، كشفت مختبرات أبحاث الذكاء الاصطناعي المرموقة مثل "متر" عن ظاهرة مثيرة للقلق داخل مجتمع المبرمجين، وهي أن الغالبية العظمى من المطورين رفضوا العمل حتى على مهام محدودة دون استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. كانت هذه الدراسة جزءًا من متابعة لأبحاث سابقة نُشرت في 2025، والتي وجدت تناقضًا صارخًا بين تصور المطورين لزيادة إنتاجيتهم والواقع العملي؛ فبينما أفادوا بأن الذكاء الاصطناعي يسرعهم، أظهرت القياسات الدقيقة أن التعامل مع الكود المولد يتطلب وقتًا إضافيًا كبيرًا للكشف عن الأخطاء وتصحيحها وتوجيه النماذج، مما أدى في المحصلة النهائية إلى إبطاء وتيرة العمل بدلاً من تسريعها. وعند محاولة تكرار التجربة لقياس تطور الكفاءة، تعذرت الدراسة لأن المطورين لم يستجيبوا لأي دعوة للعمل بدون أدوات الذكاء الاصطناعي، مما أجبر الباحثين على الاعتماد على استطلاعات ذاتية. أظهرت هذه الاستطلاعات أن الموظفين يدركون أنهم أصبحوا أكثر ضعفًا بمقدار الضعف بفضل الذكاء الاصطناعي، لكن المؤشرات المالية الحديثة بدأت تطرح شكوكًا حول هذه التصورات. فظهرت ظاهرة "زيادة الرموز" في 2026، حيث قام بعض الموظفين بزيادة استهلاكهم للكود الرمزي كنوع من التلاعب بمقاييس الإنتاجية، مما رفع التكاليف بشكل غير مسبوق. على سبيل المثال، أوقفت شركة "أمازون" قائمتها الداخلية لتتبع استخدام الرموز بعد أن اكتشفت توظيف موظفين لها لوكلاء ذكاء اصطناعي بشكل مفرط لتضخيم الأرقام وتراكم التكاليف. وفي حالة شركة "أوبر"، استُنفد ميزانيتها الخاصة بالذكاء الاصطناعي خلال الأربعة أشهر الأولى من 2026 دون تحقيق زيادة ملموسة في مشاريع أو إنتاجية. كما تشير أدلة متعددة إلى أن الكود المولد بالذكاء الاصطناعي لا يقلل بالضرورة من تكاليف الصيانة المستقبلية، بل قد يزيدها. جادل الخبير البرمجي جيمس شور بأن السرعة المزدوجة في الكتابة لا تعني توفيرًا في التكاليف إلا إذا انخفضت تكاليف الصيانة إلى النصف، وهو أمر غير متحقق غالبًا، مما يحول السرعة المؤقتة إلى عبء دائم. وتؤكد دراسات أخرى أن شركات تقضي ما يصل إلى 44% من ميزانيات الرموز في إصلاح الأخطاء التي سببها الذكاء الاصطناعي نفسه. كما وجدت أداة مراجعات "كود روبيت" أن الكود الناتج عن الذكاء الاصطناعي يحتوي على 1.7 ضعف المشاكل مقارنة بالكود المكتوب يدويًا. وأصدرت جامعة سنغافورة للإدارة تقريرًا تحذيريًا في أبريل يوضح أن الكود المولد يمكن أن يضيف تكاليف صيانة طويلة الأمد للمشاريع البرمجية. في ظل هذه التحديات، يظل الحل ليس في الاعتماد الكلي على الوكيل المستقل الذي وُصف بأنه يماثل المبرمج المبتدئ إلى المتوسط، بل في تكامل الذكاء البشري مع الأداة. يقترح الباحثون أن على المبرمجين فهم حدود قدرات الذكاء الاصطناعي بعمق، وتطبيق أنظمة ضمان جودة مصممة خصيصًا لمراجعة عمل النماذج كالمبتدئين. وفي الوقت نفسه، يجب على البشر الاستمرار في القيام بالمهام الكبرى التي تتطلب حكمًا بشريًا مثل تصميم الهندسة المعمارية للبرمجيات وضمان الأمن السيبراني، بدلاً من التنازل الكامل للمهام الاستراتيجية للآلات.