مؤخرًا لاحظت أن الكثير من الناس قلقون من أن الذكاء الاصطناعي سيسيطر على جميع الوظائف، بما في ذلك الهندسة البرمجية. لكن نافال رافيكانت من AngelList لديه وجهة نظر مثيرة للاهتمام حول هذا—هو يعتقد أن هذا الخوف قد يكون مبالغًا فيه.

فلماذا لا تزال مهندسو البرمجيات ذوي صلة؟ أولاً، هم يفكرون بالكود. وهذا ليس أمرًا بسيطًا. عندما يكتب الذكاء الاصطناعي الكود من أجلك (مثل Claude Code أو أدوات مماثلة)، فإنه دائمًا ما يرتكب أخطاء. هناك أخطاء، وتصميم غير مثالي، ومشاكل في الأداء. الأشخاص الذين يفهمون المنطق الأساسي يمكنهم اكتشاف هذه المشاكل بسرعة وتصحيحها. إذا كنت تريد بناء تطبيق بهيكل قوي، وأداء عالي، ومعالجة أخطاء جيدة، لا بد أن يكون لديك شخص يفهم حقًا هندسة البرمجيات.

ثانيًا، لا تزال هناك العديد من المشاكل التي تتجاوز قدرات الذكاء الاصطناعي. يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع الأمور التي يوجد لها آلاف الأمثلة في بياناته—مثل الفرز أو عمليات القوائم. لكن إذا أردت كتابة كود بأداء عالي جدًا، أو تنفيذ في بنية جديدة، أو حل مشكلة جديدة تمامًا، فلا تزال بحاجة إلى أن تكون عمليًا. هذا سيستمر هكذا حتى تتوفر بيانات تدريب كافية أو حتى يتمكن الذكاء الاصطناعي من التفكير على مستوى التجريد بشكل أفضل.

لكن الأمر لا يقتصر على الذكاء الاصطناعي والبرمجيات فقط. المبدأ الأوسع هو: السوق يريد فقط الأفضل. إذا كان هناك تطبيق متفوق في قطاع معين، فمن سيختار المتوسط؟ إذن الأخبار السيئة هي أن أن تكون رقم اثنين أو ثلاثة لا فائدة منه. والأخبار الجيدة هي أن المجال الذي يمكنك أن تكون فيه الأفضل غير محدود. يمكنك أن تعيد تعريف ما تفعله حتى تصبح خبيرًا في مجال فرعي معين.

لذا، إذا كنت خبيرًا في مجال واحد وتصبح خبيرًا رائدًا فيه، فلا تقلق من أن الذكاء الاصطناعي سيحل مكانك. هذا المبدأ لا يزال ذا صلة في عصر الذكاء الاصطناعي الحالي. العالم يحتاج إلى أشخاص يعرفون حقًا ما يفعلونه، وليس فقط الأشخاص العاديين.