دخل تقدم الذكاء الاصطناعي (AI) في هندسة البرمجيات مرحلة جديدة، تميزت بالانتقال من الخطاب التجريبي إلى التبني المنظم في العمليات المؤسسية. وبعد فترة من الحماس الأولي القوي، بدأت الشركات في التعامل مع التحدي العملي المتمثل في دمج الذكاء الاصطناعي في الدورة الحقيقية لتطوير واختبار وتشغيل الأنظمة، خاصة في البيئات الحرجة والمنظمة مؤسسة البيانات الدولية (IDC), 68% من الشركات في جميع أنحاء العالم تستخدم بالفعل الذكاء الاصطناعي التوليدي في عملياتها، مما يشير إلى توحيد التكنولوجيا في بيئة الشركات.
وفي البرازيل، لوحظت هذه الحركة بشكل رئيسي في القطاع المالي. تستخدم مؤسسات مثل Banco Bradesco منصات الذكاء الاصطناعي المتكاملة لأتمتة العمليات وتحقيق مكاسب في الكفاءة التشغيلية، في حين تبرز شركات التكنولوجيا المالية مثل Nubank دوليًا في التطبيق الاستراتيجي للتكنولوجيا في المنتجات والعمليات الرقمية. يؤدي هذا التقدم إلى توسيع نطاق تعقيد الأنظمة وتعزيز الحاجة إلى النضج الفني والحوكمة وتكامل الذكاء الاصطناعي مع تدفقات هندسة البرمجيات الحالية.
ل مارسيلو مارشي, الرئيس التنفيذي لشركة فيريكود, شركة متخصصة في جودة البرمجيات وأتمتة الاختبارات وإمكانية الملاحظة واعتماد مفهوم “الذكاء الاصطناعي أولا“، التحدي العملي المتمثل في دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات هندسة البرمجيات الحقيقية، يتطلب أكثر من مجرد دمج أدوات جديدة. ويقول إن الذكاء الاصطناعي لا يولد قيمة إلا عندما يتم دمجه في التدفق الهندسي، مع الحوكمة والقدرة على التنبؤ. ووفقا له، تميل المبادرات المعزولة إلى فقدان فعاليتها عندما لا تكون مرتبطة بالعمليات والضوابط والممارسات الموحدة.
يشير المسح العالمي الذي أجرته شركة Deloitte “Future of Cyber” إلى أنه في البرازيل، يحتل الذكاء الاصطناعي/الحوسبة المعرفية المرتبة السادسة في تصنيف استثمارات الأمن السيبراني، بينما يظهر الذكاء الاصطناعي التوليدي في المرتبة 13. وتعكس البيانات الجهود التي تبذلها المؤسسات لهيكلة الضوابط وقوائم الجرد النموذجية وسجلات الاستخدام وسياسات الوصول، خاصة في مواجهة نمو الأتمتة وتوسيع المخاطر التنظيمية والتشغيلية في قطاعات مثل التمويل.
وبهذا، تكتسب المنصات التي تطبق الذكاء الاصطناعي بطريقة متكاملة في هندسة البرمجيات أهمية مارسيلو مارشي, تسمح الحلول التي تهدف إلى أتمتة الاختبار والتحقق من صحة واجهة برمجة التطبيقات وتوليد الأدلة الفنية بدمج الذكاء الاصطناعي تدريجيًا والتحكم فيه وفقًا للأيام اليومية للفرق. ويفضل مسار R“ قابلية التوسع والأمن والقدرة على التنبؤ، وتحويل الذكاء الاصطناعي إلى عنصر هيكلي للبرمجيات الهندسة، وليس مجرد الوعد التكنولوجي، كما يسلط الضوء.
