چرا کد تولیدشده توسط هوش مصنوعی در محیط تولید دوام نمی آورد؟

هوش مصنوعی (AI) می‌تواند کدهای نمونه و پروتوتایپ‌ها را با سرعت بالا تولید کند، اما اکثر این کدها وقتی وارد محیط تولید (Production) می‌شوند، با شکست مواجه می‌شوند. در این مقاله به سه دلیل اصلی این مشکل پرداخته شده است:

۱. چالش ادغام با سیستم‌های موجود

مدل‌های هوش مصنوعی در تولید نمونه‌های اولیه عالی هستند، اما کد تولیدشده باید با سیستم‌های قدیمی، پایگاه داده‌ها، قراردادهای API و چرخه CI/CD همخوانی داشته باشد. کوچک‌ترین ناهماهنگی می‌تواند باعث خطا و اختلال در محیط تولید شود.

۲. محدودیت حافظه و کانتکست AI

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) حافظه محدودی دارند و نمی‌توانند تاریخچه کامل سیستم، وابستگی‌ها و ساختار پیچیده ماژول‌ها را درک کنند. این محدودیت باعث می‌شود کد تولیدشده در دیباگ و نگهداری واقعی ناکارآمد باشد.

۳. ابزارهای پشتیبانی ضعیف در چرخه توسعه

در حالی که تولید کد با AI پیشرفت چشمگیری داشته، ابزارهای استقرار، بازبینی کد، تست و تضمین کیفیت هنوز به سرعت کافی توسعه نیافته‌اند. این باعث می‌شود کد تولیدشده دوام طولانی نداشته باشد و مشکلات عملیاتی ایجاد کند.

راه حل پیشنهادی برای استفاده موثر از AI در محیط تولید، ابزارها باید بتوانند:

سیستم‌های پیچیده را تحلیل و درک کنند
شرایط خطا و رفتار غیرمنتظره را پیش‌بینی کنند
به توسعه‌دهندگان کمک کنند تا با رویکرد علمی و سیستماتیک، کدها را تست و بهینه کنند

تا زمانی که چنین ابزارهایی توسعه نیافته باشند، کد تولیدشده توسط AI بیشتر مناسب نمونه‌های اولیه و دموها خواهد بود تا محیط تولید واقعی.