דו"ח על איך מהנדסי תוכנה עובדים עם בינה מלאכותית בדרום מזרח אסיה ובהודו. צילום: אגודה.
בווייטנאם, קהילת המתכנתים מפגינה פרואקטיביות יוצאת דופן בשילוב בינה מלאכותית בכל שלב של פיתוח ובדיקות תוכנה. באופן ספציפי, 94.3% מהמתכנתים הווייטנאמים משתמשים בבינה מלאכותית בעת כתיבת קוד, 70% משתמשים בכלי זה לתיעוד, ו-62.9% מיישמים בינה מלאכותית בבדיקות ואימות תוכנה.
הבדל בולט אחד הוא המגמה של גיוון כלי הבינה המלאכותית בקרב מתכנתים וייטנאמים. עם 41% מהמהנדסים הווייטנאמים שהשתמשו בפלטפורמת Claude Code בששת החודשים האחרונים, וייטנאם מובילה כיום את האזור מבחינת גיוון בבחירות כלי הבינה המלאכותית.
שיעור זה הוא הגבוה ביותר מבין השווקים שנבדקו, ועולה בהרבה על כלים פופולריים אחרים כמו Copilot ו-ChatGPT, הדומיננטיים במקומות אחרים.
בינה מלאכותית מגבירה את הפרודוקטיביות - גורם מניע מרכזי עבור מתכנתים.
הרצון להגדיל את הפרודוקטיביות הוא הכוח המניע העיקרי מאחורי היישום הנרחב של בינה מלאכותית.
כ-80% ממשתתפי הסקר באזור הצהירו כי מהירות ואוטומציה היו הסיבות לכך ששילבו בינה מלאכותית בתהליכי העבודה שלהם. נכון לעכשיו, 56% מהמתכנתים תמיד שומרים על כלי עזר של בינה מלאכותית מופעלים במהלך עבודתם, ורואים בהם "עוזרים" הכרחיים.
על פי הנתונים שנאספו, 37% מהמהנדסים חסכו בין 4 ל-6 שעות בשבוע באמצעות בינה מלאכותית, דבר המשקף שיפור משמעותי בזמן ובפרודוקטיביות. ראוי לציין כי 72% דיווחו על שיפור משמעותי בביצועיהם ובאיכות הקוד שלהם כאשר הבינה המלאכותית הופעלה במסגרת מבוקרת כראוי.
אף על פי כן, בינה מלאכותית עדיין נתפסת בעיקר ככלי לפרודוקטיביות ולא כשותף אמיתי לחדשנות. רק 22% מהמתכנתים משתמשים בבינה מלאכותית כדי לפתור בעיות חדשות, ו-43% מאמינים שבינה מלאכותית יכולה להשיג יכולות שוות ערך לאלו של מהנדס בדרג ביניים.
שימוש אחראי באפליקציות - דרישה חובה בעידן הבינה המלאכותית.
בעוד שבינה מלאכותית מסייעת להאיץ ולהגביר את יעילות העבודה, אחריות ואמינות נותרות יסודות מרכזיים. כ-79% מהמתכנתים באזור מאמינים שתפוקה לא עקבית או לא אמינה היא מכשול עיקרי להרחבת אימוץ הבינה המלאכותית.
כדי להבטיח את איכות המוצר, ניטור ואימות של תוצאות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית הפכו לשלב הכרחי. 70% מהמתכנתים עורכים באופן קבוע פלט כדי להבטיח דיוק, ו-67% בודקים את כל הקוד שנוצר על ידי בינה מלאכותית לפני שילובו בפרויקט.
במציאות, התמקדות באימות אינה מאטה חדשנות; להיפך, היא מחזקת את היצירתיות, מבטיחה איכות גבוהה ושומרת על קצב פיתוח יציב. לכן, תפקיד הפיקוח האנושי נותר מרכזי באסטרטגיית יישומי בינה מלאכותית אחראית.
ממצא בולט מהסקר הוא ההבדל בגישה להכשרה פורמלית בתחום הבינה המלאכותית בין מדינות שונות. מתכנתים בסינגפור נוטים כמעט פי שניים לקבל הכשרה פורמלית מאשר מתכנתים בווייטנאם, דבר המשקף פער משמעותי במשאבים. אף על פי כן, רוח הלמידה העצמית של מתכנתים באזור נותרה חזקה מאוד. הרוב - 71% - לומדים בינה מלאכותית באמצעות הדרכות, פרויקטים אישיים או קהילות מקוונות, ומפגינים רמה גבוהה של פרואקטיביות בעדכון כישוריהם. באופן משמעותי, 87% מהמתכנתים התאימו את תוכניות הלימודים או העבודה שלהם כדי לנצל הזדמנויות הנובעות מהבינה המלאכותית.
מגמה זו של למידה עצמית מראה כי כוח העבודה ההנדסי מתקדם מהר יותר ממה שארגונים יכולים להכשיר, תוך כדי הפגנת רוח של ניסויים, שאפתנות והבנה מעמיקה יותר ויותר של בינה מלאכותית.
עידן זלצברג, מנהל הטכנולוגיה הראשי של אגוֹדה, הצהיר כי בינה מלאכותית משנה באופן מהותי את האופן שבו מתכנתים בונים, לומדים ומשתפים פעולה. לדבריו, בינה מלאכותית עברה מתפקיד התומך בכתיבת קוד ובדיקות למרכיב מרכזי בכל מחזור חיי פיתוח התוכנה.
נכון לעכשיו, בינה מלאכותית בדרום מזרח אסיה ובהודו מתפתחת בכיוון פרגמטי, תוך התמקדות בשיפור הפרודוקטיביות במקום להחליף בני אדם. הערך האמיתי של טכנולוגיה זו טמון בבניית תהליכי שימוש אחראיים וברי קיימא, ובכך להפוך את רמת היישום הגבוהה הנוכחית ליכולות יציבות וארוכות טווח.
מקור: https://doanhnghiepvn.vn/chuyen-doi-so/lap-trinh-vien-viet-nam-trong-nhom-dan-dau-dong-nam-a-ve-ung-dung-ai/20251105094711709
תגובה (0)