DORA: ملفات الفرق ونموذج القدرات لتطوير البرمجيات بمساعدة الذكاء الاصطناعي

في مؤتمر QCon London، في محاضرة بعنوان "توسيع نطاق الأداء العالي، وليس الاختلال الوظيفي"، ناقش قائد أبحاث DORA، ناثن هارفي، كيف يعمل الذكاء الاصطناعي كمضخم: حيث يتم تعظيم فوائده فقط عندما تكون الأنظمة التنظيمية راسخة. تجمع DORA بين بيانات المسح والبحث النوعي، وفي عام 2025 نشرت تقرير "حالة تطوير البرمجيات بمساعدة الذكاء الاصطناعي". حدد البحث سبعة ملفات تعريف للفرق، بما في ذلك الفرق "المقيدة بالعمليات"، التي تظهر إرهاقًا عاليًا وإنتاجية منخفضة على الرغم من التسليم المستقر. كما لخصت DORA سبع قدرات رئيسية، عند دمجها مع الذكاء الاصطناعي، تؤدي إلى نتائج أفضل، مثل سياسات واضحة لاستخدام الذكاء الاصطناعي، وأنظمة بيانات صحية، وتطوير على دفعات صغيرة. وأشار هارفي إلى أن الذكاء الاصطناعي يعزز بشكل كبير قدرة الفرق على التجريب، مما يسمح لهم ببناء نماذج أولية متعددة في وقت واحد. يوفر نموذج قدرات الذكاء الاصطناعي من DORA، الذي صدر في ديسمبر، إطارًا للفرق لتقييم حالتهم الحالية وتحديد أولويات التحسينات. في مقابلة مع InfoQ، تناول هارفي النتائج التي تشير إلى أنه بينما يحسن الذكاء الاصطناعي الإنتاجية الملموسة وجودة الكود، فإن استقرار التسليم ينخفض، ربما بسبب حوافز غير متوافقة ونقص الرؤية في تأثيرات الإنتاج. كما سلط الضوء على دور المنصات الداخلية في توحيد قدرات الذكاء الاصطناعي وتجريد التعقيد، مما يسمح للفرق بالتركيز على احتياجات الأعمال.