ولا تقتصر المشكلة على حجم الأكواد فحسب، بل تمتد إلى نقص الكفاءات القادرة على مراجعتها، إذ يعتمد على مهندس أمن التطبيقات، وهو تخصص نادر لا يتوفر بالعدد الكافي. وحذر خبراء من أن الشركات لم تعد قادرة على مواكبة الكم الهائل من الأكواد، خاصة مع تزايد الثغرات، مشيرين إلى أن عدد المتخصصين لا يغطي حتى احتياجات الشركات الأميركية وحدها.

وتواجه الشركات تحديات إضافية خارج بيئة العمل، إذ تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي بكفاءة أعلى على الأجهزة الشخصية مقارنة بالخوادم المؤمنة، ما يدفع المطورين إلى تحميل قواعد بيانات كاملة على حواسيبهم الخاصة، وهو ما يرفع من مخاطر تسرب البيانات في حال فقدان هذه الأجهزة.

وفي محاولة لمواجهة هذه التحديات، تتجه شركات التكنولوجيا إلى حل مألوف: المزيد من الذكاء الاصطناعي.

إذ تعمل شركات مثل "OpenAI" و"أنثروبيك" على تطوير أدوات لمراجعة الأكواد تلقائيًا، بينما استحوذت "Cursor" على شركة متخصصة في هذا المجال لتعزيز قدراتها. ورغم هذه الجهود، لا يزال الاعتماد الكامل على الذكاء الاصطناعي محل شك، خاصة بعد حوادث أظهرت مخاطره، مثل كود تم إنشاؤه بالذكاء الاصطناعي تسبب مؤخرًا في عطل لدى "أمازون"، أدى إلى خسارة أكثر من 100 ألف طلب ووقوع 1.6 مليون خطأ تقني.

تشير هذه التطورات إلى أن الذكاء الاصطناعي، رغم قدرته على تسريع الإنتاج، قد يخلق فجوة خطيرة بين سرعة التطوير وجودة المراجعة. وبينما تستمر الشركات في تبني هذه الأدوات، يبقى العنصر البشري ضروريًا لضمان أمان واستقرار الأنظمة، ما يجعل مستقبل البرمجة مسألة توازن دقيق بين الابتكار والرقابة.