ما الوظيفة التي ازداد الطلب عليها بفعل الذكاء الاصطناعي؟
تاريخ النشر: 20th, September 2023 GMT
بالرغم من أن الشركات والمؤسسات تمتلك فرصة كبيرة، للارتقاء بمستوياتها التنافسية، بفضل تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، فإنها في الوقت عينه، تكافح للعثور على أشخاص يتمتعون بالمهارات العلمية المناسبة، التي تساعدها وتساعد موظفيها على فهم هذه التكنولوجيا، فأغلب موظفي الشركات في العالم، يفتقدون إلى المهارات المطلوبة، للتعامل مع الذكاء الاصطناعي التوليدي.
وقد أظهرت دراسة حديثة أجرتها شركة البرمجيات الأميركية سيلزفورس، أنه رغم التفاؤل بقدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي في العالم المهني، فإن 62 بالمئة من الموظفين المكتبيين الذين تم استطلاعهم، أكدوا أنهم لا يملكون المهارات اللازمة، لاستخدام هذه التكنولوجيا العصرية بشكل فعال وآمن.
وتأتي هذه النتائج في أعقاب دراسة جديدة أيضاً، كشفت أن موظفا واحدا فقط من أصل كل 10 موظفين على مستوى العالم، يمتلك المهارات الضرورية المطلوبة لاستخدام الذكاء الاصطناعي، وهذا النقص في المهارات الذي تعاني منه الشركات في العالم، أدى إلى لجوئها إلى سوق العمل التكنولوجي الحر، وإلى تسليط الضوء على دور “خبير الذكاء الاصطناعي”، الذي بات ومنذ عشرة أشهر، يُعدّ منصباً جديداً ومثيراً في سوق الوظائف الحرة، حيث تشهد منصات التوظيف، طفرة في إعلانات الوظائف وعمليات البحث التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
ووفقاً لما نقلته شبكة CNBC عن موقع “لينكد إن”، فإنه ومنذ أن ظهر الذكاء الاصطناعي التوليدي، لأول مرة على الجمهور في نوفمبر 2022، تستمر عمليات بحث أعضاء الموقع، حول المصطلحات العامة للذكاء الاصطناعي في النمو، كما أن إعلانات الوظائف باللغة الإنجليزية على الصعيد العالمي، والتي تشير إلى ” GPT ” أو “ChatGPT” زادت بمقدار 21 ضعفاً منذ نوفمبر 2022، في حين زادت الوظائف الإنتاجية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي على منصة Fiverr، بنسبة 250 بالمئة تقريباً، من يوليو 2021 إلى يوليو 2023.
ومع بحث أصحاب العمل بشكل متزايد، عن المواهب التي لديها معرفة بكيفية الاستخدام الفعال لتقنيات الذكاء الاصطناعي الجديدة، يبقى السؤال ما هي وظيفة ومهام “خبير الذكاء الاصطناعي”، التي زاد الطلب عليها مؤخراً؟ وما هي المهارات التي يجب على الفرد امتلاكها كي يصبح خبيراً في الذكاء الاصطناعي؟
أعلى سلّم أولويات الشركات
وتقول ديانا عراجي، وهي الرئيسة التنفيذية لشركة The Business Horizons للتدريب والاستشارات، في حديث لموقع “اقتصاد سكاي نيوز عربية”، إن الذكاء الاصطناعي التوليدي بات في أعلى سلم الأوليات بالنسبة للشركات، فهذه التكنولوجيا التي تشهد انتشاراً حالياً، ستكون ركيزة لازدهار الأعمال في المستقبل، حيث إن مهام خبراء الذكاء الاصطناعي، هو إيجاد طرق مبتكرة وفعالة لإدخال ودمج تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في روتين الشركات، مشيرةً إلى أنه حالياً لا يوجد ما يكفي من الأفراد المدربين، لمساعدة الشركات والمؤسسات على تطوير أعمالها، بما يتماشى مع التوجهات في السوق، ومن هنا تكمن أهمية المختصين وخبراء الذكاء الاصطناعي.
وبحسب عراجي فإن التخصص في الذكاء الاصطناعي يتفرَّع من تخصص علم الحاسوب، حيث تشمل دراسة هذا التخصص، مواد تحليل الأنظمة والخوارزميات، ودراسة أجهزة الحاسوب والبرمجيات، والعمليات المعقّدة، كما تشمل التمتع بمهارات التخطيط، والتنظيم، وتصميم لغة البرمجة، ومعالجة البيانات، لافتاً إلى أن علم الحاسوب يعتبر من الأساسيات المعرفية، للتخصص في الذكاء الاصطناعي الذي يتركَّز محتواه الدراسي حول التعرُّف على الأنماط التقنية، والشبكات العصبية، وأنظمة التصنيع، وأنظمة الروبوت، والاستخراج والتنقيب عن البيانات والهندسة، والتعلُّم الآلي وتكنولوجيا اللغات التي يتحدث بها الإنسان وغيرها الكثير من المواد العلمية.
وترى عراجي أن خبراء الذكاء الاصطناعي، باتوا ذات قيمة كبيرة بالنسبة للشركات والصناعات، التي ترغب في أن تكون في طليعة مستخدمي الأساليب الجديدة للذكاء الاصطناعي، وببساطة يمكن القول إن خبير الذكاء الاصطناعي، هو الشخص الذي يفهم الأنواع المختلفة من التكنولوجيا، والأدوات المتاحة في القطاع، ويعمل مع الشركات والمنظمات لاكتشاف طرق جديدة ومبتكرة، لتطبيق هذا النوع من التكنولوجيا في عملياتهم اليومية، مشددة على أن هؤلاء يجب أن تكون لديهم خلفية قوية في علوم الكمبيوتر، وأن يعملوا جاهدين للبقاء على اطلاع بما يجري في هذه الصناعة.
ما المطلوب من خبير الـ AI؟
وتكشف عراجي أنه إضافة إلى شهادة “علم الحاسوب”، التي يجب على خبير الذكاء الاصطناعي اكتسابها، يجب عليه إظهار أن لديه مهارات في كيفية تدريب الآخرين، على استخدام برمجيات الذكاء الاصطناعي في مكان العمل، مشيراً إلى أن فرص الأعمال لخبراء الذكاء الاصطناعي، ستكون متاحة في الوزارات والمدارس والجامعات والمراكز البحثية والشركات والمؤسسات الصناعية والمؤسسات المهنية والمؤسسات الفنية، وغيرها الكثير، إذ سيصبح استخدام الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية أمراً شائعاً، مع تبني المزيد من الصناعات هذه التكنولوجيا بشكل منتظم.
توجه رئيسي في السوق
من جهتها تقول خبيرة شؤون التوظيف رجاء خالد، إن الطلب على الخبراء المستقلين في مجال الذكاء الاصطناعي سيستمر في النمو، وسيغدو توجّهاً رئيساً في السوق خلال السنوات القليلة المقبلة، في ظل المشهد المتطور، حول مدى تأثير الذكاء الاصطناعي في عالم الأعمال والصناعة، مشيرة إلى أن قيمة تقنية الذكاء الاصطناعي، تكمن في كيفية دمجها بكفاءة وبما يتناسب مع كل قطاع على حدة، ولكن الأمر المهم الآن هو كيفية سد الفجوة التي تتمثل في نقص المهنيين الذين يتمتعون بمهارات الذكاء الاصطناعي، إضافة إلى افتقار الكثير من الموظفين للمهارات المطلوبة لكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل فعال في مكان العمل.
وترى خالد أن التغلّب على هذه العقبات مسألة وقت فقط، حيث سيكون دور خبراء الذكاء الاصطناعي المستقلين، هو تهيئة الشركات من أجل الاستخدام الفعال لتقنيات الذكاء الاصطناعي الجديدة، وتعزيز الإنتاجية، إضافة إلى إعداد قوى العمل وتدريبها، على التعامل مع التكنولوجيا الجديدة، لافتة إلى أن وظيفة “خبير في الذكاء الاصطناعي”، هي وظيفة ناشئة تحتاج لذكاء البشر، وتتطلب معرفة عميقة بخوارزميات التعلم الآلي، والتعلم العميق، والكثير من الأشياء التقنية، حيث هناك فرصة للعاملين المستقلين في مجال الذكاء الاصطناعي، للاستفادة من نقص المهارات بين المتخصصين الحاليين في الصناعة.
المصدر: الميدان اليمني
كلمات دلالية: الذكاء الاصطناعي وظائف وظيفة الذكاء الإصطناعي الذکاء الاصطناعی التولیدی خبیر الذکاء الاصطناعی الذکاء الاصطناعی فی فی الذکاء الاصطناعی هذه التکنولوجیا إلى أن
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد على توقع الخصائص الكيميائية
طور باحثون تطبيقا أطلقوا عليه اسم "ChemXploreML" يتنبأ بالخصائص الكيميائية ويسرعها، دون الحاجة إلى مهارات برمجة متعمقة.
من الأهداف الأساسية المشتركة لمعظم باحثي الكيمياء الحاجة إلى التنبؤ بخصائص الجزيء، مثل درجة غليانه أو انصهاره. بمجرد أن يتمكن الباحثون من تحديد هذا التنبؤ بدقة، يصبحون قادرين على المضي قدمًا في عملهم، محققين اكتشافات تُفضي إلى أدوية ومواد وغيرها. مع ذلك، ارتبطت الطرق التقليدية للكشف عن هذه التنبؤات، تاريخيًا، بتكلفة باهظة، استنزاف الوقت والجهد المبذول في المعدات، بالإضافة إلى التمويل.
تمكن فرع من الذكاء الاصطناعي، يُعرف باسم التعلم الآلي machine learning (ML)، من تخفيف عبء التنبؤ بخصائص الجزيئات إلى حد ما، لكن الأدوات المتقدمة التي تُسرّع العملية بشكل أكثر فعالية، من خلال التعلم من البيانات الموجودة لإجراء تنبؤات سريعة للجزيئات الجديدة، تتطلب من المستخدم امتلاك مستوى عالٍ من الخبرة البرمجية. هذا يُشكّل عائقًا أمام العديد من الكيميائيين، الذين قد لا يمتلكون الكفاءة الحسابية اللازمة لاجتياز عملية التنبؤ.
للتخفيف من هذا التحدي، ابتكر باحثون في مجموعة "ماكغواير" للأبحاث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تطبيق ChemXploreML، وهو تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام يُساعد الكيميائيين على إجراء هذه التنبؤات المهمة دون الحاجة إلى مهارات برمجة متقدمة. هذا التطبيق متاح مجانًا وسهل التنزيل ويعمل على المنصات الرئيسية، كما أنه مصمم للعمل دون اتصال بالإنترنت، مما يُحافظ على خصوصية بيانات البحث.
وقد تم توضيح هذه التقنية الجديدة والمثيرة في مقال نُشر مؤخرًا في مجلة المعلومات والنمذجة الكيميائية Journal of Chemical Information and Modeling.
اقرأ أيضا... أداة ذكاء اصطناعي مجانية تعد تقارير طبية مثل الأنظمة التجارية
إحدى العقبات المحددة في مجال التعلم الآلي الكيميائي هي ترجمة البنى الجزيئية إلى لغة رقمية تفهمها أجهزة الكمبيوتر. يُؤتمت برنامج ChemXploreML هذه العملية المعقدة باستخدام "مُضمِّنات جزيئية" مدمجة قوية تُحوّل البنى الكيميائية إلى متجهات رقمية غنية بالمعلومات. بعد ذلك، يُطبّق البرنامج خوارزميات متطورة لتحديد الأنماط والتنبؤ بدقة بالخصائص الجزيئية، مثل درجات الغليان والانصهار، كل ذلك من خلال واجهة رسومية تفاعلية سهلة الاستخدام.
يقول أرافيند نيفاس ماريموثو، باحث في مجموعة ماكغواير والمؤلف الرئيسي للمقالة "يهدف ChemXploreML إلى تعميم استخدام التعلم الآلي في العلوم الكيميائية"، مضيفا "من خلال إنشاء تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام وقوي وقابل للعمل دون اتصال بالإنترنت، نضع أحدث النمذجة التنبؤية بين يدي الكيميائيين مباشرةً، بغض النظر عن خبراتهم البرمجية. هذا العمل لا يُسرّع البحث عن أدوية ومواد جديدة من خلال تسريع عملية الفحص وتخفيض تكلفتها فحسب، بل يفتح تصميمه المرن آفاقًا جديدة للابتكارات المستقبلية".
صُمم تطبيق ChemXploreML ليتطور مع مرور الوقت. لذا، مع تطور التقنيات والخوارزميات المستقبلية، يُمكن دمجها بسلاسة في التطبيق، مما يضمن للباحثين الوصول الدائم إلى أحدث الأساليب وتطبيقها. تم اختبار التطبيق على خمس خصائص جزيئية رئيسية للمركبات العضوية: نقطة الانصهار، ونقطة الغليان، وضغط البخار، ودرجة الحرارة الحرجة، والضغط الحرج، وحقق درجات دقة عالية وصلت إلى 93% لدرجة الحرارة الحرجة. كما أظهر الباحثون أن طريقة جديدة وأكثر إحكامًا لتمثيل الجزيئات كانت دقيقة تقريبًا مثل الطرق القياسية ولكنها كانت أسرع بما يصل إلى 10 مرات.
يقول ماريموثو: "نتصور مستقبلًا يُمكن فيه لأي باحث تخصيص وتطبيق التعلم الآلي بسهولة لحل تحديات فريدة، من تطوير مواد مستدامة إلى استكشاف الكيمياء المعقدة للفضاء بين النجوم".
مصطفى أوفى (أبوظبي)