المشكلة الرئيسة في قطاع الذكاء الاصطناعي
أعلن أندرو نج، مؤسس جوجل برين، أن المشكلة الحقيقية في قطاع الذكاء الاصطناعي ليست استحواذ الآلة على وظائف البشر، بل نقص الكوادر القادرة على بناء هذه الأنظمة. وأوضح في منشور حديث على منصة إكس أن الشركات التقنية تضخ مليارات الدولارات في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي بينما تعاني من فجوة كبيرة في الكفاءات البشرية اللازمة لهذا المجال. كما أكّد أن الذكاء الاصطناعي، رغم تقدمه السريع، لا يزال يعتمد بشكل رئيسي على الخبرات البشرية في مجالات الهندسة وتصميم الأنظمة وتطبيقها عملياً.
مع تزايد الاعتماد على هذه التقنيات في مختلف القطاعات، تتزايد الحاجة إلى مهندسين وباحثين ومتخصصين في بناء الأنظمة، لكن المعروض من الكفاءات لا يزال دون المطلوب. وقال نج إن الكثير من الطلاب والخريجين يتساءلون سنوياً عن جدوى تعلم الذكاء الاصطناعي في ظل تسارع الأتمتة، ويرد بأن الإجابة دائماً نعم بلا تردد. وأشار إلى أن التوسع في الاستخدام يخلق فرص عمل أكثر من أي وقت مضى، وحتى للمبتدئين، مع تقدم متسارع في المجال.
نصائح الباحثين عن وظائف AI
شدد نج على ضرورة بناء أنظمة ذكاء اصطناعي متكاملة لا الاكتفاء بتجارب سطحية أو عروض تجريبية، فالمهارات المطلوبة تتجاوز تشغيل النماذج الجاهزة وربط واجهات برمجة التطبيقات. وأوضح أن دورة العمل كاملة تبدأ بجمع البيانات ثم تدريب النماذج وتقييمها وصولاً إلى نشرها وصيانتها في بيئات حقيقية. كما دعا إلى المواظبة على التطبيق العملي وعدم الاكتفاء بالدراسة النظرية، فالتجربة المستمرة هي التي تحول المعرفة إلى مهارات قابلة للتوظيف وتجنب الأخطاء الشائعة في التوسع. وأشار أيضاً إلى مقابلة مع شبكة NBC News أكد فيها أن الأنظمة الحالية لا تزال تتطلب جهداً بشرياً ضخماً وأن الوصول إلى ذكاء اصطناعي عام لا يزال بعيد المنال.
وأشار إلى أن الاطلاع الانتقائي على الأوراق البحثية يمكن أن يكون ميزة إضافية لمن يسعون للعمل على حلول متقدمة، خاصة عندما تقترن بالتجربة العملية. كما أضاف أن الاعتماد على القراءة النظرية وحدها لا يكفي، فالتطوير الحقيقي يتطلب تجارب ميدانية وتطبيقاً عملياً مستمراً. إن تطبيق هذه المقاربة يساعد المطورين على فهم أسباب تطور التقنيات وكيفية نشأتها وتجنب تكرار الأخطاء.
