تقدم الذكاء الاصطناعي (AI) بسرعة مذهلة في السنوات الأخيرة – من أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT التي أصبحت أسماء مألوفة إلى السيارات ذاتية القيادة التي خرجت من المختبرات إلى الطرق العامة.

اعتبارًا من عام 2025، يتغلغل الذكاء الاصطناعي في كل قطاع تقريبًا من الاقتصاد، وينظر إليه الخبراء على نطاق واسع كتقنية تحويلية في القرن الحادي والعشرين.

من المرجح أن يشهد العقد القادم تعمق تأثير الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر، جالبًا معه ابتكارات مثيرة وتحديات جديدة.

تستعرض هذه المقالة الاتجاهات الرئيسية لتطوير الذكاء الاصطناعي المتوقعة التي ستشكل عالمنا خلال نصف العقد القادم، مستندة إلى رؤى من مؤسسات بحثية رائدة ومراقبين في الصناعة.

ارتفاع تبني واستثمار الذكاء الاصطناعي

تبني الذكاء الاصطناعي في أعلى مستوياته على الإطلاق. تتبنى الشركات حول العالم الذكاء الاصطناعي لتعزيز الإنتاجية وكسب مزايا تنافسية. يستخدم أو يستكشف الآن ما يقرب من أربعة من كل خمسة مؤسسات الذكاء الاصطناعي بأشكال مختلفة – وهو ذروة تاريخية في المشاركة.

في عام 2024 وحده، بلغ الاستثمار الخاص في الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة 109 مليارات دولار، أي ما يقارب 12 ضعف استثمار الصين و24 ضعف استثمار المملكة المتحدة. يقود هذا الارتفاع في التمويل الثقة في القيمة التجارية الملموسة للذكاء الاصطناعي: حيث أبلغ 78% من المؤسسات عن استخدام الذكاء الاصطناعي في 2024 (ارتفاعًا من 55% في 2023) مع دمج الشركات للذكاء الاصطناعي في المنتجات والخدمات والاستراتيجيات الأساسية.

يتوقع المحللون استمرار هذا الزخم، مع نمو السوق العالمية للذكاء الاصطناعي من حوالي 390 مليار دولار في 2025 إلى أكثر من 1.8 تريليون دولار بحلول 2030 – بمعدل نمو سنوي مذهل يقارب 35%. يعكس هذا النمو، غير المسبوق حتى مقارنة بفترات ازدهار التكنولوجيا السابقة، مدى أهمية الذكاء الاصطناعي في المؤسسات الحديثة.

تحقيق مكاسب في الإنتاجية والعائد على الاستثمار هو المحرك الرئيسي. يشهد المتبنون الأوائل بالفعل عوائد كبيرة من الذكاء الاصطناعي. تظهر الدراسات أن الشركات الرائدة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي تحقق تحسينات بنسبة 15-30% في مؤشرات مثل الإنتاجية ورضا العملاء في سير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي.

على سبيل المثال، شهدت الشركات الصغيرة والمتوسطة التي طبقت الذكاء الاصطناعي التوليدي زيادات مزدوجة في الإيرادات في بعض الحالات. تأتي قيمة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من المكاسب التراكمية الصغيرة – أتمتة العديد من المهام الصغيرة وتحسين العمليات – مما يمكن أن يحول كفاءة الشركة عند تطبيقه على نطاق واسع.

نتيجة لذلك، أصبح وجود استراتيجية واضحة للذكاء الاصطناعي أمرًا حيويًا. الشركات التي تنجح في دمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها واتخاذ قراراتها ستتقدم على منافسيها، في حين أن المتأخرين في التبني قد يتعرضون لخطر التخلف بشكل لا يمكن إصلاحه. بالفعل، يتوقع المحللون الصناعيون اتساع الفجوة بين قادة الذكاء الاصطناعي والمتأخرين خلال السنوات القادمة، مما قد يعيد تشكيل مشاهد السوق بأكملها.

تسارع دمج الذكاء الاصطناعي في المؤسسات. في 2025 وما بعدها، سنشهد انتقال الشركات من المشاريع التجريبية إلى نشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. تشير شركات الحوسبة السحابية الكبرى (المعروفة بـ"الهايبرسكيلرز") إلى ارتفاع الطلب المؤسسي على خدمات السحابة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وتستثمر بكثافة في بنية تحتية للذكاء الاصطناعي لاقتناص هذه الفرصة.

تتعاون هذه الشركات مع مصنعي الرقائق ومنصات البيانات وشركات البرمجيات لتقديم حلول ذكاء اصطناعي متكاملة تلبي احتياجات المؤسسات من حيث الأداء والربحية والأمان. ومن الجدير بالذكر أن أكثر من 60% من منتجات البرمجيات كخدمة تحتوي الآن على ميزات ذكاء اصطناعي مدمجة، وتطرح الشركات "مساعدي الذكاء الاصطناعي" لوظائف تتراوح من التسويق إلى الموارد البشرية.

التوجيه واضح للمديرين التنفيذيين: عاملوا الذكاء الاصطناعي كجزء أساسي من الأعمال، وليس مجرد تجربة تقنية. كما قال أحد قادة الصناعة، "نحن على أعتاب أساس تكنولوجي جديد بالكامل، حيث يتاح أفضل ما في الذكاء الاصطناعي لأي شركة".

عمليًا، يعني هذا دمج الذكاء الاصطناعي بشكل منهجي في سير العمل، وتطوير مهارات الموظفين للعمل جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي، وإعادة هندسة العمليات للاستفادة الكاملة من الأتمتة الذكية. من المتوقع أن تحقق المؤسسات التي تتخذ هذه الخطوات فوائد كبيرة في السنوات القادمة.

التقدم في نماذج الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي

نماذج الأساس والذكاء الاصطناعي التوليدي تتطور بسرعة. قلة من التقنيات نمت بشكل انفجاري مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي. منذ ظهور نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل GPT-3 ومنشئي الصور مثل DALL·E 2 في 2022، ارتفع استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل كبير.

بحلول أوائل 2023، تجاوز عدد مستخدمي ChatGPT 100 مليون مستخدم، واليوم يتم إدخال أكثر من 4 مليارات طلب يوميًا على منصات نماذج اللغة الكبيرة الرئيسية. ستجلب السنوات الخمس القادمة نماذج ذكاء اصطناعي أكثر قدرة.

تتنافس شركات التكنولوجيا على تطوير نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة تدفع حدود معالجة اللغة الطبيعية، وتوليد الأكواد، والإبداع البصري، وأكثر من ذلك. والأهم من ذلك، أنها تسعى لتحسين قدرات الاستدلال لدى الذكاء الاصطناعي – مما يمكّن النماذج من حل المشكلات منطقياً، والتخطيط، و"التفكير" في المهام المعقدة بطريقة تشبه الإنسان.

يركز البحث والتطوير حاليًا بشكل كبير على الاستدلال في الذكاء الاصطناعي. في مجال المؤسسات، الهدف الأسمى هو وجود ذكاء اصطناعي قادر على فهم بيانات وسياق الأعمال بعمق لمساعدة اتخاذ القرار، وليس مجرد توليد المحتوى. تعتقد الشركات المطورة لنماذج اللغة الكبيرة المتقدمة أن الفرصة الأكثر وعدًا الآن هي تطبيق قوة استدلال الذكاء الاصطناعي على بيانات المؤسسات الخاصة – مما يتيح استخدامات من التوصيات الذكية إلى دعم التخطيط الاستراتيجي.

الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط وعالي الأداء. اتجاه آخر هو صعود أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط التي يمكنها معالجة وتوليد أنواع مختلفة من البيانات (نصوص، صور، صوت، فيديو) بطريقة متكاملة. شهدت الاختراقات الحديثة نماذج ذكاء اصطناعي تولد فيديوهات واقعية من نصوص وتتفوق في مهام تجمع بين اللغة والرؤية.

على سبيل المثال، يمكن للنماذج متعددة الوسائط الجديدة تحليل صورة والإجابة على أسئلة عنها باستخدام اللغة الطبيعية، أو أخذ طلب نصي معقد وإنتاج فيديو قصير. ستنضج هذه القدرات بحلول 2030، مما يفتح تطبيقات إبداعية وعملية جديدة – من محتوى الفيديو المولد بالذكاء الاصطناعي إلى إدراك الروبوتات المتقدم.

أظهرت اختبارات معيارية أُدخلت في 2023 لدفع هذه الحدود (مثل MMMU وGPQA) زيادة في الأداء بعشرات النقاط المئوية خلال عام واحد، مما يدل على سرعة تعلم الذكاء الاصطناعي لمواجهة تحديات متعددة الوسائط المعقدة. في بعض مسابقات البرمجة المتخصصة، بدأ وكلاء الذكاء الاصطناعي يتفوقون على المبرمجين البشر في ظل ظروف زمنية محدودة.

نتوقع أن تكون نماذج الذكاء الاصطناعي المستقبلية أكثر عمومية، تتعامل بسلاسة مع أنواع متعددة من المدخلات والمهام. يشير هذا التقارب في الوسائط، إلى جانب التوسع المستمر في بنى النماذج، إلى نماذج أساسية أكثر قوة بحلول نهاية العقد – مع زيادة الطلب على الحوسبة.

تحسين الكفاءة والوصول المفتوح. اتجاه ملحوظ في تطوير الذكاء الاصطناعي هو السعي نحو نماذج أصغر وأكثر كفاءة وتوسيع إمكانية الوصول. الأمر لا يقتصر على بناء شبكات عصبية أكبر؛ بل يجد الباحثون طرقًا لتحقيق أداء مماثل باستخدام موارد أقل.

في الواقع، بين أواخر 2022 وأواخر 2024، انخفض تكلفة تشغيل نظام ذكاء اصطناعي بمستوى GPT-3.5 بأكثر من 280 مرة. تعني التحسينات في نماذج البنية والعمارة الجديدة أن النماذج الصغيرة نسبيًا (بمعلمات أقل بكثير من أكبر نماذج اللغة الكبيرة) يمكن أن تحقق أداءً قويًا في العديد من المهام.

وفقًا لمؤشر ستانفورد للذكاء الاصطناعي، فإن "النماذج الصغيرة ذات القدرات المتزايدة" تخفض بسرعة الحواجز أمام الذكاء الاصطناعي المتقدم. في الوقت نفسه، يشهد الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر ارتفاعًا: حيث تقلص النماذج ذات الأوزان المفتوحة من المجتمع البحثي الفجوة في الجودة مع النماذج الكبيرة الخاصة، مما يقلل الفروق في الأداء على المعايير من حوالي 8% إلى أقل من 2% خلال عام واحد فقط.

بحلول 2025-2030، من المرجح أن نشهد نظامًا بيئيًا مزدهرًا من نماذج وأدوات الذكاء الاصطناعي المفتوحة التي يمكن للمطورين حول العالم استخدامها، مما يوسع ديمقراطية تطوير الذكاء الاصطناعي خارج نطاق عمالقة التكنولوجيا. يجمع بين الحوسبة الأرخص، والخوارزميات الأكثر كفاءة، والنماذج المفتوحة يعني أن الذكاء الاصطناعي سيصبح أكثر تكلفة وأيسر وصولًا.

حتى الشركات الناشئة والمؤسسات الصغيرة ستتمكن من تعديل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية لتلبية احتياجاتها دون تكاليف باهظة. هذا يبشر بالابتكار، حيث يتيح تطبيقات وتجارب متنوعة، مما يغذي دورة تقدم إيجابية في الذكاء الاصطناعي.

صعود وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين

أحد الاتجاهات الناشئة الأكثر إثارة هو ظهور وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين – أنظمة ذكاء اصطناعي مزودة ليس فقط بالذكاء ولكن بالقدرة على التصرف بشكل مستقل لتحقيق الأهداف. يُطلق على هذا المفهوم أحيانًا "الذكاء الاصطناعي الوكالي"، حيث يجمع بين نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة (مثل نماذج اللغة الكبيرة) ومنطق اتخاذ القرار واستخدام الأدوات، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بتنفيذ مهام متعددة الخطوات مع تدخل بشري محدود.

خلال السنوات الخمس القادمة، نتوقع أن ينتقل وكلاء الذكاء الاصطناعي من عروض تجريبية إلى أدوات عملية في مكان العمل. في الواقع، يتوقع قادة المؤسسات أن وكلاء الذكاء الاصطناعي قد يضاعفون حجم القوى العاملة لديهم من خلال تولي مجموعة من المهام الروتينية والمعرفية.

على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالفعل التعامل بشكل مستقل مع استفسارات خدمة العملاء الروتينية، وتوليد مسودات أولية للنصوص التسويقية أو الأكواد البرمجية، وتحويل مواصفات التصميم إلى منتجات نموذجية. مع نضوج هذه التكنولوجيا، ستنشر الشركات وكلاء الذكاء الاصطناعي كـ"عمال رقميين" عبر الأقسام – من مندوبي المبيعات الافتراضيين الذين يتفاعلون مع العملاء بشكل طبيعي، إلى مديري المشاريع الذكاء الاصطناعي الذين ينسقون سير العمل البسيط.

من المهم أن هؤلاء الوكلاء ليسوا بديلاً للبشر، بل مساعدين لهم. عمليًا، سيعمل الموظفون البشر جنبًا إلى جنب مع وكلاء الذكاء الاصطناعي: يشرفون على الوكلاء، ويوفرون التوجيه على المستوى العالي، ويركزون على المهام المعقدة أو الإبداعية بينما يفوضون الأعمال المتكررة إلى نظرائهم الرقميين.

يبلغ المتبنون الأوائل أن هذا التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي يمكن أن يسرع العمليات بشكل كبير (مثل حل طلبات العملاء أو تطوير ميزات جديدة بسرعة) مع تحرير البشر للعمل الاستراتيجي.

للاستفادة من هذا الاتجاه، ستحتاج المؤسسات إلى إعادة التفكير في سير العمل والأدوار. هناك حاجة إلى أساليب إدارة جديدة لدمج وكلاء الذكاء الاصطناعي بفعالية – بما في ذلك تدريب الموظفين على استخدام الوكلاء، وإنشاء أدوار إشرافية لمراقبة مخرجات الوكلاء، ووضع حوكمة لضمان بقاء أفعال الذكاء الاصطناعي المستقلة متوافقة مع أهداف العمل والمعايير الأخلاقية.

إنها تحدي كبير لإدارة التغيير: أظهر مسح صناعي حديث أن العديد من الشركات بدأت فقط في التفكير بكيفية تنظيم قوة عمل مختلطة من البشر والذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، قد تحقق الشركات التي تنجح في ذلك مستويات غير مسبوقة من الإنتاجية والابتكار.

كما أشار أحد خبراء القوى العاملة، "وكلاء الذكاء الاصطناعي على وشك إحداث ثورة في القوى العاملة، يمزجون بين الإبداع البشري وكفاءة الآلة لفتح مستويات غير مسبوقة من الإنتاجية". بحلول 2030، لن يكون من المستغرب أن تمتلك المؤسسات فرق "وكلاء ذكاء اصطناعي" كاملة أو مراكز لوكلاء الذكاء الاصطناعي تدير عمليات كبيرة، معيدة تعريف طريقة إنجاز العمل بشكل جذري.

الأجهزة المتخصصة للذكاء الاصطناعي والحوسبة الطرفية

تقدم قدرات الذكاء الاصطناعي السريع جاء مصحوبًا بزيادة هائلة في الاحتياجات الحاسوبية، مما أدى إلى ابتكارات كبيرة في الأجهزة. في السنوات القادمة، نتوقع ظهور جيل جديد من رقائق مخصصة للذكاء الاصطناعي واستراتيجيات الحوسبة الموزعة لدعم نمو الذكاء الاصطناعي.

جوع الذكاء الاصطناعي لقوة المعالجة هائل بالفعل – تدريب النماذج المتطورة وتمكينها من الاستدلال في المهام المعقدة يتطلب دورات حوسبة ضخمة. لتلبية هذا الطلب، تصمم شركات أشباه الموصلات وشركات التكنولوجيا الكبرى رقائق مخصصة محسنة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي.

على عكس وحدات المعالجة المركزية العامة أو حتى وحدات معالجة الرسومات، فإن هذه مسرعات الذكاء الاصطناعي (غالبًا ما تكون دوائر متكاملة مخصصة التطبيق ASICs) مصممة لتشغيل حسابات الشبكات العصبية بكفاءة. يشير التنفيذيون في الصناعة إلى أن العديد من العملاء يفكرون الآن في استخدام رقائق ذكاء اصطناعي متخصصة لمراكز البيانات الخاصة بهم للحصول على أداء أعلى لكل واط.

ميزة هذه الرقائق واضحة: يمكن لرقاقة ASIC مصممة لخوارزمية ذكاء اصطناعي معينة أن تتفوق بشكل كبير على وحدة معالجة الرسومات العامة في تلك المهمة، وهو أمر مفيد بشكل خاص في سيناريوهات الذكاء الاصطناعي الطرفي (تشغيل الذكاء الاصطناعي على الهواتف الذكية، وأجهزة الاستشعار، والمركبات، وغيرها من الأجهزة ذات الطاقة المحدودة). يتوقع المطلعون في الصناعة أن الطلب على هذه مسرعات الذكاء الاصطناعي سيتسارع مع نشر المزيد من الذكاء الاصطناعي على الحافة في السنوات القادمة.

في الوقت نفسه، مزودو السحابة يوسعون بنية تحتية الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي. تستثمر منصات السحابة الكبرى (أمازون، مايكروسوفت، جوجل، وغيرها) مليارات الدولارات في سعة مراكز البيانات، بما في ذلك تطوير رقائق وأنظمة ذكاء اصطناعي خاصة بها، لخدمة الطلب المتزايد على تدريب النماذج والاستدلال عند الطلب.

يرون أعباء عمل الذكاء الاصطناعي كفرصة إيرادات ضخمة، مع انتقال المؤسسات بشكل متزايد إلى السحابة لنقل بياناتها ومهام التعلم الآلي. تساعد هذه المركزية الشركات على الوصول إلى ذكاء اصطناعي قوي دون الحاجة لشراء أجهزة متخصصة بأنفسهم.

ومع ذلك، تجدر الإشارة إلى أن قيود العرض ظهرت – على سبيل المثال، أدى الطلب العالمي على وحدات معالجة الرسومات المتقدمة إلى نقص وتأخيرات في بعض الحالات. كما تخلق العوامل الجيوسياسية مثل قيود التصدير على الرقائق المتقدمة حالة من عدم اليقين. من المرجح أن تدفع هذه التحديات المزيد من الابتكار، من بناء مصانع رقائق جديدة إلى هندسات أجهزة مبتكرة (بما في ذلك الحوسبة العصبية والحوسبة الكمومية على المدى الطويل).

على الجانب الإيجابي، كفاءة أجهزة الذكاء الاصطناعي تتحسن باستمرار. تصبح الرقائق أسرع وأكثر كفاءة في استهلاك الطاقة كل عام: تظهر التحليلات الحديثة انخفاض تكاليف أجهزة الذكاء الاصطناعي بحوالي 30% سنويًا، بينما تتحسن كفاءة الطاقة (الحوسبة لكل واط) بنسبة 40% سنويًا.

هذا يعني أنه حتى مع تعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي، فإن تكلفة العملية الواحدة تنخفض. بحلول 2030، قد تكلف تشغيل خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتطورة جزءًا بسيطًا مما تكلفه اليوم.

سيمكن الجمع بين الحوسبة الأرخص والأجهزة المخصصة للذكاء الاصطناعي تضمين الذكاء الاصطناعي حرفيًا في كل مكان – من الأجهزة المنزلية الذكية إلى أجهزة الاستشعار الصناعية – لأن المعالجة يمكن أن تتم إما على أجهزة طرفية صغيرة أو عبر البث من خوادم سحابية محسنة للغاية.

باختصار، ستعزز السنوات الخمس القادمة اتجاه الأجهزة المخصصة للذكاء الاصطناعي على كلا الطرفين: مجموعات الحوسبة الفائقة الضخمة في السحابة، ورقائق الذكاء الاصطناعي الفعالة التي تجلب الذكاء إلى الحافة. معًا، ستشكل هذه العمود الفقري الرقمي الذي يدعم توسع الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي يحول الصناعات والحياة اليومية

لا يقتصر الذكاء الاصطناعي على مختبرات التكنولوجيا – بل أصبح مضمنًا في الحياة اليومية وعبر كل صناعة. ستشهد السنوات القادمة تكاملًا أعمق للذكاء الاصطناعي في قطاعات مثل الرعاية الصحية، والمالية، والتصنيع، والتجزئة، والنقل، وغيرها، مما يغير جذريًا طريقة تقديم الخدمات.

• الرعاية الصحية: يساعد الذكاء الاصطناعي الأطباء على تشخيص الأمراض مبكرًا وإدارة رعاية المرضى بشكل أكثر فعالية. على سبيل المثال، وافقت إدارة الغذاء والدواء الأمريكية على 223 جهازًا طبيًا مدعومًا بالذكاء الاصطناعي في 2023، ارتفاعًا كبيرًا من 6 فقط في 2015.
  
  تشمل هذه الأجهزة الذكاء الاصطناعي القادر على تحليل الصور الطبية (MRI، الأشعة السينية) للمساعدة في اكتشاف الأورام، إلى خوارزميات تراقب العلامات الحيوية وتتنبأ بالأزمات الصحية. تشمل الاتجاهات الناشئة استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتلخيص الملاحظات الطبية وصياغة تقارير المرضى، بالإضافة إلى أدوات الترجمة التي تحول المصطلحات الطبية إلى لغة مبسطة للمرضى.

  بحلول 2030، يتوقع المحللون أن يحقق الذكاء الاصطناعي قيمة سنوية تقارب 200 مليار دولار في الرعاية الصحية من خلال تحسين النتائج والكفاءة. كما يسرع الذكاء الاصطناعي اكتشاف الأدوية – حيث خفضت بعض شركات الأدوية بالفعل جداول تطوير الأدوية بأكثر من 50% باستخدام البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي، مما يتيح تطوير علاجات جديدة بشكل أسرع.

• المالية: كانت صناعة المالية من أوائل المتبنين للذكاء الاصطناعي وستواصل دفع الحدود. تستخدم البنوك وشركات التأمين الذكاء الاصطناعي لـ كشف الاحتيال، وتقييم المخاطر في الوقت الحقيقي، والتداول الخوارزمي.
  
  تضم مؤسسات كبرى مثل JPMorgan Chase أكثر من 300 حالة استخدام للذكاء الاصطناعي في الإنتاج، من نماذج تفحص المعاملات للكشف عن الاحتيال إلى أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي التي تؤتمت معالجة الوثائق.

  في المستقبل، نتوقع ظهور "مستشارين ماليين" بالذكاء الاصطناعي ووكلاء إدارة ثروات مستقلين يخصصون استراتيجيات الاستثمار للعملاء. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا صياغة تقارير المحللين والتعامل مع خدمة العملاء الروتينية عبر روبوتات الدردشة. وبما أن المالية قطاع يخضع لتنظيم صارم، هناك تركيز قوي على قابلية تفسير الذكاء الاصطناعي والحوكمة – مثل استثمار البنوك في تقنيات مثل التفسير الميكانيكي لفهم سبب اتخاذ الذكاء الاصطناعي قرارًا معينًا، وضمان امتثال النماذج للوائح والمعايير الأخلاقية.

• التصنيع واللوجستيات: في المصانع وسلاسل التوريد، يدفع الذكاء الاصطناعي الكفاءة. تنشر الشركات الذكاء الاصطناعي لـ الصيانة التنبؤية – حيث تتنبأ المستشعرات والتعلم الآلي بأعطال المعدات قبل حدوثها، مما يقلل من وقت التوقف.
  
  أنظمة الرؤية الحاسوبية على خطوط التجميع تكتشف العيوب تلقائيًا في الوقت الحقيقي. الموجة القادمة تشمل الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي يمكنها التعامل مع مهام التجميع الدقيقة أو المعقدة جنبًا إلى جنب مع البشر، والتوائم الرقمية (محاكاة افتراضية للمصانع أو المنتجات) حيث يختبر الذكاء الاصطناعي التحسينات في نموذج افتراضي قبل تطبيقها في الواقع.

  يُستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا لتصميم مكونات ومنتجات جديدة، مقترحًا تحسينات هندسية قد يغفلها البشر. يمكن لهذه الابتكارات تقليل التكاليف وتسريع الإنتاج بشكل كبير – وفقًا للخبراء، يمكن أن يقلل اعتماد الذكاء الاصطناعي في تطوير المنتجات والبحث والتطوير نصف زمن الوصول إلى السوق ويخفض التكاليف بحوالي 30% في مجالات مثل السيارات والطيران.

• التجزئة وخدمة العملاء: يغير الذكاء الاصطناعي طريقة التسوق والتفاعل مع الشركات. تعتمد منصات البيع بالتجزئة عبر الإنترنت على محركات توصية الذكاء الاصطناعي لتخصيص اقتراحات المنتجات ("عملاء مثلك اشتروا أيضًا..."). تضبط خوارزميات التسعير الديناميكي الأسعار في الوقت الحقيقي بناءً على الطلب والمخزون.
  
  في التجارة الإلكترونية ودعم العملاء، أصبحت روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين معيارًا، حيث يتعاملون مع الاستفسارات على مدار الساعة.

  بحلول 2025، تخطط العديد من الشركات التي تواجه المستهلك لاستخدام مزيج من روبوتات الدردشة ووكلاء الذكاء الاصطناعي لتعزيز فرق خدمة العملاء، مما يوفر خدمة ذاتية فورية للأسئلة الروتينية مع مساعدة الموظفين البشريين بالمعلومات ذات الصلة للقضايا المعقدة.
  
  حتى في المتاجر الفعلية، تعزز أدوات الذكاء الاصطناعي مثل المرايا الذكية أو غرف القياس المعززة بالواقع الافتراضي تجربة التسوق. خلف الكواليس، يحسن الذكاء الاصطناعي سلاسل التوريد – من التنبؤ بالطلب إلى إدارة لوجستيات المخازن – لضمان توفر المنتجات وتسليمها بكفاءة.

هذه الأمثلة لا تكاد تلمس السطح. من اللافت أن حتى المجالات التي كانت تقليديًا منخفضة التقنية مثل الزراعة، والتعدين، والبناء تستخدم الذكاء الاصطناعي الآن، سواء من خلال المعدات الزراعية المستقلة، أو الاستكشاف المعدني المدعوم بالذكاء الاصطناعي، أو إدارة الطاقة الذكية.

في الواقع، تشهد كل صناعة زيادة في استخدام الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك القطاعات التي لم تكن تُعتبر سابقًا كثيفة الذكاء الاصطناعي. تجد الشركات في هذه المجالات أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تحسين استخدام الموارد، وتقليل الهدر، وتحسين السلامة (مثل أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تراقب تعب العمال أو حالة الآلات في الوقت الحقيقي).

بحلول 2030، هناك إجماع على أن لا صناعة ستظل بمنأى عن الذكاء الاصطناعي – والفرق سيكون فقط في سرعة ومدى تقدم كل قطاع في رحلته مع الذكاء الاصطناعي.

على صعيد المستهلك، أصبحت الحياة اليومية متشابكة مع الذكاء الاصطناعي بطرق دقيقة. يستيقظ الكثيرون بالفعل على تطبيقات الهواتف الذكية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتنظيم الأخبار أو تخطيط التنقل.

المساعدون الافتراضيون في هواتفنا وسياراتنا ومنازلنا يزدادون ذكاءً وقدرة على الحوار كل عام. من المتوقع أن تصبح المركبات ذاتية القيادة والطائرات بدون طيار للتوصيل، رغم عدم انتشارها الكامل بعد، شائعة خلال السنوات الخمس القادمة، على الأقل في بعض المدن أو لبعض الخدمات (أساطيل سيارات الأجرة الروبوتية، والتوصيل الآلي للبقالة، وغيرها).

يشعر قطاع التعليم أيضًا بتأثير الذكاء الاصطناعي: يمكن لبرامج التعلم المخصصة التكيف مع احتياجات الطلاب، ويوفر المعلمون الافتراضيون المساعدة عند الطلب في مواد مختلفة. بشكل عام، المسار يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي سيعمل بشكل متزايد في خلفية الأنشطة اليومية – مما يجعل الخدمات أكثر سهولة وتخصيصًا – إلى درجة أنه بحلول 2030 قد نعتبر هذه التسهيلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي جزءًا طبيعيًا من الحياة.

الذكاء الاصطناعي المسؤول والتنظيم

سرعة تطوير الذكاء الاصطناعي أثارت أسئلة مهمة حول الأخلاقيات، والسلامة، والتنظيم، وستكون هذه الموضوعات محورية في السنوات القادمة. الذكاء الاصطناعي المسؤول – ضمان أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي عادلة، وشفافة، وآمنة – لم يعد مجرد شعار بل أصبح ضرورة تجارية.

في 2024، ارتفعت الحوادث المتعلقة بالذكاء الاصطناعي (مثل النتائج المتحيزة أو إخفاقات السلامة) بشكل حاد، ومع ذلك، قلما وضعت شركات تطوير الذكاء الاصطناعي الكبرى بروتوكولات تقييم موحدة للأخلاقيات والسلامة. هذه الفجوة بين التعرف على مخاطر الذكاء الاصطناعي والتعامل معها فعليًا هي أمر تسعى العديد من المؤسسات لسدها بسرعة.

تشير استطلاعات الصناعة إلى أنه في 2025، لن يتسامح قادة الشركات مع حوكمة الذكاء الاصطناعي العشوائية أو "المجزأة"؛ بل يتجهون نحو إشراف منهجي وشفاف على الذكاء الاصطناعي عبر المؤسسة. السبب بسيط: مع تعمق الذكاء الاصطناعي في العمليات وتجارب العملاء، أي فشل – سواء كان توصية خاطئة، أو خرقًا للخصوصية، أو مجرد مخرجات نموذج غير موثوقة – يمكن أن يسبب ضررًا حقيقيًا للأعمال (من أضرار السمعة إلى العقوبات التنظيمية).

لذلك، توقع أن تصبح ممارسات إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي صارمة ومعيارية. بدأت الشركات في إجراء تدقيقات الذكاء الاصطناعي والتحقق من نماذجها بانتظام، سواء عبر فرق داخلية مطورة أو خبراء خارجيين، لضمان عمل الذكاء الاصطناعي كما هو مقصود وضمن الحدود القانونية والأخلاقية.

كما أشار أحد قادة ضمان الذكاء الاصطناعي، ستُقاس حوكمة الذكاء الاصطناعي الناجحة ليس فقط بتجنب المخاطر، بل بـ تحقيق الأهداف الاستراتيجية والعائد على الاستثمار – بمعنى آخر، مواءمة أداء الذكاء الاصطناعي مع القيمة التجارية بطريقة موثوقة.

يرتفع أيضًا مستوى التنظيم على الصعيد العالمي. تشديد تنظيم الذكاء الاصطناعي يحدث على المستويين الوطني والدولي. في 2024، قدمت الوكالات الفيدرالية الأمريكية 59 إجراءً تنظيميًا متعلقًا بالذكاء الاصطناعي – أكثر من ضعف العدد في العام السابق.

تعمل الاتحاد الأوروبي على إتمام قانون الذكاء الاصطناعي الشامل، الذي سيفرض متطلبات على أنظمة الذكاء الاصطناعي (خاصة التطبيقات عالية المخاطر) حول الشفافية، والمساءلة، والإشراف البشري. ولا تبعد مناطق أخرى كثيرًا: أصدرت منظمات مثل منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية، والأمم المتحدة، والاتحاد الأفريقي أطر حوكمة الذكاء الاصطناعي في 2024 لتوجيه الدول حول مبادئ مثل الشفافية، والعدالة، والسلامة.

من المتوقع أن يتصاعد هذا الاتجاه للتعاون العالمي في أخلاقيات ومعايير الذكاء الاصطناعي، حتى مع اختلاف النهج بين الدول. من الجدير بالذكر أن الاختلافات في فلسفة التنظيم قد تؤثر على مسار الذكاء الاصطناعي في كل منطقة. أشار المحللون إلى أن الأنظمة المرنة نسبيًا (مثل الولايات المتحدة) قد تسمح بابتكار أسرع ونشر أوسع للذكاء الاصطناعي، في حين أن القواعد الأكثر صرامة (مثل الاتحاد الأوروبي) قد تبطئ بعض التطبيقات لكنها قد تبني ثقة عامة أكبر.

أما الصين، فهي تستثمر بكثافة في الذكاء الاصطناعي وتضع أيضًا تنظيماتها الخاصة (مثل قواعد حول التزييف العميق وشفافية الخوارزميات) لتشكيل استخدام الذكاء الاصطناعي داخل حدودها.

جانب آخر من الذكاء الاصطناعي المسؤول هو معالجة قضايا التحيز، والمعلومات المضللة، وموثوقية مخرجات الذكاء الاصطناعي. تُطوَّر أدوات ومعايير جديدة لتقييم أنظمة الذكاء الاصطناعي بناءً على هذه المعايير – مثل HELM (التقييم الشامل لنماذج اللغة) للاختبارات الأمنية وغيرها التي تقيس مدى صحة وأمان المحتوى المولد بالذكاء الاصطناعي.

من المرجح أن تصبح هذه الفحوصات الموحدة جزءًا مطلوبًا من تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، ستؤثر تصورات الجمهور حول مخاطر وفوائد الذكاء الاصطناعي على مدى تشدد المنظمين والشركات في الإشراف.

من المثير للاهتمام أن التفاؤل تجاه الذكاء الاصطناعي يختلف كثيرًا حسب المنطقة: تظهر الاستطلاعات أن المواطنين في دول مثل الصين، وإندونيسيا، ومعظم العالم النامي متفائلون جدًا بشأن فوائد الذكاء الاصطناعي الصافية، في حين أن الرأي العام في الدول الغربية أكثر حذرًا أو حتى تشككًا.

إذا ازداد التفاؤل (كما حدث تدريجيًا في أوروبا وأمريكا الشمالية مؤخرًا)، فقد يكون هناك ترخيص اجتماعي أكبر لنشر حلول الذكاء الاصطناعي – شريطة وجود ضمانات بأن هذه الأنظمة عادلة وآمنة.

باختصار، ستكون السنوات الخمس القادمة حاسمة لحوكمة الذكاء الاصطناعي. من المحتمل أن نشهد دخول أول قوانين شاملة للذكاء الاصطناعي حيز التنفيذ (مثل الاتحاد الأوروبي)، واستثمار المزيد من الحكومات في هيئات إشراف على الذكاء الاصطناعي، ودمج الشركات لمبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول في دورات تطوير منتجاتها.

الهدف هو إيجاد توازن لا يُعيق الابتكار – حيث يمكن لنهج تنظيمي "مرن" أن يمكّن من استمرار التقدم السريع – وفي الوقت نفسه حماية المستهلكين والمجتمع من الآثار السلبية المحتملة. تحقيق هذا التوازن ليس مهمة سهلة، لكنه أحد التحديات الرئيسية مع انتقال الذكاء الاصطناعي من تقنية ناشئة إلى تقنية ناضجة وشاملة.

المنافسة والتعاون العالمي

سيشكل تطوير الذكاء الاصطناعي في نصف العقد القادم أيضًا المنافسة العالمية الشديدة للريادة في الذكاء الاصطناعي، إلى جانب جهود التعاون الدولي. حاليًا، الولايات المتحدة والصين هما المنافسان الرئيسيان في ساحة الذكاء الاصطناعي.

تتصدر الولايات المتحدة في العديد من المؤشرات – على سبيل المثال، في 2024، أنتجت المؤسسات الأمريكية 40 من أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي في العالم، مقابل 15 من الصين وقليل من أوروبا. ومع ذلك، تغلق الصين الفجوة بسرعة في مجالات رئيسية.

حققت نماذج الذكاء الاصطناعي المطورة في الصين تقدمًا كبيرًا في الجودة، محققة تقاربًا مع نماذج الولايات المتحدة في المعايير الرئيسية في 2024. علاوة على ذلك، تتفوق الصين على كل الدول الأخرى من حيث حجم أوراق البحث وبراءات الاختراع في الذكاء الاصطناعي، مما يدل على التزامها طويل الأمد بالبحث والتطوير في الذكاء الاصطناعي.

من المرجح أن تحفز هذه المنافسة الابتكار بشكل أسرع – سباق فضاء حديث لكن في مجال الذكاء الاصطناعي – حيث تضخ كل دولة موارد لتتفوق على تقدم الأخرى. لقد شهدنا بالفعل تصاعدًا في تعهدات الاستثمار الحكومي في الذكاء الاصطناعي: أعلنت الصين عن صندوق وطني ضخم بقيمة 47.5 مليار دولار لتقنية أشباه الموصلات والذكاء الاصطناعي، بينما تستثمر الولايات المتحدة والاتحاد الأوروبي ودول أخرى مليارات في مبادرات البحث والتطوير وتنمية المواهب.

مع ذلك، لا يقتصر الذكاء الاصطناعي على دولتين فقط. يزداد التعاون والمساهمات العالمية. تنتج مناطق مثل أوروبا، والهند، والشرق الأوسط ابتكارات ونماذج ذكاء اصطناعي ملحوظة خاصة بها.

على سبيل المثال، تركز أوروبا بقوة على الذكاء الاصطناعي الموثوق وتضم العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر. تستفيد الهند من الذكاء الاصطناعي في تطبيقات واسعة النطاق في التعليم والرعاية الصحية، كما تزود جزءًا كبيرًا من المواهب العالمية في الذكاء الاصطناعي (الهند والولايات المتحدة معًا يشكلان أكثر من نصف القوى العاملة العالمية في الذكاء الاصطناعي من حيث المهنيين المهرة).

هناك أيضًا جهود في دول أصغر لتحديد مجالات تخصص – مثل استثمارات سنغافورة في حوكمة الذكاء الاصطناعي ومبادرات الدولة الذكية، أو جهود الإمارات في البحث والنشر في الذكاء الاصطناعي. تعقد الهيئات الدولية مناقشات حول معايير الذكاء الاصطناعي لضمان وجود بعض التنسيق – كما يتضح من أطر منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية والأمم المتحدة المذكورة سابقًا، وفعاليات مثل الشراكة العالمية للذكاء الاصطناعي (GPAI) التي تجمع عدة دول لتبادل أفضل الممارسات.

بينما ستستمر المنافسة الجيوسياسية (وربما تشتد في مجالات مثل استخدام الذكاء الاصطناعي عسكريًا أو لتحقيق مزايا اقتصادية)، هناك إدراك متزامن بأن قضايا مثل أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والسلامة ومعالجة التحديات العالمية تتطلب التعاون. قد نشهد المزيد من التعاون البحثي عبر الحدود في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي لتغير المناخ، والاستجابة للأوبئة، أو المشاريع الإنسانية.

جانب مثير للاهتمام في مشهد الذكاء الاصطناعي العالمي هو كيف ستشكل المواقف المختلفة وقواعد المستخدمين تطور الذكاء الاصطناعي. كما ذُكر، فإن الرأي العام إيجابي جدًا في بعض الاقتصادات النامية، مما قد يجعل تلك الأسواق أرضًا أكثر تساهلًا لتجارب الذكاء الاصطناعي في قطاعات مثل التكنولوجيا المالية أو تكنولوجيا التعليم.

في المقابل، قد تفرض المناطق ذات الجمهور المتشكك تنظيمات أكثر صرامة أو تواجه تبنيًا أبطأ بسبب قلة الثقة. بحلول 2030، قد نشهد نوعًا من الانقسام: بعض الدول تحقق تكاملًا شبه شامل للذكاء الاصطناعي (مدن ذكية، الذكاء الاصطناعي في الحوكمة اليومية، إلخ)، في حين تتقدم أخرى بحذر أكبر.

ومع ذلك، تعترف حتى المناطق الحذرة بأنها لا تستطيع تجاهل إمكانات الذكاء الاصطناعي – على سبيل المثال، المملكة المتحدة والدول الأوروبية تستثمر في سلامة الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية (تخطط المملكة المتحدة لسحابة بحث وطنية للذكاء الاصطناعي، ولدى فرنسا مبادرات حوسبة فائقة عامة للذكاء الاصطناعي، وغيرها).

لذا، السباق ليس فقط لبناء أسرع ذكاء اصطناعي، بل لبناء الذكاء الاصطناعي المناسب لاحتياجات كل مجتمع.

باختصار، ستشهد السنوات الخمس القادمة تداخلًا معقدًا بين المنافسة والتعاون. من المحتمل أن تظهر إنجازات الذكاء الاصطناعي الرائدة من أماكن غير متوقعة حول العالم، وليس فقط وادي السيليكون أو بكين.

ومع تحول الذكاء الاصطناعي إلى عنصر أساسي في القوة الوطنية (يشبه النفط أو الكهرباء في العصور السابقة)، فإن كيفية إدارة الدول للتعاون والتنافس في هذا المجال ستؤثر بشكل كبير على مسار تطوير الذكاء الاصطناعي عالميًا.

تأثير الذكاء الاصطناعي على الوظائف والمهارات

أخيرًا، لا يكتمل أي نقاش حول مستقبل الذكاء الاصطناعي القريب دون دراسة تأثيره على العمل والتوظيف – وهو موضوع يشغل بال الكثيرين. هل سيأخذ الذكاء الاصطناعي وظائفنا، أم سيخلق وظائف جديدة؟ تشير الأدلة حتى الآن إلى مزيج من الأمرين، مع ميل قوي نحو التعزيز بدلاً من الأتمتة الكاملة.

توقع المنتدى الاقتصادي العالمي أنه بحلول 2025، سيخلق الذكاء الاصطناعي حوالي 97 مليون وظيفة جديدة عالميًا بينما يحل محل حوالي 85 مليون – صافي زيادة 12 مليون وظيفة.

تشمل هذه الأدوار الجديدة علماء البيانات ومهندسي الذكاء الاصطناعي إلى فئات جديدة تمامًا مثل خبراء أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، ومهندسي الطلبات، وخبراء صيانة الروبوتات. نرى بالفعل تحقق هذا التوقع: أكثر من 10% من إعلانات الوظائف اليوم هي لأدوار لم تكن موجودة قبل عقد تقريبًا (مثل رئيس الذكاء الاصطناعي أو مطور التعلم الآلي).

الأهم من ذلك، بدلاً من البطالة الجماعية، كان التأثير المبكر للذكاء الاصطناعي في أماكن العمل هو زيادة إنتاجية العمال وتحول طلب المهارات. شهدت الصناعات التي تبنت الذكاء الاصطناعي بسرعة نموًا في الإيرادات لكل موظف يصل إلى 3 أضعاف منذ بداية طفرة الذكاء الاصطناعي حوالي 2022.

في هذه القطاعات، لا يُستغنى عن العمال؛ بل يصبحون أكثر إنتاجية وأكثر قيمة. في الواقع، ترتفع الأجور بمعدل ضعف في الصناعات المكثفة للذكاء الاصطناعي مقارنة بالصناعات ذات التبني الأقل.

حتى العمال في الأدوار التي يمكن أتمتتها بشكل كبير يشهدون زيادات في الأجور إذا كانوا يمتلكون مهارات مرتبطة بالذكاء الاصطناعي، مما يشير إلى أن الشركات تقدر الموظفين القادرين على العمل بفعالية مع أدوات الذكاء الاصطناعي. بشكل عام، هناك علاوة متزايدة على مهارات الذكاء الاصطناعي – حيث يكسب العمال الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي (حتى على مستوى أساسي، مثل استخدام تحليلات مدعومة بالذكاء الاصطناعي أو أدوات توليد المحتوى) رواتب أعلى.

وجد تحليل أن الموظفين ذوي مهارات الذكاء الاصطناعي يحصلون على علاوة أجور بنسبة 56% في المتوسط مقارنة بأولئك في أدوار مماثلة بدون هذه المهارات. تضاعفت هذه العلاوة أكثر من الضعف خلال عام واحد فقط، مما يبرز مدى سرعة تحول "محو الأمية في الذكاء الاصطناعي" إلى مهارة ضرورية.

مع ذلك، لا شك أن الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل طبيعة الوظائف. يتم أتمتة العديد من المهام الروتينية أو منخفضة المستوى – يمكن للذكاء الاصطناعي تولي إدخال البيانات، وتوليد التقارير، والاستفسارات البسيطة للعملاء، وما إلى ذلك. هذا يعني أن بعض الوظائف ستُلغى أو تُعاد تعريفها.

العمال في الأدوار الإدارية والمهام المتكررة معرضون بشكل خاص لخطر الاستبدال. ومع ذلك، حتى مع اختفاء تلك المهام، تظهر مهام جديدة تتطلب الإبداع البشري، والحكم، والإشراف على الذكاء الاصطناعي.

التأثير الصافي هو تحول في مجموعة المهارات المطلوبة لمعظم المهن. يتوقع تحليل من LinkedIn أنه بحلول 2030، سيكون حوالي 70% من المهارات المستخدمة في وظيفة متوسطة مختلفة عن المهارات التي كانت مطلوبة في تلك الوظيفة قبل بضع سنوات.
بمعنى آخر، كل وظيفة تقريبًا تتطور. للتكيف، التعلم المستمر وإعادة التأهيل ضروريان للقوى العاملة.

لحسن الحظ، هناك دفع كبير نحو تعليم الذكاء الاصطناعي وتطوير المهارات: أدخل ثلثا الدول علوم الحاسوب (غالبًا بما في ذلك وحدات الذكاء الاصطناعي) في المناهج الدراسية من المرحلة الابتدائية إلى الثانوية، وتستثمر الشركات بكثافة في برامج تدريب الموظفين. عالميًا، يقول 37% من التنفيذيين إنهم يخططون لاستثمار المزيد في تدريب الموظفين على أدوات الذكاء الاصطناعي على المدى القريب.

نشهد أيضًا ارتفاعًا في الدورات والشهادات عبر الإنترنت في الذكاء الاصطناعي – مثل البرامج المجانية التي تقدمها شركات التكنولوجيا والجامعات لتعليم أساسيات الذكاء الاصطناعي لملايين المتعلمين.

جانب آخر من الذكاء الاصطناعي في مكان العمل هو ظهور "فريق الإنسان والذكاء الاصطناعي" كوحدة أساسية للإنتاجية. كما وُصف سابقًا، يتولى وكلاء الذكاء الاصطناعي والأتمتة أجزاء من العمل، بينما يوفر البشر الإشراف والخبرة.
تعيد الشركات المتطلعة للمستقبل تعريف الأدوار بحيث يكون العمل المبتدئ (الذي قد يتولاه الذكاء الاصطناعي) أقل تركيزًا؛ بدلاً من ذلك، توظف الأشخاص مباشرة في أدوار أكثر استراتيجية وتعتمد على الذكاء الاصطناعي للقيام بالأعمال الشاقة.

قد يؤدي هذا إلى تسطيح السلالم المهنية التقليدية ويتطلب طرقًا جديدة لتدريب المواهب (لأن الموظفين الجدد لن يتعلموا من خلال أداء المهام البسيطة إذا كان الذكاء الاصطناعي يقوم بها). كما يرفع أهمية إدارة التغيير في المؤسسات. يشعر العديد من الموظفين بالقلق أو الإرهاق من سرعة التغيير التي يجلبها الذكاء الاصطناعي.

لذلك، يحتاج القادة إلى إدارة هذا الانتقال بنشاط – من خلال توضيح فوائد الذكاء الاصطناعي، وإشراك الموظفين في تبنيه، وضمان أن الهدف هو تعزيز العمل البشري، وليس استبداله. من المرجح أن تحقق الشركات التي تنجح في بناء ثقافة التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي أكبر مكاسب في الأداء.

باختصار، سيكون سوق العمل خلال السنوات الخمس القادمة متميزًا بالتغيير التحويلي وليس الكارثة. سيؤتمت الذكاء الاصطناعي بعض المهام والوظائف، لكنه سيخلق أيضًا طلبًا على خبرات جديدة ويجعل العديد من العمال أكثر إنتاجية وقيمة.

التحدي (والفرصة) يكمن في توجيه القوى العاملة خلال هذا الانتقال. الأفراد والمؤسسات التي تتبنى التعلم مدى الحياة وتكيف الأدوار للاستفادة من الذكاء الاصطناعي ستزدهر في الاقتصاد الجديد المدعوم بالذكاء الاصطناعي. أما من لا يفعل فقد يواجه صعوبة في البقاء ذا صلة.

كما قال تقرير موجز، بفضل الذكاء الاصطناعي جزئيًا، تتحول طبيعة الوظائف من إتقان مهام محددة إلى اكتساب مهام جديدة باستمرار. ستختبر السنوات القادمة قدرتنا على مواكبة هذا التحول – ولكن إذا نجحنا، قد تكون النتيجة عالم عمل أكثر ابتكارًا وكفاءة وتركيزًا على الإنسان.

>>> قد تحتاج إلى:

المهارات اللازمة للعمل مع الذكاء الاصطناعي

فوائد الذكاء الاصطناعي للأفراد والشركات

مسار تطوير الذكاء الاصطناعي في السنوات الخمس القادمة على وشك إحداث تغييرات عميقة عبر التكنولوجيا والأعمال والمجتمع. من المحتمل أن نشهد أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر قدرة – تتقن وسائط متعددة، وتظهر استدلالًا محسّنًا، وتعمل باستقلالية أكبر.

في الوقت نفسه، سيصبح الذكاء الاصطناعي منسوجًا بعمق في نسيج الحياة اليومية: يدعم اتخاذ القرارات في غرف الاجتماعات والحكومات، ويحسن العمليات في المصانع والمستشفيات، ويعزز التجارب من خدمة العملاء إلى التعليم.

الفرص هائلة – من تعزيز الإنتاجية الاقتصادية والاكتشاف العلمي إلى المساعدة في مواجهة التحديات العالمية مثل تغير المناخ (فعلاً، من المتوقع أن يسرع الذكاء الاصطناعي التحول إلى الطاقة المتجددة والاستخدام الأذكى للموارد). لكن تحقيق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي سيتطلب التنقل بين المخاطر والعقبات المصاحبة. ستتطلب قضايا الأخلاقيات، والحوكمة، والشمولية اهتمامًا مستمرًا لضمان توزيع فوائد الذكاء الاصطناعي بشكل عادل وعدم طغيان المخاطر.

الموضوع الشامل هو أن الخيارات البشرية والقيادة ستشكل مستقبل الذكاء الاصطناعي. فالذكاء الاصطناعي نفسه أداة – أداة قوية ومعقدة بشكل ملحوظ، لكنها في النهاية تعكس الأهداف التي نحددها لها.

تمثل السنوات الخمس القادمة نافذة حاسمة لأصحاب المصلحة لتوجيه تطوير الذكاء الاصطناعي بمسؤولية: يجب على الشركات تنفيذ الذكاء الاصطناعي بشكل مدروس وأخلاقي؛ ويجب على صانعي السياسات صياغة أطر متوازنة تعزز الابتكار وتحمي الجمهور؛ ويجب على المعلمين والمجتمعات إعداد الناس للتغيرات التي سيجلبها الذكاء الاصطناعي.

يحتاج التعاون الدولي ومتعدد التخصصات حول الذكاء الاصطناعي إلى تعميق، لضمان توجيه هذه التكنولوجيا نحو نتائج إيجابية بشكل جماعي. إذا نجحنا، قد يمثل عام 2030 فجر عصر جديد يعزز فيه الذكاء الاصطناعي الإمكانات البشرية بشكل كبير – مساعدًا إياها على العمل بذكاء أكبر، والعيش بصحة أفضل، ومعالجة مشكلات كانت سابقًا خارج نطاق الإمكان.

في ذلك المستقبل، لن يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي بالخوف أو الضجيج الإعلامي، بل كجزء مقبول ومحكوم جيدًا من الحياة الحديثة يعمل لصالح الإنسانية. تحقيق هذه الرؤية هو التحدي الكبير والوعد في السنوات الخمس القادمة من تطوير الذكاء الاصطناعي.