يُحدث الذكاء الاصطناعي (AI) تحولًا في الصناعات حول العالم، لذا يجب على العاملين في مختلف المجالات تطوير مهارات مرتبطة بالذكاء الاصطناعي. كما تشير منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية (OECD)، فإن انتشار الذكاء الاصطناعي “يزيد الحاجة إلى متخصصين في الذكاء الاصطناعي وكذلك إلى العاملين الذين يمتلكون فهمًا عامًا للذكاء الاصطناعي”.

بمعنى آخر، حتى الأدوار غير التقنية تستفيد بشكل متزايد من معرفة أساسية بالذكاء الاصطناعي – فهم كيفية عمل أدوات الذكاء الاصطناعي، والبيانات التي تستخدمها، وكيف يمكنها تعزيز المهام البشرية.

كما يؤكد إطار كفاءات الذكاء الاصطناعي التابع لليونسكو على أن المتعلمين بحاجة إلى “معرفة ومهارات أساسية في الذكاء الاصطناعي” للتفاعل مع الذكاء الاصطناعي بفعالية. باختصار، النجاح في عصر الذكاء الاصطناعي يتطلب مزيجًا من المعرفة التقنية والمهارات الإنسانية المستندة إلى فهم أخلاقي.

والآن دعونا نتعرف أكثر على المهارات اللازمة للعمل مع الذكاء الاصطناعي أدناه!

المهارات التقنية الأساسية

• لغات البرمجة: إتقان لغات رئيسية مثل بايثون، R، أو جافا أساسي لتطوير الذكاء الاصطناعي. هذه اللغات تحتوي على مكتبات واسعة للذكاء الاصطناعي (مثل TensorFlow، PyTorch) وتستخدم على نطاق واسع لبناء وتدريب النماذج.

• أطر التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي: فهم مفاهيم التعلم الآلي – بما في ذلك التعلم الموجه وغير الموجه، الشبكات العصبية والتعلم العميق – أمر ضروري. يجب أن يعرف المحترفون كيفية بناء وتدريب النماذج (حتى المتقدمة مثل نماذج اللغة الكبيرة أو الذكاء الاصطناعي التوليدي) واستخدام أطر وأدوات الذكاء الاصطناعي لتطبيقها.

• إدارة البيانات وأدوات البيانات الضخمة: تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات كبيرة. المهارات في جمع البيانات، تنظيفها، والمعالجة المسبقة حرجة. الخبرة في منصات البيانات الضخمة (مثل Hadoop، Apache Spark) وأدوات قواعد البيانات والاستعلام (SQL، NoSQL) تساعد في ضمان تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات دقيقة وعالية الجودة.

• الحوسبة السحابية والبنية التحتية: الإلمام بخدمات السحابة (AWS، Azure، Google Cloud) وأطر المعالجة المتوازية ووحدات معالجة الرسوميات (GPU) مطلوب بشكل متزايد. نشر الذكاء الاصطناعي غالبًا ما يتطلب استخدام منصات التعلم الآلي السحابية أو تقنيات الحاويات (Docker/Kubernetes) لتوسيع النماذج في بيئة الإنتاج.

تضمن هذه المهارات التقنية قدرة الشخص على البرمجة، تدريب، ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي بفعالية.

على سبيل المثال، يبرز تحليل جامعة جونز هوبكنز أن “إتقان لغات البرمجة هو مهارة أساسية لتطوير الذكاء الاصطناعي”، وأن التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة (عبر أدوات مثل Hadoop أو Spark) هو مفتاح لبناء نماذج ذكاء اصطناعي دقيقة.

المهارات الرياضية والتحليلية

• الإحصاء والاحتمالات: فهم الإحصاء ضروري لتصميم وتقييم النماذج (مثل معرفة كيفية قياس الخطأ أو الثقة). يمكن من تفسير مخرجات الذكاء الاصطناعي وقياس درجة عدم اليقين.
  
  على سبيل المثال، يستخدم مطورو الذكاء الاصطناعي مقاييس إحصائية (مثل متوسط الخطأ التربيعي) لتقييم أداء النموذج، والتفكير الاحتمالي (طرق بايز، نماذج ماركوف المخفية) للتعامل مع عدم اليقين في التنبؤات.

• الجبر الخطي: تعتمد العديد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي (وخاصة التعلم العميق) على الجبر الخطي (المتجهات، المصفوفات، التنسورات). على سبيل المثال، مفاهيم مثل ضرب المصفوفات والمتجهات الذاتية تدعم تقنيات تقليل الأبعاد (SVD) وعمليات الشبكات العصبية.
  
  فهم جيد للجبر الخطي يمكّن الممارسين من فهم وتحسين تدفق البيانات عبر نموذج الذكاء الاصطناعي.

• التفاضل والتكامل والتحسين: التفاضل والتكامل (المشتقات، التدرجات) أساسي لتدريب النماذج عبر طرق مثل الانحدار التدرجي. يتطلب تحسين معلمات النموذج (تقليل دوال الخسارة) فهم كيفية تأثير التغيرات الصغيرة على النتائج – وهو مفهوم من التفاضل والتكامل.
  
  لذا، فإن التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات ونظرية التحسين جزء من مهارات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.

• التفكير التحليلي: بعيدًا عن الرياضيات الرسمية، يساعد التفكير التحليلي القوي في صياغة المشكلات وحل المشكلات المتعلقة بالنماذج. القدرة على تفكيك المشكلة، تطبيق التفكير الكمي، وتحسين النماذج بشكل تكراري أمر حيوي للعمل مع الذكاء الاصطناعي.

تشكل هذه المهارات التحليلية معًا العمود الفقري لتطوير الذكاء الاصطناعي.

كما تشير جامعة جونز هوبكنز، فإن مجالات مثل الإحصاء، الاحتمالات، الجبر الخطي، والتفاضل والتكامل “تشكل الأساس” للنماذج المتقدمة للذكاء الاصطناعي.

المهارات الناعمة والصفات الإنسانية

المهارات التقنية وحدها لا تكفي. يتطلب العمل مع الذكاء الاصطناعي أيضًا مهارات إنسانية قوية لا يمكن للذكاء الاصطناعي تقليدها.
تشمل المهارات الناعمة الرئيسية:

• الإبداع والتفكير النقدي: الابتكار باستخدام الذكاء الاصطناعي غالبًا ما يعني ابتكار خوارزميات جديدة أو تطبيق الذكاء الاصطناعي على مشكلات فريدة. يؤكد إطار اليونسكو للذكاء الاصطناعي على “حل المشكلات، الإبداع، والتفكير التصميمي”.
  
  وبالمثل، تؤكد أبحاث الاتحاد الأوروبي أن المهارات الإنسانية مثل الإبداع وحل المشكلات المعقدة ستكون مطلوبة بشكل متزايد إلى جانب الذكاء الاصطناعي.

• التواصل والعمل الجماعي: عادةً ما تشمل مشاريع الذكاء الاصطناعي فرقًا متعددة التخصصات (علماء بيانات، خبراء المجال، مدراء). القدرة على شرح مفاهيم الذكاء الاصطناعي ببساطة، كتابة وثائق واضحة، والتعاون بفعالية أمر حاسم.
  
  تؤكد نتائج الاتحاد الأوروبي على أن التواصل والتعاون من المهارات “الناعمة” الحيوية التي تكمل القدرات التقنية.

• المرونة والتعلم المستمر: الذكاء الاصطناعي مجال سريع التطور. يبرز أصحاب العمل والخبراء المرونة، القدرة على التكيف، والفضول كأهم المهارات لعصر الذكاء الاصطناعي. يشير المنتدى الاقتصادي العالمي إلى أن الفضول وعقلية النمو تزداد أهمية.
  
  كما تشير منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية إلى أن التعلم المستمر ضروري، لأن بيئة العمل تتغير بسرعة. العاملون القادرون على تعلم أدوات جديدة بسرعة والتكيف مع التقنيات الناشئة سينجحون.

• التعاطف والذكاء العاطفي: فهم احتياجات المستخدمين، الاعتبارات الأخلاقية، وديناميكيات الفريق يتطلب التعاطف. يدرج محللو الاتحاد الأوروبي التعاطف والذكاء العاطفي ضمن المهارات الناعمة التي “ستظل مطلوبة” في أماكن العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
  
  تساعد هذه المهارات في تصميم ذكاء اصطناعي يخدم الناس حقًا وفي قيادة الفرق خلال التغيير.

باختصار، المهارات الإنسانية مثل الإبداع، التفكير النقدي، التواصل، والمرونة تكمل المعرفة التقنية بشكل أساسي عند العمل مع الذكاء الاصطناعي.

الأخلاقيات والاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي

تثير قوة الذكاء الاصطناعي اعتبارات أخلاقية وقانونية، لذا فإن فهمها يعد “مهارة” مهمة للعمل مع الذكاء الاصطناعي:

• الوعي الأخلاقي: يجب أن يكون العاملون على دراية بالتحيزات المحتملة للذكاء الاصطناعي وتأثيراته المجتمعية. تجعل اليونسكو أخلاقيات الذكاء الاصطناعي كفاءة أساسية (الاستخدام المسؤول، العدالة، والسلامة).
  
  هذا يعني القدرة على تقييم مخرجات الذكاء الاصطناعي نقديًا للكشف عن التحيز أو الضرر غير المقصود واتباع أفضل الممارسات (مثل تصميم الشفافية في الخوارزميات).

• المعرفة التنظيمية: الإلمام بحماية البيانات (مثل GDPR)، قوانين الخصوصية، والمعايير الصناعية يضمن استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل متوافق. تتوقع الشركات بشكل متزايد من الموظفين فهم أطر الحوكمة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.

• معرفة الذكاء الاصطناعي التوليدي والأدوات: استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة (مثل المساعدين التوليديين أو أدوات المحتوى) بفعالية وأمان مهارة عملية. تؤكد اليونسكو أن معرفة الذكاء الاصطناعي تشمل “كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بمسؤولية” (للكتابة أو المهام التجارية).
  
  يشمل ذلك القدرة على توجيه النماذج بشكل صحيح، التحقق من اقتراحات الذكاء الاصطناعي، وتجنب المخاطر مثل المعلومات المضللة.

• الأمن والتعامل مع البيانات: تشير تقارير الاتحاد الأوروبي أيضًا إلى أن المهارات التقنية مثل أمن البيانات مطلوبة إلى جانب مهارات الذكاء الاصطناعي. حماية البيانات الحساسة، تأمين أنظمة الذكاء الاصطناعي، واتباع أفضل ممارسات الأمن السيبراني أصبحت جزءًا متزايد الأهمية من مهارات الذكاء الاصطناعي.

من خلال تطوير الحكم الأخلاقي وعادات الاستخدام المسؤول – وليس فقط الكفاءة التقنية – يمكن للعاملين المساعدة في ضمان استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لتحقيق نتائج إيجابية وتقليل المخاطر.

التعلم المستمر والمرونة

المهارة النهائية الأساسية هي القدرة على التعلم المستمر. تتطور تقنيات الذكاء الاصطناعي بسرعة كبيرة بحيث قد يصبح ما هو متقدم اليوم قديمًا غدًا.

يؤكد الباحثون والمؤسسات على أهمية التعلم مدى الحياة:

تشير منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية والاتحاد الأوروبي إلى أن التعليم يجب أن يتحول نحو التعلم المستمر والمرن، حيث تصبح التدريبات السابقة قديمة بسرعة.

وبالمثل، يشير المنتدى الاقتصادي العالمي إلى أن “الفضول والتعلم مدى الحياة” من بين أهم المهارات للوظائف المستقبلية.

عمليًا، يعني هذا أن يكون الشخص مبادرًا في تطوير مهاراته – من خلال الدورات التدريبية، حضور ورش العمل، أو الدراسة الذاتية لأساليب الذكاء الاصطناعي الجديدة.

كما يعني امتلاك عقلية منفتحة على التغيير. العاملون الذين يظلون منخرطين (مثل تجربة أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة في عملهم) سيكونون الأكثر قدرة على التكيف.

باختصار، يتطلب مسار مهني جاهز للذكاء الاصطناعي المرونة في التعلم المستمر والاستعداد لتحديث المهارات مع تقدم المجال.

بناء ملف شخصي جاهز للذكاء الاصطناعي

في الختام، يتطلب النجاح في بيئة عمل غنية بالذكاء الاصطناعي دمج مجموعة متنوعة من المهارات. لا يزال المتخصصون بحاجة إلى كفاءات أساسية في الذكاء الاصطناعي (البرمجة، التعلم الآلي، تحليل البيانات)، بينما يستفيد جميع العاملين من معرفة عامة بالذكاء الاصطناعي (فهم أساسي لأدوات ومفاهيم الذكاء الاصطناعي).

ولا تقل أهمية المهارات الإنسانية مثل الإبداع، التواصل، التعاطف، والنظرة الأخلاقية.
توضح الدراسات العالمية أن مزيجًا من القدرات التقنية، التحليلية، والشخصية ضروري.

من خلال تطوير مهارات البرمجة والرياضيات إلى جانب حل المشكلات، والمرونة، والوعي المسؤول، يمكن للمهنيين في مختلف المجالات وضع أنفسهم للنجاح مع الذكاء الاصطناعي.

>>> تعرف على المزيد:

فوائد الذكاء الاصطناعي للأفراد والشركات

فرص العمل في مجال الذكاء الاصطناعي