تشير حوالي 80% من الشركات إلى أنها تستخدم الذكاء الاصطناعي حالياً في وظيفة تجارية واحدة على الأقل. ومع ذلك، فإن الإحصاءات حول مدى استخدامهم له بأقصى إمكاناته أو معرفتهم بكيفية تحقيق ذلك ليست متوفرة بسهولة.
تجاوز السؤال حول تبنّي الذكاء الاصطناعي بشكل بسيط إلى تسليط الضوء على كيفية استخدام التكنولوجيا بأكثر الطرق فعالية كان محور عدة جلسات في الاجتماع السنوي لقادة المستقبل في تيانجين، الصين. وقد تناولت هذه الجلسات مواضيع الحوكمة، والعدالة، وحالات الاستخدام، وقوة العمل المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، حيث شارك المتحدثون من مختلف القطاعات الصناعية تجاربهم في تعلم التعامل مع هذه التكنولوجيا الجديدة.
وكلاء الذكاء الاصطناعي كزملاء ومعلمين
تم استكشاف وصول وكلاء الذكاء الاصطناعي كزملاء في العمل وتأثيرهم المحتمل على المهارات التي يحتاجها العمال والمديرون في جلسة بعنوان ""بناء اقتصاد الوكلاء"". ركز وانغ جوانتشون، رئيس مجلس الإدارة والرئيس التنفيذي لشركة Laiye، على كيفية تغيّر أدوار الوظائف بفعل الذكاء الاصطناعي، وكيف يجب على القادة التكيّف مع هذا التحوّل للحفاظ على مكانتهم وملاءمتهم.
قال:
""تقليديًا، كان يُنظر إلى المدير الجيد على أنه مدير محترف للناس يتمتع بمهارات تواصل قوية. أما الآن، فتتغير وظيفة الإدارة. أعتقد أنه قريبًا جدًا، سيكون مقياس تقييم المدير الجيد هو: كم عدد العمال الرقميين الذين تستطيع إدارتهم؟ هذا يتطلب مجموعة مهارات مختلفة. يتعلق الأمر بكيفية توجيه وكلائك ليؤدوا أفضل ما لديهم من عمل.""
بالنسبة لـ كيان كاتانفروش، مؤسس ورئيس شركة Workera، فإن هذا التغير في المهارات المطلوبة ليس حدثًا عابرًا ناتجًا عن وصول الذكاء الاصطناعي فقط، بل سيستمر في التطور. وقال:
""في مجال الذكاء الاصطناعي، قد تصبح المهارات قديمة خلال ثلاثة أشهر فقط. على الشركات أن تظل في الصدارة. وهذا هو الخندق الحقيقي — هل تستطيع التنفيذ بسرعة حقًا؟ توظيف المواهب المناسبة، والتوظيف بناءً على الجاهزية للذكاء الاصطناعي، والتوظيف لمن يمتلكون عقلية التعلم. في كل مقابلة نجريها، نسأل: ماذا تعلمت خلال الـ 90 يومًا الماضية وما هي استراتيجيتك في التعلم؟ مساعدة فريقك على التواصل مع المراكز الرئيسية للذكاء الاصطناعي أمر بالغ الأهمية.""
سلّط فان فو، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة ELSA، الضوء على قدرة الذكاء الاصطناعي في تمكين الموظفين من التعلم – سواء عن الذكاء الاصطناعي أو أي موضوع آخر. قال:
""إحدى أكثر الدروس التي فتحت عيني كانت أن المتعلمين يشعرون براحة أكبر عند التعلم مع وكيل ذكاء اصطناعي، لأن الذكاء الاصطناعي لا يصدر أحكامًا عليك، ولا يشعر الناس بالخجل. وهذه واحدة من أكبر التحديات في التعلم مع البشر – حيث ترتكب الكثير من الأخطاء وتشعر بالإحراج، فتبدأ في التراجع. أما المعلمون فغالبًا ما يشعرون بعدم الارتياح عند تقديم الملاحظات لأنهم لا يريدون أن تشعر بالسوء. الذكاء الاصطناعي يزيل كل هذه العقبات.""
البحث عن تطبيقات للذكاء الاصطناعي – أو ""الذكاء الاصطناعي المعزز (AI+)""
في جلسة ""في زمن الذكاء الاصطناعي المعزز (AI+)""، كان التركيز بشكل أكبر على البحث عن حالات استخدام ترفع من مستوى الذكاء الاصطناعي لتحقيق فوائد ملموسة للأعمال.
قال تشو مين، عضو لجنة الخبراء العليا في مركز الصين للتبادلات الاقتصادية الدولية:
""الذكاء الاصطناعي المعزز هو الذكاء الاصطناعي مع التطبيقات. التطبيق، التطبيق، التطبيق هو القضية الرئيسية في السنوات القادمة. أتوقع أن نشهد في الصين خلال الـ 18 شهرًا القادمة – بالنظر إلى تزايد عدد المهندسين، والقطاع الصناعي الضخم في كل مكان، ووجود 1.4 مليار مستهلك – أكثر من 100 نوع مختلف من برمجيات شبيهة بـ DeepSeek في جميع القطاعات. وهذا سيغير بشكل جذري طبيعة الاقتصاد الصيني ككل، وطبيعته التقنية بشكل خاص.""
بالنسبة لبطرس كويرتي، المدير التقني والمدير الاستراتيجي في شركة سيمنز، فإن ""التطبيق الثوري"" للذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي يكمن في تطوير البرمجيات. قال:
""نتحدث هنا عن نماذج اللغة الكبيرة، وفكر في الأمر، فبرمجة الحاسوب هي لغة بحد ذاتها. الذكاء الاصطناعي بارع حقًا في البرمجة. ونحن نشهد زيادة في الإنتاجية تتراوح بين 20 إلى 30%.""
وقد ساعد هذا سيمنز على تطوير ما تسميه ""المساعد الصناعي"" القادر على دعم عملائها في مجموعة واسعة من القطاعات. وأضاف:
""إنه زميل عمل يساعدك في إعداد وتشغيل البرمجيات الخاصة بالآلات، ويوفر بالفعل تكاليف كبيرة تتراوح بين 30 إلى 40%، ويبدأ الآن في التوسع بشكل ملحوظ. حوالي 200 عميل حول العالم يستخدمونه، ويتسارع استخدامه في الصين بشكل خاص، حيث نرى هناك شيخوخة السكان وخروجهم من سوق العمل، مما يؤدي إلى فقدان الكثير من المعرفة. والطريقة الوحيدة للحفاظ على هذه المعرفة هي الذكاء الاصطناعي. إذا استطعنا جمع كل تلك المعرفة ووضعها في الذكاء الاصطناعي، فإن ذلك يخفض من حاجز الدخول ليصبح الشخص تقنيًا مدربًا.""
فهم كيفية استخدام البيانات
قالت غونغ ينغ ينغ، مؤسسة ورئيسة شركة Yidu Tech، وهي شركة تحليلات تعتمد على الذكاء الاصطناعي وتعمل مع قطاع الرعاية الصحية، في جلسة ""في زمن الذكاء الاصطناعي المعزز (AI+)"" إن 20% من موظفيها هم بالفعل وكلاء ذكاء اصطناعي، وتتوقع زيادة هذا الرقم بشكل كبير. وأضافت:
""يجب أن يكون موظفونا قادرين على العمل مع وكلاء الذكاء الاصطناعي داخل المكتب، وأن يكونوا متكيفين بشكل كبير مع بيئة العمل الجديدة، ويركزون بشكل كبير على حالات الاستخدام النهائية.""
أما كيف وصلت الشركة إلى هذه المرحلة، فهو درس في التفكير المستقبلي وتمهيد الأساس. قالت:
""لقد قضينا 10 سنوات فقط في فهم البيانات الضخمة، ومعالجتها وجعلها قابلة للحوسبة. وقد ساعدنا الآن عملاءنا في معالجة حوالي 6 ملايين سجل صحي... ورأينا نتائج مثيرة للغاية. الكثير من الأطباء في المستشفيات الكبرى يعانون من أعباء عمل ثقيلة... ولا يحصلون على الوقت الكافي للتعرف على مرضاهم وفهمهم. المساعد الذكي الذي أطلقناه منذ ثلاثة أشهر – من بين أفضل 150 مستشفى، تبنّت حوالي 50 منصة الذكاء الاصطناعي هذه. وأكثر حالات الاستخدام شيوعًا هي جمع المعلومات قبل الفحص الطبي. حيث يتحدث المريض مع الذكاء الاصطناعي قبل رؤية الطبيب، ويتم جمع المعلومات ذات الصلة. أو يمكن للذكاء الاصطناعي قراءة سجلات طبية تصل إلى 20 عامًا وإنشاء ملخص من صفحة واحدة للطبيب.""
قال كيني لام، المدير التنفيذي لشركة Two Sigma لصناديق التحوط في منطقة آسيا والمحيط الهادئ، إن شركته تركز بشكل متزايد على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي المدرب على مصادر معلومات متخصصة ومحلية، والذي يمكنه التعمق في هذه المجالات المتخصصة بدلاً من الاعتماد على مصدر عالمي واحد قد يكون واسعًا جدًا ليقدم رؤى دقيقة يحتاجها المستثمرون.
وأضاف في الجلسة:
""نحن نركز على العملية العلمية وراء الذكاء الاصطناعي. جوهر هذه العملية هو التكرار، بمعنى أننا نريد إيجاد طريقة لتطبيق الذكاء الاصطناعي على مستوى دقيق جدًا، لكن بطريقة عميقة تتيح لنا الحصول على تغذية راجعة والقدرة على التكرار المستمر.""
الأخلاقيات والوصول إلى الذكاء الاصطناعي
شهدت جلسة ""النساء في الذكاء الاصطناعي"" أن النساء يشكلن نسبة تتراوح بين 25 إلى 30% من قوة العمل في مجال الذكاء الاصطناعي على مستوى العالم، لكنهن يشغلن فقط 15% من المناصب العليا. ومع تأكيد كيني لام على أن ""الحرب على المواهب قد اشتدت"" في مجال الذكاء الاصطناعي، ماذا ينبغي على الشركات فعله لتعزيز مهارات النساء في الذكاء الاصطناعي والاستفادة منها بشكل أفضل؟
قالت يانغ جينغ جينغ، رئيسة مجلس إدارة ""تطوير نظام الذكاء الاصطناعي التوليدي في شنغهاي"":
""يجب على الشركات أن تكون أكثر نشاطًا في تقديم التدريب للنساء ومساعدتهن على التكيف بشكل أفضل مع الذكاء الاصطناعي والصناعات المرتبطة به. في يوليو، خلال مؤتمر الذكاء الاصطناعي العالمي، سننظم منتدى حول النماذج النسائية الملهمة في صناعة الذكاء الاصطناعي. نأمل أن نروي المزيد من قصص هؤلاء النماذج وأن نبني المزيد من المجتمعات لدعم النساء في هذا القطاع، لتعزيز ثقتهن بأنفسهن والشعور بالانتماء بشكل أفضل.""
قالت أنجيلا وانغ نان، رئيسة مجلس الإدارة والرئيسة التنفيذية لشركة البرمجيات Neusoft، إن بعض الجامعات في الصين شهدت نموًا قويًا في عدد المتقدمات لدراسة تخصصات تكنولوجيا المعلومات، مما أدى في بعض الحالات إلى تحقيق توازن 50:50 بين الجنسين في أعداد المقبولين. وأضافت أن اتجاهات مشابهة لوحظت في تخصصات الذكاء الاصطناعي، التي ارتفعت فيها نسبة الإناث من حوالي 14% عند انطلاقها إلى نحو 40% في الوقت الحالي.
قالت وانغ نان:
""هذا لا يعكس فقط رغبة الفتيات في الانضمام إلى صناعة تكنولوجيا المعلومات في أدوار مرتبطة بمجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات، بل يعكس أيضًا تصور المجتمع بأن الفتيات قادرات على النجاح.""
أما ميراف أورين، الرئيسة التنفيذية المشاركة والمؤسسة المشتركة لشركة Versatile، فأوضحت أن النساء العاملات في مجال الذكاء الاصطناعي يمكنهن جذب المزيد من النساء إلى هذا القطاع ""مجرد وجودهن وتشجيعهن للنساء المتميزات والذكية، سواء الشابات أو الأكبر سنًا، على التقدم لهذه الوظائف""، بدلاً من أن يردعهن شعور بعدم توافر كل متطلبات الوظيفة في السيرة الذاتية.
جعل الذكاء الاصطناعي موثوقًا
المساواة بين الجنسين في مجال الذكاء الاصطناعي ليست مجرد قضية تخص القوى العاملة فقط، بل تمتد لتشمل نماذج الذكاء الاصطناعي نفسها. أكدت وانغ نان:
""عندما نطور تطبيقات الذكاء الاصطناعي للصناعات المختلفة – مثل الرعاية الصحية، السيارات، واستخدام الملابس – يجب أن نفكر في الطلب من النساء. هذا يعني أن التنوع بين مطوري الذكاء الاصطناعي مهم جدًا، وكذلك التنوع في البيانات نفسها. نحن بحاجة إلى بيانات متوازنة حقًا لتدريب الخوارزميات، مما يجعلها أكثر شمولاً وتلبي بشكل أفضل متطلبات الصناعات.""
واتفق معها جون لومبارد، الرئيس التنفيذي لشركة NTT DATA آسيا والمحيط الهادئ، حيث قال في جلسة ""بناء اقتصاد وكيلي"":
""أحد العناصر الأساسية هو إمكانية تدقيق وتتبع هذه النماذج. فالتحيز، وخاصة التحيز الجنساني، في هذه النماذج يمكن أن يكون مدمراً للعلامة التجارية. يجب وضع حوكمة واضحة قبل الانطلاق في هذه المشاريع، لأن الفرص كبيرة والوعود كثيرة، لكن إذا أخطأنا في التنفيذ سيكون ذلك ضارًا للغاية لمنظماتنا وعلاماتنا التجارية ومجتمعاتنا.""
بالنسبة لكويرتي من سيمنز، الذي تحدث في جلسة ""في زمن الذكاء الاصطناعي المعزز (AI+)""، لا يمكن تحسين جودة البيانات إلا إذا تمّ مشاركة البيانات نفسها على أوسع نطاق ممكن. قال:
""كلما زادت كمية البيانات المتوفرة، تحسنت الخوارزميات بشكل أكبر. وهذا يعني أن البيانات يجب أن تتدفق بحرية حول العالم. فعندما نتحدث عن الصين، أو أوروبا، أو الولايات المتحدة، لا يكون من المفيد إنشاء جزر بيانات مغلقة والقول إن هذه البيانات تخص جهة واحدة فقط. من المفيد حقًا أن نجمع البيانات معًا. كلما زادت مشاركة البيانات بين الدول وبين الشركات، تحسنت جودة النماذج نفسها.""
