ما هو مطور الذكاء الاصطناعي؟

فعلى سبيل المثال، قد يبدأ مطور ذكاء اصطناعي يعمل على روبوت دردشة لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لدى شركة خدمات مالية يومه بمراجعة السجلات التي توثق كيفية تعامل روبوت المحادثة مع استفسارات العملاء. ويبحث عن الأنماط في سلوك المستخدمين، ثم يعدّل منطق عمل روبوت المحادثة أو مكوناته المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لتحسين الدقة. فإذا واجه روبوت المحادثة صعوبة في التعامل مع الاستفسارات الغامضة المتعلقة بالحسابات. فقد يعدّل المطور آلية تكامل النموذج مع التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) لاسترجاع معلومات أكثر صلة من قاعدة بيانات الشركة.

وخلال اليوم، يحسن المطور استجابات روبوت المحادثة من خلال تعديل منطق المطالبات، أو ضبط استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API) بدقة، أو دمج وحدة لتحليل المشاعر لقياس مستوى رضا العملاء بدقة أكبر. وقد يحسن أيضًا أداء روبوت المحادثة عبر تطوير آلية تفاعله مع خدمات الذكاء الاصطناعي السحابية، أو تعزيز قدرته على تصعيد المشكلات غير المحلولة إلى أحد ممثلي خدمة العملاء. وعلى خلاف مهندس التعلم الآلي، الذي يركز على إعادة تدريب النموذج أو تعديل بنية الشبكة العصبية، يضمن مطور الذكاء الاصطناعي تكامل النموذج بسلاسة مع بقية مكونات النظام، وتوافقه مع أهداف العمل.

ويتعاون مطورو الذكاء الاصطناعي باستمرار مع مطوري البرمجيات، ومديري المنتجات، وعلماء البيانات لتطوير الميزات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. كما يجرون الاختبارات، ويراقبون أداء الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج، ويُحسِّنون النماذج لرفع الدقة والكفاءة.

ويحتاج مطور الذكاء الاصطناعي الناجح إلى مزيج من المهارات التقنية والمهارات الشخصية.ويعمل أيضًا بتعاون وثيق مع مهندسي التعلم الآلي ومهندسي الذكاء الاصطناعي، لذلك ينبغي أن يلمّ بالمبادئ الأساسية لهذين المجالين.

ويجب أن يتقن لغات البرمجة مثل Python وJava وC++.وتحظى Python بانتشار واسع بفضل مكتباتها الغنية الخاصة بالتعلم الآلي والتعلم العميق، مثل TensorFlow وPyTorch وscikit-learn.وتستخدم Java على نطاق واسع في معالجة البيانات الضخمة وتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي المؤسسية، بينما تُفضل C++ في مهام الحوسبة عالية الأداء.

ويجب أيضًا أن يلم مطور الذكاء الاصطناعي بهندسة البرمجيات، وأدوات التحكم في الإصدارات، مثل Git وGitHub، وأفضل الممارسات لإدارة مشاريع تطوير الذكاء الاصطناعي.وتُعد الخبرة في أطر عمل تطوير الويب، ودمج واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، ذات قيمة كبيرة، ولا سيما عند نشر نماذج الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الواقعية.

ويجب كذلك أن يفهم نماذج التعلم الآلي، وبنى التعلم العميق، بما في ذلك الشبكات العصبية (Neural Networks)، وأشجار القرار (Decision Trees)، وآلات المتجهات الداعمة (Support Vector Machines). يتطلب تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على التعرف على الأنماط، وتصنيف البيانات، وتوليد استجابات ذكية فهمًا راسخًا للنمذجة التنبؤية. ورغم أن تطوير هذه الأنظمة يقع تقليديًا ضمن مسؤوليات مهندس التعلم الآلي، فإن مطور الذكاء الاصطناعي ينبغي أن يلم بمبادئها الأساسية. كما ينبغي له استكشاف مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي يدعم ChatGPT وغيرها من أدوات الذكاء الاصطناعي المعتمدة على النصوص.

ويجب أن يمتلك المطورون مهارات في تحليلات البيانات، وتنظيف البيانات، وتقنيات المعالجة المسبقة، بما يشمل التعامل مع مجموعات البيانات المنظمة وغير المنظمة، وإنشاء تصورات مرئية للبيانات، واستخدام قواعد بيانات SQL وNoSQL . ورغم أن بعض هذه المهام يناسب علماء البيانات بدرجة أكبر، فإن مطور الذكاء الاصطناعي ينبغي أن يفهم أساسياتها.

ويجب أن يتمتع مطورو الذكاء الاصطناعي بمهارات قوية في حل المشكلات لمواجهة التحديات المعقدة في تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي وتحسينها.كما ينبغي أن يستطيعوا تحليل مخرجات الذكاء الاصطناعي، وتشخيص الأخطاء، وتحسين نماذج التعلم الآلي.وتساعد القدرة على التفكير النقدي المطورين على اتخاذ قرارات مدروسة عند اختيار بنى الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي.

ولا يقتصر تطوير الذكاء الاصطناعي على كتابة التعليمات البرمجية، بل يتطلب أيضًا قدرًا كبيرًا من الإبداع، إذ يجب على مطوري الذكاء الاصطناعي تصميم حلول تعزز الأتمتة، والتحليلات التنبؤية، وصناعة القرار في قطاعات مثل الرعاية الصحية، والقطاع المالي، والتشغيل الآلي. كما يتطلب ابتكار تطبيقات جديدة في رؤية، وتحسين برمجيات الذكاء الاصطناعي، الجمع بين الخبرة التقنية والإبداع في حل المشكلات.

يشهد مجال الذكاء الاصطناعي تطورًا متسارعًا، مع ظهور ابتكارات وتقنيات جديدة باستمرار.ولذلك يجب على المطورين مواكبة أحدث التطورات في التعلم الآلي، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي التوليدي للحفاظ على قدرتهم التنافسية.ويشمل التعلم المستمر قراءة الأوراق البحثية، والمشاركة في مجتمعات الذكاء الاصطناعي، والالتحاق بالدورات التدريبية عبر الإنترنت، وتجربة برمجيات الذكاء الاصطناعي. كما يساعد استكشاف منصات مثل OpenAI، وHugging Face، وKaggle المطورين على صقل مهاراتهم التقنية، ومواكبة أحدث الابتكارات في الذكاء الاصطناعي.

ويزود الحصول على شهادة في علوم الحاسوب، أو الذكاء الاصطناعي، أو علوم البيانات، أو الإحصاء، أو أحد التخصصات ذات الصلة، المطور بالمعارف الأساسية اللازمة لتطوير الذكاء الاصطناعي.

التعليم والخلفية الأكاديمية

وتقدم كثير من الجامعات اليوم برامج متخصصة في التعلم الآلي، والتعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP).كما تعزز الدرجات العلمية المتقدمة، مثل درجة الماجستير في الذكاء الاصطناعي أو علوم البيانات، الخبرة في الذكاء الاصطناعي التوليدي، والبيانات الضخمة، والتعلم المعزز.ومع ذلك، قد تعادل الخبرة العملية، إلى جانب سجل قوي من المشاريع، قيمة التعليم الأكاديمي.

تطوير مهارات البرمجة والتعلم الآلي

يجب أن يتقن مطورو الذكاء الاصطناعي لغات البرمجة لبناء نماذج التعلم الآلي ونشرها.ويمثل فهم تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق عنصرًا أساسيًا في تطوير الذكاء الاصطناعي.ويمكن للمطورين المبتدئين البدء بإتقان أساسيات التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز، ثم الانتقال إلى موضوعات أكثر تقدمًا، مثل الشبكات العصبية العميقة، وبنى المحولات.

اكتساب الخبرة العملية من خلال المشاريع

تؤدي الخبرة العملية دورًا أساسيًا في بناء الكفاءة في تطوير الذكاء الاصطناعي.فالمشاركة في مشاريع ذكاء اصطناعي واقعية تنمي مهارات حل المشكلات، وتمكن المطورين من توظيف معارفهم النظرية في تطبيقات عملية.ومن أمثلة مشاريع الذكاء الاصطناعي:

• تطوير نموذج تنبؤي للتنبؤ بأسعار الأسهم اعتمادًا على بيانات السوق التاريخية
• إنشاء تطبيق للرعاية الصحية مدعوم بالذكاء الاصطناعي لتصنيف الصور الطبية
• إنشاء روبوت دردشة لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) باستخدام نماذج GPT من OpenAI أو ChatGPT لخدمة العملاء
• تصميم خط معالجة للبيانات الضخمة لاكتشاف الاحتيال في المعاملات المالية

استكشاف أطر عمل الذكاء الاصطناعي وأدوات التطوير

يتطلب تطوير الذكاء الاصطناعي الإلمام بأدوات التطوير وأطر العمل الخاصة به. ويعمل مطورو الذكاء الاصطناعي غالبًا باستخدام:

• TensorFlow وPyTorch لبناء الشبكات العصبية وتدريبها
• Hugging Face للعمل مع نماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والذكاء الاصطناعي التوليدي
• scikit-learn لتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي التقليدية
• Docker وKubernetes لنشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي في بيئات قابلة للتوسع
• GitHub للتحكم في الإصدارات والتعاون في مشاريع برمجيات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر

بناء سجل أعمال والمساهمة في المشاريع مفتوحة المصدر

يعكس سجل الأعمال القوي خبرة المطور وكفاءته العملية.ويستخدم مطورو الذكاء الاصطناعي GitHub عادةً لعرض مشاريعهم ونماذج نشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي.كما تسهم المشاركة في مشاريع الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر في تعزيز الخبرة، وتوفر فرصًا للتعاون مع خبراء القطاع، واكتساب أفضل الممارسات في إدارة المشاريع وهندسة البرمجيات.

الحصول على شهادات احترافية في الذكاء الاصطناعي

تثبت الشهادات الاحترافية مستوى المعرفة، وتساعد مطوري الذكاء الاصطناعي على التميز في سوق العمل.وتغطي الشهادات المعترف بها في القطاع المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي التوليدي، والشبكات العصبية، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في بيئات الأعمال.

• Certified Artificial Intelligence Scientist (CAIS)
• Artificial Intelligence Engineer (AIE)
• TensorFlow Developer Certification
• Microsoft Azure AI Engineer Associate
• IBM AI Engineering Professional Certificate

البقاء على اطلاع دائم بأبحاث الذكاء الاصطناعي واتجاهات القطاع

يشهد مجال الذكاء الاصطناعي تطورًا متسارعًا مع ظهور تقنيات جديدة باستمرار.ولذلك، يجب على المطورين مواكبة أحدث التطورات في التعلم الآلي، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي التوليدي.وتساعد قراءة الأوراق البحثية، وحضور المؤتمرات المتخصصة، واستكشاف أحدث التطورات في برمجيات الذكاء الاصطناعي، المختصين على الحفاظ على قدرتهم التنافسية. كما توفر منصات مثل Kaggle، وStack Overflow، وLinkedIn فرصًا للتواصل المهني، وتبادل الخبرات، ومناقشة أفضل الممارسات في تطوير الذكاء الاصطناعي.

وقد وسعت أدوات مثل ChatGPT، وGPT-4، وStable Diffusion قدرات تطبيقات الذكاء الاصطناعي، إذ أتاحت أتمتة إنشاء المحتوى، وتسريع تطوير البرمجيات، وإحداث تحول في أساليب تفاعل المؤسسات مع الذكاء الاصطناعي.وبالنسبة إلى مطوري الذكاء الاصطناعي، تتيح النماذج التوليدية فرصًا جديدة للضبط الدقيق، والتخصيص، والدمج في الأنظمة المؤسسية.كما تشير الأدلة إلى أن مساعدات البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تساعد المطورين أيضًا على الاستمتاع بعملهم بشكل أكبر.

وفي الوقت نفسه، تجعل منصات تطوير الذكاء الاصطناعي منخفضة الرمز ومن دون رمز الذكاء الاصطناعي أكثر سهولةً للأشخاص الذين لا يمتلكون خبرة واسعة في البرمجة. تساعد خدمات مثل Google AutoML وMicrosoft Azure AI وIBM watsonx المستخدمين على بناء نماذج التعلم الآلي، وتدريبها، ونشرها باستخدام واجهات سهلة الاستخدام وقوالب جاهزة. وتقلل هذه المنصات من تعقيد تطوير النماذج، مما يتيح إنشاء النماذج الأولية بسرعة أكبر ودمجها في سير العمل القائم.

ومع أن أدوات الرمز المنخفض تسهم في تسريع التطوير، فإنها تفتقر إلى المرونة اللازمة لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي معقدة تتطلب بنى متخصصة، وضبطًا عالي الأداء، وتكييفات خاصة بمجالات معينة.

ومع توسع الشركات في تطبيق نماذج التعلم الآلي والاستفادة من البيانات الضخمة، سيستمر الطلب على مطوري الذكاء الاصطناعي في الارتفاع.ففي قطاع الرعاية الصحية، يساعد الذكاء الاصطناعي في التشخيص الطبي، واكتشاف الأدوية، ومراقبة المرضى.وفي قطاع التجزئة، يخصص تجارب التسوق، ويحسن سلاسل الإمداد.كما تساعد التحليلات التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي الشركات على استشراف اتجاهات السوق واتخاذ قرارات استباقية.وحتى أدوات إدارة المشاريع بدأت تدمج الذكاء الاصطناعي لتحسين سير العمل وزيادة الإنتاجية.

ويعني هذا الانتشار الواسع أن الشركات تحتاج إلى مطوري ذكاء اصطناعي يمتلكون المهارات اللازمة لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي متطورة وصيانتها. ويزداد الطلب بصورة خاصة على المطورين ذوي الخبرة في خوارزميات التعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، والبيانات الضخمة، مع سعي الشركات إلى توظيف الذكاء الاصطناعي لتعزيز ميزتها التنافسية.

بلغت قيمة سوق الذكاء الاصطناعي العالمي نحو 233.46 مليار دولار أمريكي في عام 2024. وتشير التوقعات إلى أن حجم السوق سيتراوح بين 243.70 مليار و294.16 مليار دولار ^أمريكي، بينما تتوقع تقديرات عام 2030 أن يتوسع السوق ليصل إلى ما بين 826.70 مليار دولار أمريكي و1,811.75 مليار دولار أمريكي، وترجح بعض التقديرات أن يقترب من تريليون دولار بحلول عام 2027^.

ونتيجةً لذلك، يُتوقع أن يزداد الطلب على المتخصصين في الذكاء الاصطناعي بدرجة كبيرة. وتواجه كثير من الشركات صعوبة في العثور على متخصصين يمتلكون مهارات البرمجة، والخبرة في إدارة المشاريع، اللازمة لقيادة مبادرات الذكاء الاصطناعي. وخلافًا للمخاوف من أن الذكاء الاصطناعي سيحل محل الوظائف، يتوقع المنتدى الاقتصادي العالمي الثالث أن يساهم في إيجاد 97 مليون وظيفة جديدة على مستوى العالم، وسيؤدي مطورو الذكاء الاصطناعي دورًا محوريًا في هذا التحول.

ينفذ مطورو الذكاء الاصطناعي الميزات المدعومة بالذكاء الاصطناعي داخل التطبيقات، ويدمجون نماذج التعلم الآلي، ويكتبون التعليمات البرمجية اللازم لنشر وظائف الذكاء الاصطناعي في البرمجيات.وغالبًا ما يتركز دورهم على تطوير تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تلبي احتياجات محددة للأعمال أو للمستهلكين.

في المقابل، يركز مهندسو الذكاء الاصطناعي على الجوانب الهندسية الأوسع المتعلقة بتصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي ونشرها. ويشمل ذلك تصميم البنى القابلة للتوسع، وإدارة البنية التحتية السحابية، وتحسين أداء النماذج، وضمان دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي بسلاسة في البيئات المؤسسية.كما يعمل مهندسو الذكاء الاصطناعي غالبًا على مسار عمليات التعلم الآلي (MLOps)، ويتولون نشر النماذج، ومراقبتها، وصيانتها بكفاءة.

الفروق الرئيسية:

• مطور الذكاء الاصطناعي: يتولى بصورة أساسية التعليمات البرمجية واختبار نماذج الذكاء الاصطناعي، ودمجها في التطبيقات. ويتطلب هذا الدور إتقان لغات برمجة مثل Python وJava، إلى جانب الإلمام بأطر عمل التعلم الآلي.
• مهندس الذكاء الاصطناعي: يركز على هندسة أنظمة الذكاء الاصطناعي، وتحسينها، ونشرها. ويتطلب خبرة في الحوسبة السحابية، وإدارة البنية التحتية، وقابلية الأنظمة للتوسع.

مطور البرمجيات (Software Developer): يطور تطبيقات عامة الأغراض، ويستخدم لغات البرمجة وأطر العمل لإنشاء منتجات برمجية قد تتضمن وظائف للذكاء الاصطناعي أو لا تتضمنها.

مطور الذكاء الاصطناعي (AI Developer): يتخصص في تطوير الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي، ويعمل على دمج نماذج التعلم الآلي، وتطوير الميزات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، وضبط خوارزمياته بدقة داخل التطبيقات. وبينما قد يستخدم مطور البرمجيات تقنيات الذكاء الاصطناعي في مشاريعه، يركز مطور الذكاء الاصطناعي تحديدًا على تصميم نماذج الذكاء الاصطناعي، وتحسينها، ونشرها.

الفروق الرئيسية:

• مطور البرمجيات: يعمل على مجموعة واسعة من التطبيقات، مثل تطبيقات الويب، وتطبيقات الأجهزة المحمولة، والبرمجيات المؤسسية. وقد يستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي، لكنه لا يتخصص في تطوير نماذجه.
• مطور الذكاء الاصطناعي: يتخصص في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ويركز على دمج نماذج الذكاء الاصطناعي وخوارزمياته وتنفيذها لتعزيز وظائف البرمجيات.