ما هي فجوة مهارات الذكاء الاصطناعي؟

فجوة مهارات الذكاء الاصطناعي هي عدم التوافق بين قدرات الذكاء الاصطناعي التي تحتاج إليها المؤسسات والمهارات التي يمتلكها الموظفون حاليًا. وتتسع هذه الفجوة مع إحداث الذكاء الاصطناعي التوليدي ووكلاء الذكاء الاصطناعي والأتمتة تحولًا في أساليب إنجاز الأعمال.

وتشمل فجوة المهارات الخبرات التقنية، مثل التعلم الآلي (ML)، وتطوير البرمجيات، وعلم البيانات، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وهندسة التلقين وحوكمة النماذج. كما تشمل قدرات أوسع في بيئة العمل مثل الإلمام بالذكاء الاصطناعي، وإدارة التغيير، والقيادة الاستراتيجية، والقدرة على العمل بفاعلية مع أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي ووكلاء الذكاء الاصطناعي.

أصبح الذكاء الاصطناعي ينتقل من فرق العمل التقنية المتخصصة إلى سير العمل اليومي في مختلف أنشطة الأعمال. كما جعل الذكاء الاصطناعي التوليدي، ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، ومساعدو الذكاء الاصطناعي الشائعون (مثل ChatGPT) الذكاء الاصطناعي أكثر حضورًا لدى المستخدمين عمومًا. وفي الوقت نفسه، ازدادت قدرات أنظمة الذكاء الاصطناعي المؤسسية؛ إذ تستطيع وكلاء الذكاء الاصطناعي إنجاز مهام متعددة الخطوات، والاتصال بتطبيقات الأعمال، ودعم اتخاذ القرارات عبر مختلف الإدارات.

وتؤدي الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة بأكملها إلى ظهور فجوة مهارات الذكاء الاصطناعي في المواقف اليومية. فعلى سبيل المثال، قد يُطلَب من أحد الموظفين استخدام مساعد للذكاء الاصطناعي التوليدي، لكنه لا يعرف ما البيانات الخاصة بالشركة التي يمكن إدخالها إليه. وقد يدرك أحد المديرين أن الذكاء الاصطناعي يعزز الإنتاجية، لكنه لا يعرف أي مسارات عمل تناسب الأتمتة. وقد يبدأ أحد مطوري البرمجيات باستخدام أداة برمجة تعتمد على الذكاء الاصطناعي، لكنه يظل بحاجة إلى مراجعة التعليمات البرمجية المُولَّدة للتحقق من أمنها، ودقتها، وقابليتها للصيانة. وقد يوافق أحد قادة الأعمال على مبادرة للذكاء الاصطناعي، لكنه يفتقر إلى وسيلة موثوقة لقياس القيمة التي تحققها للأعمال.

وتتمثل النتيجة في اتساع مفهوم جاهزية القوى العاملة. فلا تزال المؤسسات بحاجة إلى علماء بيانات، ومهندسي التعلُّم الآلي، ومطوري برمجيات يمتلكون القدرة على بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي ونشرها. كما تحتاج المؤسسات إلى موظفين في مختلف الوظائف يستطيعون استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بمسؤولية، وتقييم مخرجات الذكاء الاصطناعي، وفهم المخاطر، والتكيف مع تغير أساليب العمل.

ووفقًا لأبحاث IBM Institute for Business Value، لا يستخدم الذكاء الاصطناعي بانتظام ضمن أعمالهم سوى 25% من العاملين، رغم أن 86% من الرؤساء التنفيذيين يعتقدون أن موظفيهم يمتلكون المهارات اللازمة للتعاون مع الذكاء الاصطناعي. كما أظهرت الدراسة نفسها أن 83% من الرؤساء التنفيذيين يرون أن نجاح الذكاء الاصطناعي يعتمد على تبني الأفراد له أكثر من اعتماده على التقنية نفسها.

وتنشأ فجوة مهارات الذكاء الاصطناعي لأن قدرات الذكاء الاصطناعي، وتوقعات الأعمال، ومتطلبات الوظائف تتغير في الوقت نفسه.

ولا تزال كثير من المؤسسات تحدد أفضل السبل لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال اليومية. فتستخدم بعض الفرق الذكاء الاصطناعي التوليدي في إعداد المسودات، والتلخيص، ودعم العملاء، أو تطوير البرمجيات. وتجري بعض الفرق تجارب على وكلاء الذكاء الاصطناعي القادرين على تنفيذ المهام عبر أنظمة متعددة. بينما تبني فرق أخرى نماذج التعلُّم الآلي، وتستخدم التحليلات التنبؤية، أو تؤتمت سير العمل.

وتُحدث هذه التغيرات عدة فجوات متداخلة في المهارات:

• الفجوة التقنية: تحتاج المؤسسات إلى أشخاص يفهمون هندسة البيانات، والخوارزميات، والتعلُّم الآلي، وتقييم النماذج، ومعالجة اللغة الطبيعية، والأمن السيبراني، وتطوير البرمجيات. كما تحتاج إلى متخصصين يستطيعون بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي، وضبطها، ونشرها، ومراقبتها، وحوكمتها.
• الفجوة العملية: يحتاج الموظفون غير المتخصصين تقنيًا أيضًا إلى فهم كيفية توظيف الذكاء الاصطناعي في أدوارهم كما يحتاجون إلى معرفة كيفية استخدام الأدوات بأمان، وكيفية تقييم مخرجات الذكاء الاصطناعي، ومتى ينبغي تصعيد المهمة إلى خبير بشري.
• الفجوة الإدارية: يؤدي تبني الذكاء الاصطناعي غالبًا إلى تغيير سير العمل، والأدوار الوظيفية، وتوقعات الأداء، وصلاحيات اتخاذ القرار. ولذلك تمثل إدارة التغيير والقيادة عنصرين أساسيين في جاهزية الذكاء الاصطناعي.

وأفاد تقرير مستقبل الوظائف لعام 2025 الصادر عن World Economic Forum بأن أصحاب العمل يتوقعون تغير 39% من المهارات الأساسية للعاملين بحلول عام 2030. كما أظهر التقرير أن 50% من القوى العاملة أكملوا برامج تدريبية ضمن استراتيجيات التعلم طويلة الأجل، مقارنةً بـ 41% في عام 2023.

كما تشير دراسة الرؤساء التنفيذيين لعام 2026 الصادرة عن IBM إلى حجم التحول الذي تشهده القوى العاملة. وأفاد الرؤساء التنفيذيون المشاركون في الدراسة أنهم يتوقعون احتياج 53% من الموظفين إلى تطوير مهاراتهم بين عامي 2026 و2028 لأداء أدوارهم الحالية بفاعلية أكبر، بينما سيحتاج 29% إلى إعادة التأهيل المهني للانتقال إلى أدوار مختلفة.

وينقسم تأثير الذكاء الاصطناعي في مهارات القوى العاملة إلى عدة مجالات.

يجد كثير من الموظفين اليوم قدرات الذكاء الاصطناعي مدمجة في الأدوات التي يستخدمونها بالفعل، مثل برامج الإنتاجية، ومنصات خدمة العملاء، وأدوات التحليلات، وأنظمة الموارد البشرية، وبيئات تطوير البرمجيات. وقد يحتاج العاملون إلى معرفة كيفية صياغة تلقينات أكثر دقة، وتزويد النموذج بالسياق المناسب، أو تحديد مدى موثوقية الإجابة التي يولدها الذكاء الاصطناعي. وتتطلب هذه المهام الإلمام بالذكاء الاصطناعي والقدرة على التقييم النقدي، وليس بالضرورة امتلاك مهارات متقدمة في البرمجة.

كما تشهد الفرق التقنية تغيرات في أساليب إنجاز العمل. وتستطيع فرق تطوير البرمجيات استخدام مساعدين للبرمجة بالذكاء الاصطناعي التوليدي (مثل IBM Bob) لتوليد التعليمات البرمجية، وتوثيق الدوالّ البرمجية، وشرح التعليمات البرمجية في الأنظمة القديمة، وإنشاء اختبارات الوحدات.

ومع ذلك، تظل الخبرة في تطوير البرمجيات ضرورية، ولا سيما لمساعدة الفرق الأخرى على مراجعة التعليمات البرمجية المُولَّدة، واختبارها، وتأمينها، وصيانتها.

وتستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل كميات كبيرة من البيانات، واكتشاف الأنماط، واقتراح الإجراءات. وفي بعض الحالات، تدعم هذه الأنظمة قرارات كان اتخاذها يدويًا يستغرق وقتًا طويلًا. غير أنها قد تُنشئ مخاطر جديدة إذا كانت التوصية غير قابلة للتفسير أو غير ملائمة.

ويزيد ذلك من أهمية الحوكمة، والأخلاقيات، والمساءلة. ويحتاج الموظفون إلى فهم الحالات التي يمكن فيها للذكاء الاصطناعي دعم القرار، والحالات التي لا ينبغي استخدامه فيها، والحالات التي تتطلب مراجعة بشرية.

ولم يعد تبني الذكاء الاصطناعي مسؤولية الفرق التقنية وحدها. إذ يحتاج القادة في الموارد البشرية، والمالية، والعمليات، والتسويق، والشؤون القانونية، وإدارة المخاطر، وتجربة العملاء، على نحو متزايد، إلى مستوى كافٍ من الإلمام بالذكاء الاصطناعي لفهم تأثير هذه التقنية في مجالات عملهم.

وقال Mohamad Ali، نائب الرئيس الأول في IBM Consulting: "لا يقتصر الرؤساء التنفيذيون الذين يحققون نتائج فعلية من التحول بالذكاء الاصطناعي على تسريع نشره، بل يعيدون تصميم مؤسساتهم للجمع بين أفضل الكفاءات وأفضل التقنيات."

وتختلف المهارات اللازمة للذكاء الاصطناعي بحسب الدور الوظيفي، والقطاع، ومستوى المسؤولية. وبوجه عام، تنقسم هذه المهارات إلى عدة فئات.

الإلمام بالذكاء الاصطناعي هو القدرة على فهم أنظمة الذكاء الاصطناعي، واستخدامها، وتقييمها. ويشمل ذلك معرفة ما يستطيع الذكاء الاصطناعي إنجازه، وحدود قدراته، وكيفية استخدامه بمسؤولية.

هندسة التلقين هي ممارسة تزويد أنظمة الذكاء الاصطناعي بتعليمات واضحة ومفيدة. وبالنسبة إلى معظم الموظفين، يشمل ذلك تعلُّم كيفية صياغة المهمة، وتوفير السياق، وتحديد التنسيق المطلوب، وطرح أسئلة متابعة. أما المستخدمون الأكثر تقدمًا، فقد تشمل هندسة التلقين لديهم تصميم تلقينات قابلة لإعادة الاستخدام، وبناء مكتبات للتلقينات، ودمج التلقينات مع مصادر البيانات المعتمدة.

التقييم النقدي هو القدرة على تقييم ما إذا كانت مخرجات الذكاء الاصطناعي دقيقة، وذات صلة، ومكتملة، وملائمة. ويحتاج العاملون إلى معرفة كيفية التحقق من المصادر، واكتشاف التحيز، وتحديد ما إذا كانت النتيجة تستلزم مراجعة من خبير بشري.

تساعد مهارات حوكمة الذكاء الاصطناعي وأخلاقياته المؤسسات على استخدام الذكاء الاصطناعي بمسؤولية. تشمل هذه المهارات فهم خصوصية البيانات، والتحيز، والإنصاف، والشفافية، وقابلية التفسير، وقابلية التدقيق، والمتطلبات التنظيمية والإشراف البشري. وقد تساعد أدوات مثل IBM watsonx.governance المؤسسات على ترسيخ الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي.

تتطلب بعض الأدوار خبرة تقنية أعمق. وتكتسب هذه المهارات أهمية خاصة بالنسبة إلى علماء البيانات، ومهندسي الذكاء الاصطناعي، ومهندسي التعلُّم الآلي، ومطوري البرمجيات، ومتخصصي MLOps، ومحترفي الأمن السيبراني.

وتشمل مهارات الذكاء الاصطناعي الأعلى طلبًا ما يلي:

• علوم البيانات، والتحليل الإحصائي.
• التعلم الآلي والتعلم العميق
• أنظمة معالجة اللغة الطبيعية.
• تطوير النماذج، واختبارها، وتقييمها.
• هندسة البيانات وإدارة جودة البيانات
• تطوير البرمجيات، وتكامل واجهات برمجة التطبيقات.
• التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)
• مراقبة النماذج، وعمليات التعلُّم الآلي (MLOps).
• الأمن السيبراني، وهندسة الخصوصية.
• تحليل الخوارزميات وسلوك النماذج

تتمثل القيادة الاستراتيجية في القدرة على ربط مبادرات الذكاء الاصطناعي بأهداف الأعمال.. ويشمل ذلك تحديد المهام التي ينبغي أتمتتها، والمهام التي ينبغي تعزيزها بالذكاء الاصطناعي، والمهام التي ينبغي أن تظل تحت الإشراف البشري. كما يشمل تمويل برنامج رفع المهارات المناسبة، ودعم التطور المهني، وبناء قوى عاملة جاهزة للمستقبل.

ووكلاء الذكاء الاصطناعي هم أنظمة ذكاء اصطناعي تستطيع تنفيذ المهام بدرجة من الاستقلالية. وعلى خلاف روبوتات الدردشة الأساسية، يستطيع وكلاء الذكاء الاصطناعي تخطيط خطوات التنفيذ، واستخدام الأدوات، والتفاعل مع أنظمة البرمجيات، وغير ذلك.ويؤثر ذلك في فجوة مهارات الذكاء الاصطناعي، لأن الموظفين قد لا يقتصر دورهم على طلب المعلومات من أنظمة الذكاء الاصطناعي. بل قد يشرفون أيضًا على أنظمة ذكاء اصطناعي تبادر بتنفيذ الإجراءات.

ويفرض ذلك عمليًا متطلبات جديدة للمهارات. فقد يحتاج الموظفون إلى فهم كيفية:

• تحديد أهداف الوكيل
• وضع الحدود.
• تقييم الإجراءات
• مراقبة الأداء
• تحديد الحالات التي تتطلب موافقة بشرية.

على سبيل المثال:

• الموارد البشرية: قد يجيب وكيل الذكاء الاصطناعي عن استفسارات الموظفين، ويسترجع معلومات السياسات، ويحدد مواعيد المقابلات، أو يبدأ مهام تهيئة الموظفين الجدد. ويحتاج فريق الموارد البشرية إلى معرفة الحالات التي ينبغي فيها للوكيل تصعيد القضايا الحساسة.
• المالية: قد يجمع وكيل الذكاء الاصطناعي بيانات المؤسسة، ويُلخِّص انحرافات الموازنة، أو يُعِد مسودات لتفسيرات التوقعات المالية. ومع ذلك، يظل فريق المالية مسؤولًا عن التحقق من البيانات، والافتراضات، والاستنتاجات.
• خدمة العملاء: قد يصنف وكيل الذكاء الاصطناعي الطلبات، ويسترجع تفاصيل الحسابات، ويوصي بالحلول، أو يبدأ إجراءات رد المبالغ المالية وإصدار تذاكر الخدمة. ويحتاج الموظفون إلى معرفة الإجراءات التي يمكن أتمتتها، والإجراءات التي تتطلب موافقة.
• عمليات سلسلة التوريد: قد يراقب وكيل الذكاء الاصطناعي المخزون، ويكتشف حالات التأخير، أو يوصي بموردين ومسارات شحن بديلة. ويحتاج فريق العمليات إلى فهم البيانات التي استندت إليها التوصية قبل اتخاذ أي إجراء.

وتوضح هذه الأمثلة سبب توسيع الذكاء الاصطناعي الوكيل لنطاق الحديث عن المهارات. فالقضية لا تقتصر على قدرة الموظفين على استخدام الذكاء الاصطناعي. بل تتمثل أيضًا في قدرتهم على العمل ضمن أنظمة يتقاسم فيها البشر ووكلاء الذكاء الاصطناعي مسؤولية تنفيذ أجزاء من سير العمل.

ويتطلب سد فجوة مهارات الذكاء الاصطناعي عادةً عدة خطوات رئيسية.

جاهزية الذكاء الاصطناعي هي مدى امتلاك المؤسسة للأفراد، والعمليات، والبيانات، والحوكمة، والتقنيات اللازمة لاستخدام الذكاء الاصطناعي بفاعلية.

ويمكن أن يشمل تقييم جاهزية الذكاء الاصطناعي ما يلي:

• كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي حاليًا في مختلف الفرق.
• كيفية قياس أداء الذكاء الاصطناعي ومخاطره.
• تحديد الوظائف الأكثر تأثرًا بالتغيرات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي.
• تحديد مسارات العمل المناسبة للأتمتة أو التعزيز بالذكاء الاصطناعي.
• الأدوات التي يستخدمها الموظفون بالفعل.
• مدى فهم الموظفين لخصوصية البيانات وأمنها.
• المجالات التي تتركز فيها الخبرات التقنية.
• مدى قدرة المديرين على دعم التغيير المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
• تحديد العاملين الذين يحتاجون إلى صقل المهارات أو إعادة التأهيل المهني.

ويساعد ذلك المؤسسات على تجنب البرامج التدريبية العامة التي لا تلبي احتياجاتها الفعلية.

ولبناء الإلمام بالذكاء الاصطناعي، تستطيع المؤسسات البدء ببرامج تدريبية شاملة حول أساسيات الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي التوليدي، والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، والأتمتة، ووكلاء الذكاء الاصطناعي. وتوفر هذه البرامج أساسًا مشتركًا يضمن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بأمان وفاعلية.

وتتطلب الأدوار الوظيفية المختلفة مستويات متفاوتة من تنمية المهارات. فقد يحتاج فريق خدمة العملاء إلى تدريب على مسارات عمل الدعم المدعومة بالذكاء الاصطناعي. بينما قد يحتاج فريق تطوير البرمجيات إلى تدريب على أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي التوليدي، ومراجعة التعليمات البرمجية الآمنة، وأتمتة الاختبارات. وتجعل مسارات التعلم المخصصة لكل دور عملية صقل المهارات أكثر عملية وارتباطًا بمتطلبات العمل.

ويزداد احتمال اكتساب الموظفين مهارات مستدامة في الذكاء الاصطناعي عندما يرتبط التدريب مباشرة بعملهم الفعلي. وقد يشمل ذلك بيئات تجريبية معزولة، وتمارين موجهة، وورش عمل بين الزملاء، وساعات استشارية، ومجتمعات ممارسة داخلية، ومشروعات تطبيقية.

ويحتاج بعض الموظفين إلى إعادة التأهيل المهني، وليس إلى صقل المهارات فحسب. وتهيئ إعادة التأهيل المهني العاملين لأداء أدوار مختلفة مع أتمتة المهام، أو إعادة تنظيمها، أو تعزيزها بالذكاء الاصطناعي. كما يساعد هذا التدريب الموظفين على الانتقال إلى وظائف جديدة.

ويساعد المديرون وقادة الإدارات الموظفين على فهم التوقعات المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي. كما يساعدون على تحديد مسارات العمل المناسبة، وتخصيص وقت للتعلم، وتقييم كيفية قياس العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي. ويحتاج هؤلاء أيضًا إلى مستوى كافٍ من الإلمام بالذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرارات المتعلقة بالاستراتيجية، والمخاطر، والقوى العاملة، والاستثمار.

وينبغي للمؤسسات مواءمة تنمية مهارات الذكاء الاصطناعي مع أهدافها. وقد تشمل برامج الإلمام الشاملة بالذكاء الاصطناعي أكاديميات داخلية، وشهادات مهنية، ومسارات تعلم موجهة. وقد تحتاج الفرق التقنية إلى منصات لتطوير النماذج، ونشرها، ومراقبتها، وحوكمتها. وقد تحتاج الفرق التي تتبنى وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى أدوات تنسيق لإدارة سير العمل، والموافقات، والأداء. قد تستفيد فرق البرمجيات من مساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي. وتتوافق أكثر الأدوات فاعلية مع حالات استخدام واضحة، واحتياجات القوى العاملة، وممارسات الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي.

وقد تنظر المؤسسات أيضًا في استخدام أدوات منخفضة التعليمات البرمجية وبدون تعليمات برمجية عند الاقتضاء. وتُسهِّل أدوات منخفضة التعليمات البرمجية وبدون تعليمات برمجية الوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي بالنسبة إلى الموظفين الذين لا يمتلكون خبرة واسعة في البرمجة. وتتيح هذه المنصات لمستخدمي الأعمال إنشاء التطبيقات، وأتمتة سير العمل، أو تهيئة وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال واجهات مرئية ومكونات مُعدة مسبقًا. ولا تُغني هذه المنصات عن الحاجة إلى الخبرات التقنية، أو الحوكمة، أو الإشراف، لكنها تساعد عددًا أكبر من الموظفين على المشاركة في تبني الذكاء الاصطناعي، بينما تركز الفرق التقنية على أعمال التطوير والتكامل الأكثر تعقيدًا.

وتستطيع المؤسسات قياس تنمية مهارات الذكاء الاصطناعي من خلال مؤشرات التعلم ومؤشرات الأعمال. وقد تشمل مؤشرات التعلم إكمال الدورات التدريبية أو الحصول على الشهادات المهنية. بينما قد تشمل مؤشرات الأعمال الإنتاجية، والجودة، ورضا العملاء، أو خفض معدلات الأخطاء.

وستواصل فجوة مهارات الذكاء الاصطناعي تطورها مع ازدياد قدرات أنظمة الذكاء الاصطناعي واندماجها بصورة أعمق في بيئات العمل. وقد تحتاج المهارات ذات القيمة اليوم إلى تحديث مع تغير الأدوات، واللوائح التنظيمية، وسير العمل، وتوقعات الأعمال.

ولذلك تمثل برامج التعلم المستمر عنصرًا أساسيًا في جاهزية القوى العاملة. وقد تحتاج المؤسسات إلى تحديث المواد التدريبية بانتظام، ومراجعة سياسات الحوكمة، وإعادة تقييم احتياجات المهارات، وتحديث مسارات التطور المهني. كما يحتاج الموظفون إلى فرص مستمرة للتدرب على الأدوات الجديدة، وطرح الأسئلة، وبناء الثقة تدريجيًا.

ويتطلب سد فجوة مهارات الذكاء الاصطناعي أكثر من مجرد توظيف الكفاءات التقنية. فالمؤسسات بحاجة إلى الإلمام بالذكاء الاصطناعي، والتدريب القائم على الأدوار الوظيفية، وممارسات الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي، والتعلم المستمر على مستوى القوى العاملة بأكملها. كما تحتاج إلى ربط هذه المهارات بفاعلية بالأهداف العامة للأعمال..