في الوقت الحالي، الذكاء الاصطناعي لن يحل محل وظيفتك، ولكن يمكن استبدالك بمستخدم جيد للذكاء الاصطناعي!

في الوقت الحالي، الذكاء الاصطناعي لن يحل محل وظيفتك، ولكن يمكن استبدالك بمستخدم جيد للذكاء الاصطناعي!

Table of Content

لقد شق الذكاء الاصطناعي طريقه إلى كل ركن من أركان حياتنا، من كيفية التسوق إلى كيفية عملنا. لكن السؤال الملح الذي يظل مطروحًا، وخاصة في الدوائر التقنية، هو ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيحل محل وظائفنا في نهاية المطاف. قبل بضعة أيام، أقمنا أول حدث عام لنادي الذكاء الاصطناعي الذي شاركت في تأسيسه مع الأصدقاء. ويتمثل هدف النادي في جمع الناس لمناقشة أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي ومعرفة كيفية استخدام هذه التقنيات بشكل فعال.

خلال الفعالية، أثار أحد المطورين سؤالاً مثيرًا للاهتمام أثناء شرح قدرات Cursor، وهو مساعد ترميز مدفوع بالذكاء الاصطناعي. سأل، "إذا كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على الترميز، فكم من الوقت حتى يتم استبدال المطورين مثلنا؟" كان هذا مصدر قلق مشروع، وكانت الغرفة تعج بالفضول. بدا ثلاثة من الحاضرين - مطورون تدفع لهم شركاتهم لاستخدام Cursor IDE - مهتمين بشكل خاص بالإجابة.

كانت إجابتي واضحة: لا يمكن للذكاء الاصطناعي، في هذه المرحلة، أن يحل محل المهندسين أو الأطباء أو المطورين لأنه يفتقر إلى القصد والفهم السياقي والقدرة على فهم الاحتياجات الدقيقة للمشروع أو تقييم مشاكل حقيقية على الأرض يعانى منها البشر بدون تدخل بشرى.

ومع ذلك، فإن الشركات تحول تركيزها بالفعل. قد لا يحل الذكاء الاصطناعي محل قوته العاملة، لكنه بالتأكيد سيسعى إلى استبدال قوته العاملة بمستخدمي ذكاء اصطناعي أفضل.

صعود القوة العاملة المدعومة بالذكاء الاصطناعي

تخيل مصممًا جرافيكيًا لا يبتكر تصميمات مذهلة بصريًا فحسب، بل يعرف أيضًا كيفية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لإنشاء نماذج أولية، وأتمتة المهام المتكررة، وتبادل الأفكار الجديدة. تخيل الآن مصممًا آخر يتمتع بمهارات مماثلة ولكنه لا يعرف أدوات الذكاء الاصطناعي. من تعتقد أن الشركة ستختار؟

ينطبق نفس الشيء على الصناعات. تبحث الشركات بشكل متزايد عن محترفين يمكنهم الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتوفير الوقت وخفض التكاليف وتحسين الكفاءة. هؤلاء ليسوا مجرد عمال - بل هم متعاونون في مجال الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال:

  • الأطباء الذين يستخدمون أدوات التشخيص التي يقودها الذكاء الاصطناعي للكشف عن الأمراض في وقت مبكر.
  • المطورون الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي لتصحيح أخطاء التعليمات البرمجية أو كتابة نصوص جاهزة.
  • المسوقون الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي لتحليل الاتجاهات وإنشاء حملات مستهدفة.

يخلق هذا التحول نوعًا جديدًا من المحترفين: الخبير المدعوم بالذكاء الاصطناعي. وينطبق هذا بشكل خاص على الصناعات مثل التصميم وتطوير البرمجيات، حيث أصبحت الهندسة السريعة -القدرة على صياغة مدخلات دقيقة للحصول على المخرجات المرغوبة من الذكاء الاصطناعي- مهارة أساسية.

عصر المطالبات ووكلاء الذكاء الاصطناعي

أحد أكثر الاتجاهات المثيرة التي ناقشناها في حدث نادي الذكاء الاصطناعي هو ظهور وكلاء الذكاء الاصطناعي. على عكس أدوات الذكاء الاصطناعي التقليدية، التي تؤدي مهام محددة، تم تصميم وكلاء الذكاء الاصطناعي للعمل بشكل مستقل على مهام متعددة بناءً على المطالبات والمعلمات المقدمة. على سبيل المثال، في مجال الرعاية الصحية، يتم استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي كمساعدين تشخيصيين، قادرين على تحليل بيانات المرضى للتوصية بخطط العلاج.

في قلب هذه الثورة تكمن هندسة المطالبات. فكر فيها باعتبارها فن طرح الأسئلة الصحيحة. في تجربتي، يمكن أن تعني المطالبات المصممة جيدًا الفرق بين الحصول على استجابة عامة من الذكاء الاصطناعي والحصول على حل مصمم خصيصًا لاحتياجاتك الدقيقة. خلال الحدث، شاركت بعض الأمثلة حول كيفية مساعدة هندسة المطالبات لمهنيي الرعاية الصحية:

  • إنشاء خطط علاج مخصصة من خلال توفير تاريخ مفصل للمرضى.
  • أتمتة المهام الإدارية مثل الجدولة والفاتورة.
  • البحث في الأمراض النادرة وخيارات العلاج المحتملة.
  • الذكاء الاصطناعي في مكان العمل: سلاح ذو حدين

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يتمتع بإمكانات هائلة، إلا أنه ليس خاليًا من العيوب. أحد المخاوف التي شاركتها خلال الحدث هو أن الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي قد يجعل الناس أكثر كسلاً. لماذا نتعلم تعقيدات مهارة ما عندما يستطيع الذكاء الاصطناعي القيام بالعمل الشاق؟ ومع ذلك، هذا لا يعني أن الشركات تحجم. على العكس من ذلك، تشجع العديد من الشركات موظفيها بنشاط على استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، وتنظر إليها كميزة تنافسية.

أدى هذا الاتجاه إلى مجموعة جديدة من المتطلبات للمحترفين:

  • تكامل سير عمل الذكاء الاصطناعي: تقوم الشركات بتوظيف مطورين ومصممين يمكنهم بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصًا لسير العمل لديهم.
  • الأدوار المتخصصة: نرى بالفعل وظائف شاغرة لمصممي ومطوري وكلاء الذكاء الاصطناعي، المكلفين بإنشاء حلول ذكاء اصطناعي مخصصة لاحتياجات العمل.
  • تكامل أعمال الذكاء الاصطناعي: بعيدًا عن الأدوات، تبحث الشركات عن طرق لدمج الذكاء الاصطناعي في استراتيجياتها الأوسع، من روبوتات خدمة العملاء إلى التحليلات التنبؤية.

رؤية شخصية و هدف: بناء نادي الذكاء الاصطناعي

كان تأسيس نادي الذكاء الاصطناعي من أكثر التجارب المجزية في حياتي. فقد بدأ الأمر كفكرة عابرة بين أصدقاء يشتركون في اهتمام مشترك بالذكاء الاصطناعي، ثم تحول إلى مجتمع نابض بالحياة حيث يجتمع المهنيون من مجالات مختلفة للتعلم ومشاركة المعرفة. وتسلط المحادثات التي أجريناها، مثل تلك التي أثارها سؤال المطور، الضوء على أهمية البقاء على اطلاع والقدرة على التكيف في عالم مدفوع بالذكاء الاصطناعي.

غالبًا ما تؤكد مناقشاتنا على أن الذكاء الاصطناعي ليس العدو. بل إنه أداة قوية للغاية يمكنها تعزيز القدرات البشرية. ولكن للاستفادة من إمكاناته الكاملة، تحتاج إلى تعلم كيفية التواصل معه بشكل فعال. ولهذا السبب أعتقد أن المستقبل ينتمي إلى أولئك الذين يتقنون فن العمل جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي.

الخلاصة النهائية: التكيف مع مستقبل مدفوع بالذكاء الاصطناعي

لن يحل الذكاء الاصطناعي محل وظيفتك، بل سيحل محل شخص يعرف كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل منك. ويؤكد هذا الواقع على أهمية التعلم المستمر. سواء كنت طبيبًا أو مطورًا أو مصممًا أو مسوقًا، فإن استثمار الوقت في فهم أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي مثل الهندسة السريعة يمكن أن يميزك في بيئة تنافسية متزايدة.

بالنسبة لأولئك المترددين أو المتشككين، سأترككم مع هذه الفكرة: الذكاء الاصطناعي هنا ليبقى. كلما تبنيناه في وقت أقرب وتعلمنا كيفية استخدامه بفعالية، كلما أصبحنا أكثر استعدادًا للمستقبل. ومن يدري؟ مع العقلية والمهارات الصحيحة، قد تكون أنت الشخص الذي يقود التهمة في مجالك.

لقراءة المقال بالإنجليزية.









Open-source Apps

9,500+

Medical Apps

500+

Lists

450+

Dev. Resources

900+

Read more

Bias in Healthcare AI: How Open-Source Collaboration Can Build Fairer Algorithms for Better Patient Care

Bias in Healthcare AI: How Open-Source Collaboration Can Build Fairer Algorithms for Better Patient Care

The integration of artificial intelligence (AI), particularly large language models (LLMs) and machine learning algorithms, into healthcare has transformed the industry dramatically. These technologies enhance various aspects of patient care, from diagnostics and treatment recommendations to continuous patient monitoring. However, the application of AI in healthcare is not without challenges.