المشكلة الحقيقية في المواهب بالذكاء الاصطناعي
أكد نج أن المشكلة الحقيقية ليست استحواذ الذكاء الاصطناعي على وظائف البشر، بل نقص الكفاءات القادرة على بناء هذه الأنظمة وصيانتها.
أوضح نج في منشور على منصة إكس أن شركات التكنولوجيا تضخ مليارات الدولارات في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي، في وقت تعاني فيه من فجوة كبيرة في الكفاءات البشرية اللازمة لهذا المجال.
وأشار إلى أن الذكاء الاصطناعي رغم تقدمه ما زال يعتمد بدرجة كبيرة على الخبرات البشرية، ولا سيما في مجالات الهندسة وتصميم الأنظمة وتطبيقها في الواقع العملي.
وأشار نج إلى أن الاعتماد المتزايد على هذه التقنيات يجعل الحاجة إلى مهندسين وباحثين ومتخصصين في بناء الأنظمة تتفاقم، بينما المعروض من هذه الكفاءات لا يزال أقل من المطلوب.
نصائح وخطط للدخول في المجال حتى 2026
شدد على أن كثيراً من الطلبة والخريجين يتساءلون عن جدوى تعلم الذكاء الاصطناعي في ظل تسارع الأتمتة، ويعيد قوله بأن الإجابة نعم بلا شك.
شدد نج على أهمية التركيز في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي متكاملة، لا الاقتصار على تجارب سطحية أو عروض تجريبية؛ فالمهارات المطلوبة تتجاوز تشغيل النماذج الجاهزة أو ربط الواجهات وتحتاج لفهم دورة العمل الكاملة من جمع البيانات وتدريب النماذج وتقييمها وصولاً إلى نشرها وصيانتها في بيئات حقيقية.
وأوضح أن التطبيق العملي المستمر هو المفتاح لتحويل المعرفة النظرية إلى مهارات قابلة للتوظيف، وتجنب الأخطاء الناتجة عن الحلول الهشة عندما يتوسع النظام.
وأشار إلى أن الاطلاع الانتقائي على الأبحاث يمكن أن يكون ميزة إضافية لمن يسعون للعمل على حلول متقدمة، رغم أنه ليس شرطاً أساسياً للجميع، فقراءة الأوراق البحثية تساعد المطورين على فهم أسباب تطور التقنيات وكيف نشأتها، خاصة عندما تقترن بالتجربة العملية.
جدد نج في مقابلة مع NBC News تأكيده أن الأنظمة الحالية لا تزال تتطلب جهداً بشرياً ضخماً للتدريب والضبط والنشر، وأن الوصول إلى ذكاء اصطناعي عام لا يزال بعيد المنال.
قال إن تعقيد عمليات التدريب وكثرة الخطوات اليدوية المطلوبة اليوم يبرهنان على أن الطريق لا يزال طويلاً قبل أن تتمكن هذه التقنيات من العمل بشكل مستقل.
