أوضح نج أن المشكلة الحقيقية في قطاع الذكاء الاصطناعي ليست استحواذ التقنية على وظائف البشر، بل نقص حاد في المواهب المتخصصة القادرة على بناء هذه الأنظمة.
وأشار إلى أن الشركات تضخ مليارات الدولارات في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي، في حين توجد فجوة كبيرة في الكفاءات البشرية اللازمة لهذا المجال.
ولفت إلى أن الذكاء الاصطناعي، رغم تقدمه السريع، ما يزال يعتمد بشكل أساسي على الخبرات البشرية، ولا سيما في مجالات الهندسة وتصميم الأنظمة وتطبيقها في الواقع.
وحذّر من ازدياد الطلب على مهندسين وباحثين في بناء الأنظمة، لكن المعروض من هذه الكفاءات لا يزال أقل من المطلوب؛ ويؤكد أن كثيراً من الطلبة وحديثي التخرج يسألون عن جدوى تعلم الذكاء الاصطناعي في ظل تسارع الأتمتة، وأن جوابه الدائم نعم بلا تردد.
ونصح بأن التوسع في الاعتماد على الذكاء الاصطناعي يخلق فرصاً عمل أكثر من أي وقت مضى، حتى للمبتدئين، وأن عاماً آخر من التقدم في المجال أتاح فرصاً غير مسبوقة لبناء البرمجيات.
وفي إطار سعيه لمساعدة الراغبين في دخول هذا المجال بحلول 2026، شدد على أهمية بناء أنظمة ذكاء اصطناعي متكاملة لا الاكتفاء بتجارب سطحية أو عروض تجريبية، فالمهارات المطلوبة تتجاوز تشغيل النماذج الجاهزة وربط واجهات البرمجة وتستلزم فهم دورة العمل كاملة من جمع البيانات وتدريب النماذج وتقييمها وصولاً إلى نشرها وصيانتها في بيئات حقيقية.
كما دعا إلى المواظبة على التطبيق العملي وعدم الاكتفاء بالدراسة النظرية، موضحاً أن القفز مباشرة إلى التنفيذ من دون أساس علمي راسخ لا يقل خطورة عن الاكتفاء بالقراءة دون ممارسة، فالتجربة العملية المنتظمة هي التي تحول المعرفة النظرية إلى مهارات قابلة للتوظيف وتمنع وقوع أخطاء وتكوين أنظمة هشة عند التوسع.
وأضاف أن الاطلاع الانتقائي على الأبحاث قد يكون ميزة إضافية لمن يسعون للعمل على حلول متقدمة، رغم أنه ليس شرطاً أساسياً للجميع، فقراءة الأوراق البحثية تتيح للمطورين فهم أسباب تطور التقنيات وكيفية نشأتها، خاصة عند اقترانها بالتجربة العملية.
وليس هذا الموقف جديداً عنده، فقد أكد في مقابلة أن الأنظمة الحالية لا تزال تحتاج جهداً بشرياً ضخماً للتدريب والضبط والنشر، وأن تعقيد عمليات التدريب وكثرة الخطوات اليدوية تدل على أن الطريق لا يزال طويلاً قبل أن تعمل هذه التقنيات بشكل مستقل، وأن الوصول إلى ذكاء اصطناعي عام بعيد المنال.
