فجأة، يبدو أن الجميع يريد أن يصبح مطورًا للذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يمتلك سوى عدد قليل من الأفراد القدرات اللازمة لتصميم وتطوير وتنفيذ نماذج وأنظمة الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة.
هل تبحث عن موظف أو مستشار خبير في الذكاء الاصطناعي؟ فيما يلي، عبر المقابلات عبر البريد الإلكتروني مع الخبراء، السمات الثمانية التي تحتاج إلى البحث عنها في أي مرشح لمطور الذكاء الاصطناعي داخليًا أو خارجيًا.
1. فهم قوي لأساسيات الذكاء الاصطناعي
على أقل تقدير، يجب أن يكون لدى كل مطور للذكاء الاصطناعي فهم للذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، كما يقول سونيل كالرا، رئيس هندسة البيانات في شركة تحليلات البيانات LatentView Analytics. ويشير إلى أن المفاهيم الأساسية الأخرى تشمل مبادئ تصميم تجربة المستخدم، وإدارة الأمن والمخاطر، وإدارة دورة حياة LLM، وضبط LLMs. يعد الإلمام بقواعد بيانات المتجهات وإدارتها أمرًا مهمًا أيضًا، في حين أن الخبرة في عروض خدمات الذكاء الاصطناعي المتعددة التوليدية تضيف قيمة. يقول كالرا: “بالإضافة إلى ذلك، يعد الحصول على المعرفة التجارية أمرًا بالغ الأهمية للهندسة السريعة الفعالة، لأنه يتيح ترجمة أهداف العمل والخبرة الخاصة بالمجال”. “هذا المزيج من الخبرة التقنية والتجارية يضمن التنفيذ الناجح للذكاء الاصطناعي.”
2. إتقان البرمجة
يجب أن تشمل مهارات المرشح إتقان البرمجة بلغات مثل Python وR، والخبرة في خوارزميات التعلم الآلي، والقدرات التحليلية، بالإضافة إلى المعرفة بالمجال ومهارات حل المشكلات، كما ينصح كيني براون، المدير الإداري في شركة استشارات الأعمال Deloitte Consulting. يعد الجمع بين المعرفة بالمجال والوعي المتزايد بالتحيزات اللاواعية أمرًا بالغ الأهمية لمطوري الذكاء الاصطناعي، خاصة في سياق اليوم. لا يزال القول المأثور القديم “القمامة تدخل، القمامة تخرج” صحيحًا، وإن كان بطريقة أكثر دقة، ومن الضروري تنفيذ حواجز الحماية للتخفيف من النتائج غير المقصودة.
3. معرفة قوية بالأنظمة
يعد التأكد من أن مطور الذكاء الاصطناعي يتمتع بمعرفة أساسية قوية بأنظمة الذكاء الاصطناعي والأطر المطلوبة لبنائها هو أمر أساسي، كما يلاحظ إريك فيلت، المدير التنفيذي للتكنولوجيا في ASRC Federal، وهي شركة استشارية مدنية ودفاعية واستخباراتية. ويوضح قائلاً: “يختلف تطوير الذكاء الاصطناعي عن تطوير البرمجيات التقليدية، ويتطلب الأمر مهارات متخصصة لجني أقصى فائدة”. يحذر فيلتي من أنه مع التكنولوجيا الحالية، من السهل جدًا الوثوق بالنموذج ونتائجه. “هذا خطر يجب التغلب عليه بالطرق الإحصائية والشكوك الصحية.” إن توظيف المطورين ذوي المعرفة بالأنظمة لن يؤدي إلى تحقيق كفاءات أكبر فحسب، بل سيساعد أيضًا في تأمين البيانات التنظيمية.
4. الالتزام بالإشراف على البيانات
بالإضافة إلى المهارات التقنية، يجب أن يمتلك المرشحون سمات قوية لإدارة البيانات، كما يقول أندرو فيدورشيك، الرئيس التنفيذي للتكنولوجيا والتكنولوجيا والبيانات والتحليلات في Mastercard. ويشير إلى أن الإشراف يشمل “ضمان الأمن والخصوصية والحفاظ على الشفافية والتحكم في استخدام البيانات”. ويعني أيضًا “احتضان التنوع لتحقيق نتائج شاملة ومنصفة، ودعم النزاهة لتقليل التحيزات والعواقب غير المقصودة، وتعزيز الابتكار لتعزيز فوائد استخدام البيانات، والاستفادة من البيانات لتحقيق تأثير اجتماعي إيجابي”.
5. إيمان قوي بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي
يحتاج مطورو الذكاء الاصطناعي إلى مهارات تمتد إلى ما هو أبعد من الكفاءة التقنية، كما يلاحظ نيك إلسبيري، الرائد في استشارات تكنولوجيا البرمجيات في شركة Xebia المتخصصة في التحول الرقمي. “في المراحل الأولى من اعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، يعد توظيف المواهب التي تمتلك التزامًا بالممارسات الأخلاقية أمرًا بالغ الأهمية.” ويضيف أنه يجب على المطورين أيضًا الالتزام بالكفاءة المستدامة لضمان تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي ونشرها بشكل مسؤول مع الحماية من انتهاكات الخصوصية والتحيزات والسرقة الأدبية والمخاطر الشائعة الأخرى. توصي Elsberry بأن يقوم مطورو الذكاء الاصطناعي أيضًا بمواءمة أنفسهم مع أخلاقيات المؤسسة وممارسات الحوكمة.
6. إتقان الرياضيات والإحصاء
يقول نيت داو، مدير التكنولوجيا في شركة خدمات تكنولوجيا المعلومات BairesDev، إن فهم مفاهيم مثل الجبر الخطي، والاحتمالات، وحساب التفاضل والتكامل، والإحصاء أمر بالغ الأهمية لتطوير الخوارزميات، وتحليل البيانات، وبناء النماذج. يعد التعلم الآلي ومعرفة التعلم العميق أمرًا مهمًا أيضًا، مثل الإلمام بخوارزميات التعلم الآلي المختلفة.
7. مهارات قوية في إدارة البيانات
منذ أن بدأت حركة “البيانات الضخمة” منذ عدة سنوات، لاحظ العديد من قادة تكنولوجيا المعلومات أن معظم العمل يتضمن جمع البيانات وتنظيفها. يقول مايك لوكيدس، نائب رئيس محتوى التكنولوجيا الناشئة في شركة النشر والخدمات التعليمية O’Reilly Media، إن الذكاء الاصطناعي لا يغير هذا الرأي. ويقول إن الأمر لا يتعلق باتخاذ نموذج أساسي يحتوي على كل المعرفة العالمية المدمجة فيه، ثم إطلاق هذا التطبيق على المشكلة. “ستحتاج إلى جمع البيانات من أجل الضبط الدقيق.” يجب على خبير الذكاء الاصطناعي أن يفهم ما تعنيه تلك البيانات وما هي أنواع التحيزات المضمنة في البيانات.
8. قدرات تواصل قوية
بالإضافة إلى المهارات التقنية، يجب أن يكون المرشح قادرًا على شرح المفاهيم والنتائج لأصحاب المصلحة في الأعمال بعبارات واضحة وبسيطة، كما ينصح جايابراكاش ناير، رئيس التحليلات في شركة Altimetrik لخدمات البيانات والهندسة الرقمية. ويشير إلى أن “قابلية تفسير الذكاء الاصطناعي تشكل تحديًا كبيرًا في الصناعة”. لا ينبغي لقادة الأعمال أن يشعروا بالارتباك أو التضليل بسبب المصطلحات المبهمة أو المصطلحات.
