هيئة الإذاعة والتلفزيون تقترب من ختام دورتها البرامجية الرمضانية بعد موسم حافل
السديس يعلن نجاح خطة ليلة 29 رمضان: سردنا أكبر قصة إيمانية عالمية في ليلة ختم القرآن
التسوق الإلكتروني خيار بمزايا عديدة يلبي متطلبات العيد
أكثر من 123 مليون كيلو واردات السعودية من الشوكولاتة خلال 2024
لقطات من صلاة التهجد بالمسجد الحرام ليلة 29 رمضان
إيقاف حفل مخالف أُقيم بساحة أحد الجوامع غرب الرياض
وزارة الداخلية.. منظومة متكاملة لخدمة وسلامة وأمن ضيوف الرحمن
عبدالعزيز بن سعود يقف على سير العمل في مركز عمليات أمن المسجد الحرام
أمطار ورياح شديدة على منطقة الشمالية حتى مساء اليوم
جموع المصلين يشهدون ختم القرآن الكريم بالمسجد النبوي
تدور الكثير من الحوارات والنقاشات بخصوص الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، أشارت معظم الشركات الأوروبية المشاركة في دراسة استقصائية حديثة أجرتها “ساس”، الشركة المتخصصة في مجال التحليلات، إلى أن اعتماد الذكاء الاصطناعي لا يزال في مراحله المبكرة، ويمكن القول بأنه ما زال في مرحلة التخطيط.
لكن الجانب الإيجابي أن الغالبية العظمى من المؤسسات بدأت بالحديث عن الذكاء الاصطناعي، حتى أن بعضها بدأ بتنفيذ المشاريع المناسبة. وهناك قدر كبير من التفاؤل بشأن إمكانات الذكاء الاصطناعي، على الرغم من ضعف ثقة البعض باستعداد مؤسساتهم للاستفادة من تلك الإمكانات.
ولا يعد نقص التقنية المتاحة، وفق البوابة العربية للأخبار التقنية، العامل الوحيد في إبطاء وتيرة الاعتماد على الذكاء الاصطناعي؛ إذ أشارت معظم الشركات المشاركة في الدراسة إلى توفر العديد من خيارات التقنية. وفي أغلب الأحيان، تتمثل التحديات في نقص مهارات علوم البيانات لتحقيق أقصى قيمة ممكنة من تقنية الذكاء الاصطناعي الناشئة، والعقبات المؤسسية والمجتمعية الأعمق لاعتماد الذكاء الاصطناعي.
وظهرت هذه النتائج ضمن دراسة تعهدات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات، وهي دراسة استقصائية عبر الهاتف شارك فيها مسؤولون تنفيذيون من 100 مؤسسة وشركة في مختلف أرجاء أوروبا في قطاع المصارف والتأمين والتصنيع والتجزئة والقطاع الحكومي وغيرها. وأجريت دراسة “ساس” في شهر آب/أغسطس لقياس رد فعل رجال الأعمال تجاه إمكانات الذكاء الاصطناعي، وكيف يستخدمونه اليوم، وخططهم لاستخدامه في المستقبل، وما هي التحديات التي يواجهونها.
وعلى خلفية أتمتة واستقلالية الذكاء الاصطناعي، اعتبر 55% من المشاركين في الدراسة أن التحدي الأكبر يتمثل في النطاق المتغير لفرص العمل البشرية. ويشمل هذا التأثير المحتمل للذكاء الاصطناعي على الوظائف فقدان العمل وتطوير فرص عمل جديدة تتطلب مهارات جديدة تتعلق بالذكاء الاصطناعي.
وتمت الإشارة إلى أخلاقيات العمل باعتبارها ثاني أكبر التحديات، بحيث أثار 41% من المشاركين تساؤلات بخصوص ما إذا كان ينبغي على الروبوتات ونظم الذكاء الاصطناعي العمل “لخير البشرية” بدلًا من العمل لصالح شركة مفردة، والسبل الكفيلة برعاية أولئك الذين خسروا وظائفهم بعد طرح نظم الذكاء الاصطناعي.
هل استعد علماء البيانات في المؤسسات لمواجهة تحديات الذكاء الاصطناعي الناشئة؟ اعتبر فقط 20% بأن فرقهم المتخصصة بعلوم البيانات كانت مستعدة، فيما لم يملك 19% من المشاركين أي فرق لعلوم البيانات على الإطلاق.
وكان توظيف علماء البيانات لبناء المهارات التنظيمية الخطة التي اعتمدها 28% من المشاركين، فيما أشار 32% إلى أنهم قد يلجأون إلى تعزيز مهارات الذكاء الاصطناعي في فرقهم القائمة المتخصصة بالتحليل عبر التدريب والمؤتمرات وورش العمل.
وبالإضافة إلى ذلك، برزت الثقة باعتبارها التحدي الأساسي للعديد من المؤسسات. وذكر نصف المشاركين في الدراسة (49%) تقريبًا مسألة التحديات الثقافية الناجمة عن انعدام الثقة بإنتاج الذكاء الاصطناعي وعلى نطاق أوسع، عدم الثقة في نتائج ما يسمى بحلول “الصندوق الأسود”.
سعت الدراسة لتقييم مدى استعداد الذكاء الاصطناعي من حيث البنية التحتية المطلوبة. ولاحظت الدراسة تباينًا واضحًا بين المشاركين ممن شعروا بأنهم يمتلكون البنية التحتية المناسبة فيما يخص الذكاء الاصطناعي (24%)، وأولئك الذين شعروا بأنهم بحاجة لتحديث وتكييف منصتهم الحالية ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي (24%) أو لم يكن لديهم منصة محددة ذات صلة بالذكاء الاصطناعي (29%).
وبهذه المناسبة، قال أوليفر شابينبرجر، نائب الرئيس التنفيذي والرئيس التنفيذي للتقنية لدى “ساس”: “شهدنا مسيرة تقدم متميزة لدفع الخوارزميات نحو إنجاز مهمات يمكن للإنسان القيام بها، وبدقة رائعة. ومن المدهش أن نشهد تفوق الخوارزمية على أفضل لاعبي “الجُو” في العالم. وكنا نعتقد بأن لعبة “الجُو” عصية على الحوسبة البشرية؛ ولكن الآلة نجحت بذلك بالنيابة عنا. وبمجرد أن أدرك النظام القواعد، تعلم طريقة اللعب، ولعب أفضل من أفضل اللاعبين البشر. وبإمكاننا استخدام هذه المعرفة في بناء النظم التي تحل مشاكل الشركات، أو التي تتفوق على النظم الثابتة المستخدمة اليوم. كما نستطيع بناء النظم التي تتعلم قوانين الشركات، ومن ثم تتعلم اللعب حسب القوانين، ويتم تصميمها لإجراء عمليات تحسينات لاحقة. وهذا ما تعمل عليه “ساس” في الوقت الراهن.