يقول أحد علماء البيانات من الجيل Z إن وظائف الذكاء الاصطناعي تتطلب أكثر من مجرد البرمجة – ولا تتوقع أن تكون منعزلاً في العمل
إن وظيفة الذكاء الاصطناعي تتطلب أكثر من مجرد كتابة التعليمات البرمجية.
اسألوا برانجالي أجاي بارس البالغة من العمر 25 عامًا، والتي تعمل كخبيرة في علم البيانات لدى شركة أوتوديسك. لقد عملت على تطوير أداة ذكاء اصطناعي توفر للموظفين رؤى حول أنماط عملهم، مثل اتجاهات الاجتماعات وروتين العمل.
بعد حصولها على درجة الماجستير في علوم الكمبيوتر وعملها في شركة Autodesk لأكثر من عام، تمكنت بارس من فهم ما يعنيه العمل في دور الذكاء الاصطناعي – وقالت إنه ليس ما قد يتوقعه الناس.
قالت بارس إن العمل في مجال الذكاء الاصطناعي يعتمد إلى حد كبير على التعاون بين التخصصات المختلفة؛ ورغم أنك قد تعمل في مجال التكنولوجيا، فإن الوظيفة تتطلب أيضًا التركيز الشديد على الأخلاقيات. وفي محادثة مع Business Insider، دحضت بعض الأساطير حول أدوار الذكاء الاصطناعي.
إنه ليس مجرد برمجة
قالت برانجالي إن إتقان لغة بايثون لن يكون كافياً إذا كنت تبحث عن وظيفة في مجال الذكاء الاصطناعي.
قالت بارس إن المرشحين لا يحتاجون بالضرورة إلى الحصول على درجة علمية في الذكاء الاصطناعي للحصول على وظيفة في هذا المجال. لكنها قالت إنك بحاجة إلى معرفة كيفية تحليل دراسة الحالة، واستعلامات SQL، والترميز. وقالت إن المرشحين يمكنهم تجربة المعسكرات التدريبية أو المشاريع الشخصية لتنمية مهاراتهم في هذه المجالات.
وقال بارس: “الذكاء الاصطناعي متعدد التخصصات بطبيعته، فهو يستمد من مجالات مختلفة، بما في ذلك الرياضيات وعلوم الكمبيوتر والإحصاء والمعرفة الخاصة بمجالات محددة”.
قالت بارس إن حوالي 70% من عملها يتعلق بعلم البيانات، والذي يتطلب مراجعة وتحليل مجموعات البيانات. وقالت إن بقية وقتها مقسم بين هندسة البرمجيات، وبناء خطوط الأنابيب، وهندسة البيانات، والتصميم المعماري، والكثير من الرياضيات.
وأضاف بارس أيضًا أنه من المهم مواكبة التطورات في المجالات ذات الصلة لأن التكنولوجيا تتطور باستمرار.
غالبًا ما تكون أدوار الذكاء الاصطناعي تعاونية للغاية
من المعروف أن مهندسي البرمجيات منعزلون، ولكن لا تعتمد على العزلة إذا كنت تعمل في مجال الذكاء الاصطناعي.
وقالت بارس إنه في حين تميل بعض الأدوار الهندسية إلى الاستقلال، فإن “مشاريع الذكاء الاصطناعي نادرًا ما يتم تنفيذها منفردة”. وأضافت أن جزءًا من هذا يرجع إلى أن الذكاء الاصطناعي هو تقنية جديدة تتطلب التعاون بين مجموعة متنوعة من الفرق وأصحاب المصلحة.
على سبيل المثال، قالت بارس إنها مضطرة إلى التفاعل مع سبعة أو ثمانية فرق لبناء مشروع نظام توصية الذكاء الاصطناعي.
وفقًا لخبرتها، تبدأ العملية بجمع البيانات وإعدادها بواسطة فريق تحليل البيانات. ثم يطبق علماء البيانات الأساليب الإحصائية والنمذجة. ثم يقوم فريق التعلم الآلي بتطوير النموذج وتحسينه. بمجرد أن يصبح النموذج جاهزًا، يقوم خبراء تجربة المستخدم وواجهة المستخدم بتصميم واجهة المستخدم، يليه مهندسو البرمجيات الذين يقومون ببناء الواجهة الأمامية.
وأخيرًا، قرر فريق التسويق استراتيجية إطلاق المنتج.
وأضاف بارس قائلاً: “يتطلب مشروع الذكاء الاصطناعي الشامل قدرًا كبيرًا من التواصل والتعاون”.
يجب عليك أن تفكر في الأخلاق
غالبًا ما تكون فرق الخصوصية جزءًا لا يتجزأ من العملية عندما يتم التعامل مع البيانات الحساسة أثناء تطوير الذكاء الاصطناعي.
قال بارس إن بروتوكولات الخصوصية واسعة النطاق. فعند العمل ببيانات شخص ما، يحتاج الموظفون إلى الحصول على إذن للقيام بالمهام. وتتطلب المشاريع أيضًا تدابير إنتاج قوية، مثل إخفاء هويات الأشخاص وضمان عدم قيام النماذج “بإعادة إنشاء التحيزات أو خلق نتائج غير عادلة عن غير قصد”.
وأضافت أن هذا يتطلب الالتزام بالمتطلبات القانونية والتنظيمية، كما يعني التفكير في العواقب طويلة الأجل للمشاريع، بما في ذلك العواقب غير المقصودة المحتملة والمعضلات الأخلاقية.
ورغم أن الخصوصية قد تبدو وكأنها اعتبار واضح بالنسبة للعاملين في مجال الذكاء الاصطناعي، إلا أن بارس قالت إنه من السهل الانشغال بكيفية أداء النماذج. وأضافت أنه نظرًا لأن العديد من الفرق تساهم في المنتج، فقد يكون من السهل التركيز على مهمتك المحددة بدلاً من التداعيات الشاملة.
قال بارس إن الأمر متروك للشركات لتدريب الموظفين على المبادئ التوجيهية الأخلاقية والخصوصية المناسبة. ولكن من المهم أيضًا أن يأخذ الموظفون في الاعتبار وجهة نظر شخص ثالث بشأن العمل الذي يقومون به.
