حالة الذكاء الاصطناعي في 2022 مع مراجعة للتطورات التي طرأت عليه في آخر 5 سنوات

تقرير خاص بالتعاون مع

ماكنزي آند كومباني

شارك

استمع الى المقالة الآن هذه الخدمة تجريبية

تظهر نتائج استبيان ماكنزي عن الذكاء الاصطناعي لهذا العام اتساع نطاق استعمال هذه التكنولوجيا منذ أن بدأنا بتتبعها قبل خمس سنوات. بيد أن التدقيق في التفاصيل يبيّن وجود تفاوت غير ظاهر للعيان. فتبنّي هذه التكنولوجيا نما بأكثر من الضعف منذ 2017، وإن كانت نسبة المؤسسات التي تستعمل الذكاء الاصطناعي قد استقرّت عند رقم يتراوح بين 50% و60% خلال السنوات الخمس المنصرمة.

ولا تزال مجموعة من الشركات التي تحقق أعلى العوائد المالية من الذكاء الاصطناعي تواصل إحراز التقدم على حساب منافساتها، وتشير النتائج إلى أن هذه الشركات الرائدة تضخ استثمارات أكبر في مجال الذكاء الاصطناعي، ويتزايد انخراطها في ممارسات متقدمة من المعروف أنها تساعد في توسيع استخدام الذكاء الاصطناعي وتسريع عملية تطويره، كما أنها تُبدي علامات على إحراز تقدّم أكبر في استقطاب أصحاب المواهب في الذكاء الاصطناعي ضمن سوق تشهد نقصاً هائلاً فيهم.

وبالنسبة لأصحاب المواهب تحديداً، وللمرة الأولى، أجرينا مراجعة وثيقة وعن كثب لعمليات التوظيف ورفع سوية المهارات في مجال الذكاء الاصطناعي، وأظهرت البيانات أن ثمة مجالاً واسعاً لتحسين التنوع ضمن الفِرَق المتخصصة بالذكاء الاصطناعي، فتماشياً مع الدراسات الأخرى، فإن الفِرَق التي تتصف بالتنوع تعني أداءً متميزاً.

نصف عقد قيد المراجعة: تبنّي الذكاء الاصطناعي وأثره والإنفاق عليه

هذه هي السنة الخامسة على التوالي التي نُجري فيها بحثاً عالمياً حول دور الذكاء الاصطناعي في عالم الأعمال، حيث رصدنا حصول تحولات خلال هذه الفترة.

أولاً، حصل تضاعف بأكثر من مرة في تبنّي الذكاء الاصطناعي، ففي عام 2017، كان 20% من المشاركين في الاستبيان قد أشاروا إلى تبنّي الذكاء الاصطناعي في مجال واحد على الأقل من مجالات عملهم. أمّا اليوم، فقد وصل هذا الرقم إلى 50%، على الرغم من أنه كان قد بلغ ذروة أعلى عند 58% في عام 2019.

وفي أثناء ذلك، تضاعف أيضاً متوسط عدد قدرات الذكاء الاصطناعي التي تستخدمها المؤسسات، مثل توليد اللغة الطبيعية والرؤية الحاسوبية، من 1.9 قدرة في 2018 إلى 3.8 قدرة في 2022. وضمن هذه القدرات، ظلت أتمتة العمليات الروبوتية والرؤية الحاسوبية القدرتين الأكثر شيوعاً من حيث التطبيق كل عام، في حين ارتقى فهم نصوص اللغة الطبيعية من المراتب الوسطى في 2018 إلى صدارة القائمة ليحل بعد الرؤية الحاسوبية مباشرة.

غير أن الاستعمالات الأهم ظلت مستقرة نسبياً، فقد حلّ “الوصول بعمليات الخدمات إلى الحالة المثالية” في المرتبة الأولى في كل سنة من السنوات الخمس الماضية.

ثانياً، ازداد مستوى الاستثمار في الذكاء الاصطناعي بما يواكب تزايد تبنّيه. فعلى سبيل المثال، قبل خمس سنوات خلت، أفاد 40% من المشاركين في الاستبيان في المؤسسات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي، بأن أكثر من 5% من موازناتهم الرقمية ذهبت إلى دعم الذكاء الاصطناعي، في حين أفاد أكثر من نصف المشاركين في الاستبيان الآن بتخصيصهم هذا المستوى من الاستثمار. وفيما يتعلق بالمستقبل، قال 63% من المشاركين في الاستبيان إنهم يتوقعون أن تتزايد استثمارات مؤسساتهم في غضون السنوات الثلاث المقبلة.

ثالثاً، تطورت المجالات المحددة التي ترى المؤسسات قيمة من استخدام الذكاء الاصطناعي فيها. ففي 2018، كان التصنيع والمخاطر الوظيفتين الأساسيتين اللتين حظيتا بالنصيب الأكبر في أعين المشاركين في الاستبيان من حيث القيمة التي يمكن تحقيقها من تبني الذكاء الاصطناعي فيهما، أما اليوم فإن التأثيرات الأكبر على الإيرادات باتت تتجلى في التسويق والمبيعات، وتطوير المنتجات والخدمات، والاستراتيجية ومالية الشركات، بينما يفيد المشاركون في الاستبيان بأن أعلى المنافع في مقابل التكاليف الموضوعة على الذكاء الاصطناعي تتحقق في مجال إدارة سلاسل الإمداد والتوريد. وتظل القيمة المحققة في الإيرادات نتيجة استخدام الذكاء الاصطناعي قوية ومتسقة إلى حد كبير. فقد أفاد ما يقرب من ربع المشاركين في الاستبيان هذا العام بأن 5% من أرباح مؤسساتهم قبل احتساب الفوائد والضرائب كانت تُعزى إلى الذكاء الاصطناعي في 2021، بما يتوافق مع نتائج العامين السابقين اللذين تتبعنا فيهما هذا المقياس.

أخيراً، ثمة ما يشغل البال وظل يتجلى باتساق، ألا وهو مستوى درء المخاطر الذي تلجأ إليه المؤسسات لتعزيز الثقة الرقمية. فعلى الرغم من تزايد استعمال الذكاء الاصطناعي، فإننا لم نلحظ زيادة هائلة في إجراءات درء أي من المخاطر المرتبطة بالذكاء الاصطناعي منذ 2019، وهو العام الذي بدأنا فيه بقياس هذه البيانات حتى الآن.

تعليق ماكنزي

مايكل تشوي، الشريك في مركز ماكنزي العالمي للأبحاث

خلال نصف العقد الماضي الذي كنا نُجري فيه استبياننا العالمي، شهدنا كيف تحوّل “شتاء الذكاء الاصطناعي” إلى “ربيع الذكاء الاصطناعي”. ولكن بعد فترة حصلت فيها فورة، يبدو أننا قد وصلنا إلى مرحلة من الاستقرار، وهو مسار لاحظناه في حالة التكنولوجيات الأخرى في السنوات الأولى لتبنّيها. وربما نحن نشهد الواقع يفرض نفسه على بعض المؤسسات التي بدأت تدرك حجم التغيير المؤسسي الكبير المطلوب للنجاح في إدخال هذه التكنولوجيا ضمنها.

وهذه الجهود تؤتي ثمارها من خلال الزيادة الملحوظة في مستوى الإيرادات، كما نرى هذا الأمر كل يوم في سياق إرشادنا لمؤسسات أخرى في رحلاتها الهادفة إلى تبنّي الذكاء الاصطناعي. ليس العمل سهلاً، ولكن كما كان الحال مع التكنولوجيات السابقة، فإن المنافع ستذهب إلى جيوب من يلتزمون بالمسار المرسوم.

استخدام الذكاء الاصطناعي وجهود الاستدامة

تشير نتائج الاستبيان إلى أن العديد من المؤسسات التي تبنّت الذكاء الاصطناعي باتت تدمج قدراتها في مجال الذكاء الاصطناعي ضمن جهود الاستدامة التي تبذلها، كما أنها تنشط في البحث عن طرائق للتقليل من الأثر البيئي لاستعمالها الذكاء الاصطناعي (الشكل أدناه).

ومن بين المشاركين في الاستبيان من المؤسسات التي تبنّت الذكاء الاصطناعي، قال 43% إن مؤسساتهم تستخدم الذكاء الاصطناعي في جهودها الخاصة بالاستدامة، فيما قال 40% منهم إن مؤسساتهم تعمل على التخفيف من الأثر البيئي لاستخدامها الذكاء الاصطناعي من خلال التقليل من الطاقة المستهلكة في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيلها.

وبما أن الشركات ذات الأداء العالي في مجال الذكاء الاصطناعي استثمرت أكثر من غيرها وبذلت جهوداً أكثر نضجاً في هذا المجال، فإنها أميل بمقدار 1.4 مرة من غيرها إلى الإفادة عن بذل جهود مدعومة بالذكاء الاصطناعي في مجال الاستدامة، إضافة إلى القول إن مؤسساتها تعمل على التقليل من الانبعاثات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي. وهذان النوعان من الجهود أكثر شيوعاً في المؤسسات التي تعمل انطلاقاً من الصين العظمى ومنطقة آسيا والمحيط الهادئ والأسواق النامية، في حين أن المشاركين في الاستبيان في أميركا الشمالية هم الأقل إفادة من هذه الجهود.

وعندما سئل المشاركون في الاستبيان عن نوعية جهود الاستدامة التي يبذلونها باستخدام الذكاء الاصطناعي، غالباً ما ذكروا المبادرات التي تهدف إلى تحسين الأُثر البيئي، مثل استهلاك الطاقة بطريقة شديدة الكفاءة أو التقليل من الهدر، لكن استخدام الذكاء الاصطناعي هو الأقل شيوعاً في الجهود الرامية إلى تحسين الأثر الاجتماعي للمؤسسات (على سبيل المثال، شراء المنتجات المصنوعة بطريقة أخلاقية)، وإن كان المشاركون في الاستبيان الذين يعملون لدى مؤسسات في أميركا الشمالية أميل من أقرانهم إلى الإفادة عن ذلك الاستعمال.

الفجوة الآخذة بالاتساع: الشركات الرائدة في استعمال الذكاء الاصطناعي تواصل التفوق على غيرها

خلال السنوات الخمس الماضية، تتبعنا الشركات الرائدة في تبني الذكاء الاصطناعي التي نشير إليها باسم الشركات ذات الأداء العالي، ودرسنا الأشياء المختلفة التي تنفّذها وتضطلع بها. ونحن نلاحظ وجود إشارات أكثر على أن هذه الشركات الرائدة توسّع ميزتها التنافسية أكثر مما نرى براهين على أن الشركات الأخرى تحاول اللحاق بركبها.

أولاً، لم نلحظ أي توسّع في حجم مجموعة الشركات الرائدة، فخلال السنوات الثلاث المنصرمة، عرّفنا الشركات ذات الأداء العالي في مجال الذكاء الاصطناعي بأنها المؤسسات التي يقول المشاركون في الاستبيان منها إنها تشهد أكبر أثر على إيراداتها من تبنّي الذكاء الاصطناعي، أي تحصل على 20% أو أكثر من أرباحها قبل احتساب الفوائد والضرائب من استخدام الذكاء الاصطناعي. وتشير النتائج إلى أن هذه المجموعة تحقق نتائجها المتفوقة بصورة أساسية نتيجة تعزيز الذكاء الاصطناعي لمكاسبها من الأرباح، بما أنها أميل إلى الإفادة من الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن القول إنه يخفّض تكاليفها أكثر مما يزيد من إيراداتها، وإن كانت تفيد أيضاً بأن الذكاء الاصطناعي يسهم في التقليل من تكاليفها.

كما أن الشركات ذات الأداء العالي أميل من غيرها إلى اتّباع ممارسات جوهرية تساعدها في تحقيق القيمة، مثل الربط بين استراتيجيتها الخاصة بالذكاء الاصطناعي ونتائج أعمالها. وثمة نقطة إضافية مهمة ألا وهي أنها تميل على الأغلب إلى الانخراط في ممارسات “ريادية” تمكّنها من تطوير الذكاء الاصطناعي ونشره على نطاق واسع، أو ما يطلق عليه البعض اسم “تحويل الذكاء الاصطناعي إلى قطاع قائم بذاته”. فعلى سبيل المثال، الشركات الرائدة أميل إلى امتلاك بنية معمارية للبيانات مقسّمة إلى وحدات بطريقة كافية تسمح لها باستيعاب تطبيقات جديدة للذكاء الاصطناعي بسرعة، كما أنها غالباً ما تؤتمت معظم العمليات المرتبطة بالبيانات، وهذا يمكن أن يحسّن كفاءة تطوير الذكاء الاصطناعي، وأن يزيد من عدد التطبيقات التي تستطيع تطويرها من خلال توفير المزيد من البيانات عالية الجودة التي يمكن تلقيمها لخوارزميات الذكاء الاصطناعي، كما أن الشركات ذات الأداء العالي في مجال الذكاء الاصطناعي أميل بمقدار 1.6 مرة من غيرها من المؤسسات إلى إشراك الموظفين غير التقنيين في إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي عبر استخدام البرامج الناشئة التي لا تعتمد إلا على القليل من الكودات البرمجية أو لا تعتمد على الكودات البرمجية على الإطلاق، ما يسمح لهذه الشركات بتسريع إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. فخلال العام الماضي، أصبحت الشركات ذات الأداء العالي أميل حتى من غيرها من المؤسسات إلى اتّباع ممارسات متقدمة محددة في مجال التوسع، مثل استخدام مجموعات من الأدوات القياسية لإنشاء خطوط بيانات جاهزة للإنتاج واستخدام منصة خاصة بعلوم البيانات، وهندسة البيانات، وتطوير التطبيقات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي التي طورتها داخل الشركة ذاتها من ألفها إلى يائها.

كما يمكن أن تكون الشركات ذات الأداء العالي سبّاقة من حيث قدرتها على التعامل مع المخاطر المحتملة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، مثل الخصوصية الشخصية، والإنصاف والعدالة، والتي لم تعالجها الشركات الأخرى حتى الآن. وعلى الرغم من أننا لم نلمس بالإجمال أي تغيير كبير في إفادة المؤسسات عن إقرارها بالمخاطر المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والعمل على درئها منذ أن بدأنا بالسؤال عنها قبل أربع سنوات، فإن المشاركين في الاستبيان من الشركات ذات الأداء العالي أميل من غيرهم إلى الإفادة بأنهم ينخرطون في ممارسات من المعروف أنها تساعد في درء المخاطر، وهي تشمل ضمان حوكمة الذكاء الاصطناعي والبيانات، وإضفاء الطابع القياسي على العمليات والبروتوكولات، وأتمتة العمليات مثل ضبط جودة البيانات من أجل إزالة الأخطاء الناتجة عن العمل اليدوي، واختبار صلاحية النماذج ورصدها مع مرور الوقت لكشف أي مشكلات محتملة قد تنشأ.

أخيراً، ربما يسهم ذلك كله في منح الشركات ذات الأداء العالي في مجال الذكاء الاصطناعي ميزة إضافية عندما يتعلق الأمر باستقطاب أصحاب المواهب في الذكاء الاصطناعي، فثمة إشارات تدل على أن هذه المؤسسات تعاني من صعوبة أقل في تعيين موظفين في مناصب مثل عالم بيانات ذكاء اصطناعي أو مهندس بيانات. أما المشاركون في الاستبيان من المؤسسات غير المصنفة ضمن الشركات ذات الأداء العالي في مجال الذكاء الاصطناعي، فقد قالوا إنهم يجدون “صعوبة أكبر” في ملء هذه الشواغر الوظيفية مقارنة بالمشاركين في الاستبيان من الشركات ذات الأداء العالي في مجال الذكاء الاصطناعي والذين يعانون من صعوبة أقل.

زبدة الكلام هي أن الشركات ذات الأداء العالي تحتل موقعاً جيداً حالياً يسمح لها بالمحافظة على ديمومة نجاحها في مجال الذكاء الاصطناعي، وتحسين كفاءتها في تطوير أشكال جديدة من الذكاء الاصطناعي، فضلاً عما ينتج عن ذلك من تحولها إلى بيئة جاذبة لأصحاب المواهب. لكن البشرى السارة للمؤسسات المنضوية خارج الفئة الرائدة هي أن ثمة مساراً واضحاً مبنياً على الممارسات الفضلى يقود إلى النجاح بوسعها السير فيه إذا ما شاءت ذلك.

تعليق ماكنزي

بريس هول، شريك مساعد

خلال السنوات التي أجرينا فيها بحثنا، واصلنا تعزيز فهمنا للممارسات المحددة التي تتبناها الشركات الرائدة وتطبقها بنجاح، إضافة إلى القدرات التي تمتلكها لتحقيق أقصى استفادة ممكنة من الذكاء الاصطناعي. وفي الآونة الأخيرة، ظهرت مجموعة جديدة من الممارسات “الريادية” مع تحوّل المؤسسات من تجريب الذكاء الاصطناعي إلى استخدامه على نطاق صناعي أوسع. وهي تشمل كلاً من ممارسات عمليات التعلّم الآلي مثل “تحويل الذكاء الاصطناعي إلى أصل من الأصول”، وتحديداً تحويل عناصر مثل “البرمجيات والكودات” إلى أصول قابلة لإعادة الاستخدام يمكن تطبيقها مراراً وتكراراً في تطبيقات تجارية مختلفة.

ولكن على مدار هذه السنين أيضاً، شهدنا وبشكل متّسق مجموعة من الممارسات التأسيسية التي تطبّقها هذه المؤسسات بالشكل الصحيح. فطوال عملنا، تعلّمنا عدم إطلاق صفة “الأساسية” على هذه الممارسات، لأنها من بين أصعب الممارسات تطبيقاً. ويشمل العديد منها العناصر التي يجب أن تكون موجودة لكي تتمكن الشركات من تبنّي الذكاء الاصطناعي بنجاح، مثل امتلاك فهم واضح للمناصب التقنية المحددة المطلوب أن يشغلها أصحاب المواهب، وإدماج الذكاء الاصطناعي بنجاح ضمن العمليات التجارية وآلية اتخاذ القرار. وكما ثبت في العديد من الحالات، فإن محركات الذكاء الاصطناعي والموظفين قادرون معاً على تحقيق قيمة أكبر بكثير مقارنة بالقيمة التي يمكن لأي منهما أن يحققه بمفرده.

ومع تقدّم الحدود التي يبلغها الذكاء الاصطناعي، فإننا نظل نشعر بالإلهام من بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي المبتكرة حقيقة، مثل استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف أدوية جديدة، وتقديم توصيات ذات طابع شديد الشخصية للمستهلكين، وتعزيز برامج المحاكاة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في التوائم الرقمية بهدف الوصول إلى حالة من الأداء المثالي في مجموعة متنوعة من السياقات والظروف. ومع استمرار تحسُّن القدرات الإفرادية للذكاء الاصطناعي، مثل معالجة اللغة الطبيعية وتوليدها، واستمرارها في تعميم انتشارها، فإننا سعداء برؤية ظهور موجة جديدة من التطبيقات وتزايد أعداد الشركات التي تحقق الاستفادة والقيمة من استعمال الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

أصحاب المواهب في مجال الذكاء الاصطناعي: مناصب جديدة ساخنة واستمرار النقص الشديد في التنوع

تشير نظرتنا المفصّلة الأولى على أصحاب المواهب في مجال الذكاء الاصطناعي إلى نضوج الذكاء الاصطناعي، وهي تُبرِز إلى السطح أكثر الاستراتيجيات شيوعاً التي توظّفها المؤسسات للبحث عن أصحاب المواهب وتوظيفهم ورفع مستوى مهاراتهم، وتسلّط الضوء على مشكلة التنوع التي يعاني منها الذكاء الاصطناعي -لكنها تُظهِر مجدداً وجود ارتباط بين التنوع والنجاح.

تعيين الموظفين يمثل تحدياً، لكن المشكلة أقل وطأة في حالة الشركات ذات الأداء العالي

برز مهندسو البرمجيات بوصفهم يشغلون أكثر منصب في مجال الذكاء الاصطناعي عيّنتْ مؤسسات المشاركين في الاستبيان أشخاصاً فيه خلال العام الماضي، متفوقين بذلك على مهندسي البيانات وعلماء بيانات الذكاء الاصطناعي. وهذه إشارة أخرى واضحة على أن العديد من المؤسسات قد تحوّلت إلى حد كبير من تجريب الذكاء الاصطناعي إلى إدراجه بشكل نشط في تطبيقات مشاريعها.

لكن المؤسف في الأمر عدم وجود علامات تدل على حصول تراجع في النقص في أصحاب المواهب التقنية، ما يهدد بإبطاء وتيرة التحول بالنسبة لبعض الشركات. وأفادت غالبية المشاركين في الاستبيان بوجود صعوبة في تعيين موظفين في كل منصب مرتبط بالذكاء الاصطناعي خلال العام الماضي، بينما يقول معظمهم إما أن عملية توظيف أصحاب المواهب هؤلاء لم تكن أسهل أو كانت أكثر صعوبة مقارنة بالسنوات الماضية. وتظل هناك ندرة كبيرة في علماء بيانات الذكاء الاصطناعي تحديداً، حيث قالت النسبة الأكبر من المشاركين في الاستبيان إن منصب عالم البيانات هو أصعب شاغر وظيفي يمكن ملؤه من بين المناصب التي سألناهم عنها.

وكما ذُكِر سابقاً، فإننا نرى إشارات وأدلة على أن الشركات ذات الأداء العالي في مجال الذكاء الاصطناعي تجد سهولة أكبر نسبياً وإن كان بشكل طفيف في التعيين مقارنة بالمؤسسات الأخرى، لكنها لا تزال تفيد بتكبّدها للمعاناة في أحيان كثيرة. وما يتّضح أكثر من نتائج الاستبيان هو تركيزها على تعيين أشخاص مهمتهم تحويل الذكاء الاصطناعي إلى شيء قائم بذاته وتحقيق أقصى قيمة ممكنة للشركة من تطبيقه. فعلى سبيل المثال، هذه المؤسسات أميل بمقدار الضعفين إلى أن تكون قد عيّنت مهندساً متخصصاً بالتعلم الآلي خلال العام الماضي، وهذا منصب يركز على الاستفادة المثالية من نماذج التعلم الآلي التي يبنيها علماء البيانات من أجل دعم الأداء والنشر على نطاق واسع، إضافة إلى أتمتة مسيرة التعلم الآلي، من إدخال البيانات حتى وضع التنبؤات.

كما أن المشاركين في الاستبيان من الشركات ذات الأداء العالي أميل بمرتين تقريباً من الآخرين إلى القول إنهم قد عيّنوا مديراً لمُنتَج ذكاء اصطناعي للإشراف على تطوير أحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتبنّيه، وأميل بأكثر من ثلاثة أضعاف إلى القول إنهم قد عيّنوا مترجماً لبيانات التحليل، وهما منصبان يضمنان أن تحقق تطبيقات الذكاء الاصطناعي القيمة للشركة.

إعادة تزويد الموظفين الحاليين بمهارات جديدة أو رفع سوية مهاراتهم هما البديلان الأكثر شيوعاً للتوظيف

عندما يتعلق الأمر بالحصول على أصحاب المواهب في الذكاء الاصطناعي، فإن أكثر الاستراتيجيات شعبية لدى جميع المشاركين في الاستبيان هي إعادة تزويد الموظفين الحاليين بمهارات جديدة، فما يقرب من نصفهم يفعل ذلك.

ومن الاستراتيجيات الشائعة الأخرى أيضاً توظيف خريجي نخبة الجامعات فضلاً عن تعيين أشخاص من شركات تكنولوجية ليست ضمن صفوف نخبة الشركات، مثل الشركات الرائدة إقليمياً. لكن مراجعة الاستراتيجيات التي تتبناها الشركات ذات الأداء العالي تشير إلى أن المؤسسات ستحقق الاستفادة القصوى عندما تلجأ إلى أكبر عدد ممكن من أقنية تعيين الموظفين.

فهذه الشركات تبذل جهداً أكبر مقارنة بالشركات الأخرى لتعيين أصحاب المواهب في الذكاء الاصطناعي من مصادر متنوعة. وتُظهِرُ النتائج أنه على الرغم من أنها أميل إلى التوظيف من نخبة الجامعات التقنية والشركات التكنولوجية، فإنها أميل أيضاً إلى تعيين أصحاب المواهب من غيرها من الجامعات، وأكاديميات التدريب، والبرامج التي تركز على التنوع أو المنظمات المتخصصة.

تشير إجابات المشاركين في الاستبيان إلى أن الشركات ذات الأداء العالي في مجال الذكاء الاصطناعي وغيرها من الشركات تعمل على رفع سوية مهارات الموظفين التقنيين وغير التقنيين لديها على حد سواء في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث إن ما يقرب من نصف المشاركين في الاستبيان من الشركات ذات الأداء العالي في مجال الذكاء الاصطناعي وغيرها من الشركات يقولون إنهم يعيدون تزويد الموظفين الحاليين بالمهارات الجديدة كطريقة للحصول على المزيد من أصحاب المواهب في مجال الذكاء الاصطناعي، غير أن الشركات ذات الأداء العالي تتخذ خطوات أكثر من الشركات الأخرى لبناء مهارات الموظفين ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي.

المشاركون في الاستبيان من الشركات ذات الأداء العالي أميل بمقدار ثلاث مرات من المشاركين الآخرين إلى القول إن مؤسساتهم لديها برامج لبناء القدرات تهدف إلى تطوير مهارات الموظفين التقنيين في مجال الذكاء الاصطناعي.

وأكثر المقاربات التي تستعملها شيوعاً هي التعلم التجريبي، والدورات الذاتية عبر الإنترنت، وبرامج منح الشهادات، في حين تعتمد المؤسسات الأخرى في أغلب الأحيان على الدورات الذاتية عبر الإنترنت.

كما أن الشركات ذات الأداء العالي أميل من المؤسسات الأخرى بكثير إلى عدم الاكتفاء بتوفير إمكانية الحصول على الدورات الذاتية عبر الإنترنت، بل تعمل على رفع سوية مهارات الموظفين غير التقنيين في مجال الذكاء الاصطناعي.

والمشاركون في الاستبيان في الشركات ذات الأداء العالي أميل بمقدار الضعفين تقريباً من الآخرين إلى القول إنهم يوفرون برامج للتعلم بين الأقران وبرامج لمنح الشهادات للموظفين غير التقنيين.

زيادة التنوع في فِرَق الذكاء الاصطناعي لا تزال مهمة غير مكتملة

اكتشفنا أيضاً مستوى التنوع بين صفوف الفِرق التي تركز على الذكاء الاصطناعي ضمن المؤسسات، ونرى أن ثمة مجالاً واسعاً لإدخال تحسينات في معظمها. فمتوسط نسبة الموظفين الذين يعرّفون عن أنفسهم على أنهم نساء ضمن هذه الفرق في المؤسسات المشاركة في الاستبيان لا يزيد على 27%، والنسبة مشابهة عند النظر إلى متوسط نسبة الأقليات العرقية أو الإثنية التي تعمل على تطوير حلول الذكاء الاصطناعي، حيث لا تزيد على 25%. والأهم من ذلك كله، هو أن 29% من المشاركين في الاستبيان يقولون إن مؤسساتهم لا تضم موظفين من الأقليات يعملون على حلولها الخاصة بالذكاء الاصطناعي.

تعمل بعض الشركات على تحسين التنوع بين صفوف أصحاب المواهب المعنيين بالذكاء الاصطناعي لديها، على الرغم من أن الجهود المبذولة لزيادة التنوع بين الجنسين أكبر من تلك المتعلقة بزيادة التنوع الإثني. يقول 46% من المشاركين في الاستبيان إن مؤسساتهم لديها برامج نشطة لزيادة التنوع بين الجنسين ضمن الفِرق التي تعمل على تطوير حلول الذكاء الاصطناعي عبر خطوات من قبيل الشراكة مع الجمعيات المهنية التي تركز على التنوع لتعيين المرشحين. ويقول ثلث المشاركين إن مؤسساتهم لديها برامج لزيادة التنوعين العرقي والإثني، ونرى أيضاً أن المؤسسات التي لديها عدد أكبر من النساء وأبناء الأقليات ممن يعملون على حلول الذكاء الاصطناعي غالباً ما تكون لديها برامج للتعامل مع تجارب هؤلاء الموظفين.

تماشياً مع دراسات ماكنزي السابقة، يُظهِرُ البحثُ وجود ارتباط بين التنوع والتفوق في الأداء. ففي المؤسسات التي يقول المشاركون في الاستبيان فيها إن 25% على الأقل من الموظفين المعنيين بتطوير الذكاء الاصطناعي يعرّفون عن أنفسهم على أنهم نساء أميل بمقدار 3.2 مرّة من غيرها إلى أن تكون من الشركات ذات الأداء العالي في مجال الذكاء الاصطناعي. أما المؤسسات التي ينضوي ربع موظفيها المعنيون بتطوير الذكاء الاصطناعي على الأقل ضمن صفوف الأقليات العرقية أو الإثنية أميل بمقدار الضعفين إلى أن تكون من بين الشركات ذات الأداء العالي في مجال الذكاء الاصطناعي.

تعليق ماكنزي

هيلين ميهيو، شريكة

عندما أنظر إلى هذه النتائج الخاصة بأصحاب المواهب، أرى كم قطعنا شوطاً كبيراً في مجال الذكاء الاصطناعي، وكم هو كبير حجم العمل الذي يجب إنجازه في بعض المجالات.

فقبل خمس سنوات، لم تكن وظيفة هندسة البرمجيات لتصنّف على أنها المنصب الذي يحظى بالأولوية القصوى في مجال الذكاء الاصطناعي لأن العديد من المؤسسات كانت تركز ببساطة على بناء نماذج منفصلة استعملتها لتجريب هذه التكنولوجيا. ولكن بعد أن اتّضحت المكاسب التجارية التي تجنيها الشركات، أدركت الأخيرة الحاجة إلى وضع الاستنتاجات التي تحصل عليها من الذكاء الاصطناعي في صميم عملها بحيث تكون في متناول الموظفين بما يسمح لهم باستخدامها والاستفادة منها لتحقيق أثر إيجابي. ويظهر تعيين مهندسي التعلم الآلي على المنوال ذاته مدى وصول الذكاء الاصطناعي إلى مرحلة النضج؛ فالشركات تحتاج هذا المنصب الآن لأنها تعمل على إدراج التعلم الآلي ضمن الأنظمة بانتظام وبطريقة موثوقة

من جهة أخرى، وعلى الرغم من أننا نعرف منذ ما يقرب من عقد من الزمن أن ثمة حاجة متنامية لمناصب مثل علماء البيانات ومهندسي البيانات، فإننا لم نحرز تقدماً ملموساً وكافياً في جانب العرض. فالتوظيف من صفوف المراكز التدريبية والخريجين الجدد يتنامى لأن أصحاب المواهب الخبراء غير متاحين بالأعداد الكافية. فليس من السهل رسم مسارات تعلّم لهذا النوع من أصحاب المواهب من الخريجين الجدد، لكن المؤسسات ليست لديها خيارات كثيرة، كما أن الجهود الرامية إلى إعادة تزويد الموظفين الحاليين بمهارات جديدة تحظى باهتمام كبير، لكن من الضروري سد الفجوات. وتحقيقاً لهذه الغاية، فإننا بحاجة إلى أن تلجأ أعداد أكبر من المؤسسات إلى إعادة تزويد موظفيها الحاليين بمهارات جديدة مقارنة بما نراه في هذه النتائج.

تُعتبر الأرقام الخاصة بالتنوع مخيّبة للآمال لكنها غير مفاجئة للأسف، فعلوم البيانات هي جهد جماعي يبذله فريق كامل، وبالتالي فإن التنوع في الآراء هو أمر في غاية الأهمية. ولطالما تبين مراراً وتكراراً أن مشكلات التحيز ستتزايد عندما تفتقر المؤسسات إلى ما يكفي من الفِرَق المتنوعة لوضع اليد على المشكلات. وتماماً كما أظهرت الأبحاث الأخرى التي أجريناها، فإن التنوع يرتبط بالأداء القوي فضلاً عن أنه الشيء الصائب الذي يجب فعله. فإذا لم نكن حذرين، فإن غياب التنوع في مجال الذكاء الاصطناعي يمكن أن يقود إلى انعدام الثقة. أخيراً، من الأهمية بمكان أن نتذكر أن هذه الوظائف المرتبطة بالذكاء الاصطناعي هي من بين الوظائف ذات الأجر الأعلى والطلب عليها سيتزايد فحسب، ونحن معرّضون إلى خطر تقويض التقدم الذي أحرزناه حتى تاريخ اليوم في سد الفجوات في الأجور بالنسبة للنساء وأبناء الأقليات إذا لم يحظوا بالتمثيل المتساوي ضمن هذه المهن التي تحظى بطلب شديد على مهاراتها. ويجب أن نستمر في العثور على طرائق لإشراك المزيد من النساء وأبناء الأقليات في برامج العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات خلال سنوات تعليمهم وما بعدها.

نبذة عن البحث

أجري الاستبيان ميدانياً عبر الإنترنت بين 3 مايو و22 مايو 2022، وبين 15 أغسطس و17 أغسطس 2022، حيث حصلنا على إجابات من 1,492 مشاركاً يمثلون طيفاً شاملاً من المناطق الجغرافية، والقطاعات والصناعات، وأحجام الشركات، والتخصصات الوظيفية، والمراتب الإدارية. ومن بين المشاركين في الاستبيان، قال 744 مشاركاً إن مؤسساتهم تبنّت الذكاء الاصطناعي في وظيفة واحدة على الأقل، وقد سئلوا عن استعمال مؤسساتهم الذكاء الاصطناعي. ولأخذ التفاوتات في معدلات الاستجابة بالحسبان، فإن البيانات موزونة بحسب مساهمة البلد الذي ينتمي كل مشارك إليه في الناتج المحلي الإجمالي العالمي.

طوّر محتوى الاستبيان وحلله كلٌّ من مايكل تشوي الشريك في مركز ماكنزي العالمي للأبحاث والشريك في مكتب ماكنزي في منطقة خليج سان فرانسيسكو، وبريس هول الشريك المساعد في مكتب العاصمة الأميركية واشنطن، وهيلين ميهيو الشريكة في مكتب سيدني، وأليكس سينغلا، الشريك الرئيسي في مكتب شيكاغو.

وهم يرغبون بتوجيه الشكر إلى كل من ساناث أنغالاكوداتي، وميدا بانكهاوال، وديفيد ديلالو، وهيثر هانزلمان، وفيشان باتيل، وويلبور وانغ على مساهماتهم في هذا العمل.

1. في الاستبيان، عرّفنا الذكاء الاصطناعي على أنه القدرة التي تتمتع بها آلة على أداء وظائف فكرية أو معرفية عادة ما نربطها بالذهن البشري (مثل معالجة اللغة الطبيعية وتوليدها) وعلى أداء مهام مادية تستند إلى الوظائف الفكرية والمعرفية (مثل الروبوتات المادية، والقيادة الذاتية للمركبات، وأعمال التصنيع).
2. في 2017، كان تعريف الذكاء الاصطناعي هو استعمال الذكاء الاصطناعي في جزء أساسي من أنشطة المؤسسة أو على نطاق واسع، وفي 2018 و2019، كان التعريف هو إدماج واحدة من قدرات الذكاء الاصطناعي على الأقل في العمليات التجارية أو المنتجات. في 2020، و2021، و2022، كان التعريف ينص على تبنّي المؤسسة الذكاء الاصطناعي في وظيفة واحدة على الأقل.
3. لم تُطرَح جميع الأسئلة الخاصة بنقاط القوة والممارسات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي إلا على المشاركين البالغ عددهم 744 مشاركاً والذين قالوا إن مؤسساتهم تبنّت الذكاء الاصطناعي في وظيفة واحدة على الأقل، العدد = 744.