Lakhasly

في العام الماضي، شرع رائد الأعمال )سباستيان ترُون( في تعزيز قوّة مبيعاته؛ وذلك من خلال الذّكاء الاصطناعيّ. و)ترُون( هو مؤسس شركة (أوداسيتي (Udacity ورئيسها، وهي شركة تعليميّة، تقدِّم دورات تدريبيّة على شبكة الإنترنت، وتوظّف أسطولًا من موظّفي المبيعات الّذين يجيبون عن أسئلة من الطّلّاب المحتمَلين؛ عبر المحادثات على شبكة الإنترنت.
عمل (ترُون) مع أحد طلّابه على جمع نصوص تلك المحادثات، ومع ملاحظة تلك المحادثات الّتي نتج عنها تسجيل الطّلّاب في إحدى الدّورات التّدريبيّة. وزوَّد الاثنان نظامًا لتعلّم الآلة، يستطيع استخلاص الإجابات الأكثر فعاليّة لمجموعة متنوّعة من الأسئلة الشّائعة بالبيانات الّتي حصلوا عليها، بعد ذلك، وضعا مساعد المبيعات الرقميّ ذلك جنبًا إلى جنب مع زملائه من البشر، وعندما كان يأتي استفسار عن أمر ما، كان البرنامج يقترح ردًّا مناسبًا، يستطيع موظّف المبيعات تهيئته حسب الطّلب، إذا لزم الأمر. كان ذلك برنامجًا نصّيًّا للمبيعات، يتميّز كونه تفاعليًّا وآنيًّا؛ إذ تدعم مجموعات من البيانات كلَّ جزء من أجزاء الخطاب التّجاريّ. وقد نجح الأمر؛ إذ تمكَّن الفريق من التّعامل مع ضعف عدد العملاء المحتملين بشكل فوريّ، وتحويل نسبة أعلى منهم إلى مبيعات. يقول (ترُون): "إنّ النّظام قام في الأساس بتجميع مهارات أفضل موظّفي المبيعات على مستوى الشّركة، ومنحها للفريق برُمَّته، وهي خطوة ثوريّة، ومثلما أسهَم المحرّك البخاريّ والسّيّارة في تعظيم قوّتنا العضليّة، يمكن أن يؤدي ذلك إلى تعزيز قوّتنا العقليّة، وتحويلنا إلى بشر خارقين من النّاحية الذّهنيّة".
لقد شهد العقد الماضي تطوّرات مذهلة

في التّقنيات الرّقميّة، بما فيها الذّكاء الاصطناعيّ، وعِلم الرّوبوت، والحوسبة السّحابيّة، وأساليب تحليل البيانات، والاتّصالات النّقّالة. وعلى مدار العقود القادمة، سوف تقوم تلك التّقنيات بتغيير الصناعات كلّها تقريبًا؛ من الزّراعة، والطّبّ، والتّصنيع، إلى المبيعات، والتّمويل، والمواصلات؛ وإعادة تشكيل طبيعة العمل. يقول (إريك برينولفسون) -مدير مبادرة الاقتصاد الرقميّ بمعهد ماساتشوستس للتّكنولوجيا : "سوف نستغني عن ملايين الوظائف، وستُخلَق ملايين الوظائف الجديدة، الّتي سيكون هناك حاجة إليها، إلى جانب تغيير عدد أكبر بكثير من الوظائف الأخرى".
إنّ إصدار تنبّؤات يقينيّة أمر صعب؛ فمن المرجّح أن تؤدّي التّطوّرات الجارية في التّقنيات الرّقميّة إلى تغيير شكل العمل بوسائل وأساليب معقّدة وغير واضحة؛ وهو الأمر الّذي من شأنه أن يخلق فرصًا ومخاطر للعمال في آن واحد.
وفيما يلي أسئلة مُلِحَّة بشأن مستقبل العمل في عالم رقميّ، وكيف بدأ الباحثون حاليًّا في الإجابة عن تلك الأسئلة.
هل سيحلّ تعلّم الآلة محلّ العمّال المهرة؟
في الموجات السّابقة من (الأتمتة) سمحت التّطوّرات التّكنولوجيّة للآلات بمباشرة المهامّ البسيطة، والمتكرّرة، والرّوتينية، ويتيح تعلُّم الآلة إمكانيّة (أتمتة) المزيد من المهامّ المعرفيّة الأكثر تعقيدًا، وغير الرّوتينيّة. يقول (برينوفلسون) : "على مدار الجزء الأكبر من الأعوام الأربعين أو الخمسين الماضية، كان من المستحيل (أتمتة) مهمّة، قبل أن نفهمها فهمًا جيدًا للغاية. أمّا في الوقت الحالي، فلم يعد ذلك صحيحًا؛ فالآلات -الآن- يمكنها التّعلّم بمفردها".
تستطيع أنظمة تعلُّم الآلة أن تترجم الكلام، وتضع وسمًا على الصّور، وتختار الأسهم الماليّة، وتكشف عن الغشّ التّجاريّ، وتشخِّص الأمراض؛ وهو الأمر الّذي يجعلها تنافس أداء البشر في بعض المجالات الجديدة والمثيرة للدّهشة. يقول (ترُون) : "في واقع الأمر، يمكن للآلة فحص عيّنات من البيانات، تفوق بدرجة كبيرة جدًّا ما يستطيعه البشر".
وفي وقت سابق من هذا العام، قاد (ترُون) فريقًا، أوضح أنّه يمكن استخدام حوالي 129 ألف صورة لإصابات جلديّة؛ لتدريب الآلة على تشخيص مرض سرطان الجلد بدرجة من الدّقة تُمَاثِل قدرة أطباء الأمراض الجلديّة المؤهَّلين.
أثارت تلك التّطوّرات مخاوف من أنْ تحلّ تلك الأنظمة محلّ العنصر البشريّ في مجالات كانت تبدو في وقت ما معقّدة جدًّا بدرجة لا تجعلها قابلة للأتمتة. وقد بدت التّقديرات الأوليّة مفزعة؛ ففي عام 2013، قام الباحثون في برنامج (أكسفورد مارتين للتّكنولوجيا والتّوظيف) بمراجعة التّطوّرات والتّحدّيات طويلة الأمد في تعلُّم الآلة، وعلم الرّوبوتات المتنقّلة؛ لتقدير مدى قابليّة 702 وظيفة مختلفة للأتمتة، وكانت النّتيجة المذهلة الّتي توصَّل إليها الباحثون أنّ 47% من الوظائف في الولايات المتّحدة كانت معرَّضة بشدّة لخطر التّحوّل إلى الحوسبة، وكانت الوظائف الأكثر عرضة لهذا التّحوّل في مجالات النّقل والمواصلات، واللّوجستيّات، والإنتاج، والدّعم الإداريّ، وكان ذلك يعني إثارة المتاعب لبعض العمّال؛ مثل: سائقي سيّارات الأجرة (التّاكسي)، وموظّفي السّكرتارية القانونيّة، وموظّفي السّجلّات.
ومنذ ذلك الحين، رأى باحثون آخرون أنّ نسبة 47% مرتفعة بشكل مُبَالَغ فيه، إذا وضعنا في الاعتبار تنوّع المهامّ الّتي يقوم بأدائها العاملون في كثير من الوظائف. يقول (أولريتش زيران) –باحث بمركز البحوث الاقتصاديّة الأوروبيّة بألمانيا : "عندما تتعمّق في المسألة، وعندما تنظر في هيكل المهامّ الخاصّ بما يقوم به الأشخاص فعليًّا في عملهم، سوف تجد أنّ تلك التّقديرات تنخفض عن تلك النّسبة كثيرًا"؛ فعلى سبيل المثال: الموظّفون في مجالات المحاسبة، والمراجعة يواجهون خطر الأتمتة بنسبة 98%، ولكن عندما قام (زيران) وزملاؤه بتحليل بيانات استقصائيّة بشأن ما يقومون به فعليًا وجد أنّ 76% منهم يعملون في وظائف تتطلّب عملًا جماعيًّا، أو تتضمّن اتّصالًا مباشرًا؛ فتلك المهامّ ليس من السّهل إخضاعها حاليًّا -على الأقل- للأتمتة.
وفي الواقع، ربّما يجد كثير من النّاس أنفسهم يعملون جنبًا إلى جنب مع أنظمة الذّكاء الاصطناعيّ، مثلما حدث مع موظّفي المبيعات في شركة (أوداسيتي)، وذلك بدلًا من أن تحلّ تلك الأنظمة محلّهم. ويقول (بيترو ميكيلوتشي) - المدير التّنفيذيّ لمعهد الحوسبة البشريّة بفيرفاكس بولاية فيرجينيا : "تفكِّر الآلات -في الأساس- بطريقة مختلفة تمامًا عن البشر، ولكلّ منهما نقاط القوّة الخاصّة به؛ لذا، فإنّ هناك تزاوجًا طبيعيًّا حقيقيًّا بين الآلات، والبشر".
هل يمكن سدّ فجوة المهارات الرّقميّة؟
ظلّ الخبراء على مدار أعوام يدقُّون أجراس الخطر بشأن النّقص المرتقَب في المهارات الرّقميّة، وحذَّروا من وجود عدد قليل جدًّا من العاملين المدرّبين، واستجابة لذلك؛ انتشرت برامج إبداعيّة عديدة؛ لتعزيز المعرفة والمهارات الرّقميّة في شتّى أنحاء العالم. وقد بدأت الأبحاث في الوقت الرّاهن في تقديم بعض الإشارات والتّلميحات بشأن ما يمكن أن ينجح من تلك البرامج، وما لا يستطيع تحقيق النّجاح؛ وكذلك بشأن الحالات الّتي ربّما يحدث فيها قصور في التّدريب على المهارات.
ومع ذلك، فقد كان هناك بعض النّجاحات الموثَّقة الّتي تحقّقت. فمنذ ما يزيد على عقد من الزّمن، بدأت "وكالة مشروعات أبحاث الدّفاع المتقدّمة" DARPA بالولايات المتّحدة تطوير نظام شخصيّ وتفاعليّ قادر على التّكيّف باسم "المعلِّم الرّقميّ"؛ بهدف تدريب المجنّدين الجدد في البحريّة الأمريكيّة على وظائف فنيّين في مجال تقنية نظم المعلومات. وقد كان المتدرّبون يعملون مع ذلك المعلِّم بشكل فرديّ، ويتمُّون دروسًا في موضوعات مختلفة، ويقومون بحلّ المشكلات ذات الصّلة بتلك الموضوعات. وكان النّظام يمنح الأولويّة للتّعلّم النّظريّ والتّفكير، ويحثّ الطّلّاب بشكل دورّي على مراجعة ما تعلموه.
وعندما كان نظام التّدريس يرى أنّ الطّالب قد أجاد المادّة العلميّة، فإنّه ينتقل مباشرة إلى الموضوع التّالي، وكانت نتائج أداء هؤلاء المجنّدين أفضل ممّن تدرّبوا بالطّرائق التّقليديّة، ويقول (دِكستر فلِتشر)، الّذي شارك في دراسة هذه التّجربة: "إذا كنّا نستطيع تحقيق ذلك، فلماذا لا نقوم بالمزيد؟ لماذا لا نبدأ في تطبيق ذلك بجديّة على تدريب القوى العاملة؟"
غير أنّ جودة تلك البرامج يمكن أن تتباين بشدّة، ولم يخضع منها للتّقييم الدّقيق إلّا قلّة قليلة، ويمكن أن تكون معسكرات تدريب المستجدّين على البرمجة باهظة التّكلفة، وتتطلّب استثمارات كبيرة في الوقت، كما أنّها توجد أساسًا في البيئات التّكنولوجيّة والحضريّة؛ ولذا، تبقى هناك فجوات في الإنجازات.
وحتّى أولئك الّذين يتمُّون دورات كاملة في المهارات الرّقميّة، يظلّون يواجهون مجموعة متنوّعة من المعوّقات الّتي تَحُول دون توظيفهم. فعندما أجرى الباحثون مقابلات شخصيّة مع الطّلّاب في برنامج (كيني) لتقنية المعلومات بجامعة ستراثمور في نيروبي في عام 2004، قال بعض الطّلّاب إنّهم كانوا قلقين بشأن التّخرّج في اقتصاد محليّ، لا يقدِّر خبراتهم، ولا يتيح لهم وظائف يمكنهم فيها استخدام تلك المهارات والخبرات، وتقول (لينيت يارجر) -خبيرة المعلومات بجامعة ولاية بنسلفانيا في يونيفرسيتي بارك- والمشارِكة في البحث: "كان ذلك ينطبق بالأخصّ على النّساء". وتقول إحدى الطّالبات: "لأنّني امرأة، ربّما لا يفكّر أصحاب الأعمال في أنّه يجب عليهم مَنْحِي وظيفة للعمل في تكنولوجيا المعلومات؛ ولذا، ربّما لا تتاح لي الفرصة كاملة على الإطلاق لاستخدام كلّ ما تعلمتُ القيام به، أو العمل الّذي أرغب في أدائه".
ومن بين الأمور الّتي يوضّحها البحث بالفعل أنّه حتّى البرامج التّدريبيّة المصمَّمة بشكل جيّد، ربّما لا تكون كافية لضمان النّجاح في عالَم العمل الرّقميّ. تقول (جاريدو) : "إنّ حقيقة أنّك تمتلك مهارات أفضل، وتعرف كيف تستخدم جهاز كمبيوتر لا تعني بالضّرورة أنّ بإمكانك الحصول على وظيفة جيّدة على نحو تلقائيّ؛ فالمهارات الرّقميّة جزء مهمّ من اللّغز، ولكنّها ليست كافية بمفردها".