تأثير الذكاء الاصطناعي والماجستير في إدارة الأعمال على مستقبل الوظائف

نما الذكاء الاصطناعي (AI) بشكل هائل في السنوات الأخيرة، مما أثار الإثارة وأثار المخاوف بشأن مستقبل التوظيف. نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) هي أحدث مثال على ذلك. يتم تدريب هذه المجموعات الفرعية القوية من الذكاء الاصطناعي على كميات هائلة من البيانات النصية لفهم وإنشاء لغة شبيهة بالإنسان.

ووفقا ل تقرير من لينكد إن، قد يواجه 55% من أعضائها على مستوى العالم درجة معينة من التغيير في وظائفهم بسبب ظهور الذكاء الاصطناعي.

إن معرفة كيف سيعمل الذكاء الاصطناعي و LLMs على تعطيل سوق العمل أمر بالغ الأهمية للشركات والموظفين للتكيف مع التغيير والبقاء قادرين على المنافسة في البيئة التكنولوجية سريعة النمو.

يستكشف هذا المقال تأثير الذكاء الاصطناعي على الوظائف وكيف ستؤدي الأتمتة في القوى العاملة إلى تعطيل التوظيف.

نماذج اللغات الكبيرة: محفزات لاضطراب سوق العمل

بحسب جولدمان ساكسيمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي وLLMs أن يعطلوا 300 مليون وظيفة قريبًا. وتوقعوا أيضًا أن 50% من القوى العاملة معرضة لخطر فقدان الوظائف بسبب دمج الذكاء الاصطناعي في سير عمل الأعمال.

ماجستير تعمل بشكل متزايد على أتمتة المهام التي كانت تعتبر في السابق المجال الوحيد للعمال البشريين. على سبيل المثال، يمكن الآن لطلاب ماجستير إدارة الأعمال، الذين تم تدريبهم على مستودعات واسعة من التفاعلات السابقة، الإجابة على استفسارات المنتج، وتوليد استجابات دقيقة وغنية بالمعلومات.

وهذا يقلل من عبء العمل على الموظفين البشريين ويسمح بخدمة عملاء أسرع على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. علاوة على ذلك، تتطور LLMs باستمرار، وتتجاوز خدمات العملاء بشكل جيد ويتم استخدامها في تطبيقات مختلفة، مثل تطوير المحتوى، والترجمة، والبحث القانوني، وتطوير البرمجيات، وما إلى ذلك.

نماذج اللغات الكبيرة والذكاء الاصطناعي التوليدي: الأتمتة

ماجستير في القانون و الذكاء الاصطناعي التوليدي أصبحت منتشرة بشكل متزايد، مما قد يؤدي إلى الأتمتة الجزئية والتشريد المحتمل لبعض العمال مع خلق الفرص للآخرين.

1. إعادة تشكيل المهام الروتينية

يتفوق الذكاء الاصطناعي والماجستير في التعامل مع المهام المتكررة بقواعد محددة، مثل إدخال البيانات وجدولة المواعيد وإنشاء التقارير الأساسية.

تسمح هذه الأتمتة للعمال البشريين بالتركيز على مهام أكثر تعقيدًا ولكنها تثير المخاوف بشأن إزاحة الوظائف. ومع ازدياد قدرة الذكاء الاصطناعي ومجالات إدارة الأعمال على أتمتة المهام الروتينية، ينخفض ​​الطلب على المدخلات البشرية، مما يؤدي إلى إزاحة الوظائف. ومع ذلك، فإن الوظائف التي تتطلب درجة عالية من الإشراف البشري والمدخلات ستكون الأقل تأثراً.

2. الصناعات المعرضة لخطر الأتمتة

القطاعات ذات الحجم الكبير من المهام الروتينية، مثل التصنيع والإدارة، هي الأكثر عرضة لذلك أتمتة الذكاء الاصطناعي وLLM. نظرًا لقدرتها على تبسيط العمليات مثل إدخال البيانات وجدولة خط الإنتاج، فإن حاملي شهادة الماجستير في القانون يشكلون خطرًا على الوظائف في هذه القطاعات.

مصدر

وفقًا لتقرير جولدمان ساكس، ستعمل أتمتة الذكاء الاصطناعي على تحويل القوى العاملة بكفاءة وإنتاجية مع تعريض الملايين من الوظائف الروتينية واليدوية لمخاطر عالية.

3. احتمال فقدان الوظائف التي تتطلب مهارات منخفضة

من المتوقع أن يزداد تأثير الذكاء الاصطناعي على القوى العاملة ذات المهارات المنخفضة في المستقبل. إن الطبيعة المتحيزة للمهارات للأتمتة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي جعلت من الصعب على أولئك الذين لديهم معرفة تقنية أقل أن ينمووا في وظائفهم. وذلك لأن الأتمتة تعمل على توسيع الفجوة بين العمال ذوي المهارات العالية والمنخفضة.

ولن يتمكن العمال من ذوي المهارات المتدنية من الاحتفاظ بوظائفهم إلا من خلال برامج التعليم والتدريب وإعادة اكتساب المهارات عالية الجودة. وقد يواجهون أيضًا صعوبة في الانتقال إلى وظائف أحدث ذات رواتب أعلى وتتطلب مهارات عالية وتستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي.

ويصبح هذا أكثر وضوحا كما أحدث تقرير ماكينزي ويتوقع أن العمال ذوي الأجور المنخفضة هم أكثر عرضة بنسبة 14 مرة للحاجة إلى تبديل الوظيفة. وبدون تحسين مهاراتهم أو الانتقال إلى أدوار جديدة متوافقة مع الذكاء الاصطناعي، فإنهم يخاطرون بالتخلف عن الركب في سوق العمل سريع التطور.

4. دور الذكاء الاصطناعي والماجستير في تبسيط العمليات

يحدث تحول كبير في مشهد الأعمال بسبب الاعتماد المتزايد على الذكاء الاصطناعي وLLMs. حديثا تقرير من ووركاتو يكشف عن إحصائية مقنعة: قامت فرق العمليات بأتمتة 28% من عملياتها في عام 2023.

الذكاء الاصطناعي وLLMs يغيران قواعد اللعبة، حيث يقللان من تكاليف التشغيل، ويبسطان المهام من خلال الأتمتة، ويحسنان جودة الخدمة.

مستقبل العمل في عصر الذكاء الاصطناعي

في حين أن الذكاء الاصطناعي أمر لا مفر منه، مع ما يكفي من الموارد والتدريب الكافي، يمكن للموظفين استخدام الذكاء الاصطناعي وLLMs لزيادة الإنتاجية في مهامهم الروتينية اليومية.

على سبيل المثال، المكتب الوطني للبحوث الاقتصادية (NBER) ينص على أن وكلاء دعم العملاء الذين يستخدمون أداة الذكاء الاصطناعي التوليدي (GPT) زادوا من إنتاجيتهم بحوالي 14%. وهذا يدل على إمكانية التعاون بين البشر والآلات.

مع أن الذكاء الاصطناعي يُحدث تغييرًا جذريًا في سوق العمل، إلا أنه ينبغي النظر إلى تكامله كفرصة لا تهديد. تكمن الإمكانات الحقيقية في التعاون بين الحدس البشري والإبداع والتعاطف، إلى جانب البراعة التحليلية للذكاء الاصطناعي.

إعادة تشكيل مهارات LLMs والذكاء الاصطناعي التوليدي

في حين أن GPT يمكنها إنشاء نصوص وصور، فإن خلفائها مثل جي بي تي-4oومعالجة وإنشاء المحتوى بسلاسة عبر تنسيقات النصوص والصوت والصور والفيديو.

وهذا يدل على أن تقنيات LLM وتقنيات الذكاء الاصطناعي الجديدة متعددة الوسائط تتطور بسرعة. تصبح إعادة تشكيل المهارات ضرورية لكل من المنظمات الحديثة والعاملين للبقاء على قيد الحياة بسبب تأثير الذكاء الاصطناعي على مستقبل الوظائف. بعض المهارات الهامة تشمل:

• هندسة المطالبات: تعتمد LLMs على المطالبات لتوجيه مخرجاتها. سيكون تعلم كيفية إنشاء مطالبات واضحة وموجزة عاملاً رئيسياً في تحقيق إمكاناتهم الحقيقية.
• طلاقة البيانات: تعد القدرة على العمل مع البيانات وفهمها أمرًا ضروريًا. يغطي هذا جمع البيانات وتحليلها وتفسيرها، مما يؤثر على تفاعلك مع LLMs.
• محو الأمية في الذكاء الاصطناعي: ستكون المعرفة الأساسية حول الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك قدراته وقيوده، ضرورية للتعاون والتواصل الفعال باستخدام هذه الأدوات القوية.
• التفكير النقدي والتقييم: مع أن برامج الماجستير في القانون قد تكون مبهرة، إلا أن تقييم مخرجاتها أمر بالغ الأهمية. يُعدّ تقييم عمل البرنامج وتحديثه وتحليله أمرًا بالغ الأهمية.

الآثار الأخلاقية للذكاء الاصطناعي في مكان العمل

إن وجود الذكاء الاصطناعي في مكان العمل له إيجابياته وسلبياته، والتي يجب دراستها جميعًا بعناية. فالأول، بطبيعة الحال، يزيد الإنتاجية ويقلل التكاليف. ومع ذلك، إذا تم اعتمادها بشكل ضار، فقد يكون لها أيضًا آثار ضارة.

فيما يلي بعض الاعتبارات الأخلاقية التي يجب أن تكون جزءًا من السرد الأكبر:

• التحيز الخوارزمي والعدالة: تتمتع خوارزميات الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تعزيز التحيزات الموجودة في البيانات التي يتم تدريبها عليها، مما قد يؤدي إلى قرارات توظيف غير عادلة.

• خصوصية الموظف: ويعتمد الذكاء الاصطناعي على كميات هائلة من بيانات الموظفين، مما يثير المخاوف بشأن احتمال إساءة استخدام هذه المعلومات، مما قد يؤدي إلى البطالة.

• عدم المساواة: يُطرح الاستخدام المتزايد للذكاء الاصطناعي في سير العمل تحدياتٍ مثل عدم المساواة أو صعوبة الوصول. ويمكن لمبادراتٍ مثل برامج تحسين المهارات وإعادة تأهيلها أن تُساعد في الحد من الآثار السلبية للذكاء الاصطناعي على الموظفين في مختلف المؤسسات.

تتغير نماذج مكان العمل نتيجة لتكامل الذكاء الاصطناعي وLLMs. وهذا سوف يؤثر بشكل كبير على مستقبل العمل والمهن.

لمزيد من الموارد والرؤى حول الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات، استكشف اتحدوا.