ساتشين ديف دوجال، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة  Builder.ai

تتنافس الكثير  من الشركات الآن على إيجاد استراتيجية رقمية بشكل أساسيّ، و لكنهم يواجهون مشكلة بتبنيها؛ لأنهم لا يجدون ما يكفي من المواهب الرائعة ولا يوجد لدى العميل الجديد فهم تقنيّ كاف. يقع محور هذه المشكلة في ثلاثة أجزاء: أولًا: تقليص مساحات كبيرة من العمل المطلوب حتى تتمكن من تحقيق التوازن بين العرض والطلب لساعات الخبراء اللازمة لتصميم أو بناء تطبيقك. ثانيًا : تخطي  الفجوة المعرفية الواسعة بين الخبراء  و غيرهم . أخيرًا ،ستتمكن من اختيار الخبير المناسب المبدع و المتمكن معا.

لقد رأينا من قبل الكثير من نماذج التصنيع الآلي ، مثل: تصنيع السيارات ، والطيار الآلي في الطائرات ، وحتى أبسط الأمور، مثل: التدقيق الإملائي في المراسلات المتعلقة بالعمل. اليوم  من المحتمل أن يتمكن هذا البرنامج الذي قام على أساسه نظام الأتمتة من بناء نفسه تلقائيا و بتوجيه بسيط، كالتنبؤ بموعد نفاد حبوب القهوة.

الأتمتة هي اتجاه تقني رئيسي يؤثر على نمو الأعمال ونجاحها.  على مدار السنوات القليلة الماضية ، مرت الأتمتة بتطور سريع في استخدامها للمهام البسيطة المتكررة حتى صارت  متأصلة في الآلات الذكية المدركة للسياق والتي تتعلم وتستجيب للسلوكيات البشرية. 

من غير المحتمل أن تحل روبوتات الذكاء الاصطناعي هذه محل البشر تمامًا قريبا ؛ لأن قدرتنا على الإبداع والتعاطف والابتكار تظل متميزة و متفردة عن هذه الروبوتات الاصطناعية ، وهكذا ، فإن دور الذكاء الاصطناعي و استخدام الأتمتة وقدرتهما الهائلة على أداء المهام في ثوانٍ سيحرر "البشر" من العمل الممل ويسمح لهم بالتركيز على أشياء أكثر انسجامًا مع روح الإنسان.

وفقًا لتقرير صادر عن معهد ماكينزي ، فإن تحقيق الإمكانات الكاملة للأتمتة يتطلب من الأشخاص والتكنولوجيا العمل جنبًا إلى جنب. و هذا يعزز  الاعتقاد بأن الأتمتة الحقيقية ستكون إما "بشر بمساعدة الذكاء الاصطناعي" أو "ذكاء اصطناعي بمساعدة البشر".

من الصعب تجاهل فوائد هذه الشراكة بين الإنسان والذكاء الاصطناعي. حتى أن هناك مصطلحًا له: cobots ، أو الروبوتات التعاونية. تم تصميم Cobots للعمل مع البشر بدلًا من استبدالهم بالكامل ، مما يزيد من القدرات البشرية أي قوتها ودقتها وقدرتها على معالجة البيانات. هذا التزاوج المثمر بين براعة الإنسان وقوة الآلة الخام يفتح الكثير من الإمكانات والفرص التي لا تعد ولا تحصى ، والتي يمكن أن تعزز هذه الشراكة باعتبارها واحدة من أهم التوجهات في مجال التطور المستمر لكل من البشر والتكنولوجيا. 

آلات أكثر ذكاءً وإمكانيات أوسع

تتمثل إحدى أعظم نقاط القوة في الذكاء الاصطناعي في قدرته على فهم السياق والاستجابة له بشكل صحيح - فضلًا عن قدرته على ضبط استجاباته من خلال التعلم. يمكن للذكاء الاصطناعي المدرب بشكل صحيح أن يوفر للمستخدمين البشريين مئات الساعات التي سيتم إنفاقها على العمل المتكرر ، لا سيما في مجال تطوير البرمجيات. لا يقتصر الأمر على قدرة الذكاء الاصطناعي على توفير الوقت الذي يستغرقه أداء المهام المعقدة مثل اختبار ضمان الجودة واختبار UI / UX ، بل إنه لا يؤثر على جودة العمل ومستوى الدقة أيضا .قد تسأل كيف يمكن أن يكون ذلك؟  ببساطة؛ لأنه قد تم تعليم آلات الذكاء الاصطناعي من قبل البشر ؛ ليس بالمعنى الحرفي ، ولكن من خلال ملاحظة و دراسة السلوك "الجيد" و "غير الجيد" في مهمة معينة والقدرة على اكتشاف النمط و تطوير أداء مهامه.

هناك دور  أكبر بكثير من العمل في المهام المتكررة للذكاء الاصطناعي، كما رأينا مع Alexa و Siri و Microsoft Cortana ، يمكن للذكاء الاصطناعي إضافة قيمة هائلة إلى حياتنا من خلال العمل بصفته مساعد ذكي وتقديم توصيات بناءً على أنماط مدربة مسبقًا. يعد برنامج التدقيق الإملائي مثل Grammarly مثالًا جيدًا على أن الذكاء الاصطناعي مفيد في تحسين جودة مراسلات العمل ، ولكن تتضح أهمية هذه الأداة في عمليّة التّرميز  أكثر ؛ فقد يتسبب عدم وجود قوس أو فاصلة منقوطة في حدوث خطأ . يمكن تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على اكتشاف هذه الأخطاء و  اقتراح الصواب تلقائيا، مما يوفر ساعات من الوقت الذي كان من الممكن أن يتم إنفاقه في تصحيح الأخطاء.

تعمل هذه القدرة على فهم السياق أيضًا و على تجاوز حاجز اللغة بين الإنسان والآلة ، والذي كان مثبطًا رئيسيًا للتواصل سابقا . عادةً ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر التعرف على التعليمات المكتوبة بلغات البرمجة وتنفيذها فقط ، والتي يصعب على البشر تعلمها واستخدامها. ومع ذلك ، باستخدام Natural Language Processing (NLP) ، يمكن لآلات الذكاء الاصطناعي تحويل الأفكار المكتوبة بلغة طبيعية إلى كود يمكن للآلات فهمه. وهذا بدوره يبسط عملية الترميز ويحول الأفكار إلى برامج قابلة للتطبيق بسرعة أكبر.

ويمكن لهذه الجوانب من التكنولوجيا أن تساعدنا في بناء البرمجيات نفسها ؛ من ترجمة عبارة واحدة تتكون من سطر واحد ، مثلا:  "أريد إنشاء تطبيق للسماح للأشخاص بالطلب من مطعمي والاطلاع على أوقات التسليم" ، إلى طرح أسئلة حول الكيفية التي تريد بها إدارة مخزونك وحتى تصميم نموذج أولي معًا أو اختيار الخبير المناسب لتخصيص ميزة معينة.

أهمية اللمسة الإنسانية

تعتبر الأنظمة التي تدعم الذكاء الاصطناعي جسرا ساطعا متألقا بين الفهم البشري وقوة البرمجيات. 

إن قدرة الذكاء الاصطناعي على استيعاب الغايات البشرية وتحويلها إلى تعليم برمجي هي ما سيجعل الجيل القادم من البرمجيات المتطورة الخالية من التعليمات البرمجية أمرًا محتملًا ليس بأسلوب "اشترِ فرنك ، و قم بعمل 10 معسكرات تدريب لصنع بيتزا" ، بل بأسلوب أسهل " على طريقة دومينوز  في طلب بيتزا ، ضعها على Netflix وتناول الطعام في 30 دقيقة" حيث لا تحتاج حقًا إلى أي خبرة في صناعة البيتزا.

ستتمثل هذه الخطوة في السماح للبشر "بطلب الإنشاء" بدلًا من "إبداع الإنشاء" و من خلال الواجهات المرئية بدلًا من ترميز النص أو قضاء أيام في سحب الأدوات على الشاشة. سيكون أعظم تبسيط لتحقيق الأحلام الرقمية هو الإزالة الكاملة لمفهوم المعرفة و "البناء" ؛ من خلال تبسيط عملية إنشاء التطبيق بشكل كبير وتقليل حاجز الدخول لتطوير البرامج.

مع رعاية الذكاء الاصطناعي لشرائح واسعة من الأعمال المتكررة والدنيوية المتعلقة بتطوير التطبيقات في كثير من الأحيان، يمكن للبشر أن يبدعوا  و يبتكروا بحرية و يعملوا على حل المشكلات ، بدلًا من الحلول التي تقودها. الأمر كما يخبرنا سايمون سينك : ( ركز على لماذا ؟ وكيف ؟ ، وليس على ماذا ؟) .

الذي يعزّز هذا النهج هو أن كل شخص "يطلب" تطبيقه يستفيد من المعرفة الجماعية لكل من قام ببناء التطبيق من قبل. التحدي الأكبر اليوم في بناء أو طلب البرامج هو أن معرفتك محدودة بالمعرفة الكلية بالشبكة التي تعمل معك   بما فيها من خبراء و مستشارين ، من خلال نهج الذكاء الاصطناعي بتوجيه بشري ، ستحظى بالاستفادة من المواهب المتميزة  و الخبرات المتراكمة  إلى جانب الفائدة الشاملة لكل شخص قام ببناء المنصة أمامك (التدريب الذي تم تعيينه للتوصية أو القرار الذي تتخذه منظمة العفو الدولية).

وهذا يعني أن اقتراح أفضل الممارسات وتفضيلات المستخدم بالاستناد إلى المعرفة الجماعية يمكن أن تكون آلية بالكامل، بينما يستفيد البشر من تلك الأفكار لبناء تطبيقات توفر تجربة أفضل أو تحسن الكفاءات التشغيلية. و مثال على ذلك  الشعبية المتزايدة لبرنامج NorthStar هذا لدرجة أن شركة Gartner تتوقع تطوير التطبيقات و لن يتم ذلك بواسطة فريق هندسي تقليدي بحلول نهاية عام 2025.

يعد الاحتفاظ بعنصر اللمسة البشرية في تطوير التطبيق أمرًا مهمًا؛ لأنه مصمم في النهاية لاستخدامه من قبل البشر وحل المشكلات البشرية. بينما يتفوق الذكاء الاصطناعي في زيادة الكفاءة وتسريع التطوير وتحسين الفعالية من حيث التكلفة ، فإنه لا يزال بحاجة إلى تدخلات بشرية وتفاعل لتقديم تجارب عملاء استثنائية وشخصية. تعد القدرة على توقع سلوك المستخدم ودمج الميزات التي قد يستخدمها الأشخاص جزءًا كبيرًا من تطوير التطبيق ، ويظل هذا مجالًا للمُنشئ البشري.

صداقة أساسية و قيّمة

الرقمية هي جوهر كل تجربة تقريبًا اليوم. و اتضح ذلك عندما عانى البشرية من قواعد التباعد الاجتماعي لـ Covid-19. و قريبا ستصبح التطبيقات والبرامج الأساس الذي تعمل به حكوماتنا واقتصاداتنا ومجتمعاتنا.

لكن الفجوة الرقمية لا تزال مشكلة حقيقية للعديد من البلدان. و لقد أصبح ذلك واضحًا عندما اضطر ملايين الأطفال في جميع أنحاء العالم للتحول من التعلم في المدرسة إلى فصول Zoom الافتراضية بسبب جائحة فيروس كورونا. بالنسبة للعائلات التي تفتقر إلى الموارد المالية و لا تستطيع توفير الأجهزة الرقمية ، أصبح التعلم صعبًا للغاية. في هذه المواقف، يمكن للشراكة بين الإنسان والذكاء الاصطناعي أن تفعل المعجزات لسد الفجوة وإزالة هذه الحواجز أمام الاندماج بالعالم الرقمي. في الوقت نفسه ، يمكن أن يفتح إمكانيات جديدة للموهبة والابتكار لحل مثل هذه المشاكل.

غالبًا ما تركز الروايات الحالية عن البشر والذكاء الاصطناعي على كيفية قيام الذكاء الاصطناعي بمهامه مثل الإنسان تماما ولكن بشكل أفضل ، مما يؤدي إلى خوف مشترك و غير معقول من أنّ آلات الذكاء الاصطناعي ستحل في يوم من الأيام محل البشر في القوى العاملة. في الواقع ، ستؤدي هذه النتيجة إلى مكاسب إنتاجية على المدى القصير فقط ، ولن تستفيد من الإمكانات الكاملة لكل من آلات الذكاء الاصطناعي والعاملين من البشر. ولكل منهما نقاط القوة والضعف. وأقتبس من هيلين كيلر: "وحدنا نستطيع فعل القليل ، معًا يمكننا فعل الكثير ".