عصر الذكاء الاصطناعي الوكيل: عندما يصبح الابتكار والموهبة لا ينفصلان

لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة دعم لتصبح شريكًا استراتيجيًا للشركات والمهنيين. كان تعميم النماذج التوليدية هو البوابة: الآن، نعيش ظهور الذكاء الاصطناعي الوكيل، وهي أنظمة قادرة على العمل بشكل مستقل، مع اتخاذ القرارات وعمليات التنفيذ في الوقت الفعلي.

وتتولى هذه النماذج، أكثر من مجرد وكلاء يقتصرون على مهام محددة، عمليات شاملة، بدءًا من تحليل البيانات وحتى اتخاذ القرار، وخفض التكاليف، وتسريع العمليات، وزيادة الكفاءة في مختلف القطاعات. في السوق المالية، على سبيل المثال، يتم تطبيقها بالفعل لتحليل كميات كبيرة من البيانات، واكتشاف الاحتيال وتوقع المخاطر، وحماية الاستثمارات والعملاء. وفي تجارة التجزئة، يعملون كمديرين غير مرئيين للمخزون، والتنبؤ بذروات الطلب، وأتمتة المشتريات وتعديل الأسعار وفقًا لأنماط الاستهلاك.

يتم تأكيد الملاءمة من خلال توقعات السوق. وفقًا لتقارير “Emerging Tech: مستقبل الذكاء الاصطناعي الوكيل في تطبيقات المؤسسات” و“Emerging Tech: تعظيم الفرص أثناء إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي الوكيل على برامج المؤسسات”، وكلاهما من Gartner، يمكن أن يكون حوالي 30% من إيرادات برامج المؤسسات العالمية مدفوعًا بواسطة Agentic AI بحلول عام 2035، وهو ما يمثل أكثر من 450 مليار دولار أمريكي.

الشركات كأكاديميات المستقبل

يجلب هذا التطور متطلبًا جديدًا: إعداد محترفين قادرين على بناء وتنفيذ وإدارة مشاريع الذكاء الاصطناعي القوية. هذه تقنية متقدمة تتطلب مهارات تتجاوز بكثير المعرفة الأساسية أو السطحية. يتطلب فهم وظائفها الحقيقية تعلمًا مستمرًا وتطبيقيًا وموجهًا نحو الممارسة. في هذا السيناريو، لا تستطيع الشركات أن تقتصر على اعتماد الأدوات، بل تحتاج إلى الاضطلاع بدور مراكز التعلم الحقيقية، القادرة على تطوير المواهب والحفاظ على الابتكار.

وتصبح هذه الحاجة أكثر وضوحا عندما نلاحظ أن العديد من المهنيين لا يستطيعون حل التحديات النظامية على وجه التحديد لأنهم لا يفهمون كيفية تطبيق بعض المعرفة في الحياة اليومية. وذلك لأنهم، إلى حد كبير، ما زالوا يعتمدون فقط على التعلم النظري أو التعلم الذاتي 3.5 ألف مسار، على الرغم من صحتها، إلا أنها غير كافية في مواجهة التعقيد التكنولوجي الحالي. الدراسة “: قيد التقدم واكتشافات حول كيفية تحويل الذكاء الاصطناعي، يوضح Work”، الذي أجرت فيه Google مقابلات مع أكثر من 3.5 ألف متخصص من مختلف القطاعات في البرازيل وبلدان أخرى، هذا الواقع جيدًا من خلال إظهار أن 47% من البرازيليين يسعون للتعرف على الذكاء الاصطناعي على الإنترنت. 

نموذج التعلم هذا ذو صلة، ولكنه لا يدعم وحده الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي الوكيل. ومن الضروري المضي قدمًا، وتطبيق المعرفة بطريقة نقدية وسياقية، وتوسيع نطاق التعلم ليشمل الجوانب التي تتجاوز التقنية والحوار مع واقع المنظمات. ويشمل ذلك الاهتمامات الأخلاقية، مثل تقييم الأنظمة المتحيزة، وكذلك الحوكمة، مثل تحديد المسؤوليات عن القرارات التي تتخذها الخوارزميات بشكل مستقل.

تحتاج المنظمات إلى تعزيز نفسها كبيئات تعليمية حية. وهذا يعني الاستثمار ليس فقط في الدورات الرسمية، ولكن أيضًا في برامج تحسين المهارات وإعادة اكتسابها بشكل مستمر، والتوجيه والخبرات العملية في المشاريع الكبيرة. التعلم ضمن فريق، جنبًا إلى جنب مع أقرانه والمهنيين الأكثر خبرة، هو ما يحول المعرفة إلى كفاءة تطبيقية.

في عصر الذكاء الاصطناعي الوكيل والتغيير المتسارع، لن يكون اكتساب مهارات جديدة أبدًا نقطة وصول، بل طريقًا ثابتًا لتحويل الابتكار إلى ميزة تنافسية دائمة. ويمثل كل تعلم وتطبيق جديد أيضًا فرصة لتوليد قيمة للأعمال.

* جيلهيرمي بيريرا هو مدير الابتكار في Alura + FIAP للشركات, ، حلول التعليم المؤسسي لمجموعة Alun، أكبر نظام بيئي لتعليم الأعمال والتكنولوجيا في أمريكا اللاتينية، والذي يدعم المؤسسات من جميع الأحجام والقطاعات في تحويل المهن والشركات.