10 مهارات جديدة في الذكاء الاصطناعي ستغير مستقبل الوظائف خلال 2025

السبت، 03 مايو 2025 07:11 م

10 مهارات جديدة في الذكاء الاصطناعي

شهيرة أحمد

في ظل تسارع التحول الرقمي واعتماد المؤسسات حول العالم على الذكاء الاصطناعي لتعزيز الكفاءة وخلق قيمة جديدة، كشف تقرير مهارات الوظائف لعام 2025 الصادر عن "كورسيرا" أن مهارات الذكاء الاصطناعي أصبحت من بين الأكثر طلبًا في سوق العمل، مع نمو استثنائي في الإقبال على تعلم "الذكاء الاصطناعي التوليدي" (GenAI) بنسبة بلغت 866% على أساس سنوي بين المتعلمين في الشركات.

وأوضح التقرير أن الفجوة في مهارات الحوسبة السحابية ما زالت واسعة، مع ملايين الوظائف الشاغرة، مشيرًا إلى أن أدوات الذكاء الاصطناعي المتطورة قادرة على اعادة تشكيل طبيعة العمل في مختلف القطاعات.

(GenAI) يقود ثورة المهارات الرقمية

وتصدر الذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي يتيح إنشاء نصوص وصور وفيديوهات عبر أدوات مثل ChatGPT وDALL·E، قائمة المهارات الأسرع نموًا لعام 2025، وفقًا للتقرير.

ومن المتوقع أن يصبح من بين أولويات التدريب المؤسسي بحلول عام 2027، نظرًا لدوره في الابتكار وتحسين تجربة المستخدم.

فجوة جندرية واضحة في قطاع الذكاء الاصطناعي

رغم هذا النمو السريع، لا تزال النساء يمثلن نسبة متدنية من المتعلمين في هذا المجال، حيث يشكلن 28% فقط من المسجلين في دورات GenAI، و22% فقط من المهنيين العاملين في قطاع الذكاء الاصطناعي عالميًا.

ويحذر التقرير من أن استمرار هذا الخلل يعيق التنوع ويحد من إمكانات الابتكار، مشددًا على أن تعزيز مشاركة النساء يمكن أن يسهم في رفع الناتج المحلي الإجمالي العالمي بنسبة تصل إلى 20%.

أكثر 10 مهارات ذكاء اصطناعي نموًا في 2025

وفيما يلي أبرز 10 مهارات في مجال الذكاء الاصطناعي الأسرع نموًا لعام 2025:

1. الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)

يُستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء النصوص والصور والفيديوهات والمحتوى الإبداعي باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي. وقد أثبتت أدوات مثل ChatGPT وDALL·E فعاليتها في مجالات التسويق وحل المشكلات وتحسين تجربة المستخدم، ما يجعل من هذه المهارة ضرورية للمبتكرين.

2. الشبكات العصبية الاصطناعية Artificial Neural Networks

تحاكي الشبكات العصبية الاصطناعية طريقة معالجة الدماغ البشري للمعلومات، وتشكل الأساس لتطبيقات عديدة في الذكاء الاصطناعي مثل التعرف على الأنماط والتنبؤات الصوتية، كما أنها تعد ضرورية لبناء أنظمة تعتمد على قرارات معقدة.

3. الرؤية الحاسوبية (Computer Vision

تتيح مهارة الرؤية الحاسوبية للأنظمة الذكية تحليل الصور والفيديوهات، وتستخدم في تطبيقات مثل التعرف على الوجه، والطب التشخيصي، والمركبات ذاتية القيادة، مما يعزز التفاعل بين التقنية والعالم الحقيقي.

4. مكتبة PyTorch

تُعد PyTorch مكتبة مرنة وسهلة الاستخدام لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي، وهي مفضلة لدى الباحثين والمطورين، خصوصًا في مشروعات التعلم العميق.

5. تعلم الآلة Machine Learning

هو علم تعليم الحواسيب التعلم من البيانات دون برمجتها بشكل مباشر. تُستخدم هذه المهارة في التوصيات المخصصة، واكتشاف الاحتيال، وغيرها من التطبيقات اليومية.

6. تعلم الآلة التطبيقي Applied Machine Learning

يركز تعلم الآلة التطبيقي على تطبيق تقنيات التعلم في حل مشكلات حقيقية، مثل توقع سلوك العملاء وتحسين سلاسل التوريد، ويعتبر همزة الوصل بين النظرية والتطبيق العملي.

7. التعلم العميق Deep Learning

يعتمد على البيانات الضخمة وخوارزميات معقدة لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي، وييستخدم في مجالات مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور، ويعد المحرك الأساسي لتطور تقنيات الذكاء الاصطناعي.

8. التعلم المراقب أو الخاضع للإشراف Supervised Learning

يقوم على تدريب الأنظمة باستخدام بيانات معلمة، ويُستخدم في التنبؤات وتصنيف البريد المزعج وتقسيم العملاء، ويُعد من أكثر أساليب التعلم الآلي شيوعًا وفعالية.

9. التعلم المعزز Reinforcement Learning

يعتمد على التجربة والخطأ، حيث تكافئ النماذج على السلوك الصحيح وتعاقب على الخطأ، وييستخدم في الألعاب والروبوتات وتحسين العمليات التجارية.

10. عمليات تعلم الآلة (MLOps)

تركز هذه المهارة على إدارة ونشر نماذج تعلم الآلة في بيئات الإنتاج، ما يضمن موثوقية وكفاءة النماذج على المدى الطويل، وهي ضرورية للمؤسسات التي تسعى لإدماج الذكاء الاصطناعي بشكل عملي ومستدام.

مستقبل تقوده المهارات

وأكد التقرير على أن مستقبل العمل بات مرهونًا بمدى قدرة الأفراد والمؤسسات على التكيف مع أدوات الذكاء الاصطناعي واكتساب المهارات الجديدة بسرعة، مشددًا على ضرورة تكافؤ الفرص بين الجنسين لضمان بيئة رقمية أكثر شمولًا وإبداعًا.

Short Url

أخبار متعلقة