الذكاء الاصطناعي بين البعد التكنولوجي والدور التنموي (1- 3)
تاريخ النشر: 23rd, November 2024 GMT
عبيدلي العبيدلي
توطئة
كانت الأتمتة قوة دافعة وراء التقدم التكنولوجي، الأمر الذي مكن الأنظمة من أداء المهام المتكررة بسرعة ودقة. تاريخيا، كانت برمجيات تكنولوجيا المعلومات التقليدية، المحددة بتعليمات صريحة، ومنطق ثابت، حجر الزاوية في الأتمتة. لقد عززت تلك البرمجيات كل شيء من معالجة البيانات، إلى سير العمل التشغيلي، باتباع قواعد دقيقة ومحددة مسبقا.
تمتد الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي إلى ما هو أبعد من قدرات الخوارزميات التقليدية من خلال الاستفادة من التعلم الآلي (ML: Machine Learning) والتعلم العميق (DL: Deep Learning) ومعالجة اللغة الطبيعية (: Natural Learning ProcessionNLP) لتحليل البيانات والتعرف على الأنماط وإجراء التنبؤات. وقد مكن هذا التحول الأتمتة من مواجهة التحديات المعقدة والديناميكية عبر الصناعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والخدمات اللوجستية. بينما تظل برمجيات تكنولوجيا المعلومات التقليدية لا غنى عنها للمهام التي يمكن التنبؤ بها، والقائمة على القواع. من هنا، تزدهر الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي في البيئات غير المهيكلة، وتتكيف مع المدخلات الجديدة وتتطور بمرور الوقت.
في ضوء كل ما تقدم، نجد الذكاء الاصطناعي يقف اليوم في طليعة الابتكارات الحديثة، مما يؤدي إلى تغييرات كبيرة عبر الصناعات والاقتصادات في جميع أنحاء العالم. وتكمن إمكانات الذكاء الاصطناعي التحويلية في قدرته على تعزيز القدرات التكنولوجية ودفع النمو الاقتصادي، مما يجعلها حجر الزاوية في الثورة الصناعية الرابعة.
فمن خلال أتمتة العمليات، وتمكين القرارات المستندة إلى البيانات، وتعزيز الابتكار، يولد الذكاء الاصطناعي، تلقائيًا ثورة في الصناعات الحالية، ويقود نحو خلق صناعات جديدة. ومع ذلك، ورغم وجود شواهد كثيرة على ذلك التواؤم بين البعدين الذي يتمتع بهما الذكاء الاصطناعي، فإن فهم الفروق الدقيقة في دور الذكاء الاصطناعي في تشكيل التكنولوجيا والتنمية الاقتصادية يتطلب استكشافا شاملًا لآثاره متعددة الأوجه.
يتعمق هذا المقال في التقاطعات الملموسة بين الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا التنمية الاقتصادية، ويسلط الضوء على مساهماته والتحديات التي سيواجهها والفرص المتاحة أمام الذكاء الاصطناعي للنمو في المستقبل.
ولا بد هنا من التأكيد على تميز خوارزميات الذكاء الاصطناعي عن برامج الأتمتة الأخرى التي تقوم بها برمجيات تقنية المعلومات التقليدية من جهة، والتقاطعات التي تجمع بينهما من جهة أخرى.
على نحو موازٍ، لا بد من الاعتراف بأن الأتمتة، كانت القوة الدافعة وراء التقدم التكنولوجي، مما مكن الأنظمة من أداء المهام المتكررة بسرعة ودقة. تاريخيا، كانت برمجيات تكنولوجيا المعلومات التقليدية، المحددة بتعليمات صريحة ومنطق ثابت، حجر الزاوية في الأتمتة.
لقد عززت هذه البرمجيات كل شيء من معالجة البيانات، إلى سير العمل التشغيلي باتباع قواعد دقيقة ومحددة مسبقًا. ومع ذلك، فإن ظهور الذكاء الاصطناعي يمثل تطورًا نوعيا تحويليا في الأتمتة، حيث قدم مستوى من القدرة على التكيف والتعلم واتخاذ القرار لم يكن من الممكن تحقيقه من قبل.
يثير التفاعل بين هذين النموذجين أسئلة مهمة: كيف يختلفان في النطاق والتطبيق والقدرة؟ أين تتقاطع عناصر القوة بينهما، وكيف يمكن تسخير ما هو مشترك بينهما لإنشاء أنظمة أكثر قوة وكفاءة؟ يتعمق هذا الاستكشاف في الاختلافات والتقاطعات والآثار المترتبة على الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي وخوارزميات تكنولوجيا المعلومات التقليدية، مع تسليط الضوء على أدوارها الفردية والتآزر الذي تجلبه إلى مشهد الابتكار التكنولوجي.
الفوارق
على مستوى التمايزات يمكن رصد الحالات التالية:
صنع القرار مقابل اتباع القواعد الأتمتة القائمة على خوارزميات الذكاء الاصطناعي: يتم استخدام التعلم الآلي (Machine earning L) والتعلم العميق (eep Learning D) وتقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى لاتخاذ القرارات بناء على أنماط البيانات، حتى في حالة عدم توفر قواعد صريحة. يتطور الذكاء الاصطناعي من خلال التعلم من التجربة. برمجيات تطبيقات تكنولوجيا المعلومات التقليدية: تعمل بناء على قواعد ومنطق محدد مسبقا ومشفر تم إنشاؤه بواسطة المبرمجين. إنهم لا يتعلمون أو يتكيفون دون تدخل يدوي. درجة تعقيد المهام الأتمتة القائمة على خوارزميات الذكاء الاصطناعي: يتعامل Excel مع المهام المعقدة غير المهيكلة مثل معالجة اللغة الطبيعية، والتعرف على الصور، والتحليلات التنبؤية. برمجيات تطبيقات تكنولوجيا المعلومات التقليدية: يقوم بتنفيذ المهام المنظمة والمتكررة بكفاءة، مثل استعلامات قاعدة البيانات، أو الحسابات المالية، أو مهام سير العمل البسيطة المستندة إلى الحالة. التكيف الأتمتة القائمة على خوارزميات الذكاء الاصطناعي: تتكيف مع التغيرات في البيانات أو البيئة من خلال التعلم المستمر، مما يجعلها عملية للسيناريوهات الديناميكية، أو غير المؤكدة أو المتطورة. برمجيات تطبيقات تكنولوجيا المعلومات التقليدية: جامدة وتتطلب إعادة برمجة أو تحديثات لاستيعاب السيناريوهات أو التغييرات الجديدة. الاعتماد على البيانات الأتمتة القائمة على خوارزميات الذكاء الاصطناعي: تتطلب كميات كبيرة من البيانات للتدريب وتحسين الأداء، اعتمادا على جودة البيانات وتنوعها. برمجيات تطبيقات تكنولوجيا المعلومات التقليدية: تعمل بفعالية مع الحد الأدنى من البيانات، لأنها تعتمد على المنطق بدلا من البيانات. الإخراج وقابلية التفسير الأتمتة القائمة خوارزميات على الذكاء الاصطناعي: يمكن أن تكون المخرجات مبهمة في بعض الأحيان، حيث تعتبر نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة مثل الشبكات العصبية العميقة &qut;صناديق سوداء". برامج أتمتة تطبيقات تكنولوجيا المعلومات التقليدية: يمكن التنبؤ بالمخرجات ويمكن تفسيرها بسهولة لأنها تتبع تدفقا منطقيا واضحا. الاحتياجات من الموارد الأتمتة المستندة إلى خوارزميات الذكاء الاصطناعي: تتطلب عادة المزيد من القوة الحسابية والأجهزة المتخصصة، مثل وحدات معالجة الرسومات، للتدريب والاستدلال. برمجيات تطبيقات تكنولوجيا المعلومات التقليدية: أخف وزنا بشكل عام، ويمكن تشغيلها على الأجهزة القياسية دون نفقات حسابية إضافية. رابط مختصرالمصدر: جريدة الرؤية العمانية
إقرأ أيضاً:
موظفو البنوك.. أين أنتم من الذكاء الاصطناعي؟
مؤيد الزعبي
رغم أنَّ قطاع البنوك واحدٌ من أكثر القطاعات حساسية في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لما يترتب على ذلك من مخاطر عديدة، إلّا أنه في الوقت نفسه، يُعد قطاع البنوك واحدًا من أكثر القطاعات استثمارًا في التكنولوجيا واستخداماتها لتطوير بيئة العمل داخل القطاع نفسه أو حتى فيما يتعلق بتحسين تجربة المستخدمين وتعاملاتهم وخدمتهم بشكل أفضل وأسرع.
ووفقًا لدراسة أجرتها شركة "ماكينزي" بعنوان "لماذا تفشل أغلب عمليات التحول إلى الخدمات المصرفية الرقمية، وكيفية قلب الاحتمالات"، فإنَّ إنتاجية البنوك الكبيرة كانت أقل بنسبة 40% من البنوك الرقمية. وهنا نتحدث عن البنوك الرقمية، ولك أن تتخيل عزيزي القارئ كيف يكون الحال مع البنوك الذكية أو بنوك الذكاء الاصطناعي. وفي المقابل كيف سيؤثر هذا الأمر على موظفي قطاع البنوك؛ سواء من حيث طريقة عملهم أو حتى فرصهم المستقبلية والمخاطر التي تهدد وظائفهم، هذا هو ما سوف أتناوله معك ها هنا من خلال هذا الطرح.
تُشير الدراسات إلى أنه منذ عام 2013 وحتى عام 2022، زادت البنوك إنفاقها على التكنولوجيا بنسبة 38% لدعم الاحتياجات الرقمية المتطورة للعملاء، وفي بيئة حياة دخلها الذكاء الاصطناعي بشكل لافت خلال السنوات القليلة الماضية فكان لا بُد للبنوك من إدخال هذه التقنيات في صلب عملياتها التشغيلية وأيضًا إدراجها في عمليات تحسين تجربة العملاء. وقد حدث بالفعل في أن شهدنا تطورًا كبيرًا في التطبيقات الرقمية الخاصة بالبنوك، من خلال تحسينات ملحوظة في واجهة المستخدم، وأيضًا من خلال الخدمات التي يمكن للعمل الوصول إليها من خلال هذه التطبيقات مباشرة دون تدخل موظفي البنوك إلا في بعض الحالات.
الذكاء الاصطناعي قادم لا محال في قطاع البنوك، أولًا: لأن البنوك تستهدف الربحية في المقام الأول؛ إذ يُشير تقرير منشور في موقع "Financial News London" إلى أن تبنِّي الذكاء الاصطناعي يُمكن أن يضيف 170 مليار دولار إلى أرباح البنوك في السنوات الخمس المقبلة، مع توقعات بزيادة الأرباح إلى ما يقرب من 1.992 مليار دولار بحلول عام 2028، وعين البنوك جميعها على هذه الأرباح. وثانيًا: لأن البنوك لن تدخر أي فرصة من شأنها تحسين وتسريع تجربة العملاء. وثالثًا: لأن المخاطر التي سيخلقها دخول الذكاء الاصطناعي لحياتنا تحتاج لذكاء اصطناعي قادر على مواجهتها. ونتحدث هنا عن الأمن الإلكتروني والاحتيال وما شابه ذلك من مخاطر رقمية. ففي الوقت الذي تعمل فيه أنظمة الذكاء الاصطناعي من محاكاة الأصوات وتقليدها وما سيُسببه ذلك من إرباك لمقدمي الخدمات المصرفية عبر الهاتف، إلّا أنه في الوقت نفسه، سيُقدِّم الذكاء الاصطناعي حلًا لمثل هذه المشاكل، كما إن أنظمة الذكاء الاصطناعي ستُقلِّل من عمليات جرائم غسيل الأموال أو انتحال الهوية أو التحويلات المزيفة أو السرقة الإلكترونية.
ربما لاحظنا جميعًا السرعة الكبيرة التي حدثت في عمليات التحويلات المالية والتي باتت مؤتمتة بالكامل من خلال أنظمة تكنولوجية لا يمكننا القول إنها تعمل بالذكاء الاصطناعي؛ لأن هذه العمليات يمكن إدراجها ضمن الأتمتة الإلكترونية المتطورة، وليس لها علاقة بالذكاء الاصطناعي. لكن سنجد أن الذكاء الاصطناعي سيقوم بتسريع بعض العمليات المُعقَّدة في هذا الجانب، مثل التحويلات المالية بين الشركات أو حتى التحويلات الدولية، والتي كانت تحتاج لبعض الأيام لمعالجتها والتأكد منها إلى حين إتمامها. والذكاء الاصطناعي سيؤدي دورًا كبيرًا في تسريع هذه العملية لما له من قدرات فائقة في تحليل البيانات والتأكد من صحتها.
وتُعد خدمة العملاء أو الرد على استفسارات أو تنفيذ متطلباتهم المالية من أكثر المهام التي سيدخلها الذكاء الاصطناعي، وسيسطر عليها في السنوات المقبلة. فعلى سبيل المثال: رُوبوت الدردشة "Watsonx Assistant" الذي طورته شركة "IBM، وهو عبارة عن روبوت محادثة يقدم المساعدة للخدمات المصرفية مدعوم بالذكاء الاصطناعي، سنجده يلبي احتياجات المؤسسات المالية بشكل فعّال في الرد على استفسارات العملاء، وتسجيل شكاويهم وتنفيذ طلباتهم وتقديم المساعدة في الوصول لبياناتهم المصرفية. وكل هذا دون تدخل بشري، إلّا أن الشركة المُطوِّرة تقول إن نظامها يُشبه البشر في طريقة الرد والتحدث، ونحن ما زلنا في بداية الأمر؛ إذ ستشهد هذه الخدمات تطورًا كبيرًا قد يتسبب في إلغاء أي وظيفة متعلقة بخدمة العملاء في قطاع البنوك في السنواتر المقبلة.
وأحد أكبر فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي، هو تحسين عملية اتخاذ القرار المتعلقة بتقييم الائتمان والإقراض والاستثمار، والذكاء الاصطناعي وقدراته في الاستفادة من الكم الهائل من البيانات التي تولدها المؤسسات المالية سيُعزز عمليات اتخاذ القرار؛ سواءً بالنسبة للموظفين العاملين في البنوك من عمليات الموافقة على القروض والائتمان، أو حتى تحسين اتخاذ القرار بالنسبة للخدمات المؤتمتة والرقمية؛ حيث سيُوفِّر الذكاء الاصطناعي القدرة على تقييم المخاطر الائتمانية وبنفس الوقت سيكون قادرًا بنفسه على اتخاذ القرار للموافقة أو الرفض لأي عملية ائتمانية دون الرجوع للبشر.
أيضًا الذكاء الاصطناعي قادرٌ على فتح وإغلاق الحسابات، وقد لاحظنا إدراج العديد من البنوك لمثل هذه الخدمات ضمن خدماتها المصرفية الرقمية. كما يُمكن للذكاء الاصطناعي أن يتنبأ ما إذا كان العملاء الأفراد أو الشركات على وشك إلغاء حساباتهم بناء على سجلاتهم البنكية، مثل عدد مرات تسجيل الدخول أو إيداع الأموال، وبالتالي يُمكن للبنوك تفادي هذا الأمر من خلال تقديم بعض العروض للعملاء، أو حتى تقديم بعض التحسينات في تجربتهم الشخصية. ومن هنا تأتي أهمية الذكاء الاصطناعي في أن يقدم للعملاء تجربة شخصية بناءً على متطلباته ومتغيراته الشخصية، ولهذا سنجد في قادم الوقت خدمات أكثر شخصية تقدمها البنوك لعملائها، مثل بطاقة ائتمانية تناسب العميل نفسه وحده، أو نوع حساب مناسب له بشكل أكبر، أو تسهيلات في عمليات الدفع تناسب ظروفه المالية أو حتى تناسب طبيعة عمله.
الخلاصة.. أن قطاع البنوك سيشهد طفرة كبيرة في عملية التحوُّل التشغيلي والخدمي مع دخول الذكاء الاصطناعي، وسنجد وظائفَ تنتهي مثل وظائف خدمة العملاء، ووظائف متعلقة بالتحليل الائتماني ومكافحة الاحتيال، أو حتى بعض وظائف المبيعات والتسويق، إلّا أن الذكاء الاصطناعي سيخلق وظائف جديدة في قطاع البنوك، مثل مُبرمِج ذكاء اصطناعي أو مُتخصص أمن سيبراني أو مدير أنظمة الذكاء الاصطناعي. وعلى جانب آخر، ستُوفِّر البنوك خدمات "أكثر ملاءمة شخصية" لعملائها، تتناسب معهم ومع طبيعة أعمالهم الشخصية أو التجارية، ولكن ينبغي الانتباه إلى أنَّ الخطأ في برمجة الذكاء الاصطناعي قد يُسبب كارثة في المستقبل، ولهذا ما نُبرمِجه اليوم وما نُدخله في بيئة أعمالنا هو ما سيُحدد شكل تواجدنا المستقبلي كمؤسسات بنكية، وما نتعلمه اليوم ونُطوِّرُه من مهارات، سيُحدد ما إذا كُنا سنخسر وظائفنا أم سنُطوِّرُها كأفراد وعاملين في قطاع البنوك.
رابط مختصر
بعد اجتماع مع الشرع..سوريا: اتفاق على حل الفصائل المسلحة