الذكاء الاصطناعي في التوظيف: 77% من الباحثين عن عمل يستخدمونه.. فهل يسهل الفرص أم يزيد الفجوات؟
تاريخ النشر: 30th, January 2025 GMT
كشف استطلاع فرنسي حديث أن أكثر من ثلاثة من كل أربعة باحثين عن عمل قد استخدموا الذكاء الاصطناعي في عملية البحث عن وظائف. وتشير النتائج إلى أن هذه التكنولوجيا أصبحت أداة رئيسية، لكنها في الوقت ذاته تبرز فجوة رقمية بين الفئات المختلفة من الباحثين عن العمل.
وفيما يتعلق بالأدوات الأكثر استخدامًا، أظهرت البيانات أن التوصيات التلقائية على منصات مثل لينكدإن كانت الأكثر شيوعًا، حيث لجأ إليها 63% من المشاركين مرة واحدة على الأقل.
لكن على الرغم من النظرة الإيجابية التي تعكسها هذه الأرقام، يحذر الخبراء من وجود تفاوتات رقمية تؤثر على فئات معينة من الباحثين عن عمل. فقد أشار جان كريستوف فيدال، المدير العام لمركز كونيكسيو، وهو مركز تعليمي غير ربحي شارك في إجراء الاستطلاع، إلى أن "رغم أن أكثر من 75% من الباحثين عن عمل يستخدمون الذكاء الاصطناعي، إلا أن الأشخاص الأقل تأهيلاً أو الأكبر سنًا لا يزال وصولهم إلى هذه الأدوات محدودًا".
ووفقًا للبيانات التي شملت 5,300 باحث عن عمل في فرنسا، فإن الفجوة بين الأجيال تبدو واضحة، حيث استخدم 83% من الأشخاص الذين تقل أعمارهم عن 25 عامًا الذكاء الاصطناعي في البحث عن عمل، مقارنة بـ 69% فقط من الباحثين الذين تزيد أعمارهم عن 50 عامًا. كما أن التحصيل الأكاديمي يلعب دورًا في هذا التفاوت، إذ قال 61% من الحاصلين على درجات عليا إنهم يشعرون بالراحة في استخدام الذكاء الاصطناعي للحصول على معلومات، مقابل 34% فقط من الحاصلين على مؤهلات التعليم الثانوي.
وفي سياق متصل، لا يقتصر استخدام الذكاء الاصطناعي على البحث عن الوظائف فحسب، بل أصبح أداة لتحسين طلبات التوظيف. فقد لجأ أربعة من كل 10 متقدمين إلى أدوات مثل كانفا وتشات جي بي تي لصياغة سيرهم الذاتية وخطابات التقديم، مما يعكس تحولًا كبيرًا في كيفية إعداد المستندات المهنية. لكن في المقابل، لا تزال هناك مخاوف، حيث أبدى نفس العدد تقريبًا من المشاركين قلقهم من تأثير الذكاء الاصطناعي على عملية التوظيف، مشيرين إلى قضايا مثل غياب التفاعل البشري وحماية البيانات الشخصية.
Relatedأزمات العمالة تدفع اليابان إلى الابتكار: موظفون عن بُعد يخدمون متاجر "كونبيني" عبر أفاتار رقميبالأرقام.. رواتب رؤساء أكبر الشركات في أوروبا تفوق متوسط أجور العمال بـ110 مرات!إضراب شامل في إيطاليا: العمال يطالبون بزيادة الأجور وسط ارتفاع نسب التضخمومن جانبه، أوضح سيريل نوفو، مدير الإحصاءات والدراسات في خدمة التوظيف العامة فرانس ترافايل، أن الذكاء الاصطناعي ليس مجرد مسألة خوارزميات وأداء تكنولوجي، بل يعتمد تأثيره على كيفية استخدامه وتخصيصه. وأضاف أن نتائج هذا الاستطلاع ستساعد في تطوير برامج تدريبية وأدوات مخصصة لدعم الباحثين عن عمل بشكل أكثر فعالية.
وفي الوقت نفسه، لم يعد الذكاء الاصطناعي مقتصرًا على الباحثين عن عمل، بل امتد ليشمل مسؤولي التوظيف أيضًا. فقد كشف تقرير لينكدإن 2024 حول مستقبل التوظيف أن أكثر من نصف مسؤولي التوظيف يعتمدون على الذكاء الاصطناعي التوليدي في صياغة توصيفات الوظائف، مما يعكس دوره المتزايد في مختلف مراحل سوق العمل.
Go to accessibility shortcutsشارك هذا المقالمحادثة مواضيع إضافية السويد: إطلاق نار يقتل سلوان موميكا اللاجئ العراقي الذي احرق القران عدة مرات بين تعريفات ترامب وذكاء ديب سيك.. هل تتغير موازين أسواق العملات؟ غارة أميركية بريطانية على صنعاء وإسرائيل تعترض صاروخاً أطلقه الحوثيون تجاه تل أبيب الذكاء الاصطناعيحماية البياناتحقوق العمالوسائل التواصل الاجتماعيالمصدر: euronews
كلمات دلالية: دونالد ترامب غزة الصراع الإسرائيلي الفلسطيني مستشفيات الذكاء الاصطناعي تحطم طائرة دونالد ترامب غزة الصراع الإسرائيلي الفلسطيني مستشفيات الذكاء الاصطناعي تحطم طائرة الذكاء الاصطناعي حماية البيانات حقوق العمال وسائل التواصل الاجتماعي دونالد ترامب غزة الصراع الإسرائيلي الفلسطيني قطاع غزة تقاليد حركة حماس سوريا ضحايا بشار الأسد تحطم طائرة مستشفيات الذكاء الاصطناعي الذکاء الاصطناعی فی الباحثین عن عمل من الباحثین عن یعرض الآنNext أکثر من
إقرأ أيضاً:
هل يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يكون طوق النجاة للمحتاجين؟
نشرت مجلة نيتشر العلمية تقريراً حديثاً يستعرض كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون أداة فعالة في مكافحة الفقر حول العالم، وذلك من خلال تحليل البيانات وتحديد المستحقين للمساعدات بطرق أكثر دقة وسرعة من الأساليب التقليدية.
في أواخر عام 2020، خلال جائحة كوفيد-19، تلقى عشرات الآلاف من القرويين الفقراء في توغو مساعدات مالية مباشرة عبر هواتفهم المحمولة، بفضل نظام ذكاء اصطناعي مبتكر. تم تحويل حوالي 10 دولارات كل أسبوعين إلى حساباتهم الرقمية، وهي مبالغ قد تبدو صغيرة، لكنها ساعدت العديد منهم على تلبية احتياجاتهم الأساسية وتجنب الجوع.
اقرأ أيضاً.. هل يشيخ الذكاء الاصطناعي كالبشر؟ خفايا التقادم الرقمي
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي في تحديد الفقراء؟
اعتمدت حكومة توغو، بالتعاون مع علماء من جامعة كاليفورنيا في بيركلي ومنظمة GiveDirectly غير الربحية، على الذكاء الاصطناعي لتحليل صور الأقمار الصناعية وبيانات شبكات الهواتف المحمولة لتقدير مستوى الدخل والفقر في مناطق مختلفة. وبدلاً من استخدام المسوحات الميدانية التقليدية التي تستغرق وقتاً طويلاً وتحتاج إلى موارد ضخمة، استطاع النظام الجديد تحديد الأشخاص الأكثر حاجة بسرعة ودقة أكبر.
وفقاً للمجلة، فإن هذا النهج ساعد في التغلب على تحديات مثل عدم توفر بيانات دقيقة عن الفقراء، وهي مشكلة تواجه الحكومات والمنظمات الإنسانية عند توزيع المساعدات.
هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل الطرق التقليدية؟
حالياً، يعيش نحو 700 مليون شخص حول العالم في فقر مدقع، حيث يحصلون على أقل من 2.15 دولار يومياً وفقاً للبنك الدولي. ومع ذلك، يواجه قياس الفقر وتوزيع المساعدات مشكلات عديدة، منها التكاليف العالية لجمع البيانات وعدم شمول بعض الفئات مثل المشردين أو الأشخاص الذين لا يملكون هواتف محمولة.
يقول الباحث جوشوا بلومنستوك، المتخصص في علوم الكمبيوتر بجامعة كاليفورنيا في بيركلي، إن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في التغلب على هذه المشكلات عبر تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة فائقة، مما يجعل عملية تحديد المستفيدين من المساعدات أكثر كفاءة.
من جهة أخرى، يُحذر خبراء مثل أولا هال، الباحث في جامعة لوند في السويد، من أن الذكاء الاصطناعي ليس مثالياً، فقد تعاني بعض النماذج من التحيز أو عدم الدقة، مما قد يؤدي إلى استبعاد بعض الأشخاص المستحقين للمساعدة.
كيف تطور قياس الفقر عبر الزمن؟
تاريخياً، حاول الباحثون تطوير معايير لقياس الفقر منذ أواخر القرن التاسع عشر. على سبيل المثال، في عام 1901، أجرى عالم الاجتماع البريطاني سيبوم راونتري دراسة ميدانية حول الفقر في مدينة يورك بالمملكة المتحدة، حيث تم تحديد الفقر بناءً على قدرة الأسر على تلبية الحد الأدنى من الاحتياجات الغذائية.
لاحقاً، في عام 1964، اعتمدت الولايات المتحدة مقياس الفقر الرسمي الذي حدد الحد الأدنى من الدخل اللازم لتغطية الطعام والمسكن والنفقات الأساسية، وهو ما تبنته أيضاً دول مثل الهند.
لكن هذه المقاييس لم تعكس الواقع المعقد للفقر، حيث إن امتلاك دخل معين لا يعني بالضرورة القدرة على تأمين الصحة، التعليم، أو المياه النظيفة. ولهذا السبب، طورت الباحثة سابينا ألكاير بالتعاون مع جيمس فوستر ما يُعرف بمؤشر الفقر متعدد الأبعاد MPI عام 2008، والذي يقيس الفقر بناءً على عشرة عوامل مختلفة، مثل التغذية، التعليم، وسهولة الوصول إلى مياه الشرب.
اقرأ أيضاً.. عندما تتحدث الأرض.. هل يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بالزلازل؟
هل الذكاء الاصطناعي هو الحل؟
مع التقدم في تقنيات الذكاء الاصطناعي، بدأ الباحثون في استخدام صور الأقمار الصناعية وتحليل البيانات الرقمية لتحديد الفقر بشكل أكثر دقة. على سبيل المثال، أظهرت دراسة أجرتها جامعة ستانفورد عام 2016 أن الذكاء الاصطناعي يمكنه التنبؤ بمعدلات الفقر بدقة مماثلة للمسوحات الميدانية التقليدية، ولكن بتكلفة أقل وبسرعة أكبر.
تتوسع هذه التجارب حالياً، حيث يتم تحليل بيانات الهاتف المحمول، حركة المرور، والإضاءة الليلية لتحديد المناطق الأكثر فقراً، ما يسمح للحكومات والمنظمات الإنسانية بتوجيه المساعدات بشكل أكثر كفاءة.
هل نحن مستعدون للاعتماد على الذكاء الاصطناعي بالكامل؟
رغم الإمكانات الكبيرة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي في مكافحة الفقر، إلا أن هناك تحديات يجب معالجتها، مثل ضمان العدالة في توزيع المساعدات، حماية البيانات الشخصية، وتجنب التحيزات الخوارزمية التي قد تؤثر على دقة التحديد.
في نهاية التقرير، تشير مجلة نيتشر إلى أن استخدام الذكاء الاصطناعي في مكافحة الفقر لا يزال في مراحله الأولى، لكن التجارب مثل مشروع توغو تثبت أنه يمكن أن يكون أداة قوية وفعالة إذا تم استخدامه بطريقة مدروسة ومنصفة.
إسلام العبادي(أبوظبي)
فريدة سيف النصر: الست لو عدت الـ 60 سنة من حقها تقلع الحجاب شرعًا