خبير الاستراتيجيات التجارية للذكاء الاصطناعي Allie K. Miller شارك على X إطار نضج من خمس درجات لكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل ناضج، وذلك لأغراض التوظيف وتقييم التدريب/الاندماج في الوظيفة. هذه التغريدة حازت على أكثر من 514 عملية حفظ، وهو أعلى بكثير من عدد 262 إعجابًا لديها——هذا الفارق الكبير بين عمليات الحفظ والإعجاب يوضح أنها ليست مجرد وجهة نظر، بل أداة يتم حفظها من قبل عدد كبير من المتخصصين استعدادًا لاستخدامها فعليًا. حجتها الأساسية هي: «AI-first إذا لم يحل مشاكل أعمال فعلية فلا معنى له».
من «استخدام الذكاء الاصطناعي» إلى «إتقان الذكاء الاصطناعي» على خمس مستويات
يقسم إطار Miller مستخدمي الذكاء الاصطناعي إلى خمسة مستويات. المستوى الأول هو «المستخدم السطحي» (Surface User)، الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي فقط لإجراء استعلامات أساسية؛ المستوى الثاني يستطيع استخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز الإنتاجية الشخصية؛ المستوى الثالث يبدأ بدمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل داخل الفريق؛ المستوى الرابع يمكنه تصميم حلول مدفوعة بالذكاء الاصطناعي؛ المستوى الخامس——«المالك الكامل» (Full Ownership)——يمكنه بناء استراتيجية ذكاء اصطناعي من الصفر وقياس تأثيرها على الأعمال.
قيمة هذا التقسيم تكمن في أنه يحوّل «قدرات الذكاء الاصطناعي» غير الواضحة إلى مؤشرات سلوكية ملموسة يمكن رصدها وتقييمها. لم يعد يتعين على القائمين على المقابلات سؤال: «هل تعرف كيف تستخدم الذكاء الاصطناعي؟»، بل يمكنهم تقييم المستوى الذي ينتمي إليه المرشح وفقًا للإطار.
لماذا فشلت أساليب التوظيف التقليدية
يشير Miller إلى أن توظيف الذكاء الاصطناعي لدى معظم الشركات ما زال يراوح في مستوى «هل استخدمت ChatGPT أم لا»، وهو أمر يشبه سؤال الناس «هل تعرف كيف تجري مكالمة» في عصر الهواتف الذكية دون أي قدرة على التمييز. لا تكمن الفروقات الحقيقية في «هل تستخدم» فحسب، بل في «كيف تستخدم» وما إذا كان بإمكان تحويل الاستخدام إلى نتائج أعمال.
إن الإطار الذي قدمته هذه الإضافة لقي صدى واسع لأنه يعالج مشكلة شائعة في تحول الشركات إلى الذكاء الاصطناعي: معرفة ما تحتاجه من توظيف لمرشحين في مجال الذكاء الاصطناعي، ولكن عدم معرفة طريقة تقييمهم. يوفر تقسيم الدرجات الخمس لغة تقييم بسيطة لكنها فعّالة، تتيح للموارد البشرية والمديرين والمرشحين التواصل في نفس نظام الإحداثيات.
قيود الإطار وسيناريوهات التطبيق
بالطبع، أي إطار موحد يحمل مخاطر التبسيط. ينبغي أن تختلف معايير نضج الذكاء الاصطناعي بين الوظائف التقنية وغير التقنية: «المستوى الرابع» بالنسبة لمسؤول تسويق و«المستوى الرابع» بالنسبة لمهندس تعلّم آلي—قد تكون الفروقات في القدرة الفعلية كبيرة جدًا. إضافة إلى ذلك، تعني السرعة في تكرار أدوات الذكاء الاصطناعي أن «المستوى الخامس» اليوم قد يتحول إلى حدّ أدنى أساسي بعد ستة أشهر.
ومع ذلك، في الوقت الذي لا تزال فيه معظم الشركات بلا إجماع على «كيفية تعريف قدرات الذكاء الاصطناعي»، يقدم هذا الإطار نقطة انطلاق عملية.
دروس للشركات في تايوان بشأن استراتيجيات مواهب الذكاء الاصطناعي
تواجه الشركات في تايوان سباقًا على جذب مواهب الذكاء الاصطناعي، لكن كثيرًا من معايير التوظيف لدى العديد من الشركات ما زالت تتمحور حول مؤشرات تقنية تقليدية. يوفر إطار Miller بُعد تقييم يعبر بين التقنية والأعمال: لا ينظر فقط إلى عمق المرشح التقني، بل إلى ما إذا كانوا قادرين على تحويل قدرات الذكاء الاصطناعي إلى نتائج أعمال يمكن قياسها. بالنسبة للشركات التايوانية التي تعمل على بناء فرق ذكاء اصطناعي، يمكن لهذه المستويات الخمسة أن تعمل مباشرة كمرجع لتعداد المواهب والتخطيط للتدريب.
هذه المقالة: تم تصنيف مواهب الذكاء الاصطناعي في خمس درجات——إطار النضج لدى Allie Miller، ولماذا حظي بـ 500 عملية حفظ، ظهرت لأول مرة في سلسلة أخبار ABMedia.
إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة من مصادر خارجية ولا تمثل آراء أو مواقف Gate. المحتوى المعروض في هذه الصفحة هو لأغراض مرجعية فقط ولا يشكّل أي نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية. لا تضمن Gate دقة أو اكتمال المعلومات، ولا تتحمّل أي مسؤولية عن أي خسائر ناتجة عن استخدام هذه المعلومات. تنطوي الاستثمارات في الأصول الافتراضية على مخاطر عالية وتخضع لتقلبات سعرية كبيرة. قد تخسر كامل رأس المال المستثمر. يرجى فهم المخاطر ذات الصلة فهمًا كاملًا واتخاذ قرارات مدروسة بناءً على وضعك المالي وقدرتك على تحمّل المخاطر. للتفاصيل، يرجى الرجوع إلى
إخلاء المسؤولية.
