وظائف جديدة أحدثها الذكاء الاصطناعي.. هل تمتلك المهارات المطلوبة لعالم يتغير بسرعة؟

في ظل التحولات المتسارعة التي يشهدها سوق العمل العالمي، لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة تقنية تعمل في خلفية البرمجيات، بل أصبح قوة فاعلة تعيد رسم ملامح الوظائف والمهن، وتفتح الباب أمام فرص عمل جديدة لم تكن موجودة قبل سنوات قليلة فقط.

ومع كل تطور في الخوارزميات والنماذج اللغوية التوليدية مثل ChatGPT، تظهر وظائف مبتكرة تتطلب مزيجًا من المهارات التقنية، الإبداعية، والتحليلية. ورغم المخاوف من فقدان بعض الوظائف التقليدية، إلا أن الذكاء الاصطناعي أوجد مجالات جديدة بالكامل، يمكن لأي شخص مواكب للتطورات أن يتأهل لها بالتدريب والممارسة.

فيما يلي خمس وظائف ناشئة بدأت تفرض نفسها بقوة في عالم ما بعد الذكاء الاصطناعي:

1. مدرب نماذج الذكاء الاصطناعي (AI Trainer)

وظيفة حديثة أصبحت أساسًا في تطوير النماذج اللغوية المتقدمة. يعمل المدرب على تصحيح استجابات الذكاء الاصطناعي، وتزويده ببيانات مصنفة، وتعليمه التفاعل الإنساني. لا تتطلب الوظيفة أن تكون مبرمجًا، بل أن تمتلك فهمًا للسياق اللغوي والبشري، وقدرة على تقييم مشاعر المستخدمين والاستجابة الدقيقة لها.

2. مهندس البرومبتات (Prompt Engineer)

من أبرز الوظائف في عالم الذكاء الاصطناعي التوليدي، حيث يقوم مهندس البرومبتات بصياغة تعليمات دقيقة للنظام، للحصول على مخرجات عالية الجودة. يتطلب هذا الدور إبداعًا لغويًا وفهمًا عميقًا لكيفية عمل النماذج، ويجمع بين مهارات تقنية وأسلوب تواصلي متقدم.

3. منسق أخلاقيات الذكاء الاصطناعي (AI Ethics Officer)

مع تعاظم تأثير الذكاء الاصطناعي على الحياة اليومية، ظهرت الحاجة لوظائف تضمن أن استخدامه لا يتعارض مع القيم الإنسانية. يشرف منسق الأخلاقيات على مراجعة آليات استخدام البيانات، ومنع التحيزات، وضمان العدالة الرقمية، وهي وظيفة تتطلب خلفية في القانون، وعلم الاجتماع، إلى جانب معرفة تقنية كافية لفهم النظام من الداخل.

4. محرر محتوى بالذكاء الاصطناعي (AI Content Editor)

ليست كتابة تقليدية، بل تحرير وتكييف النصوص التي يولدها الذكاء الاصطناعي لتكون أكثر قربًا من لغة البشر. يتولى المحرر مراجعة المحتوى، وتعديله، وضمان جودته وسلامته من الأخطاء أو التكرار، وهي وظيفة تحتاج إلى ذوق لغوي وفهم عميق للسياقات الثقافية والموضوعية.

5. محلل بيانات الذكاء الاصطناعي (AI Data Analyst)

في عالم تتدفق فيه البيانات من كل اتجاه، يتطلب الأمر محللين قادرين على تفسير نتائج النماذج، وتحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ تساعد في تحسين الأداء واتخاذ قرارات استراتيجية. الوظيفة تطوّر طبيعي لمحلل البيانات التقليدي، لكنها تتعامل مباشرة مع نتائج الأنظمة الذكية وتقيس كفاءتها.