هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل وظائف تكنولوجيا المعلومات؟

ملخص: هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المتخصصين في تكنولوجيا المعلومات؟ غير محتمل. التغيير الحقيقي يكمن في المهارات المهمة. تعلم كيف تحافظ على قيمتك في مجال سريع التغير.

النقاط الرئيسية

هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المتخصصين في تكنولوجيا المعلومات؟

من المرجح أن يحل الذكاء الاصطناعي محل أجزاء من أعمال تكنولوجيا المعلومات أكثر من القضاء على مهن بأكملها.

تواجه الأدوار التنفيذية التي تدور حول الترميز المتكرر أو تذاكر الدعم الروتينية أو التكوين الأساسي أكبر قدر من الضغط. أما الأدوار التي تتعلق بالهندسة والمخاطر والأمن والنتائج المشتركة بين الفرق فهي أكثر مرونة بكثير.

يومًا بعد يوم، يتولى الذكاء الاصطناعي المزيد من مهام الإنتاج الروتينية، بينما يقضي الناس المزيد من الوقت في التصميم والتكامل واتخاذ القرارات. ويشمل ذلك تحديد متى تكون اقتراحات الذكاء الاصطناعي آمنة، وتنسيق الحوادث، ومواءمة الأنظمة مع احتياجات العمل.

بشكل عام، تتزايد تعقيدات وظائف تكنولوجيا المعلومات، وقد تتقلص أو تتوحد أبسط الوظائف المبتدئة.

التأثير في العالم الواقعي: ما الذي تم أتمتته بالفعل

قبل ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي، كانت سير عمل تكنولوجيا المعلومات تعتمد على الترميز اليدوي النمطي، واختبارات الانحدار المتكررة، والمسح اللانهائي للسجلات.

كانت مكاتب الدعم الفني تتلقى نفس الأسئلة المتعلقة بإعادة تعيين كلمات المرور والوصول كل يوم، وكان المستجيبون للحوادث يفرزون التنبيهات المزعجة يدويًا قبل أن يتمكنوا حتى من البدء في حل المشكلات.

الآن، تقترح مساعدات البرمجة وظائف واختبارات، وتشير أدوات AIOps إلى الحالات الشاذة في تدفقات السجلات، وتتعامل روبوتات الدردشة مع العديد من طلبات الدعم الشائعة. يساعد الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأخطاء ونقاط الضعف ويلخص الحوادث لأصحاب المصلحة.

نظرًا لأن معظم المطورين يستخدمون بالفعل أو يخططون لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بالبرمجة، فإن مزيج العمل يتحول نحو تصميم الأنظمة وتكاملها والتحقق من صحتها بدلاً من الإنتاج اليدوي البحت.

اتجاهات الذكاء الاصطناعي الناشئة التي تشكل تكنولوجيا المعلومات

أصبح الذكاء الاصطناعي طبقة قياسية في كيفية بناء البرامج وتشغيلها، وليس مجرد أداة جانبية.

بالنسبة لمتخصصي تكنولوجيا المعلومات، هذا يعني ارتفاع التوقعات: يتم تقييمك على مدى جودة استخدامك للذكاء الاصطناعي لتحسين الموثوقية والسرعة والأمان، وليس على تجنبك له.

1. مساعدو الذكاء الاصطناعي المدمجون في الأدوات اليومية

تأتي برامج تحرير الكود وأنظمة التذاكر ومنصات التوثيق الآن مزودة ببرامج مساعدة مدمجة تقترح الكود وتكتب المسودات وتلخص سلاسل المحادثات.

يُتوقع منك استخدام هذه المهارات للعمل بشكل أسرع، ثم تطبيق حكمك الخاص لتصحيح الأخطاء، وربط الأجزاء معًا، وشرح القرارات لزملائك في الفريق.

2. AIOps والتصحيح الذاتي

تستوعب منصات العمليات المقاييس والسجلات والتتبع، ثم تكتشف الحالات الشاذة وتطلق إجراءات العمل.

بدلاً من مراقبة لوحات المعلومات طوال اليوم، يقوم مهندسو SRE و ops بشكل متزايد بتصميم تلك الأدلة، وضبط عتبات التنبيهات، وتحديد الإجراءات التي يمكن تنفيذها تلقائيًا وتلك التي يجب أن تظل خاضعة لموافقة الإنسان.

3. الذكاء الاصطناعي الشامل في دورة حياة البرمجيات

يظهر الذكاء الاصطناعي الآن من المتطلبات إلى النشر. يمكنه تلخيص ملاحظات أصحاب المصلحة، واقتراح أنماط التصميم، وإنشاء الاختبارات، وكتابة البنية التحتية.

وهذا يرفع مستوى المتطلبات المطلوبة من متخصصي تكنولوجيا المعلومات لفهم كيفية انتشار التغييرات وأين قد يخفي ناتج الذكاء الاصطناعي مخاطر الموثوقية أو الأمان أو الأداء على مدار دورة الحياة.

4. الحوكمة والأمن والامتثال لأنظمة الذكاء الاصطناعي

مع طرح الفرق لميزات الذكاء الاصطناعي، يجب عليها أن تقرر ما هي نماذج البيانات التي يمكن رؤيتها، وكيفية تسجيل المطالبات والمخرجات، ومن يقوم بمراجعة حالات الاستخدام المحفوفة بالمخاطر.

ينتقل مهندسو الأمن والمنصات من مجرد حماية الشبكات والخوادم إلى وضع سياسات لاستخدام الذكاء الاصطناعي وتدقيق كيفية عمل تلك السياسات.

القاسم المشترك بين هذه الاتجاهات هو أنك تكسب أقل من خلال الكتابة بسرعة أكبر، وتكسب أكثر من خلال تصميم أنظمة آمنة، والإشراف على الأتمتة، والترجمة بين الأهداف التجارية والقيود التقنية.

المهارات التي يجب اكتسابها والتخلي عنها

تعني هذه الاتجاهات أن المهارات الأكثر قيمة في مجال تكنولوجيا المعلومات آخذة في التغير، مما يعني أنك ستحتاج إلى تحسين مهاراتك في التفكير النقدي.

لا تزال المعرفة التقنية العميقة مهمة، ولكن المزيج يميل نحو التفكير النظمي، والتعامل مع المخاطر، والتعاون، مدعومًا بالطلاقة في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بدلاً من الخوف منها.

المهارات التي يجب التركيز عليها

تكتسب هذه المهارات أهمية لأن أدوات الذكاء الاصطناعي تتعامل مع المهام الروتينية بينما يظل البشر مسؤولين عن النتائج.

يحتاج أصحاب العمل إلى متخصصين في تكنولوجيا المعلومات قادرين على تصميم بنى أساسية متينة، وتصحيح الأخطاء الفنية، والحفاظ على أمان الأنظمة حتى في حالة استخدام الأتمتة.

في الممارسة العملية، قد يعني ذلك استخدام مساعد برمجة لكتابة مسودة التغييرات، ثم إجراء اختبارات تحميل شخصية للحالات الحدية وأنماط الفشل. أو قد يعني ذلك قيادة مراجعات الحوادث التي تدرس المجالات التي ساعدت فيها الذكاء الاصطناعي أو لم تساعد فيها.

من العادات المفيدة تخصيص وقت كل أسبوع لتجربة الذكاء الاصطناعي في مهام حقيقية قمت بها مؤخرًا وتدوين ما نجح منها.

المهارات التي يجب التقليل من أهميتها أو التخلص منها

المهارات التي تعتمد بشكل أساسي على التنفيذ المتكرر أسهل في الأتمتة وأصعب في الدفاع عنها كأساس للمهنة.

ويشمل ذلك المهام التي يؤديها الذكاء الاصطناعي بالفعل بشكل جيد والتي لا تتطلب الكثير من المعلومات عن أنظمتك أو مستخدميك.

هنا، لا يكون هدفك هو التمسك بكل خطوة يدوية، بل تصميم الأتمتة حولها.

قم بتوثيق التدفقات المتكررة، ودمجها في البرامج النصية أو المساعدات الذكية، واحتفظ بملكية كيفية تكوين هذه الأدوات ومراقبتها.

هذا التغيير ينقلك من التنافس مع الأتمتة إلى اتخاذ قرار بشأن كيفية استخدامها.

التوقعات المهنية

لا تزال الصورة العامة للعمل في مجال تكنولوجيا المعلومات قوية. في الولايات المتحدة، من المتوقع أن تنمو الوظائف في مجال الكمبيوتر وتكنولوجيا المعلومات بوتيرة أسرع بكثير من المتوسط، مع حوالي 317,700 وظيفة شاغرة سنويًا ومتوسط أجر سنوي يبلغ 105,990 دولارًا، وفقًا لتوقعات مكتب إحصاءات العمل (BLS) للوظائف في مجال الكمبيوتر وتكنولوجيا المعلومات.

تشير الدراسات العالمية إلى أن حوالي 30 في المائة من أنشطة العمل يمكن أتمتتها، ولكن من المرجح أن يتم استبدال نسبة متواضعة فقط من إجمالي الوظائف، حيث تعوض الأدوار التكنولوجية الجديدة بعض الخسائر في مجالات أخرى.

يتم تحفيز الطلب من خلال الاستخدام المستمر للسحابة، وتهديدات الأمن السيبراني، ونمو البيانات، ومنتجات الذكاء الاصطناعي الجديدة في مختلف الصناعات. تضيف اللوائح التنظيمية وتوقعات العملاء ضغطًا من أجل موثوقية أعلى وحماية أفضل للبيانات.

تقلل الأتمتة من حجم بعض الأعمال الروتينية، ولكنها ترفع أيضًا التوقعات فيما يتعلق بوقت التشغيل والأمان والسرعة، وكلها أمور تتطلب وجود أشخاص ماهرين وراءها.

تظل الأجور مرتفعة في الوظائف التي يكون فيها الفشل مكلفًا أو خاضعًا للتنظيم، مثل المالية والرعاية الصحية والبنية التحتية الحيوية.

قد يكون الأمر أكثر سهولة عندما يتم تسليع العمل أو الاستعانة بمصادر خارجية بشكل كبير. الانتقال إلى مجالات أو أدوار معقدة تجمع بين تكنولوجيا المعلومات وملكية المنتجات أو الأعمال يمكن أن يحسن كل من الأجر والاستقرار.

تشمل المجالات التي تبدو أكثر مرونة هندسة الأمن، وهندسة SRE والمنصات، وأدوار منصات الذكاء الاصطناعي و AIOps، ووظائف تكنولوجيا المعلومات داخل القطاعات الخاضعة لرقابة صارمة.

كما تبرز المسارات المختلطة التي تجمع بين المهارات التقنية المتعمقة والحوكمة والتنسيق بين الفرق. لا يزال اختيار المجال المتخصص والقطاع ومستوى المسؤولية الذي تنمو فيه هو العامل الذي لا تزال تتحكم فيه.

ما هي الخطوة التالية

لا يمكنك منع اعتماد الذكاء الاصطناعي، ولكن يمكنك أن تقرر كيفية الاستجابة له. تتيح لك خطة عملية على مدى الـ 6 إلى 24 شهراً القادمة تقليل المخاطر واكتشاف الفرص الجديدة فور ظهورها.

1. استقر في دورك الحالي

ابدأ بدمج الذكاء الاصطناعي في العمل الذي تقوم به بالفعل. استخدم المساعدين في مسودات الأكواد أو ملخصات السجلات أو الردود على التذاكر، ثم قارن نتائجهم بنتائجك.

اسأل مديرك عن كيفية استخدام الفريق للذكاء الاصطناعي وتطوع للمشاركة في مشاريع تجريبية صغيرة حتى تظل على دراية بالقرارات.

2. طور مهاراتك

اختر موضوعًا أو موضوعين من الموضوعات ذات الأولوية التي تناسب مسارك المهني، مثل الهندسة المعمارية بالإضافة إلى أدوات الذكاء الاصطناعي، أو الأمن بالإضافة إلى السحابة. ثم قم بترسيخها في مشاريع حقيقية.

احرص على اكتساب مهارة جديدة على الأقل كل ثلاثة أشهر، وقم بتطبيقها في أحد أعمالك، واكتب ما تعلمته في مذكرة شخصية قصيرة.

3. اختر واختبر مجالًا متخصصًا مستقبليًا

انظر إلى المجالات المرنة مثل SRE أو الأمن أو هندسة المنصات أو عمليات الذكاء الاصطناعي واختر أحدها لاستكشافه. يمكنك متابعة مكالمة حادث أو المساعدة في تصميم أتمتة جديدة أو إنشاء لوحة تحكم AIOps صغيرة.

تعامل مع هذه التجارب على أنها تجارب تكشف عن مزيج المسؤوليات وأسلوب العمل الذي يناسبك.

يصف العديد من متخصصي تكنولوجيا المعلومات في منتصف حياتهم المهنية نمطًا مشابهًا. بدأوا باستخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات آمنة مثل التوثيق، ثم استخدموه في مهام أكثر أهمية مع اكتسابهم الثقة.

من خلال الجمع بين التجارب المستمرة والمعرفة العميقة بالنظام والمجال، حولوا القلق بشأن الذكاء الاصطناعي إلى سبب يجعل فرقهم تعتمد عليهم بشكل أكبر.

خاتمة

يعمل الذكاء الاصطناعي بالفعل على أتمتة أجزاء من أعمال تكنولوجيا المعلومات، خاصة الأجزاء المتكررة والتي يمكن التنبؤ بها.

في الوقت نفسه، يشير الطلب القوي على الأشخاص القادرين على تصميم الأنظمة وإدارة الحوادث وتأمين البيانات وإدارة استخدام الذكاء الاصطناعي إلى مستقبل يتميز بإعادة تشكيل الأدوار، وليس بالاختفاء الجماعي.

أفضل رهان لك هو التعامل مع الذكاء الاصطناعي كجزء من سلسلة الأدوات وبناء مهارات تفوقه، لا تنافسه.

إذا واصلت التعلم، وتقبلت الأتمتة بدلاً من مقاومتها، وتوجهت نحو المجالات المتخصصة المرنة، يمكنك أن تظل محوريًا في كيفية بناء المؤسسات للتكنولوجيا وتشغيلها.

الأسئلة المتكررة

نعم، إذا كنت تهدف إلى ما هو أبعد من المهام الضيقة. ركز على الأدوار التي تجمع بين البرمجة أو العمليات والهندسة المعمارية أو الأمن أو المعرفة بالمجال، واكتسب إجادة الذكاء الاصطناعي منذ البداية. لا يزال أصحاب العمل بحاجة إلى أشخاص يمكنهم تصميم أنظمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي والإشراف عليها.

يواجه محترفو تكنولوجيا المعلومات المبتدئون، الذين يتمثل عملهم في الغالب في البرمجة النمطية أو التذاكر الروتينية، ضغطًا أكبر من الأتمتة. أما كبار الموظفين الذين يصممون البنى التحتية ويقودون الحوادث ويديرون الأمن أو الامتثال، فلا يزال الطلب عليهم قويًا لأنهم يتحملون مسؤوليات لا يستطيع الذكاء الاصطناعي تحملها.

توقع أن يتحول دورك نحو تصميم الأتمتة وضبط التنبيهات والتعامل مع الحوادث المعقدة. تطوع لتولي مسؤولية سير عمل الذكاء الاصطناعي ودلائل الإجراءات. بهذه الطريقة، ستنتقل إلى عمل ذي قيمة أعلى بدلاً من انتظار شخص آخر ليتولى مسؤولية الأنظمة الجديدة.

تختلف أنماط المخاطر. قد تقوم الأسواق الأصغر بتعهيد المزيد من الأعمال الروتينية، ولكنها تحتاج أيضًا إلى خبراء محليين للأنظمة الخاضعة للتنظيم أو القديمة أو المخصصة التي يصعب أتمتتها أو نقلها إلى الخارج. يساعد بناء المعرفة بالمجال والمهارات المختلطة أينما كنت.

إذا كنت تستمتع بتخطيط السباقات السريعة، وقيادة مكالمات الحوادث، وتشكيل خرائط الطريق أكثر من التنفيذ البحت، فقد حان الوقت. ابدأ في استهداف الأدوار المختلطة مثل هندسة المنصات، أو SRE، أو ملكية المنتجات التقنية التي تعيد استخدام خلفيتك التقنية مع إضافة المزيد من المسؤولية الاستراتيجية.