الذكاء الاصطناعي والأتمتة يعيدان تشكيل صناعة التكنولوجيا، مما يؤثر على الوظائف والتعويضات
وفقًا لتقارير حديثة، يتسبب التقدم السريع للذكاء الاصطناعي والأتمتة في تحولات كبيرة في صناعة التكنولوجيا، مما يؤثر على فرص العمل واستراتيجيات التعويضات. ففي حين تشهد شركات الذكاء الاصطناعي ارتفاعًا في التقييمات، فإن الطلب على أدوار برمجة الكمبيوتر التقليدية آخذ في الانخفاض، ويعيد أصحاب العمل التفكير في نماذج التعويضات.
ذكرت مجلة Fortune أن توظيف مبرمجي الكمبيوتر في الولايات المتحدة انخفض إلى أدنى مستوى له منذ عام 1980، حيث تقوم الشركات بشكل متزايد بأتمتة المهام. تستخدم بعض الشركات، مثل Anthropic، بالفعل الذكاء الاصطناعي لتلبية 100٪ من احتياجاتها في مجال البرمجة. اعترفت Yamini Rangan، الرئيسة التنفيذية لشركة HubSpot، وهي شركة برمجيات بقيمة 15 مليار دولار، بأنها لا تعرف كيف ستبدو الوظائف في مستقبل يعتمد على الذكاء الاصطناعي، حتى في غضون عامين فقط. وقالت Rangan في بودكاست Silicon Valley Girl: "مع تطور الأمور كل عقد، ستظهر وظائف جديدة". "لا يمكنك حتى التخطيط لوظيفة ستكون موجودة بعد 10 سنوات من الآن، أو 20 سنة من الآن، أو حتى خمس سنوات من الآن."
استجابة لهذه التغييرات، يتخلى العديد من أصحاب العمل عن الزيادات في الأجور القائمة على الجدارة لصالح "زيادات زبدة الفول السوداني"، وهي زيادات موحدة في الأجور تشمل الجميع، حسبما ذكرت مجلة Fortune. وفقًا لتقرير Payscale، يخطط حوالي 44٪ من أصحاب العمل لتقديم زيادات موحدة في الأجور في عام 2026. تقوم حوالي 16٪ من المؤسسات بتطبيق هذه الزيادات حديثًا، وتوظف 9٪ بالفعل هذه الاستراتيجية، وتدرسها 18٪ أخرى هذا العام. أفاد حوالي 56٪ من الشركات الأفضل أداءً أنها ستنفذ زيادات زبدة الفول السوداني.
هناك مجال آخر يشهد تحولًا كبيرًا وهو أنظمة الاسترجاع المعزز بالتوليد (RAG). سارعت المؤسسات إلى تبني RAG لترسيخ نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في البيانات المسجلة الملكية، حسبما ذكرت VentureBeat. ومع ذلك، تكتشف العديد من المؤسسات أن الاسترجاع أصبح اعتمادًا أساسيًا للنظام، بدلاً من كونه ميزة إضافية لاستنتاج النموذج. يمكن أن تنتقل الإخفاقات في الاسترجاع مباشرة إلى مخاطر الأعمال، مما يقوض الثقة والامتثال والموثوقية التشغيلية.
كتب Dippu Kumar Singh في VentureBeat أن العديد من المؤسسات قد نشرت شكلاً من أشكال RAG، لكن الواقع كان مخيبًا للآمال، خاصة بالنسبة للصناعات التي تعتمد على الهندسة الثقيلة. غالبًا ما يكمن الفشل في المعالجة المسبقة، حيث تتعامل خطوط أنابيب RAG القياسية مع المستندات كسلاسل نصية مسطحة، باستخدام تجزئة ذات حجم ثابت تدمر منطق الأدلة الفنية. كتب Singh: "إنهم يقطعون الجداول إلى نصفين، ويفصلون التسميات التوضيحية عن الصور، ويتجاهلون التسلسل الهرمي المرئي للصفحة".
تسلط هذه التحولات الضوء على حاجة الشركات إلى التكيف مع المشهد المتغير للذكاء الاصطناعي والأتمتة. مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، يجب على الشركات الاستثمار في بنية تحتية قوية للاسترجاع والنظر في استراتيجيات تعويضات جديدة للحفاظ على قدرتها التنافسية والاحتفاظ بالمواهب.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment