رئيس "زوهو": الذكاء الاصطناعى لا يستبدل مهندسينا بل يزيد إنتاجيتهم

في ظل تصاعد الجدل حول إمكانية استبدال الذكاء الاصطناعي للوظائف في قطاع التكنولوجيا، جاءت تصريحات الرئيس التنفيذى لشركة Zoho، ماني فيمبو، لتبث روح التفاؤل لدى مهندسى البرمجيات.

وفي حوار مع India Today Tech، أكد فيمبو أن الذكاء الاصطناعى لن يحل محل مهندسى الشركة في الوقت الراهن، موضحًا أن الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تُستخدم حاليًا لتعزيز الإنتاجية، وليس للإلغاء الوظيفي. وقال:"إذا طلبت من النظام تلخيص صفقة أو إنشاء محتوى، يمكنه فعل ذلك جيدًا. لكن استبدال دور بشري بالكامل؟ لا أظن أن الذكاء الاصطناعي وصل لتلك المرحلة بعد".

وأشار أيضًا إلى أن زوهو لم تُقلص أي من وظائفها بسبب الذكاء الاصطناعي، بل على العكس، تخطط لتوظيف المزيد من مهندسي الدعم الفنى، استجابةً لزيادة حجم الطلبات والدعم التقني.

تصريحات فيمبو جاءت خلال حدث Zoholics في مدينة بنغالور، حيث كشفت الشركة عن نموذج لغوي كبير جديد يحمل اسم Zia، يُعد أول نموذج ذكاء اصطناعي مؤسسي محلي في الهند. هذا النموذج يتوفر بثلاثة أحجام (1.3 مليار، 2.6 مليار، و7 مليار معامل)، ويُستخدم لأداء مهام مثل استخراج البيانات المنظمة، التلخيص، والبرمجة بالاعتماد على الأوامر النصية.

من جانبه، أوضح رامبراكاش رامامورثي، مدير الذكاء الاصطناعي في زوهو، أن الشركة تستخدم داخليًا جميع أدوات الذكاء الاصطناعي قبل طرحها للعملاء، مؤكدًا على أن الأثر الإيجابي لتلك الأدوات ملموس وفعلي، وأضاف: “كموظف جديد، إذا كنت بحاجة لمعرفة استمارة طلب الرعاية الليلية، سابقًا كان عليك سؤال شخص أو مديرك، اليوم، لدينا روبوتات داخلية ترشدك مباشرة".

كما أشار إلى أن الذكاء الاصطناعي ساهم في رفع كفاءة العمل لدى موظفي الدعم الفني والمبيعات، حيث بات بإمكان موظف الدعم مثلًا التعامل مع 25 طلبًا يوميًا بدلاً من 20، أي زيادة في الإنتاجية بنسبة 20%.

وعند سؤاله حول تأثير الذكاء الاصطناعي على سياسات التوظيف في زوهو، أجاب رامامورثي بالنفي القاطع، مشددًا على أن الشركة ما تزال توظف بنشاط وترى الذكاء الاصطناعي كأداة مساعدة، لا كبديل للبشر.

لكن رغم النجاحات، تعترف زوهو بوجود تحديات حقيقية تواجه الشركات الهندية في تطوير نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة مثل Zia. وأبرز تلك التحديات، حسب رامامورثي، تشمل:

1. القدرة الحاسوبية (Compute): “الحصول على موارد معالجة متقدمة مكلف جدًا، وهناك تأخيرات في التوريد تصل لستة أشهر، إلى جانب قيود على استيراد وحدات المعالجة الرسومية في الهند.”
2. توافر البيانات: “بينما تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي الاستهلاكي على بيانات وفيرة من المستخدمين، فإن الشركات لا يمكنها بسهولة مشاركة بياناتها الحساسة، مما يعيق تدريب النماذج المؤسسية."

3. إدارة التوقعات: “التضخيم الإعلامي لتقنيات الذكاء الاصطناعي يؤدي إلى فهم خاطئ لإمكاناتها، فالأمر ليس ذكاءً حقيقيًا بعد، والتوقعات المبالغ فيها تُعد تحديًا بحد ذاته.”