«جارتنر»: الذكاء الاصطناعي سيوفر 2 مليون وظيفة جديدة في 2020
قالت مؤسسة الدراسات والأبحاث العالمية «جارتنر» إن عام 2020 سيشكل عاماً محورياً بالنسبة لديناميكيات التوظيف المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، خصوصاً مع تحول الذكاء الاصطناعي AI إلى حافز إيجابي فيما يخص البحث عن العمل.
ومن المتوقع أن تتنوع الوظائف التي يمكن أن تتأثر بتوجهات الذكاء الاصطناعي بحسب قطاعاتها، حيث ستشهد وظائف الرعاية الصحية والقطاع العام وقطاع التعليم طلباً متزايداً ومستمراً خلال العام 2019، في حين تتأثر وظائف قطاع التصنيع سلباً بشكل كبير خلال العام نفسه. واعتباراً من بداية العام 2020، ستشهد فرص العمل المرتبطة بالذكاء الاصطناعي انتعاشاً إيجابياً لتصل أعدادها إلى 2 مليون وظيفة جديدة بحلول عام 2025.
وأشارت «جارتنر» إلى أنه بحلول عام 2022، واحد من كل خمسة عمّال ممن تقع على عاتقهم المهام غير الروتينية سوف يعتمدون على الذكاء الاصطناعي لتنفيذ عملهم. موضحة أنه تم بالفعل الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتنفيذ المهام كثيرة التكرار، بحيث يمكن تحليل كميات كبيرة من الملاحظات والقرارات لتحديد نماذج العمل. كما أن تطبيق الذكاء الاصطناعي لتنفيذ الأعمال الأقل روتينية، التي تُعد أكثر تنوعاً بسبب قلة تكرارها، سوف يبدأ قريباً بتحقيق فوائد كبيرة للغاية. فمن الملاحظ أن الذكاء الاصطناعي المُطبق على الأعمال غير الروتينية هو أكثر عرضة لمساعدة البشر في تنفيذ أعمالهم بدلاً من استبدالهم بشكل كامل، حيث يمكن للعمل المشترك بين البشر والآلات أن يقدم فعالية أكبر بدلاً من عمل البشر أو الآلات القائمة على الذكاء الاصطناعي بشكل منفرد.
ولفتت «جارتنر» إلى أن تعزيز الذكاء الاصطناعي سيولد 2.9 تريليون دولار ضمن قطاع الأعمال في عام 2021 كما سيستعيد 6.2 مليار ساعة من إنتاجية العمّال، في حين أن العديد من القطاعات ستشهد قيمة أكبر لأعمالها المتنامية من خلال الذكاء الاصطناعي، إلا أن قطاع التصنيع سيحصل على حصة كبيرة للغاية من فرص تعزيز العمليات ككل. حيث ستؤدي عمليات الأتمتة إلى تحقيق وفورات كبيرة في التكاليف، بالإضافة إلى أن التخلص من مشكلات سلاسل القيمة سيزيد من الإيرادات بشكل أكبر. على سبيل المثال تحسين سلاسل الإمداد وأنشطة الوصول إلى الأسواق.
كل ما يتعلق بالاستثمار والاقتصاد والأسعار
«جارتنر»: الذكاء الاصطناعي سيوفر 2 مليون وظيفة جديدة في 2020
via عيون الحدث http://ift.tt/2CPv1hS
0 تعليقات الايميل: