تحتاج هذه الفكرة إلى بعض التوضيح. لا توجد إجابة جاهزة حول أي المهارات تقع ضمن نسبة الـ90%، وأيها يبقى ضمن نسبة الـ10%. المسألة ما زالت في منطقة الاستكشاف، ضمن منطق التجربة والتوسيع والاستخلاص. والطريقة الوحيدة لمعرفة ذلك هي تجربة عدد كبير من الأفكار، ولو بقدر صغير في كل مرة.
أما سبب القول إن 90% من المهارات أصبحت بلا قيمة اقتصادية، فهو قائم على ملاحظة تحولات واضحة في بعض التجارب العملية. ففي تمرين بسيط على تحسين الصياغة، يمكن أخذ جملة صحيحة من حيث المعنى وتحويلها إلى صياغة أقوى وأكثر جذبًا عبر سلسلة من التعديلات: تبسيط المعنى، اختيار عبارة مباشرة، ثم استبدال الأفعال الضعيفة بأفعال أكثر حيوية. مثلًا، يمكن أن تتحول عبارة مثل “أود أن” إلى “أتوق إلى”.
لكن بعد ظهور أدوات مثل ChatGPT، أصبح من الواضح أن هذه العملية نفسها يمكن تنفيذها بسرعة كبيرة وبجودة قريبة جدًا، وربما أفضل في بعض الحالات. أي شخص يعرف كيف يطلب من الأداة ما يريد يستطيع الحصول على نتيجة مشابهة. وهنا تظهر أهمية نسبة الـ10% المتبقية: ليست في تنفيذ المهمة نفسها، بل في معرفة ما يجب طلبه، وكيفية توجيه الأداة، وكيفية الحكم على جودة النتيجة.
لقد كانت مهارة ترتيب الكلمات وصياغة الجمل بطريقة جيدة مهارة ذات قيمة واضحة في السابق، خصوصًا لمن يمتلك قدرة أعلى من المتوسط في الكتابة أو التحرير. أما الآن، فقد تراجعت القيمة التفاضلية لهذه المهارة وحدها، لأن كثيرين باتوا قادرين على إنتاج نصوص جيدة بمساعدة الذكاء الاصطناعي. لم تعد القدرة على “صياغة الكلام” وحدها كافية لإنتاج قيمة اقتصادية كما كانت من قبل.
أما سبب القول إن 90% من المهارات أصبحت بلا قيمة اقتصادية، فهو قائم على ملاحظة تحولات واضحة في بعض التجارب العملية. ففي تمرين بسيط على تحسين الصياغة، يمكن أخذ جملة صحيحة من حيث المعنى وتحويلها إلى صياغة أقوى وأكثر جذبًا عبر سلسلة من التعديلات: تبسيط المعنى، اختيار عبارة مباشرة، ثم استبدال الأفعال الضعيفة بأفعال أكثر حيوية. مثلًا، يمكن أن تتحول عبارة مثل “أود أن” إلى “أتوق إلى”.
لكن بعد ظهور أدوات مثل ChatGPT، أصبح من الواضح أن هذه العملية نفسها يمكن تنفيذها بسرعة كبيرة وبجودة قريبة جدًا، وربما أفضل في بعض الحالات. أي شخص يعرف كيف يطلب من الأداة ما يريد يستطيع الحصول على نتيجة مشابهة. وهنا تظهر أهمية نسبة الـ10% المتبقية: ليست في تنفيذ المهمة نفسها، بل في معرفة ما يجب طلبه، وكيفية توجيه الأداة، وكيفية الحكم على جودة النتيجة.
لقد كانت مهارة ترتيب الكلمات وصياغة الجمل بطريقة جيدة مهارة ذات قيمة واضحة في السابق، خصوصًا لمن يمتلك قدرة أعلى من المتوسط في الكتابة أو التحرير. أما الآن، فقد تراجعت القيمة التفاضلية لهذه المهارة وحدها، لأن كثيرين باتوا قادرين على إنتاج نصوص جيدة بمساعدة الذكاء الاصطناعي. لم تعد القدرة على “صياغة الكلام” وحدها كافية لإنتاج قيمة اقتصادية كما كانت من قبل.
وينطبق الأمر نفسه على كثير من المهارات التي كانت نافعة في العمل والاستشارات والخدمات المهنية. فعدد كبير منها أصبح قابلًا للاستنساخ بدرجة كبيرة عبر الأدوات الجديدة. في المقابل، توجد مهارات أخرى أقل قابلية للاستبدال، مثل المهارات اليدوية أو الحسية أو المرتبطة بالحضور المادي، لكنها ليست دائمًا ذات قيمة مباشرة في سياقات العمل المعرفي أو الاستشاري.
تسير الثورات التكنولوجية عادة عبر مسارين أساسيين: أولًا، تخفيض جذري لتكلفة شيء كان مكلفًا في السابق؛ وثانيًا، اكتشاف القيمة الجديدة في الشيء الذي أصبح رخيصًا فجأة. الكتابة، والتلخيص، والتحرير، وتوليد الأفكار، وصناعة النماذج الأولية، كلها أمور كانت تحتاج وقتًا وجهدًا وخبرة. أما الآن، فقد أصبحت أرخص وأسرع وأكثر إتاحة.
وهذا لا يعني أن أدوات الذكاء الاصطناعي مثالية أو أن نتائجها دائمًا ممتازة. الاعتراض الشائع يقول إن ChatGPT ليس جيدًا بما يكفي. لكن الثورات التكنولوجية لا تُقاس فقط بالمستوى الحالي، بل بمعدل التحسن. إذا كانت مهارة بشرية تتحسن ببطء، بينما تتحسن أداة جديدة بسرعة كبيرة، فالمسألة تصبح مسألة وقت قبل أن تتجاوز الأداة جزءًا واسعًا من القدرات البشرية في تلك المهام.
لذلك، لم يعد السؤال المهم هو: هل يستطيع الذكاء الاصطناعي أداء هذه المهمة الآن بشكل كامل؟ بل: ما السرعة التي يتحسن بها؟ وما المهارات التي ستبقى ذات قيمة عندما تصبح المهام التنفيذية العادية رخيصة ومتاحة للجميع؟
الخطوة التالية هي التجريب الواسع. يجب اختبار أكبر عدد ممكن من الاستخدامات: الكتابة، التحرير، التصميم، التلخيص، التخطيط، البرمجة، التحليل، وصناعة الأفكار. ومن خلال التجربة فقط يمكن معرفة ما الذي ما زال ينتج قيمة حقيقية، وما الذي أصبح مجرد مهارة قابلة للاستبدال أو التقليد بسهولة.
تسير الثورات التكنولوجية عادة عبر مسارين أساسيين: أولًا، تخفيض جذري لتكلفة شيء كان مكلفًا في السابق؛ وثانيًا، اكتشاف القيمة الجديدة في الشيء الذي أصبح رخيصًا فجأة. الكتابة، والتلخيص، والتحرير، وتوليد الأفكار، وصناعة النماذج الأولية، كلها أمور كانت تحتاج وقتًا وجهدًا وخبرة. أما الآن، فقد أصبحت أرخص وأسرع وأكثر إتاحة.
وهذا لا يعني أن أدوات الذكاء الاصطناعي مثالية أو أن نتائجها دائمًا ممتازة. الاعتراض الشائع يقول إن ChatGPT ليس جيدًا بما يكفي. لكن الثورات التكنولوجية لا تُقاس فقط بالمستوى الحالي، بل بمعدل التحسن. إذا كانت مهارة بشرية تتحسن ببطء، بينما تتحسن أداة جديدة بسرعة كبيرة، فالمسألة تصبح مسألة وقت قبل أن تتجاوز الأداة جزءًا واسعًا من القدرات البشرية في تلك المهام.
لذلك، لم يعد السؤال المهم هو: هل يستطيع الذكاء الاصطناعي أداء هذه المهمة الآن بشكل كامل؟ بل: ما السرعة التي يتحسن بها؟ وما المهارات التي ستبقى ذات قيمة عندما تصبح المهام التنفيذية العادية رخيصة ومتاحة للجميع؟
الخطوة التالية هي التجريب الواسع. يجب اختبار أكبر عدد ممكن من الاستخدامات: الكتابة، التحرير، التصميم، التلخيص، التخطيط، البرمجة، التحليل، وصناعة الأفكار. ومن خلال التجربة فقط يمكن معرفة ما الذي ما زال ينتج قيمة حقيقية، وما الذي أصبح مجرد مهارة قابلة للاستبدال أو التقليد بسهولة.
ملحق
فيما يلي ملحق مترجم يضم اقتباسًا من تجربة شخصية يروي فيها أحد الكتّاب انطباعه الأول بعد استخدام ChatGPT، وكيف دفعه ذلك إلى إعادة التفكير في قيمة مهاراته المهنية. لا يُقدَّم النص بوصفه موقفًا نهائيًا، بل كمدخل تأملي لفهم التحولات التي تفرضها أدوات الذكاء الاصطناعي على العمل والمهارات.
ومن اللافت أن المقالين كلاهما يمدحان ChatGPT، رغم أنهما يفترض أن يتبنيا موقفين متعارضين. يبدو أنه مسوّق ذكي.
ومن اللافت أن المقالين كلاهما يمدحان ChatGPT، رغم أنهما يفترض أن يتبنيا موقفين متعارضين. يبدو أنه مسوّق ذكي.
بوصفي شخصًا قضى عقودًا في صناعة تطوير البرمجيات، فقد شاهدت نصيبي من التقنيات والاتجاهات الجديدة وهي تظهر ثم تختفي. ومع ذلك، عندما سمعت لأول مرة عن ChatGPT، كنت مترددًا في تجربته. لم يكن السبب أنني أعارض التقنيات أو الأدوات الجديدة، بل كنت متشككًا في الكيفية التي يمكن أن تفيد بها نماذج اللغة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي عملي فعلًا كمطور برمجيات.
لكن بعد أن منحت ChatGPT فرصة أخيرًا، يمكنني القول إنني أفهم الآن لماذا كنت مترددًا في تجربته منذ البداية. الحقيقة أن تقنية الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT تمتلك القدرة على إحداث تحول جذري في قيمة مهاراتنا كمطورين.
في تجربتي، يتطلب تطوير البرمجيات مجموعة واسعة من المهارات، من حل المشكلات والتفكير النقدي إلى البرمجة واكتشاف الأخطاء وإصلاحها. ولسنوات طويلة، اعتمدت على خبرتي في هذه المجالات من أجل تقديم منتجات برمجية عالية الجودة لعملائي.
لكن مع صعود تقنية الذكاء الاصطناعي، بدأت أرى تحولًا في قيمة هذه المهارات. فالواقع أن جوانب كثيرة من تطوير البرمجيات، مثل إكمال الشيفرة وحتى إصلاح الأخطاء، يمكن الآن أتمتتها أو تعزيزها بأدوات ذكاء اصطناعي مثل ChatGPT. وهذا يعني أن قيمة 90% من مهاراتي انخفضت إلى صفر دولار.
في البداية، كان هذا الإدراك محبطًا. فقد بنيت مسيرتي المهنية على مجموعة من المهارات التي أصبحت الآن مهددة بأن يجعلها الذكاء الاصطناعي قديمة أو غير ذات قيمة. لكن بعد مزيد من التفكير، بدأت أرى هذا التحول في القيمة بوصفه فرصة لإعادة ضبط مهاراتي، واستثمار الـ10% المتبقية بطريقة جديدة.
وبدلًا من النظر إلى صعود الذكاء الاصطناعي بوصفه تهديدًا لمسيرتي المهنية، أصبحت أراه فرصة لتعزيز مهاراتي وتقديم قيمة أكبر لعملائي. فمن خلال تبنّي أدوات ذكاء اصطناعي مثل ChatGPT، يمكن أتمتة المهام الروتينية، وتركيز الجهد على المجالات التي يمكن أن تتألق فيها الخبرة والإبداع فعلًا.
على سبيل المثال، يمكن أن يكون ChatGPT مفيدًا جدًا في العصف الذهني لإيجاد حلول جديدة للمشكلات المعقدة. فالمطور يواجه كثيرًا تحديات تتطلب التفكير خارج الصندوق والتوصل إلى حلول إبداعية. وباستخدام ChatGPT، يمكن إدخال توجيه أو سؤال والحصول على عشرات الردود الفريدة التي تساعد على تجاوز الانسداد الإبداعي وتقديم حلول أكثر ابتكارًا.
وبالمثل، يمكن استخدام ChatGPT لتحليل قواعد الشيفرة المعقدة وفهمها. فالمطور يُكلَّف كثيرًا بمراجعة قواعد شيفرة كبيرة وتصحيح أخطائها. وباستخدام ChatGPT، يمكن إدخال استفسار والحصول على معلومات ذات صلة خلال ثوانٍ، بما يساعد على فهم أكثر قواعد الشيفرة تعقيدًا والتنقل داخلها بسرعة.
لكن ربما تكون الفرصة الأكثر إثارة التي تقدمها تقنية الذكاء الاصطناعي هي القدرة على التعاون مع مطورين آخرين وتبادل المعرفة بسرعة أكبر من أي وقت مضى. فمن خلال ChatGPT، يمكن للمطورين إدخال أسئلة أو توجيهات وتلقي ردود ذات صلة من مطورين آخرين حول العالم في الوقت الحقيقي. وهذا يعني أنه يمكن الاستفادة من المعرفة الجماعية للصناعة وتقديم قيمة أكبر للعملاء.
في الختام، رغم أن التردد كان حاضرًا في البداية تجاه تجربة ChatGPT، فإن القيمة التي يمكن أن تقدمها تقنية الذكاء الاصطناعي لعالم تطوير البرمجيات أصبحت واضحة الآن. ومع أن قيمة بعض المهارات قد تكون في تراجع، فإن فرصة استثمار الـ10% المتبقية بطرق جديدة ومبتكرة هائلة. ومن خلال تبنّي أدوات ذكاء اصطناعي مثل ChatGPT، يمكن العمل بذكاء أكبر لا بجهد أكبر، وتقديم قيمة أكبر للعملاء وللصناعة ككل.
بوصفي شخصًا قضى عقودًا في صناعة تطوير البرمجيات، لديّ منظور مختلف قليلًا حول قيمة أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT. فمع أنني أوافق على أن هذه الأدوات يمكن أن تكون قوية للغاية، وأن تقدم مجموعة واسعة من الفوائد، فإنني لا أعتقد أنها تجعل 90% من مهاراتنا بلا قيمة.
في الواقع، أعتقد أن مهاراتنا كمطوري برمجيات أصبحت أكثر قيمة من أي وقت مضى. فبينما تستطيع أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT بالتأكيد أتمتة المهام الروتينية ومساعدتنا على أن نكون أكثر كفاءة، فإنها لا تستطيع أبدًا أن تحل محل الإبداع والخبرة البشريين الضروريين لتقديم منتجات برمجية عالية الجودة.
في جوهرها، تتطلب مشاريع تطوير البرمجيات فهمًا عميقًا للأنظمة المعقدة، والقدرة على التفكير النقدي والإبداعي في كيفية حل المشكلات. وهذه مهارات لا يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي أن تستبدلها.
علاوة على ذلك، فإن أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT لا تكون جيدة إلا بقدر جودة البيانات التي استُخدمت في تدريبها. وهذا يعني أنها ليست معصومة من الخطأ، ويمكن أن تنتج أحيانًا نتائج غير صحيحة أو غير مكتملة. وبصفتنا مطوري برمجيات، تقع علينا مسؤولية مراجعة مخرجات هذه الأدوات والتحقق منها دائمًا، للتأكد من أنها دقيقة ومناسبة للمهمة المطروحة.
إضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤدي استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT أحيانًا إلى تراجع في الإبداع والابتكار. فإذا اعتمدنا اعتمادًا مفرطًا على هذه الأدوات في حل المشكلات، فقد نفوّت فرصًا للتفكير خارج الصندوق والتوصل إلى حلول مبتكرة حقًا.
في تجربتي، فإن أكثر مشاريع تطوير البرمجيات نجاحًا هي تلك التي تقودها تركيبة تجمع بين الإبداع والخبرة البشريين من جهة، والاستخدام الكفؤ لأدوات مثل ChatGPT من جهة أخرى. وبدلًا من النظر إلى صعود تقنية الذكاء الاصطناعي بوصفه تهديدًا لمهاراتنا، ينبغي أن نراه فرصة لتعزيز قدراتنا كمطوري برمجيات وتوسيعها.
وبدلًا من السماح لمهاراتنا بأن تصبح قديمة أو بلا قيمة، ينبغي أن نركز على إيجاد طرق لدمج أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT في عملنا بطريقة تكمل خبرتنا وإبداعنا البشريين. وبذلك، يمكننا أن نعمل بكفاءة وفعالية أكبر، مع الاستمرار في تقديم منتجات برمجية عالية الجودة تلبي احتياجات عملائنا.
في الختام، مع احترامي لرأي من يعتقدون أن أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT تجعل 90% من مهاراتنا بلا قيمة، فإنني أرى أن هذا تبسيط مفرط للقيمة التي نقدمها لصناعة تطوير البرمجيات. فمع أن الذكاء الاصطناعي يمكن بالتأكيد أن يكون أداة قوية لتعزيز عملنا، فإنه لا يستطيع أن يحل محل الإبداع البشري، والخبرة، والتفكير النقدي الضروري لتقديم منتجات برمجية استثنائية فعلًا. وبصفتنا مطوري برمجيات، ينبغي أن نتبنى قوة أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، مع الاعتراف في الوقت نفسه بالقيمة الفريدة التي نحملها إلى الطاولة.