في ظل الجدل المتصاعد حول دور الذكاء الاصطناعي في استبدال الوظائف بقطاع التكنولوجيا، جاءت تصريحات ماني فيمبو، الرئيس التنفيذي لشركة زوهو، لتعكس تفاؤلاً كبيراً لدى مهندسي البرمجيات. وفي حوار له مع India Today Tech، أكد فيمبو أن الذكاء الاصطناعي لن يحل محل مهندسي الشركة في الوقت الحالي، موضحًا أن الأدوات التي تعتمد عليه تُستخدم لتعزيز الإنتاجية بدلاً من الإلغاء الوظيفي، وقال: “إذا طلبت من النظام تلخيص صفقة أو إنشاء محتوى، يمكنه فعل ذلك بشكل جيد، لكن استبدال دور بشري بالكامل؟ لا أظن أن الذكاء الاصطناعي وصل لتلك المرحلة بعد”.
وأشار فيمبو إلى أن زوهو لم تخفض عدد الوظائف بسبب استخدام الذكاء الاصطناعي، بل على العكس، تخطط لتوظيف المزيد من مهندسي الدعم الفني استجابةً لزيادة حجم الطلبات والدعم التقني. جاءت تصريحات فيمبو خلال حدث Zoholics في مدينة بنغالور، حيث أعلنت الشركة عن نموذج لغوي جديد يحمل اسم Zia، الذي يُعد أول نموذج ذكاء اصطناعي مؤسسي محلي في الهند، ويتوفر بثلاثة أحجام تستخدم لأداء مختلف المهام مثل استخراج البيانات والتلخيص والبرمجة بالاعتماد على الأوامر النصية.
من جانبه، أوضح رامبراكاش رامامورثي، مدير الذكاء الاصطناعي في زوهو، أن الشركة تستخدم جميع أدوات الذكاء الاصطناعي داخلياً قبل طرحها للعملاء، مؤكدًا أن الأثر الإيجابي لتلك الأدوات ملموس، 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 أسهم في زيادة كفاءة موظفي الدعم الفني والمبيعات، حيث أصبح بإمكان موظف الدعم التعامل مع 25 طلبًا يوميًا بدلاً من 20، مما يحقق زيادة في الإنتاجية بنسبة 20%.
وعند سؤاله عن تأثير الذكاء الاصطناعي على سياسات التوظيف في زوهو، أكد رامامورثي أن الشركة لا تزال توظف بنشاط، وتعتبر الذكاء الاصطناعي أداة مساعدة وليس بديلاً للبشر. لكن ورغم النجاحات المحققة، تعترف زوهو بوجود تحديات تواجه الشركات الهندية في تطوير نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة مثل Zia. أبرز تلك التحديات تشمل القدرة الحاسوبية، حيث يعد الحصول على موارد معالجة متقدمة مكلفًا، وهناك تأخيرات في التوريد تصل إلى ستة أشهر، بالإضافة إلى قيود على استيراد وحدات المعالجة الرسومية في الهند.
كما أن توافر البيانات يمثل تحدياً، فبينما تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات وفيرة من المستخدمين، فإن الشركات لا تستطيع مشاركة بياناتها الحساسة بسهولة، مما يعوق تدريب النماذج المؤسسية. إدارة التوقعات أيضًا تعد من المهمات الصعبة، إذ يؤدي التضخيم الإعلامي لتقنيات الذكاء الاصطناعي إلى فهم خاطئ لإمكاناتها، فالأمر ليس ذكاءً حقيقياً بعد والتوقعات المبالغ فيها تُعتبر تحديًا بحد ذاتها.