في سباق نحو المستقبل: كيف تحتضن دولة الإمارات العربية المتحدة الذكاء الاصطناعي بينما تكافح الهند من أجل المواهب

قادت دولة الإمارات العربية المتحدة تبني الذكاء الاصطناعي على مستوى العالم في أوائل عام 2026، حيث يستخدم 70.1% من البالغين في سن العمل أدوات الذكاء الاصطناعي وفقًا لتقرير مايكروسوفت العالمي لانتشار الذكاء الاصطناعي للربع الأول من عام 2026. يتسارع اعتماد الذكاء الاصطناعي في الشمال العالمي بمعدل ضعف وتيرة اعتماده في الجنوب العالمي، مما يؤدي إلى تفاقم الفجوة التكنولوجية الآخذة في الاتساع. واحدة مدفوعة بالتحديات النظامية حول الوصول إلى النماذج الرائدة والكهرباء والاتصال بالإنترنت والمهارات الرقمية. على الرغم من الوعي المتزايد بالذكاء الاصطناعي من خلال قمة تأثير الذكاء الاصطناعي في الهند، تحتل الهند المرتبة 64 على مستوى العالم بمعدل اعتماد يبلغ 17.6%، مما يعزز الرسالة الرئيسية لتقرير بروكينجز المتمثلة في النظر إلى نشر الذكاء الاصطناعي باعتباره تحديًا سياسيًا متعمدًا بدلاً من تركه لقوى السوق.

(قم بالتسجيل في THEdge، النشرة الإخبارية التعليمية الأسبوعية لصحيفة The Hindu.)

الهند لديها مستخدمين للذكاء الاصطناعي. إنها تحتاج إلى بناة الذكاء الاصطناعي

يُنتج النظام البيئي للتدريب في الهند أشخاصًا يستخدمون الذكاء الاصطناعي، وليس أشخاصًا يقومون ببنائه. يعمل أكثر من 90% من الموظفين الهنود بالفعل باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، ومع ذلك وجدت دراسة أجرتها شركة Quess Corp نقصًا بنسبة 82.9% في مهارات GenAI الأعمق اللازمة لأخذ النماذج إلى الإنتاج. يتم دفع هذه الفجوة بشكل جيد: وجد تقرير Scaler’s India AI Workforce Report 2026، الذي تم تقييمه بشكل مستقل بواسطة B2K Analytics، أن متوسط ​​الرواتب لخريجي برامجها قد تضاعف إلى 20 ألف روبية، أي ارتفاع بنسبة 104%، مع تصفية الربع الأعلى بمبلغ 45 ألف روبية.

الطلب يتحرك بنفس الطريقة. إن دور الذكاء الاصطناعي الأسرع نموًا هو مهندس منتشر إلى الأمام، والذي يربط النماذج بسير عمل الأعمال الحقيقي، ويختبر ما إذا كانت تؤدي عملها، ويبقيها قيد التشغيل في الإنتاج. ارتفعت التعيينات العالمية لهؤلاء المهندسين، برواتب تتراوح بين 150-500 ألف دولار أمريكي، بنسبة 800% تقريبًا خلال عام 2025، لكن المعروض في الهند، بحوالي 250 وظيفة مفتوحة، يظل ضئيلًا. تضيف الهند مستخدمي الذكاء الاصطناعي بسرعة وتبني عددًا قليلاً جدًا من المهندسين الذين يمكنهم تشغيل هذه النماذج.

تقييد الوصول إلى البنية التحتية للنشر

يعتمد النشر على الوصول، ويتم تشديد الوصول. إن ضوابط التصدير الأمريكية على الرقائق المتقدمة والقيود المفروضة على الوصول إلى النماذج الحدودية تعني أن القوى العاملة المدربة فقط على استدعاء النماذج المستوردة من خلال واجهة برمجة التطبيقات تمتلك القدرة التي يمكن إبطالها من الخارج. تضيق خيارات الهند إلى خيارين، حيث يتطلب كل منهما عمقًا هندسيًا: بناء النماذج وصيانتها محليًا – إن مبلغ سارفام الذي تبلغ قيمته 234 مليون دولار يزيد من الشهية – أو نشر نماذج مفتوحة الوزن محليًا، وهو ما يعني على نحو متزايد المداخن الصينية مثل Qwen و DeepSeek، مع تبعية المسار الذي يتبع ذلك. إن المعرفة بالأدوات لا تشتري المرونة ولا السيادة.

الجامعة كمحرك الانتشار في الهند

وهذا هو المكان الذي يجب أن تقوده الأوساط الأكاديمية، وليس المعسكرات التدريبية الخاصة. إن الجامعات هي المؤسسات الوحيدة القادرة على إنتاج خريجين قادرين على الانتشار بكميات كبيرة بدلاً من حفنة من حاملي الدكتوراه، ويتجاوز دورها في النشر أبحاث النشر. بين عامي 2021 و2025، ألغت الجامعات الصينية أو علقت نحو 12200 برنامج درجة علمية وقدمت ما يقرب من 10200 برنامج جديد ــ كثير منها في مجالات الذكاء الاصطناعي، والروبوتات، وأشباه الموصلات، والتصنيع المتقدم ــ مما أثر معا على أكثر من 30% من عروض الشهادات في البلاد.

وكانت جامعات الإمارات العربية المتحدة محورية في ريادتها في تبني الذكاء الاصطناعي من خلال مواءمة برامجها مع الذكاء الاصطناعي التطبيقي، وبناء مؤسسات مخصصة مثل جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي (MBZUAI)، وربط التدريب الأكاديمي بالاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعي. والدرس الأوسع هو أن الجامعات مهمة ليس فقط باعتبارها مراكز بحثية، بل باعتبارها مؤسسات تحدد سرعة وجودة تبني الذكاء الاصطناعي في أي بلد.

هناك أربع وظائف أكثر أهمية في هذا السياق.

المنهج الدراسي: تقليم البرامج القديمة المتعلقة بدورات الصناعة وإعادة بناء الدرجات العلمية حول ممارسات الإنتاج؛ هندسة البيانات، وضبط النماذج، والتقييم، وعمليات MLOps، وليس النظرية وحدها. التعلم المضمن: استعارة نموذج الدراسة المزدوجة والتعاونية بحيث تشتمل كل درجة على أنظمة حقيقية لشحن العمل الخاضع للإشراف، من خلال المراحل النهائية والتدريب المهني المرتبطة بالصناعة. الحرم الجامعي كمختبر حي: الجامعة التي تنشر الذكاء الاصطناعي عبر مستشفياتها التعليمية ومكتباتها وإدارتها تمنح الطلاب تجربة إنتاجية على بنية تحتية حقيقية وتظهر الانتشار في صورة مصغرة. أعضاء هيئة التدريس والحوسبة: تعمل عمليات تبادل أعضاء هيئة التدريس مع الشركات، وإعادة تدريب الأساتذة الحاليين، والحوسبة المجمعة على سد فجوة الموارد التي تجعل معظم الجامعات نظرية.

طريق الهند إلى الأمام

أولا، مهمة مواهب الذكاء الاصطناعي المنسقة على المستوى الوطني ــ تتوقع نيتي أيوج عجزا في إيرادات الخدمات بقيمة تتراوح بين 250 إلى 300 مليار دولار بحلول عام 2035 دون الحاجة إلى مثل هذه المهمة. ويتطلب إغلاق هذه المهمة التحول من إعداد الفواتير مقابل الجهد المبذول إلى تقديم النتائج ــ نماذج “الإنسان + الوكيل + المنصة”، بلغة خارطة الطريق ــ وهي على وجه التحديد القدرة التي توفرها طبقة FDE والتي تفتقر إليها الهند حاليا.

يجب أن تعمل ثلاثة مسارات بالتوازي. الأول هو بناء الكفاءة بقيادة أصحاب العمل: تتيح شراكة TCS-Anthropic، التي تم الإعلان عنها في يونيو 2026، لـ 50000 زميل الوصول إلى Claude من خلال ترخيص المؤسسة، مع شهادة من خلال TCS iON وبرنامج AI 1000 الخاص بـ LTM الذي يهدف إلى تدريب أكثر من 1000 مهندس معتمد في مجال الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك المهندسين المنتشرين إلى الأمام. ثانيا، أوراق الاعتماد القائمة على الممارسة، والتي يتم وضعها بشكل مشترك من قبل الأوساط الأكاديمية والصناعة، والتي تختبر كفاءة الإنتاج بدلا من الإلمام بالأدوات.

وثالثا، إصلاح التعليم العالي الذي يجعل الجامعات مسؤولة عن الخريجين الجاهزين للانتشار، مع تحديث المناهج الدراسية على دورات الصناعة، ودمج أعضاء هيئة التدريس في أنظمة حقيقية، ومسارات التعليم المستمر. رابعا، يتم تمويل خطوط أنابيب المهندسين والباحثين كاستثمارات منفصلة، ​​لأنه لا يوجد مسار واحد ينتج كليهما. لقد أثبتت السوق الهندية قدرتها على توسيع نطاق معرفة القراءة والكتابة. ويتعين على الهند أن تعمل على تعزيز آليات التنسيق، وهو ما من شأنه أن يترجم المشاركة الواسعة النطاق إلى قدر أكبر من القدرة على الانتشار.

(المؤلف خبير في الطاقة والتكنولوجيات الناشئة.)