يرجى ملاحظة أن المرشحين للتقديم الذين تبحث عنهم Google DeepMind ليسوا محددين فقط بدرجة علمية.
قالت ليلًا إبراهيم، رئيسة الذكاء الاصطناعي في جوجل ديب مايند، خلال لقاء إعلامي على الغداء في سبتمبر إن الشركة تولي اهتمامًا متزايدًا للمرشحين الذين يظهرون سجلًا مستمرًا للتعلم خارج الفصول الدراسية.
قالت إن الشهادة الأكاديمية لا تزال مهمة، سواء للمحللين أو المهندسين أو الوظائف الأخرى، لكن الشركة أصبحت تولي اهتمامًا متزايدًا للمؤهلات والخبرات الإضافية المذكورة في سير المتقدمين.
"شهادة واحدة يمكنها فقط أن تخبرك بما تعلمته، لكن عدة شهادات ستُخبرك أن لديك عقلية تعلم،" كما قال إبراهيم.
She noted that today's graduates often provide more detailed information about what they have learned outside formal educational settings, presenting it alongside their work experience and educational background.
"عندما أرى الآن سيرًا ذاتية وملفات شخصية لخريجين جدد، أفكر: 'يا إلهي، هذا مختلف جدًا عن سيرنا الذاتية في جيلنا.'"
قالت إن هذه المعلومات الإضافية مهمة لمُوظفي Google DeepMind لأنها تعكس ما إذا كان المرشح فضوليًا وما إذا كان "قد حدد مسبقًا أنه سيعيش حياة تعلم مستمر".
يقول إبراهيم إنها ترى أن ميزة أخرى للتجارب التعليمية المتنوعة هي أن الناس يصبحون أفضل في طرح الأسئلة — وهي مهارة تراها ذات قيمة كبيرة في بيئات العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي، لكن المدارس لا تُعلّمها بشكل جيد.
You'll find that many people in school have never truly learned how to ask questions, how to ask good questions, and how to truly probe "why."
أضافت أن هذه المهارات البشرية لا تزال مهمة، حتى لو كان الشخص متمكنًا تقنيًا من استخدام الذكاء الاصطناعي. "اليوم، تكلفة الحصول على الإجابات منخفضة جدًا، لكن التمكن الحقيقي من طرح أسئلة ممتازة يصبح أكثر صعوبة."
أشار إبراهيم إلى متطلبات DeepMind للمتقدمين: "الفضول، والشجاعة لقبول أشياء جديدة تمامًا وغير قابلة للتنبؤ، وقدرة العمل في بيئات ديناميكية والتعاون مع الآخرين."
العلوم الإنسانية أم STEM؟
كان إبراهيم سابقًا الرئيسة التنفيذية للعمليات في Google DeepMind، وشغلت هذا المنصب منذ عام 2018. وفي بداية عام 2026، انتقلت إلى منصب الرئيسة التنفيذية للجاهزية للذكاء الاصطناعي. وقالت إنها أنشأت هذا المنصب لمساعدة سد الفجوة المتزايدة بين التكنولوجيا التي يتم بناؤها واستعداد المجتمع لقبول هذه التكنولوجيا.
يُعد ديميس هاسابيس، المؤسس المشارك لـ Google DeepMind، أحد التنفيذيين الذين حذروا باستمرار من ضرورة استعداد المجتمع لمرحلة التكنولوجيا التالية في مجال الذكاء الاصطناعي المتقدم.
قال هاسابيس إن تعلم العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات وعلوم الحاسوب لا يزال مهمًا، لكن عالم الذكاء الاصطناعي يحتاج أيضًا إلى العلوم الإنسانية، مثل الفلسفة والاقتصاد والأخلاقيات.
قال في مقابلة خلال مؤتمر تجاري في لندن في يوليو: "أعتقد أنه في العالم الذي نقترب منه، نحن حقًا بحاجة إليها."
أشار إبراهيم إلى أن Google DeepMind تبحث عن مواهب متعددة التخصصات قادرة على التعاون الجيد مع الآخرين.
قالت إن امتلاك مجموعة من "علماء الأعصاب، والفلاسفة الأخلاقيين، وعلماء الأحياء" ساعد بشكل كبير في بعض الإنجازات التقنية لـ DeepMind. كما قالت إن المختبر استقطب العديد من الفلاسفة، وأضافت: "تحتاج إلى دمجهم مع فرق التشغيل لتحويل هذه الأفكار إلى إجراءات."
حتى الآن، لم يكن من الصعب العثور على هذه المهارات في المملكة المتحدة، كما يقول إبراهيم. "بالمقارنة مع تجربتي التي استمرت أكثر من 30 عامًا في وادي السيليكون، أرى تنوعًا أكبر في المواهب، لأن هناك تركيزًا قويًا على الفلسفة وعلم السياسة وهذه المهارات الأخرى هنا."
كشفت دراسة حديثة أجرتها Coursera وUdemy على أكثر من 300 مليون متعلم مسجل أن سرعة نشر الشركات للذكاء الاصطناعي تفوق سرعة تحسين المهارات اللازمة لاستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل فعال.
على الرغم من أن حوالي 75% من المنظمات قد نفذت هذه التقنية أو تختبرها حاليًا، إلا أن 18% فقط من المشاركين أفادوا أن معظم موظفيهم شاركوا في تطوير المهارات أو إعادة التدريب على الذكاء الاصطناعي خلال العام الماضي.