غالبًا ما يميل النقاش حول الذكاء الاصطناعي إلى الاستقطاب بين وجهات نظر متطرفة: فهناك من يتصور أتمتة كاملة للعمل البشري، ومن ناحية أخرى، هناك من يعتبر الذكاء الاصطناعي مجرد تقنية أخرى مبالغ فيها ذات تأثير عملي محدود. ومع ذلك، فإن تجربة تطبيق حلول الذكاء الاصطناعي في مئات المؤسسات تكشف عن واقع أكثر دقة وواعداً.

‍

وكما تم تسليط الضوء عليه في دراسة حديثة، "تظهر القيمة الأكبر عندما تعيد المؤسسات تصميم العمل بطريقة مدروسة لاستغلال نقاط القوة التكميلية للبشر والآلات".

‍

من خلال هذا المقال، نريدك أن تفهم كيف تقوم المؤسسات الأكثر ابتكاراً بإنشاء فرق عمل بين الإنسان والآلة تتجاوز الأساليب التقليدية، وتشارك الاستراتيجيات العملية القائمة على تطبيقات حقيقية بدلاً من الاحتمالات النظرية.

‍

ما وراء الأتمتة: نموذج جديد من التعزيز

عادةً ما تركز تطبيقات التكنولوجيا التقليدية على الأتمتة - أي تحديد المهام التي يؤديها البشر حالياً وتحويلها إلى الآلات. وعلى الرغم من أن هذا النهج يزيد من الكفاءة، إلا أنه لا يستوعب الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي.

‍

من ناحية أخرى، يقترح نموذج تعزيز القدرات نهجًا مختلفًا تمامًا. فبدلاً من طرح السؤال "ما هي المهام التي يمكن استبدالها بالآلات؟"، فإنه يطرح السؤال "كيف يمكننا إعادة تصميم العمل للاستفادة من القدرات الفريدة للبشر والآلات؟

‍

أبلغت العديد من المؤسسات عن تجربة مماثلة: فقد تعاملت في البداية مع الذكاء الاصطناعي كأداة للتشغيل الآلي لخفض التكاليف، وحققت نتائج إيجابية ولكنها محدودة. عندما تحولوا إلى التفكير في تعزيز القدرات، أي كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين قدرات محلليهم بدلاً من استبدالهم، شهدوا تأثيرًا أكبر بكثير.

‍

القوى المكملة للإنسان والآلة

‍

تستغل الفرق الفعالة بين الإنسان والآلة القدرات المميزة لكل منهما:

نقاط قوة الماكينة

• معالجة سريعة لكميات كبيرة من المعلومات
• تحديد الأنماط في مجموعات البيانات المعقدة
• تنفيذ المهام المتكررة بثبات لا يتزعزع
• القدرة على العمل المستمر دون إرهاق
• الحفاظ على ذاكرة مثالية لجميع التفاعلات السابقة

نقاط القوة البشرية

• تطبيق الفهم والحكم على السياق
• التعامل مع حالات الغموض والاستثناءات
• الإبداع والتفكير الجانبي
• خلق الروابط العاطفية والثقة
• القرارات الأخلاقية التي تراعي أصحاب المصلحة المتعددين

جاءت نقطة التحول بالنسبة للعديد من الشركات عندما توقفت عن التعامل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي على أنها مجرد أدوات وبدأت في التعامل معها كأعضاء في الفريق يتمتعون بنقاط قوة وقيود محددة. وقد أدى هذا التغيير إلى تغيير جذري في طريقة تصميمهم لسير العمل.

‍

خمسة نماذج للتعاون بين الإنسان والآلة

استناداً إلى خبرة التنفيذ في مختلف القطاعات، يمكننا تحديد خمسة نماذج فعالة للتعاون بين الإنسان والآلة:

‍

1. نموذج الفرز

في هذا النهج، تتولى أنظمة الذكاء الاصطناعي التعامل مع الحالات الروتينية وتسلم الحالات المعقدة أو الاستثنائية إلى المتخصصين من البشر.

كيف يعمل:

• يقوم الذكاء الاصطناعي بتقييم العمل الوارد وفقًا لمدى تعقيده ومدى إلحاحه وعوامل أخرى
• تتم معالجة الحالات القياسية تلقائيًا
• تتم إحالة الحالات المعقدة إلى الخبراء البشريين المناسبين
• يتعلم النظام من التعامل مع الاستثناءات البشرية لتحسين التوجيه باستمرار

مفاتيح التنفيذ:

• معايير واضحة لتمييز الحالات الروتينية عن الحالات الأكثر تعقيدًا
• درجة ثقة شفافة للإشارة إلى متى يكون الذكاء الاصطناعي غير مؤكد
• تسليم سلس مع نقل السياق بالكامل إلى المشغلين البشريين
• حلقات التغذية الراجعة التي تساعد النظام على التعلم من القرارات البشرية

2. نموذج الاستكشاف والتحقق

يولد الذكاء الاصطناعي حلولاً أو مناهج محتملة يقوم البشر بتقييمها وتنقيحها والموافقة عليها.

كيف يعمل:

• تستكشف الآلات مساحة واسعة من الحلول لتحديد أكثر الخيارات الواعدة
• يفحص البشر أهم الاقتراحات، ويطبقون الحكم والخبرة
• التغذية الراجعة البشرية تدرب النظام على التوافق بشكل أفضل مع معايير الجودة
• القرارات النهائية تجمع بين الاستكشاف الآلي والحكم البشري

3. نموذج التدريب

توفر أنظمة الذكاء الاصطناعي إرشادات في الوقت الفعلي للبشر الذين يؤدون مهام معقدة، وتحسن الأداء من خلال التوصيات السياقية.

‍

كيف يعمل:

• يبقى البشر هم الفاعلون الرئيسيون الذين يقومون بالعمل
• يراقب الذكاء الاصطناعي السياق ويقدم مؤشرات "في الوقت المناسب
• يقوم النظام بتكييف التوصيات وفقاً لمستويات الكفاءة الفردية
• يعمل التعلم المستمر على تحسين التدريب بناءً على النتائج

4. نموذج النقد

يؤدي البشر عملاً إبداعياً أو يعتمد على إصدار الأحكام، بينما تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بفحص النتائج لتحديد التحسينات أو المشاكل المحتملة.

‍

كيف يعمل:

• يبتكر البشر منتجات العمل الأولية باستخدام مهاراتهم وإبداعهم
• تحلل أنظمة الذكاء الاصطناعي المخرجات وفقًا لأبعاد الجودة المختلفة
• تسلط ملاحظات الآلة الضوء على التحسينات أو المشاكل المحتملة
• يتخذ البشر القرارات النهائية من خلال دمج التغذية الراجعة

5. نموذج المتدرب

تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال مراقبة الخبراء البشريين، وتتولى تدريجياً المزيد من المسؤولية مع انتقال البشر إلى الإشراف وإدارة الاستثناءات.

‍

كيف يعمل:

• يقوم الخبراء البشريون في البداية بأداء المهام بينما يراقب الذكاء الاصطناعي
• يبدأ النظام في تقديم اقتراحات بناءً على الأنماط المكتسبة
• تدريجياً، يتعامل الذكاء الاصطناعي مع الحالات الأبسط مع المراجعة البشرية
• بمرور الوقت، يتطور الدور البشري نحو إدارة الاستثناءات والإشراف عليها

الأسس الثقافية للفرق الناجحة بين الإنسان والآلة

‍

إن تطبيق التكنولوجيا هو نصف المعادلة فقط. إذ أن إنشاء فرق فعالة بين الإنسان والآلة يتطلب أيضاً تكييفاً ثقافياً:

إعادة تعريف الكفاءة

في المؤسسات التي لديها ذكاء اصطناعي، تشمل الكفاءة بشكل متزايد معرفة كيفية التعاون بفعالية مع الأنظمة الذكية، وليس فقط معرفة المجال.

في المؤسسات المتطورة، لم يعد أصحاب الأداء الأفضل هم فقط أصحاب المهارات التقنية الأكثر تعمقاً، بل هم أولئك الذين يتقنون فن التعاون مع أنظمة الذكاء الاصطناعي ويعرفون متى يعتمدون على توصيات الآلة ومتى يتجاهلونها.

إنشاء الثقة الكافية

يتطلب التعاون الفعال ثقة مُعايرة - وليس ثقة عمياء في توصيات الذكاء الاصطناعي أو شكوكاً رافضة. تطبق أكثر المؤسسات نجاحًا مناهج منظمة لبناء الثقة:

• المراقبة الشفافة لأداء نظام IA
• إبلاغ واضح لمستويات الثقة بالتوصيات
• الاحتفاء بمساهمة الآلات والبشر في تحقيق الإنجازات
• مناقشة مفتوحة حول قيود النظام وأنماط الفشل

تطور إدارة الأداء

غالبًا ما تفشل مقاييس الأداء التقليدية في تحديد قيمة التعاون الفعال بين الإنسان والآلة. تقوم المؤسسات الرائدة بتطبيق أساليب جديدة للقياس:

• مقاييس على مستوى الفريق لتقييم الأداء المشترك بين الإنسان والآلة
• الاعتراف بالسلوك التعاوني الفعال
• المساهمة في تحسين نظام الذكاء الاصطناعي من خلال التغذية الراجعة
• تطوير المهارات في المجالات ذات القيمة الإنسانية البحتة

خارطة طريق التنفيذ: بناء فرق عمل بين الإنسان والآلة

‍

بناءً على الخبرة في توجيه المؤسسات خلال هذا التحول، يوصى باتباع نهج تدريجي:

المرحلة 1: تحليل سير العمل (من شهر إلى شهرين)

• تخطيط سير العمل الحالي، وتحديد نقاط اتخاذ القرار وتدفق المعلومات
• تقييم مكونات سير العمل التي تستفيد من نقاط القوة البشرية البحتة على حساب نقاط القوة الآلية
• تحديد النقاط الحرجة والاختناقات ومشاكل الجودة في العمليات الحالية
• تحديد مقاييس نتائج واضحة للتحسين

المرحلة 2: التصميم التعاوني (2-3 أشهر)

• إشراك فرق متعددة الوظائف، بما في ذلك الخبراء المتخصصين والمستخدمين النهائيين
• تصميم سير عمل جديد يعتمد على النماذج التعاونية
• تطوير أدوار ومسؤوليات واضحة للمكونات البشرية والآلية
• إنشاء واجهات تسهل التعاون الفعال

المرحلة 3: التنفيذ التجريبي (3-4 أشهر)

• تنفيذ مهام سير العمل المصممة مع الفرق المختارة
• توفير تدريب شامل على مناهج التعاون
• إنشاء آليات للتغذية الراجعة من أجل التحسين المستمر
• قياس النتائج مقارنة بالمعايير المحددة

المرحلة 4: قابلية التوسع والتحسين (6-12 شهراً)

• توسيع نطاق التنفيذ على أساس التجارب التجريبية
• تنقيح نماذج التعاون من خلال التحليل المستمر
• تطوير الخبرة الداخلية في تصميم فرق العمل بين الإنسان والآلة
• إنشاء مجتمعات الممارسة لتبادل التقنيات الفعالة

التغلب على تحديات التنفيذ

على الرغم من إمكانات الفرق بين الإنسان والآلة، تواجه المؤسسات العديد من التحديات المشتركة:

المقاومة الثقافية

الخوف من استبدال العمالة والتشكك في قدرات الذكاء الاصطناعي قد يعيق تبني الذكاء الاصطناعي.

‍

في العديد من الشركات، تكون المقاومة الأولية لتبني الذكاء الاصطناعي واضحة في البداية. وغالبًا ما تحدث نقطة التحول عندما يتوقف الناس عن الحديث عن "تطبيق الذكاء الاصطناعي" ويبدأون في مناقشة كيفية "تمكين الفرق بالقدرات الجديدة". هذا التحول في المنظور يمكن أن يحول المقاومة إلى مشاركة فعالة.

‍

استراتيجيات التغلب على المقاومة:

• إشراك المستخدمين النهائيين في التصميم التعاوني
• تواصل بوضوح كيف سيستمر البشر في خلق قيمة فريدة من نوعها
• الاحتفال بالنجاحات المبكرة التي تسلط الضوء على فوائد التعاون
• تدريب القادة على إدارة التغيير الثقافي(غالبًا أولئك الذين يقاومون التغيير)

‍

تصميم يركز على الإنسان

يعتمد النجاح على الواجهات والتفاعلات المصممة حول الاحتياجات البشرية.

‍

تشير العديد من المؤسسات إلى أن تطبيقاتها المبكرة كانت سليمة من الناحية التقنية ولكنها فشلت في تبنيها لأنها لم تأخذ العامل البشري بعين الاعتبار بشكل كافٍ. وتتمثل إحدى الممارسات الناشئة في دمج خبراء تجربة المستخدم وعلماء النفس التنظيمي في فرق التطوير منذ بداية المشروع.

‍

مبادئ التصميم الفعال:

• الشفافية في عمل النظام وعملية صنع القرار في النظام
• التحكم البشري الهادف في القرارات المهمة
• التغذية الراجعة السياقية وفي الوقت المناسب
• القدرة على التكيف مع أساليب العمل الفردية

خاتمة: نحو عصر جديد من التمكين الإنساني

لا تكمن الإمكانات الحقيقية للذكاء الاصطناعي في الأتمتة الكاملة ولا في كونه مجرد أداة، ولكن في إنشاء شراكات بين الإنسان والآلة تعزز قدرات كليهما.

‍

تكتسب المؤسسات التي تتعامل مع الذكاء الاصطناعي كفرصة لإعادة التفكير في العمل بشكل أساسي - بدلاً من مجرد أتمتة سير العمل الحالي - مزايا تنافسية كبيرة.

‍

لطالما غاب عن النقاش الدائر حول "الإنسان مقابل الآلة". فالمؤسسات التي تزدهر لا تختار بين المواهب البشرية والذكاء الاصطناعي - بل تخلق أنظمة بيئية يعزز فيها كل منهما قدرات الآخر.

‍

بينما نواصل التقدم في هذه الحدود الجديدة، سيكون النجاح من نصيب أولئك الذين يستطيعون تخيل وتنفيذ طرق جديدة للعمل تطلق العنان للإمكانات الكاملة لكل من البشر والآلات - ليس كمنافسين، ولكن كمتعاونين في عصر من الإمكانيات غير المسبوقة.