الأعمال التجارية

هل أنت متعب جداً لتقرر؟ يولد الذكاء الاصطناعي، أنت تختار

50 خيارًا إبداعيًا لكل حملة: كان من المفترض أن يجعل الذكاء الاصطناعي حياتنا أسهل، ولكنه بدلاً من ذلك أغرقنا بالخيارات. ما الحل؟ عكس النموذج. في نموذج 2.0 "الذكاء الاصطناعي ينتج، والإنسان يهتم"، ينتج الذكاء الاصطناعي بسرعات مستحيلة بينما يطبق البشر الحكم النوعي والتوجيه الاستراتيجي. اكتشف لماذا لم تعد المهارة الأكثر قيمة هي سرعة الإنتاج، بل جودة الحكم التنظيمي - وكيفية الانتقال من مبدعين إلى منسقين رقميين.

"الذكاء الاصطناعي يولّد، والإنسان يداوي": المعادلة التي تحدث ثورة في الإنتاجية

تخيل أن تكون مديرًا تنفيذيًا يتعين عليه في صباح يوم واحد الاختيار بين 50 مقترحًا إبداعيًا مختلفًا لحملة إعلانية، وتقييم 30 سيرة ذاتية لوظيفة شاغرة، والاختيار بين عشرات الموردين لمشروع جديد. في نهاية اليوم، حتى اختيار ما تأكله على العشاء قد يبدو عقبة لا يمكن التغلب عليها.

مرحباً بك في عالم إرهاق القرار - وهي ظاهرة أصبحت شائعة على نحو متزايد في العصر الرقمي، ولكن هناك حل غير بديهي لها.

ما هو إجهاد اتخاذ القرار؟

إرهاق اتخاذ القرار، أو إجهاد اتخاذ القرار، هو ظاهرة نفسية موثقة جيدًا تصف تدهور جودة القرار بعد جلسة طويلة من اتخاذ الخيارات. تنطوي عملية اتخاذ القرار على عمليات إدراكية يمكن أن تتعب الدماغ، تماماً كما يتعب الجسم من العمل البدني.

لا يتعلق الأمر بمجرد "التعب" من الاضطرار إلى اتخاذ قرار، بل يتعلق الأمر باستنفاد حقيقي للموارد المعرفية التي تؤدي إلى ثلاث عواقب محتملة:

  1. الشلل في اتخاذ القرارات: عدم القدرة على اتخاذ أي قرارات
  2. القرارات المتهورة: خيارات متسرعة "للتخلص" من عبء اتخاذ القرار
  3. المماطلة: التأجيل المستمر للقرارات

ملحوظة: من المهم معرفة أن الأبحاث المتعلقة بالإرهاق الناتج عن اتخاذ القرار محل جدل في الوقت الحالي. وقد شككت الدراسات الحديثة في وجود هذا التأثير، مما يشير إلى أنه قد يكون"نبوءة تحقق ذاتها".

التأثير الخفي على الأعمال التجارية

إن الإرهاق في اتخاذ القرار ليس مجرد مشكلة فردية - بل له عواقب وخيمة على أداء الشركة. وكما يشير البحث، "يمكن أن يؤدي ذلك إلى ضعف جودة القرارات، وانخفاض الإنتاجية وزيادة معدلات الخطأ، وكل ذلك يمكن أن يضر بأرباح الشركة".

أمثلة ملموسة في عالم العمل

مدير أوبيراتو: يتعين على المدير الذي يدير العلاقات مع العملاء وإدارة المخزون اتخاذ عدد لا يحصى من القرارات الصغيرة خلال اليوم، بدءًا من تحديد أولويات طلبات العملاء إلى مستويات إعادة الطلب. كل قرار، مهما كان صغيراً، يتراكم في العبء المعرفي.

مدير المحتوى المُنهك: قد يجد فريق التسويق الذي يتعين عليه الاختيار من بين مئات الخيارات الإبداعية التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي كل أسبوع نفسه مشلولاً بسبب الاختيار بدلاً من تمكينه بواسطة التكنولوجيا.

عصر وفرة الخيارات ومفارقة الذكاء الاصطناعي

وقد تفاقمت المشكلة في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي. فوفقًا لتقرير جارتنر لعام 2023، "تضاعف عدد الأعمال الفنية والقطع الإبداعية التي تم إنشاؤها بالذكاء الاصطناعي أربع مرات منذ عام 2020، ومن المتوقع أن يمثل المحتوى الذي تم إنشاؤه بالذكاء الاصطناعي 30% من إجمالي المحتوى الرقمي بحلول عام 2025".

ما كان من المفترض أن يكون أداة دعم، أصبح في كثير من الأحيان مصدرًا لتراكم المعلومات. وكما اعترف أحد مديري التسويق في قائمة فورتشن 500: "كنت أشتكي في السابق من عدم وجود ما يكفي من التوجيهات الإبداعية. والآن لديّ 50 خيارًا قابلاً للتطبيق لكل حملة، وأقضي وقتًا أطول في الاختيار أكثر مما كنت أقضيه في الإبداع".

الاستجابة التقليدية: منسق الذكاء الاصطناعي (النموذج 1.0)

تمثلت الاستجابة الأولى لهذه المشكلة في تطوير منسقي الذكاء الاصطناعي الآلي - وهي أنظمة مصممة لتصفية المحتوى الموجود واختياره دون تدخل بشري مباشر.

أمثلة على النموذج "التقليدي

وسائل الإعلام والصحافة: تستخدم صحيفة واشنطن بوست أنظمة الذكاء الاصطناعي لتنظيم المقالات والتوصية بها، وتخصيص المحتوى وفقًا لتفضيلات القراء الفردية.

قطاع المتاحف: قام متحف ريجكس في أمستردام بتطبيق الذكاء الاصطناعي لرقمنة مجموعته الضخمة وتنظيمها. واستخدم مشروع "عملية المراقبة الليلية" الذكاء الاصطناعي للمساعدة في ترميم ودراسة لوحة رامبرانت الشهيرة.

الابتكار الثقافي: قام متحف ناشر للفنون في جامعة ديوك بتجربة ChatGPT لتنظيم معرض كامل من مجموعة المتحف.

حدود النموذج 1.0 حدود النموذج 1.0

هذه الأمثلة، على الرغم من أنها مثيرة للاهتمام، إلا أنها تستند إلى نموذج محدود: الذكاء الاصطناعي يختار المحتوى الذي أنشأه البشر بشكل أساسي. إنه نموذج تفاعلي يعمل بشكل جيد مع المجموعات التاريخية أو المحتوى الموجود، ولكنه يصبح غير فعال عندما يتمكن الذكاء الاصطناعي من إنشاء المحتوى بشكل أسرع بكثير من قدرته على اختياره.

النموذج الجديد: "الذكاء الاصطناعي يولد والبشر يشفي" (النموذج 2.0)

هناك نهج أكثر كفاءة وقوة آخذ في الظهور: دع الذكاء الاصطناعي يقوم بما يبرع فيه (التوليد السريع) والبشر بما يبرعون فيه (الحكم النوعي).

لماذا هذا النموذج متفوق

التخصص الأمثل: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل آلاف المصادر على مدار الساعة وطوال أيام الأسبوع، واكتشاف وتحليل المحتوى والمصادر بشكل أسرع مما يمكن أن يفعله الإنسان"، بينما يتفوق البشر في "توفير العنصر البشري الفريد والتواصل العاطفي والتفكير النقدي".

السرعة والتحكم: يعمل الذكاء الاصطناعي على إنشاء المحتوى بسرعات يستحيل على البشر، بينما يحافظ التنسيق البشري على مراقبة الجودة والتوجيه الاستراتيجي.

أمثلة حقيقية للنموذج 2.0

أتمتة التسويق: كما يوثق موقع Social Media Examiner، تقوم الفرق الأكثر تقدمًا بإنشاء"تدفقات عمل آلية تربط المشغلات بمساعدات الذكاء الاصطناعي ووجهات الإخراج" حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء المحتوى بينما يقوم البشر بتنظيمه.

التطبيقات المؤسسية: تشير شركة IBM إلى أنه "يمكن لفرق التسويق استخدام هذه الأدوات لتبادل الأفكار وإنتاج مسودات وإنشاء محتوى عالي الجودة بكفاءة"، ولكنها تؤكد على "ضرورة وضع إرشادات لأن المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي قد يفتقر إلى الأصالة والإبداع والعمق العاطفي".

دراسة حالة: إنشاء هذه المادة: دراسة حالة: إنشاء هذه المادة

تنبثق ديناميكية "الذكاء الاصطناعي يلد، والإنسان يداوي" من إنشاء هذه المقالة نفسها. خلال عملية البحث والكتابة، حدث سير العمل هذا بالضبط أثناء عملية البحث والكتابة:

المرحلة التوليدية (الذكاء الاصطناعي): نظام ذكاء اصطناعي يولد بسرعة كميات من الأبحاث من عشرات المصادر، وينتج محتوى واستشهادات وتحليلات في غضون دقائق.

مرحلة التنسيق ("الإنسان"): تم تحديد القيّم على الفور:

  • معلومات لم يتم التحقق منها: التعرف على معلومات غير موجودة أو غير صحيحة في البحث الأولي.
  • الاختيار النوعي: تحديد أولويات المصادر الأكاديمية ودراسات الحالة التي يمكن التحقق منها
  • التوجه الاستراتيجي: قرار بقلب السرد لاقتراح نموذج 2.0 باعتباره الأفضل
  • مراقبة الجودة: التأكد من أن الحجة كانت متماسكة ومدعومة بالأدلة

النتيجة: محتوى أكثر دقة وجاذبية مما كان سينتجه الذكاء الاصطناعي بمفرده، وتم إنشاؤه في جزء صغير من الوقت الذي كان سيستغرقه البحث يدوياً.

استراتيجيات تنفيذ النموذج 2.0

1. إعادة تحديد أدوار الفريق

كما يشير معهد تسويق المحتوى، يجب على الشركات أن تقرر الشركات بشكل استراتيجي أين تطبق الذكاء الاصطناعي التوليدي: هل يجب أن يعزز نقاط القوة الحالية للفريق أم يعوض أوجه القصور فيه؟

2. تدفقات العمل المهيكلة

تنفيذ عمليات "يتولى فيها الذكاء الاصطناعي المهام الشاقة بينما يركز المبدعون البشريون على سرد القصص وبناء علاقات حقيقية".

3. المراقبة المستمرة للجودة

إن الحفاظ على الجودة والمصداقية يعني إضافة طبقات من التحسينات على المسودات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي من أجل المعنى والفوارق الدقيقة والنبرة - وهي أشياء لا يمكن للذكاء الاصطناعي توفيرها بمفرده".

4. تخصص الذكاء الاصطناعي

استخدم "الذكاء الاصطناعي كأداة لتحسين إجراءات العمل، ولكن مع دمج الإبداع البشري دائماً لإضافة لمسة شخصية".

المستقبل: من الصانعين إلى الاستراتيجيين

في الوقت الذي يجعل فيه الذكاء الاصطناعي إنتاج المحتوى أكثر سهولة من أي وقت مضى، تصبح القدرة على التميز أكثر قيمة من أي وقت مضى. يواجه المبدعون خيارين: إما التنافس على الحجم باستخدام الذكاء الاصطناعي لإنتاج المزيد من المحتوى، أو التركيز على التنظيم والأصالة للتميز وسط الضجيج الرقمي المتزايد.

ومع ذلك، فإن الآراء بعيدة كل البعد عن الإجماع. فبعض المبدعين يرون أن الذكاء الاصطناعي حليف يوفر لهم الوقت للاستراتيجية والإبداع المفاهيمي، مما يسمح لهم بالتركيز على سرد القصص وبناء المجتمع.

ويخشى آخرون من أن تؤدي أتمتة الإنتاج إلى التقليل من قيمة عملهم تمامًا، مما يجعل سنوات الخبرة الفنية غير ذات صلة.

يجادل آخرون بأن القيمة الحقيقية ستكمن في القدرة على تنسيق الذكاء الاصطناعي كأداة، وتحويل المبدعين إلى "مخرجين رقميين" بدلاً من مجرد منتجي محتوى.

الكفاءة الرئيسية الجديدة

في نموذج 2.0، لم تعد المهارة الأكثر قيمة هي سرعة الإنتاج (الذكاء الاصطناعي أسرع)، بل جودة الحكم التنظيمي. فبدون إشراف بشري قبل وبعد استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، فإنك تخاطر بمحتوى عام وجاهز وقابل للتخطي لا يرغب أحد في قراءته.

الاستنتاجات: عصر التنظيم الذكي

يُعد إرهاق اتخاذ القرار أحد التحديات غير المتوقعة في العصر الرقمي، ولكن حلها لا يكمن في الحد من الابتكار. كان النموذج التقليدي لتنظيم الذكاء الاصطناعي (1.0) - حيث يختار الذكاء الاصطناعي المحتوى الموجود - خطوة أولى مهمة ولكنها غير كافية.

المستقبل ينتمي إلى نموذج 2.0: "الذكاء الاصطناعي يولد والبشري يداوي". هذا النهج يعترف بما يلي:

  • يتفوق الذكاء الاصطناعي في التوليد السريع والحجم
  • البشر يتفوقون في الحكم النوعي والتوجيه الاستراتيجي
  • الجمع بين الاثنين أقوى أضعافًا مضاعفة من الأنظمة المنفردة

الدرس التعريفي: يوضح إنشاء هذه المقالة تمامًا المبدأ الذي تمت مناقشته. فقد ولّد الذكاء الاصطناعي في البداية طوفانًا من المعلومات - الدقيقة وغير الدقيقة المختلطة معًا. وبدلاً من ترك الأمر للقارئ لتصفح هذا الكم الهائل من المعلومات (مما يؤدي إلى إرهاق القارئ في اتخاذ القرار)، قام المنسق "البشري" باختيار المعلومات الأكثر صلة ومصداقية والتحقق منها وتنظيمها فقط.

في عالم تتوافر فيه المعلومات بكثرة، لم تعد المهارة الحقيقية في توليد الخيارات، بل في معرفة كيفية اختيار الخيارات الصحيحة. المستقبل ليس في أن يحل الذكاء الاصطناعي محل البشر، ولا في أن يتنافس البشر مع الذكاء الاصطناعي - بل في التخصص التعاوني حيث يقوم كل شخص بما يجيده.

المستقبل ملك لمن يستطيع التنظيم، وليس فقط لمن يستطيع الإبداع.

تستند هذه المقالة إلى الأبحاث التي نشرتها مؤسسات أكاديمية ومنظمات رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، مع الإشارة بشكل خاص إلى الدراسات المتعلقة بسير العمل التعاوني بين الذكاء الاصطناعي والبشر وتطبيق الذكاء الاصطناعي في عمليات اتخاذ القرارات التجارية.

موارد لنمو الأعمال التجارية

9 نوفمبر 2025

نظام التبريد بالذكاء الاصطناعي من Google DeepMind: كيف يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في كفاءة الطاقة في مراكز البيانات

يحقق Google DeepMind نسبة -40% من طاقة تبريد مركز البيانات (ولكن فقط -4% من إجمالي الاستهلاك، حيث إن التبريد يمثل 10% من الإجمالي) - دقة 99.6% مع خطأ بنسبة 0.4% على PUE 1.1 من خلال 5 طبقات من التعلم العميق، و50 عقدة، و19 متغير إدخال على 184,435 عينة تدريب (بيانات عامين). تم تأكيده في 3 منشآت: سنغافورة (أول نشر عام 2016)، وإيمشافن، وكاونسل بلافز (استثمار بقيمة 5 مليارات دولار). PUE على مستوى الأسطول على مستوى Google 1.09 مقابل متوسط الصناعة 1.56-1.58. يتنبأ نموذج التحكم التنبؤي بدرجة الحرارة/الضغط في الساعة التالية من خلال إدارة أحمال تكنولوجيا المعلومات والطقس وحالة المعدات في نفس الوقت. أمان مضمون: تحقق من مستويين، يمكن للمشغلين تعطيل الذكاء الاصطناعي دائماً. القيود الحرجة: عدم وجود تحقق مستقل من شركات التدقيق/المختبرات الوطنية، يتطلب كل مركز بيانات نموذجًا مخصصًا (8 سنوات لم يتم تسويقه أبدًا). يتطلب التنفيذ من 6 إلى 18 شهرًا فريقًا متعدد التخصصات (علوم البيانات، والتدفئة والتهوية وتكييف الهواء، وإدارة المرافق). قابل للتطبيق خارج مراكز البيانات: المنشآت الصناعية والمستشفيات ومراكز التسوق ومكاتب الشركات. 2024-2025: انتقال Google إلى التبريد السائل المباشر لوحدة المعالجة الحرارية TPU v5p، مما يشير إلى الحدود العملية لتحسين الذكاء الاصطناعي.
9 نوفمبر 2025

لماذا الرياضيات صعبة (حتى لو كنت من الذكاء الاصطناعي)

النماذج اللغوية لا تعرف كيف تضاعف حفظ النتائج بالطريقة التي نحفظ بها الباي (pi)، ولكن هذا لا يجعلها رياضيات. المشكلة هيكلية: فهي تتعلم عن طريق التشابه الإحصائي، وليس عن طريق الفهم الخوارزمي. حتى "النماذج المنطقية" الجديدة مثل o1 تفشل في المهام التافهة: فهي تحسب بشكل صحيح حرف "r" في كلمة "فراولة" بعد ثوانٍ من المعالجة، ولكنها تفشل عندما يتعين عليها كتابة فقرة حيث يشكل الحرف الثاني من كل جملة كلمة. يستغرق الإصدار المميز الذي تبلغ تكلفته 200 دولار شهرياً أربع دقائق لحل ما يقوم به الطفل على الفور. لا يزال DeepSeek و Mistral في عام 2025 يخطئان في عد الحروف. الحل الناشئ؟ نهج هجين - لقد اكتشفت أذكى النماذج متى تستدعي آلة حاسبة حقيقية بدلاً من محاولة إجراء العملية الحسابية بنفسها. نقلة نوعية: ليس من الضروري أن يعرف الذكاء الاصطناعي كيفية القيام بكل شيء ولكن يجب أن ينظم الأدوات الصحيحة. مفارقة أخيرة: يمكن لـ GPT-4 أن يشرح لك ببراعة نظرية النهايات ولكنه يخطئ في عمليات الضرب التي تحلّها آلة حاسبة الجيب بشكل صحيح دائماً. بالنسبة لتعليم الرياضيات فهي ممتازة - تشرح بصبر لا متناهٍ، وتكيّف الأمثلة، وتحلل المنطق المعقد. للعمليات الحسابية الدقيقة؟ اعتمد على الآلة الحاسبة، وليس على الذكاء الاصطناعي.
9 نوفمبر 2025

تنظيم الذكاء الاصطناعي لتطبيقات المستهلك: كيفية الاستعداد للوائح الجديدة لعام 2025

يمثل عام 2025 نهاية حقبة "الغرب المتوحش" للذكاء الاصطناعي: قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي الذي يبدأ العمل به اعتبارًا من أغسطس 2024 مع التزامات محو أمية الذكاء الاصطناعي اعتبارًا من 2 فبراير 2025، والحوكمة ومبادرة الحوكمة العالمية للذكاء الاصطناعي اعتبارًا من 2 أغسطس. كاليفورنيا رائدة من خلال SB 243 (وُلدت بعد انتحار سيويل سيتزر، طفل يبلغ من العمر 14 عامًا طور علاقة عاطفية مع روبوت الدردشة) يفرض حظرًا على أنظمة المكافأة القهرية، والكشف عن التفكير في الانتحار، والتذكير كل 3 ساعات "أنا لست إنسانًا"، والتدقيق العام المستقل، وعقوبات بقيمة 1000 دولار/مخالفة. يتطلب SB 420 تقييمات الأثر لـ "القرارات المؤتمتة عالية الخطورة" مع حقوق استئناف المراجعة البشرية. الإنفاذ الفعلي: تم الاستشهاد بنوم 2022 عن الروبوتات التي تم تمريرها كمدربين بشريين، تسوية 56 مليون دولار. الاتجاه الوطني: ألاباما وهاواي وإلينوي وماين وماساتشوستس تصنف الفشل في إخطار روبوتات الدردشة الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على أنه انتهاك لقانون UDAP. نهج الأنظمة ذات المخاطر الحرجة ثلاثي المستويات (الرعاية الصحية/النقل/الطاقة) اعتماد ما قبل النشر، والإفصاح الشفاف الذي يواجه المستهلك، والتسجيل للأغراض العامة + اختبار الأمان. الترقيع التنظيمي بدون استباق فيدرالي: يجب على الشركات متعددة الولايات التنقل بين المتطلبات المتغيرة. الاتحاد الأوروبي اعتبارًا من أغسطس 2026: إبلاغ المستخدمين بالتفاعل مع الذكاء الاصطناعي ما لم يكن واضحًا، والمحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي مصنفًا على أنه قابل للقراءة آليًا.