مع قيام الشركات بدمج الآلات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في عملياتها، كيف يتفاعل البشر – أو ينبغي أن يتفاعلوا – معها أنظمة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات يكشف. مثال على ذلك: عندما رد سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، على منشور على وسائل التواصل الاجتماعي، لاحظ أن قول “من فضلك” و”شكرًا” لـ ChatGPT ربما يكون مسؤولاً عن عشرات الملايين من الدولارات “المنفقة جيدًا” في تكاليف الكهرباء، فقد أثار نقاشًا حادًا حول ما إذا كان يجب على مستخدمي الذكاء الاصطناعي المنتجين إعطاء الأولوية للأدب أو الحفاظ على قوة الحوسبة.
من المرجح أن تصبح مسألة كيفية تفاعل المستخدمين مع الأنظمة الأساسية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أكثر تعقيدًا وكيل منظمة العفو الدولية – الوكلاء الرقميون القادرون على اتخاذ الإجراءات بشكل مستقل لتحقيق هدف محدد – أصبحوا متاحين على نطاق أوسع ومستخدمين بشكل متكرر.
تدرك الشركات بشكل متزايد أن القيمة التجارية الكبرى للذكاء الاصطناعي لن تأتي من أتمتة المهام الروتينية، بل من تعزيز التفكير البشري لحل المشاكل المعقدة. يعد تحقيق هذا المحور أمرًا ضروريًا للأعمال: اليوم، تقول حوالي ثماني من كل 10 شركات إنها لم تشهد بعد تأثيرًا كبيرًا على مستوى المؤسسة من الذكاء الاصطناعي التوليدي، وفقا لماكينزي.
لقد كُتب الكثير عن الكيفية التي سيؤدي بها ظهور الذكاء الاصطناعي إلى زيادة قيمة المهارات البشرية الفريدة مثل حل المشكلات بشكل إبداعي أو التواصل. وفي حين أن هذا صحيح، إلا أنها مجرد بداية لكيفية تحول المهارات ونموها لتتناسب مع توقعات أصحاب العمل المتغيرة. مع زيادة اعتماد الشركات على الذكاء الاصطناعي، لن يحتاج البشر إلى التعاون الفعال مع بعضهم البعض فحسب، بل أيضًا تطوير مهارات جديدة للتعاون مع الذكاء الاصطناعي وإدارتها في نهاية المطاف
وسواء كان ذلك من خلال العصف الذهني للحلول الإبداعية، أو تشخيص الأنماط في البيانات الفوضوية، أو المساعدة في اتخاذ القرارات الاستراتيجية، فإن الذكاء الاصطناعي سوف يصبح على نحو متزايد أداة متعاونة، وليس مجرد أداة. من المؤكد أن تحقيق هذه الغاية سيتطلب الاستثمار في الذكاء الاصطناعي، ولكن الأهم من ذلك أن النموذج الجديد سيتطلب الاستثمار في البشر الذين سيستخدمونه.
المهارات الوسيطة للذكاء الاصطناعي والتعاون البشري
البرمجيات الوسيطة في سياق البرمجيات هي النسيج الضام بين التطبيقات أو المنصات المختلفة. فهو يسمح لمنصات مختلفة “بالتحدث” مع بعضها البعض، وتفكيك المعلومات المنعزلة وإنشاء طرق جديدة للأدوات الموجودة للعمل معًا.
لقد كان تعزيز المهارات البشرية لدعم التعاون لفترة طويلة جزءًا من مجال التعلم والتطوير، وغالبًا ما يعتمد على مجموعة المهارات الحالية. ولكن عندما يتعلق الأمر بالعمل مع الوكلاء كشركاء، يبدأ جميع الموظفين من المربع الأول. ستحتاج القوى العاملة إلى بناء مهارات وسيطة: مجموعة الكفاءات التي من شأنها تسهيل دمج الذكاء الاصطناعي في مهام أكثر تعقيدا من الناحية المعرفية.
لا تقتصر هذه المهارات الوسيطة على الكفاءة التقنية فحسب، مثل الهندسة السريعة أو فهم قيود نماذج الذكاء الاصطناعي (على الرغم من أهميتها). ويتضمن أيضًا مزيجًا أكثر دقة من التواصل والحكم والتفكير الأخلاقي وتفويض المهام. ويتطلب فهم نقاط القوة والضعف لدى مختلف منصات الذكاء الاصطناعي الوكيلة لتحديد ما يجب نشره لمهام أو مشاريع محددة. في جوهرها، إنها نفس مجموعة المهارات التي يستخدمها المديرون الجيدون لتنسيق الفرق عالية الأداء – الآن فقط، قد يكون بعض أعضاء الفريق هؤلاء عملاء للذكاء الاصطناعي.
نظرًا لأن وكلاء الذكاء الاصطناعي أصبحوا قادرين بشكل متزايد على حجز الاجتماعات بشكل مستقل والبحث عن المعلومات و اتبع سير العمل لأداء مهام أكثر تعقيدًا، ستزداد القيمة التجارية للذكاء الاصطناعي. وسوف ينتقل من استبدال المهام منخفضة الإدراك إلى حل المشكلات الأكثر تعقيدا، ولكن فقط إذا امتلك البشر المهارات اللازمة لاستخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز عملية صنع القرار، فضلا عن المهارات اللازمة لإدارة عملاء الذكاء الاصطناعي بشكل فعال.
تطوير المهارات من خلال الممارسة التطبيقية
إذًا، كيف ينبغي للشركات أن تقوم بإعداد القوى العاملة لديها لعالم لا يشرف فيه المديرون على الفرق البشرية فحسب، بل أيضًا على عملاء الذكاء الاصطناعي؟
سيحتاج الموظفون إلى تطوير مجموعة من المهارات الجديدة التي تتضمن تقصي الحقيقة وتمييزها. يتضمن ذلك تحليل مخرجات الأبحاث وجمع البيانات التي أنشأها الإنسان والمطورة بواسطة الذكاء الاصطناعي، مثل الدراسات الاستقصائية أو التجارب أو جمع البيانات تلقائيًا بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي. جزء من مجموعة المهارات هذه يتضمن اكتشاف الأشياء الهلوسة والتحيز الخوارزمي في مخرجات الذكاء الاصطناعي. في حين أن الذكاء الاصطناعي سيكون قادرًا على اكتشاف الأنماط في مجموعات كبيرة من البيانات، سيحتاج البشر إلى تحديد الأنماط ذات الصلة وذات المغزى، وفصل الارتباطات الصحيحة عن الضوضاء العشوائية.
لن تكون هذه قدرات يمكن إتقانها من خلال التدريب الذي يقوده المعلم أو من خلال مكتبة فيديو ذاتية الخدمة. يجب أن يتم تطوير مهارات البرمجيات الوسيطة في السياق، من خلال الممارسة التطبيقية.
الحجة لبناء مهارات الذكاء الاصطناعي من خلال العمل التطوعي
وكما أعلم من خلال عملي في مؤسسة Taproot، فإن التطوع القائم على المهارات هو وسيلة قوية، ولكن غالبًا ما يتم تجاهلها، لاكتساب الممارسة التطبيقية. ومن خلال نشر خبراتهم المهنية لمساعدة المنظمات غير الربحية والمؤسسات الاجتماعية، يمكن للموظفين اكتساب خبرة لا تقدر بثمن.
غالبًا ما تعمل هذه المشاريع في بيئة مقيدة ومحدودة بالميزانية والوقت. قد تجعل القيود الذكاء الاصطناعي جزءًا مهمًا من المشروع، مما يمنح المتطوعين فرصة لتطوير مسارات عمل جديدة أو حلول أخرى تستفيد من الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تحقيق مهمة المنظمة غير الربحية.
فائدة أخرى؟ يقدم العمل المجاني تعلمًا تطبيقيًا له عواقب في العالم الحقيقي ورهانات أعلى، وهو أقرب إلى تجربة الوظيفة من التعلم القائم على المشروع المتجذر في سيناريو افتراضي أو مشروع مكافأة منخفض المخاطر ومنخفض المكافأة وليس أساسيًا لنجاح المنظمة.
