حالات لا يُستخدم فيها الذكاء الاصطناعي بديلاً للرأي البشري

يبدو أن كل شركة تعجّ بقصص حول نجاحاتها في التحول في ميدان الذكاء الاصطناعي، لكن الواقع خلف الكواليس يروي قصة مختلفة، كما كتب شاما هايدر(*).

مكاسب موعودة لم تتحقق

في حين أفادت 72 في المائة من المؤسسات بتطبيق حلول الذكاء الاصطناعي خلال العام الماضي، أقرت 74 في المائة منها بأن استثماراتها التكنولوجية لم تحقق مكاسب الكفاءة الموعودة.

ولا يتعلق هذا التباين بالقدرات التقنية للذكاء الاصطناعي، بل يتعلق باندفاع المؤسسات نحو الأتمتة دون فهم مواضع ازدياد أهمية الذكاء البشري (المرافق لهذه التحولات)، وليس انخفاضها… إذ لا يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي لاستبدال جميع مكونات عملك.

القيمة الاستراتيجية للإشراف البشري

أدت هذه الفجوة بين ضجيج الذكاء الاصطناعي والواقع التشغيلي إلى ما يُطلق عليه خبراء الصناعة «مفارقة الأتمتة». فمع ازدياد تعقيد الأنظمة، تزداد القيمة الاستراتيجية للرقابة البشرية في مجالات محددة، حيث يُحدد السياق والحكم وإدارة العلاقات النجاح أو الفشل.

إن معرفة متى يُستفاد من الذكاء البشري (HI)، أو ما يُعرف بالذكاء الاصطناعي (AI)، ستحدد المؤسسات المهيأة للمرحلة التالية من تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

أين يفشل الذكاء الاصطناعي؟

إن وعد الذكاء الاصطناعي بتحويل العمليات التجارية ليس بلا أساس، لكن واقع التطبيق يكشف عن نقاط ضعف كبيرة.

لنأخذ إدارة القوى العاملة العالمية مثالاً، حيث تتطور قوانين العمل بوتيرة متفاوتة عبر البلدان، وتتغير متطلبات الامتثال لها بناءً على التغيرات الجيوسياسية. ولكن عندما تظهر لوائح جديدة أو تؤثر الفروق الثقافية الدقيقة في استراتيجيات القوى العاملة، فإن نجاحها يُثبت أن الخبراء البشريين لا يزالون ضروريين لتقديم التفسير الدقيق الذي لا تستطيع الخوارزميات تقديمه.

ويواجه قطاع الخدمات المالية تحديات مماثلة. تُكلف الأنظمة القديمة قطاع المدفوعات 36.7 مليار دولار سنوياً، مما يعوق التحول الرقمي. وبينما تتطلع المؤسسات المالية والمؤسسات في مختلف القطاعات إلى تحديث مجموعاتها التقنية، تُمثل منصات معالجة الدفع إحدى الطرق لتحديث وتبني نماذج أعمال أكثر مرونة.

لهذا السبب، تُقدم بعض الشركات الرائدة في تكنولوجيا الدفع، تجارب سلسة للعملاء الذين يحتاجون إلى التغلب على هذه العوائق. وتُنظّم هذه التقنيات قرارات التوجيه بين الشبكات بذكاء، مُحسّنةً السرعة والتكلفة. ويمكن للمؤسسات بعد ذلك دمج هذه التقنية مع الرؤية البشرية لاتخاذ قرارات استراتيجية بشأن هياكل التسعير، وتجارب العملاء، وتفسير اللوائح التنظيمية، وديناميكيات السوق التي تغفلها الأتمتة البحتة.

يكشف هذا الواقع عن حدود الذكاء الاصطناعي الحالية: فرغم كفاءته الاستثنائية في معالجة المعايير المحددة، فإنه يتطلب تفسيراً بشرياً لقرارات الأعمال الدقيقة.

أهمية «الإنسان عند المهمات الضرورية»

لا تكفي القيود لدفع المؤسسات إلى التخلي عن تبني الذكاء الاصطناعي. وبدلاً من ذلك، تسعى المؤسسات الناجحة إلى إيجاد التوازن من خلال استراتيجيات الأتمتة الانتقائية. ويُحدد هذا النهج نقاط اتصال محددة حيث يُقدم الذكاء البشري قيمة لا تُعوض، حتى مع ازدياد أتمتة العمليات المحيطة.

تُجسد شركات التصنيع هذا المبدأ بوضوح. فبينما يُحدد الذكاء الاصطناعي الكفاءات التشغيلية، تتطلب القرارات المتعلقة بتحوّلات القوى العاملة والمفاضلة بين الجودة والسرعة حكماً بشرياً يُراعي الآثار التجارية طويلة المدى.

يُصبح هذا الإطار بالغ الأهمية في العمليات التي تُواجه العملاء مباشرةً. فبينما يُمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع الاستفسارات الروتينية ومعالجة المعاملات القياسية، فإن حلّ النزاعات، وإدارة العلاقات مع العملاء ذوي القيمة العالية، والتخطيط الاستراتيجي للحسابات، تستفيد جميعها من الرؤية البشرية التي تُدرك السياق العاطفي والعلاقات التجارية التي لا يُمكن للبيانات وحدها استيعابها.

في أحد التقارير، تُشير 46 في المائة من المؤسسات التي تُطبق الذكاء الاصطناعي بشكل انتقائي إلى أنها تفعل ذلك لمواكبة الصناعات المُنظّمة والأنظمة القديمة. يُوفر هذا النهج الأبطأ والأكثر توازناً مزيداً من التحكم قبل دمج التكنولوجيا في عمليات الأعمال الأوسع.

إيجاد التوازن بين أحجام المؤسسات

غالباً ما تُكيّف الشركات الناشئة هذا التوازن بفاعلية أكبر من المؤسسات الأكبر حجماً، نظراً إلى قدرتها على تطبيق الأتمتة الانتقائية دون الحاجة إلى التعامل مع الأنظمة القديمة. قد تستخدم الشركات الناشئة أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لأتمتة دعم العملاء، والتنبؤات المالية، وتحسين التسويق، مع الحفاظ على الإشراف البشري على علاقات المستثمرين، والشراكات الاستراتيجية، وقرارات تطوير المنتجات التي تتطلب حدساً في السوق وإدارة العلاقات.

وتواجه المؤسسات متوسطة الحجم تحديات مختلفة، لكنها تستطيع الاستفادة من المبادئ نفسها. قد تُؤتمت مراقبة الامتثال للضوابط، ومعالجة الرواتب، والتواصل الروتيني مع العملاء، مع ضمان توافر الخبراء البشريين للتخطيط الاستراتيجي، وحل المشكلات بفاعلية، وإدارة العلاقات عالية المخاطر التي تُحدد الموقع التنافسي.

تتطلب المؤسسات الكبرى مناهج أكثر تطوراً، لكنها تستفيد من موارد أكبر لتطبيق استراتيجيات شاملة للذكاء الاصطناعي. ويمكنها أتمتة سير العمل التشغيلي بالكامل، وإنشاء أدوار لخبراء الذكاء الاصطناعي المتخصصين، مع بناء فرق إشراف بشري متخصصة تُركز على التفسير الاستراتيجي، ومعالجة الاستثناءات، وإدارة العلاقات، مما يُحقق تمايزاً تنافسياً حقيقياً.

ما لا يُمكن استبدال استخدام الذكاء الاصطناعي به

في حين تُخفّض أنظمة الذكاء الاصطناعي النفقات التشغيلية، فإن القرارات الاستراتيجية المتعلقة بالتنفيذ والتحسين وإدارة العلاقات التي يُقدّمها البشر يُمكن أن تُولّد عوائد استثمار أعلى بكثير.

وجدت صحيفة «نيويورك تايمز» حديثاً أن أحدث أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي تُولد نتائج مختلقة او وهمية بمعدلات تُضاعف مُعدّلات سابقاتها، حيث تصل مُعدّلات الأخطاء إلى 79 في المائة في بعض الحالات. إذا لم تتمكن المؤسسة من تحديد هذه الأخطاء، يفقد العملاء ثقتهم بمنتجاتها وخدماتها، ويبحثون عن حلول بديلة.

وبالنسبة إلى وكالة التسويق، قد يكون هذا كارثياً. فبينما يُسرّع الذكاء الاصطناعي عملية إنشاء المحتوى، لا تزال الوكالات بحاجة إلى نشر خبراء بشريين للتحقق من النتائج، واكتشاف الأخطاء، والتوافق مع مُلخصات العملاء، وضمان الامتثال. تُوفّر هذه الطبقة الإضافية من المراجعة للذكاء الاصطناعي التوليدي المصداقية التي يفتقر إليها حالياً، ما يضمن قدرة المؤسسات على التوسع دون التضحية بالجودة.

بناء استراتيجية ذكاء مؤسستك

تشترك عمليات التنفيذ الناجحة في خصائص رئيسية عبر مختلف القطاعات. البداية هي بتحديد العمليات المناسبة للأتمتة -وهي عادةً مهام روتينية قائمة على قواعد ذات معايير واضحة ونتائج متوقعة- التي يُمكن استخدام الذكاء الاصطناعي فيها ليحل محل العمل اليدوي. وفي الوقت نفسه، الحفاظ على سلطة اتخاذ القرار البشري في المجالات التي تتطلب تقديراً سياقياً، وإدارة العلاقات، والتفكير الاستراتيجي.

يكمن السر في وضع حدود واضحة بين العمليات الآلية ومسؤوليات الإشراف البشري. تُنشئ التطبيقات الناجحة «أشجار» قرارات تُصعّد تلقائياً السيناريوهات المعقدة إلى خبراء بشريين، في الوقت الذي يسمح فيه لأنظمة الذكاء الاصطناعي بمعالجة العمليات الروتينية بكفاءة.

يُصبح التدريب أمراً بالغ الأهمية في هذا الإطار. تحتاج الفرق إلى فهم ليس فقط كيفية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، ولكن أيضاً متى يجب تجاوز التوصيات الآلية، وكيفية تفسير الرؤى المُولّدة من الذكاء الاصطناعي ضمن سياقات الأعمال الأوسع، وكيفية الحفاظ على العلاقات الإنسانية التي لا يُمكن للتكنولوجيا استبدالها.

* «إنك»، خدمات «تريبيون ميديا».

حقائق

79 %نسبة مُعدّلات الأخطاء التي تولِّدها احدث أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي في نتائج مختلقة أو وهمية وهي تُضاعف مُعدّلات سابقاتها

المصدر: الشرق الأوسط