في الثامن من يونيو، نشرت صحيفة وول ستريت جورنال مقالًا يوم الأحد، يستكشف متى سيحقق الذكاء الاصطناعي إمكاناته بالكامل ويكون له تأثير تحويلي على الاقتصاد الاجتماعي مثل الكهرباء والإنترنت. وذكر المقال أن هناك العديد من الأسباب التي تدفعنا للاعتقاد بأن تطور الذكاء الاصطناعي سيكون أبطأ مما يعتقده أكثر مؤيديه تفاؤلاً، ولكنه أسرع مما يقوله المشككون.

سيستغرق الذكاء الاصطناعي بعض الوقت ليتحول بشكل حقيقي

لقد مر حوالي 1200 يوم فقط منذ أن أطلقت OpenAI ChatGPT. ومع ذلك، إذا صدقنا أكثر المتفائلين تطرفاً في مجال الذكاء الاصطناعي، فمن المفترض أن التكنولوجيا أحدثت ثورة في عالم الأعمال. بمعنى آخر، سيحدث هذا التغيير في أي وقت. وفي الوقت نفسه، من السهل العثور على منتقدي الذكاء الاصطناعي، بحجة أن الذكاء الاصطناعي هو مجرد أحدث بدعة تكنولوجية من المقدر لها أن تتلاشى بسرعة قبل تحقيق أي نتائج حقيقية. ومن وجهة نظرهم، فإن هذا التراجع يمكن أن يحدث في أي وقت.

الحقيقة أكثر تعقيدًا بكثير مما يقوله دعاة الذكاء الاصطناعي والنقاد. إذا دخلت إلى شركة كبيرة اليوم، فستجد أن الذكاء الاصطناعي موجود في كل مكان ويبدو أنه لا يمكن العثور عليه في أي مكان.يستخدمه الموظفون لتلخيص الاجتماعات وصياغة رسائل البريد الإلكتروني وإنشاء المسودات الأولى للعروض التقديمية. ولكن هذه المكاسب في الكفاءة لم تترجم بعد إلى قفزات واضحة في الإنتاجية على مستوى الاقتصاد بالكامل أو تغييرات جوهرية في الطريقة التي يعمل بها الناس.

إذًا، كم من الوقت سيستغرق الذكاء الاصطناعي لتحقيق إمكاناته وإحداث التغيير؟ تتطلب الإجابة على هذا السؤال تسليط الضوء على العديد من التحديات التي تواجه عالم الأعمال: الجمود التنظيمي، والمقاومة البشرية للتغيير، والبيانات المحدودة والفوضوية في كثير من الأحيان، والمخاوف المتعلقة بالخصوصية والأمن، والقفزات الخيالية المطلوبة لإعادة تصميم كيفية عمل المؤسسات فعليًا.

انسجم مع

على الرغم من كل الشكاوى والصحافة السلبية، فإن الذكاء الاصطناعي يحرز بالفعل تقدمًا في عالم الأعمال. تظهر الدراسات الاستقصائية لكبار مسؤولي المعلومات (CIOs) والرؤساء التنفيذيين باستمرار أن الشركات تخطط لزيادة الاستثمار في الذكاء الاصطناعي هذا العام والعام المقبل. يشير تقرير بحثي أصدرته شركة ديلويت في يناير ودراسة منفصلة من كلية وارتون بجامعة بنسلفانيا إلى أن الشركات الكبيرة تخرج من مرحلة التجريب وتبدأ في دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات الأساسية. كما توصلت أبحاث وارتون التي صدرت في الخريف الماضي إلى أن ثلاثة أرباع المديرين التنفيذيين البالغ عددهم 801 الذين شملهم الاستطلاع أفادوا عن عوائد إيجابية على استثماراتهم في الذكاء الاصطناعي.

وتظهر هذه النتائج تدريجياً في صناعات متعددة. يستخدم تجار التجزئة الذكاء الاصطناعي للتسعير في الوقت الفعلي وتوصيات المنتجات؛ وقامت شركات الأسهم الخاصة ببناء محللي الذكاء الاصطناعي لدمج المعلومات البحثية والمساعدة في اتخاذ القرارات الاستثمارية؛ وتقوم شركات التصنيع بنشر تكنولوجيا الرؤية الحاسوبية للكشف عن العيوب في خطوط الإنتاج.

المجال الذي كان فيه التقدم الأكثر أهمية هو تطوير البرمجيات. لقد أصبح الذكاء الاصطناعي قويًا جدًا في كتابة التعليمات البرمجية لدرجة أن العديد من مهندسي البرمجيات يمكنهم ببساطة وصف المتطلبات باللغة الطبيعية وسيقوم الذكاء الاصطناعي بالباقي.

ينفي البروفيسور موليك ركود تطبيق الذكاء الاصطناعي

قال إيثان موليك، الأستاذ في كلية وارتون بجامعة بنسلفانيا والذي يدرس كيفية اعتماد الشركات للذكاء الاصطناعي، إنه بالنظر إلى الوضع المذكور أعلاه، فمن الخطأ تمامًا الاعتقاد بأن "تطبيقات الذكاء الاصطناعي في حالة ركود". وقال: "إن فكرة أننا مازلنا عالقين في الوضع التجريبي هي فكرة عفا عليها الزمن وخاطئة". "أنا أتحدث باستمرار مع الشركات التي تحصل على قيمة حقيقية من الذكاء الاصطناعي."

تأثير محدود

لكن في عالم الأعمال، لا تزال ثورة الذكاء الاصطناعي تواجه العديد من العقبات. أولا، هناك شكوك أساسية حول كل هذه الضجة: تستمر مجالس الإدارة والمستثمرون في المطالبة بأدلة أكثر وضوحا من الشركات على أن استثمارات الذكاء الاصطناعي تؤتي ثمارها. علاوة على ذلك، حتى الآن على الأقل، لم يُظهر الذكاء الاصطناعي عموميته بالقدر الكافي لإثبات قدرته على تحويل المؤسسات والصناعات على نطاق واسع.

لقد صاغ الباحثون مصطلحًا لوصف هذه القدرة غير المتكافئة للذكاء الاصطناعي: "الحدود الخشنة". قال بنديكت إيفانز، المحلل المستقل الذي يتتبع اعتماد الذكاء الاصطناعي في المؤسسات، إن نماذج الذكاء الاصطناعي رائعة في بعض الأشياء وسيئة بشكل مدهش في أشياء أخرى، وفي كثير من الأحيان لا يتم اكتشاف المهام التي تندرج ضمن أي فئة حتى تستخدمها الشركات بالفعل.

على سبيل المثال، يتفوق الذكاء الاصطناعي في المهام المنظمة بشكل واضح، مثل البرمجة ومراجعة المستندات القانونية والتحليل المالي. ولكن عندما يتعلق الأمر بالمهام التي تعتمد بشكل أكبر على السياق وتستغرق معظم وقت العمل، فإن هذا "التفاوت" ينكشف. سوف يعطي إجابات خاطئة بثقة شديدة ولا يمكنه الاعتماد على العوامل البشرية التي لم يتم تضمينها من قبل في بيانات التدريب، مثل القرارات التحكيمية والقواعد غير المكتوبة والحدس طويل المدى.

وهذا "سقف صعب" واضح لقدرات الذكاء الاصطناعي الحالية. وقال دارون عاصم أوغلو، الحائز على جائزة نوبل والاقتصادي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا: "سواء كنت رئيسًا تنفيذيًا، أو مديرًا، أو صحفيًا، أو أستاذًا، أو عامل بناء، أعتقد أن مستوى مهاراتك أعلى من مستوى الذكاء الاصطناعي الحالي". وهو يعتقد أن أدوات الذكاء الاصطناعي الحالية لن يكون لها سوى تأثير على عدد صغير من الوظائف.

بالإضافة إلى ذلك، لكي يعمل الذكاء الاصطناعي بشكل حقيقي، هناك حاجة إلى الكثير من "الحزم": البيانات المناسبة، وإعدادات الأذونات المناسبة، وآليات الأمان والتقييد الكاملة، والأدوار الواضحة المحددة للبشر الذين يشرفون على الذكاء الاصطناعي. نظرًا لاختلاف الأنظمة وسير العمل في كل شركة، غالبًا ما يجب بناء "البنية" الداعمة هذه من الصفر. وهذا أصعب بكثير مما يبدو.

اضطراب الإنسان

ولكن فيما يتعلق بالعقبات، فقد يكون التغلب على المشكلات التكنولوجية أسهل من التغلب على المشكلات البشرية. ببساطة، يحتاج الكثير من الناس إلى الإقناع قبل أن تنطلق ثورة الذكاء الاصطناعي حقًا.

يواجه المسؤولون التنفيذيون في الشركات دورات تخطيط مدتها خمس سنوات، وجداول استهلاك لأنظمة المشتريات يعود تاريخها إلى ثلاث سنوات، ومجالس الإدارة تطالب بالعائدات. وفي مثل هذه البيئة، فإن النفور من المخاطرة ليس أمراً غير عقلاني. في الوقت نفسه، هناك أيضًا مشكلات على مستوى الموظف: هؤلاء الموظفون الذين يعتقدون أنهم "يقومون بتدريب الذكاء الاصطناعي الذي سيحل محلهم في المستقبل" من غير المرجح أن يتعاونوا بنشاط مع تنفيذ الذكاء الاصطناعي.

وقالت كيت برينان، المدير المساعد لمعهد AI Now، وهو مركز أبحاث سياسات الذكاء الاصطناعي، إن "ما يتم تسويقه هو فكرة الإنتاجية والكفاءة". "ما يعنيه ذلك بالنسبة للأشخاص الذين يقومون بالعمل الفعلي نادرًا ما يتم تضمينه في المناقشة."

قد تكون الإدارة والموظفون مترددين أيضًا في دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات، وليس مجرد استخدامه في الأعمال المنزلية الوضيعة. غالبًا ما تميل غريزة الناس إلى استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة جوانب معينة من العمليات الحالية، بدلاً من إعادة التفكير في العملية برمتها نفسها.

لنأخذ على سبيل المثال شركة تأمين تتعامل مع مطالبات حوادث السيارات البسيطة. عادةً، تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي لتسريع معالجة المستندات مع الاحتفاظ بعملية المراجعة والموافقة الأصلية متعددة الطبقات. لكن الفرصة الحقيقية تكمن في إعادة تصميم العملية برمتها بالكامل، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بتقييم مدى الضرر بناءً على الصور التي التقطها العميل، ثم الموافقة على المطالبة وبدء الدفع على الفور تقريبًا. إن عملية إعادة التصور هذه صعبة وتهدد التسلسلات الهرمية الراسخة وطرق العمل التقليدية.

الوقت للتغيير

أخيرًا، من المهم أن نتذكر أن التقنيات التحويلية غالبًا ما تستغرق وقتًا أطول من المتوقع لتحقيق نوع التغيير العميق الذي يعد به مناصروها.

أعادت الكهرباء تشكيل الحضارة، لكن الأمر استغرق أربعة عقود كاملة حتى يظهر تأثيرها بوضوح في بيانات الإنتاجية. لقد أعادت شبكة الإنترنت هيكلة أسس الأعمال، والعمل، والمنافسة العالمية، ولكن الأمر استغرق من عشرة إلى خمسة عشر عاماً لاختراق العمود الفقري للاقتصاد. من منظور داخلي في ذلك الوقت، كانت المراحل الأولى للإنترنت مشابهة تمامًا للوضع الحالي للذكاء الاصطناعي: آفاق واعدة، ونتائج متفاوتة، وكان لدى الصناعة بأكملها سبب وجيه لتخبرك: لقد وصلت الثورة.

"لتغيير منظمة ما وتحقيق تغيير كبير، تحتاج إلى قياس الوقت على نطاق بشري." قال جيمس لانداي، المدير المشارك لمعهد الذكاء الاصطناعي المتمحور حول الإنسان بجامعة ستانفورد، والذي كان يهتم بالصعوبات التي تواجهها الشركات في محاولة استيعاب التقنيات الجديدة لسنوات عديدة.

وقال: "حكمي هو أشبه بخمس إلى عشر سنوات، وليس السنتين أو الثلاث سنوات المقبلة".

يكاد يكون من المؤكد أن الذكاء الاصطناعي سيكون له تأثير عميق مثل الإنترنت، ومن المرجح أن يستغرق وقتا طويلا لإعادة تشكيل الاقتصاد. المؤيدون بشكل عام على حق فيما يتعلق باتجاه التطوير. وربما يكون المتشككون على حق أيضًا بشأن المدة التي سيستغرقها الأمر.

ربما تكون الطريقة الأكثر قيمة للتفكير لأي مدير تنفيذي أو مستثمر أو صانع سياسات في الوقت الحالي هي قبول كلا الحكمين في وقت واحد.