الذكاء الاصطناعي يولّد المزيد من العمل البشري لا أقل، وهذا يغيّر كل شيء لمن يقود

الذكاء الاصطناعي يولّد مزيداً من العمل البشري، لا أقل، وهذا يغيّر كل شيء لمن يقود

ثمة رواية تتداول بيُسر في مجالس الإدارة مفادها أن الذكاء الاصطناعي سيُقصي الوظائف، ويُخفّض الرواتب، ويُحرّر رأس المال. وهي رواية مريحة لأنها تأتي في هيئة قرار مالي نظيف وواضح. والمشكلة أن البيانات لا تدعمها.

قال جيف بيزوس ذلك صراحةً في مقابلة حديثة على قناة CNBC: الذكاء الاصطناعي لن يُفرغ سوق العمل، بل سيُولّد شُحّاً في المواهب. وكانت تشبيهاته دقيقةً في محلها. فالمهندس الذي قضى سنواتٍ يحفر خندقاً بالمجرفة لا يختفي حين يُعطى حفّاراً آلياً؛ بل يحفر أكثر، وبسرعة أكبر، في مشاريع لم تكن ممكنة من قبل. إن العمل يرتقي لا يندثر.

وما يجري على الجبهة الحقيقية لتبنّي الذكاء الاصطناعي يؤكد هذه الأطروحة بصورةٍ ينبغي أن تُقلق من اتخذوا قراراتٍ تتعلق بالتوظيف استناداً إلى الرواية المعاكسة.

حين تضاعف الأتمتة العمل الخبير

نشر دان شيبر، الرئيس التنفيذي لشركة Every، تحليلاً يستحق القراءة المتأنية. فقد أتمتت شركته كل ما أمكن أتمتته باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي. وكانت النتيجة أن الفريق نما من أربعة أشخاص إلى ما يزيد على ثلاثين. ليس على الرغم من الأتمتة، بل بسببها تحديداً.

الآلية التي تقف وراء هذه الظاهرة أقل تناقضاً مما تبدو عليه. فحين يتولّى الذكاء الاصطناعي الأجزاء المُعيارية من أي عملية، فإنه لا يُلغي الحاجة إلى الحكم الخبير، بل يُضاعفها. فثمة من يجب أن يُحدد ما الذي يُعدّ نتيجةً جيدة. وثمة من يجب أن يراجع ما أنتجه الوكيل قبل وصوله إلى العميل. وثمة من يجب أن يُقرر ما الذي يُصنع بذلك الناتج في السياق الأشمل للمؤسسة. إن الذكاء الاصطناعي يُدمج المهام المتوسطة، بينما يتولى البشر الطرفين.

يصف شيبر ذلك بهندسة العملية ذات التداعيات التنظيمية الملموسة: في البداية يضع البشر الإطار، وفي الوسط ينفّذ الذكاء الاصطناعي، وفي النهاية يحكم البشر ويُوسّعون ويُقررون. وهذا ليس دورةً تُخفف العبء البشري، بل دورة تُحوّل ذلك العبء نحو القرارات الأعلى كثافةً معرفية.

وتشير بيانات شركة Anthropic حول استخدام نماذجها مع مستخدمين حقيقيين إلى الاتجاه ذاته. ففي المهام النموذجية لعمل المعرفة، ينخفض وقت التنفيذ بنحو 80%. غير أن هذا الوفر لا يتحول إلى عمل أقل؛ بل يتحول إلى حجم أكبر من المبادرات، وسرعة أعلى في دورات اتخاذ القرار، ومساحة أوسع للتنسيق البشري. وتُقدّر شركة McKinsey أنه مع التبني الواسع لوكلاء الذكاء الاصطناعي، فإن نحو 57% من ساعات العمل في الولايات المتحدة قابلة للأتمتة تقنياً بالتكنولوجيا المتاحة اليوم. وإن تحقق هذا الرقم، فإن القيمة الاقتصادية الإضافية المحتملة ستبلغ 2.9 تريليون دولار سنوياً بحلول عام 2030 في ذلك السوق وحده. والمشكلة ليست في قدرة التكنولوجيا. المشكلة في من يُشرف ويُنسّق ويُدمج هذا الحجم الجديد من المُخرجات.

وقد رصدت دراسة MIT Sloan التي تتبّعت تأثير الذكاء الاصطناعي بين عامَي 2010 و2023 شيئاً نادراً ما يظهر في العناوين الرئيسية: حين تُؤتمت الذكاء الاصطناعي جزءاً فقط من مهام وظيفة ما، يمكن أن ينمو التوظيف في تلك الوظيفة. وفي الأدوار ذات الرواتب المرتفعة والتعرض المرتفع للذكاء الاصطناعي، بلغ نمو التوظيف نحو 3% في خمس سنوات. ليس تدميراً، بل إعادة تشكيل.

التكلفة التنظيمية للإيمان بالرواية الخاطئة

ما يستأثر باهتمامي في تحليل شيبر ليس مجرد آليات العملية، بل ما يكشفه من محادثات تتهرب منها كثير من المؤسسات.

حين تتبنى هيئة مديرين تنفيذيين الذكاء الاصطناعي انطلاقاً من فرضية أنه سيُخفف اعتمادها على الكفاءات البشرية الخبيرة، فإنها تبني استراتيجيتها على فرضية كاذبة. والاستراتيجيات المبنية على فرضيات كاذبة لا تنهار دفعةً واحدة. بل تتعفن ببطء. وأكثر الأعراض شيوعاً هو تراكم قائمة انتظار متنامية من القرارات التي يعجز الذكاء الاصطناعي عن اتخاذها، فوق فريق جرى تقليصه أو لم يُدرَّب على العمل وفق المنظومة الجديدة.

ما يُحدده شيبر بوصفه عُنق الزجاجة التنظيمي الجديد هو مشكلة حوكمة لا مشكلة تكنولوجيا. فالذكاء الاصطناعي ينتج بسرعة لا تستطيع الهياكل البشرية للإشراف استيعابها دائماً. وحين لا يُسمَّى هذا الفجر، تبدأ المؤسسة في العمل وفق مُخرجات لم يراجعها أحد مراجعةً حقيقية؛ مراجعةً سريعة فحسب. والفرق بين الأمرين له تبعات تستغرق أشهراً لتصبح مرئية، ثم تُقدَّم بعدها على هيئة أخطاء غير مفهومة.

ثمة أثر آخر تقيسه المؤسسات بصدق أقل مما ينبغي: توحيد المُخرجات. فحين يستخدم الجميع في صناعة ما النماذج ذاتها لإنتاج الوثائق والتحليلات والعروض التقديمية والاتصالات، تتقارب النتائج نحو المتوسط المقروء. يقوله شيبر دون مواربة: الوفرة تُولّد التوحيد، والتوحيد يُدمّر القيمة التفاضلية. فالتحليل المالي الذي يشبه تحليل جميع المنافسين لا يُضيف ميزة. واستراتيجية الاتصال التي تبدو كمتوسط القطاع لا تبني تموضعاً. وفي هذا السياق، يصبح الشُّح الحقيقي هو الحكم البشري الذي يُنتج شيئاً لا يشبه ما سيختاره الذكاء الاصطناعي بصورة افتراضية.

وقد انتهى Goldman Sachs Research إلى خلاصة مماثلة من زاوية مغايرة. إذ يُظهر تحليله أنه حتى الآن لا توجد ارتباط إحصائي ذو دلالة بين التعرض المحلي للذكاء الاصطناعي ونمو البطالة، ومعدلات الفصل، والرواتب، وساعات العمل. تأثير كلّي قابل للقياس يساوي صفراً، رغم الحجم الهائل للسرد حول تدمير الوظائف. وما يرصدونه فعلاً هو إعادة توزيع المهام داخل الوظائف، مصحوبةً بطلب متزايد على المهارات التي يعجز الذكاء الاصطناعي عن استنساخها: التنسيق المعقد، والحكم السياقي، والثقة الشخصية المتبادلة.

العمل الذي لا تراه المؤسسة بعد

ثمة نوع من العمل يُفرزه تبنّي الذكاء الاصطناعي وتُحاسبه قليل من المؤسسات بصورة صحيحة: العمل المتعلق بالإبقاء على الوكلاء يعملون جيداً.

يمتلك شيبر في شركته فريقاً مُخصصاً حصراً للتأكد من أن وكلاء الذكاء الاصطناعي يعملون ضمن معاملات مقبولة. وهذه ليست تكلفة تطبيق مؤقتة، بل تكلفة تشغيلية هيكلية. فالنماذج تتراجع في سياقات معينة، وتُنتج مُخرجات تستلزم معايرةً مستمرة، وعتبة ما يُعدّ "جيداً بما يكفي" تتغير بمرور الوقت وبتصاعد متطلبات العميل. وهذا يستوجب مهندسين، وحكماً، وقرارات لا يمكن إعادة تفويضها للذكاء الاصطناعي.

تُقدّر Boston Consulting Group أنه في غضون العامين أو الثلاثة أعوام القادمة، ما بين 50% و55% من الوظائف في الولايات المتحدة ستُعاد هيكلتها بصورة جوهرية جراء الذكاء الاصطناعي. إعادة هيكلة لا إلغاء. وهذا التمييز ليس مجرد لعبة مفردات. بل يعني أن المؤسسة التي تصل إلى تلك المرحلة دون أن تكون قد أعدّت موظفيها للعمل في أنماط الإشراف والحكم ودمج المُخرجات، ستجد أن بين يديها أدوات فائقة القوة وطاقة بشرية غير متوافقة مع ما تتطلبه تلك الأدوات.

إن أكثر الأخطاء كلفةً التي يمكن لأي فريق من المديرين التنفيذيين ارتكابها في هذه اللحظة ليس التحرك ببطء شديد مع التكنولوجيا. بل هو التحرك بسرعة التكنولوجيا بينما تعمل الهياكل البشرية بسرعة الماضي. فالذكاء الاصطناعي يُسرّع دورة الإنتاج. فإن لم تبنِ المؤسسة في الوقت ذاته قدرة الإشراف والحوكمة والحكم على المستوى ذاته، فإن ما يتسارع ليس القيمة. بل حجم المُخرجات التي لا يتحقق منها أحد على نحو حقيقي.

السؤال الجدير بالتأمل في الأشهر المقبلة ليس كم وظيفة يستطيع الذكاء الاصطناعي أتمتتها. بل كم وظيفة للحكم الخبير تحتاج المؤسسة إلى استحداثها حتى تُنتج تلك الأتمتة شيئاً يستحق العناء.

يُلخّص شيبر ذلك بعبارة تستحق اهتماماً أكبر مما تنالهُ في محادثات كبار المسؤولين التنفيذيين: حين تتحول الحالة إلى نص، تتحول إلى مدوّنة. والمدوّنة جثة. ما يحتاج إليه الإنسان هو بالضبط ما لم يقع بعد، ما لا يمكن توثيقه مسبقاً، ما يجب تسميته الآن، في هذا السياق، مع هذا العميل، في ظل هذه الظروف. هنا لا يصل الذكاء الاصطناعي. وهنا، على نحو مفارق، يكمن أكبر قدر من العمل الذي ينتظر أن يُنجز.