نعم ، يمكن أن يساعدنا الذكاء الاصطناعي في إصلاح تراجع الإنتاجية – لكنه لا يمكنه إصلاح كل شيء

تشهد أمتنا أدنى نمو إنتاجي لها منذ 60 عامًا ، وفقًا للجنة التنمية الاقتصادية في أستراليا. وينعكس هذا التراجع في معظم الاقتصادات المتقدمة في جميع أنحاء العالم.

لذلك ليس من المستغرب أن يرى البعض صعود الذكاء الاصطناعي (AI) كمنقذ للإنتاجية. تبشر المقالات الإعلامية بعصر جديد من الإنتاجية العالية التي تم تمكينها بواسطة الذكاء الاصطناعي ، وخاصة من خلال أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPT و DALL-E.

وبالمثل ، تمتلئ أهم المجلات في العالم بروايات عن كيفية قيام الذكاء الاصطناعي بتمكين قفزات تحويلية في البحث. تم استخدام التعلم الآلي ، على سبيل المثال ، للتنبؤ بشكل البروتينات من معلومات الحمض النووي ، أو للتحكم في شكل البلازما فائقة التسخين في تفاعل الاندماج النووي. قام فريق واحد في CSIRO بتصميم نظام مستقل قائم على الذكاء الاصطناعي يمكنه تصنيع واختبار 12000 تصميم للخلايا الشمسية في غضون 24 ساعة.

هل هذا يعني أنه يمكننا الضغط على المفتاح وتركه في وضع التشغيل التلقائي والذهاب إلى الشاطئ؟ ليس تماما.

اقرأ المزيد: لا تلوم العمال على انخفاض الإنتاجية – فنحن لسنا من يعيقها

ليس حلاً سحريًا للإنتاجية

بقدر ما توفر الأمثلة المذكورة أعلاه الأمل ، فإنها تصرف الانتباه أيضًا عن العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي لم تنجح تمامًا. هذه هي الحالات ، التي غالبًا لا يتم التقاطها في المجلات والوسائط ، حيث كان استخدام الذكاء الاصطناعي مكلفًا ويستغرق وقتًا طويلاً وفشل في تحقيق النتيجة المرجوة.

في عام 2021 ، اضطر مجتمع الذكاء الاصطناعي إلى التوقف مؤقتًا عندما تبين أن 62 دراسة منشورة تستخدم التعلم الآلي لتشخيص COVID-19 من فحوصات الصدر غير موثوقة وغير قابلة للاستخدام في الإعدادات السريرية ، ويرجع ذلك في الغالب إلى مشاكل في بيانات الإدخال. لقد كان تذكيرًا صارخًا بأن الذكاء الاصطناعي غير معصوم من الخطأ.

هذا لا يعني أنه لا يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لزيادة الإنتاجية – فقط أنه ليس دواءً جاهزًا لمشاكل الإنتاجية لدينا. لا يمكن للذكاء الاصطناعي حل المشكلات المتعلقة بالعمليات غير الفعالة وسوء الإدارة والثقافة السيئة بطريقة سحرية.

إذا قمت بإسقاط الذكاء الاصطناعي المتقدم في منظمة غبية ، فلن تجعلها ذكية. سيساعد المنظمة فقط على القيام بالأشياء الغبية بشكل أكثر كفاءة (بمعنى آخر ، بشكل أسرع). هذا لن يؤدي بالكاد إلى مكاسب في الإنتاجية.

حيث تعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي

وجدت دراسة حديثة أجراها المكتب الوطني الأمريكي للبحوث الاقتصادية زيادة بنسبة 14٪ في الإنتاجية بين وكلاء خدمة العملاء الذين استخدموا أداة الذكاء الاصطناعي للمساعدة في توجيه المحادثات. في أستراليا ، تقول Westpac إن الذكاء الاصطناعي قدم زيادة في الإنتاجية بنسبة 46٪ لمهندسي البرمجيات ، دون أي خسارة في جودة العمل.

من نواح كثيرة ، هذه الأمثلة ليست مفاجئة. من الواضح أن الذكاء الاصطناعي يمكنه زيادة الإنتاجية عند استخدامه بفعالية ؛ من الواضح أن خرائط Google أفضل في نقل شخص من أ إلى ب من أطلس طريق قديم.

إذن ما هو الشائع بين المواقف التي يعمل فيها الذكاء الاصطناعي جيدًا؟

تميل التطبيقات الناجحة للذكاء الاصطناعي إلى أن تتميز بالحاجة والوظيفة الواضحة لنظام الذكاء الاصطناعي. يتم دمجها جيدًا في العمليات الأوسع نطاقًا للعمل أو المنظمة ، ولا تتداخل مع مهام الموظفين الأخرى.

كما أنها تميل أيضًا إلى امتلاك مجموعات بيانات عالية الجودة ومناسبة للغرض ومنظمة لتدريب الخوارزميات ، ويتم تطبيقها بأمان ووفقًا لمبادئ الأخلاق.

حيث تفشل تطبيقات الذكاء الاصطناعي

ومع ذلك ، من الصعب تحقيق فوائد إنتاجية الذكاء الاصطناعي عبر مؤسسة بأكملها ، ناهيك عن الاقتصاد بأكمله. لا تزال العديد من المنظمات تكافح من أجل المزيد من التحول الرقمي الأساسي.

تقدر شركة Deloitte الاستشارية أن 70٪ من جهود التحول الرقمي للمؤسسات تفشل. ربما يكمن الحل الحقيقي لمعضلة الإنتاجية بشكل أقل في استخدام الذكاء الاصطناعي ، وأكثر في إدارة أوجه القصور التنظيمية المرتبطة بتبني التكنولوجيا الجديدة.

المكاتب الحديثة مليئة بالرسائل الإلكترونية التي لا طائل من ورائها والاجتماعات غير الضرورية والعمليات البيروقراطية التي تستنزف طاقة العمال وتحفيزهم. أثبتت الأبحاث أن الإنتاجية تنخفض عندما يواجه العمال هجمة العمل المشغول والمشتتات.

من غير المحتمل أن يحل الذكاء الاصطناعي هذا الأمر. عملة العصر الحديث هي الاهتمام. قد يؤدي الذكاء الاصطناعي المصمم لحمايتنا من الأعمال المشغولة غير الضرورية إلى إزعاجنا. قد نرى مستقبلاً حيث تتنافس أدوات الذكاء الاصطناعي المصممة لحمايتنا من التشتت مع أدوات الذكاء الاصطناعي المصممة لإلهائنا.

يشير ستيوارت ميلز ، الخبير الاقتصادي بجامعة ليدز ، إلى أنه إذا كانت أدوات مثل ChatGPT تعمل على أتمتة أوجه القصور البيروقراطية ، فإنها لن تزيد الإنتاجية على الإطلاق.

لقد سألنا صديقًا ذات مرة ، وهو مدير أول في شركة هندسية عالمية ، عما إذا كان يستخدم ChatGPT في عمله. صاح بحماس: “أوه نعم”.

“أستخدمه لإنشاء كل تلك التقارير التي تطلبها إدارة باستمرار مني. أعلم أنه لن يقرأها أحد أبدًا ، لذا لا يلزم أن تكون بجودة عالية “.

نحو مكاسب إنتاجية طويلة الأجل

يبدو من المرجح جدًا أن الذكاء الاصطناعي سيحسن الإنتاجية على المستوى المجتمعي على المدى الطويل ، وقد تكون بعض هذه التحسينات تحويلية.

اعتبارًا من سبتمبر 2022 ، وجدت الأبحاث أن 5.7٪ من جميع الأبحاث التي راجعها الزملاء والمنشورة في جميع أنحاء العالم كانت حول موضوع الذكاء الاصطناعي – ارتفاعًا من 3.1٪ في عام 2017 ، و 1.2٪ في عام 2000.

من الواضح أن المبتكرين في كل مكان يستكشفون كيف يمكن للذكاء الاصطناعي زيادة إنتاجيتهم – وربما مساعدتهم على اكتشاف الاكتشافات. يمكننا أن نتوقع حلولًا فعالة تحل المشكلات حقًا ستختارها بنفسك وترتقي إلى القمة.

يتطلب التنفيذ الناجح للذكاء الاصطناعي فهم السياق الذي يتم فيه تطبيق التكنولوجيا. يتطلب اختيار الأداة الصحيحة للمهمة المطروحة ، واستخدامها بالطريقة الصحيحة. وحتى قبل ذلك ، يتطلب الأمر العمل من خلال قضايا العملية والحوكمة والثقافة والأخلاق.

اقرأ المزيد: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتولى وظيفتك ، ولكنه يمكن أن يساعدك أيضًا في الحصول على وظيفة جديدة بهذه النصائح البسيطة