ما الذي يعنيه ذلك للعمال

تزايد استخدام الذكاء الاصطناعي في الشركات: بين التتبع والمردود المالي

تتجه الشركات نحو إنفاق غير مسبوق على الذكاء الاصطناعي، حيث تتابع بدقة غير مسبوقة كيفية استخدام الموظفين لهذه التكنولوجيا. ومع ذلك، لا يزال العديد من الرؤساء التنفيذيين يأملون في أن يسهم الذكاء الاصطناعي في زيادة الإنتاجية، لكنهم لا يستطيعون تحديد ذلك بشكل واضح.

وفقًا لاستطلاع أجرته ModelOp عام 2026، يعتمد أكثر من ثلثي الشركات على تقديرات مثل الوقت الموفر أو التكاليف المتوقعة بدلاً من النتائج المالية المقاسة لتقييم عائد الاستثمار من الذكاء الاصطناعي. ويشير ModelOp إلى الفجوة بين نشاط الذكاء الاصطناعي والعائد القابل للقياس على أنه “وهم قيمة الذكاء الاصطناعي”.

قال جيم أولسون، المدير التقني لـ ModelOp: “تقريبًا كل شركة من شركات فورتشن 500 تتابع استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل عام، لكن القليل منها يتتبع ما يهم المجلس: ما إذا كانت هذه النفقات تحقق عائدًا ماليًا”.

تتيح أدوات مايكروسوفت للعملاء تتبع كيفية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي عبر مؤسساتهم، بما في ذلك عدد المستخدمين النشطين وحجم الطلبات ونشاط الوكلاء على مر الزمن. وأوضح متحدث باسم مايكروسوفت أن “العملاء يبدأون بمقاييس التبني والانخراط ثم يربطون هذه الرؤى بنتائج الإنتاجية والأعمال الأوسع”.

تأتي كل تفاعل بتكلفة، تقاس بوحدات تُعرف بـ “التوكنز”، وهي الوحدة التي تتقاضى الشركات مقابل كل جزء من النص أو البيانات المعالجة. ومع أن الشركات تتمتع برؤية تفصيلية حول كمية استخدام الذكاء الاصطناعي وتكاليفه، إلا أنها تفتقر إلى الوضوح بشأن من يستخدمه بفعالية أو ما إذا كان يحسن الأداء.

لا تزال العديد من المؤسسات في مرحلة التجريب بدلاً من نشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. رغم ذلك، أفادت 64% من الشركات بأن الذكاء الاصطناعي يدفع الابتكار، بينما أفاد 39% فقط بتأثير قابل للقياس على الأرباح، وفقًا لتقرير صادر عن ماكينزي.

قال سمير غوبتا، قائد خدمات الذكاء الاصطناعي في الأمريكتين لدى EY: “تظل الشركات أكثر ميلًا لقياس استخدام الذكاء الاصطناعي على مستوى المجموعة أو الدور بدلاً من الأفراد”.

عادة ما يعني ذلك مقارنة الأنماط عبر الفرق أو الأدوار بدلاً من تقييم الموظفين بشكل مباشر. وأشار غوبتا إلى أن “التحدي الأكبر ليس قياس الاستخدام، بل إثبات النسبة”.

التحديات الجديدة في قياس الأداء

في بعض أماكن العمل، بدأ استخدام الذكاء الاصطناعي يبدو أقل كأداة وأكثر كمسابقة لإثبات إنتاجية الموظفين، حيث تقوم الأنظمة الداخلية بتصنيف الموظفين على لوحات المتصدرين بناءً على مقدار استخدامهم للذكاء الاصطناعي.

لكن النقاد يحذرون من أن المزيد من الطلبات لا يؤدي بالضرورة إلى عمل أفضل، مما يزيد من خطر أن يصبح الذكاء الاصطناعي بديلاً للنشاط بدلاً من النتائج.

قال رافي جيسوثاسان، شريك أول وقائد التحول العالمي في Mercer: “استخدام الذكاء الاصطناعي هو بديل ضعيف جدًا للإنتاجية”.

يتم دمج استخدام الذكاء الاصطناعي في كيفية تقديم العمل وتقييمه. قال إستيبان سانشو، المدير التقني لأمريكا الشمالية في Globant: “تكاليف التوكنز أصبحت الآن بندًا قياسيًا في حسابات العائد على الاستثمار لدينا”.

تُعالج جميع أنشطة الذكاء الاصطناعي عبر منصة داخلية تتعقب استهلاك التوكنز وأنماط الاستخدام والتكاليف عبر الفرق والمشاريع.

قال سانشو: “لدى قادة المشاريع الوصول إلى بيانات الاستخدام مقسمة حسب أعضاء الفريق”. وأكد أن الاستخدام المنخفض لا يُعتبر تلقائيًا مشكلة في الأداء، بل يُستخدم لتحديد عدم الكفاءة.

تحديات قياس أداء الوكلاء

في الأيام الأولى من نشر الذكاء الاصطناعي، يبدو أن قياس الإنتاجية أسهل عندما تقوم الأنظمة بالعمل بدلاً من البشر.

في Salesforce، يجادل التنفيذيون بأن دور وكلاء الذكاء الاصطناعي يدفع الصناعة إلى التحرك نحو قياس ما إذا كان العمل يتم بشكل فعلي.

قال مادهاف ثاتاي، نائب الرئيس التنفيذي ومدير الذكاء الاصطناعي في Salesforce: “يجب أن تتصل هذه المقاييس بالعائد القابل للقياس، مثل توفير التكاليف أو نمو الإيرادات”.

تتجه أنشطة التتبع من مستوى الموظف إلى تقييم الذكاء الاصطناعي عبر سير العمل بأكمله.

أظهرت Salesforce أن منصتها أنتجت 2.4 مليار وحدة عمل، بما في ذلك 771 مليون وحدة في ربع واحد، بزيادة 57% عن الربع السابق.

في الوقت نفسه، شهدت شركة Engine، وهي شركة سفر، تحسينات كبيرة بعد نشر وكيل ذكاء اصطناعي، حيث تم التعامل مع 50% من حجم الدردشات مع تقليل وقت المعالجة بنسبة 15%.

مخاوف حول مراقبة الموظفين

حتى مع هذه المقاييس المتقدمة، لا تزال الحدود بين تتبع العمل وتتبّع الموظفين غير واضحة.

في Meta، يتم اختبار أنظمة داخلية لتتبع حركات الفأرة والنقرات وضغطات المفاتيح لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي عبر مجموعة واسعة من المواقع والتطبيقات.

قال جيسوثاسان: “بينما يدرك العديد من الموظفين هذا الأمر، فإن أقلية كبيرة لا تدرك ذلك، ويجب عليهم بالتأكيد أن يكونوا على علم”.

يتطلب الأمر من المؤسسات ضمان أن يتم التواصل بوضوح وفهم واسع لهذا الأمر.