الذكاء الاصطناعي يختبئ خلف شاشات الموظفين

قد ينجز الموظف خلال دقائق ما كان يحتاج إلى ساعات من البحث والتحليل بفضل الذكاء الاصطناعي، ثم يعود إلى فريقه بإجابة تبدو مكتملة وجاهزة للتنفيذ. لكن خلف هذه الإجابة قد تختفي أسئلة مهمة: ما المصادر التي اعتمد عليها الذكاء الاصطناعي؟ وما الافتراضات التي اختبرها؟ وما النقاط التي لا تزال غير مؤكدة؟

هنا تظهر مفارقة الذكاء الاصطناعي في بيئة العمل: كلما أصبح أكثر قدرة على حل المشكلات، أصبح جزءٌ أكبر من عملية التفكير بعيداً عن أعين الفريق. والنتيجة أن المؤسسة قد ترى المخرجات، لكنها لا ترى دائماً الطريق الذي قاد إليها.

ولا يعني ذلك أن الموظفين مطالبون بمشاركة كل محادثاتهم مع أدوات الذكاء الاصطناعي. المطلوب هو نقل السياق الضروري إلى البيئة المشتركة عندما يصبح العمل أساساً لقرار أو مهمة أو مسؤولية جماعية. ولتحقيق القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي، تحتاج المؤسسات إلى الانتقال من استخدام فردي ومعزول إلى بيئات أكثر تعاوناً وشفافية.

لماذا بدأ الذكاء الاصطناعي في مكان العمل من الفرد؟

ركزت الموجة الأولى من أدوات الذكاء الاصطناعي في بيئة العمل على الفرد، لأنها كانت الأسهل والأسرع في التبني. يستطيع الموظف استخدام أداة ذكاء اصطناعي فوراً لإعادة صياغة بريد إلكتروني أو تلخيص تقرير، بينما يتطلب تغيير سير العمل بالكامل تنسيقاً بين الزملاء والأنظمة وإجراءات الموافقة.

وتؤكد الأبحاث هذا الفارق. فقد أظهرت تجربة واسعة شملت 66 شركة أن توفير أدوات الذكاء الاصطناعي للموظفين أدى إلى توفير الوقت على المستوى الفردي، لكن الباحثين لم يرصدوا تحولاً أوسع في حجم المهام التي ينفذها العاملون أو طبيعتها.

ويرجع ذلك جزئياً إلى أن الاستخدام الفردي لا يحتاج إلى تنسيق مع الفريق. لكنه في الوقت نفسه يفسر سبب توقف تأثير الذكاء الاصطناعي غالباً عند حدود الموظف نفسه.

وتتجاوز المشكلة مجرد توفير الوقت. فالمحادثات بين الزملاء لا تنتج إجابات فحسب، بل تكشف أيضاً ما يعمل عليه الآخرون، وما الأساليب التي لم تنجح، وأين لا تزال نقاط عدم اليقين قائمة. وإذا انتقلت الأسئلة بصورة متزايدة من الزملاء إلى أدوات الذكاء الاصطناعي، فقد يختفي جزء من التعلم غير المباشر الذي يحدث أثناء حل المشكلات بصورة جماعية.

متى يتحول الذكاء الاصطناعي الخاص إلى مشكلة جماعية؟

يكمن التحدي الأساسي في تحديد السياق الذي يجب مشاركته عندما يصبح الآخرون معتمدين على العمل الذي أنجزه الذكاء الاصطناعي.

فالمراجع أو المدير لا يحتاج عادةً إلى الاطلاع على كل سؤال تجريبي كتبه الموظف، لكنه يحتاج إلى قدر كافٍ من المعلومات لفهم طريقة الوصول إلى النتيجة، وتقييم منطقها، والطعن فيها إذا لزم الأمر.

ويناقش باحثون في مختبر الإعلام بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا «MIT» في هذا التوازن من خلال نموذج أولي يحمل اسم «InquiryBits»، يتيح مشاركة أجزاء محدودة من آثار محادثات المستخدمين مع أدوات الذكاء الاصطناعي.

وفي دراسة شملت 80 متخصصاً، ونُشرت نتائجها الأولية في يونيو/حزيران 2026، أبدى المشاركون استعداداً واسعاً لمشاركة هذه الآثار ضمن مجموعات محددة، لكن مستوى الارتياح تراجع كلما اتسعت دائرة الأشخاص الذين يمكنهم الاطلاع عليها.

وتكتسب هذه الموازنة أهمية عملية. فمن دون حد أدنى من السياق، قد تجد الفرق نفسها تعيد إجراء التحليلات ذاتها، أو تواجه صعوبات عند تسليم المهام، أو تتخذ قرارات بناءً على افتراضات لم تُختبر بصورة كافية.

من البرمجيات التعاونية إلى الذكاء الاصطناعي التعاوني

قد يكون الانتقال من استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل فردي إلى استخدامه على مستوى الفريق تحدياً، لكن بيئة العمل مرت بتحول مشابه من قبل.

فالمستندات، على سبيل المثال، انتقلت من ملفات يتبادلها الموظفون فيما بينهم إلى مساحات مشتركة يستطيع عدة أشخاص تعديلها والعمل عليها في الوقت نفسه.

ويبدو أن الذكاء الاصطناعي يمر بالتحول ذاته. وقد وصفت شركة «واي كومبيناتور» هذا الاتجاه بأنه «اللحظة متعددة المستخدمين للذكاء الاصطناعي»، في إشارة إلى الانتقال من نوافذ المحادثة المعزولة إلى بيئات تسمح بالتعاون.

لكن الذكاء الاصطناعي التعاوني قد يتجاوز مجرد إتاحة المحادثة نفسها لعدة أشخاص. فقد يعمل فريق كامل على مهمة واحدة ينفذها وكيل ذكي، ثم تنتقل المهمة بين أعضاء الفريق مع الاحتفاظ بالقرارات التي اتُخذت والأسئلة التي لم تُحسم بعد.

ومع مرور الوقت، يمكن لهذا السياق المشترك أن يتحول إلى نوع من الذاكرة المؤسسية يستفيد منها الموظفون ووكلاء الذكاء الاصطناعي معاً. وقد تظهر هذه القدرات من خلال منتجات جديدة، أو تصبح ببساطة وظائف مدمجة في الأدوات التي تستخدمها الفرق بالفعل.

وتظهر بوادر هذا التحول في أدوات قائمة بالفعل. وتتيح «Miro AI Flows» للفرق تشغيل سير العمل وتطويره على مساحة مشتركة، بدلاً من نسخ نتائج محادثات خاصة ولصقها في أدوات العمل الجماعي.

كذلك يعمل وكيل «Copilot» السحابي من «GitHub» في الخلفية، مع تسجيل خطوات البحث والخطة والتغييرات البرمجية، بما يسمح للمطورين بفحص عمل الوكيل والتغييرات التي أجراها قبل إنشاء طلب دمج التعديلات.

وفي الحالتين، لا يحتاج المراجع إلى متابعة كل خطوة وسيطة. لكن سير العمل يحتفظ بقدر كافٍ من السياق لمعرفة ما الذي تغير، وتقييمه، وتحديد الخطوة التالية.

الوكلاء المستقلون يرفعون مستوى المخاطر

تزداد الحاجة إلى هذا التحول مع انتقال المؤسسات من أدوات المحادثة البسيطة إلى الوكلاء المستقلين، وهي أنظمة ذكاء اصطناعي مصممة لتنفيذ المهام بصورة مستقلة ومن دون إشراف بشري مستمر.

ومع ارتفاع مستوى الاستقلالية، ترتفع المخاطر أيضاً. فعندما يعمل الوكيل داخل مساحة خاصة، قد تظل قراراته ومفاضلاته وأخطاؤه غير مرئية لبقية الفريق.

وإذا تعطل النظام، أو فشلت استراتيجية معينة، أو تعرضت إحدى النتائج للطعن، فقد لا يستطيع الزملاء معرفة ما فعله الوكيل أو الأسباب التي دفعته إلى اتخاذ قرار معين.

ومن دون سجل مشترك، قد تواجه الفرق صعوبة في تدقيق العمل الذي أنجزه الذكاء الاصطناعي، أو تسليم المهام المعقدة، أو تحديد المسؤولية بوضوح عندما يحدث خطأ.

وهنا يمكن أن يصبح التعاون جزءاً من الحوكمة نفسها. فالبيئات المشتركة تجعل العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للفحص والمراجعة، وتوضح من يستطيع التدخل، ومن شارك في إنجاز المهمة، ومن يتحمل مسؤولية القرارات اللاحقة.

ومع منح الوكلاء مزيداً من الصلاحيات والاستقلالية، تصبح الأذونات ونسب المساهمة والملكية والمسؤولية عناصر أساسية في تصميم بيئة العمل التعاونية.

ما الذي يجب أن تجعله المؤسسات مرئياً؟

لا يعني تجاوز الذكاء الاصطناعي الخاص أن المؤسسات بحاجة إلى شراء منصات جديدة بالكامل. ففي كثير من الحالات، توفر المستندات المشتركة وأنظمة إدارة المشاريع ومسارات الموافقة القائمة البنية التحتية المطلوبة بالفعل.

لكن التحدي يكمن في تحديد اللحظة التي يجب فيها نقل العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي من مساحة الموظف الخاصة إلى بيئة مشتركة.

ويمكن للفرق الاستعانة بأربعة اختبارات عملية:

1- التسليم: هل سيحتاج شخص آخر إلى مواصلة العمل أو البناء عليه أو الاعتماد عليه؟
 

2- السجل: هل قد يحتاج شخص ما لاحقاً إلى مراجعة ما فعله الذكاء الاصطناعي أو إعادة بناء خطواته أو معرفة المصادر التي استخدمها؟

3- الموافقة: هل تتطلب النتيجة مراجعة مدير أو موافقته أو تحمله مسؤولية القرار؟

4- التنفيذ: هل يستطيع الذكاء الاصطناعي تعديل نظام مباشرة، أو التواصل مع عميل، أو تنفيذ مهمة فعلية، بدلاً من الاكتفاء بتقديم توصية؟

وقد لا يستوفي الموظف الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي لتوليد أفكار أولية أياً من هذه الشروط، ما يعني أن إبقاء العمل في نطاقه الشخصي قد يكون مناسباً. لكن كلما ارتفع عدد المعايير التي تنطبق على المهمة، أصبحت الحاجة إلى سجل مشترك أكثر إلحاحاً.

ما بعد المحادثة الخاصة

مع تحول الذكاء الاصطناعي من أداة فردية لزيادة الإنتاجية إلى عنصر أساسي في سير العمل داخل الشركات، يتعين أن تتطور آليات التعاون بالتوازي معه.

لقد أدت نوافذ المحادثة الخاصة دوراً مهماً في الموجة الأولى من الذكاء الاصطناعي، إذ وفرت للموظفين مساحة آمنة للتجربة وصياغة الأفكار الأولية. لكن عندما يصبح العمل بحاجة إلى أن يتسلمه شخص آخر، أو يوافق عليه مدير، أو يتحمل أحد المسؤولية عنه، فإن المحادثة الخاصة لم تعد كافية.

وفي المرحلة المقبلة، لن تكون المؤسسات الأكثر استفادة من الذكاء الاصطناعي هي بالضرورة تلك التي تمتلك أفضل أدوات المحادثة، بل تلك التي تستطيع تحويل التفاعلات الفردية المعزولة إلى معرفة مؤسسية مشتركة، يمكن مراجعتها وتطويرها والاعتماد عليها.

فالقيمة الحقيقية للذكاء الاصطناعي في مكان العمل لا تكمن فقط في قدرته على الوصول إلى إجابة بسرعة، وإنما في قدرة المؤسسة على فهم تلك الإجابة، ومراجعتها، والبناء عليها، وتحمل مسؤولية ما يترتب عليها.

المصدر: "المنتدى الاقتصادي العالمي"