كيف يمكن للقادة استخدام الذكاء الاصطناعي لحل مشاكل الأعمال الحقيقية

آدي إغناتيوس: أنا عدي إغناتيوس.

أليسون بيرد: أنا أليسون بيرد، وهذه هي هارفارد بزنس ريفيو ايديا كاست.

آدي إجناتيوس: إذن أليسون، نحن نتحدث كثيرًا عن الذكاء الاصطناعي. الجميع يتحدث كثيرًا عن الذكاء الاصطناعي، لكنني مهتم بوجهة نظرك حول الذكاء الاصطناعي الآن.

أليسون بيرد: حسنًا، أنا مندهشة تمامًا من بعض الأعمال التي يمكنه القيام بها. لكنني أعتقد أن معظم المؤسسات والقادة لا يزالون يحاولون معرفة كيفية استخدامه بفعالية بطرق تدفع أعمالهم إلى الأمام.

آدي إجناتيوس: نعم، أعتقد أن هذا صحيح. أعتقد أن عددًا كبيرًا جدًا من الشركات تحل مشاكل من أجل الذكاء الاصطناعي. إنهم يدفعون نحو تبني الذكاء الاصطناعي أينما كان ذلك ممكنًا، بدلاً من التفكير في الذكاء الاصطناعي كأداة يمكن أن تساعدهم في حل مشكلة فعلية. لذا ضيفنا اليوم هو جوش تيرانجيل، الذي يكتب عن الذكاء الاصطناعي لمجلة ذا أتلانتيك. لقد تعمق في الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته وإمكانياته ومزاياه وعيوبه، ولديه نصائح للمديرين حول كيفية جعله يعمل لصالحهم.

إنه ليس مبشرًا بالذكاء الاصطناعي ولا متشائمًا بشأنه، بل هو شخص معجب بالتكنولوجيا ولكنه يدرك حدودها ومخاطرها. تيرانجيل هو مؤلف الكتاب الجديد "الذكاء الاصطناعي من أجل الخير: كيف يستخدم الأشخاص الحقيقيون الذكاء الاصطناعي لإصلاح الأمور المهمة". إليكم محادثتنا.

لذا انظر، لقد انغمست في عالم الذكاء الاصطناعي لبضع سنوات الآن، تكتب مقالات لصحيفة واشنطن بوست، ولمجلة ذا أتلانتيك، والآن مع هذا الكتاب الجديد. تحدث عن نوع منحنى فهمك للذكاء الاصطناعي، ربما ما كنت تعتقده عنه وأين أنت الآن فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي وإمكانياته.

جوش تيرانجيل: نعم. اسمع، بدأت في تغطيته ولم أكن أفكر في إمكانياته. بالكاد كنت أفكر في التكنولوجيا، لأنه في تلك الأشهر القليلة الأولى، كانت الطريقة التي قدم بها منقسمة جدًا. لذا بينما كنت أبدأ في كتابة ما أعتقد أنه أول عمود عن الذكاء الاصطناعي لصحيفة واشنطن بوست، ذهبت إلى الوادي وكان معظم ما أراد أي شخص التحدث عنه هو نوع من، نعم، هذه الأشياء سحرية. يمكن للجميع رؤية ذلك، لكننا منقسمون جدًا. ونصف الأشخاص الذين تحدثت إليهم كانوا مثل، "علينا التحرك لأن هذه الأشياء مذهلة وستعالج السرطان وتخفف من تغير المناخ."

ثم على الجانب الآخر، كان المتشائمون كثيرًا مثل، "تعال معي إذا كنت تريد البقاء على قيد الحياة." ما أدركته بعد بضعة أشهر كان مثل، أوه، أنا في دوامة كلاسيكية والجميع هنا ثمل قليلاً. وبعد بضعة أشهر فقط من التغطية تمكنت من أخذ نفس عميق والتركيز نوعًا ما على التكنولوجيا. وكنت نوعًا ما في نفس المكان منذ ذلك الحين، وهو، نعم، هذا مبهر جدًا. يمكنك أن تقول ما تريد عن التقنيين، عن كيفية تصرفهم في الفضاء العام. التكنولوجيا لا تصدق. إنها ليست مثالية. لن تطرح نفسها بنفسها، لكن هذه خطوة كبيرة إلى الأمام مما كنا نتعامل معه في البرمجيات.

آدي إجناتيوس: ما هي نصيحتك حول كيف يمكن للمدراء التنفيذيين بشكل خاص اتباع السيناريو حيث يوجد هذا الشعور، يا إلهي، يجب أن أعرف كل شيء، لكن يا إلهي، إنه ذهاب وإياب. إنه متفائل، إنه متشائم. كيف تتبع السيناريو هنا؟

جوش تيرانجيل: أعتقد أن الأمر يعود إلى هذا النوع من الشعور بالسكر، وهو أننا نتعرض للقصف بالتسويق والإعلانات والتقارير حول الحاجة إلى التحول إلى الذكاء الاصطناعي. كما هو الحال مع كل ضجة، هناك موجة من الحقيقة فيها. لقد كنت في عدد من الأماكن التي قامت أحيانًا بتنفيذ جيد جدًا، وأحيانًا معيب. وأهم شيء يعود للتنفيذ الناجح هو، "هل كنت تعرف ما هي المشكلة التي كنت تحاول حلها منذ البداية؟ وهل كانت لديك توقعات واقعية حول كيفية حلها؟"

وما أعنيه بذلك هو أنني أعتقد أنه إذا شاهدت الإعلانات أيام الأحد أثناء كرة القدم، فإن الكثير منها يحاول إقناع شخص لديه ميزانية كبيرة في شركة بأن الذكاء الاصطناعي سحري، وأنك تقوم بشرائك، وتحصل على ترخيصك، وتطرح البرمجيات نفسها في المؤسسة وفجأة تصبح أكثر إنتاجية وكفاءة بكثير وربما حتى قادرًا على خفض التكاليف. وهذا ليس صحيحًا.

البرمجيات جيدة جدًا حقًا، لكنها تتطلب مشرطًا لفهم المشكلة التي تحاول حلها. وتتطلب أيضًا بشكل حاسم البشر، مثل الموهوبين حقًا ونمط ظاهري محدد جدًا من البشر القادرين على العمل مع نظامك، مهما كان هذا النظام، ومع البرمجيات. مهندسو البرمجيات وصناعها لا يهتمون بمشكلتك. أنت بحاجة فعلاً إلى أخذ نفس عميق والتمسك بالأساسيات، وهو ليس ما تسمعه في دورة الضجة.

آدي إجناتيوس: أنت ترى شركات تطبق الذكاء الاصطناعي كأداة، كما تقول، وأعتقد أن هذه نصيحة جيدة. اكتشف المشكلة التي تحاول حلها، واستخدمها كأداة. أعتقد أن هناك بعض التحسينات في النتيجة النهائية التي تحصل عليها. لكن هناك شيء أكبر، وتحدثت مؤخرًا مع رئيس تنفيذي لشركة تكنولوجيا حيوية التقى مع سام ألتمان الذي حثه، "أنت لا تريد أن تفوت القارب." وخرج الرجل وقال، "حسنًا، أي قارب؟"

جزء من هذا هو السؤال، هل يعرف التقنيون بالضرورة أكثر من بقيتنا حول التطبيق المحتمل للذكاء الاصطناعي؟ إنهم يدركون أنه قوي جدًا، لكن من حيث التطبيق العملي، هل لديهم بالضرورة رؤى أفضل منا حول إمكانياته؟

جوش تيرانجيل: لا. لديهم رؤى أسوأ لأكون واضحًا. إذا كان هناك شيء واحد أتقنته المختبرات، فهو عرض أنفسهم كحاملي الحكمة. لذا أولاً وقبل كل شيء، يسمون أنفسهم مختبرات. آخر مرة تحققت، كل هذه المختبرات هي شركات ربحية ذات أرباح ضخمة ومساحة كبيرة للنمو. لذا فإن استخدام لغة العلم لوصف نفسك هو خدعة جميلة.

علاوة على ذلك، جميع المختبرات مدينة. لديهم ضخامات ضخمة من الاستثمارات تأتي من أشخاص لديهم توقعات تجاههم. وهذه التوقعات هي أنهم يومًا ما، ويفضل قريبًا، سيكونون مربحين بشكل لا يصدق. لذا ما يدفع الكثير من هذا السلوك... ومثال الرئيس التنفيذي لشركة التكنولوجيا الحيوية هو مثال جيد، هو حاجتهم المفاجئة لجعل الناس يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي لا غنى عنه لمؤسستهم. لا غنى عنه، سهل الطرح، سيفعل كل هذه الأشياء.

جميع الأشخاص الذين يديرون هذه المختبرات ومن هم دونهم جيدون جدًا جدًا في شيء صعب، وهو إنشاء النماذج وتدريبها وضبطها. لكن نوع الشخص الجيد جدًا في ذلك غالبًا ما يكون سيئًا جدًا في فهم الأنظمة البشرية، وفهم أشياء مثل العملاء. كل ما يسمى بـ "المهارات الناعمة" التي قللت التكنولوجيا من قيمتها هي في الواقع حاسمة جدًا لنجاح الأعمال.

لذا عندما تسأل، هل يعرفون شيئًا لا نعرفه؟ إنه مثل، حسنًا، نعم، إنهم يعرفون بالتأكيد شيئًا لا نعرفه عن المختبرات والضبط والنماذج. لا أعتقد أن سام ألتمان يعرف عن الهندسة الحيوية أكثر من رئيس تنفيذي لشركة هندسة حيوية. لذا أعتقد أنه السؤال الصحيح. إنه مثل، أي قارب؟ إنه قاربهم، لا تفوت القارب. القارب الذي أخذنا قروضًا كبيرة لشرائه. هل يمكنك الصعود على هذا القارب من فضلك لأننا بحاجة لسدادها؟

آدي إجناتيوس: مقاومة الذكاء الاصطناعي أيضًا يصعب تحليلها بعض الشيء. على مستوى واحد لديك أشخاص قلقون حقًا بشأن الذكاء الاصطناعي، قلقون بشأن الآثار الأخلاقية، قلقون بشأن احتمال فقدان وظائفهم أو فقدان وظائف لعائلاتهم. وأعتقد أن الرؤساء التنفيذيين أحيانًا يتجاهلون هذا النوع من السلبية.

لكن بعد ذلك إذا فكرت في صيحات الاستهجان التي تلقاها أشخاص مثل إريك شميدت في خطابات التخرج عندما تحدثوا عن الذكاء الاصطناعي، لا أعتقد أن الأمر مجرد أن الناس خائفون. أعتقد أن هؤلاء هم أشخاص أصليون في الذكاء الاصطناعي استخدموه ويعرفون أن هذا ينتج هراء، هناك الكثير من الرديء. لذا فكرة أننا نربط مستقبلنا بطريقة ما بالذكاء الاصطناعي ليست فقط مثيرة للقلق لجميع الأسباب التي ذكرتها، لكنها مثل، ماذا نفعل هنا؟

أريد نوعًا ما تحليل مقاومة الذكاء الاصطناعي لأن ذلك ربما يكون مسؤولاً، لكن ربما أيضًا يفوت القارب في بعض الحالات. أريد تحليل هذا السؤال حول إلى أي مدى تكون المقاومة مبررة، وإلى أي مدى هي مجرد، "إنها أيام مبكرة يا رفاق، تحملوا المشاكل على طول الطريق؟"

جوش تيرانجيل: انظر، أعتقد أنه لا شيء يأتي في فراغ. لذا الكثير مما يحدث مع أشخاص مثل إريك شميدت الذين يتم استهجانهم مع العداء تجاه مراكز البيانات، أعتقد أنه نتاج أول 25 عامًا من القرن، وهو أولاً حصلنا على هذه الموجة من قدرة الإنترنت، التي اعتقدنا جميعًا أنها رائعة جدًا. حصلنا على أجهزة كمبيوتر في جيوبنا عام 2007. اعتقدنا جميعًا أن ذلك رائع جدًا. ومعظم وجود وسائل التواصل الاجتماعي، لا تنس التفاؤل المذهل الذي استقبل أشياء مثل فيسبوك. أنا كبير بما يكفي لأتذكر عندما كان الناس يائسين للحصول على دعوة إلى فيسبوك، أليس كذلك؟

آدي إجناتيوس: ما زلت أحب حساب MySpace، بالمناسبة.

جوش تيرانجيل: يجب أن تحتفظ به. إنه يعود. احصل على أكبر عدد ممكن من الحسابات. كنا متفائلين جدًا وأعتقد أننا كنا ساذجين. لذا على مدى السنوات الست أو السبع الماضية بشكل خاص، كما رأينا المعلومات المضللة، وتقصير فترات الانتباه، والإدمان، وجميع أنواع العناصر التي لا نريدها في حياتنا، نحن غاضبون جدًا من شركات التكنولوجيا، غاضبون.

علاوة على ذلك، العديد من الشركات التي تقدم لنا الذكاء الاصطناعي هي نفس الشركات التي قدمت لنا وسائل التواصل الاجتماعي، والعديد من القادة هم نفس القادة. لذا فكرة أن الذكاء الاصطناعي سيصل وسيكون الناس فقط ببرود مثل، "أوه، رائع. الفكرة العظيمة التالية من هؤلاء الرجال." أعتقد في الواقع أن الغضب والسخط ليس فقط مبررًا، بل أصبح منتجًا جدًا. أعتقد أن هذه القضية الثقافية مهمة في دفع المقاومة والعداء تجاه الذكاء الاصطناعي.

آدي إجناتيوس: بالأمس فقط تلقيت رسالة من شخص قرأ نشرتنا الإخبارية وقال فقط، "أنتم مجرد آلة ضجيج للذكاء الاصطناعي ولماذا لا تكتبون أكثر عن التكاليف البيئية لمراكز البيانات، إلخ؟" وهي نقطة جيدة حقًا. لا أريدنا أن نكون متحمسين بشكل أعمى للتكنولوجيا. أنا أبحث عن دراسات حالة مثيرة للاهتمام. إذا كانت الشركات ستكون شركات ذكاء اصطناعي، فماذا يعني ذلك؟ ودعنا نكون محايدين بشأن الأخلاق للحظة ونكتشف فقط، هل هناك طريقة لإعادة تشكيل شركتك بالذكاء الاصطناعي لا تكلف بالضرورة وظائف، أو ربما تكلف، لكنها تخلق شيئًا يتصل بالمستهلكين بشكل أفضل، يخلق قيمة أفضل في السوق. ودعنا ننتقل إلى هناك. هل ترى أيًا من ذلك بعد؟ الذكاء الاصطناعي يساعد النتيجة النهائية، يمكن أن يحدث ذلك. لكن هل ترى حقًا نوعًا من قيمة الخطوة الوظيفية يتم إنشاؤها بالذكاء الاصطناعي؟

جوش تيرانجيل: سأعطيك مثالاً، فقد أمضيت وقتًا طويلاً في مستشفى كليفلاند كلينك، الذي يديره رئيس تنفيذي ممتاز وهو طبيب، اسمه توميسلاف ميهايليفيتش. وعندما جلست معه لبدء التغطية، أدرك أننا سنتحدث كثيرًا عن الذكاء الاصطناعي. فأوقف المحادثة في البداية وقال: "أريد أن أخبرك قليلاً عن الرعاية الصحية والتكنولوجيا والذكاء الاصطناعي."

العديد من زملائنا في هذه الصناعة يبحثون دائمًا عن الحلول السحرية، ويسعون لأن يصبحوا مايكروسوفت الرعاية الصحية. وقال: "لن نكون مايكروسوفت الرعاية الصحية. لقد جربنا جميع أنواع المبادرات والشراكات، لكنها لم تنجح معنا. لدينا أولويتان هنا: الأولى هي تقديم أفضل رعاية ممكنة لتحقيق أفضل النتائج لمرضانا. والثانية هي خلق كفاءات تمكننا من ضخ المزيد من الأموال لتقديم أفضل رعاية ممكنة وتحقيق أفضل النتائج لمرضانا."

وبالتالي، فإن كل استخدام للذكاء الاصطناعي في العيادة لا يتم عبر شراكات ضخمة وشركات تقنية تروج لمنتجاتها. هناك مدير منتج يدير كل تجربة للذكاء الاصطناعي، وهذا المدير هو طبيب أو ممارس صحي. لذا، منذ البداية، تعمل التكنولوجيا في كليفلاند كلينك لخدمة الطب، وليس العكس. وقلت: "أرني. أرني من هم هؤلاء الأشخاص. أرني كيف يعمل الأمر." لذا سأعطيك مثالين، أحدهما يتعلق بالجانب الخلفي والآخر يتعلق بالصحة. في الطب والمستشفيات بشكل خاص، تبلغ هوامش الربح في العيادة حوالي 2.2%، ومعظم مستمعيك لو كانت هوامشهم 2.2% لكانوا قد ألقوا بأنفسهم من النافذة قبل انتهاء هذه الجملة.

في مجال الرعاية الصحية، هذا هامش بطولي. التحدي هو أنه عندما تفكر في الأمر، فإن المستشفيات هي في الأساس فنادق. لديها الكثير من الموظفين، ولديها ضيوف، ولديها غرف، وأسرة، وبياضات، وطعام، وما إلى ذلك. الفرق هو أن المستشفيات عمومًا لا تعرف متى سيأتي هؤلاء الضيوف أو يغادرون. لذا فأنت تدير هذا النوع من الأنظمة بناءً على الفوضى. وفي العيادة، هناك طبيبة مقيمة في المستشفى وهي امرأة رائعة، كانت ممرضة أولاً ثم أصبحت طبيبة، وهي الآن طبيبة مقيمة في المستشفى. لذا قررت هي والعيادة: "أتعلمون؟ دعونا نرى ما إذا كان بإمكاننا نمذجة هذا باستخدام بياناتنا."

وما فعلوه هو أنهم اتصلوا بشركة "بالانتير". فقد جاءوا وبنوا أداة جدولة أولية تخبر فريق المستشفى بموعد استعداد المرضى للمغادرة. قد يبدو هذا أمرًا بسيطًا، لكن إذا كان لديك مريض خضع لعملية قلبية كبيرة، فإن معرفة الطبيب بأن المريض على بعد 24 ساعة من الخروج أو النقل أمر بالغ الأهمية، لأنه فجأة يمكنك وضع جدول زمني.

وهكذا، قاموا بربط جميع البيانات الصحية، بما في ذلك الملاحظات الصوتية للأطباء، ليتمكنوا من سماع نصوص تحسن حالة المرضى وغيرها من الأمور. وتمكنوا من إنشاء نظام يشبه المستشفى الافتراضي حيث يمكنك إدارة المستشفى وكأنها لعبة فيديو، ونقل المرضى داخلها وخارجها. تعتمد العيادة بشكل كبير على التحويلات الدولية لتحقيق دخلها وإيراداتها. وفجأة، أصبح بإمكانهم رؤية ما يحدث بالفعل في الداخل. كان التعلم الآلي والإسقاط الخوارزمي جزءًا كبيرًا من ذلك. فقد زادوا معدل التحويلات بشكل هائل، وقلصوا أوقات الانتظار في غرفة الطوارئ بمقدار 90 دقيقة، وتمكنوا من تحسين النتائج المالية.

لذا، فعلوا ذلك بتكلفة ليست كبيرة. حققوا ذلك من خلال التفكير الإبداعي حول مشكلة واجهوها، ثم تعاقدوا مع شريك تقني للعمل تحديدًا على حل المشكلة، بدلاً من الاستعانة بمجموعة من الموردين يعرضون منتجات مختلفة تحتاج إلى تعديلات لاحقة. هذا مثال واحد على أن تحسين النتيجة النهائية يؤدي إلى تحسين الرعاية.

ما رأيته في مجال الرعاية الصحية وحده، الإنتان هو في الأساس أكبر قاتل في الولايات المتحدة. فهو يودي بحياة حوالي 350 ألف شخص سنويًا، أكثر من سرطان البروستاتا وسرطان الثدي وإدمان المواد الأفيونية مجتمعة. والإنتان هو عدوى تبدو بريئة، إنه استجابة الجسم للعدوى. إذا تم اكتشافه مبكرًا، يُعالج بالمضادات الحيوية دون مشكلة كبيرة. أما إذا تأخر اكتشافه، يموت الناس. لذلك في عام 2021، نظر المستشفى إلى أرقام وفيات الإنتان لديه وقال: "هذا أمر فظيع. نحن واحد من أفضل ثلاثة أنظمة في أمريكا، ونفقد 3 إلى 4 آلاف شخص سنويًا. يجب أن يتوقف هذا." لذا اعتقد المدير التكنولوجي التنفيذي الذي جاء من خارج مجال الرعاية الصحية أن هذه مشكلة مثالية للذكاء الاصطناعي، لأن لدينا كل هذه الضوضاء ونحتاج إلى العثور على الإشارة.

وجدت بائعًا جيدًا يُدعى Bayesian Health، وهو برنامج تنبؤي يكتشف فقط احتمالية الإصابة بالإنتان. لقد دخلوا، ودمجوا مع جميع البيانات، ودمجوا مع نظام Epic، وهو نظام رعاية صحية معقد للغاية موجود أساسًا في كل مستشفى في أمريكا.

وما فعلوه هو أنهم قاموا بمحاولة أولى جيدة نسبيًا، جيدة بمعنى أنها ستنتج ثلاثة أعلام: أخضر يعني لا مشكلة، وأصفر، وأحمر بشكل أساسي. لكن الأطباء لم يستخدموها. لأن البرنامج لم يكن مندمجًا فعليًا في ثقافة ما يحدث في وحدة العناية المركزة. ففي وحدة العناية المركزة، كل جهاز يصدر أصوات تنبيه طوال الوقت، وتلك الأجهزة ترفع إشارات باستمرار لأمور ربما يكون الأطباء والممرضون قد تعاملوا معها بالفعل.

وقبل كل شيء، كانوا ينظرون إلى هذه الأعلام الثلاثة دون أي تفسير. وبالتالي، لن تتخذ إجراءً بناءً على آلة لا تقدم تفسيرًا عندما يتعلق الأمر بالحياة والموت. لذا، بدأوا تدريجيًا في إضافة خاصية التفسير لهذه الأعلام الثلاثة، وتحسنت النتائج. على مدار عام في المستشفى، انخفض معدل الوفيات بنسبة 41%. وهذا يعني، دعنا نقول، أن حوالي 1000 شخص ما زالوا على قيد الحياة جزئيًا بفضل هذا النموذج. لكن ما لم يستطيعوا فعله هو الوصول إلى الخطوة الأخيرة. ففي حوالي 10% من الحالات في وحدة العناية المركزة، كان بإمكان ممرض أو طبيب أن ينظر إلى المريض، وببساطة عن طريق شمه أو النظر إلى لون بشرته، أن يقول: "أوه، إنه مصاب بتسمم الدم" دون أن يُظهر العلم ذلك. والسبب هو أن البشر، على الرغم من أننا آلات لاستخلاص الأنماط، إلا أننا أيضًا غير عقلانيين.

وهكذا، حتى في أمراضنا، نستطيع أن نكسر الأنماط بطرق لا تستطيع الآلات أن تجيدها وقد لا تجيدها أبدًا. وكلا هذين المثالين مفيدان بالنسبة لي في العديد من الصناعات الأخرى لأنهما يمثلان مشكلات محددة. كان هناك أطباء، أي خبراء في المجال، تفوقت خبرتهم على الخبرة التقنية، وكان لا بد من تعديلهم باستمرار للوصول إلى حالة من الاستقرار تمكنهم من إنتاج نتائج، لكن النتائج كانت ذات معنى. هذا يعني إنقاذ الكثير من الأرواح. القدرة على تقليل أوقات الانتظار وإدخال المزيد من المرضى إلى المستشفى هي ما يسمح للمستشفى بالاستمرار. لذا، التحدي ليس في أن التكنولوجيا ليست رائعة، فالتكنولوجيا يمكن أن تكون رائعة حقًا. التحدي هو الاعتقاد بأنها ستعتني بنفسها. أنت بحاجة إلى مواهب من الدرجة الأولى ملتزمة بحل مشكلاتك للعمل مع الذكاء الاصطناعي.

آدي إغناتيوس: تتحول محادثات الذكاء الاصطناعي من كونها حول التكنولوجيا إلى كونها حول الإدارة حقًا.

جوش تيرانجيل: الإدارة، شؤون الموظفين، اكتشاف المواهب، وأيضًا خدمة العملاء. لدي أصدقاء يديرون متجرًا للبرمجيات في نيويورك. وهم يشتكون من أن "كلود كود" حوّل كل مهندس إلى إمبراطور. المهندسون يقولون: "لا، لا، لا، لقد فعلت كل شيء بنفسي. صممت المنتج. توليت وصف المنتج. الأمر على ما يرام."

وعندما يقدمون لأصدقائي هذه المنتجات التي يُفترض أن تُطرح للعملاء، يقول أصدقائي: "هذا أقبح شيء رأيته في حياتي". كما أنك تجاهلت ستة أمور في الموجز. والسبب بالطبع هو أنهم متمكنون لدرجة أنهم يستطيعون إنجاز 80% من برمجياتهم في 10% من الوقت الذي كان يستغرقه سابقًا، لدرجة أنهم يعتقدون أنهم حلوا المشكلة. لكن المشكلة أكثر تعقيدًا بكثير من مجرد كتابة الكود.

لقد رأينا هذا، وأنا متأكد من أنك سمعت عنه في هذا البودكاست، أن الشركات الكبرى بدأت في تقديم خدمة عملاء تعتمد على البوتات، وما هو أول شيء يُكتب في مربع الرسائل؟ "أحضِر لي إنسانًا".

آدي إغناتيوس: أحضر لي إنسانًا، نعم.

لقد ذكرت المواهب، وهناك نهجان واضحان تجاهها. الأول هو توظيف الأفضل والألمع في السوق، لكن تكاليفهم أصبحت باهظة الآن، مما يصعّب على الشركات الصغيرة والمتوسطة منافستها. أما البديل فهو التدريب. أنا مهتم بالسنوات التي قضيتها في التعمق في الذكاء الاصطناعي. هل رأيت تدريبًا يعمل في مجال الذكاء الاصطناعي؟ هل التدريب بالذكاء الاصطناعي فعّال؟ وإذا كان كذلك، فما هو النهج الذي ينجح؟

جوش تيرانجيل: هل نتحدث عن إعادة تدريب واسعة النطاق أم تدريب ترقية؟ لأنهما شيئان مختلفان. في المثال الذي ذكرته للتو، عيادة كليفلاند، لم يكن هناك تدريب. كان لديهم أطباء يهتمون كثيرًا بمشكلة ما ولديهم بعض الخبرة التقنية الأساسية، لكنهم في الأساس كانوا مجرد أشخاص يهتمون كثيرًا ومستعدون للعمل بجدية أكبر في سبيل حل المشكلة. هذا نوع مختلف من اكتشاف المواهب عن إعادة التدريب الوظيفي حيث تأخذ شخصًا وتقول له: "أريدك أن تعمل بطريقة مختلفة تمامًا على مجموعة مختلفة من المشكلات". إعادة التدريب في الولايات المتحدة هي أشهر سياسة يتيمة لدينا. لمدة 40 عامًا تقريبًا، كان لدينا برنامج إعادة تدريب وظيفي في الحكومة الفيدرالية. كان فعالًا إلى حد معقول. درب حوالي خمسة ملايين شخص، معظمهم في الغرب الأوسط حول قطع غيار السيارات وتصنيع السيارات.

توفي ذلك في عام 2022. لم تُبذل أي جهود لإحيائه من جديد. إعادة التدريب تتعلق إلى حد ما، مرة أخرى، بدمج مهارات الشخص مع البرمجيات، وليس "هذه هي البرمجيات، وهذا ما تفعله، وهذا ما عليك فعله الآن". وأعتقد أن النسخة الأكثر فعالية منه ستكون تعاونًا، وليس هذا النوع من التطبيق من الأعلى. لكن هناك الكثير من العمالة الماهرة والبارعة في السوق، والتي لن تقوم بها الروبوتات لفترة طويلة جدًا، إن حدث ذلك على الإطلاق. وهناك طرق يمكن من خلالها، بالنسبة لعامل الكهرباء، أن يكون وجود ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط قادرًا على التقاط صورة لشيء ما، والحصول على تشخيص أسرع بكثير، وفهم أسرع بكثير لقضايا السلامة، مفيدًا للغاية. لذا أعتقد أن إعادة التدريب تتعلق بالتكامل أكثر من الفرض.

أدي إغناتيوس: إذا كنت مديرًا تنفيذيًا تستمع إلى هذا، أعتقد أن أمثلة كليفلاند كلينك كانت رائعة. وكما قلت، فهي قابلة للتطبيق بشكل واسع، لكن من السهل أيضًا أن تقول: "هذا مستشفى، لا أعرف كيف يرتبط بي. أنا شركة عادية." لذا تحدث عن القواعد، وكيف يجب على المدراء التفكير في هذه التكنولوجيا الآن من حيث التجربة في الوقت الحالي وإعادة التشكيل المحتملة للمستقبل.

جوش تيرانجيل: أعتقد أولاً وقبل كل شيء، أنه من الصحي داخل مؤسستك التوقف عن الإشارة إلى الذكاء الاصطناعي كشيء واحد. إنه في الواقع كتلة متشابكة من العديد من التقنيات العلمية المختلفة. لذا إذا قلت لقوتك العاملة: "حسنًا، نحن جميعًا نستعد للذكاء الاصطناعي"، فإن ما يفكرون به هو: "حسنًا، أنا أستخدم كلود في المنزل. ماذا تقصد؟" وتحتاج فعليًا إلى التعمق قليلاً في التفاصيل وتكون أكثر تحديدًا مع الناس، لأن ذلك سيخفف بعض القلق وسيوجههم نحو المشكلة التي تحاول حلها.

العديد من الرؤساء التنفيذيين الذين أتحدث معهم ليس لديهم خلفية تقنية، لذا فهم مترددون بعض الشيء في القيام بذلك. ويبدأ الأمر باستثمار، فهناك رؤساء تنفيذيون يقضون وقتًا طويلًا مع مدرائهم التقنيين، وآخرون يرون ذلك في جدول أعمالهم فيقولون:

أدي إغناتيوس: هل يمكنني إلغاء ذلك؟

جوش تيرانجيل: نعم، ربما ننقل تلك النقطة. لا، في الواقع عليك تطوير علاقة أعمق حيث يمكنكما التحدث بلغة بعضكما البعض، لأنك تحتاج إلى التواصل مع قوتك العاملة حول ما تحاول فعله بالفعل. أعتقد أن الأمر يبدأ من هناك. ثانيًا، سأشرك الجميع بأكثر طريقة شفافة ممكنة. أعلم أن هناك أشخاصًا يكرهون فكرة قول: "مرحبًا، نحن على وشك استخدام الذكاء الاصطناعي لأنه في البداية..." ستواجه أول الأسئلة مثل: "هل سيحل هذا محل وظيفتي؟"

آدي إغناطيوس: والإجابة، بالمناسبة، يجب أن تكون "ربما". لا نعرف.

جوش تيرانجيل: لكن وظيفتنا هي حل مشاكل عملائنا بأفضل وأكثر الطرق كفاءة، ونحتاجك كجزء من هذا الجهد. لذا أعتقد أن الأمر يبدأ بالتواصل والوضوح. ثم عليك أن تمضي قدمًا بروح من البحث والتطوير بدلاً من روح اليقين، لأنك ستتعلم أشياءً على طول الطريق. أعدك، لم يكن هناك أبدًا أي نشر مثالي للذكاء الاصطناعي دون مشاكل. ببساطة لم يحدث. لا يهمني ما تقوله المختبرات. لذا عليك أن تتعامل مع الأمر بروح البحث والتطوير. سنكتشف على مدى فترة زمنية معينة ما سيحدث. هل تريد المشاركة؟ هل تريد أن تكون جزءًا من التجربة الأولية؟ هل تريد قيادتها؟ عليك أن تجذب الناس إلى جانبك لإزالة الغموض عما تفعله بالفعل.

كما ستحصل على معلومات أفضل وأكثر موثوقية منهم إذا كنت في موقع السلطة، وإذا منحتهم الصلاحيات حول هذه التقنية. كما أعتقد أنه من المعقول تمامًا وضع ميزانيات لما ستقوم به. العام الماضي كان أشبه بفوضى عارمة في الكازينوهات، خاصة في أماكن مثل شركات الاستشارات حيث أُطلق العنان للناس قائلين: "اذهب وأدخله إلى كلود، وانظر ماذا يقول كلود، وانظر ماذا يفعل كود كلود به". وفجأة أصبحت الفواتير ضخمة. لن تفعل ذلك مع أي شيء آخر. فلماذا تفعله مع الذكاء الاصطناعي؟

وكما قلت، أعتقد أن العالم قد سكر قليلاً بالذكاء الاصطناعي. أنصحك بالبقاء متيقظًا في المقام الأول. لا بأس أن تكون ثملًا قليلًا لأن بعض التقنيات رائعة حقًا، لكن عُد إلى الأساسيات، لكن لا يمكنك الاختباء منه. لا يمكنك ذلك ببساطة، لأنني أعتقد أن الخوف هو أن منافسينا يستخدمونه، يستخدمونه للتحرك بشكل أسرع. ربما هذا صحيح. في الوقت نفسه، لا يمكنك وضع كل بيضك في هذه السلة وتتوقع أن تكون مثالية. إنها نصيحة مملة وغير جذابة. عليك أن تقود وتنفذ وتتواصل وتضع معايير حقيقية لما تريد فعله.

آدي إغناتيوس: إذا كنت تدير شركة تقليدية، وليست شركة تقنية أو طبية، ما هي فرصة الذكاء الاصطناعي التي يجب على القادة التفكير فيها، والتي ربما لم يفكروا بها بعد؟

جوش تيرانجيل: لذا انظر إلى شركتك واسأل نفسك، أين توجد الشفرة في شركتنا؟ وأنا أتحدث عن البرمجيات وأشياء أخرى أيضًا. فالقانون هو نوع من الشفرة. فهو يحتوي على كل هذه الأشياء من نوع "إذا كان كذا" المدفونة داخله. الرياضيات أيضًا نوع من الشفرة. الذكاء الاصطناعي هو بطبيعته شفرة وهو بطبيعته رائع في الترجمة بين الشفرات. لذا إذا كان لديك عمل تجاري يعتمد على تلك الأنواع من الهياكل، فمن المرجح أن يكون الذكاء الاصطناعي جيدًا جدًا فيه. أيضًا، أين توجد بياناتنا؟ ما مدى جودة بياناتنا؟ لأن هناك خطوات متعددة للحصول على ذكاء اصطناعي فعال. إذا كانت لديك بيانات رديئة ونهج الطريق الروماني حيث تكون مجرد بيانات سيئة فوق بيانات سيئة وخطوط أنابيب بيانات قذرة، فلن تصل إلى أي مكان. كل هذه الأشياء تحتاج إلى التنظيف. لديك مشروع بنية تحتية ضخم أمامك.

لذا تحتاج حقًا إلى معرفة أين أنت. لكن حيث يكون الأمر جيدًا حقًا هو مثل، حسنًا، لدينا كل هذه الأدلة السياسية. لنفترض أنك مصنع غسالات صحون. هل نريد أن يتفاعل الناس مع منتجنا عبر ChatGPT أم نريدهم أن يتفاعلوا هنا؟ هل نريد تعليمهم ما نفعله؟ كل هذه الأشياء هي مجرد شفرة. لذا أعتقد أن هذه هي الخطوة الأولى: تحديد أين يوجد التماثل وأين يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي، وخاصة نماذج اللغات الكبيرة، مفيدًا لك.

آدي إجناتيوس: جوش، كان ذلك رائعًا. شكرًا لكونك جزءًا من ايديا كاست.

جوش تيرانجيل: شكرًا لاستضافتي، آدي.

آدي إجناتيوس: كان ذلك جوش تيرانجيل، كاتب في مجلة ذا أتلانتيك ومؤلف كتاب "الذكاء الاصطناعي من أجل الخير: كيف يستخدم الأشخاص الحقيقيون الذكاء الاصطناعي لإصلاح الأمور المهمة".

إذا وجدت هذه الحلقة مفيدة، فشاركها وقيمنا في Apple Podcasts أو Spotify أو أينما تستمع. إذا كنت ترغب في مساعدة القادة على دفع العالم قدمًا، ففكر في التوجه إلى hbr.org/subscribe للحصول على الوصول إلى تطبيق HBR المحمول، والنشرة الإخبارية الأسبوعية الحصرية للمشتركين، والوصول غير المحدود إلى HBR عبر الإنترنت.

شكرًا لفريقنا، المنتجة الكبيرة ماري دو، ومحررة الإنتاج الكبيرة كريستين مورفي رومانو. وشكرًا لك على الاستماع إلى HBR ايديا كاست. ولنا عودة بحلقة جديدة يوم الثلاثاء.