مسار مايكروسوفت نحو تبني وتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي عبر مؤسستها البيعية

بريان كيني: ما الذي يتطلبه الأمر لجعل عشرات الآلاف من الموظفين يغيرون طريقة عملهم بشكل جذري؟ تبحث دراسة اليوم في مؤسسة مبيعات عالمية تطلق مساعدًا ذكيًا قويًا، مدمجًا بسلاسة في الأدوات اليومية. في البداية، يكون الحماس مرتفعًا، لكن التبني يتعثر عندما لا يعرف الموظفون كيفية استخدام الأداة عمليًا، مما يؤدي إلى الإحباط. تجرب المؤسسة طرقًا جديدة لتعزيز التبني - تدريبًا مركزًا، وأبطالًا من الأقران، وبناء العادات - مما يحول في النهاية طريقة عمل فريق المبيعات وخلق القيمة. ولكن مع بدء تحقيق التقدم، يظهر تحدٍ جديد. الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي لا يقتصر على المساعدة فحسب، بل يتصرف. تبدأ الوكلاء المستقلون في التعامل مع تفاعلات العملاء، مما يثير أسئلة أعمق حول الثقة والتحكم ومستقبل العمل نفسه. هذه قصة عن توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي والأنظمة البشرية اللازمة لضمان نجاحه.

اليوم في برنامج "كولد كول"، سنناقش حالة "حلول مايكروسوفت للعملاء والشركاء: نشر كوبايلوت" مع الأستاذين إياف بوجينوف وشونيوان تشانغ. أنا مضيفكم برايان كيني، وأنتم تستمعون إلى برنامج "كولد كول" على شبكة بودكاست هارفارد بزنس ريفيو.

براين كيني: يركز بحث إياف بوجينوف على عملية تطوير منتجات الذكاء الاصطناعي ودمجها في العالم الحقيقي. أنت زبون دائم. مرحبًا بعودتك، إياف.

شكرًا. من الرائع أن أعود.

براين كيني: من الرائع أن تكون معنا مجددًا في البرنامج. شونيوان تشانغ يستخدم التعلم الآلي لمعالجة مشكلات التسويق التي نشأت في اقتصاد المشاركة الناشئ. يمكنك أن تشرح لنا ما هو ذلك مع تقدمنا في الحوار. شكرًا لانضمامك إلينا.

شونيوان تشانغ: حسنًا، شكرًا لك يا براين. من الرائع أن أكون هنا.

براين كيني: من الرائع وجودكما معي هنا. نحن نتحدث طوال الوقت عن الذكاء الاصطناعي وتأثيراته، وأنا متأكد أن مستمعينا مهتمون بذلك. وهذه القضية تتعلق بكيفية تطبيقه في العالم الحقيقي بطريقة ملموسة جدًا. لذلك أنا سعيد لأنكما كتبتما هذه القضية، ويجب أن أذكر أن رافاييلا سادون كانت مؤلفة مشاركة معكما في هذا العمل، لكنها لم تستطع الانضمام إلينا اليوم. لكنني أعتقد أن مستمعينا سيكونون مهتمين جدًا بمعرفة كيف يتم تطبيق هذا في مايكروسوفت، وهي شركة أسطورية، مع فريق مبيعاتها العالمي. لذا فهذه ليست مهمة صغيرة. لماذا لا نبدأ مباشرة؟ شونيوان، سأبدأ معك وأسألك: ما هي القضايا المركزية في هذه الحالة؟ وأتساءل لماذا رأيتِ أنتِ ورافاييلا وإياف أن هذه قضية مثيرة للاهتمام لكتابتها.

أرى أن ما جذبنا حقًا إلى هذه القضية هو أنها تقلب النقاش المعتاد حول الذكاء الاصطناعي رأسًا على عقب. وما أعنيه بذلك هو أنه إذا استمعت إلى المناقشات الحالية حول الذكاء الاصطناعي، فإن معظمها يدور حول ما إذا كانت التقنية تعمل أم لا. أما هنا، فالتقنية ونموذج الذكاء الاصطناعي يعملان في شركة تبني الذكاء الاصطناعي بقوى عاملة متطورة. ومع ذلك، إذا نظرت إلى النتائج، نجد أن التبني انهار من 22% إلى 5% بعد الحماس الأولي، وانخفض بسرعة كبيرة خلال شهر واحد. وما اكتشفناه هو أن المشكلة الأعمق لم تكن متعلقة بالتقنية، بل كانت تتعلق بالطبقات البشرية التنظيمية والسلوكية الكامنة تحتها. وهذا هو ما يُطلب من الناس تغييره، وما يُحفزون على فعله وتعلمه، وما تعنيه أدوارهم بالنسبة لهم، وكيف تخطط حقًا لتصميم طرح الذكاء الاصطناعي. والمثير للاهتمام هو أن مايكروسوفت لم تفعل أي شيء غير معتاد، بل نفذت خطتها القياسية، وهذا ما يجعل هذا التعثر مثيرًا للاهتمام على ما أعتقد.

إي.إيه.في بوجينوف: ولإضافة إلى ذلك، أعتقد أن ما يثير الاهتمام في هذه القضية هو أنها تتعلق بمايكروسوفت، أي الأشخاص الذين يصنعون الأداة.

بريان كيني: صحيح.

إي.إيه.في بوجينوف: وهذا هو فريق المبيعات الذي يقوم فعليًا ببيع هذه الأداة. وإذا كان هؤلاء هم الأشخاص الذين يحاولون إقناعك بشراء "كوبايلوت"، ومع ذلك لا يستخدمونه، فهناك شيء مثير للاهتمام يحدث هنا. لذا كان علينا التعمق ومحاولة فهم ما يجري حقًا، وفهم التحديات وكيف يمكنك البدء في التغلب عليها. لأنه بصراحة، إذا كان هؤلاء غير قادرين على التغلب عليها، فأي أمل يمكن أن يكون لمنظمة أخرى؟

بريان كيني: نعم. صحيح. أنا في سن يسمح لي بتذكر الوقت الذي أطلقت فيه مايكروسوفت مساعد "كليبي"، والذي أعتقد أنه كان محاولة مبكرة في مجال الذكاء الاصطناعي. لذا لم أستطع إلا أن أتذكر ذلك عندما ظهر "كوبايلوت". لكن من أجل مستمعينا الذين ربما يكونون في نفس مستواي في منحنى التعلم حول الذكاء الاصطناعي، فقد حدث الكثير مؤخرًا. لقد تطور الأمر بسرعة كبيرة، ونسمع الكثير من المصطلحات الجديدة مثل "البرمجة بالإحساس" و"في التدفق". وهذه الحالة تتعلق كثيرًا بالذكاء الاصطناعي في تدفق العمل. يا إياف، ربما يمكنك أن توضح لنا ما يعنيه ذلك في هذا السياق.

إياف بوجينوف: نعم، بالتأكيد. ولأوضح أكثر، أعتقد أن الذكاء الاصطناعي ينمو بمعدل هائل. النماذج تصبح أكثر ذكاءً بشكل متزايد. في الواقع، قمت بحساب ممتع من اليوم الذي بدأت فيه دورة "علوم البيانات والذكاء الاصطناعي للقادة" المطلوبة في برنامج الماجستير في إدارة الأعمال، والتي كانت في نهاية يناير وبداية فبراير، حتى انتهائها قبل حوالي أسبوعين في أبريل. يمكنك ملاحظة مقدار الذكاء الإضافي الذي اكتسبته النماذج منذ البداية حتى النهاية. وعند حساب ذلك عبر مجموعة متنوعة من المعايير، هناك تحسن بنسبة حوالي 2% أسبوعيًا في الذكاء، متراكماً.

إي.إيه.في بوجينوف: إذن الأمور تتقدم بسرعة كبيرة جدًا. ولا يقتصر الأمر على نوع واحد من النماذج، بل انتقلنا من نماذج اللغة الكبيرة التي تتنبأ بالكلمة التالية إلى نماذج التفكير التي تفكر فعليًا قبل التحدث. والآن نحن بالفعل في مرحلة الأنظمة العاملة التي تستطيع التفكير، ولكنها أيضًا قادرة على التصرف وتحقيق الأهداف. وفي هذه الحالة، تبدأ القصة وتتطور تدريجيًا عبر حالات أ، ب، ج. تبدأ في الأيام الأولى لـ"كوبايلوت" حيث كان مجرد مساعد يمكن الوصول إليه عبر تيمز، أوتلوك، مايكروسوفت، دوكس، إكسل، وغيرها. وهنا، كان الأمل أن يبدأ الناس في استخدامه ودمجه في العمل. وهذا يا برايان ما تقوله، وهو أن الفكرة تكمن في أن يكون جزءًا من سير العمل، لا مجرد أداة جانبية مثل "كليبي"، بل يندمج فعليًا في العمل. وعند إطلاقه، كان الأمل أن يحدث تحسن سريع وكبير في الإنتاجية وجودة العمل، لكن هذا لم يحدث.

بريان كيني: نعم. لقد أشار شونيوان إلى ذلك سابقًا. مايكروسوفت قامت بتطبيق هذه الأمور، كما أتصور، عدة مرات على مر السنين. إنهم بارعون في هذا، لكن لسبب ما، لم ينجح هذا الأمر عندما استخدموا النموذج التقليدي. لماذا تعتقد أن هذا الأمر كسر النموذج التقليدي؟

إياف بوجينوف: نعم. أعتقد أن هذا هو أكبر خطأ ترتكبه معظم المؤسسات، وهو أنها تتعامل مع الذكاء الاصطناعي التوليدي كما تتعامل مع أي تقنية أخرى. السبب في اختلافه هو أن هذه التقنية هي أداة ذكاء اصطناعي عامة الغرض. يمكنها فعل الكثير والكثير من الأشياء، لكن المشكلة أنها تستطيع فعل الكثير، لكن لا أحد يخبرك بما يجب أن تفعله بها. مع الموجات التقنية السابقة، إذا كنت تنشر نظام SAP، فمن الواضح جدًا ما يجب فعله به. ومن الواضح جدًا عندما تنتقل من نظام تناظري إلى نظام رقمي، أنك تقوم فقط بربط الأمور. لذا يعرف الناس ما يفعلونه. لكن مع هذه التقنية، ما تعلمناه هو أنك تحتاج إلى خلق مساحة للناس للتجربة الفعلية. وهناك مرحلة تجريب كاملة حيث يحتاج الناس فقط إلى اللعب بهذه التقنية ليتمكنوا من اكتشاف الأنماط التي قد تخلق قيمة للمؤسسة. واتضح أن ليس الجميع جيدًا في تلك التجربة. ليس الجميع يمتلك تلك العقلية. الكثير من الناس يريدون فقط أداء عملهم. ولهذا لم يكن مفاجئًا أن الكثيرين جربوها، ولم يجدوا حالات استخدام قيمة، ثم توقفوا عن استخدامها. لكن قلة قليلة من الناس تحتاج إلى المثابرة ومواصلة التجربة. لذا فإن الخطوة الأولى في النشر الآن هي خلق مساحة للناس للتجربة واكتشاف حالات الاستخدام عالية القيمة.

بريان كيني: لكن فيما يتعلق بنقطتك، أعتقد أنها تثير سؤالًا مثيرًا للاهتمام، خاصة فيما يخص مندوبي المبيعات، حيث أن وقتهم ثمين جدًا. يجب أن يكونوا منشغلين بالمهام طوال الوقت، ولديهم أهداف يجب تحقيقها، ومديروهم يضغطون عليهم لتحقيق تلك الأهداف. لذا، فإن فكرة تخصيص وقت للتجربة واللعب بشيء جديد قد تكون مرفوضة تمامًا لهؤلاء الأشخاص. هل يمكنك التحدث قليلًا، يا شونيوان، عن الفجوة المحتملة بين كيفية تصور الناس لإمكانات هذه الأدوات الذكاء الاصطناعي وما تعنيه في واقعهم اليومي؟

بالتأكيد هناك فجوة. في البداية، كان التبني مرتفعًا والحماس لم يكن مصطنعًا لأن الناس توقعوا حقًا أن يأتي الذكاء الاصطناعي ليقوم بالأجزاء التي يكرهونها في عملهم. لكن المشكلة، كما شرح إياف تمامًا، هي أنك تحتاج إلى التجربة. وبصفتي بائعًا يهتم بتحقيق الحصص، ليس لدي وقت لأجلس وأجرب 14 أو 15 صيغة مختلفة لمجرد الحصول على مخرجات قابلة للاستخدام. أعتقد أن الفجوة الحقيقية تكمن بين عرض توضيحي رائع ويوم عمل حقيقي. في العرض التوضيحي، في المختبر، يبدو الذكاء الاصطناعي سحريًا، لكن في حياة البائع اليومية، في يوم عمله، يسأل ببساطة: "هل يساعدني هذا الآن في وسط سير عملي؟" إذا كانت الإجابة فقط "حسنًا، أحيانًا يعتمد الأمر"، فإن الناس يعودون بسرعة إلى عاداتهم القديمة. هذا هو الانخفاض الذي رأيناه، لكنني لن أقول إن الناس يرفضون الذكاء الاصطناعي. هذا يعني فقط أن القيمة المبكرة غير متساوية ويصعب على الناس تقييمها حقًا.

بريان كيني: نعم. وأعتقد أن التغيير صعب بشكل عام، أليس كذلك؟ لذا فإن تغيير أي شيء في سير عملك هو أمر صعب. إياف، كنت ستقول شيئًا.

إياف بوجينوف: نعم، كنت سأضيف فقط أننا نعرف من 20 عامًا من الأبحاث حول تبني التكنولوجيا أنه عندما تظهر التكنولوجيا الجديدة، وهذا من أعمال إريك برينجولفسون، هناك منحنى إنتاجية على شكل حرف J، حيث تفقد الإنتاجية في البداية عند استخدامها. وإذا فكرت في "كوبايلوت" وأي أداة من أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، وأنا متأكد أن جميع مستمعينا يمكنهم تذكر ذلك، في المرة الأولى التي تستخدم فيها تلك الأداة، لم تكن بالتأكيد أكثر إنتاجية. في الواقع، ربما كنت أبطأ بكثير. ثم ربما بعد يومين، كنت أبطأ أكثر، ولكن بعد بضعة أسابيع من العمل، ربما عدت أخيرًا إلى مستواك السابق في الإنتاجية، ثم بعد بضعة أسابيع أخرى، قد تكون في مكان أفضل بالفعل. وما تعلمناه من هذه الحالة هو أن هناك ثلاثة أشياء تحدث هنا. الأول هو أن لديك المنتج.

المنتج يخبرك بمدى البراعة التي يمكنك تحقيقها فعليًا باستخدام هذه التقنية. ما مدى ارتفاع إنتاجيتك؟ الأمر الثاني هو العملية، أي مدى سرعة تعلمك من القاع إلى القمة؟ بمعنى، هل لدينا تدريبات مناسبة؟ هل لدينا أدلة إرشادية لمساعدتك في إيجاد حالات الاستخدام عالية القيمة؟ هذا يحدد مدى سرعة خروجك من ركود الإنتاجية. ثم الأمر الثالث هو الأشخاص. وهذا ما كان يقوله شونيوان، وهو أن الجميع لا يبذلون نفس الجهد. وما رأيناه هو أن الأشخاص الذين يبذلون جهدًا قليلًا لا يعانون من هذا الانخفاض، لكنهم أيضًا لا يحصلون على الفائدة. أما الأشخاص الذين يبذلون جهدًا كبيرًا، فيعانون من انخفاض حاد، لكنهم في النهاية يتجاوزونه. لكن الشيء الذي يتحدث عنه القليلون هو فخ الكفاءة، وهو أن الأشخاص المهرة جدًا قد لا يكونون في وضع أفضل باستخدام هذه الأداة.

بريان كيني: مثير للاهتمام.

إي.إيه.في بوجينوف: لأنهم قد يمتلكون كل الاختصارات، ويعرفون كل شيء، وكيفية استخدام كل نظام بشكل مثالي. وعندما تمنحهم هذا النظام الجديد، القوي، لكنه في ذلك الوقت كان في أيامه الأولى، لا يزال جديدًا جدًا وتجريبيًا جدًا، قد يكون أداؤهم أسوأ في استخدام هذه الأداة. لذا ليس من المستغرب أن يجربه الناس، ولا يرون قيمته، ويشهدون انخفاضًا في الإنتاجية، ثم ينتقلون بسرعة إلى ما كانوا يفعلونه في الماضي.

بريان كيني: نعم. أعلم أن الأشخاص مثلك الذين يدرسون الذكاء الاصطناعي يسارعون إلى إخبارنا بأننا نستخدم الذكاء الاصطناعي منذ سنوات. لم تكن تعلم ذلك، لكنك كنت تستخدمه لهذا وذاك ولأمور أخرى. وأنا متأكد من أن كل هذا صحيح، وربما هذا ما جعل استخدامه أسهل، لأنه كان أشبه بأداة ذات استخدام واحد. كان لها غرض محدد جدًا تهدف لتحقيقه من أجلي. لكن هذه أدوات متعددة الأغراض، أليس كذلك؟ يمكنك فعل أي شيء بها، أو ربما ليس أي شيء، لكن يمكنك فعل الكثير من الأمور. كيف يجب أن تفكر بشكل مختلف ربما عند نشر أداة متعددة الأغراض مقارنة بأداة مصممة لفعل شيء محدد؟

إياف بوجينوف: نعم، أعتقد أن الأمر يعود إلى تلك التجارب. وبعد الانتهاء من التجارب، تحتاج إلى معرفة كيفية توسيع نطاق هذا الأمر ومشاركته مع الآخرين. وما كان مثيرًا للاهتمام حقًا في دراسة الحالة هذه هو أن الأشخاص المهرة في إجراء التجارب ليسوا هم نفسهم المهرة في جعل الآخرين يستخدمون الأداة. عادةً، إذا أردت وصف المجربين، فهم غالبًا أصغر سنًا وأكثر إلمامًا بالتكنولوجيا، لكن هؤلاء ليسوا من سيقنعون الجميع بتبني الأداة. أما الأشخاص الأكثر قدرة على جعل الآخرين يستخدمونها، فهم أولئك الذين أمضوا 20 أو 30 عامًا في هذا المجال.

ومن الأمور المثيرة التي لاحظناها في دراسة الحالة هذه، أنه عندما تحدثنا مع قادة مختلفين، ذكر أحدهم أن ما فعلوه هو وضع أكثر أعضاء فريقهم خبرةً وأقدميةً وأكثرهم معارضةً للذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا، ليكون بمثابة بطل التبني، وشراكته مع أحد الشباب الصغار المستعدين للتجربة وتجربة كل هذه الأمور المجنونة. وكان السبب هو أن هذا الشخص الأول يجرب ويكتشف الشيء الجديد. إذا استطاع إقناع هذا الشخص الذي أمضى 15 أو 20 عامًا في الشركة، ويعرف المؤسسة حقًا ويعرف نموذج العمل، أو إذا استطاع إقناعه بأن هذا الأمر يضيف قيمة، فبمجرد أن يتحول هذا الشخص، يتحول الجميع.

براين كيني: نعم، لأنها تمنح نوعًا من المصداقية الفورية، على ما أعتقد، عندما تفعلها بهذه الطريقة.

إي.أ.ف. بوجينوف: بالضبط.

بريان كيني: تحدثتما عن كون هذه القوى العاملة ماهرة تقنيًا، وأنها تُطبق على هذا الأساس. كما أنها، بصفتها منظمة مبيعات، تمتلك جميع عملياتها جاهزة، وأنا متأكد من أنهم منضبطون جدًا على صعيد العمليات. وهذا يُمثل خروجًا عن المألوف، وهو أمر صعب. تحدثنا عن حقيقة أن التغيير صعب. ما رأيك، شونيوان، في أهم الأدوات التي فعّلوها لمحاولة دفع الناس إلى التغيير؟

شونيوان تشانغ: أعتقد أن ما تعلمناه من هذه الحالة، وكذلك ما فعلته مايكروسوفت في النهاية، هو وجود عدة أدوات مختلفة، وقد غطى إياف معظمها. هناك أداة التدريب، حيث تحتاج إلى مهارات أساسية، ويجب أن يفهم الناس ما يمكن أن تفعله الذكاء الاصطناعي وكيفية طلب ذلك. ثم هناك أداة الإدارة، وهي عندما تواجه هذا المنحنى على شكل حرف J، هذا الانخفاض، حيث يعاني الناس في القاع. إنهم يتحملون عملاً إضافياً اليوم مقابل عائد غير مؤكد غداً. الآن، إذا لم يحققوا الحصة الشهرية، ماذا يعني ذلك بالنسبة لهم؟ من سيتحمل المسؤولية؟ يجب على الإدارة أن تقف وتقول: "هذا تعلم، ولن تُعاقب بسبب منحنى التعلم."

بريان كيني: هل فعلوا ذلك؟ هل تقدموا لتلبية المطلوب بهذه الطريقة؟

شونيوان تشانغ: حسنًا، أنا متأكد من وجود بعض المحادثات التي جرت داخل الشركة، وإلا لما تمكنت من جعل الناس يشعرون بالراحة في التجربة وتجاوز مرحلة الانخفاض في منحنى التعلم. وهناك أداة اجتماعية أو بين الأقران، وهي ما يسمونه "العثور على الأطفال الرائعين"، وهم الأشخاص المحترمون للغاية الذين استخدموا الذكاء الاصطناعي بالفعل، وتريد التأكد من أنهم يحققون النجاح مع الرؤية حتى يرى الآخرون كيف يحققون النجاح باستخدام الذكاء الاصطناعي. لذا، التدريب وأدوات الإدارة الاجتماعية، أعتقد أن الجانب الاجتماعي ربما يكون الأكثر أهمية وقد لا يكون الأكثر وضوحًا، لأنه عندما تواجه شيئًا جديدًا كهذا، وهو ذكاء اصطناعي عام يُفترض أن يُدمج في دور محدد ضمن سير العمل، وتطلب من الناس تحمل تكلفة التعلم من أجل شيء غير مؤكد في المستقبل، فإنهم ينظرون إلى الجانبين قبل أن ينظروا إلى الأعلى، ليروا كيف يستخدمه أقرانهم وما هي النتائج. وهذا سيكون أكثر الأمور وضوحًا لإقناعهم باستخدامه.

بريان كيني: بناءً على تجربتي في كلية هارفارد للأعمال، يا إياف، شاركت في ما نسميه "أكاديمية الذكاء الاصطناعي"، وهو برنامج نعمل على توسيعه ليشمل الكلية بأكملها. إنه رائع. نحن نُدخل 2000 موظف في هذا البرنامج لضمان أن يدرك الجميع على الأقل الطرق التي قد تمكنهم من استخدام الذكاء الاصطناعي. هذا هو مرجعي لهذا الموضوع، لكن الأمر أصبح واقعيًا بالنسبة لي عندما طلبت منا القيام ببعض التمارين، وكاد الأمر يبدو وكأنه لعبة، وكأننا نتنافس في لعبة. لذا، فكرة التلعيب هذه، التي أعتقد أنها تظهر أيضًا في الحالة الدراسية، قد تكون أداة أخرى حاولوا استخدامها.

نعم، بالتأكيد. وأعتقد أن هذه نقطة فشل أخرى، حيث أن العديد من المؤسسات، ومايكروسوفت فعلت ذلك أيضًا عندما بدأت لأول مرة، أرادت أن يركز الناس على القيمة. لكن إذا كنت تفكر في التجربة والتعلم، فأنت بحاجة إلى القيام بذلك في بيئة آمنة حيث يتم إخراجك تقريبًا من عملك لفترة قصيرة في أكاديمية الذكاء الاصطناعي. وفي الواقع، كنت أدرّس فيها هذا الأسبوع، يومي الاثنين والثلاثاء، وكان لدينا جلستان حول هذا الموضوع، لكنه يتيح لنا إخراج موظفينا. وبالمناسبة، أعضاء هيئة التدريس أيضًا يمرون بنسخة من هذا. إنه يمنحنا فرصة لإخراجهم، وفرصة لشرح ماهية الذكاء الاصطناعي، ثم خلق مساحة آمنة حيث يمكنهم التعلم واستكشاف الإمكانيات. وفي النهاية، يمكنهم معرفة: "حسنًا، لقد رأينا هذه الحالات التسع المختلفة لاستخدام الذكاء الاصطناعي، أي منها ينطبق على عملي اليومي وكيف يمكنني غدًا والأسبوع القادم البدء في استخدام هذه الإمكانيات في عملي؟" وقد كتبنا حالات عن شركات أخرى. لدينا حالة عن موديرنا، وأحد الأشياء التي ينشغل بها الطلاب دائمًا في تلك الحالة هو أن شخصًا ما بنى شيئًا يُدعى CatGPT. إنهم يولدون صورًا للقطط بشكل أساسي. وجميع طلاب ماجستير إدارة الأعمال لدينا يقولون دائمًا: "لا توجد إنتاجية هنا. لماذا تفعل ذلك؟ يبدو هذا سخيفًا جدًا." لكن إذا تعمقت في الأمر، ستجد أنه في الواقع خلق مساحة—

بريان كيني: لا أقصد التورية.

نعم. لقد خلقت مساحة للناس للتجربة، وجعلتها آمنة وممتعة، وأزالت الخوف، وأظهرت لهم طريقة مختلفة للعمل. بالنسبة لي، هذا جزء بالغ الأهمية يغفله الكثيرون، حيث يركزون فقط على الإنتاجية، الإنتاجية، الإنتاجية، دون أن يدركوا أن ذلك يولد الخوف والقلق ولا يخلق هذا الحماس الذي يجب أن ننشده حول هذه التكنولوجيا الجديدة. إنها مذهلة حقًا، ويمكنها فعل الكثير، لكنني أعتقد أننا إذا ركزنا فقط على الإنتاجية، فسوف نتعثر عند أول عقبة.

بريان كيني: نعم. ومن الفوائد الأخرى التي تظهر أيضًا في هذه الحالة، خاصة في مؤسسة مبيعات حيث قد تكون الكثير من الأمور التي تقوم بها روتينية في المبيعات ولا تشعر وكأنك مستشار بقدر ما تشعر أنك تجري معاملات مع الناس، أليس كذلك؟ لذا، إحدى الفوائد التي تظهر في هذه الحالة هي أن هذا يحرر مندوبي المبيعات ليكونوا أكثر شبهاً بالمستشارين وأقل اعتماداً على المعاملات. هل هذا شيء لاحظته عندما تحدثت معهم؟

نعم، بالتأكيد. وأعتقد أن هذا لا يحدث فقط مع مايكروسوفت في هذه الحالة المحددة، بل مع بعض الشركات الأخرى التي عملت معها، مثل شركة البيع بين الشركات في تركيا التي تبيع هذه الآلات الكبيرة. عندما يكون لديك ذكاء اصطناعي لمساعدة مندوبي المبيعات، لأن 70% من وقتهم يُقضى في مهام إدارية وليس في التعامل مع العملاء، بينما من المفترض أن يكون مندوبو المبيعات في مواجهة العملاء. لذا، عندما يكون لديك ذكاء اصطناعي لتحرير وقتهم حقًا، وتقديم رؤى قائمة على البيانات حول ما يحتاجه العميل ويرغب فيه، بدلاً من مطالبة مندوبي المبيعات، على سبيل المثال، بحفظ ما يحبه العملاء بالفعل، فأنت بذلك تحوّل، أو باستخدام الكلمة التي أحبها، تقوم بإعادة صياغة الدور، وترقية الدور من البيع التعاملي إلى بناء علاقات مع العميل وأداء دور استشاري. أنت تساعد العملاء في معرفة ما يريدونه حقًا وما يمكن أن يستفيدوا منه من منتج ربما لم يتعرضوا له من قبل، لكنهم قد يستفيدون منه حقًا.

بريان كيني: نعم. إنها تمنحك فرصة للتراجع قليلاً وربما التفكير بشكل مختلف في العلاقة التي لديك. إياف، لقد كنت هنا في وقت سابق لمناقشة قضية بيرنو معي، وكيف تبنوا الذكاء الاصطناعي داخل مؤسستهم. وتحدثنا كثيرًا عن عقلية مندوبي المبيعات، أليس كذلك؟ وهم يركزون بشدة على العلاقات. إنهم يقدرون تلك العلاقات ويتمسكون بها بشكل وثيق ومحكم، أليس كذلك؟ أريد أن أتحدث قليلاً عن التحول نحو الذكاء الاصطناعي الفاعل الذي كان يحدث في مايكروسوفت، وكيف يمكن أن يؤثر ذلك على بعض المخاوف التي قد يشعر بها مندوب المبيعات عندما يرون هذا الأمر يتجه إلى مجالهم.

إياف بوجينوف: نعم، بالتأكيد. ولأضيف، لم نُغلق قصة التبني، حيث بعد إعادة تعريفهم لكيفية التعامل مع هذه المساحة التي أُنشئت للتجربة، تمكنوا من دفع المؤسسة نحو تحقيق 80% إلى 90% من المستخدمين النشطين يوميًا. استغرق ذلك بعض الوقت، وأثار سؤالًا كبيرًا: ماذا تفعل بعد عامين مع المتأخرين؟ وهو نقاش مثير للاهتمام حقًا. لكن في الوقت نفسه، حيث توقفنا في الحالة (ج) هو مفهوم وكيل المبيعات المستقل. هذه أنظمة ذكاء اصطناعي يمكنها أساسًا إدارة دورة المبيعات بالكامل من أول محادثة مع العملاء إلى التوصيات، والمفاوضات المحتملة، وتنفيذ الصفقة، ومراقبة كيفية سير عملية البيع. في الحالة، نناقش كيف أجروا تجربة حيث نشروا وكلاء المبيعات هؤلاء في قطاع الشركات الصغيرة والمتوسطة، ويجب أن تعلم أن مايكروسوفت لديها عقلية تركز أولاً على المؤسسات الكبيرة، حيث تعمل بشكل أساسي مع المنظمات الضخمة. لذا، إذا كنت شركة مكونة من شخصين أو ثلاثة، فلن تتحدث مع مندوب مبيعات.

بريان كيني: صحيح.

إي.إيه.في بوجينوف: إنها خدمة ذاتية. وكانت الفكرة أن هذا يمكن أن يدخل في هذه المساحة البيضاء، وهي مكان لا يغطونه.

بريان كيني: إذن، فهي ليست تهديدًا.

إي.أ.ف. بوجينوف: إنهم لا يهددونهم.

بريان كيني: نعم، مندوبو المبيعات في المؤسسات.

إي.إيه. بوجينوف: حيث نترك القضية مع هذا السؤال المثير للاهتمام حقًا، وهو: "حسنًا، لقد كان هذا ناجحًا جدًا في التجارب الأولية والتجريب." ماذا تفعل مع هذه الوكلاء الآن؟ هل تبدأ في توسيع نطاقها ومداها وتبدأ في منحها عملاء حقيقيين، عملاء مؤسسيين حقيقيين للتفاعل معهم؟ من يدير هؤلاء؟ هل يظلون تحت إدارة مركزية من فريق إدارة الوكلاء الأساسي؟ أم أنك تمكّن محترفي المبيعات من نشر وكلائهم الشخصيين للتفاعل مع عملائهم الشخصيين، أليس كذلك؟

بريان كيني: هذا يبدو مخيفًا.

حسنًا، الأمر مخيف، لكنه أيضًا فرصة كبيرة لهم لأنهم يعرفون عملاءهم، ويعرفون أي من عملائهم سيكون مرتاحًا لتلقي رد فوري من وكيل إذا ظهر سؤال سريع يحتاج فيه العميل بالفعل إلى التقاط الهاتف والتحدث مع شخص حقيقي. وهكذا، هذا هو تقريبًا ما وصلنا إليه في الحالة، وهو سؤال حول أن الوكلاء موجودون ويمكنهم فعل أشياء مذهلة. كيف تديرهم؟ من يطورهم؟ كيف تتحقق من أنهم يؤدون عملًا جيدًا؟ وكيف تنشرهم على نطاق واسع؟

بريان كيني: حسنًا، دعنا نتعمق قليلاً في بعض هذه النقاط. شونيوان: كيف ترى الإمكانيات، وأيضًا القيود، في إدارة الأتمتة لشيء يعتمد بشكل كبير على العلاقات والفروق الدقيقة التي تنطوي عليها هذه العلاقات؟ كبائع، أحب أن أعتقد: "أنا أعرف هذا العميل حقًا. أعرف عائلته. أعرف كل شيء عنه." هل يمكن لوكيل آلي أن يمتلك نفس المستوى من الفهم؟ أنا أضعك في موقف صعب. فهذه هي حلقة "كول كول" بعد كل شيء.

شونيوان تشانغ: أود الحصول على واحدة. حسنًا، إذا عدنا خطوة إلى الوراء، هذا العامل المستقل... لقد تحدث "إياف" عن هذا، وخضنا نقاشًا حول كيفية تحويل الذكاء الاصطناعي لوكلاء المبيعات، أعني مندوبي المبيعات، من خلال منحهم قدرات ومرونة أكبر. والآن، العامل المستقل يدفع الأمور قدمًا على هذا الخط، أليس كذلك؟ لكن علينا أن نكون حذرين لأننا نتحدث عن مندوبي مبيعات هنا. إنه عمل موجه للعملاء، إنه عمل قائم على العلاقات. وبالنسبة لي، العمل القائم على العلاقات هو ما أسميه عملًا عالي التباين، لأنه يتضمن الكثير من الأحكام البشرية الدقيقة والخفية ولكنها مهمة.

ونظريتي هي أننا إذا نظرنا إلى هذا الأمر كطيف أو سلم، فعندما يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر استقلالية بشكل متزايد، أعتقد أن المشكلة التقنية أو التكنولوجية تصبح في الواقع أسهل، لكن الجزء الأصعب سيكون العنصر البشري. وذلك تحديدًا بسبب هذه الحدود التي تحددها العلاقة. أعني، إذا فكرت في الخبراء البشريين، يمكنهم قراءة الموقف ويعرفون متى يضغطون ويشددون في لحظة توتر، وما لا يجب قوله، ومتى يتوقفون ومتى يتراجعون. لكن هذا هو حقًا الجزء الأصعب في برمجته باستخدام الذكاء الاصطناعي. وإذا جعلنا الذكاء الاصطناعي يحلل جميع رسائل البريد الإلكتروني فقط، فبالتأكيد يمكنه استخراج جميع المعلومات الموجودة في بريد إلكتروني للعميل، لكن الخبير البشري ينظر إلى البريد الإلكتروني ويعرف أن جملة واحدة محددة فيه تهم عشرة أضعاف أي شيء آخر. لذا فهذا حقًا، أعتقد، العلاقة التي تتعلق ببناء الثقة وبناء العلامة التجارية، وهو ما يجعل الأمور حقًا... علينا أن نكون حذرين للغاية. لذا فإن القيد الذي يمكنني قوله بشكل عام هو أن الذكاء الاصطناعي يعمل بشكل أفضل على الجزء الأكثر تنظيمًا من العمل. لكن هناك أجزاء بشرية وحكمية وغير منظمة نحتاج حقًا إلى توخي الحذر بشأنها، لأنه كلما تعلق الأمر بالعملاء والعلاقة وبناء العلامة التجارية والثقة.

بريان كيني: نعم. وهذا ما يجعلني أشعر بالتفاؤل، لأن الناس بينما يفكرون في كل الوظائف التي ستختفي، نسمع الكثير من أجراس الإنذار تدق بشأن الذكاء الاصطناعي وتأثيره على القوى العاملة. الشيء الوحيد الذي سمعته باستمرار هو أن الذكاء الاصطناعي لا يمارس الحكم بنفس الطريقة التي يفعلها البشر. كانت هذه محادثة رائعة. كنت أعرف أنها ستكون كذلك. لم يتبق لدينا سوى القليل من الوقت. لذا لدي سؤال واحد لكل منكما. إنه في الواقع نفس السؤال. لذا ربما سأبدأ معك، شونيوان، وأقول: إذا كان هناك شيء واحد تريد أن يستخلصه الناس من قضية مايكروسوفت هذه، فماذا سيكون؟

شونيوان تشانغ: من الممكن بالتأكيد تحويل الأعمال من خلال تبني تقنية الذكاء الاصطناعي، لكن الجانب التقني هو الجزء الأسهل. أما الجزء الأصعب فهو كل ما يحيط به، ويشمل الهوية، والحوافز، والإدارة، والسلوك البشري.

بريان كيني: نعم. إياف، لا يمكنك القول إنك توافق على ذلك، ولا يمكن أن يكون هذا جوابك، بل تحتاج إلى إضافة شيء إلى ذلك.

إي.إيه.في بوجينوف: هذا رائع. سأضيف إلى ذلك. أعتقد أن أحد أهم الدروس المستفادة من هذه الحالة هو أن الذكاء الاصطناعي يُغيّر الوصف الوظيفي، لكنه لا يُلغي الوظائف، بمعنى أن العمل الذي يؤديه الأشخاص باستخدام الذكاء الاصطناعي يبدأ في التحوّل. هناك مهام محددة لم يعودوا يؤدونها، لكن هذا لا يعني أنهم فقدوا وظائفهم. بل يعني حقًا أن الأشخاص يمكنهم إنجاز المزيد. في هذا المثال تحديدًا، حقيقة أن الذكاء الاصطناعي كان يُنجز الكثير من العمل الإداري سمحت لمندوبي المبيعات بالتركيز حقًا على العمل ذي القيمة العالية وتقديم... كانت هناك أمثلة مذهلة على العمل مع المؤسسات لابتكار أفكار رائعة لتقاسم الإيرادات لم تكن لديهم في الماضي الوقت لاستكشافها ولا حتى القدرات اللازمة للقيام بها. كانوا يستعينون بفريق استشاري داخلي لمساعدتهم. لكن الآن وبفضل الذكاء الاصطناعي، أصبحوا قادرين على فعل ذلك. لذا، الذكاء الاصطناعي يُغيّر الوصف الوظيفي، لكنني أقل قلقًا بشأن الوظائف نفسها.

بريان كيني: نعم. إذن كلاكما متفائل بشأن المستقبل مع الذكاء الاصطناعي، على ما أعتقد.

إي.في. بوجينوف: أوه، بالتأكيد.

براين كيني: هل ستكون هناك قضية من الفئة دال بشأن مايكروسوفت؟

ربما، نعم. أعني أنهم أنجزوا الكثير منذ ذلك الحين، ونحن نعمل معهم عن كثب في عدة مشاريع أخرى، وهذا المجال رائع جدًا لدرجة أنه يتغير بسرعة كبيرة جدًا.

براين كيني: نعم، إنهم شركة رائعة. لذا سماع كيف واجهوا هذه التحديات ثم وجدوا طريقة لتجاوزها، أعتقد أنه أمر مثير للاهتمام ومشجع حقًا. لذا، شونيوان، إياف، شكرًا لانضمامكما إليّ.

IAV BOJINOV: شكرًا لك.

SHUNYUAN ZHANG: شكرًا لك.

بريان كيني: إذا كنت تستمتع بـ Cold Call، فقد تعجبك ملفاتنا الصوتية الأخرى: ارتفاع المناخ, تدريب القادة الحقيقيين, آيدياكاست, إدارة مستقبل العمل, سكاي ديكو فكر بشكل كبير، واشتري صغيرًا. يمكنك العثور عليها أينما حصلت على ملفات البودكاست الخاصة بك.

إذا كان لديك أي اقتراحات أو تريد فقط أن تقول مرحبًا، فنحن نريد أن نسمع منك. Coldcall@hbs.edu.