برمجيات الذكاء الاصطناعي وسؤال الإنتاجية التريليوني

إذا أصبح الذكاء الاصطناعي أفضل بشكل كبير في كتابة البرمجيات، فما الذي ينبغي على قادة الأعمال تغييره اليوم؟ إجابتي هي قياس كيفية تحسينه لعملية تجارية كاملة، بما في ذلك العمل اللازم لفحص مخرجاته وصيانتها.

هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يضيف من 20 إلى 30 تريليون دولار أمريكي إلى الناتج الاقتصادي العالمي السنوي؟ قدّم إيلون ماسك هذا التقدير التقريبي، إلى جانب تنبؤات بأن الذكاء الاصطناعي قد يتولى أي مهمة رقمية تقريباً ويصل إلى قدرة برمجية بمستوى Stockfish. جذبت هذه المزاعم الانتباه لأنها توحي بتحول كبير في اقتصاديات العمل المعرفي.

هذه توقعات طموحة، وليست نتائج مثبتة. ينبغي لقادة الأعمال التمييز بين إمكانية مكاسب إنتاجية كبيرة وإثبات أن الذكاء الاصطناعي يستطيع تقديم كل مهمة رقمية بموثوقية. قرارات الاستثمار تحتاج أدلة من العمل الذي تؤديه المنظمة فعلياً.

ما تخبرنا به مقارنة Stockfish

Stockfish محرك شطرنج مفتوح المصدر ومن أقوى المحركات في العالم. توضح المقارنة إمكانية حقيقية: يمكن للآلات أن تتفوق على البشر في مهمة فكرية متطلبة. ومع ذلك، فإن المقارنة وحدها لا يمكنها تحديد متى سيتفوق الذكاء الاصطناعي على كل مهندس برمجيات.

للشطرنج قواعد ثابتة ولوحة مرئية وهدف واضح. تتضمن برمجيات المؤسسات متطلبات غير مكتملة وسياسات متغيرة وأنظمة قديمة وأولويات متنافسة لأصحاب المصلحة. يمكن لبرنامج أن يجتاز اختباراته بينما يحل مشكلة تجارية خاطئة.

توليد الشيفرة جزء من الهندسة. تبقى تقرير ما يُبنى، والتحكم في الوصول، وفحص الأمان، والنشر الآمن، ودعم المستخدمين جزءاً من النتيجة. حتى الذكاء الاصطناعي عالي القدرة يحتاج عملية تستطيع اكتشاف الأخطاء وتعيين المسؤولية.

فهم الادعاء الاقتصادي

زيادة من 20 إلى 30 في المئة في مستوى الناتج الاقتصادي السنوي تختلف عن نمو من 20 إلى 30 في المئة كل عام. ادعاء بهذا الحجم يحتاج افتراضات صريحة عن التبني والموثوقية والاستثمار والوقت اللازم لتحقيق المكاسب. ربط تلك النسب بـ20 إلى 30 تريليون دولار يعني افتراض اقتصاد بداية يقارب 100 تريليون دولار.

للمقارنة، نشر غولدمان ساكس سيناريو في 2023 يفيد بأن الذكاء الاصطناعي التوليدي قد يرفع الناتج المحلي الإجمالي العالمي بنحو 7 في المئة، أي ما يقارب 7 تريليونات دولار، ويزيد نمو الإنتاجية بمقدار 1.5 نقطة مئوية على مدى عشر سنوات. كان ذلك توقعاً مشروطاً، لا نتيجة مقيسة ولا سقفاً للمكاسب المستقبلية. وهو لا يصادق بشكل مستقل على تقدير ماسك الأكبر.

على مستوى الشركة، الحساب المفيد أبسط: صافي القيمة يساوي قيمة الإنتاج المفيد الإضافي والوفورات المحققة، مطروحاً منها تكاليف الذكاء الاصطناعي والتكامل والمراجعة وإعادة العمل والخسائر الناجمة عن الأخطاء. الوقت الموفر لا يصبح قيمة مالية إلا عندما تستطيع المنظمة استخدامه بشكل منتج.

المزايا والتكاليف

السرعة مقابل التحقق. يمكن للذكاء الاصطناعي تقصير الصياغة والبرمجة والتحليل. ينبغي للقادة قياس الوقت اللازم لفحص النتيجة إلى جانب الوقت الموفر في إنتاجها.

انخفاض تكلفة الإنتاج مقابل تكلفة تشغيلية جديدة. قد يصبح إنشاء النسخة الأولى أرخص. استخدام النموذج والتكامل والمراقبة والتصحيح ما زالت تستهلك المال ووقت الموظفين.

وصول أوسع مقابل اعتماد. يمكن للفرق الأصغر إنجاز عمل كان سابقاً خارج مواردها. الاعتماد على مزود واحد قد يجعل إدارة الأسعار والتوفر وتغييرات النموذج أصعب.

قدرة أكبر مقابل اضطراب القوى العاملة. يمكن للموظفين قضاء وقت أطول في احتياجات العملاء والقرارات الصعبة. تحتاج الشركات أيضاً التخطيط لتغيير الأدوار وإعادة التدريب وتطوير الموظفين المبتدئين الذين قد تُؤتمت مهامهم التعليمية الروتينية.

مثال مؤسسي عملي

لننظر في شركة تخزين افتراضية تبني خدمة تتبع الطلبات. يمكن للذكاء الاصطناعي صياغة الواجهة واقتراح استعلامات قاعدة البيانات وتوليد حالات الاختبار. ستظل الفرق بحاجة إلى تأكيد أي العملاء يمكنهم رؤية كل طلب، وكيف تُعالج فروقات المخزون، وما إذا كانت الخدمة تعمل مع الأنظمة الحالية.

المقارنة المفيدة هي التكلفة لكل إصدار مقبول والأداء أثناء الاستخدام. قِس وقت التسليم والعيوب وطلبات الدعم ونتائج العملاء. المسودة الأولى الأسرع التي تُنشئ مزيداً من حوادث الإنتاج قد تقلل القيمة الإجمالية.

ينطبق المبدأ نفسه على خدمة العملاء. أتمتة الطلبات المباشرة قد تحسّن أوقات الاستجابة. الحالات غير الواضحة تحتاج مساراً موثوقاً إلى شخص ما، مع الحفاظ على السياق ذي الصلة.

ما ينبغي أن يفعله الرؤساء التنفيذيون وقادة التكنولوجيا

ينبغي للرؤساء التنفيذيين اختيار عملية واحدة ذات تكلفة قابلة للتحديد ونتيجة واضحة للعميل. أسسوا خط الأساس، وأجروا تجربة محدودة، واتفقوا مسبقاً على التحسين الذي يبرر التوسع. أدرجوا تكاليف التنفيذ وتغييرات مسؤوليات الموظفين.

ينبغي لقادة التكنولوجيا تقييم النموذج المقترح على عمل تمثيلي من أنظمتهم الخاصة. افحصوا الصحة والأمان والخصوصية والتعافي من الفشل والتوافق مع الخدمات القائمة. افصلوا إذن اقتراح التغيير عن إذن تنفيذه.

للإجراءات المهمة، حددوا مالك الموافقة واحتفظوا بمسار تدقيق. احتفظوا بالقدرة على عكس التغييرات وتقييد الوصول وتعليق الأتمتة عندما يتدهور الأداء.

راجعوا اعتماد المورد ودربوا الموظفين على الطعن في المخرجات. وسّعوا النشر عندما تبقى الفوائد المقيسة إيجابية بعد تكاليف المراجعة والدعم. ينبغي أن يُعلم التوقع الاقتصادي العالمي تخطيط السيناريوهات، بينما يوجه الدليل المحلي الاستثمار.

قرار القيادة

قد يغير الذكاء الاصطناعي اقتصاديات العمل الرقمي بشكل كبير. يبقى الحجم والتوقيت غير مؤكدين. نصيحتي: ابنوا الآن القدرة على تقييمه وتبنيه بمسؤولية، ثم زيدوا الاستثمار مع تعزز الأدلة.

أي عملية في مؤسستك ستختبر أولاً، وما الدليل الذي سيقنعك بأن الذكاء الاصطناعي خلق قيمة تجارية دائمة؟

فكر رياضياً. هندس بذكاء. قُد باستراتيجية. ابنِ بمسؤولية. توسع عالمياً. اصنع قيمة تجارية حقيقية من خلال الذكاء الاصطناعي.

#ArtificialIntelligence #AIStrategy #EnterpriseAI #SoftwareEngineering #Productivity #BusinessLeadership

نُشر أصلاً على LinkedIn بقلم كيشافان ثياغاراجا. اقرأ المقال الأصلي على LinkedIn. [1]