مفارقة الإنتاجية: لماذا يساعد الذكاء الاصطناعي الموظفين ولا يرفع الأرباح؟

تتبنى الشركات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع وتنتظر نموًا ملموسًا في الإنتاجية، لكن الإحصاءات المالية لا تؤكد هذه التوقعات حتى الآن. فالذكاء الاصطناعي يساعد الموظفين فعلًا على العمل بسرعة أكبر، غير أن هذا الأثر بالكاد يصل إلى أرباح الشركات.

مفارقة سولو الجديدة

في عام 1987 لاحظ الاقتصادي روبرت سولو أمرًا مفارقًا: كانت أجهزة الحاسوب حاضرة في كل مكان، إلا في إحصاءات الإنتاجية. فقد اشترت المؤسسات أجهزة IBM وApple بكميات كبيرة، وقدّم مديرو تقنية المعلومات (CIO) تقارير عن الأتمتة، بينما ظل نمو الإنتاج في الاقتصاد ضعيفًا بشكل محبط. ولم يتوصل الباحثون إلى الجواب إلا في منتصف التسعينيات: فجني فوائد التقنية استلزم أولًا إعادة هيكلة المؤسسات، واستغرق ذلك نحو عقد كامل.

بعد أربعين عامًا يتكرر المشهد مع الذكاء الاصطناعي. فالشركات تستثمر المليارات في النماذج اللغوية والتكاملات المؤسسية وتدريب الموظفين. وترصد بعض الدراسات نتائج فردية لافتة: إذ ينجز المبرمجون الذين يستخدمون Copilot مهامهم أسرع بنسبة 55%، ويعدّ الاستشاريون الذين يستعينون بـGPT-4 عروضًا تقديمية أعلى جودة بشكل واضح. لكن عندما ينظر المحللون إلى مستوى الشركة أو القطاع بأكمله، يتحول هذا الأثر إلى ضوضاء إحصائية.

لماذا لا يتوسع الأثر؟

تكمن الأسباب عند تقاطع الاقتصاد وعلم النفس التنظيمي. وفيما يلي أبرزها:

• يبقى الإنسان عنق الزجاجة. حتى لو أنتج الذكاء الاصطناعي مسودة في ثوانٍ، فإن القرار النهائي يتخذه الإنسان. فسرعة معالجة الإنسان للمعلومات لم تتغير، وإنما تغيرت فقط سرعة تجهيز المواد لهذه المعالجة.
• تتسع المهام بقدر اتساع الأداة. غالبًا ما يقضي الموظفون الوقت المتاح لا في إطلاق منتجات جديدة، بل في تعميق العمل على المهام نفسها أو في اجتماعات كانت تؤجَّل سابقًا.
• التوفير في حلقة واحدة لا يعني نموًا في المخرجات. إذا صاغ المحامي العقد في نصف الوقت لكن عدد العملاء لم يزد، فلن تتغير الإيرادات. فالعائق ينتقل ببساطة إلى مرحلة لاحقة من سلسلة القيمة.
• تتأخر إعادة الهيكلة التنظيمية. لكي تتحول فائدة الذكاء الاصطناعي إلى أرباح، لا بد من إعادة تصميم العمليات، وكثيرًا ما تتطلب مراجعة عدد الموظفين. وكلا الأمرين يستغرق سنوات ويواجه مقاومة داخل الشركة.
• تبقى الخبرة في المجال بيد الإنسان. فالذكاء الاصطناعي لا يملك سياق عميل بعينه، ولا خصوصيات السوق، ولا تاريخ العلاقات. وحيثما يكون هذا السياق حاسمًا، لا غنى عن المتخصص، وهذا يشكل جزءًا كبيرًا من العمل الفعلي.

البعد النفسي

ثمة عامل آخر أقل وضوحًا. فالتفاعل مع الذكاء الاصطناعي يولّد شعورًا راسخًا بالإنتاجية، حتى عندما لا تكون هناك نتيجة فعلية. فتدفق النصوص المنسقة بإتقان، والإجابات الفورية عن الأسئلة المعقدة، وإعادة هيكلة الشيفرة تلقائيًا، كل ذلك يبدو تقدمًا. لكن «الشعور بإنجاز العمل» و«إنجاز العمل فعلًا» أمران مختلفان جوهريًا.

«الذكاء الاصطناعي يخفض تكلفة إنجاز المهمة، لكنه لا يرفع بالضرورة قيمة

النتيجة»، هذا استنتاج يتكرر كثيرًا في الأبحاث الاقتصادية الحديثة حول الموضوع.

علاوة على ذلك، يفرض تبني الذكاء الاصطناعي نفسه تكاليف إضافية: فلا بد من التحقق من الهلوسات، وتحرير المخرجات المولَّدة، وتدريب الفريق، ودمج الأداة في مسارات العمل. وفي المرحلة الأولى يلتهم ذلك جزءًا كبيرًا من المكسب في السرعة. وبذلك يكون الأثر الصافي أكثر تواضعًا بكثير مما يعد به المورّد.

ماذا يعني ذلك

مفارقة الإنتاجية ليست حجة ضد الذكاء الاصطناعي، بل إشارة إلى طبيعة التغيّر التقني. فالأداة وحدها لا تحقق نتيجة دون إعادة بناء العمليات من حولها. أما الشركات التي تعيد تصميم مسارات عملها عن قصد بما يتلاءم مع القدرات الجديدة، لا الاكتفاء بمنح الموظفين إمكانية الوصول إلى روبوت محادثة، فستحصل على ميزة تنافسية حقيقية. أما البقية فستضيف بندًا آخر إلى ميزانية تقنية المعلومات، وتنتظر الربع القادم.