شركة المحاماة Gilbert + Tobin ترفع الاستخدام النشط لـ ChatGPT إلى 87% دون مؤشرات أداء إلزامية

تصطدم معظم عمليات تطبيق الذكاء الاصطناعي في الشركات بمشكلة واحدة: اشترت الشركة التراخيص، لكن قلة قليلة فقط تستخدمها. وقد روت شركة المحاماة الأسترالية Gilbert + Tobin، التي تعمل في الطروحات العامة الأولية وعمليات الاندماج والاستحواذ والنزاعات القضائية، في مقابلة مع OpenAI كيف وصلت إلى 87% من المستخدمين النشطين بين من أُتيح لهم ChatGPT. وهذا أكثر من ضعف ما تحققه الأدوات الأخرى في الشركة. تنبيه مهم: هذه مادة منشورة في مدونة المورّد، لذا ينبغي قراءة الأرقام بوصفها تصريحات صادرة عن الشركة نفسها.

ثلاث مراحل بدل مفتاح واحد

سارت الشركة عبر ثلاث درجات: التجارب، ثم الإنتاجية الشخصية، ثم إنتاجية المؤسسة. في المرحلة الأولى سُمح للموظفين بتجربة ChatGPT، لكن بقاعدة صارمة: لا بيانات عملاء ولا معلومات سرية. وقد وفّر ذلك بيئة تجريبية آمنة دون أن يقتل الفضول.

الخطوة الثانية هي قناة محمية. ربطت الشركة ChatGPT Enterprise ببيئة خاضعة للرقابة ووسّعت الوصول تدريجيًا. وكانت العوامل الحاسمة إقامة البيانات في أستراليا، والضمانات التعاقدية، والوصول بحسب الأدوار، وإعدادات الإدارة. وبالنسبة إلى المحامين، ليست هذه بيروقراطية، بل شرطًا لا يقبل العملاء دونه الذكاء الاصطناعي في العمل.

المرحلة الثالثة هي Codex وChatGPT Work: الانتقال من المساعدة المنفردة إلى سيناريوهات وكيلية متعددة الخطوات، يتولى فيها الإنسان المراجعة والاعتماد. والمبدأ بسيط: الذكاء الاصطناعي ليس غشًا بل أداة. لكن الموظف هو من يحدد المهمة، ويراجع النتيجة، ويتحمل مسؤوليتها.

لماذا يستخدمه الناس فعلًا

لم تُفرض خطط للاستخدام. وبدلًا من ذلك، عرض فريق التحول في الأعمال سيناريوهات لوظائف محددة، وأطلق مقاطع فيديو وعروضًا توضيحية وتحديات، بل وأطلق مبكرًا «مكافأة» (bounty) على الأفكار. واستخدم القادة الذكاء الاصطناعي بأنفسهم لتحديد النبرة.

وهذا منطق مألوف لمدير المنتج: يزداد التبني حين يحل المنتج مهمة دور محدد، لا حين يُطلب من الأعلى «استخدام الذكاء الاصطناعي». إن عرض أسلوب جاهز على المحامي ليوم عمله أكثر فاعلية من عرض عام عن قدرات النموذج.

توأم رقمي وفاتورة بـ62 دولارًا

أنشأ الرئيس التنفيذي سام نيكلس «توأمًا رقميًا» في custom GPT (وينقله الآن إلى Plugins): حمّل فيه نصوصه والملاحظات التي تلقاها وسياق الشركة ووصفًا لأسلوب عمله. كان في البداية أداة شخصية، ثم مُنح الوصول إليه لمرؤوسيه. وهم يختبرون أفكارهم على سياقه قبل لقائه. لا يتخذ التوأم قرارات ولا يتحدث باسم الرئيس التنفيذي، بل يساعد فقط على بدء الحديث من موقع أقوى.

لاحظوا الترتيب: جُرّب المساعد أولًا على صاحبه، ثم وُزّع على الفريق. وينجح الأسلوب نفسه في فرق المنتج: ابنوا مساعدًا من مستندات حقيقية، وجرّبوه على مهامكم الخاصة، ثم شاركوه.

المثال الثاني هو المراجعة السنوية السرية لـ120 شريكًا. حدّث ChatGPT Work الملفات ببيانات من جدول، وأنشأ ملفات PDF، وجمع الحزمة النهائية. واستغرق ذلك دقائق. ووفق لوحة متابعة الاستخدام بلغت التكلفة نحو 62 دولارًا، في حين كان يعمل على مثل هذه المهمة سابقًا عدة أشخاص لعدة أيام. ولا يشمل هذا المبلغ وقت مراجعة النتيجة وإعداد العملية، وهو تقدير من الرئيس التنفيذي نفسه.

القيود والخلاصة

هذه دراسة حالة وليست بحثًا. ولا توجد فيها بيانات عن الجودة والأخطاء ونسبة العمل الذي اضطُر إلى إعادته، ولا عن تغير عبء عمل المحامين. أما القول إن الذكاء الاصطناعي لا يقلص عدد الموظفين فهو موقف علني للقائد. ومقياس «المستخدمين النشطين» يدل على التكرار لا على الفائدة. وإضافة إلى ذلك، يجري استبدال custom GPT بـPlugins، لذا سيتعين إعادة بناء السيناريوهات: فالارتباط بميزات مورّد واحد مخاطرة ينبغي إدراجها في الخطط.

ما يمكن الاستفادة منه. أولًا: ابدؤوا ببيئة تجريبية آمنة وقواعد واضحة للبيانات، ثم انتقلوا إلى وصول مؤسسي بأدوار وتدقيق. ثانيًا: بدل مؤشرات الأداء الخاصة بالاستخدام، أعدّوا سيناريوهات جاهزة بحسب الأدوار. ثالثًا: احسبوا تكلفة المهام الوكيلية من لوحة المتابعة وقارنوها بساعات العمل البشري، فيصبح الحديث عن العائد على الاستثمار ملموسًا. رابعًا: أبقوا الإنسان مسؤولًا عن النتيجة، خاصة حيث يكون ثمن الخطأ باهظًا.