جي بي مورغان تبدأ في حساب استخدام ChatGPT و Claude في تقييم المهندسين

تقوم JPMorgan بجعل استخدام الذكاء الاصطناعي ليس عادة اختيارية، بل جزءًا من العمل اليومي. يطلب البنك من حوالي 65 ألف مهندس وأخصائي تكنولوجيا تطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي بانتظام، والمديرون يتابعون بالفعل مدى نشاط الموظفين في القيام بذلك.

معيار العمل الجديد

الأمر لا يتعلق بمبادرة لمرة واحدة للتجارب، بل بمحاولة دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في عملية الإنتاج العادية. بشكل أساسي، تشير JPMorgan إلى الفرق التقنية بأن العمل بدون هذه المساعدات لم يعد يُعتبر خيارًا محايدًا. إذا كان بإمكان الموظف في السابق تجربة ChatGPT أو Claude من تلقاء نفسه، فإن استخدام هذه الخدمات الآن يصبح جزءًا متوقعًا من الروتين اليومي.

بالنسبة لبنك كبير، هذا تحول مهم. في القطاع المالي، تمر الأدوات الجديدة عادة بدورة موافقات طويلة بسبب متطلبات الأمان والامتثال وجودة النتائج. لذا فإن حقيقة أن واحدًا من أكبر المؤسسات المالية في العالم ينقل الذكاء الاصطناعي من فئة "يمكنك أن تحاول" إلى فئة معيار العمل يُظهر: داخل الشركات، بدأت المرحلة التالية من التنفيذ، حيث لا يُقدَّر الاهتمام بالتكنولوجيا بل الانضباط في تطبيقها.

كيف سيتم قياس ذلك

استنادًا إلى المعلومات المتاحة، يتابع المديرون عدد المرات التي يستخدم فيها الموظفون أدوات الذكاء الاصطناعي، وقد تؤثر هذه الأنشطة على تقييمات الأداء. هذا يغير منطق التنفيذ نفسه. عندما تفتح الشركة ببساطة إمكانية الوصول إلى تكنولوجيا جديدة، يبدأ استخدامها ببطء وبشكل غير متساوٍ. عندما تظهر مقاييس وتكون مرتبطة بتقييم العمل، يبدأ الذكاء الاصطناعي في إدراكه كجزء من الكفاءة المهنية، وليس كخيار شخصي لمهندس معين. في الممارسة العملية، قد يدفع هذا النهج الفرق لاستخدام الذكاء الاصطناعي في مهام متنوعة:

• إعداد مسودات الأكواد والوثائق
• البحث السريع عن حلول للمشاكل التقنية
• تلخيص المواصفات الطويلة والمواد الداخلية
• تسريع المراجعات والتحليلات والتواصل بين الفرق
• إعداد النسخ الأولى من النصوص والطلبات والملاحظات العملية

ومن الجدير بالملاحظة أن البنك، حسب الوصف، يعزز ليس أداة مغلقة ما، بل منتجات معروفة في السوق مثل ChatGPT و Claude. هذا يجعل الإشارة أقوى حتى: JPMorgan لا تختبر فقط برنامجًا عصريًا، بل تشكل لدى موظفيها عادة العمل بالتنسيق مع عدة مساعدين ذكاء اصطناعي والقيام بذلك بانتظام.

لماذا تتغير الثقافة

الخبر الحقيقي هنا ليس حتى في المتابعة نفسها، بل في تغيير معيار الشركة. منذ وقت قريب، كانت الشركات تناقش ما إذا كان يمكن السماح بالذكاء الاصطناعي التوليدي حتى داخل العمليات الحساسة. الآن ينتقل السؤال: لماذا لا يستخدم الموظف الذكاء الاصطناعي إذا كان لديه إمكانية الوصول إلى أدوات تعد بتسريع العمل.

بالنسبة للمهندسين، هذا يعني ظهور توقع جديد غير معلن: تصبح القدرة على العمل مع الذكاء الاصطناعي جزءًا من محو الأمية الرقمية الأساسية، تقريبًا على قدم المساواة مع إتقان IDE وأنظمة التحكم في الإصدارات وقواعد المعرفة الداخلية. لمثل هذا النهج جانب سلبي أيضًا. إذا بدأت تكرار الاستخدام يؤثر على تقييم الموظف، ستحتاج الشركات إلى الفصل بحذر بين الإنتاجية الحقيقية و "النقرات" الشكلية في الواجهة.

وإلا، تتحول المقاييس بسهولة إلى لعبة كمية الطلبات، وليس جودة النتائج. لكن حتى مع هذا الخطر، تُظهر قرار JPMorgan إلى أين يتجه السوق: يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد ليس كمكافأة للهواة، بل كطبقة إلزامية من العمل المكتبي والهندسي اليومي.

ما يعنيه هذا

JPMorgan تُظهر بشكل أساسي النموذج المستقبلي لأصحاب العمل الكبار: إمكانية الوصول إلى الذكاء الاصطناعي بحد ذاته لم تعد كافية؛ الاستخدام القابل للقياس يصبح مهمًا. إذا ترسخ هذا النهج، في السنوات القادمة، ستُقيَّم مهارات العمل مع الذكاء الاصطناعي بشكل عملي مثل سرعة التطوير وجودة الوثائق والمساهمة في نتائج الفريق.