Colleague Skill: كيف يقوم مشروع صيني برقمنة الموظفين قبل إنهاء خدماتهم

ظهر المشروع الصيني Colleague Skill على GitHub وحقق آلاف النجوم في غضون أسابيع قليلة: فكرته بسيطة ومثيرة للقلق في نفس الوقت — تسجيل كل ما يعرفه الموظف قبل فصله ونقل هذه المعرفة إلى وكيل ذكاء اصطناعي خليفة.

ما هي "تقطير" الموظف

المصطلح مستعار من التعلم الآلي: تقطير النموذج هو نقل المعرفة من شبكة عصبية كبيرة إلى شبكة صغيرة. المنطق هنا هو نفسه، باستثناء أن مصدر المعرفة هو شخص حي. تتضمن الممارسة إنشاء مجموعات بيانات من العمل الفعلي للمتخصص — مراسلاته وثائقه والقرارات التي اتخذها وأنماط سلوكه — ثم ضبط دقيق لنموذج لغة سيحاكي أسلوب واختصاصات هذا الموظف المحدد.

هذا ليس مشروعاً فريداً. تظهر أدوات مماثلة على GitHub تحت أسماء مختلفة — Knowledge Transfer AI و Employee Distillation و Skill Extraction. جاءت الاتجاهات من الصين، حيث تقوم الشركات بأتمتة العمليات بنشاط، لكنها تنتشر بسرعة إلى الشركات الناشئة الغربية.

يقوم مشروع Colleague Skill بأتمتة هذه العملية. يقوم المدير بتوصيل محادثات الشركة والبريد الإلكتروني والملفات الخاصة بالموظف وتشغيل خط الأنابيب — والحصول على "بصمة رقمية" للمتخصص جاهزة للتكامل في مساعد الذكاء الاصطناعي للشركة. علاوة على ذلك يمكن القيام بذلك بينما الشخص لا يزال يعمل أو فوراً بعد تلقي إشعار الفصل.

ما الذي يدخل تماماً في مجموعة البيانات

مجموعة بيانات نموذجية يعالجها نظام من هذا القبيل:

• المراسلات في Slack و Teams و WeChat خلال السنة 1–3 الماضية
• تعليقات الكود وطلبات الدمج والقرارات المعمارية
• سلاسل البريد الإلكتروني مع العملاء والشركاء والزملاء
• الوثائق الداخلية والجداول والتقارير مع سجل التعديلات
• تسجيلات المكالمات ونصوص الاجتماعات

النتيجة هي نموذج يعرف بالضبط كيف أجاب هذا المتخصص على أسئلة العملاء المحرجة وكيف نسق الكود وكيف حل النزاعات في الفريق. في الواقع نسخة رقمية من شخصية احترافية — تم إنشاؤها بدون علم الشخص نفسه.

قنبلة قانونية وأخلاقية

هنا تبدأ المشاكل الحقيقية. في معظم الدول يمتلك الموظف حقوقاً محدودة لكن حقيقية على البيانات المتعلقة بأنشطته. يتطلب اللائحة العامة لحماية البيانات الأوروبية GDPR موافقة صريحة على استخدام البيانات الشخصية للموظف لأغراض جديدة. أعطى قانون CCPA بكاليفورنيا منذ 2020 للعمال الحق في معرفة البيانات التي يجمعها صاحب العمل عنهم. ينطبق قانون البيانات الشخصية الروسي رسمياً أيضاً على الرغم من أن تطبيقه في النزاعات العمالية لا يزال محدوداً.

"هذا ليس مجرد مسألة أخلاقية. إذا قامت شركة بتدريب نموذج على بيانات الموظفين بدون موافقتهم — فهذا انتهاك محتمل لعدة أعمال تشريعية"، يكتب المشاركون في نقاش على

Hacker News.

تمت كتابة معظم العقود العمل الشركاتية دون مراعاة هذا السيناريو. لا تحتوي على حظر صريح أو إذن صريح لاستخدام البصمة الرقمية للموظف لتدريب الذكاء الاصطناعي. هذه منطقة رمادية حيث تعتمد نتيجة النزاع على الاختصاص القضائي وصيغة العقد واستعداد الأطراف للذهاب إلى المحكمة. مسألة منفصلة هي ما يحدث للموظف "المقطر" بعد رحيله. تستمر نسختها الرقمية في "العمل" واتخاذ القرارات بأسلوبها والتفاعل مع زملائها وعملائها السابقين. الشخص لم يعد في الشركة لكن شخصيته المهنية موجودة.

ماذا يعني هذا

"تقطير الموظفين" هو بالفعل أداة عاملة وليس مفهوماً للمستقبل. بينما لم يصيغ المنظمون بعد القواعد تواجه الشركات خياراً: استخدام أداة قوية لنقل المعرفة برخطر قانوني أو الانتظار بينما يفعل المنافسون ذلك بالفعل. بالنسبة للموظفين يعني هذا واقعاً جديداً: تصبح البيانات المهنية أصلاً شركاتياً قبل وقت طويل من ظهور قوانين تنظمه. هذا بالضبط لماذا Colleague Skill ليس مجرد مشروع فيروسي على GitHub بل عرض لتحول أوسع بكثير في سوق العمل.