غالبًا ما تهيمن المخاوف بشأن التأثيرات المدمرة للذكاء الاصطناعي على مكان العمل على المناقشات حول كيفية تأثير التكنولوجيا الناشئة على سوق العمل.

وتنحرف الكثير من التعليقات حول هذا الموضوع من التوقعات القاتمة لتدمير الوظائف وتجاوز المهارات التقليدية إلى الاحتفالات بالثروات المعروضة لأولئك الذين يستطيعون إطلاق العنان للذكاء الاصطناعي لتعزيز الأداء.

ومع ذلك، بالنسبة لبعض أصحاب العمل والمعلمين، يساعد الذكاء الاصطناعي بالفعل في تسهيل عملية اكتساب المهارات، وتحسين الوظائف الحالية. ويقولون إن التكنولوجيا يمكن أن تساعد المؤسسات على تقييم مهارات العمال، والتخطيط للاحتياجات الناشئة وتدريب موظفيها – مما يعزز إنتاجية الشركات والآفاق المهنية للموظفين.

يقول جيم سوانسون، نائب الرئيس التنفيذي وكبير مسؤولي المعلومات في شركة جونسون آند جونسون: “ما اكتشفناه هو أن إحدى أفضل الطرق للتعرف على الذكاء الاصطناعي هي استخدام الذكاء الاصطناعي”.

تستخدم شركة الأدوية عملية تعتمد على الذكاء الاصطناعي تسمى “استدلال المهارات” لتقييم وتخطيط القوى العاملة لديها، بطرق لن تكون ممكنة يدويًا. يقول سوانسون: “لقد ثبت أنه أحد الأصول المهمة في مساعدتنا على فهم وتعزيز قدرات القوى العاملة لدينا”.

تستخدم شركة DHL، شركة التوصيل الدولية، الذكاء الاصطناعي لمقارنة مهارات الموظفين والمهارات المطلوبة في المناصب المفتوحة. ومن خلال “سوق التوظيف” الخاص بها، يمكن توجيه الموظفين إلى التدريب المناسب، للتقدم في حياتهم المهنية بشكل أكثر فعالية، ويمكن دعم المديرين لملء المناصب الشاغرة.

يشجع هذا الاستخدام للذكاء الاصطناعي على التوظيف الداخلي، وهو أقل تكلفة وأسرع من التوظيف الخارجي، كما يوضح رالف ويتشرز، نائب الرئيس التنفيذي للموارد البشرية في شركة DHL. وهذا يعني أيضًا أن المرشحين من المرجح أن يكونوا مناسبين بشكل جيد.

يتمتع الذكاء الاصطناعي بتطبيقات إضافية في تحديد وإنشاء المواد التدريبية للمهارات الجديدة بسرعة – وهو أمر مثالي عندما تتطور احتياجات العمل بسرعة. “لكي تكون المنظمة قابلة للتكيف. . . يقول ويتشرز: “للحصول على المهارات المناسبة، يجب أن يكون الأمر آليًا، مقارنةً بالماضي حيث كان بإمكانك وصف نمط تدريب يظل مستقرًا”.

مُستَحسَن

تستنتج العديد من الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في إدارة القوى العاملة لديها المهارات باستخدام البيانات التي تم إنشاؤها من جميع أنحاء المؤسسة – على سبيل المثال، المسميات الوظيفية الحالية، والعمل الذي يقوم به الموظفون، والنشاط المتعلق بالتكنولوجيا، وتقارير المشرف.

في جونسون آند جونسون، قام فريق متخصص بتطوير تصنيف المهارات الخاصة بالشركة والذي يتضمن 41 مهارة “جاهزة للمستقبل”، مثل إدارة البيانات أو أتمتة العمليات. ثم قامت بتدريب الذكاء الاصطناعي على تحديد مكان وجود هذه المهارات في المنظمة، بناءً على خبرات العمال السابقة وأدوارهم ومناصبهم الحالية. تعمل أنظمة إدارة القوى العاملة، التي يتم تحديثها من قبل أصحاب العمل والمديرين، على إنشاء مجموعة بيانات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي لتقييم المهارات وتقييمها على مستوى الكفاءة من الصفر (لم يتم اكتشاف أي مهارة) إلى خمسة (قيادة الفكر).

بالإضافة إلى ذلك، يصمم الذكاء الاصطناعي توصيات خاصة بالتعلم والتطوير أيضًا، ويقترح على المستخدمين الدورات التدريبية التي ينبغي عليهم الالتحاق بها لتعزيز حياتهم المهنية في الشركة. ويقول سوانسون إن رسم خريطة لمهارات المنظمة بهذه الطريقة “يساعد قادتنا على اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن التوظيف والاحتفاظ وحركة المواهب”.

متعلمينا . . . لا ترغب فقط في قراءة أو مشاهدة المواد التدريبية؛ يريدون أن يكونوا مشاركًا نشطًا

وتستخدم مؤسسات أخرى الذكاء الاصطناعي لتحسين التدريب نفسه، من خلال عمليات المحاكاة، أو من خلال منح المزيد من الأشخاص إمكانية الوصول إلى التعليقات الشخصية.

في Bank of America، يمكن للموظفين استخدام الذكاء الاصطناعي لممارسة المحادثات الصعبة، مثل مناقشة القضايا الحساسة مع العملاء، على سبيل المثال. من خلال تجربة أساليب المحاكاة، يمكن للموظفين “ممارسة تفاعلات العالم الحقيقي في بيئة آمنة تمامًا”، كما يقول مايكل وين، نائب الرئيس الأول لشؤون الابتكار وتكنولوجيا التعلم.

“إنه يمنحهم الفرصة لبناء بعض الثقة واختبار مهاراتهم. . . يقول وين: “إن الأساليب التقليدية لا تسمح لهم بذلك”. يمكن للمديرين معرفة المجالات التي يتحسن فيها الموظفون بشكل أسرع من خلال الاستجابة للتعليقات التي يقدمها لهم الذكاء الاصطناعي، وكذلك المجالات التي يواجه فيها الموظفون صعوبة – مما يشير إلى المجالات التي يحتاج المعلمون إلى التركيز عليها.

ويضيف وين: “أحد الأشياء التي ساعدتنا حقًا في التنقل عبر متاهة التكنولوجيا هو فهم أن المتعلمين لدينا لا يريدون أن يتعلموا بنفس الطريقة”. “إنهم لا يريدون فقط قراءة أو مشاهدة المواد التدريبية؛ إنهم يريدون أن يكونوا مشاركين نشطين.

يقول نيك فان دير ميولين، عالم في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا والذي يركز على دعم المؤسسات بالتغير التكنولوجي، إن أتمتة الذكاء الاصطناعي تسمح لأصحاب العمل بتقييم المزيد من المهارات، وربما بدقة أكبر من الأساليب الحالية.

“يمكنك أن تمنح الأشخاص نظرة ثاقبة حول كيفية تراكم مهاراتهم. . . يمكنك القول إن هذا هو المستوى الذي يجب أن تكون عليه للقيام بدور معين، وهذه هي الطريقة التي يمكنك من خلالها الوصول إلى هناك،” كما يقول فان دير ميولين. “لا يمكنك القيام بذلك بأكثر من 80 مهارة من خلال الاختبار النشط، فسيكون ذلك مكلفًا للغاية.”

مُستَحسَن

ولكن في حين تحمل هذه التكنولوجيا “وعدا هائلا”، فإن فان دير ميولين يدرك أيضا حدودها ــ وحقيقة أن تطوير البنية الأساسية يتطلب العمل.

وتؤكد تحذيرات مماثلة من آخرين في هذا المجال على فكرة مفادها أنه على الرغم من الضجيج، فإن تحويل التقييمات والقرارات إلى الذكاء الاصطناعي قد يظل محفوفا بالمخاطر. تكون تقييمات المهارات جيدة بقدر جودة البيانات التي يتم التدريب عليها، وتعد المدخلات البشرية أمرًا بالغ الأهمية لكي يعمل النظام.

يقول فان دير ميولين: “يجب أن يكون لديك تعريف (للمهارات) يسهل فهمه ومفيد للخوارزمية”. وهو يقر بأن الذكاء الاصطناعي قد لا يكون “دقيقا بنسبة 100 في المائة”، ويمكن أن تنشأ مشاكل، على سبيل المثال، إذا لم يبذل الموظفون “جهدا للتأكد من أن بصمتهم الرقمية كاملة”.

وهذا يعني، في معظم الحالات، أنه ينبغي الاعتراف به باعتباره تقييمًا تقريبيًا للمهارات التي يمكن للموظفين والمديرين تصحيحها والإضافة إليها، وليس كتقييم نهائي.

إن التقييم عالي المخاطر وقرارات النمو هي الأنسب للبقاء تحت الإشراف البشري

للتغلب على هذه المشكلة، تسمح جونسون آند جونسون للموظفين بتحرير سجل مهاراتهم وإضافة معلومات – الأهداف والاهتمامات والشهادات – التي قد لا تكون موجودة تلقائيًا في مجموعات البيانات، لضمان حصول الذكاء الاصطناعي على أكبر قدر ممكن من المعلومات للاستفادة منها قدر الإمكان.

هذه القيود تعني أنه لا يزال يُنصح بالحذر عند استخدام التكنولوجيا، كما يقول نيمي باتيل، رئيس قسم المهارات والمواهب والتنوع في هيئة التجارة البريطانية Tech UK. “يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة كبيرة. لكن تقييم الخوارزميات كما هو موجود اليوم قد يواجه صعوبة في فهم الفروق الدقيقة في النمو الفردي ومسارات التنمية.

وهي تعتقد أن “قرارات التقييم والنمو عالية المخاطر هي الأنسب للبقاء تحت الإشراف البشري” من خلال نهج مختلط.

في J&J، يؤكد سوانسون على أن تقييمات مهارات الذكاء الاصطناعي لا تُستخدم في إدارة الأداء اليومي. تعتبر المشاركة في كل من J&J وDHL اختيارية. لكن الأرقام المبكرة تظهر أن منصات الذكاء الاصطناعي تحظى بشعبية كبيرة في كلا المؤسستين. يقول سوانسون: “يتعلق الأمر بفهم الصورة الكبيرة لمهارات مؤسستنا ومساعدة الأشخاص على معرفة المكان الذي يجب أن يركزوا فيه تعلمهم بالضبط”.

المصدر