تزايد استخدام الذكاء الاصطناعي في العمل رغم تحديات الفجوة بين الأداء والتطبيق

يتسارع اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) في بيئات العمل بوتيرة مذهلة، بحسب تقريرين جديدين من مؤسستي Gallup وSalesforce AI Research. توضح هذه التقارير معًا تزايد الحماس حول الذكاء الاصطناعي، إلى جانب استمرار التحديات العملية التي تواجه المؤسسات والموظفين على حد سواء.

تزايد استخدام الذكاء الاصطناعي بين الموظفين:

تشير أحدث أبحاث Gallup إلى أن نسبة الموظفين الأمريكيين الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي قد تضاعفت تقريبًا خلال العامين الماضيين. ففي عام 2023، بلغت النسبة 21٪، لترتفع إلى 40٪ بحلول عام 2025. كما تضاعف الاستخدام المتكرر (عدة مرات أسبوعيًا أو أكثر) من 11٪ إلى 19٪، بينما وصل الاستخدام اليومي إلى 8٪، بعد أن كان 4٪ فقط العام الماضي.

القطاعات الأعلى استخدامًا:

• الموظفون المكتبيون: 27٪ منهم يستخدمون الذكاء الاصطناعي بشكل متكرر، مقارنة بـ 15٪ العام الماضي.

• المجالات الرائدة: التقنية، والخدمات المهنية، والمالية.

• العاملون في خطوط الإنتاج: تراجع طفيف من 11٪ إلى 9٪.

مستويات الإدارة:

• المديرون الأعلى (Managers of Managers): يستخدم ثلثهم الذكاء الاصطناعي عدة مرات أسبوعيًا.

• الأفراد المساهمون (Individual Contributors): النسبة لا تتجاوز 16٪.

شاهد ايضا :-

الشعور بالتهديد الوظيفي:

رغم الاعتماد المتزايد، لا يشعر غالبية الموظفين بأن وظائفهم مهددة من قبل الذكاء الاصطناعي. فقط 15٪ يعتقدون أن AI قد يُلغي وظائفهم خلال السنوات الخمس القادمة، وهي نسبة لم تتغير منذ سنوات، رغم ارتفاع القلق قليلاً في مجالات مثل التقنية، والبيع بالتجزئة، والمالية.

فجوة القيادة والتوجيه:

• 44٪ من الموظفين أفادوا أن مؤسساتهم بدأت باستخدام AI.

• فقط 22٪ حصلوا على خطة واضحة لاستخدامه.

• 30٪ فقط أشاروا إلى وجود سياسات رسمية أو إرشادات داخلية.

التحديات الأبرز:

• غياب حالة استخدام واضحة أو عرض قيمة حقيقية.

• فقط 16٪ من مستخدمي الذكاء الاصطناعي يعتقدون أن الأدوات مفيدة فعلًا في عملهم.

أهمية التواصل القيادي:

الموظفون الذين تلقوا استراتيجية واضحة من قادتهم:

• أكثر بثلاثة أضعاف من غيرهم في الشعور بالاستعداد لاستخدام AI.

• أكثر من الضعف في الشعور بالارتياح عند استخدامه.

الفجوة في التكنولوجيا وفق Salesforce:

تركز أبحاث Salesforce على جوانب الأداء التكنولوجي، وتُظهر أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية ما زالت عاجزة عن تلبية متطلبات سيناريوهات العمل الواقعية.

معدلات النجاح في المهام:

• مهام خطوة واحدة (Single-turn tasks): معدل النجاح لا يتجاوز 58٪.

• مهام متعددة الخطوات (Multi-turn): تنخفض النسبة إلى 35٪.

• تنفيذ الإجراءات المتسلسلة (Workflow execution): تصل النسبة إلى 83٪.

نقاط الضعف الكبرى:

• الامتثال للسياسات (Policy Compliance).

• الاستدلال النصي (Textual Reasoning).

• الاستعلامات على قواعد البيانات (Database Queries).

غياب الوعي بالخصوصية:

عند التعامل مع معلومات حساسة، نادراً ما ترفض النماذج ذلك ما لم يُطلب منها صراحة. لكن إضافة تعليمات الخصوصية تُقلل من كفاءة الأداء، مما يخلق توازنًا صعبًا بين السلامة والفائدة.

أفضل الممارسات التقنية:

• النماذج التي تتمتع بقدرات استدلال أعلى تحقق أداءً أفضل.

• النماذج التي تطرح أسئلة توضيحية في المهام متعددة الخطوات تحقق معدلات نجاح أعلى.

من النماذج الواعدة:

• Gemini-2.5-pro

• Gemini-2.5-flash

توفر هذه النماذج توازنًا جيدًا بين الأداء والتكلفة، ولكنها لا تزال بعيدة عن تلبية الاحتياجات الكاملة للشركات.

الخلاصة:

تشير كل من تقارير Gallup وSalesforce إلى أن اعتماد الذكاء الاصطناعي في بيئات العمل يتزايد، لكن:

• لا يزال هناك نقص في الوضوح والتدريب والدعم القيادي.

• لا تزال قدرات الذكاء الاصطناعي نفسها قاصرة عن التعامل مع تعقيدات العمل الفعلي.

تحتاج المؤسسات إلى خطط واضحة، وتدريب مستمر، ونماذج أكثر ذكاءً إذا كانت تريد الاستفادة الكاملة من الذكاء الاصطناعي في مستقبل العمل.