من الذكاء الاصطناعي إلى الذكاء البشري

مقدمة

لقد دخل الذكاء البشري مرحلة تحولية مع أحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي، وخاصة الذكاء الاصطناعي التوليدي. تعمل هذه التكنولوجيا كمحفز، حيث تعمل على سد الثغرات في العمليات وربط التفاعلات البشرية بسلاسة مع الأنظمة التقنية الأساسية. ومع ذلك، فإن نجاح الذكاء الاصطناعي التوليدي يتوقف على السياق وجودة البيانات من أجل اتخاذ قرارات ومخرجات فعالة.

لقد قامت فرق الموارد البشرية وفرق التوظيف ذات التفكير المستقبلي بتنسيق ثروة من البيانات المنظمة المتعلقة بالأداء والمشاركة والرفاهية بدقة. تُعد هذه البيانات السياقية بمثابة أساس لكل من الجهات الفاعلة البشرية والذكاء الاصطناعي. في هذا العصر، حيث يتم (إعادة) تعريف المشاركة والإنتاجية على أنهما مترابطان، يجد الذكاء الاصطناعي التوليدي تطبيقات في تعزيز الإنتاجية وتحسين المشاركة.

يستكشف هذا الدليل الرحلة التحويلية لممارسات الموارد البشرية، مع التركيز على الجهود التعاونية بين جمعية إدارة الموارد البشريةSHRM) ومنظمة Humanly. في هذا الدليل، سنسلط الضوء أيضًا على وجهة نظر بريم كومار، الرئيس التنفيذي لشركة Humanly، وهو رائد الفكر في مجال الذكاء الاصطناعي الأخلاقي، ومشارك سابق في برنامج تسريع التكنولوجيا في مكان العمل التابع لجمعية SHRM ). ينضم إلينا هذا الأسبوع بالافي سينها، نائب الرئيس للنمو في شركة Humanly. بالافي، إليك بالافي!

شكراً لك يا نيل! أشغل حاليًا منصب نائب الرئيس للنمو في شركة Humanly، وهي شركة ناشئة للمحادثة بالذكاء الاصطناعي في مجال التوظيف. أنا مسوِّقة في مجال توليد الطلب من حيث الخلفية، ولديّ ماجستير في إدارة الأعمال والتسويق مع أكثر من 16 عاماً من الخبرة موزعة في الهند وأستراليا والولايات المتحدة. لقد عملت مع العديد من الشركات المدرجة على قائمة فورتشن 500 والعلامات التجارية العالمية بما في ذلك جوجل، وميني كوبر، ونستله، وWorld Vision، وعصير بوست. على مدار السنوات السبع الماضية، انصب تركيزي على دعم نمو الإيرادات في مجال الشركات الناشئة المدعومة من المشاريع بين الشركات B2B، بما في ذلك في شركة إدارة أداء الموظفين الناشئة Reflektive. أنا شغوف بالبيانات، والتسويق، وبناء المؤسسات، وDEIB، وأقضي وقت فراغي في مطاردة الحياة البرية حول العالم والسفر.

أنا متحمس جدًا للقفز إلى هذا الموضوع اليوم.

إطلاق العنان للإنتاجية

يبرز الذكاء الاصطناعي التوليدي كأداة قوية، حيث يسد الثغرات في جميع احتياجات فريق الموارد البشرية، بدءاً من تخطيط التوظيف وإشراك المرشحين إلى مرحلة ما بعد التوظيف، وكل ما بينهما. على عكس تطبيقات الذكاء الاصطناعي السابقة مثل أنظمة التوصيات، يمكن لأحدث الأنظمة التعامل مع مجموعة متنوعة من المدخلات والمخرجات. ينطوي ربط مهام الموارد البشرية بـ "نجم الشمال" في العمل على فهم معادلة الأداء: المشاركة والإنتاجية.

• المشاركة - هل فريقك مفعم بالحيوية والتمكين والاستثمار
• الإنتاجية - هل يقوم فريقك بإنجاز المهام

إن معادلة الأداء الجديدة هي تفاعل ديناميكي بين مشاركة الفريق والإنتاجية، حيث يضاعف كلا العنصرين بعضهما البعض، مما يساهم في تحقيق نتائج أعمال مستدامة.

فرص الذكاء الاصطناعي على مدار دورة حياة الموظف

تغطي تطبيقات الذكاء الاصطناعي دورة حياة الموظف، وتقدم حلولاً تساعد على أتمتة المهام المختلفة، مما يزيد من كفاءة وقدرة فرق الموارد البشرية. كانت تطبيقات الذكاء الاصطناعي هذه حكرًا على المؤسسات التي لديها مواهب داخلية كبيرة في مجال التعلم الآلي. والآن، تتيح العديد من الحلول التقنية المبتكرة إمكانية الوصول إليها، كما أن تكاملها يدعم المشاركة والإنتاجية، مما يعزز الأداء العام بشكل مستدام.

فرص الذكاء الاصطناعي للمشاركة والإنتاجية

• تخطيط التوظيف - إنشاء وتكييف قوائم الوظائف، والتوصيات لتحسين القوائم، وتحديد المصادر بناءً على المهارات والأهداف التنظيمية
• البحث عن المرشحين وتقديم الطلبات - البحث عن المرشحين، والمشاركة الأولية، وعملية تقديم الطلبات الموجهة، والتأهيل، ورؤى المشاركة الأولية
• الفحص - الفحص بمساعدة روبوتات الدردشة الآلية، والرؤى التي تركز على المشاركة، وتتبع مكافحة التحيز، وتحديد موقع الشركة وملاءمتها
• إجراء المقابلات - الجدولة الزمنية وأسئلة المقابلات المقترحة وتدوين الملاحظات وملخص المقابلات والتدريب على إجراء المقابلات والرؤى المستمدة من الذكاء الاصطناعي
• العرض والإعداد - توليد العروض ودعم التفاوض، والإعداد المخصص والموجه، وأتمتة لوجستيات الإعداد، والتحقق من الخلفية، والهجرة، وأتمتة الأعمال الورقية وتخصيص الأجهزة
• إدارة الأداء - توليد الملاحظات والتغذية الراجعة، والدوافع التدريبية، والتدريب، وتتبع الأهداف والفرص الوظيفية والرؤى حول مقاييس الأداء
• التعلم والتطوير - التخصيص وتقديم محتوى التعلم، وتخطيط المهارات الداخلية، والتوصيات الخاصة بالتعلم المستمر، وتحديثات الملف الشخصي الرقمي والمهارات الداخلية عند الانتهاء
• الفريق والنمو - المكافآت الشخصية والتقدير، والرؤى الخاصة بتعاون الفريق، والتوصيات الخاصة بالمشاريع والعربات وتحديثات الملفات الشخصية الرقمية
• المشاركة والاستماع والرفاهية - استبيانات نبض الفريق، ومحفزات التدريب المرتبطة بالإجراءات، والتوصيات بشأن المزايا والرفاهية، وتحليل المشاعر والاستماع إلى الموظفين
• الإعداد - إرشادات مخصصة أثناء عملية الإعداد، وتجارب ديناميكية للإعداد، وملف شخصي رقمي محدَّث للشخصية الرقمية ولوجستيات الإعداد الآلي
• الخريجون - الوصول الشخصي إلى برامج الشركة والأدوار والفرص المستقبلية وإدارة علاقات الخريجين والتواصل معهم

العديد من هذه التطبيقات لم تكن ممكنة أو لم تكن مجدية للمؤسسات التي لا تمتلك مواهب داخلية هائلة في مجال التعلم الآلي حتى وقت قريب. أما اليوم، فهناك مجموعة من البائعين الخارجيين والطرق التي يمكن من خلالها طرح الحلول لكل مجال من مجالات الفرص المذكورة أعلاه. يمكن لمجموعات الحلول هذه، مجتمعة ومتكاملة بشكل صحيح، أن تدعم طرفي طيف المشاركة والإنتاجية، مما يدعم الأداء بشكل كامل بطريقة مستدامة.

نقلة نوعية: تجربة مستخدم الذكاء الاصطناعي

يتميز الذكاء الاصطناعي الأحدث في مجال الذكاء البشري بتجربة مستخدم ثورية. ويمكننا مقارنة تجربة المستخدم التي يتيحها الذكاء الاصطناعي التخاطبي والأكثر وعياً بالسياق بتجربة المستخدم التي تتيحها الأنظمة القديمة. وهذا يبدأ في تسليط الضوء على سبب نضج الذكاء الاصطناعي الآن بما يكفي ليأخذ الذكاء البشري إلى الأمام.

تجربة المستخدم القديمة (المحددة مسبقاً):

• تجربة المستخدم الخطية والهرمية
• يتطلب التنقل
• ارتفاع العبء المعرفي ومتطلبات المعرفة بالأدوات
• تصنيفات البيانات المعقدة وغير البديهية
• سياقات المستخدم الثابتة وغير المرنة

تجربة مستخدم الذكاء الاصطناعي (في الوقت المناسب):

• تسطيح دقيق للأدوات والواجهات (يقوم المستخدمون "بالانتقال الفوري" إلى المكان الصحيح)
• تجاوز التنقل المعقد
• تفاعلات دقيقة في الوقت المناسب لتقليل العبء الإدراكي
• تبسيط تصنيفات البيانات المعقدة (لغة أكثر طبيعية)
• سياقات المستخدم الديناميكية
• التخصيص الخوارزمي

ويضمن هذا التطور تقديم الأدوات والرؤى بدقة عند الحاجة إليها، مما يؤدي إلى تحويل عمليات الموارد البشرية لزيادة المرونة والاستجابة. وهو ما يؤدي بدوره إلى تحسينات كبيرة في تجربة الموظفين بشكل عام، مما يعزز قوة عاملة أكثر تفاعلاً وإنتاجية.

فهم بياناتك: حواجز الحماية للنجاح

يتم تحقيق الوعد بالجيل القادم من الذكاء البشري بشكل تدريجي. وهو يأتي مع مجموعة من الاعتبارات الخاصة به ومتطلبات جديدة للفهم. كما هو الحال مع العديد من وظائف الأعمال، يجد كل من القادة والمساهمين في إدارة رأس المال البشري الحاجة إلى تثقيف أنفسهم بشكل أعمق حول كيفية عمل الذكاء الاصطناعي، وكيف يمكن تدقيقه، والمقاييس اللازمة لتقييم الأداء.

يتمثل أحد الاختلافات الرئيسية بين المنصات التقليدية ومنصات الذكاء الاصطناعي في أن المنصات التقليدية تقوم بتوليد البيانات، بينما تقوم منصات الذكاء الاصطناعي بتجميع البيانات الموجودة ومعالجتها.

يمكن للذكاء الاصطناعي التحادثي ومعالجة اللغة الطبيعية الاستفادة من البيانات بمرونة أكبر بكثير من المنصات التقليدية.

تمامًا كما أن البشر "هم ما يأكلونه"، فإن الذكاء الاصطناعي جيد بقدر جودة بياناته وأهميتها وشفافيتها وقابليتها للتفسير. بدون فهم وعمليات قوية لضمان استيفاء المعايير، يمكن أن تؤدي الأدوات الجديدة الأنيقة إلى إدامة التحيز وتؤدي إلى نتائج سيئة، بما في ذلك المخاطر المالية والقانونية والتنظيمية.

تلعب حواجز الحماية دوراً حاسماً في إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، تشتمل مجموعة منتجات هيومانلي على روبوت محادثة تفاعلي لإشراك المتقدمين للوظائف وتحليلات الفيديو للمقابلات، وكلاهما يتطلب تحكمًا دقيقًا في مصادر البيانات والتواصل. يشرح بيان هيومانلي الأخلاقي للذكاء الاصط ناعي بالتفصيل بعض الحواجز الوقائية لإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي بفعالية. تُعد مثل هذه الحواجز بمثابة استجابات تكتيكية لتحديات العالم الحقيقي، مما يضمن توافق الذكاء الاصطناعي مع القيم المؤسسية وتخفيف المخاطر بفعالية.

والآن بعد أن تم إعداد المسرح، دعنا نتفحص بعض المقاييس الأساسية وسبب أهميتها.

ما هي جودة البيانات ولماذا هي مهمة؟

تشير جودة البيانات إلى دقة البيانات واكتمالها وموثوقيتها. تُعد البيانات عالية الجودة أمرًا بالغ الأهمية لأنظمة الذكاء الاصطناعي لأنها تضمن أن قرارات الذكاء الاصطناعي وتوقعاته وإجراءاته تستند إلى معلومات دقيقة وموثوقة.

بريم: "ضمان جودة البيانات أمر أساسي لأي عملية تعتمد على الذكاء الاصطناعي. وبدون ذلك، فإننا نخاطر باتخاذ قرارات مهمة في مجال الموارد البشرية بناءً على معلومات معيبة، مما يؤدي إلى نتائج متحيزة وتقويض الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي."

ما هي أهمية البيانات، ولماذا هي مهمة؟

تتضمن أهمية البيانات مدى ملاءمة البيانات وقابليتها للتطبيق على السياق أو المشكلة المحددة التي تتم معالجتها. تضمن البيانات ذات الصلة تركيز أنظمة الذكاء الاصطناعي على المعلومات الصحيحة لاتخاذ قرارات مستنيرة.

بريم: "تضمن ملاءمة البيانات أن تتماشى أدوات الذكاء الاصطناعي لدينا مع الأهداف الاستراتيجية للموارد البشرية والتوظيف، وتصفية الضوضاء والتركيز على ما يهم حقًا لاتخاذ القرارات والرؤى. ببساطة، كلما كانت الإشارة التي تغذي بها الذكاء الاصطناعي أكثر ملاءمةً، كانت توصياته وأدائه أكثر ملاءمةً."

ما هي الشفافية في الذكاء الاصطناعي ولماذا هي مهمة؟

تشير الشفافية في الذكاء الاصطناعي إلى القدرة على فهم وتتبع كيفية اتخاذ أنظمة الذكاء الاصطناعي للقرارات. وهي مهمة لأنها تبني الثقة بين المستخدمين وأصحاب المصلحة من خلال جعل عمليات الذكاء الاصطناعي واضحة ومفهومة.

بريم: "تسمح لنا الشفافية في الذكاء الاصطناعي بإزالة الغموض عن قرارات الذكاء الاصطناعي، مما يضمن ثقة جميع أصحاب المصلحة وتدقيق نتائج الذكاء الاصطناعي بشكل فعال، وتعزيز المساءلة والثقة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. خاصةً عندما نتحدث عن المشاركة والأداء، فبدون الثقة، لا يمكنك دعم هذه الأهداف بشكل موثوق."

ما هي قابلية الشرح، ولماذا هي مهمة؟

قابلية التفسير هي مدى إمكانية فهم البشر للآليات الداخلية لنظام الذكاء الاصطناعي. وهو أمر بالغ الأهمية لتشخيص وتصحيح التحيزات أو الأخطاء أو أوجه القصور في أنظمة الذكاء الاصطناعي.

بريم: "تعمل قابلية الشرح على سد الفجوة بين عملية صنع القرار في الذكاء الاصطناعي والفهم البشري، مما يمكننا من التحقق من صحة نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسينها باستمرار مع ضمان توافقها مع المعايير الأخلاقية والتشغيلية. إنها في الأساس مجموعة فرعية من الشفافية تدعم القدرة على وصف كيفية اتخاذ القرارات بدقة. "

أخيرًا، حواجز الحماية للذكاء الاصطناعي هي شيء تحدثت عنه كثيرًا. ماذا تعني بحواجز الحماية، ولماذا هي مهمة؟

بريم "حواجز الحماية هي الاستجابة التكتيكية لأي كرات منحنية في العالم الحقيقي يمكن أن تجعل الذكاء الاصطناعي الخاص بك في خطر. على سبيل المثال، في Humanly، تتمثل إحدى الميزات في مجموعة Humanly في روبوت محادثة للتخاطب مع المتقدمين للوظائف، وإشراكهم في الخدمات اللوجستية الأولية، وفحصهم على نطاق واسع، والإجابة على أسئلة المرشحين. إنه صوت لشركتك ويتعامل مع محادثات أكثر مما يمكن لفريق موارد بشرية واحد التعامل معه يدوياً. باختصار، إنها تمثل شركة العميل. لذلك يجب أن تتحكم فيما يمكن أن يقوله، ومن أين يستقي بياناته، وكيف يتواصل، وما إلى ذلك.

يوفر الجزء الثاني من المنتج تحليلات فيديو حول المقابلات مثل مساعد الطيار. وتدخل عوامل الحماية هنا بمعنى مختلف. حيث يمكن للذكاء الاصطناعي الخاص بنا أن يستمد بسرعة من العديد من مصادر البيانات "الحية" والحالية، ويراقب الموقف لتحديد أفضل الممارسات والتوصيات حول المرشحين على حد سواء، ويحدد حالات التحيز في التوظيف. ومن هذا المنطلق، فهو بمثابة حراسة حول نتائج العالم الحقيقي. لديك الشركات التي توفر التدقيق والمراقبة للوائح، وهو أمر مهم حقًا لاستراتيجية وصحة الأنظمة الروتينية. كما أنك تريد أيضًا استجابات تكتيكية "في الوقت الراهن" في شكل حواجز حماية."

الإضافة الثقافية على نطاق واسع

أحد التحولات النموذجية الناشئة التي لم نتطرق إليها، فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي في الذكاء البشري، هو التحول نحو إضافة الثقافة، حتى في سيناريوهات التوظيف عالية السرعة.

تتضمن رؤى الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تمكّن من إضافة الثقافة ما يلي:

• المراقبة على مستوى العملية: هل يقوم مسؤولو التوظيف والقائمون على إجراء المقابلات بتقييم التفاصيل الصحيحة حول المقابلات؟ ما هي التقنيات الأكثر فعالية لاكتساب فهم كامل للمرشحين؟
• أمثلة على ذلك: تحليلات المقابلات والفيديو، والاقتراحات المخصصة للقائمين بإجراء المقابلات، وإجراءات مكافحة التحيز المدمجة مع بيانات المنشطات الأمفيتامينية والطيارين المساعدين للمقابلات
• الاعتبارات التكتيكية: هل نعرض الفرص الوظيفية المناسبة للإضافة الثقافية المناسبة (المرشح، أو الموظف الحالي، أو الخريج)؟ كيف يمكننا وضع قوائم الوظائف أمام الجمهور المناسب للإضافة الثقافية؟ كيف يمكننا الحد من فقدان مرشحي الإضافة الثقافية بسبب نقص المشاركة أو الأشكال الجديدة من المشاركة؟
• أمثلة على ذلك: أتمتة قوائم الوظائف وتحسينها، وروبوتات الدردشة الآلية التي يمكنها إشراك المرشحين خلال رحلة التوظيف

من إجراءات الحماية من التحيز إلى بناء الثقافة

تشير الأبحاث إلى أن ثقافات العمل المتنوعة والنابضة بالحياة تؤدي إلى زيادة المشاركة والإنتاجية. إن مجموعة العناصر التي يمكن أن تساهم في وجود قوة عاملة متنوعة راسخة. لكن المدخلات واسعة النطاق للغاية ويمكن أن تواجه عمليات المقابلات الشخصية اليدوية في الوقت الحالي صعوبة في دعم توظيف مرشحين لا يشبهون أولئك الذين عملوا في المؤسسة من قبل.

يتمثل أحد الاتجاهات التي بدأت في الظهور في تدابير مكافحة التحيز في أنظمة التوظيف الآلية، إلى جانب تطورات الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى تغيير معياري في ثقافة التوظيف. ومع تحسن النماذج وتوفير المزيد من السياقات، يتحول التركيز من تقليل المخاطر إلى الثقة والاعتماد على نطاق واسع.

علاوة على ذلك، يتوقف نجاح هذه الأنظمة على شفافيتها والثقة بين جميع أصحاب المصلحة. يمكن أن يؤدي التواصل المفتوح حول كيفية اتخاذ أدوات الذكاء الاصطناعي للقرارات وعمليات التدقيق وحلقات التغذية الراجعة إلى إزالة الغموض عن التكنولوجيا وتعزيز ثقافة الشمول والتحسين المستمر. وهذا يرتقي بتجربة المرشحين ويُمكِّن فرق التوظيف من اتخاذ قرارات أكثر استنارة وحيادية. في نهاية المطاف، من خلال إعطاء الأولوية لإضافة الثقافة والاستفادة من الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول، يمكن للمؤسسات أن تبني من أجل نمو مستدام مع فرق عمل أكثر تماسكاً وتنوعاً وابتكاراً ومرونة.

اللاعبون الناشئون والأنظمة الراسخة

على مدار العام الماضي، شهدنا تحولاً زلزالياً في مشهد التكنولوجيا الناشئة - وهو تحول عن المسار التقليدي. فجأة، أصبحت النماذج التأسيسية التي كانت تبدو حصرية في السابق متاحة الآن للجميع. لقد نمت السقالات الخاصة بالحلول الجديدة بشكل كبير، خاصةً بالنسبة لأولئك الذين يتمتعون بموهبة التعلم الآلي. بالإضافة إلى ذلك، فقد غادرنا سوق بدء النمو والتوسع الذي كان قائماً منذ فترة طويلة.

في عالم اللاعبين الناشئين في مجال الذكاء الاصطناعي للذكاء البشري، ظهر اتجاهان بارزان:

• التمايز من خلال التطورات التقنية العميقة:
  القدرة الفريدة على التميز من خلال الاستفادة من التكنولوجيا العميقة المتقدمة، والتي كانت ذات يوم باهظة التكلفة بالنسبة لمعظم اللاعبين.

• التركيز على النمو المستدام:
  تحول ملحوظ نحو النمو المستدام، غالبًا من خلال الشراكات الاستراتيجية والمشاركة في حالات الاستخدام الخاضعة للتنظيم والتدقيق المتزايد.

هذا المشهد الديناميكي يجعل من الذكاء الاصطناعي في مجال الذكاء البشري أرضاً خصبة بشكل استثنائي للتعاون بين الشركات والشركات الناشئة. يمتد هذا التعاون على مستوى المنتج ومن منظور القيادة الفكرية.

في هذا المنعطف الفريد من نوعه، يتيح التقارب بين حكمة المؤسسات والابتكار في الشركات الناشئة فرصًا غير مسبوقة. فلأول مرة في الذاكرة الحديثة، تتحرر الشركات الناشئة من السعي الدؤوب لتحقيق النمو بأي ثمن. وعلى العكس من ذلك، تضطر الشركات إلى تبني نهج أكثر مرونة، ودمج وجهات نظر متنوعة في استراتيجياتها. فهما معًا يبحران معًا في المشهد المتطور للذكاء الاصطناعي في مجال الذكاء البشري، ويشكلان مستقبله بشكل تعاوني.

وطوال هذه الفترة، ظلت SHRM على نبض كلا المعسكرين، حيث حافظت على قيادة فكرية طويلة الأجل لقادة إدارة رأس المال البشري في المؤسسات مع توسيع برنامج SHRM لتسريع التكنولوجيا في مكان العمل والمبادرات الأخرى في الوقت نفسه.

لمزيد من الأبحاث والريادة الفكرية حول الذكاء الاصطناعي في مجال الذكاء البشري، تابع رحلة هيومانلي على Humanly.io أو على لينكد إن.