هناك قصة واضحة عندما يتعلق الأمر بالأتمتة: إذا كان هناك من شعر بوطأتها، فهم العمال في وظائف التصنيع والتجارة أولاً. أدى ظهور النول الآلي إلى دفع النساجين الذين كانوا يعملون لحسابهم الخاص إلى المصانع. بعد أن طرح فورد خط التجميع،اضطرالميكانيكيون والمهندسون المهرة إلى تعلم القيام بحركات روتينية. في النهاية، واجه موظفو الدعم في المكاتب مصيرًا مشابهًا. عندما ظهرت أجهزة الكمبيوتر المتصلة بالشبكة، شهد الموظفون الإداريون والمكتبيون تحولًا في وظائفهم من التفاعل مع الناس إلى ملء نماذج البرامج والتحقق من المربعات. الكثير منهم حصلوا على رواتب أقل. الكثير منهم اكتسبوا مهارات أقل. الكثير منهم عوملوا بقدر أقل من التنوع والتواصل الإنساني والكرامة.
في الوقت نفسه، شهد معظم العاملين في مجال المعرفة عكس ذلك تقريبًا: فقد أدى الأتمتة إلى ظهور أعمال أكثر تحديًا وإبداعًا وتعزيزًا للمهارات وتدفع رواتب أفضل — من حيث المال والمكانة. ورغم أن الوباء والعالم الجديد للعمل عن بُعد صدمنا جميعًا، إلا أنهما منحا هؤلاء الموظفين مزيدًا من الاستقلالية وحياة أكثر توازنًا. وهذا ليس مجرد قصة؛ فخمسة عقود من الأبحاث في مجالات مثل اقتصاديات العمل وعلم النفس وعلم الاجتماع تشير إلى حقيقة أن الموظفين الإداريين هم الأكثر استفادة من الأتمتة. تواجه مديرة تنفيذية حاصلة على ماجستير في إدارة الأعمال الكثير من المهام غير الروتينية التي تعتمد على التقدير وتنتج قيمة كبيرة، وتستفيد بشكل غير متناسب من التكنولوجيا التي تؤدي المهام الروتينية بدلاً منها. في الواقع، أطلق العلماء اسمًا على ظاهرة "الثروة للأغنياء" هذه:التغيير التقني الذي يفضل المهارات.
الآن، يبدو أن القصة تتغير.
الآن الأمر يتعلق بالحضور المادي. إذا كنت تعمل عن بُعد بالكامل — أو يمكنك ذلك — فقد تصبح العديد من مهامك قريبًا آلية إلى حد كبير، في حين أن العمال الذين يتعين عليهم الحضور واستخدام أجسادهم لتحقيق النتائج هم في وضع أكثر أمانًا. وهذا يعني أن بعض العاملين عن بُعد سيفقدون وظائفهم، ولكن الملايين منهم سيواجهون قريبًاتغييرًاهائلاً في وظائفهم، وبالتاليسيواجهون تحديًا كبيرًا في إعادة تأهيلهم.
لفهم السبب، علينا أن نبدأ بنماذج تنبؤية جديدة حول "التعرض" للذكاء الاصطناعي التوليدي. وفقًالأبحاث حديثة، كلما زاد تعرض الوظائف للذكاء الاصطناعي التوليدي، زادت إمكانية زيادة إنتاجيتها. على سبيل المثال،وجددانيال روك (أحد المتعاونين في وارتون) ومؤلفوه المشاركون في OpenAIأنهإذا استخدم ممثلو خدمة العملاء الذكاء الاصطناعي التوليدي — في شكله غير المكرر والمهلوس — فسيتمكنون من تحقيق زيادة في الإنتاجية بنسبة 50٪ في نصف مهامهم. مهندسو البلوك تشين والكتاب والرياضيون؟ معرضون تمامًا في هذا المعنى. بشكل عام، تشير نماذج المؤلفين إلى أن 80٪ من البالغين العاملين لديهم وظائف معرضة بنسبة 10٪، بينما 19٪ لديهم وظائف معرضة بنسبة 50٪ على الأقل. في كلتا الحالتين، من المرجح أن يحقق معظمنا زيادة كبيرة في الإنتاجية من خلال استخدام GenAI.
في الواقع، نحن نشهد بالفعل تأثير هذا الحافز. أظهراستطلاعأجرته شركة Microsoftمؤخرًا على القوى العاملة(شمل أكثر من 31000 شخص في 31 دولة) أن 75% من الموظفين الذين شملهم الاستطلاع يستخدمون GenAI في عملهم اليومي اعتبارًا من مايو، وهو رقم تضاعف تقريبًا منذ يناير، وأفاد 78% من هؤلاء الموظفين أنهم اعتمدوا هذه الأدوات بشكل مستقل. ولا يتخلف أرباب عملهم عنهم كثيرًا: أشاراستطلاعأجرته Gartnerفي أكتوبر 2023إلى أن 55٪ من الشركات كانت إما تجرب أو تطلق مشاريع LLM.
بالنسبة لمعظمنا، فإن وتيرة ونطاق اعتماد GenAI مذهلان. ولكن من منظور تاريخي واقتصادي كلي، قد يعني هذا كله مجرد معدل غير عادي للتغيير الوظيفي. كان GenAI متاحًا على الفور ومجانيًا ومفيدًا لـ 2.6 مليار شخص (80٪ من البالغين العاملين حول العالم — حساب بسيط استنتجتهورقة GPTs المرتبطة أعلاه)، لذلك سنقوم بسرعة بتعديل طريقة عملنا للتكيف مع ذلك، مقارنة بالتقنيات العامة السابقة. استغرق انتشار محركات الاحتراق الداخلي والهواتف والإنترنت عدة عقود؛ فهي كانت إما مكلفة أو صعبة التوزيع أو تتطلب بنية تحتية جديدة. وقد منحتنا تلك العقود الإضافية فرصة للتكيف. كان لدينا محاسبون وحلاقون ومهندسون قبل كل تلك التقنيات، ولدينا الآن عدد أكبر بكثير منهم، لكنهم يقومون بأعمال مختلفة تمامًا.
هناك ثلاث قوى أكبر تعمل على إزعاج سيناريو "الاضطراب المعتاد". يجب أن تجعلنا هذه القوى نتوقف قليلاً ونتوقع تغييرات أسرع وأكثر شمولاً في الوظائف في المستقبل — خاصة بالنسبة للعاملين عن بُعد.
سهولة الاستخدام
الأول واضح للعيان: يتم الاستفادة من GenAI عبر تطبيقات سهلة الاستخدام. فكر في GenAI على أنه وصول الكهرباء والمحرك الكهربائي: مورد قوي للغاية يمكن استخدامه في الكثير من الأشياء من الناحية النظرية، ولكنه ليس رائعًا تمامًا لأي مهمة معينة على الفور. بعد الكهرباء، حصلنا على غسالات الأطباق ومضخات المياه والمناشير الدائرية وما شابه ذلك. تعمل العديد من الشركات حاليًا على بناء ما يعادل ذلك بالنسبة للذكاء الاصطناعي التوليدي. بعض ميزات Copilot من Microsoft مثل "مدرب الكتابة" — المدمج في مجموعة Office — هي مثال واضح على ذلك.تشير الورقة المذكورة أعلاه إلىأنه مع حدوث ذلك، ستزداد التعرض (وبالتالي الفائدة) بشكل كبير للعديد من العمال: على سبيل المثال، سيكون متوسط التعرض في الوظائف في الولايات المتحدة 47-56٪، وليس 10٪.
المنظمات مستعدة بالفعل لـ GenAI
ثانياً، قامت الشركات أيضاً بإعادة تهيئة نفسها لتسهيل أتمتة GenAI: منذ ظهور الهاتف على الأقل، ولكن بشكل خاص استجابةً لفيروس كورونا، ركزت الشركات على المهام الرقمية للسماح لملايين الأشخاص بالعمل عن بُعد. يلخصتقريرماكينزيلعام 2020 حول التحول الرقمي في ظل جائحة كوفيد-19هذا الأمر بشكل جيد: افترض المدير التنفيذي العادي أن الزيادة المفيدة في "العمل أو التعاون عن بُعد" ستستغرق 454 يوماً، في حين أنها استغرقت في الواقع 10.5 أيام. نعم، لقد قرأت ذلك بشكل صحيح: أسرع 43 مرة من المتوقع. وتشيرالدراسة الاستقصائية الأخيرةالتي أجرتها Upwork إلى أن 22٪ من القوى العاملة في الولايات المتحدة ستعمل عن بُعد بالكامل بحلول عام 2025. لا يمكن لـ GenAI التعامل إلا مع المهام الرقمية في الوقت الحالي — تلك التي تتعامل مع مدخلات ومخرجات المعلومات. هذا يعني أنه إذا كان بإمكانك العمل عن بُعد طوال الوقت، فيمكن استخدام GenAI بشكل مربح لمساعدتك في مهامك أكثر من شخص يتعين عليه الحضور شخصيًا.
GenAI أصبحت أكثر استقلالية
القوة الثالثة هي الارتفاع الوشيك في استقلالية GenAI. GenAI التي نعرفها هي في الغالب سلبية. اطلب منها القيام بمهمة ما وستقوم بها — ولكن فقط القليل من العمل، وبذاكرة ضعيفة ومحدودة للغاية.
لكن OpenAI و Google و Anthropic — العمالقة الثلاثة في GenAI — كانوا جميعًا شفافين تمامًا: فهم يتوقعون تقديم أنظمة عالية الاستقلالية تحل هذه المشكلات في غضون الثلاثة إلى الستة أشهر المقبلة. في الواقع، منذ حوالي أربعة أشهر، لدينا نسخة تجريبية عامة من أحد هذه الوكلاء:Devin. على عكس جميع أنظمة GenAI السابقة، يمكنك أن تعطي Devin هدفًا — حتى لو كان غامضًا — وسوف يضع خطة لتحقيق هذا الهدف ويبدأ العمل عليها في الخلفية. من خلال واجهة دردشة بسيطة، يمكنك أن تسأل Devin عن سير العمل. وسوف يرد عليك برسالة نصية تحمل آخر المستجدات، كما يفعل زميل في العمل عبر Slack. سوف يفشل، ولكنه سوف يتعافى. يصلح. يتحسن. بل وحتى يبتكر. غالبًا ما يتمكن ديفين من إنجاز المهمة بالكامل. لم يتمكن ChatGPT حتى من البدء هنا.
قريبًا، ستتمكن من تفويض المهام المعقدة إلى أي نظام GenAI رئيسي، وسيقوم هذا النظام بمعالجة أجزاء كبيرة من العمل بشكل استباقي — بما في ذلك طرح الأسئلة للتوضيح وتشكيلفرق صغيرة من الوكلاءالذينيمكنهمتفويضالمهامإليهم. سيتعين على أي مستخدم GenAI أن يتعلم بشكل فعال كيفية إدارة المنظمات الآلية للوكلاء الاصطناعيين.
البعض — ربما أكثر مما اعتدنا عليه — سيفقدون وظائفهم. وهي مشكلة خطيرة بالنسبة لعشرات الآلاف من المتضررين تتطلب اهتمامًا استباقيًا من المنظمات والهيئات التنظيمية. ولكن بالنسبة لحوالي مائةمليونعامل عن بُعد حول العالم، ستتآمر هذه القوى لتسهيلتغيير وظيفي سريع ودرامي نسبيًا.
التركيز المناسب في الاستجابة لهذا التغيير الهائل هو إعادة التأهيل. يجب على الشركات والعاملين الاستثمار في التعلم والتطوير اللازمين لإعداد العاملين ومساعدتهم على التكيف مع هذه التغييرات. لنختار هدفًا واحدًا واضحًا: إذا كنت عاملاً عن بُعد، فيجب أن تركز على بناء مهارات الإدارة. مهما كان عملك السابق، فمن المحتمل أنك الآن بحاجة إلى تعلم كيفية الإشراف على مجموعة من وكلاء البرامج ذوي الاستقلالية العالية للقيام بذلك نيابة عنك. ويشمل ذلك مهارات مثل التفويض، وهو ما يعني تحديد المهمة التي تريد إنجازها بوضوح، والتأكد من وضوح المهمة قبل بدء العمل، وتقديم ملاحظات واضحة لتوجيه الأداء، تمامًا كما هو الحال عند إدارة الآخرين.
قد تفترض أنه لا داعي للقلق بشأن تحفيز الوكلاء والاهتمام بمسارهم الوظيفي، لكنك ستكون (في الوقت الحالي) محقًا بنصف الحقيقة فقط. سيتطلب ذلك مهارات خاصة بالذكاء الاصطناعي. فقد تبين أنالوكلاء يستجيبون بشكل مختلف تمامًا للجوانب الاجتماعية لمطالباتنا، ويمكن أن يؤدي "تحفيزهم" بشكل صحيح إلى إحداث فرق كبير. ولكن بشكل أعم، فإن الشركات التي تفشل في مواجهة تحدي إعادة التأهيل هذا لن تفقد فقط الميزة الحقيقية للإنتاجية التي يوفرها GenAI؛ بل إنها، بفشلها في إعدادهم، قد تنفر القوى العاملة البشرية التي تظل — على الأقل في المستقبل المنظور — في صميم ميزتها التنافسية.
مات بين هو أستاذ مساعد في إدارة التكنولوجيا بجامعة كاليفورنيا في سانتا باربرا، وباحث منتسب إلى مبادرة الاقتصاد الرقمي التابعة لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. وهو مؤلف كتاب "TheSkill Code: How to Save Human Ability in an Age of Intelligent Machines" (رمز المهارة: كيفية الحفاظ على القدرات البشرية في عصر الآلات الذكية).
هذا المقال مقتبس منمجلة هارفارد بيزنس ريفيوبإذن منها. ©2024. جميع الحقوق محفوظة.
هل كان هذا المورد مفيدًا؟
تحقق من صحة خبرتك في مجال الموارد البشرية
الحصول على شهادة SHRM يجعلك خبيرًا وقائدًا معترفًا به في مجال الموارد البشرية.
المحتويات ذات الصلة
تعرّف على كيفية نجاح شركة مارش ماكلينان في تعزيز رفاهية الموظفين باستخدام الأدوات الرقمية، وتحسين الإنتاجية والرضا عن العمل لأكثر من 20,000 موظف.
ويتوقع بعض الخبراء أن يساعد انتشار الذكاء الاصطناعي في مكان العمل، والزيادة المتوقعة في الإنتاجية والكفاءة المترتبة على ذلك، في بدء أسبوع العمل الذي يستمر أربعة أيام.
مع استمرار تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، سيزداد الطلب على العمال الذين لديهم القدرة على العمل جنباً إلى جنب مع أنظمة الذكاء الاصطناعي وإدارتها. وهذا يعني أن العمال غير القادرين على التأقلم وتعلم هذه المهارات الجديدة سوف يتخلفون عن الركب في سوق العمل.