ظهر مؤخرًا نمط سلوكي شائع في أماكن العمل يقدم درسًا مهمًا لقادة الموارد البشرية: فعندما تقيس الشركات مستوى النشاط بدلاً من النتائج التجارية، غالبًا ما يسعى الموظفون إلى تحقيق أفضل أداء وفقًا للمؤشر بدلاً من التركيز على النتيجة.
في هذه الحالة، يتعلق الأمربـ«tokenmaxxing»، أي الاستهلاك الأقصى لـ«توكينات الذكاء الاصطناعي» — وهي وحدات البيانات التي تعالجها نماذج اللغة الكبيرة — بهدف إظهار الإنتاجية والابتكار والالتزام بتبني الذكاء الاصطناعي. وما بدأ كمجهود لتشجيع التجريب باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، يكشف بشكل متزايد عن مخاطر مؤشرات الأداء السيئة التصميم.
قامت العديد من شركات التكنولوجيا الكبرى بتشجيع استخدام الذكاء الاصطناعي من خلال أنظمة تتبع رسمية أو غير رسمية. وفي بعض الحالات، تنافس الموظفون على قوائم الترتيب التي تقيس استهلاك الرموز الرقمية أو النشاط على منصات تطوير الذكاء الاصطناعي. وكان الافتراض واضحًا: فكلما زاد الاستخدام، زاد الابتكار والإنتاجية.
ومع ذلك، بدأت المؤسسات تكتشف الآن عواقب غير مقصودة. وفقًا للتقارير، أغلقت «أمازون» مؤخرًا لوحة تصنيف داخلية كانت تتتبع نشاط الموظفين على منصة تطوير الذكاء الاصطناعي الخاصة بالشركة. ويُذكر أن نظام التصنيف هذا شجع بعض الموظفين على استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي لأداء مهام غير ضرورية لمجرد تحسين ترتيبهم في اللوحة. ونتيجة لذلك، ارتفعت التكاليف المرتبطة بالذكاء الاصطناعي دون أن يقابل ذلك زيادة في القيمة التجارية.
تسلط هذه الظاهرة الضوء على تحدٍ مألوف يواجهه قسم الموارد البشرية: فالموظفون يميلون إلى تكييف أدائهم وفقًا للمقاييس التي يتم تقييمهم على أساسها. ويعكس هذا النمط حالات فشل أخرى في قياس الأداء في مكان العمل، حيث تنفصل مقاييس النشاط في نهاية المطاف عن أهداف المؤسسة.
"الطريق من قائمة المتصدرين غير الرسمية إلى أهداف OKR للفريق وصولاً إلى الكفاءة الرسمية في تقييم الأداء هو طريق قصير. وقد بدأ هذا التغيير بالفعل"، حذر جيك بول، محلل المنتجات والابتكار في شركة «كايل آند كو»، وهي شركة أبحاث مقرها بوسطن. "أراهن على أنه في غضون 12 شهراً، ستظهر عبارة «يُظهر إتقاناً في مجال الذكاء الاصطناعي» ككفاءة يتم تقييمها في نسبة ملموسة من معايير تقييم الأداء المؤسسي، مع وجود ما يشير إلى حجم الاستخدام الكامن وراءها."
يثير هذا الاحتمال تساؤلات مهمة حول الكيفية التي تحدد بها المؤسسات فعالية الذكاء الاصطناعي وتقيسها.
خطأ شائع في القياس
قال بول إن تتبع الرموز الرقمية الخاصة بالذكاء الاصطناعي يمثل أحدث نسخة من خطأ إداري ترتكبه المؤسسات منذ عقود.
وقال: «يبدو أن كل جيل من العاملين في مجال المعرفة يمر بنسخة مختلفة من الخطأ نفسه». «فقد أمضت شركة IBM عقودًا في تقييم المهندسين بناءً على إجمالي عدد أسطر الكود المكتوبة. ولم تكن النتيجة برمجيات أفضل، بل برمجيات متضخمة، كتبها مهندسون أدركوا أن هذا المقياس يكافئ الكمية وليس الجودة».
ويمكن أن تظهر نفس الديناميكية عندما تعامل المؤسسات استخدام الذكاء الاصطناعي باعتباره مؤشراً للأداء. وقال إنه بمجرد أن تصبح مقاييس استخدام الذكاء الاصطناعي مرتبطة بالتقدير أو الترقيات أو المكافآت أو تقييمات الأداء، يصبح لدى الموظفين حوافز قوية لتعظيم الأنشطة المرئية.
قال بول: «في اللحظة التي يتم فيها اعتماد خطة المكافآت، لا يُعد الأداء الجيد مخاطرة. بل هو رد الفعل المنطقي من جانب الموظف».
بدلاً من تحقيق نتائج أفضل، قد تجد المؤسسات نفسها تكافئ ما يصفه بول بـ«أداء العمل».
يعتقد ويسلي باترسون، مستشار إداري رفيع المستوى ورئيس شركة «باترسون كونسلتينغ» في ألبرتا، كندا، أن هذه المشكلة تعكس فشلًا أوسع نطاقًا في مجال القياس.
وقال باترسون: «إن قياس استخدام الأدوات بدلاً من النتائج التجارية يضمن فشلًا تنظيميًّا منهجيًّا». وأشار إلى أن الخطر يكمن في أن القادة غالبًا ما يميلون إلى استخدام المقاييس التي يسهل جمعها بدلاً من تلك التي تعكس أداء المنظمة بشكل حقيقي.
قال باترسون: «عندما لا يعرف القادة ما هي النتائج التي تهم فعليًّا، فإنهم يقيسون ما يسهل رؤيته». «وعندئذٍ يسعى الجميع إلى تحقيق أقصى قدر من الظهور بدلاً من القيمة».
فقد أدت حصص المكالمات، وساعات العمل، ورسائل البريد الإلكتروني المرسلة، والاجتماعات التي تم حضورها، وغيرها من المقاييس القائمة على الأنشطة، في كثير من الأحيان إلى خلق حوافز تقوض النتائج ذاتها التي كان من المفترض أن تسهم في تحسينها.
ويزداد هذا التحدي حدةً بشكل خاص في ظل سعي المؤسسات إلى تعريف «إتقان الذكاء الاصطناعي». ورغم أن اعتماد الذكاء الاصطناعي لا يزال يمثل أولوية تجارية مشروعة، فقد قال بول إن على القادة التمييز بين قياس مدى اعتماد هذه التكنولوجيا وقياس الأداء.
وقال: «"هل يستخدمونه؟" هو سؤال يتعلق بمدى تبني النظام. أما "عدد الرموز في كل ربع سنة" فهو مقياس للأداء. هذان الأمران ليسا متماثلين، ولا ينبغي تقييمهما بنفس الطريقة».
ما الذي ينبغي على قسم الموارد البشرية قياسه بدلاً من ذلك
قد تشكل المقاييس التي يتابعها قادة الموارد البشرية بالفعل أساسًا أفضل لتقييم فعالية الذكاء الاصطناعي. فالمقاييس مثل جودة التوظيف، ورضا العملاء، والإنتاجية، والإيرادات لكل موظف، ومعدل الاحتفاظ بالموظفين، وتجربة الموظفين، يمكن أن تساعد في تحديد ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يخلق قيمة فعلية أم لا.
قال بول: «السؤال ليس ما إذا كان فريقك يستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل كافٍ». «بل ما إذا كانت نتائجك تتحسن بفضل الذكاء الاصطناعي».
ووافق باترسون على ذلك، قائلاً إن القياس القائم على النتائج يجب أن يركز على المشكلات المحددة التي يُقصد من الذكاء الاصطناعي حلها. وقال: «هل تحسنت سرعة اتخاذ القرار؟ هل انخفضت معدلات الأخطاء؟ هل طرأت تغييرات على مستوى رضا العملاء؟ إذا لم تتمكن من ربط الأداة مباشرةً بالنتيجة، فأنت تدير أوهامًا».
بالنسبة لقادة الموارد البشرية، قد يتطلب ذلك إعادة النظر في كيفية دمج الكفاءة في مجال الذكاء الاصطناعي في أنظمة إدارة الأداء. فبدلاً من مكافأة الأنشطة الظاهرة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، ينبغي على المؤسسات تقييم ما إذا كان الموظفون يستخدمون الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة عملهم وسرعته وتأثيره.
يقدم باترسون وصفة بسيطة: «توقفوا عن تتبع الأنشطة. وابدأوا في تتبع القدرات».
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.
يتوقع بعض الخبراء أن يسهم الانتشار المتسارع للذكاء الاصطناعي في بيئة العمل، وما يصاحبه من تحسن في الإنتاجية والكفاءة، في إتاحة إمكانية اعتماد أسبوع عمل من 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 مواكبة سوق العمل.