مشروع قانون الرموز ليس هو دراسة جدوى الذكاء الاصطناعي

كان كل محصّل ديون يُضيّع وقته قبل حتى أن يبدأ العمل الفعلي. لم تقتصر مهمته على فهم الحساب، أو تحديد الخطوة التالية، أو تطوير الحوار مع العميل. قبل أي من ذلك، كان على أحدهم فتح أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) المتعددة، ومقارنة بيانات الفواتير، والتحقق من حالة الدفع، وفحص الثغرات، وتسوية الاختلافات، وبناء ثقة كافية لمعرفة الحقيقة. من الخارج، بدا العمل كعملية تحصيل ديون عادية. أما في الواقع، فكان جزء كبير منه عبارة عن تجميع: جمع الأجزاء المتفرقة، ومراجعة الأرقام، وإعداد الأرضية قبل أن يتمكن محصّل الديون من أداء العمل الذي صُمم من أجله.

كان هذا العمل الخفي يُكلّف حوالي ساعتين لكل مُحصّل يوميًا. لم يكن الأمر يبدو مُقلقًا لأن الموظفين اعتادوا عليه. فقد تعلّمت المؤسسة التعايش مع الصعوبات اليومية للتنقل بين الأنظمة، ومقارنة السجلات، وإعداد المعلومات قبل اتخاذ أي إجراء. ولكن عندما يتكرر هذا النوع من العمل يوميًا بين أعضاء الفريق، فإنه يتوقف عن كونه مُجرد إزعاج، ويُصبح عبئًا هيكليًا. وقد أدى أتمتة مُقارنة الفواتير بين الأنظمة المُتعددة إلى توفير حوالي 9000 ساعة عمل، ليس عن طريق الاستغناء عن الموظفين أو التظاهر بأن عمليات التحصيل لا تحتاج إلى تقدير، بل عن طريق إزالة عبء التجميع الذي كان يُبعد الموظفين المهرة عن الأعمال ذات القيمة الأعلى.

هذا هو الجانب الذي لا تزال العديد من دراسات جدوى الذكاء الاصطناعي تغفله. فهي تركز بشكل مفرط على التكلفة التقنية الظاهرة، وتتجاهل التكلفة التشغيلية غير الظاهرة. في مجال الذكاء الاصطناعي، يعني هذا غالبًا التركيز على تكلفة الرموز مع إغفال التكاليف التشغيلية المحيطة بها. تسعير النماذج أمر بالغ الأهمية. فرموز الإدخال، ورموز الإخراج، والتخزين المؤقت، وفترات السياق، وزمن الاستجابة، ومستويات الموردين، ورسوم المنصات، وحدود الاستخدام، كلها عوامل مهمة. لا ينبغي لأي شركة تجاهلها. لكنها ليست جوهر دراسة الجدوى، بل هي مجرد بند واحد فيها، وأحيانًا لا تكون حتى أهم بند فيها.

السؤال الاقتصادي الحقيقي ليس أي نموذج هو الأرخص لكل وحدة، بل أي تصميم تشغيلي يُنتج أقل تكلفة موثوقة لكل نتيجة مُنجزة. هذا التمييز مهم لأن حساب الوحدة سهل، بينما حساب النتيجة المُنجزة أصعب. الوحدة موجودة في الفاتورة، أما النتيجة المُنجزة فهي جزء من سير العمل، بكل ما يتطلبه من مراجعة وتصحيح وإعادة صياغة وتصعيد ووقت انتظار وإدارة ومعالجة استثناءات وحكم بشري لإتمام العمل فعليًا. عندما تُقاس اقتصاديات الذكاء الاصطناعي على مستوى النموذج فقط، قد تبدو دراسة الجدوى واضحة ظاهريًا، بينما تظل العملية مُرهقة.

هكذا تصبح دراسات جدوى الذكاء الاصطناعي مفرطة في التفاؤل. فهي تحسب المسودة الأولية دون إعادة الصياغة، وتحسب استجابة روبوت المحادثة دون تكرار التواصل، وتحسب الإجابة الأولى دون إعادة فتح الحالة، وتحسب تفاعل النموذج دون الجهد البشري اللازم لجعل المخرجات قابلة للاستخدام. كما تحسب الأتمتة الظاهرة وتتجاهل جهود الأفراد الذين يحمون سير العمل بصمت من سوء التصميم. هذا ليس تفصيلاً مالياً، بل هو الفرق بين نشاط الذكاء الاصطناعي وقيمته.

يُعدّ نموذج الرموز جذابًا لأنه يمنح القادة شيئًا ملموسًا. أحد النماذج أرخص، وآخر أسرع. أحدهما يتعامل مع سياقات أطول، والآخر أفضل في الاستدلال. أحدهما يدعم التخزين المؤقت، والآخر أقل تكلفة لكل استدعاء. تبدو المقارنة منضبطة لأن الأرقام واضحة، لكن الوضوح على المستوى الخاطئ قد يُضلل. قد يُنتج النموذج الرخيص مخرجات تتطلب المزيد من المراجعة والتصحيح والتصعيد. بينما قد يُقلل النموذج الأغلى من العمل اللاحق بما يكفي ليكون أرخص عمليًا. قد يكون النموذج الخفيف مثاليًا للتصنيف البسيط، لكنه ضعيف في التعامل مع الحالات المعقدة. قد تكون استراتيجية التوجيه أفضل من إجبار نموذج واحد على القيام بكل أنواع العمل.

المشكلة ليست في الرخص مقابل الغلاء، بل في ملاءمة النتائج. لا ينتهي العمل المؤسسي بمجرد أن يُصدر الذكاء الاصطناعي ردًا، بل ينتهي عندما تكون الحالة صحيحة ومقبولة ومُحكمة، ولا تُعاد إلى المؤسسة كعمل إضافي. إذا أُغلق مسار العمل بسرعة ثم أُعيد فتحه لاحقًا، فإن الإغلاق الأول لم يكن النتيجة المرجوة. إذا تم توليد إجابة بسرعة ولكن استغرق التحقق منها وقتًا أطول، فإن سرعة النموذج لا تُمثل القيمة الحقيقية للعمل. إذا قام الموظف بتوجيه العمل بسرعة ولكنه أرسل الاستثناءات إلى الشخص الخطأ، فإن سرعة التوجيه لا تُمثل إنتاجية، بل تُؤدي إلى مزيد من الارتباك.

لهذا السبب تُعدّ وحدة التكلفة مهمة. فإذا قاس النظام تكلفة كل استدعاء للنموذج، فسيسعى إلى خفض تكلفة الاستدعاءات. أما إذا قاس تكلفة كل نتيجة مُنجزة، فسيسعى إلى تحسين جودة العمل. قد يؤدي هذان المساران إلى قرارات مختلفة تمامًا. المسار الأول يتعلق بالأدوات، بينما يتعلق الثاني بالعمليات التشغيلية. يسأل الأول عن أي خط إنتاج نماذج أقل تكلفة، بينما يسأل الثاني عما إذا كان سير العمل يُنتج نتائج موثوقة دون إخفاء العبء في مكان آخر.

يُعدّ مثال الـ 9000 ساعة مفيدًا لأنه يُظهر كيف تبدو التكلفة الحقيقية غالبًا قبل حتى إدخال الذكاء الاصطناعي. لم تكن التكلفة مُضمنة في فاتورة تقنية مُنمّقة، بل كانت مُضمنة في عبء التحضير اليومي: ساعتان لكل مُجمّع بيانات يوميًا عبر أنظمة مُتعددة. لم يكن العمل يبدو مُعطّلًا لأن الناس ما زالوا يُؤدّونه. تكمن المشكلة في أن المؤسسة قد عمّمت الهدر. وهذا بالضبط ما يحدث في العديد من برامج الذكاء الاصطناعي. تظهر فاتورة النموذج لأن المورّد يُرسلها. وتُخفى فاتورة التصحيح لأن الموظفين يتحمّلونها. وتُخفى فاتورة التصعيد لأن المديرين يتحمّلونها. وتُخفى فاتورة إعادة العمل لأن قسم العمليات يُعاملها كحجم عمل عادي. وتُخفى فاتورة الثقة لأن الموظفين يتجنّبون استخدام الأداة بهدوء في العمل ذي الأهمية الحقيقية.

الفاتورة ظاهرة، لكن التكاليف موزعة. لذا، يجب أن تبدأ دراسات جدوى الذكاء الاصطناعي من سير العمل، لا من تسعير النموذج. ما هي التكلفة الحالية لسير العمل؟ ما مقدار الوقت المُستغرق في الإعداد والبحث والتدقيق والتصحيح والتصعيد وإعادة فتح الملف؟ ما المقصود بنتيجة مُرضية؟ ما هي الخطوات الروتينية؟ ما هي الخطوات التي تتطلب تقديرًا؟ ما هي الاستثناءات المتكررة؟ ماذا يحدث عندما تكون المخرجات خاطئة؟ ما هي المراجعة البشرية المتبقية، وهل هي رقابة مُصممة أم تنظيف خفي؟ بدون الإجابة على هذه الأسئلة، قد تُقرّ المؤسسة دراسة جدوى مُنمقة بناءً على صورة غير مكتملة للتكاليف.

هذا الأمر مهم لأن الذكاء الاصطناعي غالبًا ما يُحسّن الخطوة الأولى الظاهرة قبل أن يُحسّن سير العمل بأكمله. فهو يُسرّع عملية الصياغة والتلخيص والتصنيف والاسترجاع والإنشاء. هذه السرعة مفيدة، لكنها لا تُعدّ قيمةً بحد ذاتها. فالقيمة تعتمد على ما يحدث بعد ظهور المخرجات. هل يثق بها الموظف؟ هل يقبلها العميل؟ هل تبقى القضية مغلقة؟ هل يُجنّب سير العمل إعادة العمل؟ هل تُقلّل المخرجات من التصعيد؟ هل تُحسّن الرقابة؟ هل تُتيح طاقةً لعملٍ أفضل؟ أم أنها ببساطة تُحوّل الجهد إلى التدقيق والتصحيح والشرح؟

يحتفل البطل التشغيلي بالوفورات الملموسة. أما المهندس المعماري، فيتابع التكلفة حتى يتم التوصل إلى حل نهائي. يبدو نموذجٌ يُقلل وقت الرسم بخمس دقائق فكرةً جيدةً إلى أن يُعاد فتح الملف. ويبدو برنامج الدردشة الآلي الذي يُعالج المزيد من الاستفسارات فكرةً جيدةً إلى أن تزداد الاتصالات المتكررة. ويبدو سير العمل المؤتمت فكرةً جيدةً إلى أن تُحال الاستثناءات إلى المشرفين. ويبدو النموذج الأرخص فكرةً جيدةً إلى أن تُصبح المراجعة البشرية هي مركز التكلفة الحقيقي. هذا ليس تشكيكًا من باب التشكيك، بل هو انضباط تشغيلي.

يظهر المنطق نفسه في التفاصيل الصغيرة. ففي عملية أخرى، قد يبدو تقليص وقت تحميل الفاتورة من 16 ثانية إلى 8 ثوانٍ ضئيلاً جدًا لدرجة عدم أهميته عند النظر إليه بمعزل عن غيره. نصف ثانية هنا، بضع ثوانٍ هناك، نقرة واحدة مُلغاة، ملف واحد مُسترجع بشكل أسرع. غالبًا ما يتجاهل القادة هذه التفاصيل الصغيرة لأنها لا تبدو استراتيجية. ولكن مع تكرارها في العمل ذي الحجم الكبير، تتراكم هذه التفاصيل الصغيرة. بضع ثوانٍ مضروبة في آلاف المعاملات تُصبح طاقة استيعابية. فحص يدوي يُكرر يوميًا يُصبح تكلفة إضافية. تغيير النظام بشكل دوري يُصبح ضريبة خفية. حجم الوحدة ليس مهمًا بقدر تكرارها ودورها في سير العمل.

تتطلب دراسات جدوى الذكاء الاصطناعي نفس القدر من الدقة. قد تبدو مخرجات النموذج غير مكلفة، ولكن إذا تطلب كل ناتج تعديلًا بسيطًا، وتكرر هذا التعديل في آلاف الحالات، فإن التكلفة الحقيقية تتغير. إذا وفرت آلية عمل بضع دقائق ولكنها أدت إلى زيادة معدل إعادة فتح الملفات، فإن الجدوى الاقتصادية تتغير. إذا قللت أداة ما نوعًا واحدًا من العمل اليدوي ولكنها أضافت المزيد من أعمال المراجعة في مكان آخر، فإن الوفورات لم تكتمل، بل انتقلت فقط. لا ينبغي أن تقتصر دراسة الجدوى على السؤال عما يزيله الذكاء الاصطناعي، بل يجب أن تسأل عما يتركه وراءه.

هنا تكمن هشاشة العديد من البرامج. فهي تفترض أن المراجعة البشرية مجانية لوجود أشخاص بالفعل. وتفترض أن التصحيح مؤقت لأن النموذج سيتحسن. وتفترض أن التصعيد نادر لأن العينة التجريبية كانت سليمة. وتفترض أن الحوكمة عبء إضافي لأنها لا تعكس الإنتاجية. وتفترض أن التبني يعني القيمة لأن الاستخدام واضح. هذه الافتراضات تجعل الموافقة على دراسة الجدوى أسهل، والدفاع عنها أصعب.

يُعدّ التصحيح البشري أحد أكبر الفخاخ. غالبًا ما يُقدّم على أنه إشراف مسؤول، وهو كذلك في بعض الأحيان. توجد مسارات عمل يكون فيها التدقيق البشري ضروريًا وقيمًا ومصممًا عن قصد. لكن ثمة فرق بين الإشراف والتصحيح. فالإشراف يحمي العمل، بينما يُعالج التصحيح عيوب التصميم. إذا راجع شخص ما مُخرجات الذكاء الاصطناعي لأن مسار العمل يتطلب تقديرًا، فقد يكون ذلك حوكمة رشيدة. أما إذا أعاد شخص ما كتابة المُخرجات، وفحص ثلاثة أنظمة، وسدّ النقص في السياق، وحدّد الاستثناء، ومنع حدوث خطأ، فهذا يُعدّ إعادة عمل خفية. إذا لم تُقاس هذه الإعادة الخفية، فإن جدوى استخدام الذكاء الاصطناعي تبقى ناقصة.

وينطبق الأمر نفسه على التصعيد. فبعض التصعيد ضروري، لا سيما في الأعمال عالية المخاطر، لكن التصعيد الذي يمكن تجنبه يُعدّ مكلفًا. فعندما يغفل الذكاء الاصطناعي عن استثناء، أو يُحيل حالةً ما بشكل خاطئ، أو يُنتج مخرجات لا يثق بها الموظف في الخطوط الأمامية، تُحال المشكلة إلى مشرف أو أخصائي أو مدير أو فريق إدارة المخاطر أو مسؤول خدمة العملاء. وهذا الوقت يُهدر أكثر، ويُسبب اضطرابًا أكبر، ونادرًا ما يُؤخذ في الحسبان عند مقارنة النماذج. ولا تقتصر تكلفة الذكاء الاصطناعي على ما استهلكه النموذج فحسب، بل تشمل أيضًا ما اضطرت المؤسسة إلى فعله لجعل النتيجة قابلة للاستخدام.

لهذا السبب، يُعدّ حساب تكلفة النتيجة المُنجزة معيارًا أفضل من حساب تكلفة الرمز المميز. تشمل النتيجة المُنجزة المسار الكامل: الإدخال، والاسترجاع، والتفاعل مع النموذج، والمراجعة البشرية، والتصحيح، والتصعيد، والحوكمة، والإغلاق، وفترة ضمان الجودة بعد الإغلاق. إذا أُعيد فتح الحالة، فهذا يعني أن النتيجة لم تُنجز بالقدر الذي أشارت إليه لوحة التحكم. لا تُعتبر حالة دعم العملاء مُنجزة لمجرد أن الروبوت أجاب مرة واحدة، بل تُعتبر مُنجزة عندما لا يحتاج العميل للعودة لنفس المشكلة. لا يُعتبر سير العمل المالي مُنجزًا لمجرد أن النظام سجّل إدخالًا، بل يُنجز عندما يكون الإدخال صحيحًا ومُطابقًا ولا يتطلب تصحيحًا لاحقًا. لا يُعتبر سير عمل المشتريات مُنجزًا لمجرد استخراج مستند، بل يُنجز عندما يُمكن إتمام الطلب ببيانات موثوقة، وتحقق صحيح، واستثناءات مُتحكّم بها.

هنا تبرز الحاجة إلى مزيد من الانضباط في حوارات الموردين. يمكن للموردين عرض إمكانيات النموذج، وميزات المنصة، وأمثلة على الأتمتة، ومقارنات التكلفة. هذا مفيد، ولكنه غير كافٍ. يجب على المؤسسة أن تُضيف واقعها التشغيلي إلى الحوار. وإلا، سينتهي الأمر بالمورد إلى صياغة دراسة الجدوى بناءً على ما يمكن أن تُظهره الأداة، وليس على ما يحتاجه العمل فعليًا. الشركة التي لا تفهم سير عملها بوضوح تصبح مشتريًا سهلًا لقيمة الذكاء الاصطناعي العامة. تسمع أن الذكاء الاصطناعي سيقلل وقت المعالجة، ويُحسّن الإنتاجية، ويدعم الموظفين، ويؤتمت المهام المتكررة، ويُطلق العنان للطاقات. قد تكون هذه الادعاءات صحيحة، ولكن فقط إذا تم اختيار العمل وتصميمه بشكل صحيح.

السؤال ليس ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على خلق قيمة بشكل عام، فهو قادر على ذلك. السؤال هو ما إذا كان هذا التدخل بالذكاء الاصطناعي يُحدث قيمة ملموسة في سير العمل هذا بعد حساب جميع التكاليف. يتطلب هذا السؤال أدلة عملية، أي وضع خط أساس. كم من الوقت يستغرق العمل اليوم؟ أين يتوقف؟ كم مرة يتم تصحيحه؟ كم مرة يُعاد فتحه؟ ما هي الاستثناءات التي تؤدي إلى التصعيد؟ ما مقدار الجهد المبذول في البحث والإعداد والمقارنة والتحقق قبل بدء العمل الظاهر؟ من يتحمل العبء الخفي؟

في حالة الـ 9000 ساعة، لم يكن العبء الخفي فلسفيًا، بل كان يوميًا وقابلًا للقياس. فقد كان كل جامع بيانات يستهلك ساعتين يوميًا في مقارنة الأنظمة المتعددة قبل أن يتمكن من إنجاز العمل ذي القيمة الأعلى. وبمجرد إزالة هذا العبء، اكتسبت العملية قدرةً أكبر دون التظاهر بأن العنصر البشري هو المشكلة. لم تكن المشكلة في الموظف، بل في تصميم العمل. ينطبق هذا الدرس مباشرةً على الذكاء الاصطناعي. فإذا بُنيت دراسة جدوى الذكاء الاصطناعي على استبدال الجهد البشري دون فهم ماهية هذا الجهد، فسيكون ذلك سطحيًا. فبعض الجهد هدر، وبعضه تقدير، وبعضه تحكم، وبعضه معالجة استثناءات، وبعضه تعويض عن الأنظمة الضعيفة. إن اعتبار كل ذلك "وقتًا مُوفَّرًا" سيؤدي إلى قرارات خاطئة.

يُحدد تحليل الجدوى الاقتصادية العملَ بدقة. ما الذي يجب الاستغناء عنه؟ ما الذي يجب دعمه؟ ما الذي يجب أن يبقى تحت سيطرة العنصر البشري؟ ما الذي يجب أن يُصبح معرفة قابلة لإعادة الاستخدام؟ ما الذي يستدعي تصعيدًا؟ ما الذي كان ينبغي ألا يكون عبئًا يدويًا من الأساس؟ هذا الفصل هو ما يمنع الذكاء الاصطناعي من أن يصبح طبقة أخرى من التعقيد المكلف. كما أنه يُغير نظرة الإدارة المالية إلى الذكاء الاصطناعي. لا ينبغي للمدير المالي أن يكتفي بالسؤال عن تكلفة النموذج، بل عليه أن يسأل عن القيمة المضافة، وما إذا كانت التكلفة تُزال من النظام أم تُنقل فقط، وما إذا كانت القدرة تُتاح فعليًا، وما إذا كانت معدلات إعادة فتح النظام آخذة في الانخفاض، وما إذا كان سير العمل أسهل في الإدارة، وما إذا كانت المؤسسة تُبني معرفة قابلة لإعادة الاستخدام أم تدفع مرة أخرى لإعادة اكتشاف العمل نفسه في العام المقبل.

هذه الأسئلة ليست ضد الذكاء الاصطناعي، بل هي مؤيدة للقيمة. إنها تحمي المؤسسة من المظاهر. يحدث هذا عندما تستطيع المؤسسة الإشارة إلى نشاط ما، لكنها لا تستطيع إثبات تحسن الأداء. أداة ما تعمل، ولوحة تحكم نشطة، والموظفون يستخدمونها، والمورد راضٍ، والبرنامج الداخلي يبدو عصريًا. لكن العمل الحقيقي لا يزال شاقًا، والموظفون لا يزالون يصححون الأخطاء، والمدراء لا يزالون يصعّدون الشكاوى، والاستثناءات لا تزال تتكرر، والإدارة المالية لا تزال عاجزة عن رؤية القيمة بوضوح. هذا ليس تحولًا حقيقيًا، بل مجرد حركة شكلية.

المسار الأمثل هو المسار الأكثر واقعية. ابدأ بالتكلفة الحالية للعمل، مع مراعاة الجوانب غير المرئية. احسب عمليات البحث والتجميع والمراجعة والتصحيح وإعادة فتح المشكلات والتصعيد والإدارة. ثم حدد المجالات التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقلل فيها من التعقيدات بطريقة مسؤولة. بعد التطبيق، قِس مدى تحسن النتيجة النهائية، وليس سرعة ظهور الناتج الأولي. يكتسب هذا أهمية خاصة مع انتقال المؤسسات من دور المساعدين إلى دور الوكلاء. قد يساعد المساعد شخصًا ما في إعداد مسودة أو تلخيص وثيقة أو تحضير إجابة، لكن يبقى العنصر البشري قريبًا من الناتج النهائي. أما الوكيل، فيمكنه التأثير على سير العمل بشكل مباشر، من خلال توجيه المهام وتحديثها وتفعيلها وتحديد أولوياتها وتنفيذها. وهذا يُغير من تكلفة الخطأ.

إذا تسبب النظام في المزيد من التصحيحات، فقد تتفاقم التكلفة بسرعة. وإذا تعامل مع الاستثناءات بشكل سيئ، سيزداد التصعيد. وإذا تصرف دون إمكانية تتبع كافية، سترتفع تكلفة الحوكمة. وإذا لم يثق به الموظفون، فسيكون تبنيه محدودًا. وإذا لم يكن سير العمل جاهزًا، ستدفع المؤسسة ثمن ذلك من خلال عمليات التنظيف. لن يظهر ذلك في فاتورة الرموز، بل سيظهر من خلال العمل نفسه.

لهذا السبب، ينبغي بناء دراسة الجدوى على مستوى سير العمل، لا على مستوى النموذج. فلكل سير عمل منطق اقتصادي مختلف. قد تبرر مهمة تصنيف منخفضة المخاطر وعالية الحجم استخدام نموذج أقل تكلفة مع تدخل بشري محدود. بينما قد تبرر حالة مالية معقدة نموذجًا أقوى، وضوابط أكثر صرامة، ومراجعة بشرية أكثر دقة. وقد يتطلب سير العمل الموجه للعملاء فترات مراقبة الجودة وقياس إعادة فتح الطلبات. أما سير العمل الحساس للامتثال فقد يتطلب إمكانية التتبع والتصعيد المُتحكم به. نادرًا ما تكون استراتيجية نموذج واحد لكل نوع من أنواع العمل هي الحل الأمثل. الحل الأمثل هو مواءمة مستوى قدرات الذكاء الاصطناعي، والإشراف البشري، والحوكمة، وتحمل التكاليف مع طبيعة العمل.

تحتاج المنظمات العالمية إلى مزيد من العناية. قد تختلف الجدوى الاقتصادية لنفس سير العمل باختلاف المناطق، وذلك لاختلاف تكلفة العمالة، وتعقيد اللغة، ونضج العمليات، واللوائح التنظيمية، وتوقعات العملاء، وجودة البيانات. قد يُشكل نموذج يبدو فعالاً في سوق ما عبئاً تصحيحياً في سوق أخرى. وقد يتطلب سير العمل الجاهز للأتمتة في منطقة ما مزيداً من التدخل البشري في مناطق أخرى. إن دراسة جدوى عالمية تتجاهل الواقع التشغيلي المحلي ستبدو مثالية في جوهرها، لكنها ستكون فوضوية في التنفيذ. الحل ليس في جعل كل سوق حالة خاصة، بل في استخدام منطق اقتصادي مشترك مدعوم بالأدلة المحلية. تكلفة تحقيق النتيجة المرجوة هي المنطق المشترك، بينما توضح الأدلة المحلية متطلبات تحقيق هذه النتيجة في سياقها.

ينطبق المبدأ نفسه على الموظفين. فإذا طُلب منهم استخدام الذكاء الاصطناعي، ولكن لا يزال تقييمهم يعتمد فقط على الإنتاجية اليدوية، فسيسعون إلى تحسين أدائهم وفقًا لمعايير الأداء القديمة. وإذا طُلب منهم التحقق من صحة المخرجات، ولكن اعتُبر التحقق تأخيرًا، فسيتعرضون لضغوط للعمل بوتيرة أسرع مما يسمح به سير العمل. وإذا طُلب منهم جمع المعرفة، ولكن لم يُكافأ إلا على إغلاق الحالات، فسيظل جمع المعرفة أمرًا ثانويًا. وإذا طُلب منهم الإشراف على الأنظمة الآلية، ولكن لم يُدرج الإشراف على الأنظمة الآلية في تخطيط عبء العمل، فستُقلل دراسة الجدوى من تقدير الجهد البشري المطلوب لجعل الذكاء الاصطناعي موثوقًا. ولن يُظهر سجل المكافآت ذلك أيضًا، بينما سيُظهره نظام تقييم الأداء.

لهذا السبب، لا يمكن فصل قيمة الذكاء الاصطناعي عن تصميم العمليات. فالنموذج ليس سوى جزء من التكلفة. والسؤال الأهم هو ما إذا كانت المؤسسة قد صممت العمل، والدور، والحوكمة، والقياس بما يتناسب مع النتائج المرجوة. إن العبرة من حالة الـ 9000 ساعة ليست أن الأتمتة هي الحل الأمثل دائمًا، بل هي ضرورة كشف العمل الخفي قبل أي ادعاء جدي بتحقيق قيمة. فبمجرد إدراك عبء المقارنة الخفي، يمكن للشركة إعادة تصميم العمل. ويتطلب الذكاء الاصطناعي نفس الانضباط. فقبل أن يدّعي القادة تحقيق وفورات، عليهم أن يحددوا العمل الذي يتم الاستغناء عنه، والعمل المتبقي، والعمل الجديد الذي يتم استحداثه.

وإلا، يصبح نموذج العمل مُبسطًا للغاية. فهو يُشير إلى أن الذكاء الاصطناعي يُوفر الوقت، لكنه لا يُراعي التصحيح. ويُشير إلى أنه يُقلل التكاليف، لكنه لا يُتابع تصعيد المشكلات. ويُشير إلى أنه يُحسّن الإنتاجية، لكنه لا يقيس العمل المُعاد فتحه. ويُشير إلى أنه يدعم الموظفين، لكنه لا يسأل عما إذا كانت الأداة قد خففت العبء أو أضافت طبقة أخرى من التدقيق. إن فاتورة الرمز ليست هي نموذج العمل الحقيقي للذكاء الاصطناعي، لأنها مجرد الجزء الأكثر وضوحًا من النظام. يكمن نموذج العمل الحقيقي في العمل نفسه. يكمن في الوقت الذي يستغرقه الموظفون للتعافي، والأخطاء التي يتم تجنبها، وتقليل إعادة العمل، وإعادة استخدام الاستثناءات، وتحسين القرارات، وتعزيز الضوابط، وإعادة توجيه القدرات نحو العمل ذي الأهمية الحقيقية.

لا ينبغي للقادة تجاهل تكلفة النموذج، بل عليهم فهمها بوضوح. لكن عليهم التوقف عن الخلط بينها وبين اقتصاديات الذكاء الاصطناعي. السؤال الأنسب ليس "أي نموذج أرخص؟"، بل "أي سير عمل يُنتج نتائج موثوقة وفعّالة بالتكلفة المناسبة، مع مستوى التحكم الأمثل، ودون إخفاء العبء في مكان آخر؟" هذا السؤال أصعب، ولكنه الوحيد الذي يكشف الحقيقة.

أسئلة وأجوبة

س: لماذا لا يُعتبر مشروع قانون الرموز مثالاً على جدوى استخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال؟

ج: لا تُظهر فاتورة الرموز سوى تكلفة استخدام النموذج الظاهرة. وهي لا تشمل تكلفة التشغيل الكاملة اللازمة لإنتاج نتيجة موثوقة، مثل الاسترجاع، والتحقق، والتصحيح، والتصعيد، والحوكمة، وإعادة العمل، والحالات المعاد فتحها، ووقت الموظفين.

س: ما هي تكلفة كل نتيجة تم التوصل إليها؟

أ: تكلفة إنجاز كل نتيجة مُحَلّة هي التكلفة الإجمالية اللازمة لإتمام العمل بشكل صحيح والحفاظ على إنجازه. وتشمل هذه التكلفة التفاعل مع النموذج، والمراجعة البشرية، والتصحيح، والتصعيد، والحوكمة، وأي إعادة عمل تحدث قبل إغلاق النتيجة نهائيًا.

س: هل يمكن أن يصبح النموذج الأرخص ثمناً أكثر تكلفة في الواقع؟

ج: نعم. قد يصبح النموذج الأقل تكلفة أكثر تكلفة إذا تسبب في المزيد من التصحيحات، وإعادة العمل، والتصعيد، أو إعادة فتح القضايا. في المقابل، قد يكون النموذج الأكثر تكلفة أرخص في المجمل إذا حقق نتائج أكثر موثوقية وقلل من العمل الخفي المصاحب له.

س: ما هي التكاليف الخفية التي يجب على القادة تضمينها في دراسات جدوى الأعمال المتعلقة بالذكاء الاصطناعي؟

أ: يجب على القادة تضمين التصحيح البشري، وإعادة الاتصال، وإعادة فتح الحالات، والتصعيد، ومراجعة الجودة، والحوكمة، وجهود التنفيذ، وتكامل النظام، وبنية الاسترجاع، والوقت الذي يقضيه الموظفون في فحص أو إعادة بناء مخرجات الذكاء الاصطناعي.

س: كيف ينبغي للتمويل تقييم قيمة الذكاء الاصطناعي؟

أ: ينبغي على قسم المالية أن ينظر إلى ما هو أبعد من تكلفة النموذج وأن يسأل عما إذا كان سير العمل قد تحسن. وتتمثل الأسئلة الرئيسية في ما إذا كان وقت الدورة، ومعدلات التصحيح، وإعادة العمل، والتصعيد، وإعادة فتح الملفات آخذة في الانخفاض، وما إذا كانت القدرات تُتاح بالفعل أم أنها تُنقل ببساطة إلى أعمال مراجعة غير ظاهرة.

س: ما هي الخطوة العملية الأولى قبل الموافقة على دراسة جدوى مشروع الذكاء الاصطناعي؟

أ: ابدأ بتحديد التكلفة الحالية للعمل، بما في ذلك التحضير والبحث والتحقق والتصحيح والتصعيد غير المرئي. بمجرد أن تصبح التكلفة الكاملة واضحة، يمكن تقييم الذكاء الاصطناعي بناءً على النتيجة التي من المفترض أن يحسنها، وليس فقط بناءً على سعر النموذج.