الشركات التي تحاول «استبدال» الأشخاص بالذكاء الاصطناعي تقع في فخ وصفه أحد أهم اقتصاديي الاقتصاد الرقمي. بدلاً من زيادة الإنتاجية، تخفض قيمة العمل البشري — وميزتها التنافسية الخاصة.
لماذا لا يحقق الذكاء الاصطناعي الإنتاجية بعد؟
إريك برينيولفسون — أستاذ في جامعة ستانفورد، ومدير مختبر ستانفورد للاقتصاد الرقمي، وأحد أكثر الاقتصاديين تأثيراً في دراسة التحول الرقمي — يبحث منذ سنوات عن سبب عدم تحقيق التقنيات ذات الاستخدام العام لمكاسب إنتاجية فورية. إجابته بسيطة، وإن كانت غير مريحة لمجالس الإدارة التي تبحث عن عوائد سريعة: الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي — في كفاءات جديدة، وعمليات، وتغييرات تنظيمية — غير مرئية في مقاييس الإنتاجية التقليدية. يسمي برينيولفسون هذا منحنى J للإنتاجية.
ماذا يعني منحنى J؟
تستثمر الشركات — غالباً بكثافة — لكن العائد يأتي متأخراً. حدث الشيء نفسه مع كهربة المصانع، التي احتاجت عقوداً قبل أن تقدم فوائدها الكاملة. من ملاحظاتي للسوق البولندي، يفسر العديد من مجالس الإدارة هذا «الانخفاض» الطبيعي في منحنى J على أنه فشل في التنفيذ — ويتخلون عن المسار مبكراً جداً. يرى برينيولفسون أن منحنى J للذكاء الاصطناعي سيكون حاداً وأسرع مما كان عليه للكهرباء، لكنه يُقاس بالسنوات — وليس بالأرباع.
فخ تورينغ
أهم تحذير من برينيولفسون هو ما يسميه «فخ تورينغ» — تحسين الذكاء الاصطناعي ليقلد الإنسان بشكل مثالي بدلاً من تعزيزه. المنطق لا يرحم: إذا استبدلت الآلة الإنسان بشكل مثالي، تنخفض قيمة العمل البشري. الشركات التي تعطي الأولوية للأتمتة على حساب التعزيز لا تفقد المواهب فحسب — بل تقلل من قدرتها على خلق قيمة لا تستطيع الآلة إنتاجها بمفردها.
استنتاجي لمجالس الإدارة
لا تسأل: «كم عدد الوظائف التي يمكننا استبدالها بالذكاء الاصطناعي؟» اسأل بدلاً من ذلك: «في أي عمليات سيعزز الذكاء الاصطناعي الأشخاص ليفعلوا أشياء لم يكونوا قادرين على فعلها بدونه؟» لأن البيانات — سواء من برينيولفسون أو التقارير التي أحللها منذ سنوات — تُظهر باستمرار شيئاً واحداً: الإنتاجية تنمو بأسرع وتيرة حيث يتعاون البشر والآلات. وليس حيث يحل أحدهما محل الآخر.
إذا كنت تعتقد أن هذا الموضوع يهم شركتك وترغب في مناقشة كيفية تكييف حلول الذكاء الاصطناعي بفعالية مع واقع مؤسستك، أدعوك للتواصل — ليشيك غيزا.