رؤى
عقوبة الاستعانة بالذكاء الاصطناعي في العمل
قرأتُ مؤخراً عن محللة أمضت عاماً كاملاً في معالجة مشكلة واحدة. جلست مع من يديرون العمل، وجمعت الشكاوى المسكوت عنها، وابتكرت بدائل، ودرست أيها قد يُعطل شيئاً في المراحل اللاحقة، لتنجز في النهاية تغييراً هائلاً القيمة لجهة عملها. وخلال ذلك العام كله، لم تستعن بمساعد AI سوى لأيام معدودة في الصياغة.
وحين وصل العمل إلى الإدارة العليا، طلب منها مديرها أن تُبرز دور الـ AI في الواجهة. وفي الاجتماع، قاطع عرضها ليؤكد للحضور أن الأداة هي التي فعلت كل شيء.
أعود مراراً إلى تلك اللحظة. ليست القصة عن مدير سيئ فحسب، بل عن مؤسسة فقدت القدرة على رؤية البصمة البشرية متى ما لمست الآلة أي جزء من العمل. واليوم، لدينا جبل من الأدلة على أن هذا الخلل ممنهج.
في أربع تجارب مسجلة مسبقاً شملت 4,439 مشاركاً، وجد الباحثون أن من يستخدمون الـ AI في أعمالهم يتوقعون — ويحصلون فعلياً على — تقييمات أدنى لكفاءتهم ودوافعهم مقارنة بمن يؤدون المهام ذاتها دونه. لم تكن هذه العقوبة وهماً؛ بل تجلت في تقييمات حقيقية للمتقدمين للوظائف.
وأظهر برنامج بحثي آخر يضم إحدى عشرة تجربة مع 3,846 مشاركاً أن المُقيّمين يمنحون العاملين المستعينين بالـ AI أجراً أقل — بغض النظر عن نوع المهام، أو طبيعة التوظيف، أو طريقة الأجر، وحتى مع ثبات جودة المخرجات أو ضبطها إحصائياً. قِيست الآلية مباشرة: حكم الناس بأن العاملين المستعينين بالـ AI يستحقون تقديراً أقل، وكان هذا الحكم وراء نحو ستين بالمائة من تخفيض الأجور. وفي ثلاث عشرة تجربة أخرى حول الإفصاح، كان من أعلنوا استخدامهم للـ AI أقل ثقة في نظر الرؤساء، والمرؤوسين، والأساتذة، والمحللين، والمبدعين، مقارنة بمن لم يفعلوا. لم يكن السبب عائداً إلى الدقة، بل إلى المشروعية؛ فقد كان الإفصاح يوصم العمل بأنه غير لائق اجتماعياً.
تبنّ هذه الأدوات
اجمع هذه المعطيات معاً، وستحصل على مؤسسة تُصدر بصمت تعليمات متناقضة: تبنَّ هذه الأدوات… ولا يُرَ أنك تستخدمها.
حينئذٍ، تصبح الاستجابة العقلانية لأي شخص لبيب هي: الإخفاء. والإخفاء مكلف بطرق لا تُرى أبداً في الميزانية؛ فلا أحد يشارك ما نجح، ولا أحد يبلغ عن الإخفاقات، ليحدث التعلم الجماعي للشركات حول أهم قدراتها الجديدة في السرّ تماماً.
خطأ المحاسبة الكامن تحت السطح
وما يثير اهتمامي حقاً هو ذلك الخطأ المحاسبي الكامن تحت السطح. لقد صممنا أنظمة تقييم تقيس المخرجات وتستدل منها على الجهد. ومتى ما وصلت المخرجات أسرع، استنتجت تلك الآليات أن المساهمة أقل. لكن في قصة محللتنا، لم تكن أي من مساهماتها تقريباً تنفيذية بحتة. لقد ساهمت بعام من الانتباه الفاحص. وساهمت بإدراك أي اعتراضات أصحاب المصلحة كانت حقيقية وأيها مجرد نفوذ مناطقي، وبحكمها على استبعاد ثلاثة بدائل كانت تبدو مثالية على الورق. الـ AI صاغ، وهي من اتخذ القرار.
إن نظام تقييم يعجز عن التمييز بين الأمرين سيخصم بانتظام أجور القدرات الأشد نادرة وقيمة.
ومما يبعث على الأمل في هذه الأدبيات، أن العقوبة تتراجع بوضوح حين يظل الإنسان حاضراً وظاهراً — في المراجعة، والتكيف، وتأطير السياق، وتحمل المسؤولية عن النتائج. وهذا يشير إلى أن المشكلة ليست في رفض الناس منح الفضل للعمل المدعوم بالـ AI، بل في كون جلّ ما يفعله الإنسان في هذا العمل غير مرئي حالياً، والعجز المؤسسي عن جعله مرئياً.
إنها معضلة تصميم وليست أزمة قيم؛ وتعني وصف المساهمات عبر «الحكم المُمارس» لا الساعات المُزاحَة. وتعني التساؤل في المراجعات عما قرره الموظف لا ما أنتجه فحسب. وتعني أن يكون المدير قادراً على تحديد ما أضافه زميله بدقة، وأن يشعر بالحرج إن عجز عن ذلك.
المؤسسة التي تعجز عن تسمية مساهمات أفرادها ستتوقف عاجلاً أم آجلاً عن دفع ثمنها. ليس حقداً، بل عمى.