كريس بيري، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Andus Labs – سلسلة المقابلات

Chris Perry، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Andus Labs، هو مدير تنفيذ في مجال الاتصالات والاستراتيجية الرقمية والابتكار يمتلك ما يقرب من ثلاثة عقود من الخبرة في مساعدة المؤسسات على اجتياز التحولات الكبيرة في التكنولوجيا والأعمال. قبل تأسيس Andus Labs في عام 2025، قضى بيري أكثر من 22 عاماً في شركة Weber Shandwick، حيث شغل سلسلة من المناصب القيادية العليا بما في ذلك رئيس قسم Futures، رئيس الابتكار، رئيس الاتصالات الرقمية، نائب الرئيس التنفيذي للاستراتيجية الرقمية والعمليات، ونائب الرئيس الأول. في مرحلة سابقة من مسيرته، عمل في مجال الاتصالات التقنية في شركة General Motors وشغل منصب نائب الرئيس في Edelman. ركزت مسيرته على التحول الرقمي، والتقنيات الناشئة، وتغيير المنظمات، والعلاقة المتطورة بين التكنولوجيا والأشخاص المسؤولين عن تطبيقها.

Andus Labs تساعد المؤسسات على تحويل قدرات الذكاء الاصطناعي إلى نتائج تنظيمية عملية من خلال التركيز على الأنظمة البشرية المحيطة بالتقنية. تصف الشركة مهمتها بأنها بناء “نظام تشغيل بشري للذكاء الاصطناعي” — طبقة تشغيلية صممت لتنسيق العمل بين الأشخاص وعوامل الذكاء الاصطناعي — استناداً إلى الفرضية القائلة بأن استثمارات الذكاء الاصطناعي غالباً ما تقصر عندما يتأخر جاهزية المنظمة، وسير العمل، والتبني عن التقنية نفسها. يشمل عملها برامج تنسيق عمل الذكاء الاصطناعي، والمنتجات التي تهدف إلى تعزيز وتضخيم التعلم التنظيمي، وشبكة أوسع من الممارسين والفنانين والإنسانيين الذين يستكشفون كيف يمكن للبشر والذكاء الاصطناعي التعاون بفعالية.

قضيت أكثر من عقدين من الزمن في Weber Shandwick، متقدماً من أدوار رقمية عليا إلى رئيس الابتكار والرئيس، Futures، قبل تأسيس Andus Labs في عام 2025. ما الذي لاحظته داخل المؤسسات الكبيرة خلال تلك الفترة أقنعك بأن أكبر عائق أمام تحول الذكاء الاصطناعي هو النظام البشري والتنظيمي المحيط بالتقنية بدلاً من التقنية نفسها؟

تعلمت ذلك أولاً في استوديو الفنون الجرافيكية الخاص بوالدي في ديترويت، حيث بدأت مسيرتي، قبل الانضمام إلى Weber Shandwick. نقل النشر المكتبي العمل الذي كان يقوم به المصممون والرسامون يدوياً إلى البرمجيات. أدى ذلك إلى تحطيم نموذج عمله، ولم يلاحظ التحول إلا عندما كان الأوان قد فات.

في Weber Shandwick عملت مع بعض من أكبر الشركات في العالم عبر موجات تقنية جديدة: وسائل التواصل الاجتماعي، المدونات، الفيديو، الجوال، والبيانات. في كل مرة، كان النمط نفسه. وصلت التقنية. شعر الناس بالتغيير وبدؤوا يستخدمونها بأنفسهم. القيادة وبنية الشركة كانت الأخيرة التي تتغير.

في تلك الموجات السابقة، دفعت الشركات ثمن هذا التأخر بفقدانها للموضع، لكن الأشخاص ما زالوا يقومون بالعمل. يقوم الذكاء الاصطناعي بما فعل النشر المكتبي لعمل استوديو والدي من حيث العمل المعرفي. الطريقة التي يقوم بها الناس بالعمل تُدمج الآن في البرمجيات.

لا تُعلمك كليات الأعمال كيفية إدارة شركة يشارك فيها الناس والعوامل العمل. معظم الشركات تُضيف الذكاء الاصطناعي كملحق وتنجز العمل القديم بسرعة أكبر. العائد الحقيقي يأتي عندما يجهز القادة موظفيهم لإعادة بناء العمل باستخدام الذكاء الاصطناعي. يتغير شكل العمل بدلاً من مجرد تسريعه.

سميناها Andus Labs، بمعنى “و نحن”، لأننا كنا نراهن أن العائد سيعتمد على الناس.

تؤكد Andus Labs أن المؤسسات يمكنها امتلاك قدرات متقدمة في الذكاء الاصطناعي مع عدم وجود “الجاهزية البشرية” اللازمة لاستخلاص القيمة منها. ما الذي يميز الشركة التي نفذت الذكاء الاصطناعي بنجاح عن تلك التي غيرت فعلياً طريقة إنجاز العمل؟

جلست مع شركة تُبلغ عن اعتماد الذكاء الاصطناعي بنسبة 80٪ وتغير يقارب 5٪ في طريقة إنجاز العمل. فقط رقم الاعتماد ظهر في عرض مجلس الإدارة. الرقم الثاني لم يُخفَ، بل لم يكن هناك مكان له في لوحة المعلومات.

من السهل قياس النشر. التراخيص المخصصة، الوكلاء المنشورون، تسجيلات الدخول. هذه نشاط وليس تأثير. نسأل العملاء ما الذي يمكن للشركة القيام به الآن والذي لم تستطع القيام به من قبل. في معظم الأحيان تكون الإجابة الصادقة هي نفس التقارير والعروض والتحليلات، فقط بسرعة أكبر.

الشركات التي تخضع للتحول تقيس شيئاً آخر. هل أنتجت التجربة الأولية قيمة كافية لتستحق التوسيع؟ هل يمكننا تقديم شيء أمام مجلس الإدارة لم نكن قادرين على إنتاجه قبل عام؟ هل يخفف الذكاء الاصطناعي العبء عن أكثر موظفينا قيمة بحيث يمكنهم القيام بالعمل الذي لا يستطيع أحد غيرهم إنجازه؟ لا يُعد أي من هذه الأمور سهل العد مثل عدد المقاعد، لكنها المقاييس التي تخبرك ما إذا كان هناك أي تقدم.

تحتاج تلك الأسئلة أيضاً إلى مالك. إذا سألت من هو المسؤول داخل معظم الشركات ستحصل على قائمة. الـ CIO يملك المنصات. مركز التميز يملك التجارب الأولية. الموارد البشرية تملك التدريب. تأثير الأعمال لا يقع تحت مسؤولية أحد.

شركة واحدة يمكنها إخبارك بعدد الأشخاص الذين لديهم وصول. الأخرى يمكنها إخبارك بما تغير ومن المسؤول عنه.

يستند مؤشر الحقيقة المرجعية الآن إلى مكتبة تضم 300 نمط موثّق، رُصدت من خلال العمل مع قادة في 595 مؤسسة والتحدث إليهم، ويقيّم خمسة وكلاء تحليل مستقلين كل نمط قبل أن يراجع الباحثون التصنيفات النهائية ويحسموها. كيف تطورت هذه المنهجية؟ وأين يدخل التقدير البشري في العملية؟ وكيف تمنعون المؤشر من مجرد تعزيز الافتراضات الموجودة أصلًا في ملاحظاتكم الميدانية؟

لقد تغيرت الطريقة مع نمو المكتبة. يبدأ كل نمط بما نسمعه ونراه في المحادثات مع قادة الأعمال. نتحقق من كل إشارة جديدة مقابل المكتبة، نختبرها مقابل ملاحظات الميدان والبحوث الخارجية، ونقرر ما إذا كانت جديدة حقًا، أو تعزز نمطًا نتابعه بالفعل، أو تنتمي إلى مكان آخر.

يساعدنا الذكاء الاصطناعي على تقييم المكتبة بأكملها كل ربع سنة، وهو ما لا يستطيع فريق البحث القيام به يدويًا. يقرأ الوكلاء كل نمط من خلال منظور مهني مختلف ويقيمونه على نفس الأبعاد الخمسة. يعملون بشكل عمياء، لذا لا يمكن لأي وكيل أن يؤثر على آخر. نأخذ الوسيط بحيث لا يتمكن استثناء واحد من إمالة النتيجة، وتنتقل أفضل 50 إلى مراجعة بشرية.

الحكم البشري يمر عبر كل ذلك. يوافق فريق البحث لدينا على كل نمط يدخل المكتبة، يراجع الترتيب ويقرر الـ 25 النهائيين. نركز أكثر حيث يختلف الوكلاء، وحيث يتعارض اهتمام الإعلام مع ما نسمعه في الميدان. يمكننا تعديل النتيجة، ولكن فقط بناءً على ملاحظة موثقة: من الذي أشار إليها، كم مرة سمعناها، وما إذا كانت ثابتة عبر المؤسسات. الحدس لا يغيّر النتيجة.

يصنف مؤشر الحقيقة الأرضية الجديد “الكراسي الفارغة” كأعلى عائق أمام الذكاء الاصطناعي المؤسسي، موضحًا المؤسسات التي تمنح أنظمة الذكاء الاصطناعي تأثيرًا على قرارات مثل التوظيف والتسعير وإدارة المخاطر دون تحديد واضح لمن هو المسؤول أو يملك السلطة لإلغاء تلك القرارات. مع تحول الذكاء الاصطناعي من توصية الإجراءات إلى تشكيل نتائج الأعمال فعليًا، كيف ينبغي أن يبدو المساءلة البشرية الفعّالة في الممارسة؟

كلما زادت الوظائف التي يلمسها الذكاء الاصطناعي، كلما زاد عدد القرارات التي يتخذها نيابة عن الشركة. تصبح المساءلة سؤالًا إداريًا قبل أن تكون سؤالًا تقنيًا.

عادةً ما تقع المسؤولية في مكان ما بين من اشترى نظام الذكاء الاصطناعي ومن يستخدمه، ولا يمتلك أي منهما المسؤولية بالكامل. يبقى الفجوة غير مرئية حتى يتم الطعن في قرار ما. هذا هو الكرسي الفارغ.

المساءلة تعني وجود قائد مسمى يرى ما ينتجه النظام ويمكنه شرح النتيجة، تصحيحها أو إيقاف النظام. يتطلب ذلك سلطة على عملية عادةً ما تتقاطع عبر عدة أقسام.

نطلب من القادة اختيار قرارًا مهمًا ساهم الذكاء الاصطناعي في اتخاذه هذا الربع وإخبارنا بمن هو المسؤول عنه. عندما لا يكون الجواب واضحًا، تكون الشركة قد غيرت طريقة اتخاذ القرارات دون تحديد من يجيب عنها.

“التعلم أثناء الغرق” يحتل المرتبة الثانية في المؤشر الجديد، مسلطًا الضوء على الشركات التي تفرض تدريبًا على الذكاء الاصطناعي مع ترك أعباء العمل الحالية للموظفين دون تغيير. في الوقت نفسه، يظهر “إغراء التحسين” مدى سهولة قيام الشركات بقياس وفورات عدد الموظفين مقارنةً بالقيمة الأصعب قياسًا لإعادة توظيف الأشخاص في أعمال ذات قيمة أعلى. هل تقلل الشركات من شأن الاستثمار التنظيمي المطلوب لجعل قوتها العاملة أكثر إنتاجية باستخدام الذكاء الاصطناعي بدلاً من مجرد استخدامه لتقليل التكاليف؟

نعم. من السهل وضع وفورات إلغاء دور ما في جدول بيانات. أما قيمة معرفة ذلك الشخص وعلاقاته وحكمه فصعب التقاطها. تظهر الوفورات هذا الربع. أما الخسائر فقد تتراكم لسنوات.

الافتراض وراء التخفيض غالبًا ما يكون خاطئًا أيضًا. يجعل الذكاء الاصطناعي العمل اليوم أكثر كفاءة، كما يكتشف أعمالًا جديدة تحتاج إلى إنجاز. ما نراه هو إعادة توازن الفرق، حيث ينتقل الأشخاص إلى وظائف مختلفة بدلاً من إلغاء وظائف كاملة.

إلزام التدريب هو قرار يتعلق بالأعباء. تقوم الشركات بتحميل تدريب الذكاء الاصطناعي فوق العمل الحالي، ثم تفسر انخفاض إكماله كمشكلة تحفيز. الاستثمار الذي يتغاضون عنه هو ذلك الذي لا يدخل أبدًا في الميزانية.  اتخاذ قرار ما العمل سيتوقف أو يتقلص أو ينتقل لإفساح المجال، وتحديد من صادق على ذلك. التعلم يستغرق وقتًا. تطبيقه يستغرق أكثر، لأن الناس يجب أن يجربوا أدوات غير مألوفة، يتحققوا من النتائج ويغيروا طريقة عملهم المعتادة.

الإجابة ليست عنصرًا آخر في القائمة. ضع فريقًا على مشروع حي وستحدث عملية التعلم داخل العمل.

المؤشر يحدد أيضًا “قلق التقليل من القيمة”، وهو يعكس المخاوف بشأن ما يحدث للموظفين عندما يصبح الذكاء الاصطناعي قادرًا على أداء أجزاء متزايدة القيمة من وظائفهم. إلى أي مدى ما يسميه التنفيذيون مقاومة للذكاء الاصطناعي هو في الواقع قلق منطقي بشأن قيمة المسار الوظيفي، وماذا ينبغي على القادة أن يفعلوا بشكل مختلف عند تقديم هذه الأنظمة؟

معظم ذلك منطقي. يسمع الموظفون عن كفاءة الذكاء الاصطناعي في إعلان واحد ثم عن تسريحات في الإعلان التالي. يستخلصون استنتاجاتهم الخاصة.

القادة يتعاملون مع ذلك كرسائل منفصلة. الفرق لا تفعل ذلك. يكملون التدريب ويؤخرون التجربة التي كانت ستجعلها مفيدة.

الطمأنينة لن تحل ذلك. يجب على القادة أن يوضحوا ما تم اتخاذه من قرارات بشأن الوظائف، وما ما يزال غير مؤكد، وما الدعم الذي يمكن للموظفين توقعه.

الأمر نفسه ينطبق على العائد. توضح الشركات ما تتوقعه الأعمال من الذكاء الاصطناعي وتترك جانب الموظف فارغًا. إذا أصبح شخص ما أسرع، ماذا يحصل منه؟ مساحة لعمل أفضل، مسار للترقية، وقت مسترد؟ يجب أن يكون ذلك جزءًا من خطة التنفيذ.

يطلب التنفيذيون من فرقهم العمل بشكل مختلف مع الذكاء الاصطناعي. الفرق تنتظر أن يرى التنفيذيون ذلك أولًا.

نمط آخر تلاحظه هو “الجمود النشط”، حيث تستخدم المؤسسات الذكاء الاصطناعي لتسريع العمليات القائمة دون تغييرها جوهريًا. كيف يبدو إعادة تصميم سير العمل الأصلي للذكاء الاصطناعي، وهل يمكنك إعطاء مثال على الفرق بين جعل عملية قديمة أسرع وإعادة بناء العملية حول ما يجعل الذكاء الاصطناعي ممكنًا الآن؟

توجه معظم الشركات الذكاء الاصطناعي إلى ما هو أسهل للأتمتة، وهو غالبًا ما يكون عملًا لا ينبغي أن يكون موجودًا أصلاً. تُصدر التقارير أسرع. تتحرك الموافقات بالسرعة التي كانت دائمًا عليها. هذا هو الجمود النشط.

تحدد إعادة التصميم مسبقًا ما تفعله نماذج الذكاء الاصطناعي وما يتحمله الفريق، ثم تُبنى على ذلك بدلاً من وراثة الشكل القديم.

خذ تقريرًا أسبوعيًا. النسخة الأسرع يكتبها الذكاء الاصطناعي، ويقوم نفس الأشخاص بمراجعة نفس المستند وفق نفس الجدول. النسخة المعاد بناؤها تسأل عن هدف التقرير. إذا كان موجودًا حتى يتمكن أحدهم من اكتشاف المشكلات مبكرًا، يمكن للنظام الإشارة إلى المشكلة في لحظة حدوثها، ثم يختفي التقرير.

لقد كتبت أن “القيمة تساوي القدرة مضروبة في الامتصاص” وجادلت من أجل الأنظمة بدلاً من مجرد البرمجيات. مع تزايد تسويق نماذج الحدود الأمامية وتوفرها للجميع، هل يمكن أن تصبح قدرة المؤسسة على الامتصاص وإعادة التنظيم حول الذكاء الاصطناعي ميزة تنافسية أكثر دوامًا من الوصول إلى النماذج نفسها؟

نعم. نشر النماذج سهل مقارنةً بتغيير طريقة العمل حولها. تصل النماذج بقوة استثنائية، وتصبح أرخص كل ربع سنة. النماذج نفسها متاحة لأي شخص. ما لا يمكنك شراؤه هو السياق الفريد داخل الشركة والفرق المستعدة لاستخدامه بأقصى إمكاناته.

ما نسميه “سعة الاستقبال” هو فكرة قديمة. إنها قدرة الفريق على استيعاب شيء جديد وتوظيفه، وتتكون من حقوق اتخاذ القرار، والحوافز، وسير العمل، وتصميم الوظيفة، وما يكفي من الثقة ليخبرك الناس بما حدث خطأ. لا يمكن استئجار أي من ذلك.

أصف القيمة بأنها القدرة مضروبة في الامتصاص لأنهما يتضاعفان. لا يجمعان. نموذج رائع يُدخل إلى مؤسسة لا تستطيع استيعابه هو جزءٍ مثالي يُثبت على ختمٍ فاشل. القدرة حقيقية. العائد لا يزال صفرًا.

يضيف الذكاء الاصطناعي الوكيل طبقة أخرى من التعقيد لأن الأنظمة يمكنها بشكل متزايد اتخاذ إجراءات، واستخدام أدوات، والسعي لتحقيق أهداف بدلاً من مجرد توليد ردود. أين يجب على المؤسسات أن ترسم الخط الفاصل بين استقلالية الوكيل واتخاذ القرار البشري، وما هياكل الحوكمة الجديدة التي ستحتاجها عندما يحصل الوكلاء على سلطة أكبر؟

ابدأ بسؤال واحد: من يجيب عندما يخطئ الوكيل؟

حدد الخط الفاصل بين ما يقرره الوكيل وما يقرره الإنسان قبل أن يصبح أي شيء مباشرًا. معظم الشركات تجد هذا الخط بعد أن يحدث شيء ما بالفعل.

حيث يكون الخطأ رخيصًا في التراجع ويظهر بسرعة، دع الوكيل يعمل. عندما يتغير القرار ما يكسبه شخص ما، أو ما إذا كان سيحتفظ بوظيفته أو موقعه القانوني، يتخذ الإنسان القرار ويُعد الوكيل التنفيذ.

الحدس هو المركزية. أنشئ لجنة، واكتب إطارًا، وانتظر حتى يصبح الأمر قابلًا للإدارة. بحلول الوقت الذي تصل فيه التوجيهات من القمة إلى العمل، تكون قديمة، ويبدأ الأشخاص الذين لا يحصلون على إجابة في استخدام أدوات لم توافق عليها الشركة.

يجب أن تكون الحوكمة قريبة من العمل. تحتاج الفرق إلى معرفة ما يمكن لكل وكيل أن يقرره، ومن يملكه وكيفية إيقافه. كما يحتاجون إلى سجل لما فعله.

لم تُبنى خريطة التنظيم أبدًا للوكيل الذين يعملون عبر الوظائف، لذا لا وظيفة واحدة تملك الفشل. احل ذلك قبل النشر، لا بعده.

نظرة مستقبلية، إذا أصبحت أكبر القيود على الذكاء الاصطناعي المؤسسي تنظيمية أكثر من كونها تقنية، كيف تتوقع أن تتغير الشركات نفسها؟ أي أجزاء من خريطة التنظيم الحالية، وهيكل الإدارة، وتصميم الوظيفة، وعمليات اتخاذ القرار هي الأقل احتمالًا للبقاء بعد الانتقال إلى مؤسسات تُبنى حول البشر ووكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يعملون معًا؟

خريطة التنظيم الوظيفية هي الأقل احتمالًا للبقاء. لا تزال معظم الشركات تعمل وفقًا للوظيفة، حيث ينتقل العمل من قسم إلى آخر مع توقيع في كل مرحلة. ينتج الذكاء الاصطناعي العمل في دقائق بينما تستغرق الموافقات أسابيع. يُطلب من القادة التحرك بسرعة أكبر داخل أنظمة صُممت لإبطاء الأمور.

تم بناء تلك الخريطة للأشخاص الذين يسلمون العمل إلى أشخاص، وليس للقرارات المشتركة بين الأشخاص والوكلاء.
اللجنة لن تحل هذه المشكلة.

ما يحل محل الخريطة يبدو كفرق صغيرة منظمة حول مشكلة. يحدد القائد مشكلة تستحق الحل، يقرر ما يجب أن يكون صحيحًا لحلها، ويضع فريقًا من الأشخاص والوكلاء عليها. يحصل ذلك الفريق على تمويله وحمايته الخاصة، لأنه لا يمكنه العمل كما تعمل بقية الأعمال. يتخذ الأشخاص في الفريق القرارات الحاسمة ويمتلكون ما ينتجه الوكلاء.

وصلت المحركات الكهربائية إلى المصانع الأمريكية في الثمانينات من القرن التاسع عشر، لكن مكاسب الإنتاجية لم تظهر إلا في العشرينات من القرن العشرين. في البداية، وضعت المصانع محركًا كبيرًا مكان محرك البخار، وقادت نفس الأعمدة الخطية وتركت كل آلة في مكانها. جاءت المكاسب عندما أعطوا كل آلة محركها الخاص وصمموا الأرضية حول العمل.

كان إعادة الترتيب هي الثورة.

شكرًا على هذه المقابلة الرائعة. يمكن للقراء الراغبين في معرفة المزيد زيارة Andus Labs أو الاطلاع على مزيد من المعلومات في مؤشر الحقيقة المرجعية.