تطلق CodeSignal منصة Agentic Skills Intelligence لتقييم المهارات من واقع العمل اليومي

قد تعرف الشركة من أتمّ دورة تدريبية، أو بدأ استخدام مساعد للذكاء الاصطناعي، أو شغل منصبًا وظيفيًا معينًا، من دون أن تعرف مدى قدرة ذلك الشخص على إنجاز العمل الذي ينتظره. وتستهدف CodeSignal هذه الفجوة من خلال Agentic Skills Intelligence، وهي خدمة جديدة تقيّم عمل الموظفين، وتربط ملفات المهارات الناتجة ببرامج تدريب وتوجيه مخصصة.

أُعلن عن إتاحة المنصة عمومًا في 28 أكتوبر، وهي تستخدم وكلاء متخصصين لتقييم العمل انطلاقًا من الأنظمة التي يستخدمها الموظفون بالفعل، بدلًا من الاعتماد على التقييم الذاتي أو الكلمات المفتاحية في السيرة الذاتية. وتقول CodeSignal إن الهدف هو تزويد القادة بصورة محدّثة باستمرار عن مستوى كفاءة القوى العاملة، وبوسيلة لمعالجة الفجوات التي تكشف عنها تلك الصورة.

يوسّع إطلاق المنصة نطاق أعمال الشركة في التقييم والتعلّم لتشمل مجريات العمل اليومي. وتكمن قيمتها المحتملة في ربط ثلاثة أنشطة غالبًا ما تظل منفصلة: جمع الأدلة على القدرات، وتحديد المجالات التي تحتاج إلى تطوير، ومساعدة الموظفين على التحسن.

تقييم العمل وفق إطار منظم للمهارات

يذكر إعلان CodeSignal أن الأنظمة التي يمكن أن تستمد منها وكلاؤها العمل المراد تقييمه تشمل Gong وSalesforce وGitHub وCursor وClaude وChatGPT وWorkday وGreenhouse وGoogle Workspace. ويُقيَّم العمل وفق أطر منظمة تستند إلى علم النفس الصناعي والتنظيمي، وهو تخصص يُعنى بالسلوك والأداء في بيئات العمل.

تقدّم الشركة هذه العملية بوصفها مقياسًا للكفاءة أكثر مباشرة من استنتاج المهارات من المسمى الوظيفي أو تقييم الأداء أو إتمام دورة تدريبية. ويصبح ما ينجزه الموظف دليلًا يُضاف إلى ملف مهاراته، ويمكن تحديثه كلما توفر عمل جديد.

وتستشهد CodeSignal بأكثر من 21 مليون تقييم للمهارات أُنجز عبر منصتها، بوصف ذلك خلفيةً لنهج التقييم الذي تتبعه. وهذا رقم تراكمي للمنصة، وليس عدد الموظفين الذين قيّمهم بالفعل المنتج المُعلن عنه حديثًا.

يفيد التمييز بين الأدلة والاستنتاجات، لكنه لا يلغي الحاجة إلى إعمال الحكم. فعينة العمل يجب أن تكشف فعلًا عن المهارة الجاري تقييمها، كما يجب أن يتناسب إطار التقييم مع المهمة. فعلى سبيل المثال، تثير النتيجة القوية التي تحققت بمساعدة الذكاء الاصطناعي تساؤلات حول القدرات التي أُظهرت: هل هي كتابة حل أولي، أم توجيه مساعد، أم التحقق من مخرجاته، أم الجمع بفاعلية بين هذه الأنشطة؟

وهذا يجعل معايير التقييم الأساسية لا تقل أهمية عن عدد الأنظمة المتصلة. فقد تتيح زيادة بيانات بيئة العمل تغطية أوسع، لكنها لا تجعل كل مهارة ظاهرة تلقائيًا، ولا تحدد مقدار مساهمة الفرد في نتيجة تحققت بالتعاون مع آخرين.

ربط فجوات المهارات بالتدريب المخصص

يستعين جانب التطوير في Agentic Skills Intelligence بـCosmo، وهو مساعد CodeSignal التعليمي المدعوم بالذكاء الاصطناعي، لتوفير تدريب يراعي السياق. وتتمثل الحلقة المقترحة في تحديد فجوة في الكفاءة، وإتاحة فرص تدريب ملائمة للموظف، ثم تتبّع مدى تحسن مهاراته.

وتقدم Learn Academies الحالية لدى CodeSignal سياقًا لهذا النهج. فهي تجمع بين الدورات والتدريب العملي والتقييمات المدمجة ضمن برامج موجّهة، فيما يقدم Cosmo ملاحظات أثناء التعلّم. وينصب التركيز على تطبيق المهارة ومتابعة التقدم على امتداد العملية.

وتوسّع الدورات التدريبية في مجال الأعمال التي تقدمها الشركة نطاق التدريب ليتجاوز البرمجة، ويشمل أنشطة مثل المحادثات مع العملاء ومهام الكتابة والتحليل المالي. ولهذا النطاق الأوسع أهمية في منتج موجّه للقوى العاملة؛ إذ قد يتطلب تطوير المهارات التدريب على عرض ترويجي للمبيعات أو ممارسة الحكم الإداري، إلى جانب حل مشكلة تقنية.

فقد يستخدم أحد قادة المبيعات، مثلًا، النظام الجديد لتحديد المجالات التي يحتاج فيها فريقه إلى مساعدة في عرض منتج، ثم يوجّه تدريبًا مصممًا خصيصًا للموظفين المعنيين. وتطرح CodeSignal ذلك باعتباره حالة استخدام للمنصة، لا نتيجةً تحققت لدى عميل وكُشف عنها عند الإطلاق.

أما بالنسبة إلى الموظفين، فالنتيجة المفيدة هي مسار تطوير محدد. ويكون التقييم أكثر قابلية للتطبيق حين يوضح جوانب التحسين المطلوبة، ويقود إلى تمرين يعالجها. وستعتمد فاعلية المنتج على مدى نجاح هذا الربط في مختلف الأدوار وأنواع العمل.

قياس قدرات الذكاء الاصطناعي بما يتجاوز أعداد المستخدمين

وتطرح CodeSignal المنتج أيضًا بوصفه وسيلة لفحص ما إذا كان الاستثمار في الذكاء الاصطناعي ينعكس على تحسن العمل. ويستشهد إعلانها ببحث أجرته الشركة، أظهر أن 84% من المؤسسات زادت استثماراتها في برمجيات الذكاء الاصطناعي، وأن 79% زادت الإنفاق على التدريب في هذا المجال خلال العام الماضي، في حين لم تتمكن 79% من قياس العائد على ذلك الإنفاق. كما يفيد بأن ستة من كل 10 مديرين يتخذون قرارات حاسمة بشأن المواهب بالاعتماد على التخمين، وأن 66% من الموظفين يقولون إن مهاراتهم لم تخضع قط لتقييم رسمي.

هذه نتائج أوردتها CodeSignal. ولا يتضمن البيان الصحفي المقدم حجم عينة الاستطلاع أو منهجيته، لذا ينبغي النظر إلى الأرقام بوصفها سياقًا لأطروحة الشركة بشأن منتجها، لا مقياسًا شاملًا لجميع أصحاب العمل.

ومع ذلك، فإن السؤال العملي واضح. يمكن أن يكشف تتبّع استخدام المساعد عن مدى اعتماد الموظفين أداةً ما، لكنه لا يوضح بالقدر نفسه ما إذا كانوا قادرين على استخدامها بفاعلية. وقد يساعد تقييم العمل وفق معايير ذات صلة أصحاب العمل على التمييز بين كثرة الاستخدام وارتفاع مستوى الإتقان.

ومن شأن ذلك أيضًا أن يوفر أساسًا أكثر جدوى للإنفاق على التطوير من مجرد احتساب إكمال الدورات. فالتحسّن المقاس في مهارة ذات صلة مؤشر مفيد، غير أن ربط هذا التحسّن بعائد للأعمال يظل يتطلب مراعاة الدور والمشروع والعوامل الأخرى المؤثرة في الأداء.

إدماج رؤى المهارات في سير العمل القائم

تقول CodeSignal إن خادم MCP الخاص بها يتيح للفرق طرح أسئلة حول بيانات المهارات والوظائف باستخدام مساعد ذكاء اصطناعي من اختيارهم. ويوفر بروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol) واجهة مشتركة لربط المساعد بالأدوات والمعلومات الخارجية؛ والهدف هنا هو إتاحة رؤى القوى العاملة للمستخدمين من دون الحاجة إلى مغادرة المساعد الذي يستخدمونه عادةً.

يشمل الإعلان أيضًا تحليل فجوات المهارات على مستوى المؤسسة، وتخطيط القوى العاملة، ومعلومات استخباراتية عن السوق تتعلق بالطلب على التوظيف والوظائف ونطاقات الأجور. وهذه مصادر معلومات مترابطة، لكنها متمايزة: فالاتجاهات الخارجية في سوق العمل تصف الطلب خارج الشركة، بينما يُفترض أن تصف ملفات الموظفين القدرات التي أثبتوها داخلها.

تصف المواد الحالية استخبارات المهارات من CodeSignal المقارنة المعيارية والتحليلات متعددة المستويات وتتبع اكتساب المهارات. ويضيف الإطلاق الجديد تركيزًا على التقييم المستمر للعمل وربط الأدلة الناتجة بالتطوير الفردي.

أهمية السياق في قرارات القوى العاملة

قد تساعد معلومات المهارات الأحدث أحد القادة في العثور على خبرات داخلية لمشروع عاجل، أو تحديد احتياج إلى التطوير، أو التخطيط للحالات التي تستدعي التوظيف. كما أنها تغيّر دلالة مخرجات العمل اليومية: فقد تصبح المواد التي أُنتجت لإنجاز مهمة ما أدلةً تُستخدم لتقييم كفاءة الموظف.

وهذا يجعل وضوح عملية التقييم أمرًا مهمًا. إذ يحتاج الموظفون والمديرون إلى فهم الأعمال التي تستند إليها الملفات الشخصية، وما يقيسه معيار التقييم، والجوانب التي لا تزال أدلتها غير مكتملة. وينبغي ألا يُخلط بين محدودية التعرض لمهمة ما والعجز المثبت عن أدائها، كما ينبغي النظر إلى الدرجة الآلية في سياق ظروف تنفيذ العمل.

يجمع إطلاق CodeSignal بين التقييم وأدلة العمل ومساعدات الذكاء الاصطناعي التعليمية ضمن حلقة تغذية راجعة أوثق. وتكمن الفرصة في جعل تطوير القوى العاملة أكثر تحديدًا واستجابةً للاحتياجات. أما الاختبار الحقيقي، فهو ما إذا كانت هذه الحلقة ستنتج أدلة مفيدة وقابلة للتفسير على المهارات، وستساعد الموظفين على بناء القدرات التي يتطلبها عملهم فعليًا.