تجاوز مخرجات العمل الرديئة بذكاء اصطناعي عملي يركز على الإنسان

أثارت مشكلة «محتوى الذكاء الاصطناعي الرديء» (AI slop) نقاشًا ثقافيًا واهتمامًا إعلاميًا خلال السنوات القليلة الماضية، مع استمرار الزيادة السريعة في استخدام النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) وغيرها من أدوات توليد المحتوى بالذكاء الاصطناعي. الناس يلاحظون عندما تفيض الصور والكتابة الرديئة على شبكاتهم الاجتماعية.

بسبب محتوى الذكاء الاصطناعي الرديء، أصبحنا أقل ميلًا إلى الثقة بالمحتوى الإعلاني الذي نشك في أن الذكاء الاصطناعي أنشأه، حتى لو لم يكن كذلك. وبدأ القراء يميزون العلامات الدالة على محتوى النماذج اللغوية الكبيرة، مثل الإفراط في استخدام الشرطات الطويلة. وللأسف ظهرت الآن أيضًا «مخرجات العمل الرديئة» (workslop).

ما هي “مخرجات العمل الرديئة”، ولماذا يجب على قادة المالية الاهتمام بها؟

كل مدير مالي يعرف إزعاج مطاردة انحرافات الميزانية أو قضاء ساعات في تسوية شذوذ غير مبررة. في المناظر الحالية للمؤسسات، وعد الذكاء الاصطناعي موجود في كل مكان، ولكن هناك قاتل إنتاجية جديد: “مخرجات العمل الرديئة”.

“مخرجات العمل الرديئة” هي ناتج جانبي للأتمتة الذي يبدو متقناً ولكنه يفتقر إلى المحتوى أو السياق أو الفائدة. إنه المقال المليء بالشرطات الطويلة التي لا تعلمك شيئاً جديداً؛ التقرير العام الذي يثير أكثر أسئلة مما يجيب؛ عملية الموافقة التي تخلق احتكاكاً بدلاً من الوضوح. إنه المحتوى المتولد بواسطة الذكاء الاصطناعي الذي يضطر فرق المالية إلى القيام بأكثر عمل، وليس أقل.

“مخرجات العمل الرديئة” غالباً ما ترتبط بسوء جودة المحتوى. تقلل من قيمة العلامة التجارية، وأقل موثوقية، وترسل رسالة أن الناس قد توقفوا عن الاهتمام. ولكن عندما تبدأ “مخرجات العمل الرديئة” في التأثير على التطبيقات التجارية مثل نظام تخطيط الموارد Enterprise Resource Planning (ERP)، تصبح أكثر من مجرد عبء على الإنتاجية والثقة.

تنتج “مخرجات العمل الرديئة” عندما تولد أنظمة الذكاء الاصطناعي مخرجات بدون مدخلات كافية أو سياق أو إشراف بشري. بالنسبة لقادة المالية، هذا يعني قضاء وقت قيم في توضيح أو تصحيح أو إعادة العمل على ما كان من المفترض أن يكون آلياً.

النتيجة؟ فقدان الكفاءة، وتقليل الثقة في التأتمت، ووظيفة مالية عالقة في الوضع التفاعلي. قد تعتقد أن منظمتك لا تستثمر بما يكفي في الذكاء الاصطناعي لتتأثر ب”مخرجات العمل الرديئة”، ولكنها موجودة بالفعل.

مقال حديث في HuffPost أشار إلى دراسة في جامعة ستانفورد وجدت أن أكثر من نصف العمال يعتقدون أنهم واجهوا “مخرجات العمل الرديئة” في العمل. بالإضافة إلى إزعاج العمال المتأثرين، “مخرجات العمل الرديئة” تهدد بإعاقة نقطة بيع رئيسية لتكامل الذكاء الاصطناعي في مكان العمل: زيادة الإنتاجية مع جودة استثنائية.

الخبر السار هو أنك يمكنك تقليل أو حتى إزالة “مخرجات العمل الرديئة” باتباع نهج عملي ومركز على الإنسان للذكاء الاصطناعي. هنا نظرة على حالة “مخرجات العمل الرديئة” الحالية، وكيف يمكن لتطبيق أكثر تفكيراً للتقنيات الذكاء الاصطناعي في مكان العمل أن يبدو، وبعض النصائح على تحقيق تطبيق ذكاء اصطناعي مرن ومتكرر.

ماذا لو كانت “مخرجات العمل الرديئة” ليست مشكلة ولكن مجرد مسودة أولى؟

لنواجه الأمر — نقترب من عام 2026، والذكاء الاصطناعي هو منتج مثير. لديه إمكانات مذهلة لتوفير الوقت وتحسين الإنتاجية، لذا سيتعامل الناس معه، سواء شجعهم صاحب العمل على تبنيه أو لا. السؤال هو، هل سيتعاملون معه بالتدريب والجهد اللازمين للحصول على أفضل النتائج؟

“مخرجات العمل الرديئة” تحدث عندما لا يمنح المستخدم للذكاء الاصطناعي مدخلات كافية أو منظمة جيداً. للحصول على أفضل النتائج مع الذكاء الاصطناعي، عليك أن تظل في محادثة مستمرة. عليك إعادة كتابة مطالبتك أو تحسين احتياجاتك. هذه العملية التفاعلية تضيف المزيد من السياق والتعليقات وتساعدك على الوصول إلى نتيجة أفضل.

لقد وجدت ذلك من خلال تجربتي عندما قمت بإنشاء مطالبة للذكاء الاصطناعي الذي تصورته كروتين في نهاية اليوم لتحديث قائمة المهام الخاصة بي من خلال تلخيص البريد الإلكتروني غير المجاب وإبراز الالتزامات التي قمت بها. بدا الأمر كفكرة رائعة، ولكن الإصدار الأصلي كان ثقيل جداً ولا يصلح للاستخدام العملي.

استغرق الأمر الكثير من التحسين والتعليقات والتوجيه من النموذج اللغوي الكبير للوصول إلى مخرجات يمكن توقعها وعملية. استغرق الأمر مني أن أكون واضحاً في احتياجاتي وأسلوب معالجة المعلومات ومدى انتباهي للحصول على نتيجة تعمل.

من العادل أن أسمي مسودتي الأولى “مخرجات العمل الرديئة”، ولكن من خلال التحسين، حصلت على أداة ذكاء اصطناعي مفيدة. ولكن ماذا لو توقفت عند التكرار الأول والاستمرار في المسودة الأولى الأقل ملاءمة؟ لو فعلت ذلك، سأتعامل مع “مخرجات العمل الرديئة” التي تعيق الإنتاجية.

تكبير ذلك عبر عمليات أكثر تعقيداً تتضمن أطرافاً متعددة، يمكنك أن ترى بسهولة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المطبق بنوايا حسنة أن يصبح “مخرجات العمل الرديئة” — ما لم تكن لديك التدريب والصبر والأساس لجعلها فعّالة.

لا شك أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يضيف قيمة حقيقية. ولكن كقادة، علينا أن نتأكد من أن الموظفين لديهم المعرفة والدعم والتنسيق للنجاح، وتشير التقارير من أماكن العمل في الخطوط الأمامية إلى أن لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يجب القيام به.

ما هو النهج المركز على الإنسان للذكاء الاصطناعي، وكيف يمكن الوصول إليه؟

ما هو نهج مركز على الإنسان للذكاء الاصطناعي؟ وكيف يمكن أن يقودنا طريق عملي إلى نتائج أفضل عند دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل؟

لمؤيدي الذكاء الاصطناعي في مكان العمل، نقطة الانطلاق الجيدة هي الاعتراف بأن الهدف ليس استبدال الناس. بل هو تقليل الاحتكاك وتعزيز ذكاءنا من خلال فهم الإنسان: احتياجاته، إزعاجاته اليومية، حكمه، وأهدافه.

هناك درسان هنا لجلب ذكاء اصطناعي مركز على الإنسان إلى مكان العمل. أولاً، لأفراد فريقك الذين يعملون مع الذكاء الاصطناعي التوليدي، تأكد من أن لديهم التدريب والوقت لتحسين النتائج مع سياق قوي وتحسين.

بالنسبة إلى الأنظمة التي تختارها والتي توفر إمكانات الذكاء الاصطناعي، تأكد من أن شركاء التكنولوجيا يفهمون احتياجات فريقك حقًا. ويعني ذلك فهم بيئتهم التشغيلية اليومية، وما ينجح وما لا يزال يزعجهم.

ماذا يبدو الذكاء الاصطناعي المركز على الإنسان في مكان العمل؟

يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل لجعل عمل الناس أسهل أو استخدامه لتعزيز تقنيات أقدم تترك فجوات مزعجة في سير العمل. خذ تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) على سبيل المثال. تحول صور النص إلى نص قابل للقراءة والبحث وتم استخدامها لسنوات لتبسيط مهام مثل إدخال إيصالات أو فواتير ورقية إلى برنامج تقارير النفقات.

لكن كما يعرف أي شخص يستخدم OCR بانتظام، لا يعمل دائماً كما هو موضح. ربما قمت بتصوير إيصال على متن قطار متحرك، وكان الإيصال منحنياً، مما يخفي المعلومات. ربما كانت الفاتورة مكتوبة بخط يد شخص ما غير مقروء. ربما كان التاريخ بالتنسيق الأوروبي، ونظامك يعرف فقط التنسيق الأمريكي.

هناك أسباب لا حصر لها لماذا قد تفشل OCR في ترجمة البيانات بشكل صحيح. إنها تقنية محدودة. يمكن دمج تقنية أكثر تطوراً مثل الذكاء الاصطناعي لإغلاق تلك الفجوات وإزالة إزعاج إدخال هذه الأرقام يدويًا في نهاية المطاف.

هذا هو مجرد البداية لما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي المركز على الإنسان. مع قدرات الذكاء الاصطناعي، يمكن للتطبيقات الجديدة القيام بأكثر من ذلك بكثير لتخفيف الاحتكاك في العمل. على سبيل المثال، مع التوجيهات الصحيحة والتعرف المدروس على الأنماط في بيانات المعاملات السابقة، يمكن للذكاء الاصطناعي إضافة سياق إلى فاتورة يتجاوز الحقول على الصفحة من خلال الاستدلال على مركز التكلفة ومعلومات المشروع وغيرها من خلال السياق المركز على الإنسان الذي يستخدمه.

يمكن للذكاء الاصطناعي المركز على الإنسان أيضاً تخفيف احتكاك مكان العمل عن طريق أخذ المهام إلى الناس خارج الأنظمة مثل نظام ERP للشركة. لا يعيش معظم الناس في نظام ERP، ولكنهم يجب أن يدخلوا إلى نظام ERP (وأنظمة أخرى) لأداء مهام محددة مثل الموافقة على كشوف ساعات العمل أو طلبات الموظفين.

ماذا لو أخذ وكيل الذكاء الاصطناعي تلك المهام إلى الشخص، مع السياق المرتبط الذي يحتاجه، لاتخاذ قرار في برنامج يستخدمه بالفعل؟ يمكن أن يبقى ذلك على سير العمليات وموظفي الشركة أكثر تركيزاً. يمكن للذكاء الاصطناعي المركز على الإنسان من هذا النوع إزالة المهام غير القيمة مثل إدخال البيانات وتسجيل الدخول إلى أنظمة متعددة.

كيف يغير الذكاء الاصطناعي المركز على الإنسان وظائف المالية؟

نهج مرن ومتكرر للذكاء الاصطناعي يغير بالفعل وظائف المالية بطرق مهمة. عندما يكون المحترفون الماليون غارقين في جداول البيانات والتحليلات، قد يصعب الانتقال إلى شرح القصة الكامنة وراء الأرقام؛ لذلك، لماذا لا نبني وكيل ذكاء اصطناعي لمساعدتهم في تقديم السياق؟

على سبيل المثال، الشذوذ والتناقضات هي مصدر إزعاج مزمن للمحترفين الماليين، ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يأخذ على عاتقه ذلك من خلال تقديم سياق لشرح انفجارات الإنفاق الشركاتي. يمكن لوكيل مصمم جيداً أن يشير إلى مشكلات محتملة قبل أن يغوص المحلل المالي في جميع الجداول لاكتشاف الانحرافات.

يمكن للذكاء الاصطناعي المرن والمتكرر أيضاً أن يرصد الحالات الشاذة قبل أن يظهر في مجال الموارد البشرية. عندما يكون هناك انحراف في الأجور بعد تشغيل الرواتب وأحد الموظفين يسأل عن ذلك، يجب على أحد أفراد فريق الموارد البشرية التوقف عن كل شيء وإجراء تحليل تفصيلي لاكتشاف سبب الفرق. وهذا تحدٍّ حقيقي للفرق المنشغلة.

يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي المصمم بعناية أن يكشف الحالات الشاذة قبل أن يتأثر الموظفون، ويشير إلى الانحراف ويوفر سياق لمتخذي القرارات في الموارد البشرية حيث هم. بهذه الطريقة، يبقى تركيز أفراد الفريق على تحقيق أقصى قدر من الإنتاجية بدلاً من إطفاء الحرائق، وتعمل العمليات بشكل أكثر سلاسة.

إزالة الاحتكاك و”مخرجات العمل الرديئة”: وكلاء DIY أو الذكاء الاصطناعي البائع؟

أفضل طريقة لتجنب “مخرجات العمل الرديئة” والحصول على قيمة حقيقية من الذكاء الاصطناعي هي البحث عن طرق لتقليل الجرعة اليومية من الإزعاجات التي نواجهها جميعاً في عملنا من خلال أخذ المهام التي لا تضيف قيمة.بالنسبة إلى بعض الموظفين، بما في ذلك العديد من أدوار المالية والموارد البشرية، يمكن إزالة إدخال البيانات إلى النظام من خلال الأتمتة المدروسة.

بالنسبة إلى الأشخاص الذين يخلقون المحتوى، الكتابة هي جزء من العمل، ولكن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي بشكل فعال يتطلب التدريب والتعاون والسياسات التي تساعد الموظفين على صياغة مطالبات تنتج محتوى ذا معنى ولا تخلق عملاً في المستقبل للموظفين.

بالنسبة إلى أتمتة العمل، ستختلف الحلول الصحيحة حسب الدور والصناعة، ولكن القادة الذين يدمجون الذكاء الاصطناعي في مكان العمل سيضطرون غالباً إلى اتخاذ قرار بشأن إنشاء وكلاء بأنفسهم أو الحصول على حلول الذكاء الاصطناعي جاهزة من البائع.

بالنسبة إلى الشركات التي لديها موارد تكنولوجية قوية، بما في ذلك الوصول غير المحدود إلى خبراء الذكاء الاصطناعي أو جهة لدمج الأنظمة متاحة بعقد خدمات مستمر، فإن الإمكانات تكاد تكون بلا حدود. في هذه الحالة، قد يعمل بائع يوفر تكنولوجيا بناء الوكلاء التي يستخدمها العملاء لإنشاء حلول الذكاء الاصطناعي مباشرة.

لكن العديد من الشركات لا تملك هذه الموارد، وحتى لو فعلت، يمكن أن تصبح “مخرجات العمل الرديئة” مشكلة سريعة عندما يحاول الناس بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي بأنفسهم دون التدريب والموارد اللازمة لتجنب الفخاخ في المستقبل.

الأمن هو اعتبار حاسم آخر. يجب أن تضع في اعتبارك أن الناس سيتعاملون مع الذكاء الاصطناعي، ببساطة. هذا يعني أن مهمة القيادة هي ضمان أن الموظفين يستخدمون الذكاء الاصطناعي بأمان وشفافية — دون إحداث فوضى.

ماذا يجب أن تضع في اعتبارك عند اختيار البائعين؟

بالنسبة إلى العديد من الشركات، نظام تمكين الذكاء الاصطناعي من بائع هو خيار رائع، ولكن تذكر أن ليس جميع المنتجات متساوية. أفضل طريقة لتجنب “مخرجات العمل الرديئة” والحصول على قيمة حقيقية من الذكاء الاصطناعي هي العثور على نظام يعرفك جيداً قدر الإمكان.

على سبيل المثال، إذا كان هدفك هو تحسين العمليات باستخدام نظام ERP تمكين الذكاء الاصطناعي، فكر في هذه الأسئلة للبائعين المحتملين:

• هل يزيل المنتج الاحتكاك الذي يواجهه موظفوك في أغلب الأحيان؟
• هل يحل المنتج أكثر مشاكل موظفيك صعوبة؟
• هل يمكنه تلبية مستويات الخبرة المختلفة داخل منظمتك؟
• هل يحافظ على البشر في الحلقة وضمان المساءلة والشفافية؟

سواء كنت تستخدم نظاماً لإنشاء المحتوى أو أتمتة سير العمل أو الإجابة على الأسئلة، جودة نتائجك تعتمد على مقدار ما يعرف النظام عن سياقك. اسأل شركاء التكنولوجيا كيف تحقق حلول الذكاء الاصطناعي مركزة على الإنسان قيمة حقيقية.

هل “مخرجات العمل الرديئة” حتمية؟

بغض النظر عن من هو بائعك، وما إذا كنت تبني وكلاءك الخاصين أو تستخدم حلولاً جاهزة تقلل من الاحتكاك عبر أتمتة جاهزة، من مسؤوليتك كقائد أن تضمن أن الذكاء الاصطناعي آمن وشفاف ويزيد من القيمة.

تذكر أن الذكاء الاصطناعي المركز على الإنسان لا يحدد فقط من خلال حل المشاكل الحقيقية وجعل عمل الناس أسهل. الذكاء الاصطناعي العملي المركز على الإنسان يحافظ أيضاً على البشر في الحلقة لأننا، في النهاية، مسؤولون عن النتائج.

“مخرجات العمل الرديئة” قد تكون مرحلة حتمية في تطور الذكاء الاصطناعي، ولكنها لا يجب أن تكون سمة دائمة في وظيفة المالية. من خلال مركزة البشر في الحلقة، الاستثمار في التدريب، واختيار البائعين الذين يفهمون سياق أعمالك، يمكن للمديرين الماليين تحقيق مستويات جديدة من الإنتاجية والقيمة الاستراتيجية من أنظمة ERP.

موجة التطور التالية لأنظمة ERP ستكون مدفوعة بالذكاء الاصطناعي الذي يفهم أعمالك جيداً كما تفهمها أنت، وقادر على تقديم رؤى، وأتمتة مهام روتينية، وتفعيل قادة المالية للتركيز على ما يهم أكثر.

مستقبل المالية هو غني بالسياق، مرن، ومدفوع بالبشر. تستحق الأدوات التي يمكنك استخدامها اليوم لنقلك إلى الغد، ويمكنك التطور إلى ما وراء “مخرجات العمل الرديئة” مع الذكاء الاصطناعي المركز على الإنسان العملي للوصول إلى تلك الوجهة.