سام جينكينز، شريك إدارة في Punchcard Systems – سلسلة المقابلات

سام جينكينز، شريك إدارة في Punchcard Systems، قضى أكثر من عقدين من الزمن يعمل في تقاطع التكنولوجيا والريادة والتحول التنظيمي. منذ تأسيسه Punchcard Systems في عام 2016، ساعد في توجيه نمو الشركة بينما كان يشارك المنظمات في استراتيجية مكان العمل الرقمي والبرمجيات المخصصة والذكاء الاصطناعي والتكنولوجيات الناشئة. وتشمل خبرته السابقة تأسيس Startup Edmonton و Wellnext، وتحديد استراتيجيات تطوير الأعمال وتكنولوجيا مكان العمل في Microsoft في iomer internet solutions، وشغل مناصب تنفيذية ومراقبة في تكنولوجيا الرعاية الصحية والسلامة العامة والمنظمات المجتمعية. وقد منحته هذه الخلفية منظورًا واسعًا حول كيفية تغيير التكنولوجيا طريقة تعاون الناس وصنع القرارات وتنفيذ عملهم.

Punchcard Systems هي شريك تكنولوجي وبرمجي كندي يعمل مع الشركات الناشئة والشركات المتوسطة لتصميم وتطوير وتنفيذ حلول رقمية مرتبطة بأهداف أعمال قابلة للقياس. وتخدم أكثر من 150 عميلاً في كندا والولايات المتحدة، وتشمل قدرات الشركة البرمجيات المخصصة للويب والجوال والذكاء الاصطناعي وبنية السحابة والبيانات والتحليلات وتصميم تجربة المستخدم وتكنولوجيا مكان العمل مثل Microsoft 365 و Azure و Copilot و Teams و SharePoint و Power Platform. تركز Punchcard على مساعدة المنظمات على تحديث عملياتها وتحسين تجارب الموظفين والعملاء وتكامل التكنولوجيا الجديدة في عمليات الأعمال العملية.

لقد اتبعت مسيرتك التطور في تكنولوجيا مكان العمل، من منصات الموظفين القائمة على Microsoft SharePoint إلى تأسيس Startup Edmonton وبناء Wellnext وأخيراً Punchcard Systems. كيف hìnhت هذه الخبرة وجهة نظرك حول التحول من البرمجيات التي يعمل بها الموظفون أنفسهم إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يؤدون العمل نيابة عنهم?

عندما بدأت العمل مع تكنولوجيا مكان العمل الرقمي مثل SharePoint (في عام 2003!)، كان التركيز على إنشاء طرق أفضل للموظفين للعثور على المعلومات ومشاركة المعرفة والتعاون. في نهاية المطاف، كان الموظف يؤدي العمل: كان يتنقل في الأنظمة وينتج الإخراج. اليوم، نحن نمضي إلى ما هو أبعد من الذكاء الاصطناعي كأداة إنتاجية فردية وندخل عصرًا جديدًا من وكلاء الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن للأنظمة أن تؤدي مهام أكثر تعقيدًا ومتعددة الخطوات نيابة عن الموظفين.

ذلك هو الجزء الذي يتغير. كمنظومة، نحن نمضي إلى ما هو أبعد من الذكاء الاصطناعي كأداة إنتاجية فردية وندخل عصرًا جديدًا من الأنظمة الوكيلية التي تؤدي مهام معقدة نيابة عن البشر الحقيقيين. Claude Cowork و ChatGPT Work يجعلان هذا النهج الوكيلي شائعًا.

لقد شاهدت بعض من هذه التحولات التكنولوجية الآن، والنمط يظل دائمًا. المنظمات التي تفوز لا تعامل التكنولوجيا الجديدة ببساطة كتطبيق. تعاملها كفرصة لإعادة التفكير في كيفية عمل الناس والعمليات والتكنولوجيا معًا.

يمكن لـ ChatGPT Work جمع المعلومات من التطبيقات والملفات المتصلة وإنشاء مهام متعددة الخطوات وإنتاج مستندات وملفات وتمارين جاهزة. كيف سيتغير ذلك المسؤوليات اليومية للعاملين المعرفيين الذين كانوا يؤدون هذه المواد بأنفسهم في السابق?

أعتقد أن العمل يتغير من “إنتاج الإخراج” إلى “حوكمة النتائج”. هذا يغير بشكل أساسي دور العاملين المعرفيين، ولكن هذا لا يزيل الحاجة إلى الحكمة والرقابة البشرية. بدلاً من ذلك، سيتغير العاملون المعرفيون من إنشاء كل قطعة من العمل بأنفسهم إلى إدارة ومراجعة وتوجيه الإخراج الذي ينتجه الذكاء الاصطناعي.

سيتم نقل الكثير من العمل المتكرر إلى الوكيل: جمع المعلومات وإنشاء عروض أو مستندات أو تلخيص البيانات. هذا يحرر الناس للعمل الذي يحتاج حقًا إلى شخص: الاستراتيجية والابتكار والتفكير النقدي والتعاون.

المهارة التي تصبح أكثر قيمة هي معرفة كيفية توجيه الذكاء الاصطناعي بشكل جيد، من خلال إعطائه السياق الصحيح، والاعتراف بمتى يبدو الجواب صحيحًا ولكن ليس كذلك.

لقد وصف متطلبًا متزايدًا لمنظمي الذكاء الاصطناعي. ماذا سيتضمن هذا الدور في الممارسة، وكيف سيختلف عن مسؤوليات مسؤول تكنولوجيا المعلومات أو مدير المنتج أو مدير تقليدي?

سيلعب منظمو الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في مساعدة المنظمات على تبني الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول وفعال. ستكون مسؤوليةهم إدارة وحوكمة الإخراج الذي ينتجه الذكاء الاصطناعي، وضمان دقة وموثوقية الإخراج وتناسبه مع أهداف الأعمال.

هذا دور مختلف عن التكنولوجيا التقليدية، التي تملك البنية التحتية والنظم الفنية، أو مدير المنتج، الذي يركز على تطوير وتحسين المنتجات. كل قسم سيتطلب شخصًا يفهم كيف يطبق الذكاء الاصطناعي على مجالاته الخاصة، سواء كانت مالية أو قانونية أو موارد بشرية أو عمليات.

التغيير الحقيقي هو ملكية. حاليًا، لم تحدد معظم المنظمات شخصًا مسؤولًا明確ًا عن تقدير قيمة هذه الأنظمة وضمان بقائها داخل مخاطر مقبولة. هذا هو الفراغ الذي سيتضمنه هذا النوع من الأدوار.

وجدت KPMG Canada أن وكلاء الذكاء الاصطناعي يؤثرون بالفعل على كيفية توظيف المنظمات للموظفين الجدد والمخضرمين. ما هي المهارات التي ستصبح أكثر قيمة عندما تبدأ أصحاب العمل في تقييم المرشحين على قدرتهم على تفويض العمل إلى الذكاء الاصطناعي وتقييم إخراجها والتدخل عند الضرورة?

المهارات التي ستصبح أكثر قيمة هي تلك التي تبقى فريدة من نوعها للبشر، مثل التفكير النقدي والتفكير والتواصل والإبداع وحل المشكلات والقيادة.

ستظل الألمعية الفنية للذكاء الاصطناعي مهمة، ولكن أصحاب العمل يبحثون عن أشخاص يفهمون كيف يلائم الذكاء الاصطناعي البيئة التجارية الأوسع. هذا يشمل مهارات مثل إدارة التغيير وإدارة المخاطر والتفكير الاستراتيجي.

خط الفصل بين الأدوار الفنية وال非 فنية يصبح غير واضح. المنظمات تتحرك بعيدًا عن توظيف الأشخاص فقط لمهاراتهم الحالية وتتجه نحو الأشخاص الذين يرغبون في التعلم والتكيف وتطوير مهاراتهم باستمرار. سيكون الموظفون الأكثر قيمة أولئك الذين يمكنهم استخدام قدرات الذكاء الاصطناعي بينما يفهمون أين يبقى الحكم البشري ضروريًا.

كثير من الموظفين طوروا الحكم المهني التقليدي من خلال إكمال مهام الدخول المتكررة. إذا كان وكلاء الذكاء الاصطناعي يبتلعون معظم هذا العمل التأسيسي، كيف يمكن للمنظمات إعادة تصميم التدريب وتطوير المسار الوظيفي بحيث يكتسب الموظفون الأصغر سناً الخبرة اللازمة ل trở thành قررين فعّالين?

هذه هي الحقيقة التي تقلقني قليلاً. كان الناس يبني الحكم والخبرة من خلال المضي في مهام الدخول. إذا كان الوكلاء يؤدون هذا العمل، فإن السلم يفقد بعض الدرجات.

ستكون المنظمات أكثر عمدية من أي وقت مضى في بناء المواهب الشابة من خلال التوجيه والتدريب وتدريبات اتخاذ القرار والتعرض لمشاريع قيمة أعلى في وقت مبكر من مسارهم المهني.

هناك أيضًا فرصة للتواصل العكسي، حيث يمكن للموظفين الأصغر سناً الذين يعتادون على أدوات الذكاء الاصطناعي مساعدة الفرق على فهم كيفية تطبيق هذه التكنولوجيا، بينما يواصل الموظفون المخضرمون تقديم السياق التجاري والحكم الذي لا يمكن للذكاء الاصطناعي تكراره.

الهدف يجب أن يكون إعادة تصميم عملية التعلم لمكان العمل حيث يعمل البشر والذكاء الاصطناعي معًا.

لدي Punchcard خبرة واسعة في تنفيذ Microsoft 365 وتكنولوجيا مكان العمل ذات الصلة. كيف يغير ChatGPT Work المناظر التنافسية لشركة Microsoft Copilot و Google Gemini، وما هي العوامل التي يجب على المنظمات أخذها في الاعتبار عند اختيار منصة الذكاء الاصطناعي للعمل اليومي?

المناظر يتحول بسرعة، والمنظمات لديها خيارات أكثر من أي وقت مضى. يجب أن تأتي القرار إلى ما يتفق مع بيئة التكنولوجيا الحالية وعمليات العمل ومتطلبات الأمان وأهداف الأعمال.

对于 المنظمات التي استثمرت بالفعل في Microsoft 365، قد توفر أدوات مثل Copilot مزايا من خلال التكامل مع التطبيقات والبيانات الحالية. قد تجد منظمات أخرى منصات أخرى أكثر ملاءمة لاحتياجاتها.

أعتقد أن السؤال الرئيسي الذي يجب على القادةطرحَه ليس “أي أداة؟” بل “ما هو المشكلة التي نحلها، وأي منصة تساعدنا على حلها بشكل مسؤول؟”

ما تعلمناه من خلال خبرتنا هو أن النجاح يعتمد على أكثر من الأداة. لقد نفذنا منصات الذكاء الاصطناعي على مستوى الشركة، مع نماذج مخصصة لطريقة عملنا الفعلية. كل موظف يستخدمه، ولكن هذا لم يأتِ من اختيار المنتج الصحيح؛ جاء من أسس بيانات قوية وحوكمة وبناء الذكاء الاصطناعي في كيفية تشغيل الشركة.

غالبًا ما يهيمن أداء النموذج على محادثات الذكاء الاصطناعي في مكان العمل، ولكن المنظمات يجب أن تضع في اعتبارها أيضًا أذونات الوصول وصول البيانات والمراجعة وال책임ية. ما هي ضوابط الحوكمة التي يجب أن تُنشَأ قبل السماح لوكيل الذكاء الاصطناعي بالعمل عبر البريد الإلكتروني والوثائق وقواعد البيانات التطبيقية الداخلية وتطبيقات الأعمال?

أحد أكبر الأخطاء التي أراها المنظمات يرتكبنها هو معاملة حوكمة الذكاء الاصطناعي كأمر ثانوي. مع تصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر قدرة وارتباطًا ببيانات الأعمال، المنظمات تحتاج إلى إنشاء مبادئ واضحة حول كيفية استخدام هذه الأدوات قبل نشرها على نطاق واسع.

ذلك يبدأ بفهم ما هي المعلومات التي يمكن للأنظمة الذكاء الاصطناعي الوصول إليها، وضمان أن تكون الأذونات محددة بشكل مناسب، ووضع ضوابط حول المراقبة وال책임ية.

المنظمات تحتاج أيضًا إلى إرشادات واضحة حول哪里 يمكن للذكاء الاصطناعي العمل بشكل مستقل وأين يتطلب الحكم البشري.

من خلال بناء الأسس الصحيحة حول البيانات والأمان في البداية، يمكن للشركات解ック قيمة الذكاء الاصطناعي بينما تدير المخاطر التي ت伴ي الأنظمة المتعلمة بشكل متزايد.

عندما يؤدي وكلاء الذكاء الاصطناعي أفعالًا بدلاً من تقديم إجابات فقط، يمكن أن يكون هناك عواقب تشغيلية. كيف يجب على الأعمال التحقق من صحة عمل الوكيل، وتحديد الإجراءات التي تتطلب موافقة بشرية، وتعيين المسؤولية عندما ينتج الوكيل نتيجة غير دقيقة أو يؤدي عملًا غير مقصود?

عندما ينتقل الذكاء الاصطناعي من الإجابة إلى العمل، يتغير ملف المخاطر. ليس كل مهمة تحمل نفس المخاطر، لذا يجب أن تتناسب معايير الموافقة البشرية مع النتيجة.

ببساطة، هذا يتطلب ملكية واضحة. يجب أن يدعم الذكاء الاصطناعي اتخاذ القرار، لا يزيل المسؤولية. المنظمات تحتاج إلى تحديد من يراقب أداء الذكاء الاصطناعي، ويدقق في الإخراج، ويتحمل المسؤولية النهائية عن النتائج. الهدف هو الجمع بين كفاءة الذكاء الاصطناعي والحكم البشري، مما يخلق أنظمة قابلة للتطوير وموثوقة.

كثير من المنظمات تجرب الذكاء الاصطناعي دون ربطه بعد بنتائج أعمال قابلة للقياس. كيف يجب على القادة تحديد حالات استخدام الذكاء الاصطناعي القيمة، وقياس عائد الاستثمار، وتحديد ما إذا كان الاختبار جاهزًا للتوسع عبر المنظمة؟

الفراغ عادة ما يعود إلى التتابع. الفرق يختارون التكنولوجيا أولاً ثم يبحثون عن مكان لوضعها، عندما تأتي الانتصارات الدائمة من البدء بعمليات معينة ومؤلمة ومكلفة وطرح السؤال عما إذا كان الوكيل أداة حقيقية.

أفضل مرشح هو التباين. إذا كانت العملية قابلة للتنبؤ بدرجة كافية لآلة القواعد، فلا تحتاج إلى وكيل. إذا كانت مفتوحة النهاية بحيث لا أحد يستطيع وصف نتيجة جيدة، فسيواجه الوكيل صعوبات وستكون غير قادر على الثقة به. القيمة تقع بينهما، في العمل الذي يحتاج إلى حكم عبر عدة أنظمة ولكن لا يزال يعمل داخل قواعد محددة ومراقبة.

أضيف سؤالاً واحدًا يغير ملف المخاطر أكثر من أي شيء آخر. هل تكلفة الإجراء الخاطئ محددة ويمكن إصلاحها؟ حيث يكون ذلك، دع الوكيل يؤدي العمل وانتقل بسرعة. حيث يكون الخطأ مكلفًا أو صعب الإصلاح، احتفظ بشخص في القرار.

فيما يتعلق بعائد الاستثمار، الخطأ الشائع هو قياس الشيء الخطأ في وقت متأخر. ساعات المحفوظة هي المقياس الافتراضي، ولكنها تقلل من التأثير. العوائد الأكبر تظهر كانضغاط دورة الوقت ومعدلات الأخطاء المنخفضة والسعة التي كانت مقيدة في السابق وتكون متاحة الآن. فريق الدعم الذي يمكنه الوصول إلى نصف تذاكره يصبح عملًا مختلفًا عندما يمكنه الوصول إلى جميع تذاكره. احصل على قاعدة خط أساس نظيفة قبل بدء الاختبار، لأنك ستظل عالقًا في جدل حول القصص بدونها. وعندما تحسب التكلفة، احسب الصورة الكاملة. عمل التكامل ووقت الرقابة البشرية هما मदان حقيقيان، والرقابة يقللها بشكل مزمن.

التحديد ما إذا كان الاختبار جاهزًا للتوسع هو حيث يهم الانضباط، وهو خطوة الفرق يسرعونها. العرض التوضيحي على الإدخالات النظيفة يخبرك بقليل. الاختبار يكون جاهزًا عندما يثبت على ذيل الإدخالات الحقيقية، عندما تكون أنماط الفشل مفهومة ومحددة، عندما تكون المراقبة موجودة بحيث يتم اكتشاف الفشل الصامت بدلاً من اكتشافه من قبل العميل، وعندما يكون هناك شخص مسؤول في الإنتاج.

أجري أيضًا فحصًا اقتصاديًا، لأن تكاليف الوكيل تتناسب مع الاستخدام على النحو الذي لا تفعل به مقاعد البرمجيات.

النظم الوكيلية تفشل بشكل مختلف عن البرمجيات التقليدية. تفشل بشكل احتمالي وغالبًا بشكل هادئ، لذلك المنظمات التي تتقدم تبني التقييم والمراقبة من اليوم الأول بدلاً من تثبيته بعد فشل شيء.

تساعد Punchcard Systems المنظمات على الانتقال من تجربة الذكاء الاصطناعي إلى دمجه في عمليات الأعمال الحقيقية. كيف تقيّم جاهزية المنظمة للذكاء الاصطناعي، وتحدد تدفقات العمل التي يمكن أن يقدم فيها قيمة قابلة للقياس، وتساعد الفرق على تنفيذ هذه الأنظمة بشكل مسؤول دون تعطيل العمليات الحالية؟

من المهم أن نبدأ بفهم حالة المنظمة الحالية. أحد أكبر المفاهيم الخاطئة هو أن تبني الذكاء الاصطناعي هو ببساطة اختيار الأداة الصحيحة. في الواقع، التطبيق الناجح يعتمد على وجود أسس قوية: بيانات جيدة وعمليات واضحة وملكية محددة.

من هناك، نساعد المنظمات على تحديد أين يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء القيمة الأكثر، غالبًا في تدفقات العمل التي تأكل وقتًا غير متناسب مع تأثيرها، أو في القرارات التي يتم اتخاذها بدون المعلومات الصحيحة على يديها.

المنظمات يجب أن تفكر في كيفية تطور الأدوار وصنع القرار مع التكنولوجيا. من خلال الجمع بين التكنولوجيا الصحيحة وتبني الموظفين وإدارة التغيير، يمكن للمنظمات دمج الذكاء الاصطناعي بطريقة تخلق قيمة قابلة للقياس دون كسر ما يعمل بالفعل.

شكرًا على المقابلة الرائعة، يرغب القراء في التعلم المزيد في زيارة Punchcard Systems.