مثل العديد من المهنيين في مجال الأعمال، أنا مهتم بالذكاء الاصطناعي (AI) وسألت مؤخرًا ChatGPT عن اقتباسات من قادة التقنية حول أهمية الذكاء الاصطناعي للأعمال. قدم لي اقتباسًا من تيم كوك، رئيس شركة أبل، يقول فيه: «الذكاء الاصطناعي يُجعل الأعمال أكثر كفاءة واستجابة وتخصيصًا بالفعل. إنه محفز للنمو». ومع ذلك، عندما طلبت من ChatGPT مصدر هذا الاقتباس، اعترف بعدم وجود أصل موثوق به لذلك القول. يتماشى غموض المصدر هذا مع نتائج استطلاع حديث أجرته منصة البرمجيات Orgvue شمل أكثر من ألف قائد أعمال. أكثر من نصف الذين قاموا بتسريح موظفين، معتقدين أن الذكاء الاصطناعي سيحل محلهم، يندمون الآن على قرارهم. إن فصل الموظفين استنادًا إلى فرضية أن الذكاء الاصطناعي سيأخذ الوظائف بحلول عام 2025 هو أمر مسبق ويعكس فهمًا ضعيفًا لقدرات الذكاء الاصطناعي الحالية. ينبغي على العديد من مديري الشركات الصغيرة والمتوسطة إعادة النظر في هذا الاعتقاد. حاليًا، يعمل الذكاء الاصطناعي الجنيري بشكل أساسي على تحسين وظائف البحث، مما يتيح للمستخدمين الحصول بسرعة على إجابات لأسئلة مثل اختيار الفنادق، إصلاح الأجهزة، أو ترجمة اللغات. هذه الدردشات الذكية تتطور، لكنها لا تزال بعيدة عن استبدال الموظفين. أظهرت أبحاث حول تأثير الذكاء الاصطناعي على سوق العمل في الدنمارك، والتي حللت 11 مهنة تشمل 25, 000 عامل في 7, 000 مكان عمل خلال عامي 2023 و2024، أنه لم يكن هناك تأثير كبير على الأجور أو ساعات العمل.

يشجع أصحاب العمل على استخدام الذكاء الاصطناعي، لكنه لم يؤثر بعد على النتائج الاقتصادية. في أغلب أماكن العمل، خاصة بين مالكي الشركات الصغيرة الذين يبلغ عددهم 33 مليون في الولايات المتحدة، لا يُدمج الذكاء الاصطناعي في العمليات الأساسية. رغم رغبة أصحاب الأعمال في أن يتولى الذكاء الاصطناعي إدارة المحاسبة، إدارة علاقات العملاء، المخزون، الطلبات، والرواتب، إلا أن التكنولوجيا الحالية لا تدعم ذلك. هناك ثلاثة أسباب رئيسية وراء هذا الفجوة: أولًا، التقنية غير ناضجة وأداؤها ضعيف. رغم أن شركات مثل Salesforce وMicrosoft وIntuit تضيف ميزات ذكاء اصطناعي لمهام مثل الدفع والحسابات وإرسال التسويق عبر البريد الإلكتروني، تظل هذه الأدوات محدودة، غير موثوقة، ولا تستحق الثقة الكافية للعمل بشكل مستقل. ثانيًا، يتطلب تطبيق الذكاء الاصطناعي مشاركة البيانات وحقوق الملكية الفكرية مع مزودين كبار مثل Microsoft وGoogle وOpenAI، لكن الشركات تقلق بشأن أمان البيانات وسوء الاستخدام رغم وجود الضمانات. ثالثًا، يُعد تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي مكلفًا. تستثمر شركات كبرى مثل Klarna وMeta وJP Morgan عشرات أو مئات الملايين لبناء منصاتها الداخلية من الذكاء الاصطناعي التي تحل محل العمال أو تنفذ مهام معقدة، لكن مثل هذه الاستثمارات خارج قدرة معظم الشركات الصغيرة. بالإضافة إلى ذلك، تواجه الشركات الصغيرة صعوبة في إدارة البيانات الموزعة عبر أنظمة متعددة وقلة الخبرة في بناء نماذج الذكاء الاصطناعي الموثوقة، خاصة مع وجود مخاطر الاعتماد على معلومات قد تكون قديمة أو غير دقيقة. أما فيما يتصل بالمستقبل، فهناك تقدمات كبيرة ومتوقعة في مجال الذكاء الاصطناعي. من المتوقع أن تتطور الأنظمة الحالية لتصبح أكثر دقة وموثوقية؛ وستقبل الشركات بالمقايضات الخاصة بالخصوصية مقابل فوائد الذكاء الاصطناعي؛ وستصبح منصات الذكاء الاصطناعي المستقبلية قادرة على التحقق من جودة البيانات قبل الشروع في تنفيذ المهام. مع مرور الوقت، ستتولى الروبوتات من شركات مثل Boston Dynamics أدوارًا في البناء والتصنيع؛ ستدير الطائرات بدون طيار عمليات التسليم والجرد؛ وستتفاعل الشاحنات الذاتية القيادة، والرافعات، والروبوتات الواقعية مع العملاء. ومع ذلك، تبقى هذه التطورات سنوات بعيدًا. يدرك العملاء الأذكياء ذلك ويطمئنون في انتظارها بصبر، بينما يضل الكثيرون، كما في استطلاع Orgvue، الذين اعتقدوا أن هذه القدرات متوفرة حاليًا — وهو ليس كذلك.