كيف نقيّم عمل الروبوتات

بدأت الروبوتات الذكية وشبه المستقلة تستبدل البشر في أماكن العمل حول العالم. وهي سريعة التعلّم، وتبذل مجهوداً كبيراً في العمل، وتتذمّر أقل من الإنسان. كما وأنّ التكنولوجيات الذكية توفّر بصورة متز ايدة قيمة أكبر مقابل مال أقل.
لكنّ هذه الآلات الأفضل أداءً من البشر تسبّب تحدّيات إدارية. فما الذي سيحصل إن صدر عن هذه المجموعات الخوارزميّة أداء سيّئ؟ ومن سيعاود تدريب الروبوتات على «التعلّم الآلي» إن قدّمت أداء سيّئاً؟ عندما يصدر عن الروبوتات الراقية – وتأتي على شكل مستشارات آلية لشركة «فيديليتي»، وسيّارات ذاتية السير لدى «أوبر» – سلوك يصيب العملاء بالتوتر، ما الطريقة الواجب اعتمادها لإيصال التعليقات التي تلزمها لتتحسّن ؟ ومن – أو ما – الذي سيخضع للمساءلة؟
لا شكّ في أنّ الآلات التي تبذل مجهوداً كبيراً وتقدّم أداءً لامعاً ستتطلّب مراجعات وظيفية كالبشر تماماً، وفي أنّ المسؤولين التنفيذيين الذين سيعجزون عن حث روبوتاتهم على تحسين أدائها قد يخسرون عملهم. وبالتالي، سيصبح تمكين الآلات الذكيّة – ونعني هنا تمكيناً فعليّاً – لتعمل بكامل قدراتها، مهارة قياديّة أساسيّة جديدة في القرن الحادي والعشرين.
سيكون عمل الروبوتات وأنظمة التعلّم الآلية مرهوناً أكثر فأكثر بمؤشرات أداء رئيسية كتلك المستعمَلة لمساءلة البشر وقياس فعاليّة أدائهم. وبالتالي، وفي حال لم ينجح نظام دردشة مؤتمت في تحسين مستويات رضا العملاء بمركز الزبائن، سيكون من الضروريّ إعادة برمجته وتدريبه. وفي هذه الحالة، يُطرَح سؤال حول ما إذا كان من واجب المديرالاتّصال بأفضل مندوبي خدمة الزبائن في الشركة لحل المشكلة، أو إن كان عليه طلب خبراء تقنيين؟ وكذلك، يطرَح سؤال حول ما إذا كان ينبغي إنشاء تعاون وثيق أكثر بين المستشارين الآليين ونظرائهم البشر.
تهيمن على المؤسسات الروبوتية المترابطة حول العالم الأسئلة القيادية والإدارية والتشجيعية عينها التي تطغى على المؤسسات التي يديرها البشر، ومن بينها: هل تؤدي مراجعات الأداء الخاضعة لإعادة هيكلة كاملة إلى أفكار ومصادر فعالية جديدة؟ بأيّ طريقة يجب برمجة الآلات الذكية – أو تدريبها؟ هل من شبكات جديدة، على غرار «إنترنت الأشياء»، أو من مجموعات بيانات حديثة يمكن أن يستعملها المدراء لضمان استمراريّة تحسين الأداء؟
لا بد للمؤسسات التي تدير الروبوتات الذكية ومجموعات التعلّم الآلية العالية الأداء أن تُشرف على كيفيّة ترابط الكفاءات الخوارزمية وقيمة الزبائن. وسيتمثل التحدي القادم باتّخاذ قرار حول مدى تحديد قادة الشركات البشريّين لمواطن الترابط هذه، في مواجهة أنظمة الصيانة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي.
يلفت جيري كابلان، وهو صاحب سلسلة مشاريع في سيليكون فالي ومؤلف كتاب بعنوان «لا ضرورة لتقدّم البشر للوظيفة» قائلاً: «بكل بساطة، لا نملك نظريات حاسوبية جيدة تتناول المعايير وأنماط السلوك الاجتماعية»، ما يصعّب على البشر الأذكياء والآلات الأكثر ذكاءً التعايش والتعاون بطريقة منتجة. ولكن ما لا شكّ فيه هو أنّ البشر الذين يديرون الأعمال سيستعملون البيانات الصادرة عن الآلات ويستعينون بالتحليلات التنبّؤيّة لصنع آلات تُطلق هذه البيانات عينها بطريقة أفضل وأكثر ذكاءً.
أمّا أكثر الأسئلة استفزازيّةً من الآن وصاعداً، فهو عما إذا كانت مؤسسات الغد ستجني نتائج أفضل وقيمة أكبر من تحسين مراجعات أداء أفضل موظّفيها أو من تحسين مراجعات أداء أفضل آلاتها.
(مايكل شراج - شريك بحث في مركز الأعمال الرقمية التابع لكلية «سلون» في معهد ماساشوستس للتكنولوجيا، ويحمل أحدث كتاب له عنوان «نظرية المبتكر»).