إعادة النظر في تعليم الأعمال لعام 2030: مقال جماعي من معهد بحوث الذكاء الاصطناعي في الفيزياء التجارية

المؤلفون: تم كتابة هذا المقال بتضافر جهود ستة عشر عضوًا في معهد محاكاة الذكاء الاصطناعي في الفيزياء التجارية: توماس هوراما دو (مؤسس ومدير المعمل)، ونايو كوامار (استشارات الذكاء الاصطناعي المتقدمة)، وسيباستيان فافره (مقاييس موثوقية الذكاء الاصطناعي)، وأن كلوكويل (الابتكار والإبداع)، والدكتور بنافشيه بيرافيان (الذكاء الاصطناعي والسلوك المبتكر والابتكار)، والدكتور أحمد حجازي (البحوث السوقية)، ومارتن بيريزاغا (البيانات الضخمة وتحليلات الأعمال)، وفيفيوان بول (الإدارة والقيادة)، وليندون جونسون (العلاقات العامة وإدارة الإعلام)، ونائومي تيسيه (المحتوى المستمد من الذكاء الاصطناعي)، وكريستين جيرارد (علوم الحاسوب وإدارة المشاريع)، والدكتور أمين رانج بار (تصميم البرمجيات وأمن المعلومات)، وأبوبكار ساماك (نماذج وأدوات الذكاء الاصطناعي)، وهيشم بنزايار (تطوير البرمجيات الذكية)، وجون شلايخ (الذكاء الاصطناعي والتحليلات التسويقية)، وأنان بيول (الذكاء الاصطناعي والمهارات الرقمية). كما ساهمت وكالتان من الذكاء الاصطناعي في تقديم ردود: Charlie AI (Evidence, Assumptions, and Quantitative Scrutiny) وLena AI (Human, Cultural, and Social Perspectives).

ملخص: يمكن الآن للذكاء الاصطناعي التحويلي والوكيل أن ينتج تحليلات سوقية وتوقعات وعروض لعملاء في دقائق معدودة. لذا، تكشف النتيجة النهائية عن القليل من المعلومات حول ما يفهمه طالب إدارة الأعمال. هذا المقال المفاهيمي يطرح السؤال التالي: ما هي القدرات البشرية التي يجب على تعليم إدارة الأعمال تطويرها بشكل متعمد بحلول عام 2030 حتى تتمكن الذكاء الاصطناعي من توسيع نطاق الكفاءة المهنية مع الحفاظ على الحكم والمسؤولية والاعتماد على الشخص. أجاب ستة عشر عضوًا في معهد محاكاة الذكاء الاصطناعي في الفيزياء التجارية عن هذا السؤال من مجالاتهم الخاصة، والتي تشمل الذكاء الاصطناعي الوكلي، وموثوقية الذكاء الاصطناعي، وإجراء الأبحاث السوقية، والتحليلات، والقيادة، والعلاقات العامة، وإدارة المشاريع، والأمن السيبراني، وأتمتة التسويق. كما أجاب أيضًا عملاؤنا، وهما وكيلان ذكاء اصطناعي. تحدد مراجعة لثمانية عشر وجهة نظر ستة قدرات رئيسية: المساءلة والرقابة؛ والتفكير المستقل وتحديد المشكلات؛ والأدلة والتحقق والتقييم النقدي؛ والتواصل البشري والعلاقات؛ والوكالة المهنية والمرونة؛ والذكاء الاصطناعي والمهارات التقنية. وتستند كل هذه القدرات إلى المعرفة بالمجال وخبرة تنفيذ العمل. وتتكرر ستة أنماط في المقالات، غالبًا ما يكون الأساس هو أن المؤسسات يجب أن تكون موجودة قبل تفويض السلطة وأن الرقابة يجب أن تكون متناسبة مع المخاطر. ويقدم المقال مبدأ أمان التعلم من خلال التصميم، ويقترح أربعة مستويات من المسؤولية البشرية (يجب أن يتم، يجب أن يفهم، يجب أن يتحقق، يجب أن يكون ملكًا) لتحديد كيفية دخول الذكاء الاصططناعي إلى نشاط تعليمي. ويطبق المبدأ REACT (السبب، الدليل، المساءلة، القيود، المقايضات) كعادة اتخاذ القرارات للطلاب. تتضمن عشر توصيات لبرامج الأعمال، تقييم الحكم المستند إلى النتائج، وجعل وعي الموارد جزءًا من الحكم الذاتي للذكاء الاصطناعي. ويؤكد المقال أن الهدف هو التكامل بين البشر والذكاء الاصطناعي.

كلمات مفتاحية التعليم التجاري؛ الذكاء الاصطناعي؛ التكامل بين البشر والذكاء الاصطناعي؛ الحكم المهني؛ المساءلة؛ محو الأمية في مجال الذكاء الاصطناعي؛ تصميم المناهج الدراسية؛ إطار REACT

المصدر المقترح: هورمزارا دو، ت.، كومار، في.، فابر، س.، لوكويل، أ.، بييروفيان، ب.، هيكاجي، أ.، بيريزارا، م.، بول، في.، جونسون، ل.، تسيير، ن.، جيرارد، س.، رانج بار، أ.، ساماك، أ.، بنزايار، ه.، شلايك، ج.، وراي، أ. (2026، 3 أكتوبر). ما الذي يجب أن يبقى إنسانيًا؟ إعادة النظر في تعليم الأعمال لعام 2030. فيزياء الأعمال. https://businessphysics.ai/what-must-remain-human-education-for-2030/

DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.23123642

تخيل طالبًا في كلية إدارة الأعمال في عام 2030. دعنا نسميها مايا. في صباح يوم الثلاثاء، تسأل نظامًا ذكيا عن تحليل السوق وتوقعات مالية وعرض لعملائها. بحلول الوقت الذي يبرد فيه قهوتها، تكون جميع هذه الخدمات قد تم إنجازها، وكلها تبدو احترافية.

ثم يطرح العميل سؤالاً واحداً: “لماذا افترضت نموًا بنسبة 12 بالمائة؟” وما إذا كانت مايا قادرة على الإجابة هو موضوع هذا المقال.

في عام 2030، قد تتبنى الذكاء الاصطناعي بشكل روتيني أساليب البحث في الأسواق، وتحليل البيانات، ووضع المقترحات، وبناء الحملات، وكتابة البرمجيات، والتوصية باتخاذ إجراءات معينة. وعندما تصبح هذه التقنيات متطورة، فإن الوقت الذي تستغرقه هذه العمليات يقلل من قدرة المعلمين وأصحاب العمل على معرفة الكثير عن الشخص الذي قدمها.

إن حجةنا هي أن التعليم في مجال الأعمال ينبغي أن يحمي عن قصد ستة قدرات إنسانية في طريق الوصول إلى عام 2030: المساءلة والرقابة، والتفكير المستقل وتحديد المشكلات، والأدلة والتحقق، والتواصل والبُعد الإنساني، والقدرة على العمل المهني والمرونة، والذكاء الاصطناعي والكفاءة التقنية. وكل هذه القدرات تعتمد على المعرفة في المجال وخبرة القيام بالعمل.

لماذا هؤلاء الستة؟ فالمهني يفعل أكثر من مجرد تقديم نتيجة مقبولة. فالمهني يفهم المشكلة، ويلاحظ عندما تبدو الإجابة خاطئة، ويقيّم الأدلة، ويتحدث مع الناس، ويقرر بناء على عدم اليقين، ويطلب المساعدة عند الحاجة، ويقبل المسؤولية عن ما يتبعه الأمر.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجعل الناس أفضل في كل هذه الأمور عندما يتم استخدامه بشكل صحيح. الهدف هو التكامل بين البشر والذكاء الاصطناعي، وهو ما يعني أن يساهم كل من البشر والذكاء الاصطناعي في ما يفهمه كل منهما بشكل أفضل. يجب أن يصبح الطلاب مستخدمين مهرة للذكاء الاصطناعي، ويحملون المعرفة والتقدير الكافيين لتوجيه ما ينتجه الذكاء الاصطناعي، والتدقيق فيه، والتحقق منه، وفي بعض الأحيان رفضه.

كم من الاستقلال كافي؟ يعتمد الأمر على المهمة. يجب ممارسة بعض المهارات دون استخدام الذكاء الاصطناعي، لأن هذه الممارسة تُعزز الكفاءة. يمكن تفويض مهام أخرى، شريطة أن يظل الطلاب على دراية بالمهام، ويقيّموا النتائج، ويتحملون المسؤولية عن القرارات.

في مختبر الفيزياء للأعمال والتحليلات الحاسوبية، وضعنا التحدي في إطار سؤال عملي واحد: ما الذي يجب تطويره بشكل جيد لدى الطالب لتمكين الذكاء الاصطناعي من توسيع نطاق القدرات البشرية مع الحفاظ على الحكم والمسؤولية والفعالية الذاتية للشخص؟

أجاب عليه ستة عشر عضواً في الفريق ووكلاء من الذكاء الاصطناعي. وتتضمن مجالات عملهم الذكاء الاصطناعي الوكلاء، وموثوقية الذكاء الاصطناعي، والإبداع، وريادة الأعمال، وإجراء الأبحاث السوقية، والتحليلات، والقيادة، والعلاقات العامة، والمحتوى، وإدارة المشاريع، والأمن السيبراني، والبرمجيات، وأتمتة التسويق، والمهارات الرقمية. وتظهر إجاباتهم في جميع أنحاء المقال، يتبعها أربعة مستويات من المسؤولية، إطار REACT (السبب، والأدلة، والمساءلة، والقيود، والتوفيق)، وعشرة توصيات.

منعطف الاعتماد

إن معرفة كيفية استخدام أداة الذكاء الاصطناعي هي الجزء السهل. وتتضمن محو الأمية في مجال الذكاء الاصطناعي أيضًا فهم ما يمكن لهذه الأنظمة فعله، والتواصل معها بشكل جيد، وتقييم نواتجها، وحماية المعلومات، والعمل مع وكلاء متزايدين الاستقلال، واستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول.

كل ذلك يعتمد على المعرفة التي يمتلكها الطالب بالفعل. يحتاج الطالب إلى بعض الأموال لمواجهة التحليلات المالية التي تُنتجها الذكاء الاصطناعي. ويحتاج الخريج إلى فهم القرار قبل أن يتحمل المسؤولية عنه. ويحتاج مدير يراقب وكالة ذكاء اصطناعي إلى أكثر من مجرد معرفة مكان الأزرار.

تُكتسب هذه المعرفة بطريقة بطيئة. يلتقي الطلاب بالمشاكل ويخطئون ويقارنوا البدائل ويحصلون على تعليقات، ويتعلمون تدريجياً التعرف على الأنماط والاستثناءات.

المشكلة هي هذه: يمكن للذكاء الاصطناعي إنجاز المهمة قبل أن يكتسب الطالب القدرة على القيام بها، ويخفي العمل النهائي هذه الفجوة.

الهدف هو الاستقلال في التقدير. يمكن للخريجين الاعتماد بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي كأداة مهنية، مع القدرة على تقييم جودة العمل الذي يساعده في إنتاجه، وملاءمته للظروف، وعواقبه.

سلامة التعلم من خلال التصميم

أسئلة تتعلق بسلامة التعلم من خلال التصميم: عندما يتم دمج الذكاء الاصطناعي في نشاط تعليمي، هل يظل لدى الطلاب فرص كافية لتطوير المهارات التي تهدف النشاط إلى تعليمها؟

خذ فكرة عن طالب يدرس التحليل المالي. إذا كان الهدف هو فهم كيفية تآزر الإيرادات والنفقات والرواتب والربحية، فإن إحالة كل المشكلة إلى الذكاء الاصطناعي يغفل الاعتبارات التي كان طالب الدراسة يمارسها. هذا مثل إرسال روبوت إلى صالة الألعاب الرياضية نيابة عن الطالب. بمجرد وجود الفهم، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل مجموعة بيانات أكبر بكثير يعد إعدادًا ممتازًا للعمل المهني.

لذلك، يعتمد الدور المناسب للذكاء الاصطناعي على الهدف التعليمي. وفي بعض الأحيان، يُعد العمل المستقل أساساً للقدرة. وفي أحيان أخرى، يُعد العمل مع الذكاء الاصطناعي القدرة. وتُجمع العديد من الأنشطة التجارية بين الاثنين.

يجب على الطلاب الذين يدخلون عالم العمل أن يحملوا معهم رد فعل مهني حول استخدام الذكاء الاصطناعي. قبل تفويض المهام، يجب عليهم أن يسألو عن سبب استخدام الذكاء الاصطناعي، وما يتم تفويضه، ومدى ضرورة أن تكون النتيجة دقيقة، وما سيحدث في حال كانت خاطئة، ومسؤولية من يقررها الإنسان.

توماس هوراما داو، مؤسس ومدير المختبر

يقترح توماس هوراما داو أنه ينبغي لتعليم الأعمال أن يجمع بين مساءلة الطلاب والتزام قوي بسلامة التعلم من خلال التصميم. يجب أن يظل الطلاب مسؤولين عن فهم المشكلة وتقييم الأدلة واستجواب النواتج التي تُنتجها الذكاء الاصطناعي واتخاذ القرارات وقبول المسؤولية عن العواقب. ومع ذلك، لا يمكن توقع أن تتطور هذه القدرات تلقائيًا ببساطة لأن الطلاب يستخدمون الذكاء الاصطناعي. يجب تصميم أنشطة التعلم بحيث لا يحل الذكاء الاصطناعي بشكل غير مقصود محل التفكير والممارسة والخطأ والتعليقات والخبرة التي يتم من خلالها تطوير القدرة على التقدير.

لذلك، يعني أمن التعلم من خلال التصميم تحديد ما يجب على الطلاب القيام به بأنفسهم، وما قد يوكلهوا إلى الذكاء الاصطناعي، وما لا يزال عليهم فهمه والتحقق منه والتحقق منه في نهاية المطاف. قد تختلف التوازن المناسب وفقًا لأهداف التعلم. في بعض الحالات، قد يحتاج الطلاب إلى أداء أجزاء مهمة من العمل بشكل مستقل قبل استخدام الذكاء الاصطناعي؛ وفي حالات أخرى، قد يكون هدف التعلم هو تعلم كيفية العمل بفعالية مع الذكاء الاصطناعي في حد ذاته. الهدف ليس إبعاد الطلاب عن الذكاء الاصطناعي، بل ضمان أن يمتد استخدامه إلى قدراتهم دون تقويض القدرات الإنسانية التي تهدف التعليم إلى تطويرها.

ستة قدرات يجب على الطلاب المحافظة عليها حتى عام 2030

إذا استطاعت الذكاء الاصطناعي أن تقوم بمزيد من العمل البصري، فإن البرامج التجارية لها مهمة واضحة: تحديد القدرات البشرية التي يجب على الطلاب الاستمرار في تطويرها على أي حال.

نرى ستة:

المساءلة والرقابة
التفكير المستقل وتحديد المشكلة
الأدلة والتحقق والتقييم النقدي
التعامل البشري والعلاقات الإنسانية
الوكالة المهنية والمرونة
الذكاء الاصطناعي والكفاءة التقنية

هذه الأهداف السبعة تتداخل، ويمكن لقرار تجاري واحد أن يستند إليها جميعها. كما أن لديها أساسًا مشتركًا: معرفة المجال والخبرة في تنفيذ العمل. هذا الأساس يمنح الطلاب شيئًا يُقارن به مع نتائج الذكاء الاصطناعي.

لدى الذكاء الاصطناعي أيضاً بصمات مادية

هناك أيضًا واقع أعم يجب على الطلاب فهمه. قد تبدو الذكاء الاصطناعي بشكل كبير رقميًا، لكن استخدامها يعتمد على البنية التحتية المادية التي تتطلب مساحة ومياه ووقود ومواد. قد يكون من الصعب تحديد تأثير أي استخدام فردي، ويمكن أن يكون لشبكات وأنظمة مختلفة آثار مختلفة جداً. لذا فإن النقطة التعليمية ليست أن على الطلاب تجنب الذكاء الاصطناعي، بل أن استخدامه لا ينبغي أن يكون بلا عواقب. كمحترفي الأعمال في المستقبل، يجب على الطلاب تطوير عادة التساؤل عما إذا كان استخدام الذكاء الاصطناعي مناسبًا للمهمة وما إذا كانت القيمة التي يوفرها تستحق الموارد والنتائج الأوسع المترتبة عليه.

من القدرات إلى المسؤوليات

توفّر هذه القدرات، إلى جانب الوعي بالنتائج الأوسع نطاقاً لاستخدام الذكاء الاصطناعي، أساساً لتحديد الكيفية التي ينبغي فيها توزيع المسؤولية بين الطالب والذكاء الاصطناعي.

1. المساءلة والرقابة: لا يزال هناك من يجب أن يوقع

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوصي، ويحسب، ويقارن، ويكتشف الأنماط، ويقوم بأعمال بأكملها دون مساعدة بشرية محدودة. ولا يمكن استدعاؤه إلى مكتب المدير عندما تحدث الأخطاء. لا يزال الشخص هو من يقرر كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي ويتحمل المسؤولية عن النتائج.

لذلك فإن الحكم الأول هو ما إذا كانت الذكاء الاصطناعي تندرج ضمن هذه المهمة أم لا. قد تحسن هذه الذكاء في مهمة واحدة، لكنها لن تضيف الكثير في أخرى. كما قد تثير مخاوف تتعلق بالسرية، وتضع معلومات غير كافية، أو تعقد دون داع، أو تفرض تفويضات لا ينبغي أن تحدث أبداً.

يجب أن يكون الإشراف متناسبًا مع المخاطر. استخدام الذكاء الاصطناعي لإقتراح عناوين العروض التقديمية لا يتطلب سوى القليل من التدقيق. استخدام المعلومات المالية التي تم إنشاؤها باستخدام الذكاء الاصطناعي في توصيات العملاء يتطلب قدرًا أكبر بكثير. قد تتطلب القرارات المتعلقة بالموظفين والعقود والعملاء والخصوصية أو الالتزامات المالية الكبرى أدلة مستقلة، ومساهمات متخصصة، وموافقة إنسانية صريحة.

إن الحكم السليم يتجاوز أيضًا الشاشة. تترتب على الأنظمة الرقمية عواقب مادية ومالية واجتماعية وبيئية. تعمل الذكاء الاصطناعي على مراكز البيانات والكهرباء وأنظمة التبريد والشبكات والأجهزة المصنّعة، وكلها تستخدم الأرض والطاقة والمياه والمواد بطرق تختلف باختلاف التصميم والموقع.

يمكن لطلاب إدارة الأعمال ترك مهنة الهندسة للمهندسين. ولكن عليهم أن يدركوا أن اختيار خدمة الذكاء الاصطناعي، وتوسيع سعة الحوسبة، أو استبدال الأجهزة، أو أتمتة عملية ما قد يؤثر على التكاليف والموظفين والعملاء والخصوصية والأمن واستخدام الطاقة والمواد والمجتمعات المحلية.

يشمل الحكم المهني التعرف على الآثار التي تستحق الاهتمام، وعندما تكون الخبرة المتخصصة مطلوبة.

يزداد الضغط مع تحول الذكاء الاصطناعي من تقديم الإجابات إلى اتخاذ الإجراءات. قد يقوم وكيل ذكي بالبحث عن عملاء محتملين، وتصنيف المرشحين، وكتابة الرسائل، وتحديد مواعيد المتابعة، وتحديث سجلات العملاء، وكل ذلك قبل الوجبة الرئيسية. ويجب على الطلاب تحديد السلطة التي يتمتع بها النظام، والمواضع التي يتطلب فيها الحصول على الموافقة، والوقت الذي يتولى فيه الإنسان زمام الأمور.

فيناي كومار، مستشار متقدم في مجال الذكاء الاصطناعي

يقترح فيني كوام أن يتعلم الطلاب كليهما، أي القرارات التي تتطلب موافقة بشرية وكيفية تحديد حدود مناسبة للوكالات الذكية بناءً على المخاطر. قد يكون للقرارات التي تنطوي على أفراد أو أموال أو خصوصية أو التزامات قانونية أو سمعة مؤسسية عواقب كبيرة بما يكفي لضرورة مراجعتها وتأكيدها من قبل البشر بشكل مفيد. ومع ذلك، لا ينبغي أن يعتمد الإشراف على قائمة ثابتة. يجب على الطلاب تقييم احتمالات ونتائج الفشل وموثوقية النظام والأدلة المتاحة، بالإضافة إلى تحديد حدود السلطة المناسبة، ومتطلبات الرصد، وقواعد التصعيد، ونقاط التدخل.

يقترح فيني إعادة قابلية التكرار كقاعدة توجيهية عملية. قبل تفويض أي عمل، ينبغي على الطلاب أن يسألوا عما سيحدث إذا أخطأت الذكاء الاصطناعي، وما إذا كان من الممكن عكس النتائج. قد يسمح العمل المنطقي المنعكس منخفض المخاطر بعزّ المزيد من الاستقلالية، بينما تتطلب الإجراءات الصعبة عكسها سيطرة إنسانية أقوى. كما يمكن تقسيم العمل المعقد إلى مهام أصغر يمكن التحكم فيها بوضوح، مع متطلبات واضحة ومستويات ضمانة ومستويات قبول. هذا يسمح للطلاب بتفويض العمل بفعالية دون منح وكيل الذكاء الاصطناعي سلطة لا داعي لها على العملية بأكملها.

القدرة الأساسية هي القدرة على التقييم الإشرافي. ويقترح فيني أن يتعلم طلاب إدارة الأعمال بشكل متزايد التفكير كمدراء ومخططي العمل المستند إلى الذكاء الاصطناعي: تحديد المشكلة، وتصميم المهام، ووضع المتطلبات ومعايير القبول، وقرار ما هي السلطة التي ينبغي أن يمتلكها وكيل الذكاء الاصطناعي، وتحديد ما هي الأدلة الكافية، ومعرفة متى يكون التدخل البشري ضرورياً. قد لا يحتاجون إلى الإشراف على كل خطوة يتخذها الذكاء الاصطناعي، لكن عليهم تصميم الظروف التي يعمل فيها وتقييم ما إذا كانت النتائج مقبولة. لا يعني تفويض التنفيذ تفويض المساءلة عن النتائج.

سيباستيان فافر، قياسات موثوقية الذكاء الاصطناعي

يقترح سيباستيان فافر أن يتعلم طلاب الأعمال كيفية فهم موثوقية الذكاء الاصطناعي باعتبارها متأثرة بالظروف والمسؤولية والقياس. ولا ينبغي تصنيف إخراج الذكاء الاصطناعي ببساطة على أنه “موثوق” أو “غير موثوق”. فإن مستوى الثقة التي يمكن أن يُمنحها بشكل معقول يعتمد على المهمة، والنتائج المحتملة للخطأ، وسلوك النظام الملاحظ في سياق استخدامه الفعلي. لذلك، ينبغي أن يختلف مستوى التحقق تبعاً لذلك. قد يتطلب إخراج منخفض التأثير قدراً ضئيلاً من التدقيق، بينما قد يتطلب إخراج يمكن أن يؤثر على قرار مالي أو تشغيلي أو قانوني أو عملاء مهم، تدقيقاً أقوى وربما مستقلًا.

يجب على الطلاب أيضًا تعلم كيفية التعرف على الدلائل التي تشير إلى أن ناتج الذكاء الاصطناعي يتطلب مزيدًا من التحقيق. قد تشير التناقضات وعدم الاستقرار في الاستجابات، وعدم كفاية الأدلة الداعمة، أو الانحرافات المعبرة عنها بشكل واضح عن السلوك المتوقع، إلى ضرورة التحقق من النتيجة بشكل أعمق، أو رفضها، أو إحالتها إلى فريق مراجعة إضافي. وبالتالي، فإن القدرة الأساسية لا تتمثل ببساطة في معرفة كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي، بل في معرفة كيفية تقييم مدى كفاية الأدلة الملاحظة للقرار المحدد الذي يتم اتخاذه.

2. التفكير المستقل ووضع الأطر: فكر أولاً، قم بتوجيه الأفكار لاحقًا

تُسهّل الذكاء الاصطناعي البدء في العمل الشاق. ويمكن للطالب الذي يواجه مشكلة غير مألوفة الحصول على إيضاحات وتفسيرات وخيارات وحلول مقترحة في غضون ثوانٍ.

هذه السرعة هي هدية وتهديد. بالنسبة لبعض أنشطة التعلم، ينبغي على الطلاب أولاً النظر إلى الوضع بأنفسهم، واختيار المعلومات ذات الصلة، والنظر في التفسيرات، واتخاذ موقف. قد تكون هذه النتيجة الأولى خاطئة. إن تشكيلها يمنح الطلاب نموذجًا ذهنيًا يمكن للذكاء الاصطناعي بعد ذلك تحديه أو تحسينه أو إبطاله.

إن صياغة المشكلة هي مهارة تجارية بحد ذاتها. يرى المدير أن مبيعات الشركة آخذة في الانخفاض. وتظهر الأرقام أن الأمر يحدث، لكنه يبتعد عن شرح السبب. قد يكون السعر أو المنافسة أو تفضيلات العملاء أو التوزيع أو جودة المنتج أو الاقتصاد أو عدة عوامل من هذه العوامل هي المسؤولة. اسأل الذكاء الاصطناعي عن حل قبل تحديد المشكلة، وقد يكون النتيجة إجابة فعالة للغاية على سؤال خاطئ.

المعرفة الأساسية تساعد أيضًا الطلاب على ملاحظة وجود شيء غير صحيح. تبدو هامش الربح المتوقع مرتفعًا جدًا. يغفل جدول المشروع عن الاعتماديات الواضحة. تُظهر تقديرات السوق حجمًا أكبر مما هو متوقع من السكان. تتعارض توصية التسويق مع ما هو معروف عن العميل.

يحتاج الطلاب إلى معرفة كافية لتشعرون بهذه الاحتكاك. تعمل المعرفة الأساسية كجهاز كشف الدخان: تكون هادئة معظم الوقت، وتكون قيمة للغاية عندما تنطلق إشارة الإنذار.

كما أن قرارات الأعمال تعتمد على السياق. فالإرشادات قد تكون معقولة تقنيا ولا تزال غير مناسبة للظروف التي سيتم استخدامها فيها. فالتكاليف واللوائح والشبكات الأساسية وتوقعات العملاء وثقافة المنظمة والظروف البيئية والخبرات المتاحة يمكن أن تتغير جميعها مما يجعل الخيار الذي يتبعه منطقياً.

على سبيل المثال، قد يوصي نظام ذكي بتكنولوجيا معينة لأنه يوفر أقل تكلفة تشغيلية. ثم قد يكتشف المدير أن ذلك يمثل خطرًا أكبر على الخصوصية، ويؤدي إلى زيادة الاعتماد على موردٍ معيّن، أو يتطلب بنية تحتية تفتقر إليها المؤسسة، أو يسبب تكاليف تظهر لاحقًا فقط. تكون التوصية دقيقة بالنسبة للمتغيرات المضمنة في التحليل، غير كاملة كقرار تجاري.

لذلك يحتاج الطلاب إلى فهم كافٍ للافتراضات والسياق لتحديد ما إذا كانت توصية الذكاء الاصطناعي تناسب الواقع.

يجب عليهم أيضًا التفكير على نطاق الزمن. تتميز خيارات التكنولوجيا بسلسلة دورات حياة: يتم اختيار الأنظمة وتنفيذها وتشغيلها ومراقبتها وصيانتها وتحديثها وأخيراً استبدالها. قد تسبب خيار يبدو أرخص في البداية تكاليف أكبر أو اعتماداً على عوامل خارجية أو مخاطر لاحقاً. بحلول عام 2030، يجب أن يكون التفكير في دورة الحياة جزءاً من عملية اتخاذ القرارات التجارية المتعلقة بالتكنولوجيا.

ثم هناك الإبداع. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يولد خمسين فكرة في الوقت الذي يستغرقه قراءة واحدة. هذا الكم الهائل يزيد من قيمة معرفة ما هي الأفكار التي تستحق الاهتمام، ولماذا تهم، وكيف يمكن تحسينها، وكيف يمكن إقناع الآخرين بأنها تستحق المحاولة.

آن لوكويل، الابتكار والإبداع

تقترح آن لوكويل أن على الطلاب الاستمرار في تطوير إبداعاتهم الخاصة حتى عندما تكون قدرة الذكاء الاصطناعي على توليد أعداد كبيرة من الأفكار متوفرة حالياً. إن العملية الإبداعية نفسها مهمة. إن توليد الأفكار، واستكشاف اتجاهات مختلفة، وإجراء أخطاء، والبدء من جديد، وتكوين روابط، وتطوير مفهوم أولي، كلها توفر للطلاب تجارب تُعزز تدريجياً قدرتهم على التعرف على الأصالة والصلة والإمكانات. دون قدر كافٍ من الخبرة في إنشاء الأفكار من أجلهم، قد يواجه الطلاب صعوبة في التمييز بين فكرة واعدة حقاً وأخرى تبدو مجردًا مثيرة للاهتمام في البداية.

ومع ذلك، مع تحسن قدرات الذكاء الاصطناعي، تتغير التحديات الإبداعية أيضًا. ويحتاج الطلاب بشكل متزايد إلى ممارسة حكمهم الإبداعي بشأن الإمكانيات التي يتيحها الذكاء الاصطناعي. ويجب عليهم أن يكونوا قادرين على تحديد الأفكار التي تستحق التطوير، وشرح سبب إمكانية تطبيقها في سياق معين، وتكييفها، وتحويلها، والوصول إلى آفاق أبعد من الاقتراح الأولي. ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يوسع نطاق الاستكشاف ويقدم إمكانيات لم يكن الطلاب قد فكروا فيها من قبل، لكن على الطلاب أن يقرروا الاختيارات وأن يكونوا قادرين على شرح قراراتهم الإبداعية والدفاع عنها.

لذلك، فإن الهدف بالنسبة إلى آن ليس استبدال العملية الإبداعية بالذكاء الاصطناعي، بل دمج الذكاء الاصطناعي في تلك العملية دون فقدان التجارب التي من خلالها تتطور الإبداع والحكم. ويجب على الطلاب تعلم استخدام الذكاء الاصطناعي كأداة إبداعية إضافية مع الاستمرار في توليد الأفكار واستكشافها واختيارها وتطويرها والدفاع عنها. وفي هذا الإطار، فإن الإبداع المستقل والإبداع المدعوم بالذكاء الاصطناعي يكملان بعضهما البعض: فالخبرة تُطور الحكم الإبداعي الذي يسمح للطلاب باستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل مفيد.

يثير تنظيم المشاريع أسئلة مماثلة. يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأسواق، وتحليل المنافسين، وبناء نماذج أعمال، وإعداد التوقعات، وصياغة خطة العمل. أما الحكم الاستثماري فينمو في مكان آخر: فهو مراقبة العملاء، واختبار الافتراضات، والتعايش مع عدم اليقين، والتعافي من الأخطاء، والقرار بشأن ما إذا كانت الأدلة غير الكاملة كافية لاتخاذ الإجراءات.

الدكتورة بنافش بيروفيان، الذكاء الاصطناعي والسلوك المبتكر والابتكار

ترى الدكتورة بنافش بيروفيان أن مهارة الذكاء الاصطناعي والقدرة على التفكير المبدع تكمِّل بعضها البعض. إذ يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد الطلاب على استكشاف الأفكار وتسريع التجارب، في حين أن الخبرة المباشرة مع العملاء والشكوك والفشل لا تزال ضرورية لتنمية القدرة على التعاطف والمرونة والقرار السليم. ويجب على الطلاب تعلم كيفية تفسير الأدلة، والتكيف عند إثبات صحة الافتراضات، والقرار بشأن الخطوات التالية.

3. الأدلة والتحقق والتقييم النقدي: جعل الأصوات تبدو سليمة أمر سهل

عندما تصبح الإجابات رخيصة التكلفة، تصبح التقييم مهارة قيمة. يمكن للذكاء الاصطناعي التحليلي أن يبدو واضحًا ومطمئنًا ومقنعًا حتى عندما تكون المعلومات الأساسية ضعيفة أو غير كاملة أو خاطئة.

يجب أن يكون الفحص عملية عملية ومتناسبة مع القرار. قد يتطلب اقتراح من نوع "تفكير جماعي" قليلًا من التحقق. يجب تعقب الإحصاءات المستخدمة في تقرير عام عن مصدر موثوق به. قد تتطلب التوصية التي تتضمن التزامًا ماليًا كبيرًا عدة أشكال من الأدلة والتقييمات المهنية.

يجب على الطلاب أيضًا فهم أن المصادر لها أغراض مختلفة. قد تُظهر إعلان شركة كيفية توجيه المنتج نحو السوق، لكنها ليست دليلاً قوياً على الادعاء المستقل حول فعاليته. قد تكشف دراسة استقصائية للعملاء عن المواقف لدى المستجيبين، لكن فائدتها تعتمد على الطريقة التي تم بها اختيار هؤلاء المستجيبين. قد يوفر دراسة بحثية أدلة قوية، لكنها لا تزال تنطوي على قيود هامة.

يمكن للذكاء الاصطناعي تلخيص هذه المصادر، لكن على الطالب أن يقرر بنفسه ما تعنيه وما الوزن الذي تستحقه.

كما أن السياق يؤثر في قيمة الأدلة. قد لا تنطبق النتائج المستقاة من منظمة أو سوق أو بلد أو مجموعة سكانية واحدة مباشرة على أخرى. ويجب على الطلاب النظر في ما إذا كانت الأدلة المستخدمة من قبل نظام ذكاء اصطناعي تنطبق بالفعل على القرار الذي يتم اتخاذه.

تُظهر الأبحاث السوقية هذه النقطة بوضوح. يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة كميات كبيرة من المعلومات وإنتاج وصف متماسك للسوق. ومع ذلك، لا يزال التحليل جيدًا فقط بقدر جودة المعلومات الأساسية ووجاهتها وعمرها وتمثيلها.

الدكتور أحمد حجازي، أبحاث السوق

يقترح الدكتور أحمد حجاز أن على طلاب الأعمال أن يكونوا قادرين على إجراء الخطوات الأساسية لأبحاث السوق بأنفسهم قبل الاعتماد بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي. ويجب عليهم أن يكونوا قادرين على صياغة سؤال بحثي مفيد، واختيار وتقديم شرح لنهج أخذ العينات المناسب، والتعرف على التحيز المحتمل، وتصميم مسح واضح، وإجراء مقابلة فعالة، وتحليل المعلومات المجمعة، ووضع توصية مدعومة بالأدلة.

يمكن بعد ذلك استخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع البحث وتنظيم المعلومات وتحديد الأنماط ودعم التحليل. ومع ذلك، يجب على الطلاب أن يظلوا مسؤولين عن التحقق من جودة البحث الذي يكمن وراء النتيجة. قبل قبول رؤية مولدة من الذكاء الاصطناعي، يجب أن يتمكنوا من طرح الأسئلة التالية: هل تم طرح السؤال الصحيح؟ هل كانت العينة مناسبة؟ هل كانت الأسئلة مصممة بشكل جيد؟ هل الأدلة قوية بما يكفي، وهل يتبع الاستنتاج بالفعل نتيجة ذلك؟ توفر هذه المهارات البحثية العملية للطلاب الأساس اللازم لتقييم ما إذا كان يمكن الوثوق بالرؤية المولدة من الذكاء الاصطناعي واستخدامها في اتخاذ قرار تجاري.

إن التحليل الكمي يثير تحدياً آخر. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل مجموعات البيانات، وتحديد الأنماط، وإعداد الرسوم البيانية، وتقديم توصيات بشأن الإجراءات. يمكن للطلاب ترك العديد من العمليات الحسابية للآلة. إلا أنهم لا يزالون بحاجة إلى فهم كمي كافٍ لتحديد النتائج غير المعقولة.

تُثير تحليلٌ يدّعي أن 140 بالمائة من العملاء المستطلعين يفضلون منتجًا، إثارة كل التساؤلات. معظم الأخطاء أقل حدةً. تُقرأ العلاقة كسبب. تُعامل العينة المتوسطة على أنها تمثل السوق بأكمله.

مارتن بيريزاغا، البيانات الضخمة وتحليلات الأعمال

يقترح مارتن بيريزاغا أن يتعلم طلاب الأعمال مهارة المعرفة بالبيانات بشكل أساسي كقدرة اتخاذ القرارات. ويحتاجون إلى قدر كافٍ من المعرفة الإحصائية والذكاء الاصطناعي لفهم المعلومات التي يعملون عليها، والتدقيق في الافتراضات، والتعرف على المشكلات المتعلقة بجودة البيانات، وتقييم مدى مصداقية التحليلات التي يتم إنتاجها باستخدام الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن المعرفة الفنية وحدها ليست كافية. يحتاج الطلاب أيضًا إلى معرفة أعمال محددة لفهم معنى البيانات في سياقها وما إذا كانت النتائج ذات صلة فعلًا بالمشكلة المعروضة.

مع تقدم الذكاء الاصطناعي في أداء المزيد من العمليات التحليلية، ينبغي على الطلاب أن يصبحوا قادرين بشكل خاص على تفسير النتائج، وبناء قصة ذات معنى من البيانات، والتعبير عن تلك القصة بوضوح، وتحديد الإجراءات التي ينبغي اتخاذها بعد ذلك. وبالتالي، فإن الهدف هو الجمع بين المعرفة الإحصائية ومهارات الذكاء الاصطناعي وفهم الأعمال التجارية وتخيل البيانات واتخاذ القرارات البشرية. قد يزداد قدرة الذكاء الاصطناعي على تقديم التحليلات، لكن على المهنيين في مجال الأعمال التجارية أن يقرروا ما تعنيه تلك التحليلات وما ينبغي فعله بها.

4. التواصل والعلاقات الإنسانية: الأعمال لا تزال تعتمد على الناس

لا يزال العمل نشاطًا اجتماعيًا. تعمل المنظمات على يد أشخاص يختلفون في رؤيتهم للمواقف، ويريدون أشياءً مختلفة، ويفتقدون الفهم المتبادل، ويتفاوضون، ويتعاونون، ويبنون الثقة، وفي بعض الأحيان يفقدونها.

تُعد الذكاء الاصطناعي شريكًا مفيدًا في التدريبات. يمكنها تحسين الرسالة، وتوليد محاكاة لحديث المبيعات، والتنبؤ بالمواقف المعارضة، أو دعم ممارسة التفاوض. ثم تبدأ الجلسة الحقيقية. لا يزال على الخريجين شرح القرارات والدفاع عنها بعباراتهم الخاصة، والاستماع بعناية، والتصدي للمسألة التي لم يتوقعها أحد، وقراءة الأجواء، والتكيف.

من الصعب كتابة هذه القدرات بسبب أن التفاعلات البشرية تحمل تاريخًا وعواطف ومصداقية وثقافة وقوة وثقة.

التوجيه يوضح النقطة. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد المدير في تحليل معلومات الأداء، وإعداد التغذية المرتدة، ومقارنة التدخلات، أو تحديد أنماط تنظيمية. لا يزال المدير مطالبًا بفهم الأشخاص المعنيين وقبول المسؤولية عن كيفية إيصال القرارات وتنفيذها.

فيفيان بول، الإدارة والقيادة

تقترح فيفيان بول أن على طلاب الأعمال المحافظة على الحكم الإنساني الذي يأتي من الخبرة والتعرف على الأمور من خلال الملاحظة والتفاعل المباشر مع الناس. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل مؤشرات الأعمال وتقديم توصيات بناءً على المعلومات المتاحة وأنماط الماضي، لكن في بعض الأحيان يحتاج القادة إلى التعرف على الظروف التي لا تتوافق مع هذه الأنماط. يمكن للخبرة أن تُنشئ نوعًا من الإدراك الحكيم أو “الاحساس الجويدي” الذي يساعد القائد على اكتشاف شيء قد لا تكتسبه المؤشرات الرسمية بالكامل. لذلك يجب على الطلاب تعلم كيفية استخدام الأدلة والتوصيات المقدمة من الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على الثقة والمسؤولية لتقييمها عند أن تختلف ملاحظاتهم وفهمهم للوضع عن النقطة التي تصل إليها ملاحظات الآخرين.

إن القيادة تجعل هذا الأمر بالغ الأهمية، لأن البشر أكثر تعقيدًا من النماذج المستخدمة لوصفهم. يمكن أن تساعد أطر الشخصية والفئات السلوكية في تنظيم المعلومات، لكنها لا تستطيع أن تلتقط بشكل كامل شخصًا ما أو أن تتنبأ بكيفية استجابته في كل موقف. لذلك، يجب على القادة المستقبليين الاستمرار في تطوير القدرة على الاستماع، ومراقبة الإشارات غير اللفظية، وفهم السياق، وبناء العلاقات، والتكيف في نهجهم مع الشخص الموجود أمامهم. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تقدير القيادة، لكن الطلاب لا يزالون بحاجة إلى تطوير الفهم والخبرة البشرية اللازمة لممارسة هذا التقدير بأنفسهم.

تصبح الاتصالات الأكثر حساسية خلال الانتقادات العامة أو الأزمات. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يصنع بيانًا نظيفًا في ثوانٍ معدودة. قرار إرسالها هو قرار إنساني: ما ينبغي للمنظمة قوله، وما يمكنها تأكيده، وما المسؤولية التي ينبغي أن تتحملها، وكيف سيقرأ جمهور مختلف الرسالة، وما إذا كان من الحكمة التحدث فورًا.

ليندون جونسون، الاتصالات العامة ودراسات الإعلام

يقترح ليندون جونسون أن التواصل الفعال تحت الضغط يبدأ من معرفة الحقيقة والتواصل بها دون التنازل. وفي بيئة يمكن فيها للمنظمات استخدام الذكاء الاصطناعي لإنتاج رسائل مقنعة وتعديلها وتوزيعها بسرعة، يجب على الطلاب تعلم التمييز بين إدارة الرسالة وتعميم واقع الوضع. قبل اتخاذ قرار بشأن ما يجب قوله، ينبغي عليهم تحديد ما هو معروف وما يمكن دعمها بالأدلة وما لا يزال غير مؤكد، والمسؤولية التي ينبغي على المنظمة الاعتراف بها.

لذلك ينبغي على الطلاب أن يتعلموا السؤال: ما الذي نعرفه بالفعل؟ وما هي الأدلة التي تؤيده؟ وما هي الأمور التي لا نتوصل إليها إلى أدلة؟ هل نُحاول إيصال الواقع كما هو أم أننا نحاول فقط تشكيل كيفية رؤيته؟ يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في إعداد وتقييم الرسائل، لكنه لا ينبغي أن يصبح وسيلة لتحل محل الحقائق غير المريحة برسائل أكثر سهولة. يتخذ أصحاب المصلحة قرارات بناءً على المعلومات التي يتلقونها، وعندما تختلف الرسائل عن الواقع، قد يتضرر الثقة والسمعة.

تغير محتوى توليه الذكاء الاصطناعي أيضًا معنى المؤلف. النصوص والصور والعروض التقديمية المهنية كانت تُشير إلى أن الشخص الذي وراءها يفهم الموضوع. لكن هذه العلاقة أصبحت الآن أضعف بكثير.

يجب على الطلاب تقييم العمل قبل إدراج أسمائهم أو أسم مؤسستهم عليه. أصبح كتابة المؤلفات الآن من مسؤولية المحرر ومسؤولية المالك.

ناومي تسيير، المحتوى المستمد من الذكاء الاصطناعي

تقترح نائومي تسيير أن يحتاج الطلاب إلى القدرة الكافية على إنشاء محتوى بشكل مستقل، بالإضافة إلى القدرة على التمييز بين الجودة والتمييز التحريري لتقييم ما تنتجه الذكاء الاصطناعي. مع تزايد قدرة الذكاء الاصطناعي على إنتاج مواد متقنة وذات مظهر احترافي، يصبح المظهر وحده مؤشرًا ضعيفًا للجودة. يجب أن يكون الطلاب قادرين على تحديد ما إذا كان المحتوى دقيقًا ومناسبًا ومفيدًا ومناسبًا لعامه ومجوعه المستهدف. ولكي يتم ذلك، يجب أن يكون لدى الطلاب المعرفة الكافية والتفكير النقدي لتحديد الأخطاء والأساليب التفكيرية الضعيفة والمواقف غير المناسبة، أو المشكلات الأخرى التي قد تكون مخبأة خلف عرض مقنع.

كما تؤكد نائومي على أن الذكاء الاصطناعي لا يزيل المسؤولية البشرية من عملية الإنشاء. لا يزال الناس هم الذين يقررون ما الذي سيسألوه الذكاء الاصطناعي، وما هو السياق الذي سيتم توفيره، والنتيجة التي سيتم اختيارها، وكيفية تعديلها، وفي نهاية المطاف ما إذا كان ينبغي استخدامه أم لا. لذلك، قبل ربط اسمهم أو اسم منظمتهم بإنتاج تم إنشاؤه باستخدام الذكاء الاصطناعي، ينبغي على الطلاب أن يكونوا قادرين على تقييم المحتوى، وتوضيح وتقديم حججهم الداعية إلى النتيجة النهائية، وقبول المسؤولية عن عواقبها. ولا يكمن القدرة الأساسية في مجرد معرفة كيفية إنشاء المحتوى باستخدام الذكاء الاصطناعي، بل في تطوير القدرة على الحكم على الوقت المناسب للاعتماد عليه، والوقت المناسب للشك فيه، والوقت الذي لا ينبغي فيه استخدام نواتجه على الإطلاق.

5. الوكالة المهنية والمرونة: ماذا يحدث عندما لا يعمل الذكاء الاصطناعي؟

في بعض الأحيان لا تستطيع الذكاء الاصطناعي تقديم الإجابة. قد تكون غير متوفرة، أو محظورة للعمل السري، أو متناقضة مع نفسها، أو غير مناسبة للظروف التي تتطلب خبرة متخصصة. يحتاج الطلاب إلى قدرة مستقلة كافية لمواصلة العمل على أي حال.

لذلك يحتاج الخريجون إلى قدرة مهنية كافية. يجب أن يكونوا قادرين على تنظيم مشكلة تجارية أساسية، والتواصل بوضوح، وإجراء حسابات معقولة، وتفسير المعلومات، وصياغة حكم أول، وتحديد الخطوة التالية المناسبة.

تتطلب الوكالة المهنية أيضاً التواضع الفكري. يمكن للذكاء الاصطناعي شرح موضوع غير مألوف بشكل واضح بحيث يشعر الناس أنه يفهمه بشكل أفضل بكثير مما يفهمه. ويجب على الطلاب أن يعرفوا أين تنتهي معرفتهم ومتى يلجؤون إلى محاسب أو محام أو متخصص في أمن المعلومات أو مهندس أو مدير أو أي مهني آخر مؤهل. وهذا الأمر يتسم بأهمية أكبر مع قيام المديرين باتخاذ قرارات بشأن التقنيات التي يستخدمونها والتي لا يمكنهم أبداً تصميمها بأنفسهم.

يقوم إدارة المشاريع بتطبيق نفس المبدأ. يمكن للذكاء الاصطناعي إعداد الجداول الزمنية، وتقييم عبء العمل، وتحديد المخاطر، ومراقبة التقدم. ثم يواجه المشروع الواقع: تتغير المتطلبات، وتتضاءل الموارد، وتتضارب الأولويات، وتتداخل المسؤوليات، ويختلف الرأي بين الأفراد. ويجب على مدير المشروع الاستجابة عندما لا يتوافق الوضع مع الخطة.

كريستين جيرارد، علوم الحاسوب وإدارة المشاريع

تقترح كريستين جيرارد أن القيادة التكيفية في إدارة المشاريع تعتمد على أساس من المعرفة والخبرة. يجب على الطلاب فهم الأساسيات لإدارة المشاريع، بما في ذلك الأولويات والتعارضات والموارد والمخاطر، قبل أن يتمكنوا من اتخاذ قرارات سليمة عندما تتغير الظروف. كما يحتاجون إلى فرص لتطبيق هذه الأساسيات بأنفسهم. وتتطور الخبرة من خلال العمل، وتواجه المشكلات، وتتخذ القرارات، وترى العواقب. مع مرور الوقت، يساهم هذا المزيج من المعرفة والخبرة في الحكم المطلوب للاستجابة بشكل فعال عندما لا يتبع المشروع المشروع.

وتصف هذه العلاقة بأنها هرم: تشكل الأسس الأساس، وتستند الخبرة عليها، وتتطور الحكمية من كلا الجانبين، وتتواجد الجيل والتوليف المدعومين بالذكاء الاصطناعي في القمة. يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز ما يمكنه أن ينجزه مدير مشروع قادر، لكن الطلاب لا يزالون بحاجة إلى المعرفة والخبرة الأساسية لتقييم ما يقترحه الذكاء الاصطناعي، والتعرف على الأوقات التي لا يزال فيها الخطة لا تتماشى مع الواقع، والقرار بشأن ما يجب فعله بعد ذلك. وهذا يرتبط أيضًا بشكل مباشر بـ REACT: يعتمد الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي في نهاية المطاف على الحكم الإنساني الذي ساعد التعليم والخبرة على تطويره.

توفر أمن المعلومات مثالاً آخر. لن يصبح معظم خريجي الأعمال متخصصين في مجال أمن المعلومات، لكنهم سيقررون بشأن البيانات والوصول والخصوصية والموردين والنظم والعملاء والموظفين. يساعد الحكم الأساسي في مجال أمن المعلومات المديرين على التعرف على الأوقات التي تتسبب فيها تلك القرارات في مخاطر تستحق اهتمام متخصص.

الدكتور أمين رانج بار، تصميم البرمجيات والأمن السيبراني

يقترح الدكتور أمين رانج بار أن يجب على كل خريج إدارة الأعمال أن يفهم أساسيات الأمن السيبراني، لأن قرارات الأمن تبدأ قبل فترة طويلة من ظهور المشكلة التقنية. ويجب على الطلاب فهم المبادئ الأساسية مثل التحكم في الوصول والتحقق من الهوية وحماية الخصوصية وحماية البيانات والتعامل الآمن للمعلومات والضعف الشائع بما يكفي لكي يتسنى لهم التعرف على الأوقات التي يسبب فيها عملية أو منتج أو تقنية مقترحة مخاطر غير ضرورية. وتكتسب هذه المعرفة أهمية متزايدة تتجاوز نطاق الأدوار التقنية، حيث يمكن أن يكون لقرارات الأعمال المتعلقة بالعملاء والموظفين والبيانات والبرمجيات والموردين وأنظمة الذكاء الاصطناعي عواقب أمنية.

كما يؤكد أمين على أن العديد من نقاط الضعف تنشأ أثناء التصميم، حيث قد يتم تجاهل الآثار الأمنية لأن الأشخاص الذين يتخذون القرارات في المراحل الأولى يفتقرون إلى المعرفة الأمنية الكافية. يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم المساعدة في التحليل التقني، وتحديد نقاط الضعف، وتقديم توصيات بشأن التدابير الاحتياطية، لكن على المهنيين في مجال الأعمال أن يكونوا على دراية كافية لتقديم أسئلة أمنية منذ البداية. عليهم أن يكونوا قادرين على التعرف على الحالات التي قد تعرض الأشخاص أو المعلومات أو الأنظمة للخطر، وإدراج الاعتبارات الأمنية في تصميم الحلول، ومعرفة متى يكون الاستعانة بالخبرة الفنية مطلوبة. لذلك يصبح أمن المعلومات جزءًا من عملية اتخاذ القرارات في مجال الأعمال: يجب النظر إلى أمن المعلومات عند تصميم النظام أو العملية، وليس بعد حدوث المشكلة فقط.

تتضمن المرونة المهنية أيضًا القدرة على الاستمرار في التعلم. يمكن للذكاء الاصطناعي شرح المفاهيم الصعبة، وتقديم ردود فعل فورية، ودعم الممارسة المتكررة. لا يزال على المعلمين حماية الجهد المنتج، لأن استرجاع المعرفة، ومحاولة الحل، وإصدار خطأ، وإعادة النظر في الفكرة جميعها تعزز الفهم الدائم.

6. الذكاء الاصطناعي والكفاءة التقنية: معرفة ما يوجد في الجزء الداخلي من الجهاز

تصف الخمسة أولويات الأولى ما يضفيه الشخص على العمل. وتتناول النقطة السادسة التكنولوجيا نفسها. ويورد إطار مهارات التكامل البشري والذكاء الاصطناعي الذي وضعته شركة Business Physics قائمة بالمهارات العملية اللازمة للعمل مع الذكاء الاصطناعي: تحديد ما إذا كان ينبغي استخدام الذكاء الاصطناعي، واختيار المعلومات وإعدادها، والتواصل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي، وفحص النواتج، والحفاظ على سلطة القرار، وتفسير البيانات، وتحويل المعلومات إلى قرارات، وتنظيم استخدام الذكاء الاصطناعي، ومواصلة التعلم.

كل من هذه المهارات يتطلب فهمًا جيدًا للتكنولوجيا بما يكفي لتمكين اتخاذ قرارات مستنيرة.

تتطلب عملية اتخاذ القرار بشأن استخدام الذكاء الاصطناعي تقييمًا قبل اختيار الأداة. ويتطلب فحص النتيجة معرفة كافية لتحديد نقاط الضعف. والحفاظ على سلطة القرار يتطلب فهمًا كافيًا لاتخاذ القرار أو الدفاع عنه. وتتطلب عملية تفسير البيانات سياقًا تجاريًا. وتتطلب إدارة الذكاء الاصطناعي وعيًا بالعواقب والحدود والمسؤولية.

يمكن لطلاب الدراسات العليا في مجال الأعمال الاستغناء عن مهندسي الذكاء الاصطناعي لصالح المتخصصين. يجب أن يكون لديهم فهم كافٍ للنماذج والأدوات والبنية التحتية والقيود حتى يتمكنوا من اختيارها واستخدامها بشكل صحيح.

أبوبكر ساماك، نماذج وأدوات الذكاء الاصطناعي

يقترح أبو بكر سامكي أن خريجي الأعمال بحاجة إلى فهم عملي لنماذج الذكاء الاصطناعي، فضلاً عن القدرة على تحديد متى وكيف ينبغي استخدامها. لا يحتاج الطلاب إلى أن يصبحوا مهندسي الذكاء الاصطناعي، لكن عليهم أن يفهموا أن أنظمة الذكاء الاصطناعي المختلفة مصممة لأغراض مختلفة، وتعتمد على أنواع مختلفة من البيانات والنهج، ولديها قدرات ومحدوديات مختلفة. يجب أن يساعدهم هذا الأساس على الاعتراف بأن اختيار أداة الذكاء الاصطناعي ليس مجرد مسألة اختيار النظام الأقوى أو الأكثر ملاءمة.

في الوقت نفسه، يجب على الطلاب تطوير قدراتهم في مجال تقييم خيارات الذكاء الاصطناعي بدءًا من المشكلة التجارية بدلاً من التكنولوجيا. عليهم أن يكونوا قادرين على تحديد ما إذا كان الذكاء الاصطناعي مناسبًا للعمل المطلوب، وما هي القدرات التي تحتاج إليها بالفعل، وأي نوع من الأنظمة مناسب، وما هي القيود أو المخاطر التي يجب النظر فيها. كما عليهم أن يدركوا الحالات التي لا ينبغي فيها استخدام الذكاء الاصطناعي، أو التي تتطلب التحقق الإضافي لنتائجه. الهدف ليس معرفة كل نموذج ذكاء اصطناعي، بل فهم الذكاء الاصطناعي بشكل جيد بما يكفي لتحديد استخدامه بشكل استراتيجي، واستكشاف أوجه قصوره، واتخاذ قرارات مستنيرة بشأن الوقت الذي يكون فيه استخدام أداة أخرى أو حكم بشري أكثر ملائمة.

إن تطوير البرمجيات يثير مشكلة مماثلة. مع قدرة الذكاء الاصطناعي على إنتاج برمجيات بشكل متزايد، قد يبتعد المهنيون التجاريون عن التركيز على الجوانب التقنية. لا يزالون بحاجة إلى فهم كاف للتواصل حول المتطلبات، والتعرف على المخاطر، والتشكيك في الافتراضات، والعمل بفعالية مع المتخصصين التقنيين.

حيم بنزايار، تطوير برمجيات الذكاء الاصطناعي

يقترح هيثم بنزائر أن يحصل خريجو الأعمال على مهارات كافية في البرمجيات حتى يتمكنوا من المشاركة بفعالية في قرارات التكنولوجيا دون الحاجة إلى أن يصبحوا مطوري برامج. عليهم أن يفهموا المفاهيم الأساسية مثل المتطلبات والبيانات والاختبارات والأمان والتكامل والهندسة المعمارية والصيانة بشكل جيد بما يكفي لتقديم أسئلة مفيدة وفهم عواقب الخيارات التقنية. ويربط هذا بالفكرة المتعلقة باللغة الشاملة: يحتاج المهنيون في مجال الأعمال والتقنية إلى لغة مشتركة حتى يتمكنوا من فهم المشكلة نفسها والتواصل بفعالية حول ما يتم بناؤه.

ينبغي أن يوفر هذا الأساس التقني الدعم للقرار في مجال الأعمال والحوكمة. ينبغي على الطلاب أن يكونوا قادرين على التساؤل عما إذا كان النظام يحل المشكلة الصحيحة، وما إذا كانت متطلباته تعكس الاحتياجات التجارية الفعلية، وما هي المخاطر والتوازن التي ينطوي عليها، وما إذا كان الحل سيظل آمناً ويمكن تصميمه وتوسيع نطاقه، ومستداماً من الناحية الاقتصادية. لا يحتاجون إلى اتخاذ كل القرارات التقنية بأنفسهم، بل يحتاجون إلى فهم كافٍ لتحديد الوقت الذي يكون فيه القرار ذا أهمية، وعندما تكون الخبرة المتخصصة مطلوبة.

تُعزّز الذكاء الاصطناعي هذه القدرة، لا تقلل منها. مع قدرة الذكاء الاصطناعي على إنشاء التعليمات البرمجية والنموذجات والهياكل التقنية والتوصيات الفنية بناءً على تعليمات اللغة الطبيعية، قد يصبح المتخصصون في مجال الأعمال أكثر مشاركةً بشكل مباشر في إنشاء التكنولوجيا. لذا، يحتاجون إلى فهم أساسي كافٍ لكي يتساءلوا عن الحلول التي تُنتجها الذكاء الاصطناعي بدلاً من قبولها ببساطة. القدرة الأساسية هي القدرة على ربط احتياجات العمل بما تفعله التكنولوجيا بالفعل، والقيام بالاستفسار والتقييم والعمل بفعالية مع كل من الأشخاص وأنظمة الذكاء الاصطناعي التي تُنتجها.

التسويق هو مثال آخر. يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة استهداف الجمهور وإنتاج المحتوى وتخصيص المحتوى وتحسين الحملات وأجزاء من رحلة العميل. ويشمل حكم التسويق تحديد ما ينبغي أتمتة، وكيفية مراقبة القرارات التي يتم اتخاذها أوتوماتيكياً، وأماكن استمرار فائدة الفهم البشري للعملاء.

جون شلايش، الذكاء الاصطناعي وأتمتة التسويق

يقترح جون شلايچ أن الطلاب يحتاجون إلى أساسيات قوية في التسويق بالإضافة إلى القدرة على التقدير لاتخاذ القرارات بشأن كيفية استخدام الأتمتة. حتى مع تولي الذكاء الاصطناعي المزيد من المسؤولية في مجال استهداف العملاء وإنشاء المحتوى وتنفيذ الحملات ورحلة العملاء، لا يزال يتعين على الطلاب فهم العملاء وتصنيفهم وتحديد موقعهم وإيجاد مقومات القيمة الخاصة بهم وعلامتهم التجارية وتجربة العملاء. وبدون هذه الأسس، قد لا يتمكن الطلاب من تشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي والأتمتة المتطورة دون القدرة على تحديد ما إذا كانت قرارات التسويق الكامنة وراءها مناسبة أو فعالة.

في الوقت نفسه، يحتاج الطلاب إلى تطوير قدراتهم في مجال الحكم الذاتي. عليهم أن يكونوا قادرين على تحديد الأنشطة التي يمكن أتمتتها بشكل مثمر، وأماكن استمرار الحاجة إلى تدخل البشر لإضافة قيمة، وعندما قد تؤدي الأتمتة إلى حدوث مشاكل للعملاء أو العلاقات أو العلامة التجارية. يجب ألا يحدد الكفاءة وحده ما إذا كان شيء ما قابلًا للتأمين. يجب على المهنيين في مجال الأعمال أن يكونوا على دراية كافية بالعلامة التجارية لكي يقرروا ما ينبغي أن تقوم به الذكاء الاصطناعي، وما ينبغي للناس أن يواصلوا القيام به، وعندما ينبغي على الحكم البشري أن يتجاوز توصيات النظام الآلي.

كل هذه الأمثلة تعتمد على مهارات المعرفة الرقمية. يمكن أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي القوية سهلة الاستخدام ومعقدة الفهم. وتشمل مهارات المعرفة الرقمية فهمًا لجهة مصدر المعلومات، وكيف يمكن أن تفشل الأنظمة، وما هي المخاطر المرتبطة باستخدامها، وعندما يستحق النتيجة المؤكدة شكًا.

آنا بيلا روي، الذكاء الاصطناعي ومهارات النطق الرقمي

تقترح آنابيل روي أن مهارات المعرفة الرقمية في عام 2030 يجب أن تجمع بين الفهم العملي للذكاء الاصطناعي مع التفكير النقدي القوي. لا يحتاج الطلاب إلى فهم كيفية إنشاء أنظمة الذكاء الاصطناعي بالتفصيل أو إتقان التفاصيل التقنية الخاصة بها. إلا أنه ينبغي عليهم أن يفهموا ما يكفي للاعتراف بأن الذكاء الاصطناعي لا “يعرف” الأشياء بالطريقة التي يعرفها البشر. قد تقع أنظمة الذكاء الاصطناعي في أخطاء، وتتأثر بالتحيزات المعروفة أو غير الواضحة، وتنتج معلومات تبدو مقنعة دون أن تكون دقيقة بالضرورة. هذا الفهم الأساسي يمنح الطلاب أساسًا لاستخدام الذكاء الاصطناعي بحذر مناسب.

بالنسبة إلى أنابيل، فإن القدرة الأهم هي ما يفعله الطلاب مع هذا الفهم. عليهم أن يسألون عن المعلومات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي ويتحققون منها عند الاقتضاء، وأن ينظروا إلى مصدر المعلومات المحتمل، وأن يدركوا المشكلات المتعلقة بالأمن والخصوصية والأخلاقيات، وأن يقرروا ما إذا كانت الذكاء الاصطناعي هو في الواقع الأداة المناسبة للمهمة. مع تزايد تواجد الذكاء الاصطناعي في التعليم والعمل والحياة اليومية، يجب أن تُظهر محو الأمية الرقمية ليس فقط القدرة على استخدام الذكاء الاصطناعي، بل أيضًا القدرة على معرفة كيفية استخدامه ومتى واستخدامه بشكل مسؤول.

كما طلبنا من الذكاء الاصطناعي

تتضمن الفيزياء التجارية أعضاءًا مصنّعين إلى جانب المساهمين البشريين، لذا قمنا بتوجيه السؤال إليهم أيضًا. تركز Charlie AI على الأدلة والافتراضات والتحقيق الكمي. وتركز Lena AI على الاعتبارات البشرية والثقافية والاجتماعية.

تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي "چارلي"، الأدلة والافتراضات والتدقيق الكمي

أنتجت Charlie AI ما يلي: يجب ألا يوكّل الطلاب التقييم النهائي للأدلة بالكامل بالكامل على الذكاء الاصطناعي. يمكن لنظام ذكاء اصطناعي أن يساعد في تحديد المعلومات، ومقارنة المصادر، وتحديد أوجه عدم الاتساق، واختبار الافتراضات، وفحص الادعاءات الكمية، لكنه يمكن أيضًا أن يعيد إنتاج الأخطاء، والاعتماد على أدلة ضعيفة، أو تقديم تفسير مقنع لنتيجة غير مدعمة بشكل كاف. ولا يزيل استخدام نظام ذككاء اصطناعي واحد للتحقق من نظام آخر الحاجة إلى حكم بشري.

لذلك ينبغي على الطلاب تعلم كيفية استجواب الأدلة التي تدعم في الواقع الاستنتاج، وما إذا كانت الافتراضات الكامنة وراءه معقولة، وما إذا كانت الأرقام منطقية، وما هي المعلومات التي قد تكون مفقودة. ويمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز هذه العملية من خلال تحدي منطق الطالب وإبراز نقاط الضعف المحتملة، لكن على الطالب أن يقرر بنفسه ما إذا كانت الأدلة المتاحة كافية للقرار الذي يتم اتخاذه. الهدف ليس إحداث عدم ثقة في الذكاء الاصطناعي، بل تطوير عادة التساؤل عن الأدلة والافتراضات بغض النظر عما إذا كانت النتيجة ناتجة عن شخص أو مجموعة بيانات أو نظام ذكاء اصطناعي.

لينا الذكية، وجهات النظر الإنسانية والثقافية والاجتماعية

قدمت شركة لينا آي النتيجة التالية: ينبغي على الطلاب الحفاظ على القدرة على فهم كيفية تأثير قرارات الأعمال على الناس بطرق قد لا يتم تمثيلها بالكامل في البيانات. يمكن للذكاء الاصطناعي التعرف على الأنماط، ومقارنة البدائل، وتوصية الإجراءات، لكن البشر يتأثرون بالعوامل الثقافية والعلاقات والعواطف والتاريخ والثقة والظروف الفردية. لذا، قد يكون للتمهيد الذي يبدو معقولًا من المعلومات المتاحة عواقب لا يتوقعها نظام الذكاء الاصطناعي بالكامل.

يجب على الطلاب تعلم كيفية النظر في من سيؤثر قرار ما، ومن قد يكون له وجهة نظر مفقودة، وكيف قد يرى أشخاص أو مجتمعات مختلفة نفس الفعل بطريقة مختلفة. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في توسيع نطاق التحليل وتحديد وجهات النظر التي تستحق النظر فيها، لكن الطلاب لا يزالون بحاجة إلى الاستماع، والمراقبة، وتقديم الأسئلة، وفهم الأشخاص المعنيين. القدرة البشرية التي ينبغي الحفاظ عليها هي القدرة على التمييز بين أن قرارًا قد يكون منطقيًا من الناحية التحليلية دون أن يكون غير مناسب للأشخاص والسياق الذي سيتم تطبيقه.

هناك شيء مناسب في النتيجة: الذكاء الاصطناعي يساعد في تحديد حدود دوره في القرارات البشرية.

ما يخبرنا به 18 وجهة نظر

أجاب ستة عشر شخصًا واثنين من أجهزة الذكاء الاصطناعي على نفس السؤال من مجالات مختلفة تمامًا. عند قراءتها معًا، تظهر إجاباتهم عشرة أنماط.

تأتي المؤسسات قبل التفويض. هذا هو النقطة الأكثر تكرارًا. يريد أحمد حجازي أن يقوم الطلاب بإجراء أبحاث السوق بأنفسهم قبل الاعتماد على الذكاء الاصطناعي. وتقول آن لوكويل الشيء نفسه عن العمل الإبداعي، ويقول جون شلايش عن أساسيات التسويق، وتحدث نائومي تيسيه عن المحتوى. وتقوم كريستين جيرارد بتعريف الفكرة: وهي هرم مع الأساسيات في الجزء السفلي، والتجربة فوقها، والتقدير المستمد من الاثنين، والذكاء الاصطناعي في الجزء العلوي.

تأخذ المحاكمة شكلاً مختلفاً في كل مجال. يصف فيني كوامر الحكم الإشرافي. وتصف آن لوكويل الحكم الإبداعي، وناومي تسيير الحكم التحريري، وجون شلايخ الحكم الآلي، وأبوباكار ساماكي الحكم التوليفي بالذكاء الاصطناعي. كل شكل يعتمد على المعرفة بالمجال.

يجب أن يتناسب الإشراف مع المخاطر. وصل فيني كوامار وسيباستيان فافر وتشارلي آي إلى هذا الاستنتاج بشكل منفصل. تحتاج المهمة التي تنطوي على مخاطر منخفضة إلى فحص سريع. تحتاج القرارات التي تنطوي على أموال أو أشخاص أو خصوصية أو التزامات قانونية إلى عملية تحقق أقوى وموافقة بشرية.

المسؤولية تبقى مع الشخص. يقول فيني كوامار ونايمي تسيير وتوماس هورهازا دو كلًا من أن الشخص الذي يوكّل مهمة ما للذكاء الاصطناعي يبقى مسؤولًا عن النتيجة.

القرار ضد الذكاء الاصطناعي هو مهارة. يصف أوباباكار ساماكي، وأنبيل روي، وناومي تسيير، وجون شلايخ جميعًا حالاتٍ حيث يكون القرار الصحيح هو اختيار أداة أخرى، أو إبقاء الشخص مشاركًا، أو إبعاد إنتاج الذكاء الاصطناعي عن العمل.

المشكلة تأتي قبل الأداة. يطلب أبو بكر سامكي من الطلاب أن يبدأوا من مشكلة الأعمال. ويطلب هشيم بنزايير معرفة ما إذا كان النظام يحل المشكلة الصحيحة. ويطرح أحمد حجازي سؤالاً عن ما إذا كانت الأسئلة البحثية الصحيحة قد طرحت.

يلاحظ الناس ما يفتقد من البيانات. تصف فيفيان بول الحدس المستنير الذي يبنيه القادة من خلال الخبرة. تشير لينا آي إلى الثقافة والعاطفة والتاريخ والثقة. تشير بنافش بيروفيان إلى الخبرة المباشرة مع العملاء وعدم اليقين والفشل.

أصبح اللغة البولندية غير مؤكدة على جودتها. ناومي تسيير، أنابيل روي، وتشارلي آي جميعًا يحذرون من أن إنتاج الذكاء الاصطناعي قد يبدو أو يصدر صوتاً مقنعاً ولا يزال غير دقيق أو غير مدعوم بشكل جيد.

الحقيقة تأتي قبل الرسالة. يضع ليندون جونسون الصدق في صميم التواصل، وهو وجهة نظر يشاركها العديد من أعضاء المختبر الآخرين. يجب على الطلاب تحديد ما هو معروف وما لا يزال غير مؤكد قبل اتخاذ قرار بشأن ما سيقولونه.

يحتاج الأشخاص العاملون في مجال الأعمال والتقنيات إلى لغة مشتركة. يطلق هيشم بنزايير على هذه اللغة الشائعة تسمية "اللغة العالمية". ويضيف أمين رانج بار أن أسئلة الأمان ينبغي أن تكون في مرحلة التصميم، وهو ما يتطلب وجود متخصصين في مجال الأعمال يعرفون ما يكفي لتقديمها.

تُعد القدرات الست إجابة عمليّة. قد يختلف قراء هذه الأنماط اختلافًا كبيرًا، وقد تُظهر المساهمات الإضافية ما لا يزال مفقودًا.

أربعة مستويات من المسؤولية

تصف الإمكانيات الست ما يحتاج إليه الطلاب لتطوير مهاراتهم. والمسألة التالية هي كم من كل مهارة يجب على الطالب القيام بها شخصيًا عندما تكون الذكاء الاصطناعي متاحًا.

تختلف الإجابة من ميزة إلى أخرى. ومن الممارسات العملية التمييز بين أربع مستويات من المسؤولية الإنسانية: "يجب أن يؤدي"، "يجب أن يفهم"، "يجب أن يتحقق"، و"يجب أن يتحمل المسؤولية".

يجب أن يتمّ

يجب أن تظل بعض القدرات قابلة للتنفيذ بشكل مستقل لأن إنجازها يساهم في بناء الكفاءة المهنية.

قد يحتاج الطالب إلى التواصل مع فكرة، أو التفكير في مشكلة تجارية أساسية، أو المشاركة في محادثة صعبة، أو تقدير ما إذا كان رقم ما معقولًا، أو اتخاذ حكم أساسي دون مساعدة من الذكاء الاصطناعي.

تكتسي الأداء المستقل أهمية عندما تنشأ النشاط نفسه أو يظهر قدرة لا يزال المهنيون بحاجة إليها.

يجب أن نفهم

يمكن أن تتم الأنشطة الأخرى إلى حد كبير بواسطة الذكاء الاصطناعي، في حين يظل الطالب يتمتع بما يكفي من المعرفة لفهم العملية وآثارها.

يمكن للمدير تفويض مهمة كتابة البرامج، أو حساب الإحصاءات، أو تصميم نظام تبريد لمرافق البيانات، أو إدارة كل مرحلة من مراحل حملة التسويق الرقمي. ومع ذلك، لا يزال يحتاج المدير إلى فهم كافٍ للتواصل مع المتخصصين، والتعرف على الآثار المهمة، وتقديم الأسئلة المفيدة.

تزداد أهمية هذا المستوى مع تقدم أنظمة الأعمال في التطور التقني. غالبًا ما يتخذ المدراء قرارات بشأن التقنيات التي لا يستطيعون إنشاءها بأنفسهم. ويشير مصطلح "التعرف الكافي" إلى القدرة على المشاركة بفعالية في تلك القرارات والتمييز عند الحاجة إلى مزيد من الخبرة.

يجب التحقق

يمكن تفويض بعض العمل إلى الذكاء الاصطناعي، بينما يقرر الإنسان ما إذا كان النتيجة كافية للاستخدام أم لا.

يتطلب التحقق تقييم الأدلة والمخاطر والسياق والنتائج. قد يتطلب مهمة منخفضة المخاطر مراجعة سريعة. قد يتطلب قرار ذو تأثير كبير أدلة مستقلة أو مدخلات من متخصصين أو عدة مراحل من التدقيق.

يتطلب التحقق أيضًا إيلاء الاهتمام للافتراضات الكامنة وراء الإجابة. قد يكون التقدير صحيحًا، لكن الافتراضات أو البيانات أو السياق لا يزالون يجعلون التوصية غير مناسبة.

يجب أن يكون المالك

تبقى بعض القرارات مسؤولية شخص ما حتى عندما تساهم الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في التحليل.

قد تتمكن الذكاء الاصطناعي من تحديد البدائل، ومقارنة السيناريوهات، وتقييم النتائج، وتقديم توصيات بشأن مسار العمل. لا يزال المهني المسؤول بحاجة إلى فهم سبب اتخاذ القرار، والنظر في عواقبه الأوسع، وقبول المساءلة عن اتخاذ الإجراءات بناءً عليها.

تمنح هذه المستويات الأربعة للمربين طريقة عملية لتحديد كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في نشاط تعليمي. كما تربط هذه المستويات بين القدرات الست ومسؤوليات المهنة:

المساءلة والرقابة غالباً ما يتطلب الأمر من الطلاب التحقق من صحة قراراتهم والتحكم فيها.
التفكير المستقل وتحديد المشكلة قد يتطلب الأمر من الطلاب القيام بالاستدلال الأولي بأنفسهم.
الأدلة والتحقق يُطلب من الطلاب فهم أساس النتيجة التحليلية والتحقق منها وفقًا للمخاطر.
التعامل البشري والعلاقات الإنسانية غالباً ما تتطلب هذه العمليات أداءً إنسانيًا مباشرًا وملكيةً شخصية.
الوكالة المهنية والمرونة يُطلب من الطلاب الاحتفاظ بقدر كافٍ من القدرة على العمل عند عدم توفر الذكاء الاصطناعي أو عدم ملاءمته.
الذكاء الاصطناعي والكفاءة التقنية يتطلب من الطلاب فهم كافٍ للتكنولوجيا لكي يختاروا الأدوات، ويطرحون أسئلة مستنيرة، ويعملون مع المتخصصين.

الاستجابة والذاكرة الذاتية للمساءلة

توضح مستويات المسؤولية الأربع ما يجب على الطلاب القيام به، وفهمه، والتحقق منه، أو تحمله. ويمنحهم إطار REACT طريقة عملية لاتخاذ هذه القرارات أثناء العمل مع الذكاء الاصطناعي.

يطلب REACT من الطلاب النظر في خمسة أمور: المنطق، والأدلة، والمساءلة، والقيود، والتوفيق (هورمازا داو وناسّي، 2026).

سبب يُربط استخدام الذكاء الاصطناعي بغرض واضح. يجب أن يعرف الطلاب لماذا يتم استخدام الذكاء الاصطناعي وما يُتوقع أن يقدمه.

دليل يطلب تحديد ما إذا كانت المعلومات والنواتج موثوقة بما يكفي للاستخدام المقصود. ينبغي أن يعكس مستوى التدقيق أهمية المهمة ومخاطرها.

مساءلة يحافظ على وضوح ملكية العمل. يظل الشخص مسؤولاً عن العمل المقدم والقرارات المتخذة، بغض النظر عن الدور الذي لعبته الذكاء الاصطناعي.

قيود يتضمن ذلك الخصوصية والأمن والقواعد التنظيمية والمتطلبات القانونية والأخلاقية والموارد المتاحة والغرض من النشاط التعليمي.

التنازلات يجب على الطلاب أن يضعوا الفوائد والتكاليف والنتائج في الاعتبار معًا. نادراً ما تعمل قرارات الأعمال على تحقيق كل هدف في آن واحد.

يستحق التوفيق مثالاً. قد تعتمد شركة على الذكاء الاصطناعي لزيادة الإنتاجية، كما تزيد من متطلبات الحوسبة الخاصة بها. قد تقلل تكنولوجيا من تأثيرها البيئي وتزيد أخرى. إن تمديد عمر أجهزة الحاسوب يقلل من استهلاك المواد، لكن المعدات القديمة تصبح في النهاية غير فعالة بما يكفي ليتناسب الاستبدال معها. قد يوفر التلقيط الوقت مع تقليص فرص الموظفين أو الطلاب في تطوير مهارات معينة.

يعني الحكم المهني التعرف على هذه الآثار المتنافسة، وتقييم الأدلة المتاحة، وفهم السياق، واتخاذ قرار يمكن للشخص الدفاع عنه.

يمكن أن يحول التكرار في ممارسة هذه الأسئلة الخمس إلى عادة. بحلول عام 2030، قد يكون هذا الإحساس بالمسؤولية أكثر أهمية من واجهة الذكاء الاصطناعي الخاصة التي يتعلمها الطالب في الكلية.

عشر توصيات بشأن التعليم في مجال الأعمال بحلول عام 2030

تشير هذه الدراسة إلى معيار عملي: يجب أن تقيّم برامج الأعمال ما يمكن للطلاب تحقيقه مع الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى ما يمكنهم فهمه ومناقشته والتحقق منه والتواصل معه والقرار بشأنها والملكية له.

1. استخدام الذكاء الاصطناعي في التصميم حول هدف التعلم

يجب على المعلمين البدء بتحديد القدرات التي تهدف الأنشطة إلى تطويرها، ثم تقديم الذكاء الاصطناعي بطريقة تدعم هذا الهدف.

إذا كان الهدف هو التفكير الأساسي، فقد يحتاج الطلاب إلى العمل بشكل مستقل قبل استخدام الذكاء الاصطناعي. وإذا كان الهدف هو التعاون المهني مع الذكاء الاصطناعي، فيجب على الطلاب استخدام الذكاء الاصطناعي أثناء توثيق قراراتهم، والتحقق من النواتج، وتوضيح الحكم النهائي الذي توصلوا إليه.

2. تقييم الحكم بالاقتران مع الناتج

منتج مُجهز بالذكاء الاصطناعي يظهر ما يمكن للطالب تحقيقه. ولكنه يكشف عن قدر أقل بكثير من المعلومات حول ما يفهمه الطالب.

ينبغي أن يدرس التقييم أيضًا الطريقة التي قام بها الطلاب بتحديد المشكلة، واختيار المعلومات، وتقييم نتائج الذكاء الاصطناعي، وتحديد القيود، والنظر في البدائل، وفهم العواقب، والدفاع عن قراراتهم.

3. استخدم مستويات المسؤولية الأربعة بشكل صريح

ينبغي أن تحدد الدورات ما إذا كانت القدرة يجب أن تتم، أو يجب أن يتم فهمها، أو يجب التحقق منها، أو يجب أن تكون ملكاً للجهة المعنية.

تساعد مستويات المسؤولية الواضحة الطلاب على فهم التوقعات. كما تساعد المعلمين على التوفيق بين التفويض غير المقيد وتحديد القيود غير الضرورية على تطبيقات الذكاء الاصطناعي المفيدة.

4. تعلّم React كعادة مهنية

يجب على الطلاب ممارسة تحديد السبب وراء استخدام الذكاء الاصطناعي وتقييم الأدلة وتوضيح المساءلة والتعرف على القيود والنظر في التوازن بينها.

يمكن أن يجعل الاستخدام المتكرر من هذه الاعتبارات جزءًا من الحكم المهني العادي.

5. الحفاظ على الجهد الإنتاجي

يحتاج الطلاب إلى فرص للاستفادة من المعرفة، ومحاولة الحلول، وإجراء أخطاء، وتلقي التغذية الراجعة، وتعديل أفكارهم.

يمكن للذكاء الاصطناعي إزالة الحواجز غير الضرورية. يجب أن يظل الجهد الذي يؤدي إلى فهم دائم.

6. تطوير القدرة المهنية الدنيا القابلة للتطبيق

يجب أن يكون كل خريج في مجال الأعمال قادرًا على تنظيم مشكلة تجارية أساسية، والتواصل بوضوح، وإجراء حسابات معقولة، وتفسير المعلومات، وصياغة حكم أول، وتحديد الخطوة التالية المناسبة دون الاعتماد كليًا على الذكاء الاصطناعي.

7. تعليم الطلاب متى يلجأون إلى الخبرة البشرية

يجب أن يشمل تعليم الذكاء الاصطناعي الاعتراف بالحدود التي يفرضها النظام والطلاب على حد سواء. يجب على الخريجين معرفة متى ينبغي عليهم الاستعانة بمحاسبين أو محامين أو متخصصين في أمن المعلومات أو مهندسين أو مديرين أو غيرهم من المهنيين المؤهلين.

8. جعل المساءلة مرئية

من المتوقع من الطلاب فهم العمل المقدم باسمهم والوقوف خلفه. يجب أن يكون واضحًا دائمًا من الذي اتخذ القرار، ومن الذي تحقق من النتيجة، ومن المسؤول عن عواقبها.

9. فكر في النظام الأوسع نطاقاً

بعض قرارات الأعمال المتعلقة بالذكاء الاصطناعي يجب أن يتم تقييمها بعيدًا عن الأداء والتكلفة الفورية.

يجب على الطلاب تعلم كيفية النظر إلى دورة حياة التكنولوجيا، والبنية التحتية والموارد التي تعتمد عليها، وآثارها على الأشخاص والمنظمات، والنتائج التي قد تظهر لاحقًا.

يحتاج طلاب إدارة الأعمال إلى القدر الكافي من التفكير النظري لإدراك الوقت الذي يكون فيه لقرار ما عواقب تتجاوز المتغيرات المعروضة في توصية من إنتاج الذكاء الاصطناعي، وإلى القدر الكافي من الحكم لمعرفة متى يكون الأمر بحاجة إلى خبرة تقنية أو بيئية.

10. جعل الوعي بالموارد جزءًا من تقييم الذكاء الاصطناعي

قد تبدو الذكاء الاصطناعي غير ملموسة، لكن استخدامها يعتمد على البنية التحتية المادية التي تتطلب مساحة ومياه وطاقة ومواد. لا يحتاج الطلاب إلى أن يصبحوا خبراء في البنية التحتية لمراكز البيانات، لكن عليهم أن يفهموا أن استخدام الذكاء الاصطناعي له عواقب مادية تختلف حسب التكنولوجيا والحجم والسياق.

لذلك، عند اتخاذ قرار بشأن ما إذا كان ينبغي استخدام الذكاء الاصطناعي وكيفية ذلك، يجب على الطلاب النظر ليس فقط في ما يمكن للذكاء الاصطناعي تحقيقه، بل أيضاً في ما إذا كان استخدامه مناسباً ومتناسباً مع المهمة. ينبغي أن يصبح الوعي بالموارد أحد الاعتبارات التي تُسهم في الحكم المسؤول بشأن الذكاء الاصطناعي، خاصة مع تزايد حجم استخدام الذكاء الاصطناعي.

هل “بدون الذكاء الاصطناعي” هو السؤال الصحيح؟

ومن الطرق الشائعة لإضفاء الطابع الرسمي على هذه المناقشة هو طرح السؤال عما ينبغي على الطلاب أن يتمكنوا من فعله دون الذكاء الاصطناعي. إن هذه العبارة مفيدة لأنها توجه الانتباه إلى الاعتمادية. وتطرح سؤالاً أكثر استدامةً وهو ما يجب على الطلاب أن يدركوه ويقوموا به وتؤكد عليه وتتحكمون فيه.

يعتمد المهنيون في مجال الأعمال بالفعل على جداول البيانات، والحاسبات، وقواعد البيانات، ومحركات البحث، والبرامج المخصصة. فلا أحد يطلب من محاسب التخلي عن جداول البيانات كدليل على الكفاءة. فالكفاءة تُحكم من خلال استخدام الناس لأدواتهم بشكل صحيح وفهمهم الكافي لاتخاذ قرارات سليمة. ويطبق نفس المعيار على الذكاء الاصطناعي.

يجب أن تظل بعض القدرات قابلة للتنفيذ بشكل مستقل. يجب أن تظل بعض القدرات مفهومة. قد يتم تفويض بعض العمل، لكن يجب التحقق من صحته. يجب أن تكون القرارات في نهاية المطاف ملكاً لشخص ما.

ستستمر قدرات الذكاء الاصطناعي في التطور. سيظل المسؤولية التعليمية عن تطوير أفراد قادرين موجودة.

إلى عام 2030

العودة إلى مايا وثلاثة من إنجازاتها المميزة.

طالب العميل أن يوضح لماذا افترضت نموًا بنسبة 12%. قد تكون الذكاء الاصطناعي قد أنتجت التوقعات، لكن مايا لا تزال بحاجة إلى فهم التوقعات، وتقييم الأدلة التي تدعمها، وشرح سبب اعتباره معقولًا، والتعرف على ما قد يجعله خاطئًا، والتحمل المسؤولية عن استخدامها.

تُظهر هذه اللحظة تحديًا أوسع يواجه التعليم في مجال الأعمال. بحلول عام 2030، قد يعمل الطلاب بشكل روتيني مع أنظمة الذكاء الاصطناعي القادرة على البحث، والحساب، والتحليل، والمقارنة، والتوصية، والتواصل، والقيام بشكل متزايد بأعمال نيابةً عنهم.

يجب على تعليم الأعمال الحفاظ على القدرات البشرية على الحكم، والتفكير المستقل، وتقييم الأدلة، والتفاعل مع الناس، وفهم التكنولوجيا المستخدمة، والعمل بمسؤولية. يجب أن تظل هذه القدرات قوية بما يكفي لتمكين الخريجين من فهم المشكلات التي يواجهونها، والتعرف على أن الذكاء الاصطناعي غير موثوق به أو غير مناسب، واتخاذ القرارات في ظل عدم اليقين، والنظر في العواقب الأوسع نطاقاً، والتواصل مع الآخرين، والتماس الخبرة عند الضرورة، والتحكم في النتائج.

يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع التحليل وتوسيع الخيارات وتحديد الأنماط وتنفيذ المهام المعقدة. وتزيد هذه القدرات من أهمية الحكم البشري لأن الشخص ما زال عليه تحديد ما هو المهم، وما هي الأدلة التي تستحق الاعتبار، وما هي العواقب المقبولة، وما هي الإجراءات التي ينبغي اتخاذها.

فكر في مدير مستقبلي يقوم بتقييم اقتراح بنظام ذكي للتحكم في الطاقة. قد يقوم الذكاء الاصطناعي بمقارنة التكاليف، وتقييم متطلبات الكهرباء، وتحليل التقنيات المختلفة، وحساب تأثيرات دورة الحياة، وتقديم توصية بشأن الخيار الأفضل. لا يزال المدير مطالبًا بتحديد ما يستحق الاهتمام. تتساوى التكاليف والأداء، لكن قد تكتسي الاعتبارات الأخرى أهمية أكبر، مثل الموثوقية والخصوصية والطاقة والمياه والمواد والأفراد والتأثيرات المجتمعية والاعتماد طويل الأمد على تقنيات أو مورّدين معيّنين. تختلف أهمية هذه الاعتبارات تبعًا للقرار والسياق.

التقدير والقرار هما أشكال مختلفة من العمل.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تحديد ما هو ممكن، ومقارنة البدائل، وتحديد العواقب. لا يزال من الضروري الاعتماد على حكم الإنسان لتحديد العواقب التي تهم، وكيفية وزن الأولويات المتنافسة، ومتى تكون الأدلة المتاحة كافية، ومتى تكون الخبرة المتخصصة مطلوبة، وما هي الإجراءات التي ينبغي اتخاذها.

تنطبق نفس الفروق عند قيام الذكاء الاصطناعي بتقييم مرشح للوظيفة، أو التوصية باستراتيجية تسويقية، أو تحديد العميل كخطر ائتماني، أو اقتراح جدول زمني للمشروع، أو توليد رد فعل عام على الأزمة، أو التوصية باستثمار.

مع تحسن قدرة الذكاء الاصطناعي في الحساب والتحليل والمقارنة والتوصية، يحتاج الطلاب إلى قدرة تحليق أفضل على تحديد ما يستحق النظر فيه في القرار النهائي.

هذا لا يعني أن الطلاب يجب عليهم القيام بكل المهام بأنفسهم. يجب أن تظل بعض القدرات قابلة للتنفيذ بشكل مستقل. يجب فهم الآخرين بشكل جيد بما يكفي للتحقيق والتعليق. يجب التحقق من العمل الذي يتم إنتاجه باستخدام الذكاء الاصطناعي أحيانًا، مع تحديد مستوى التحقق وفقًا للمخاطر المرتبطة به. وفي النهاية، يجب أن تكون بعض القرارات ملكًا لشخص ما، بغض النظر عن مدى مساهمة الذكاء الاصطناعي في تلك القرارات.

إن الطالب الذي يقدم تحليلاً ممتازا باستخدام الذكاء الاصطناعي يبرهن على قدرة مهنية مهمة. كما أن على المعلمين أيضاً إثبات ما يعرفه ذلك الطالب، وما يستطيع تحديده، وما يستطيع شرحه، وما يستطيع اتخاذه لقرارات، وما هو مستعد له.

إن الوصول إلى نظام ذكي لا يضمن تلقائياً اتخاذ قرار ذكي.

مع تحسن قدرات الأجهزة في أداء المهام التجارية، يجب على الكليات أن تصغي بشكل جدي إلى القدرات البشرية التي تواصل تطويرها. وسيحتاج خريج الأعمال المستعد للذكاء الاصطناعي إلى شكلين من الكفاءات: القدرة على العمل بفعالية مع أجهزة أكثر قدرة على التطور، والقدرة على الاستمرار في العمل كشخص قادر ومسؤول أثناء القيام بذلك.

عندما يسأل العميل لماذا، ينبغي لـ "مايا" أن تكون لديها إجابة خاصة بها.

بيان استخدام الذكاء الاصطناعي

ساهمت وكالتان للذكاء الاصطناعي، هما Charlie AI وLena AI، في إجابة السؤال الذي يتناولّه هذا المقال. تم تحديد إجاباتهما على أنها نتاج للذكاء الاصطناعي في القسم “كما طرحنا السؤال على الذكاء الاصطناعي”. ويساعد الذكاء الاصطناعي (Claude، Anthropic) في تنسيق هذا المستند. وقد استعرض المؤلفون البشر النص الكامل ومسؤولون عن محتواه.

مرجع

هورازا داو، ت.، و ناسي، م. (2026، 11 مارس). تعليم القدرة على التفكير في استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي: مصدر الموارد عبر الإنترنت لندوة رابطة المعلمين لاعتماد إطار REACT. Zenodo. ندوة رابطة المعلمين لاعتماد القدرة على التفكير في استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي، كيبك، كندا. https://doi.org/10.5281/zenodo.20259032

ما الذي يجب أن يبقى بشريًا؟