عندما بدأنا لأول مرة التحدث مع الأربعة الكبار عن الذكاء الاصطناعي، تحركت المحادثات بسرعة لافتة. لم تكن هناك مقدمة طويلة، ولا حاجة لشرح أهمية الذكاء الاصطناعي. وعلى الفور تقريبًا، بدأ الشركاء وكبار المستشارين يتحدثون عن أين يذهب وقتهم فعليًا. لم يكن يذهب إلى اتخاذ القرار أو توليد الرؤى، بل إلى التحضير. سحب البيانات من أنظمة مختلفة. مواءمة الأرقام. والتأكد من أن التحليلات تتوافق مع المعايير الداخلية قبل أن يتمكن أي شخص حتى من البدء في التفكير فيما تعنيه النتائج.
ما لفت انتباهنا هو أن أيًا من هذا العمل لم يكن منخفض القيمة. كان ضروريًا. لكنه كان أيضًا مرهقًا. كان أشخاص يتمتعون بخبرة عالية يقضون جزءًا كبيرًا من يومهم فقط في محاولة الوصول إلى نقطة يمكن أن يبدأ عندها التفكير الحقيقي.
ومع استمرار المحادثات، رسمت أكثر من عشرات العمليات التي يمكن أن يلعب فيها الذكاء الاصطناعي دورًا. إعداد التقارير، والامتثال، والضوابط المالية، والتحليل الضريبي، والمراجعات الداخلية. وعلى السطح، بدا الأمر وكأنه مشكلة أتمتة كلاسيكية. لم يكن كذلك.
كان لدى معظم هذه العمليات بالفعل أدوات وقوالب وأتمتة جزئية. لكن ما كان يبطئ كل شيء كان يقع بين الخطوات. التنقل بين السياقات. تسوية المخرجات. وتطبيق الحكم بشكل متسق عبر معلومات مجزأة. لم تكن الكلفة الحقيقية هي الوقت وحده، بل العبء الذهني.
عندها تغيّر الإطار الذي ننظر من خلاله إلى المسألة.
فبدلًا من أن نسأل كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن ينجز العمل من البداية إلى النهاية، بدأنا نسأل كيف يمكنه أن يدعم الأشخاص الذين ينجزون هذا العمل. ماذا لو استطاع الذكاء الاصطناعي أن يتولى الأجزاء التي تستنزف الطاقة، من دون أن يسلب الناس السيطرة؟ ماذا لو تمكن من إعداد مسودات منظمة، وإبراز أوجه عدم الاتساق، وجعل منطقه مرئيًا، بحيث يتمكن الخبراء من التركيز على الحكم بدلًا من الإعداد؟
وبمجرد أن دخل هذا النهج حيّز التنفيذ، أصبح أثره ملموسًا.
وعبر الفرق، انخفضت أزمنة الإنجاز بنسبة 80 إلى 90 بالمئة في الأعمال التحليلية المتكررة. كما تراجعت الأخطاء اليدوية بشكل حاد، خصوصًا في العمليات التي تعتمد بكثافة على التسوية. وبالقدر نفسه من الأهمية، أصبحت المخرجات أكثر اتساقًا بين الفرق التي كانت تتعامل سابقًا مع العمل نفسه بطرق مختلفة قليلًا. وفي المتوسط، استعاد المستشارون نحو 40 إلى 50 ساعة شهريًا، يمكن الآن تخصيصها لتفكير أعلى قيمة.
لكن التغيير الأكثر إثارة للاهتمام لم يكن في الأرقام.
بل كان في الطريقة التي يتحدث بها الناس عن عملهم. أصبحت المراجعات أكثر هدوءًا. وأصبحت النقاشات أكثر تركيزًا. وقضى المراجعون الكبار وقتًا أقل في التحقق مما إذا كان كل شيء صحيحًا، ووقتًا أطول في مناقشة ما تعنيه النتائج فعليًا.
ومع مرور الوقت، لم يعد النظام يبدو كأداة يتعين على الناس استخدامها. بل بدأ يبدو كطريقة عمل مشتركة، تستوعب بهدوء كيفية اتخاذ القرارات وتعكس ذلك في التحليلات المستقبلية.
وقد عززت هذه التجربة أيضًا شيئًا آمنا به منذ وقت طويل. فالتقدم نحو ذكاء أكثر عمومية لن يأتي من أنظمة تحاول استبدال الخبراء في المجالات المعقدة. بل سيأتي من أنظمة تقلل الاحتكاك المحيط بتفكير الخبراء وتضخّمه.
وفي هذه المشاركات، خلق الذكاء الاصطناعي قيمة لا من خلال كونه مستقلًا، بل من خلال كونه تعاونيًا. لم يتخذ القرارات بدلًا من الناس، بل ساعدهم على اتخاذ قرارات أفضل، وبسرعة أكبر.
إذا كانت هناك إشارة مبكرة إلى أين ستُحدث الأنظمة الشبيهة بـ AGI أثرها أولًا، فهي هنا. ليس في الأتمتة الكاملة، بل في دعم الحكم البشري على نطاق واسع.
ذلك التحول، من الأتمتة إلى التعزيز، هو ما صنع الفارق.
