ومع إنفاق الشركات أكثر من أي وقت مضى على الذكاء الاصطناعي، فإنها تتتبع أيضًا كيفية استخدام الموظفين للذكاء الاصطناعي بتفاصيل غير مسبوقة. ومع ذلك، فإن العديد من الرؤساء التنفيذيين متفائلون، لكنهم ما زالوا لا يعرفون ما إذا كان هذا يجعل العمال أكثر إنتاجية.
لا يزال أكثر من ثلثي الشركات يعتمد على التقديرات، مثل الوقت الذي تم توفيره أو التخفيضات المتوقعة في التكاليف، بدلا من النتائج المالية المقاسة لتقييم العائد على الاستثمار من الذكاء الاصطناعي، وفقا لإحدى الدراسات. مسح 2026 من 100 من كبار قادة أعمال الذكاء الاصطناعي من ModelOp، وهي منصة لإدارة دورة حياة الذكاء الاصطناعي والحوكمة. يشير ModelOp إلى الفجوة بين نشاط الذكاء الاصطناعي والعائد القابل للقياس على الاستثمار باسم “وهم قيمة الذكاء الاصطناعي”.
قال جيم أولسون، مدير التكنولوجيا التنفيذي في ModelOp: “تقوم كل شركة من شركات Fortune 500 تقريبًا بمراقبة الاستخدام الإجمالي للذكاء الاصطناعي”. لكن قلة قليلة هي التي تراقب ما يهم المجلس حقًا: ما إذا كان هذا الإنفاق يولد عائدًا على الاستثمار.
مع الأدوات مايكروسوفتيمكن لعملاء المؤسسات تتبع كيفية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي داخل مؤسساتهم، بما في ذلك المستخدمين النشطين وحجم الطلب ونشاط الوكيل بمرور الوقت. قال متحدث باسم Microsoft: “يبدأ العملاء بمقاييس الاعتماد والمشاركة، ثم يربطون هذه الأفكار تدريجيًا بالإنتاجية ونتائج الأعمال الأوسع”.
كل تفاعل له تكلفة. يتم قياس هذه التكلفة بـ “الرموز”، وهي الوحدة التي تتقاضاها شركات الذكاء الاصطناعي مقابل كل جزء من النص أو البيانات التي تتم معالجتها، مما يحول كل طلب إلى نفقات يمكن تتبعها. ولكن في حين تتمتع الشركات برؤية تفصيلية حول حجم استخدام الذكاء الاصطناعي وتكاليفه، إلا أنها تتمتع بقدر أقل من الوضوح بشأن من يستخدمه بفعالية أو ما إذا كان يعمل على تحسين الأداء.
لا تزال العديد من المؤسسات في مرحلة التجريب بدلاً من نشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. ومع ذلك، تقول العديد من الشركات (64٪) إن الذكاء الاصطناعي يقود الابتكار، لكن 39٪ فقط أبلغت عن تأثير ملموس على الأرباح، وفقًا لإحدى الدراسات. تقرير ماكينزي.
قال سمير جوبتا، رئيس الذكاء الاصطناعي للخدمات المالية في EY الأمريكتين، إنه بناءً على خبرته، لا تزال الشركات أكثر احتمالاً لقياس استخدام الذكاء الاصطناعي على مستوى المجموعة أو الوظيفة. وقال: “يتم التركيز على النتائج والفعالية، وليس على مراقبة الأفراد”.
ويعني هذا عادةً مقارنة المعايير عبر الفرق أو الوظائف، بدلاً من التقييم المباشر للموظفين الفرديين.
قال غوبتا: “إن التحدي الأكبر ليس قياس الاستخدام، بل إثبات الإسناد”. “يمكن للقادة أن يروا أين يتم استخدام الذكاء الاصطناعي وأين يبدو أن الإنتاجية تتحسن، ولكن عزل الذكاء الاصطناعي باعتباره المحرك الرئيسي أمر صعب.”
“Tokenmaxxing” وبند جديد لعمالة الذكاء الاصطناعي
في بعض أماكن العمل، بدأ استخدام الذكاء الاصطناعي يبدو أقل كأداة وأكثر أشبه بمسابقة لإثبات إنتاجية الموظفين، حيث تصنف الأنظمة الداخلية الموظفين إلى لوحات المتصدرين وفقًا لمدى استخدامهم للذكاء الاصطناعي، ويكشف التتبع الداخلي عن زيادات كبيرة في استخدام العمال الفرديين. تعمل هذه الرؤية على تعزيز ما يسميه البعض في الصناعة “tokenmaxxing”، حيث يحاول الموظفون زيادة استخدامهم للذكاء الاصطناعي للإشارة إلى الإنتاجية. لكن النقاد يحذرون من أن المزيد من الطلبات لا تؤدي بالضرورة إلى عمل أفضل، مما يزيد من خطر أن يصبح الذكاء الاصطناعي بديلاً عن النشاط بدلاً من النتائج.
قال رافين جيسوثاسان، الشريك الأول ورئيس التحول العالمي في شركة ميرسر: “يعد استخدام الذكاء الاصطناعي مؤشرًا ضعيفًا للغاية على الإنتاجية”.
قال أولسون: “إنهم يرون استخدام الرموز المميزة… ولكن ليس في الواقع ما تم استخدام هذه الرموز المميزة من أجله”.
يقول Esteban Sancho، مدير التكنولوجيا التنفيذي لأمريكا الشمالية في Globant، وهي شركة استشارات للتحول الرقمي، إن هناك سببًا وجيهًا وراء شعور الموظفين بالضغط لتجميع الرموز المميزة حيث يتم تنفيذ الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع عبر الشركة. وقال: “إذا كنت لا تستخدم الرموز المميزة، فمن المحتمل أنك لا تعمل”، في إشارة إلى أجزاء العمل التي يتعامل فيها عملاء الذكاء الاصطناعي الآن مع العمليات الأساسية.
يتم دمج استخدام الذكاء الاصطناعي في طريقة تسليم العمل وتسعيره وتقييمه. قال سانشو: “أصبحت تكاليف الرمز المميز الآن عنصرًا قياسيًا في حسابات عائد الاستثمار لدينا”. ويتم التعامل مع هذه التكاليف كجزء من تكلفة أصول الشركة، إلى جانب العمالة والبنية التحتية. تتدفق جميع أنشطة الذكاء الاصطناعي من خلال منصة داخلية تتتبع استهلاك الرمز المميز وأنماط الاستخدام والتكاليف عبر الفرق والمشاريع.
وقال سانشو: “يتمتع قادة المشروع بإمكانية الوصول إلى بيانات الاستخدام الموزعة حسب أعضاء الفريق”. وأضاف أن الاستخدام المنخفض لا يتم التعامل معه تلقائيًا على أنه مشكلة في الأداء، ولكن يتم استخدامه لتحديد أوجه القصور.
تدخل عوامل استخدام الرمز المميز مباشرة في ميزانيات المشروع وعائد الاستثمار، ويمكن للشركات تعديل النماذج والميزانيات وسير العمل باستمرار بناءً على المكان الذي يحقق فيه الذكاء الاصطناعي أكبر قيمة. يمكن أيضًا إعادة هيكلة الفرق حول الذكاء الاصطناعي، وإنشاء ما يسميه Globant pods AI، حيث توفر التكنولوجيا المكاسب الأكثر قابلية للقياس.
تُترجم هذه التغييرات بالفعل إلى إيرادات لشركة Globant. وصلت الخدمات القائمة على الذكاء الاصطناعي والتي لم تحقق إيرادات قبل عام إلى معدل تشغيل سنوي قدره 20.6 مليون دولار في عام 2025، وتتوقع الشركة أن تنمو هذه القيمة إلى 100 مليون دولار، وفقًا لسانشو.
أعلنت Coinbase يوم الثلاثاء أنها ستخفض عدد الموظفين بنسبة 14٪ وتزيل عدة طبقات من الإدارة، وهي عملية إعادة هيكلة ستشمل ما وصفه رئيسها التنفيذي بريان أرمسترونج باعتماد “حجرات الذكاء الاصطناعي الأصلية” مع المزيد من المواهب البشرية المحدودة التي تدير أساطيل من وكلاء الذكاء الاصطناعي. وسيشمل أيضًا “تجربة” الفرق الفردية، كتب في آخر للموظفين – على سبيل المثال، الدور الذي يجمع بين المهندس والمصمم ومدير المنتج.
يعد قياس عوامل الذكاء الاصطناعي أسهل من قياس العمال
من المفارقات في الأيام الأولى من نشر الذكاء الاصطناعي بين العمال أنه من الأسهل على الشركات قياس النتائج عندما يتم تنفيذ العمل بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي بدلاً من البشر.
في Salesforce، يجادل المسؤولون التنفيذيون بأن دور وكلاء الذكاء الاصطناعي يدفع الصناعة إلى تجاوز مجرد مراقبة استخدام الذكاء الاصطناعي وقياس ما إذا كان العمل يتم إنجازه بالفعل. قال مادهاف ثاتاي، نائب الرئيس التنفيذي والمدير العام لشركة Salesforce AI، إن كلا المقياسين مهمان، ولكن في النهاية يجب أن يتم ربطهما بعائد استثمار قابل للقياس، مثل توفير التكاليف أو نمو الإيرادات أو نتائج أفضل للعملاء.
مع زيادة اعتماد الوكيل، يتحول نشاط التتبع من مستوى الموظف إلى تقييم الذكاء الاصطناعي عبر مسارات العمل بأكملها. ويتكون هذا القياس من ثلاث طبقات: مقدار استخدام الذكاء الاصطناعي، وما إذا كان يكمل المهام من البداية إلى النهاية، وما إذا كان هذا العمل يترجم إلى نتائج عمل حقيقية. قال ثاتاي: “تأتي القوة من ربطهما، لأنه عندها فقط سيكون لديك صورة كاملة عما يعنيه “العمل” حقًا في شركة الوكيل”.
وقالت Salesforce إن منصتها أنتجت 2.4 مليار من وحدات العمل هذه، بما في ذلك 771 مليونًا في ربع واحد، بزيادة قدرها 57% عن الربع السابق. في خدمة العملاء، تعامل وكلاء الذكاء الاصطناعي مع 129 مليون مهمة في ربع واحد، بينما قالت الشركة داخليًا إنها قامت بأتمتة 96% من حالات الدعم ووفرت أكثر من 50000 ساعة من أعمال المبيعات.
ويحدث نفس التغيير في عمليات نشر العملاء. على سبيل المثال، نشرت شركة السفر Engine وكيلاً يعمل بالذكاء الاصطناعي في 12 يومًا، وهو الآن يدير 50% من حجم الدردشة ويقلل أوقات المعالجة بنسبة 15%. في Salesforce نفسها، يعمل نظام Agenticforce الخاص بها على حل 63% من مشكلات دعم العملاء بشكل مستقل، مع الحفاظ على مستويات رضا العملاء مماثلة لتلك التي يتمتع بها الوكلاء البشريون. شهد مطار هيثرو زيادة بنسبة 30% في الإيرادات الرقمية المرتبطة بالوكلاء المعتمدين على الذكاء الاصطناعي، بينما قام OpenTable بتحسين معدلات الدقة بنسبة 40%، وفقًا لشركة Salesforce.
وحتى مع هذه المقاييس الأكثر تقدمًا، يظل الخط الفاصل بين مراقبة العمل ومراقبة العمال غير واضح.
في Meta، يتم اختبار الأنظمة الداخلية لتتبع حركات الماوس والنقرات وضغطات المفاتيح لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على مجموعة واسعة من مواقع الويب والتطبيقات، وفقًا للوثائق الداخلية التي اطلعت عليها CNBC. يعد هذا الجهد جزءًا من جهد أوسع لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على كيفية عمل الموظفين فعليًا، والتقاط كل شيء بدءًا من أنماط التصفح إلى اختصارات لوحة المفاتيح. وتقول الشركة إن البيانات سيتم استخدامها لتحسين نماذجها وليس لتقييم الأداء الفردي، على الرغم من أن مستوى المراقبة يثير مخاوف بشأن المدى الذي يمكن أن تصل إليه مراقبة مكان العمل.
وقال جيسوثاسان: “في حين أن العديد من الموظفين لديهم هذا الوعي، فإن أقلية كبيرة لا تملكه، وبالتأكيد ينبغي لها ذلك”. وقال: “الأمر متروك للمنظمة لضمان توصيل ذلك بوضوح وفهمه على نطاق واسع”.
