الذكاء الاصطناعي التوليدي في الشركات: كيفية زيادة الإنتاجية وجودة العمل من خلال استراتيجية تركز على الأشخاص.

إن اعتماد التكنولوجيا الجديدة لا يؤدي إلى تحسين الكفاءة من خلال توفير الوقت فحسب، بل يزيدها أيضًاوكذلك جودة العمل، لأنها تتيح لك تكريس نفسك للأنشطة الإستراتيجية والإبداعية.ولكن من الضروري توفير التدريب المستهدف وتكييفه مع وظائف الشركة المختلفة.

مع تقدم تطور الذكاءالتوليد الاصطناعي (AI Gen)إن التحدي التالي الذي يواجه القادة واضح: اصنعهقابلة للتطويرويمكن أن توفر أقيمة قابلة للقياسعبر مؤسساتهم (دافنبورت وبين، 2025).

ومع انتقال الشركات من التجريب إلى التبني على مستوى المؤسسة، فإن العديد منها لا تعاني من الأدوات نفسها، بل من صعوبة التحول التنظيمي اللازم لدمجها بشكل هادف في العمل اليومي للناس. سوف تستمر الأدوات في التطور: إنها كذلك بالفعلالجانب الإنساني من المعادلةوهو ما يحدد النجاح الحقيقي لمبادرات AI Gen.

لقد قمنا بدراسة واحدة من أكبر تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي حتى الآن، في شركة الأدوية متعددة الجنسياتنوفو نورديسك. وتظهر تجربته أن النجاح لا يعتمد فقط على البنية التحتية، بل يعتمد أيضًا على الطريقة التي يفكر بها الناسيتكيفهيتعاونونمع الذكاء الاصطناعي. الدرس الرئيسي: في حين أن اعتماد الذكاء الاصطناعي Gen والتحولات الرقمية الأوسع لهما جذور مشتركة، فإن الأول يعد مدمرًا بشكل خاص، ويعيد تعريف طبيعة العمل بطرق غير مسبوقة.

مثل العديد من المؤسسات، بدأت شركة Novo Nordisk بتوقع مألوف: أن الذكاء الاصطناعي Gen سيزيد الإنتاجية في المقام الأول (Brynjolfsson, Li, & Raymond, 2025). انطلاقًا من مبدأ القيادة "الوقت هو العملة المطلقة" وحملة تسمى "اجعل وقتك مهمًا"، أطلقت الشركة تطبيقًا للأداة على مستوى المؤسسةمساعد الطيار AI Gen من مايكروسوفتمع بداية عام 2024 بهدفتوفير الوقتهتحسين الكفاءة. وبطرق عديدة، حققت الشركة هذا الهدف.

وفر كل موظف ما متوسطه 2.17 ساعة أسبوعيًا بعد البدء في استخدام الأداة. ولكن حدث شيء غير متوقع أيضًا: لم تكن تلك الساعات هي أكثر ما يقدره الموظفون. كان رضا الموظفين عن مساعد الطيار أكثر ارتباطًا بثلاثة أضعاف بالتحسن الملحوظ فيجودة العملأنه في الوقت المحفوظ. أبلغ الموظفون عن تحسينات في جودة تركيب المحتوى وإنشاء المحتوى والتفكير فيه. ومن المثير للاهتمام أن العديد من الموظفين أعادوا استثمار الوقت الذي تم توفيره في التفاعلات مع الناس والتخطيط الاستراتيجي والعمل الإبداعي. وكما قال أحدهم: "يمكنني تخصيص المزيد من الوقت والطاقة للاستراتيجية والتخطيط لإطلاق مشروعي".

تدعو هذه الرؤية إلى التشكيك في الافتراض الأساسي للعديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي: أن القيمة الأساسية للتكنولوجيا تكمن في الكفاءة البحتة. ومن الناحية العملية، يعد الوعد الذي يقدمه AI Gen أوسع نطاقًا وأكثر تركيزًا على الإنسان.

تقدم تجربة تنفيذ Novo Nordisk، والتي ارتفعت من بضع مئات من مستخدمي Copilot في يناير 2024 إلى 20000 في فبراير 2025، دروسًا مهمة للقادة الذين يواجهون التحدي المتمثل في توسيع نطاق AI Gen. من خلال الاستطلاعات التي أجريت علىأكثر من 3 آلاف موظفوالتحليل الداخلي والمقابلات المباشرة، كشفنا عن ديناميكيات الموظفين وأساليب القيادة التي تم اختبارها ميدانيًا لدفع التبني الهادف على نطاق واسع.

توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي: إنه ليس مجرد توصيل وتشغيل

لا يعد توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي مجرد تحدي تقني، بل هو ماراثون لإدارة التغيير. العمل الحقيقي هويدعمالموظفين أثناء تجربتهم ونضالهم والعثور في النهاية على أخدودهم باستخدام هذه الأدوات الجديدة.

في شركة Novo Nordisk، لم يكن اعتماد Copilot خطيًا، ولكنه حدث بالفعلثلاث مراحل. في البداية كان هناك أقمة: بعد حوالي شهر، و23%من الأشخاص كانوا مستخدمين متكررين و74%من قبل المستخدمين المعتدلين. ثم كان هناك أانخفاضمن الفائدة، مع15%من مجموعة المتبنين الأوائل الذين أصبحوا غير نشطين بعد ثلاثة أو أربعة أشهر وانخفض متوسط ​​الوقت الذي تم توفيره من2,29أ2,14ساعات في الأسبوع. وقال أحد المستخدمين: "ما زلت لم أفهم تمامًا كيفية استخدامه. لقد جربته قليلًا في البداية، دون نجاح يذكر، ولم أستخدمه منذ ذلك الحين". حدث نمط مماثل في استخدام التطبيقات: انخفضت مكاسب الإنتاجية والجودة بعد أن قام المستخدمون بتوسيع استخدامهم لبرنامج Copilot من تطبيق أو تطبيقين (مثل Word وExcel) إلى أربعة أو خمسة، ولكنهم انتعشوا بعد ذلك مع ستة تطبيقات أو أكثر.

يعد هذا الانخفاض في منتصف الدورة نموذجيًا لاعتماد الذكاء الاصطناعي. إن حماسة الناس الأولية تفسح المجال للإحباط عندما تجف الفوائد المباشرة وتتزايد صعوبات التكامل. إذا تركت دون رادع، يمكن أن يتحول هذا الرفض إلى التخلي. لقد كشف بحثنا أن بعض خيبات الأمل تكفي لتدمير حماس الناس للتكنولوجيا؛ بمعنى آخر، قد يتخلى المستخدم عن استخدام Copilot بعد عدة محاولات فاشلة. ومع ذلك، فإن الموظفين الذين يستمرون في العمل بعد هذا الانخفاض غالبًا ما يبلغون عن تحسينات كبيرة في الأداء، ويرجع ذلك على الأرجح إلى تأثيرات التعلم المتراكم. هذا هو الوقت الحاسم للتدخلات التدريبية المستهدفة.

لمكافحة التراجع في منتصف الدورة، نفذت شركة Novo Nordisk عددًا من استراتيجيات التمكين، بما في ذلك: تدخلات تدريبية مستهدفة يتم تحديد توقيتها حول مراحل التبني الرئيسية؛ إعادة تخصيص التراخيص وقوائم الانتظار لتنشيط الاهتمام؛ شبكة من المدافعين عن الذكاء الاصطناعي لتوفير التوجيه السياقي ودعم زخم التبني؛ الاتصالات الدقيقة المستهدفة، مثل النشرات الإخبارية التي تركز على النصائح، لمواجهة التحديات التي أبلغ عنها المستخدم؛ ردود الفعل المستمرة، مثل الدراسات الاستقصائية الدورية ولوحات معلومات الاستخدام ومراقبة معايير المنافسين، لتطوير الدعم مع تغير احتياجات المستخدم.

وكما توضح تجربة الشركة،يتطلب AI Gen التدريب والدعم المستمرين. تعتمد فعالية AI Gen على تدريب الأشخاص، وليس فقط نماذج الذكاء الاصطناعي. يجب على القادة تعزيز النظام البيئي حيث يشعر الموظفون بالدعم والمعلومات والإلهام لدفع قدرات التكنولوجيا إلى أبعد من ذلك (Puranam, 2025).

تمكين Tailor AI Gen استنادًا إلى وظيفة العمل

ومع ذلك، تتطلب وظائف الأعمال المختلفة أنواعًا مختلفة من الدعم. يعد التعرف على كيفية تفاعل الأشخاص، ذوي الأدوار والعقليات المختلفة، مع AI Gen أمرًا بالغ الأهمية لتحفيز التبني الهادف.

في Novo Nordisk، تباين تأثير Copilot بشكل كبير عبر الميزات، مما أدى إلى التحول من التنفيذ الموحد إلى التمكين المستهدف. وكشف التحليل الذي يقارن بين توفير الوقت وتحسينات الجودة في المجالات المؤسسية والتجارية والإنتاجية والبحثية، عن وجود تباينات قوية.

فرق الشركات والتجاريةلقد كانت من بين الأكثر كفاءة من حيث تحسين الإنتاجية وجودة العمل مع Copilot. ومن ناحية أخرى، أقسام مثلبحث,بياناتهمنظمة العفو الدوليةهالتطور السريري، مع استمرارها في الاستفادة، شهدت مكاسب أصغر في كل من توفير الوقت وتحسينات الجودة. الموظفينينبع، الذين اعتادوا على الأنظمة الحتمية ذات النتائج الثابتة، غالبًا ما ناضلوا مع الطبيعة الاحتمالية لـ AI Gen. نظرًا لأنه يعمل على نماذج تنتج استجابات متغيرة، يمكن أن تتعارض نتائجه مع سير العمل القائم على الدقة والذي يتطلب الموثوقية. الالهلوسةمن الذكاء الاصطناعي(نتائج غير صحيحة أو لا معنى لها) زادت من تعقيد دمج الأداة في الأنشطة الموجهة نحو البحث، حيث تكون الدقة والموثوقية ذات أهمية قصوى. وقد تجلت هذه الهلوسة في مجموعة متنوعة من الطرق، بما في ذلك التلفيقات، وعدم دقة الحقائق، والأخطاء في المنطق أو الاستدلال، والأخطاء الرياضية، والاختيارات القائمة على نماذج غير ذات صلة (صنوآخرون.، 2024).

وقد أدى هذا التقلب إلى تقويض ثقة الناس في النظام وخلق حواجز كبيرة أمام تبنيه. وكما قال أحد الباحثين: "لا أعرف كيفية تطبيق ذلك على مجال عملي". في المقابل، وصف أحد مستخدمي المبيعات ذلك بأنه "تغيير جذري بالنسبة لي في العديد من جوانب وظيفتي". سيتطلب التكيف مع الذكاء الاصطناعي Gen تغييرًا في العقلية بين موظفي العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات: سيتعين عليهم أن يتعلموا كيفية إدارة عدم القدرة على التنبؤ المتأصلة في مثل هذه الأدوات.

لتسهيل العملية، انتقلت Novo Nordisk من التنفيذ الموحد إلى التطبيقشخصية. لقد أطلق برنامج تأهيل محدد لكل وظيفة قام بإنشائهاقواعد اللعبة التي تمارسهامن حالات الاستخدام والمكتبات التعليمية المتوافقة مع الأدوار الوظيفية وعملت مع Microsoft لتخصيص ميزات Copilot لفرق مختلفة. ضمنت هذه المرونة أن الموظفين في الأدوار الإبداعية والدقيقة يمكنهم العثور على تطبيقات ذات معنى تتوافق مع سير عملهم.

مفاجأة الأبطال: الموظفون الأكثر خبرة

وعلى عكس بعض الأساطير حول المواطنين الرقميين، فقد أظهرت البيانات أن iكبار الموظفينتميل شركة Novo Nordisk إلى استخدام AI Gen بشكل أكثر فعالية من تلك الخاصة بهمالزملاء الأصغر سنا. أشارت نتائج الاستطلاع إلى أن العمال ذوي الخبرة يتفوقون على زملائهم الأصغر سناً في زيادة الإنتاجية وتحسين جودة العمل. لماذا؟ إن الفهم العميق لسير العمل لدى هؤلاء الموظفين الأكبر سنًا سمح لهم بالتعرف بسرعة على المجالات التي يمكن أن تضيف فيها أدوات مثل Copilot قيمة. علاوة على ذلك، فقد كانوا مجهزين بشكل أفضل لتقييم النتائج الناتجة عن الذكاء الاصطناعي ودمجها في المهام المعقدة بشكل أكبردقة.

وفي المقابل، كان الموظفون الأصغر سناً يفتقرون في كثير من الأحيان إلى السياق اللازم لتحديد الفرص عالية التأثير. قال أحد الموظفين الشباب: "لا أعرف ما يكفي من حالات الاستخدام في العالم الحقيقي؛ ما الذي يمكنني استخدامه من أجله؟" وأشار آخر: "لم تكن لدي حالة استخدام محددة حيث يمكنني رؤية فوائد استخدام/استكشاف برنامج Copilot بوضوح."

الدرس المستفاد: بدلاً من افتراض أن الموظفين الأصغر سناً سيقودون مهمة الذكاء الاصطناعي، ينبغي للمؤسسات ذلكجعل المسؤوليةالموظفين ذوي الخبرة للعملمكبرات الصوت.

بعد أن قلبت هذه الرؤية افتراضات المديرين التنفيذيين في شركة Novo Nordisk، تم إنشاء شبكة متعددة الوظائف من الموظفين ذوي الخبرة في المقام الأول لإجراء جلسات عرض نظير إلى نظير، وتوفير تدريب خاص بالأدوار، ومشاركة الأمثلة العملية المصممة خصيصًا لسياقات عمل محددة. وفي الوقت نفسه، أتاحت مجتمعات الوسائط الاجتماعية الداخلية للشركات مثل Viva Engage (أداة تعاون اجتماعي مدمجة في Microsoft Teams) مشاركة المعرفة بين كبار الموظفين وصغارهم، مما أدى إلى اعتمادها.

من خلال الاستثمار في كبار الموظفين كعوامل تمكين للتبني، يمكن للقادة الاستفادة من الخبرة السياقية لهؤلاء الأفراد لدفع الاستخدام الهادف لـ AI Gen، وتخصيص التدريب لسير العمل والأقدمية، وضمان حصول الموظفين المبتدئين على حالات استخدام واضحة ويمكن الوصول إليها لبناء ثقتهم. من خلال مواءمة التمكين مع الخبرة، يمكن للمؤسسات إطلاق العنان لإمكانات AI Gen على كل المستويات.

لا يعتمد أداء الذكاء الاصطناعي العام على الخبرة التكنولوجية، بل على سلاسة السياق والثقة والقدرة البشرية على دمج الأدوات الجديدة في سير العمل الدقيق.

التغلب على المقاومة الثقافية وفضح الذكاء الاصطناعي

لم يرحب الجميع في Novo Nordisk بمساعد الطيار. هناكالمقاومةثقافيةوما يسمىمنظمة العفو الدوليةفضحشكلت عقبات كبيرة، حيث نظر بعض الموظفين إلى AI Gen على أنه غير أخلاقي أو شبيه بالاحتيال. قال أحد المستخدمين: "أجد أن برنامج Copilot مشكوك فيه من الناحية الأخلاقية: استهلاك مرتفع للغاية للطاقة، بناءً على الخصوصية المخزية وممارسات انتهاك الحقوق".

ويخشى آخرون الإخلال بالروتين، أو ارتكاب الأخطاء، أو التعرض للتدقيق بحثًا عن النتائج التي يولدها الذكاء الاصطناعي. وقال أحد المستخدمين: "أخشى أن يكون ما أفعله مع برنامج Copilot خاطئًا أو أن أرتكب أخطاء في عملي". وقد أدت مثل هذه المواقف إلى إحجام الموظفين عن دمج التكنولوجيا في سير عملهم. وقد أدت المخاوف بشأن ملكية النتائج والتغيرات في سير العمل إلى زيادة المقاومة ضد الذكاء الاصطناعي Gen.

يمكن لهذه المقاومة الثقافية الخفية ولكن الحقيقية أن تبطئ التبني حتى في مؤسسات التكنولوجيا المتقدمة. وقد تعاملت شركة Novo Nordisk مع هذا التحدي من خلال استراتيجية متعددة الأوجه، ركزت على الشفافية والثقة. قدمت الشركة مبادئ توجيهية للاستخدام الأخلاقي، وأوضحت التوقعات المتعلقة بالملكية والكشف عن النتائج، وأطلقت حملة "قضاء الوقت لتوفير الوقت" لإعادة تعريف الذكاء الاصطناعي Gen كعامل استراتيجي، وليس اختصارًا.

وأكد مارك نافاس، المدير التنفيذي لشركة Novo Nordisk المسؤول عن تطبيق Copilot، هذه الرسالة: "إن برنامج Copilot يدور حول تمكين موظفينا من العمل بشكل أفضل، وليس اتباع طرق مختصرة". أتاحت التعليقات المنتظمة، بما في ذلك الاستطلاعات وتحليلات الاستخدام، للشركة مراقبة المقاومة وضبط الدعم. أدت العروض التوضيحية التي يقودها الأبطال إلى تطبيع الاعتماد من خلال عرض أمثلة واقعية للاستخدام الناجح لـ AI Gen. وقد سمحت المساحات الآمنة مثل منصة Viva Engage للموظفين بطرح الأسئلة ومشاركة المخاوف واكتساب الثقة دون خوف من الحكم عليهم.

يمكن للقادة الذين يطبقون AI Gen أن يعتمدوا عدة استراتيجيات، كما فعلت نوفو نورديسك، لتخفيف المقاومة الثقافية,تحويل المقاومة إلى مشاركة وتمهيد الطريق للتبني المستدام.

توضيح الاستخدام الأخلاقي.تطوير ونشر المبادئ التوجيهية بشأن استخدام الذكاء الاصطناعي وملكيته والكشف عنه. تأكد من أن الموظفين يفهمون كيفية دمج AI Gen بسلاسة.

تطبيع استخدام AI Gen عبر الأبطال.قم بتوظيف موظفين ذوي خبرة لإظهار التطبيقات العملية والأخلاقية، مما يجعل AI Gen أكثر قابلية للفهم والمصداقية.

تعزيز المساحات الآمنة.قم ببناء مجتمعات داخلية لدعم الأقران، حيث يمكن للموظفين التعبير عن مخاوفهم ومشاركة النجاحات دون الحكم عليهم.

معالجة مشكلات الثقة بشكل استباقي.تدريب الموظفين على خصوصية البيانات والأثر البيئي والاستخدام المسؤول لبناء الثقة ومواجهة الاعتراضات الأخلاقية.

إعادة تعريف دور الذكاء الاصطناعي.ضع الذكاء الاصطناعي Gen كأداة لتحسين جودة العمل، وليس كبديل للجهد البشري، من خلال رسائل متسقة من القيادة.

الناس هم المنصة

تخطط شركة Novo Nordisk لتوسيع نطاق نشر برنامج Copilot الخاص بها بدءًا من حوالي20 ميلاأ37milaالموظفين في عام 2025. (تمتلك الشركة ما يقرب من75milaالموظفين في جميع أنحاء العالم). وفقًا للرئيس التنفيذي للمعلومات الرقمية (والمؤلف المشارك) أندرس روماري، فإن مستقبل الشركة مع AI Gen سيعتمد على القدرة على تجاوز الحماس الأولي لبناء أنظمة تدعم التعلم المستمر والثقة والتكامل في سير العمل في العالم الحقيقي.

ومع استمرار الشركة في تنفيذها، أصبح أحد الدروس واضحًا بشكل متزايد: نجاح AI Gen لا يعتمد كثيرًا على الأدوات نفسها، بل على الأشخاص الذين يستخدمونها وكيفية تكيفهم وتعاونهم واحتضانهم للتغيير.

ولا يقتصر هذا النجاح على الأتمتة فحسب، بل أيضًا على الأشخاص الراغبين في إعادة التفكير في طريقة عملهم، ودعم بعضهم البعض، وتطوير الثقة في طرق جديدة للعمل مدعومة بالذكاء الاصطناعي. الأبطال يصبحون عوامل للتغيير. تصبح المجتمعات مسرعات. وتظهر الخبرة، وليس الشباب، باعتبارها المحفز الخفي للتبني.

إذا كنت ترغب في توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي بنجاح، فابدأ بالأشخاص، وليس بالرموز البرمجية.

ملاحظة قبل الببليوغرافيا

يود المؤلفون أن يشكروا جينجكي ليو، طالب الدكتوراه في ETH زيوريخ، لمساهمته في كتابة هذا المقال.

فهرس

ذ. دافنبورت وآر. بين، "خمسة اتجاهات في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات لعام 2025"، مراجعة إدارة سلون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، 15 أبريل 2025، https://sloanreview.mit.edu.E. Brynjolfsson, D. Li e L. Raymond، "الذكاء الاصطناعي التوليدي في العمل"، المجلة الفصلية للاقتصاد 140، ن. 2 (ماجيو 2025): 889-942.بي بورانام، "إعادة أنسنة: كيفية بناء منظمات تتمحور حول الإنسان في عصر الخوارزميات" (سنغافورة: Penguin Random House، 2025).Y. Sun, D. Sheng, Z. Zhou, et al., "هلوسة الذكاء الاصطناعي: نحو تصنيف شامل للمعلومات المشوهة في المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي"، اتصالات العلوم الإنسانية والاجتماعية 11، رقم. 1 (سبتمبر 2024): 1-14.S. Raisch e S. Krakowski، "الذكاء الاصطناعي والإدارة: مفارقة الأتمتة والتعزيز"، أكاديمية مراجعة الإدارة 46، ن. 1 (جينيو 2021): 192-210.