بينما يستطيع الذكاء الاصطناعي صياغة المستندات بسرعة، تشير تقارير جديدة إلى أنه غالبًا ما ينقل عبء العمل بدلاً من إنهائه، تاركًا الفرق البشرية لإدارة الموافقات والتنسيق. هذا يعني أن العملية برمتها قد لا تكون بالسرعة المتوقعة.
الذكاء الاصطناعي يُسرع عمليات الصياغة، لكنه قد لا ينهي المهمة بالكامل لفريقك. ماذا يعني هذا لك؟ ببساطة، قد تجد فرقك لا تزال عالقة في دوامة المتابعات والتنسيق، حتى بعد أن يقوم الذكاء الاصطناعي بالجزء الأكبر من العمل الأولي.
لننظر إلى مثال واقعي: تتلقى شركة برمجيات استبيانًا أمنيًا من عميل محتمل يحوي 180 سؤالاً. يستخدم فريقك الذكاء الاصطناعي لجمع الإجابات السابقة وصياغة مسودة. في غضون فترة وجيزة، يتم ملء معظم الوثيقة. يبدو الأمر رائعًا، أليس كذلك؟ لكن هنا تكمن المشكلة: بعد يومين، لا يزال فريق المبيعات ينتظر إرسالها. لماذا؟ إجابة واحدة تصف تحكمًا قد تغير. أخرى تحتاج إلى موافقة قانونية. وسؤال عن المنتج ما زال معلقًا في قناة مشتركة لأنه لا أحد يعرف من يجب أن يرد عليه. هنا يأتي دورك – تتدخل لتجد الأشخاص المناسبين وتتابع القرارات المتبقية. في النهاية، تصل النسخة المعتمدة إلى المشتري.
صحيح أن الفريق وفر وقتًا كبيرًا في الصياغة، لكنك ما زلت بحاجة إلى إنجاز العمل بالكامل. هذا هو لب الموضوع الذي يطرحه مقال «مؤسسة الذكاء الاصطناعي عليها أن تُكمل العمل» من Coryntas. بينما يسهل إظهار سرعة الذكاء الاصطناعي في صياغة المستندات، فإن تتبع المستند خلال مراحل العمل في الشركة أقل وضوحًا. شخص ما يجب أن يتأكد من أن الأدلة حديثة، ويحل الغموض، ويجد الموافق، ويتأكد من وصول النسخة النهائية إلى الشخص الصحيح. إذا كانت هذه الخطوات هي التي تسببت في التأخير قبل وصول الذكاء الاصطناعي، فإن المسودة الأسرع قد لا تغير الجدول الزمني الإجمالي كثيرًا.
بل يمكن أن يخلق هذا «قائمة انتظار مراجعة». المزيد من المواد تصل إلى نفس المجموعة الصغيرة من الأشخاص، الذين يتعين عليهم الآن مراجعتها إلى جانب مسؤولياتهم الحالية. العمل الذي يوفره فريق واحد يصبح عبئًا إضافيًا على فريق آخر. مساعدة الصياغة يمكن أن تكون قيمة، ولكن فائدتها المحلية لا تخبرك كثيرًا عما إذا كانت الشركة تستطيع التعامل مع المزيد من طلبات العملاء دون إضافة عمل تنسيقي. بالنسبة للمؤسس، يظهر هذا الاختلاف في التقويم: نفس المتابعات، نفس اجتماعات التصعيد، نفس الطلبات لإلغاء حظر شيء بدا شبه منتهٍ. بالنسبة للاستبيان، الرد الموافق عليه والمُسلم هو خط النهاية المفيد. بينما جدول البيانات المملوء هو مجرد خطوة وسيطة. يجب أن يستثمر الذكاء الاصطناعي في إنجاز العمل، ليس فقط البدء فيه.
لننظر إلى مثال واقعي: تتلقى شركة برمجيات استبيانًا أمنيًا من عميل محتمل يحوي 180 سؤالاً. يستخدم فريقك الذكاء الاصطناعي لجمع الإجابات السابقة وصياغة مسودة. في غضون فترة وجيزة، يتم ملء معظم الوثيقة. يبدو الأمر رائعًا، أليس كذلك؟ لكن هنا تكمن المشكلة: بعد يومين، لا يزال فريق المبيعات ينتظر إرسالها. لماذا؟ إجابة واحدة تصف تحكمًا قد تغير. أخرى تحتاج إلى موافقة قانونية. وسؤال عن المنتج ما زال معلقًا في قناة مشتركة لأنه لا أحد يعرف من يجب أن يرد عليه. هنا يأتي دورك – تتدخل لتجد الأشخاص المناسبين وتتابع القرارات المتبقية. في النهاية، تصل النسخة المعتمدة إلى المشتري.
صحيح أن الفريق وفر وقتًا كبيرًا في الصياغة، لكنك ما زلت بحاجة إلى إنجاز العمل بالكامل. هذا هو لب الموضوع الذي يطرحه مقال «مؤسسة الذكاء الاصطناعي عليها أن تُكمل العمل» من Coryntas. بينما يسهل إظهار سرعة الذكاء الاصطناعي في صياغة المستندات، فإن تتبع المستند خلال مراحل العمل في الشركة أقل وضوحًا. شخص ما يجب أن يتأكد من أن الأدلة حديثة، ويحل الغموض، ويجد الموافق، ويتأكد من وصول النسخة النهائية إلى الشخص الصحيح. إذا كانت هذه الخطوات هي التي تسببت في التأخير قبل وصول الذكاء الاصطناعي، فإن المسودة الأسرع قد لا تغير الجدول الزمني الإجمالي كثيرًا.
بل يمكن أن يخلق هذا «قائمة انتظار مراجعة». المزيد من المواد تصل إلى نفس المجموعة الصغيرة من الأشخاص، الذين يتعين عليهم الآن مراجعتها إلى جانب مسؤولياتهم الحالية. العمل الذي يوفره فريق واحد يصبح عبئًا إضافيًا على فريق آخر. مساعدة الصياغة يمكن أن تكون قيمة، ولكن فائدتها المحلية لا تخبرك كثيرًا عما إذا كانت الشركة تستطيع التعامل مع المزيد من طلبات العملاء دون إضافة عمل تنسيقي. بالنسبة للمؤسس، يظهر هذا الاختلاف في التقويم: نفس المتابعات، نفس اجتماعات التصعيد، نفس الطلبات لإلغاء حظر شيء بدا شبه منتهٍ. بالنسبة للاستبيان، الرد الموافق عليه والمُسلم هو خط النهاية المفيد. بينما جدول البيانات المملوء هو مجرد خطوة وسيطة. يجب أن يستثمر الذكاء الاصطناعي في إنجاز العمل، ليس فقط البدء فيه.
