تُستشهد تقارير McKinsey حول الذكاء الاصطناعي في مجالس الإدارة وفي المنصات الإخبارية على حد سواء، فهي تصوغ طريقة تفكير القيادات في الوظائف والمهارات والأتمتة. لكن قلة من القراء يعرفون من أين تأتي هذه الأبحاث أو كيفية تقييمها. يشرح هذا الدليل الأمرين معاً.
الخلاصة المختصرة: ذراع الأبحاث حقيقية، كبيرة الحجم، وممولة تمويلاً جيداً، ولديها أيضاً سجل حافل يستحق الدراسة. ومعرفة هذا التاريخ تجعلك قارئاً أكثر ذكاءً للعنوان الكبير القادم عن الذكاء الاصطناعي. للتغطيات ذات الصلة، انظر نماذج اللغة العربية الكبيرة: Falcon وJais وALLaM.
من أين تأتي الأبحاث
تأسست McKinsey & Company عام 1926، وهي شركة استشارات في الاستراتيجية والإدارة. ووفقاً لملفها المرجعي على ويكيبيديا، ينشر مستشارو الشركة بانتظام كتباً وأبحاثاً ومقالات في الأعمال والإدارة، وتنفق الشركة ما بين 50 و100 مليون دولار سنوياً على الأبحاث.
وتبرز منصتان بشكل خاص: مجلة McKinsey Quarterly، وهي مجلة أعمال تصدر منذ عام 1964، ومعهد McKinsey Global Institute، الذي تأسس عام 1990 ويدرس الاتجاهات الاقتصادية العالمية. ويضيف الملف أن هذه المنشورات تمنح الشركة صورة شبه أكاديمية.
ويعكس مدى وصول الأبحاث مدى وصول الشركة نفسها؛ ففي عام 2018، سجل الملف أن 800,000 متقدم تقدموا لوظائف يبلغ عددها 8,000. ويحمل كثير من المستجدين درجات علمية متقدمة في العلوم أو الطب أو الهندسة أو القانون، وليس في إدارة الأعمال وحدها. ويشكل هذا المزيج أسلوب التقارير: غنية بالبيانات، مبنية على الأطر التحليلية، وموجهة إلى التنفيذيين.
ماذا تقول عن الذكاء الاصطناعي والعمل
يظهر الذكاء الاصطناعي اليوم في مختلف أعمال الشركة المنشورة؛ فقد أشار تقرير الطاقة الصادر في سبتمبر 2024 إلى ارتفاع الطلب على الكهرباء بفعل الذكاء الاصطناعي، في مؤشر على مدى مركزية هذا المجال في التخطيط طويل الأمد. وتعامل أبحاث من هذا النوع مع الذكاء الاصطناعي بوصفه أقل أداة تقنية وأكثر قوة تعيد تشكيل المهام واستهلاك الطاقة ونماذج الأعمال.
وبالنسبة إلى القراء، فإن العدسة المفيدة بسيطة: اسأل أي جوانب من العمل تغطيها الدراسة، سواء المهام أو التوظيف أو الطلب على الطاقة، ثم اسأل ما البيانات التي تقف خلف كل ادعاء. فالشركات الكبرى تنشر ملاحظات المنهجية لسبب وجيه.
سجل حافل يستأهل التدقيق
شهدت أبحاث الاستشارات أخطاء شهيرة؛ إذ يسجل الملف حادثة في ثمانينيات القرن الماضي قامت خلالها AT&T بتقليص استثماراتها في أبراج شبكات الهاتف المحمول بعد توقع من McKinsey بعدد المشتركين في الهواتف المحمولة بنحو 900,000 مشترك فقط بحلول عام 2000. وكان الرقم الفعلي نحو 109 ملايين. ووصف كتاب ورد في الملف هذا التوقع بأنه بعيد عن الصواب بشكل مضحك.
كما يشير الملف إلى انتقادات لأعمال سابقة؛ فقد وجد تحليل نشرته مجلة BusinessWeek عام 1984 أن كثيراً من الشركات التي أثنى عليها كتاب In Search of Excellence لم تعد تستوفي المعايير بعد عامين. ولا شيء من هذا يجعل أبحاث الذكاء الاصطناعي خاطئة، لكنه يعني ببساطة أن كل توقع يستحق نظرة ثانية.
وتقدم أبحاث المواهب درساً آخر؛ فقد دعت مقالة عام 1997 وكتاب صدر عام 2001 حول حرب المواهب الشركات إلى تصنيف موظفيها وترقية النجوم. ويشير الملف إلى أن Enron اتبعت كثيراً من تلك المبادئ قبل انهيارها. فالعناوين الواثقة قد تقوم على أرض مهزوزة.
كيف تقرأ التقرير القادم
ابدأ بالنطاق: هل كانت الدراسة عالمية أم إقليمية؟ وأي القطاعات شملها الاستقصاء؟ ثم ابحث عن سنة الأساس التي يقوم عليها أي رقم. وأخيراً، افصل بين ما تُظهره البيانات وما يتوقعه المؤلفون؛ فكلاهما مهم، لكنهما ليسا الشيء نفسه. على سبيل المثال، لاحظ ما إذا كان الاستطلاع يغطي جميع أصحاب العمل أو الكبار منهم فقط. فالثغرات في التغطية هي نقطة انطلاق معظم سوء الفهم.
كما يساعد المقارنة بين النتائج عبر منصات مختلفة؛ فإذا ظهر ادعاء ما في تقرير استشاري واحد فقط، فتعامل معه بوصفه رأياً واحداً لا حقيقة مستقرة.
الخلاصة: مفيدة، لكن اقرأها بنشاط
تحظى أبحاث McKinsey حول الذكاء الاصطناعي والعمل بالنفوذ لأنها واسعة النطاق وممولة ومنتظمة. وهذا النفوذ سبب لقراءتها بعناية، لا سبب لتجاهلها. فتعامل مع التقارير بوصفها نقاط انطلاق مستنيرة. ويرتبط ذلك بمقالتنا السابقة، كيف تقرأ أخبار الذكاء الاصطناعي دون أن تنخدع.
أفضل القراء يحملون فكرتين في آن واحد: قد تكون الأبحاث عملاً جدياً ومع ذلك تفشل في استشراف المستقبل. فالتوقعات حول الذكاء الاصطناعي والوظائف تستحق بالضبط هذا النوع من الانتباه الهادئ المتشكك.