لماذا لا تكون تدفقات العمل المحسّنة للذكاء الاصطناعي هي الأفضل دائمًا للأعمال

يمكن أن يكلف سير العمل وعدم كفاءة العمليات ما يصل إلى 40٪ من الإيرادات السنوية للشركة. في كثير من الحالات ، تسعى الشركات إلى حل هذه المشكلة من خلال تطبيق خوارزميات جدولة الذكاء الاصطناعي (AI). يُنظر إلى هذا على أنه أداة مفيدة لنماذج الأعمال التي تعتمد على السرعة والكفاءة ، مثل خدمات التوصيل وقطاع الخدمات اللوجستية.

في حين أن الذكاء الاصطناعي ساعد بالتأكيد في بعض المهام التي تستغرق وقتًا طويلاً والتي لا يمكن التنبؤ بها في كثير من الأحيان المرتبطة بجدولة الموظفين عبر الأقسام ، فإن النموذج ليس مثاليًا بعد. في بعض الأحيان ، يجعل المشاكل أسوأ وليس أفضل.

يفتقر الذكاء الاصطناعي إلى القدرة البشرية على النظر إلى ما هو أبعد من مجرد تحسين كفاءة الأعمال. هذا يعني أنه ليس لديه القدرة على المتغيرات “البشرية” مثل تفضيلات العمال. غالبًا ما تؤدي قيود جدولة الذكاء الاصطناعي إلى نوبات عمل غير متوازنة أو موظفين غير سعداء ، وتبلغ ذروتها في المواقف التي تعيق فيها “مساعدة” الذكاء الاصطناعي الممنوحة للموارد البشرية طريق سير العمل بسلاسة.

عندما يحدث خطأ في التحسين: لا يمكن للذكاء الاصطناعي رؤية البشر وراء نقاط البيانات

اكتسبت الجدولة التلقائية للذكاء الاصطناعي شهرة كبيرة في السنوات الأخيرة. بين عامي 2022 و 2027 ، من المتوقع أن يشهد سوق أنظمة جدولة الذكاء الاصطناعي العالمي معدل نمو سنوي مركب يبلغ 13.5٪ ، و 77٪ من الشركات إما تستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل أو تسعى إلى إضافة أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين سير العمل وتحسين العمليات التجارية.

ومع ذلك ، من المهم ملاحظة أن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه حتى الآن وضع جداول دون إشراف بشري. لا يزال متخصصو الموارد البشرية بحاجة إلى مراجعة وتعديل الجداول التي يتم إنشاؤها تلقائيًا لأنه لا يزال هناك عيب كبير وواضح في خوارزميات الذكاء الاصطناعي: عدم وجود “المعلمات البشرية”.

الذكاء الاصطناعي ممتاز في فرز البيانات وإيجاد طرق لزيادة الكفاءة في العمليات التجارية. يعد تحسين سير العمل عبر الخوارزميات التي تستخدم البيانات التاريخية مثاليًا لإسقاط أشياء مثل حجم الطلب والعدد المطلوب من العمال ، استنادًا إلى معلومات مثل العروض الترويجية للتسويق وأنماط الطقس والوقت من اليوم وتقديرات الطلبات بالساعة ومتوسط ​​أوقات انتظار العملاء.

تنبع المشكلة من عدم قدرة الذكاء الاصطناعي على تفسير “المعايير البشرية” ، والتي تعتبرها انخفاضًا في الكفاءة بدلاً من ممارسات العمل الأفضل.

على سبيل المثال ، إذا كان لدى الشركة موظفين مسلمين ملتزمين ، فإنهم يحتاجون إلى فترات راحة صغيرة في أيام عملهم لمراقبة أوقات الصلاة. إذا كانت الشركة توظف أمهات جددًا ، فقد تحتاج أيضًا إلى أوقات مدمجة لضخ حليب الأم. هذه هي الأشياء التي تتجاوز قدرات الذكاء الاصطناعي حاليًا لتفسيرها بشكل صحيح ، لأنه لا يمكنه استخدام التعاطف والتفكير البشري ليرى أن هذه “الجداول الزمنية غير الفعالة” أكثر كفاءة من منظور سعادة الموظف على المدى الطويل.

الكفاءة ليست دائمًا أفضل سياسة ؛ هل هناك حل؟

حاليًا ، يمكن لأدوات الجدولة التلقائية فقط سحب نقاط البيانات من مصادر محدودة ، مثل الجداول الزمنية وسجلات سير العمل ، لتوزيع ساعات العمل بالتساوي فيما تعتبره الطريقة المثلى. تحتاج أدوات الجدولة بالذكاء الاصطناعي إلى المساعدة في فهم سبب سوء أن يعمل نفس الموظف في نوبة الإغلاق في يوم من الأيام ثم العودة للوردية الافتتاحية في اليوم التالي. كما أنها لا تستطيع حتى الآن حساب تفضيلات العامل الفردي أو التوفر المتنوع.

أحد الحلول الممكنة لهذه المشكلة هو الاستمرار في إضافة المعلمات إلى الخوارزميات ، لكن هذا يمثل مشاكلها الخاصة. أولاً ، في كل مرة تقوم فيها بإدخال معلمة جديدة ، فإنها تقلل من احتمالية أداء الخوارزمية بشكل جيد. ثانيًا ، تعمل الخوارزميات فقط مع البيانات التي يتم تقديمها. إذا تم تزويد أدوات الذكاء الاصطناعي ببيانات غير كاملة أو غير صحيحة أو غير دقيقة ، فإن الجدولة يمكن أن تعيق كفاءة سير العمل وتخلق المزيد من العمل للمديرين أو موظفي الموارد البشرية. لن تساعد إضافة المزيد من الفلاتر أو القيود على الخوارزمية في العمل بشكل أفضل.

فما هو الحل؟ لسوء الحظ ، إلى أن نكتشف طرقًا لبث قدرات الذكاء الاصطناعي في التفكير التعاطفي ، فمن المحتمل دائمًا أن تكون هناك حاجة إلى أن يكون للبشر يد في جدولة الموظفين.

ومع ذلك ، يمكن للشركات العمل على إنشاء علاقة أكثر إيجابية وتآزر بين أدوات جدولة الذكاء الاصطناعي والبشر الذين يستخدمونها.

على سبيل المثال ، يمكن لشركات التوصيل إدخال البيانات التاريخية في أدوات الذكاء الاصطناعي لزيادة فعالية مخرجات الجدول الزمني الأولي. هذا يقلل من بعض العبء على الموارد البشرية ومديري الجدولة. في المقابل ، يتمتع المجدول البشري الآن بجدول أساسي محسن للعمل منه ، حتى يتمكنوا من قضاء وقت أقل في ملاءمة العمال في الفترات الزمنية المطلوبة.

قد يكون الذكاء الاصطناعي فعالاً تمامًا ، لكنه لا يزال بحاجة إلى مساعدة بشرية لإسعاد الموظفين

لا تزال البشرية تعمل بجد على تطوير الذكاء الاصطناعي الذي يعرض “الذكاء العام” ، وهو مصطلح ينطبق على الذكاء المرئي في البشر والحيوانات. فهو يجمع بين حل المشكلات والعاطفة والحس السليم ، وهما شيئان لم يتم تكرارهما في الذكاء الاصطناعي.

عندما تحتاج إلى أتمتة المهام المتكررة أو تحليل كميات هائلة من البيانات للعثور على أوجه القصور وأساليب العمل الأفضل ، فإن الذكاء الاصطناعي يتفوق على البشر في كل مرة تقريبًا. ومع ذلك ، بمجرد إضافة فارق بسيط أو عاطفة أو ذكاء عام ، كما هو الحال مع جدولة المهام ، سيظل البشر بحاجة إلى أن يكون لهم الكلمة الأخيرة لتحقيق التوازن بين سير العمل المحسن ورضا الموظفين ونمو الشركة على المدى الطويل.

فيتالي أليكساندروف هو رائد أعمال متسلسل ومؤسس ومدير تنفيذي لشركة Food Rocket ، وهي خدمة توصيل البقالة السريعة في الولايات المتحدة.