ما هو تبني الذكاء الاصطناعي في التعلم والتطوير؟
أصبح تبني الذكاء الاصطناعي في مجال التعلم والتطوير من أكثر الاتجاهات حديثًا في التعلم المؤسسي، لكن كثيرًا من المؤسسات لا ترى النتائج التي تتوقعها. فرغم أن الذكاء الاصطناعي يغيّر تقنيات التعلم، لم ينجح إلا عدد قليل من فرق التعلم والتطوير في دمجه داخل استراتيجياتها اليومية.
وتشير دراسة شملت أكثر من ٥٠٠ مشترٍ ومورّد لتقنيات التعلم إلى أن ٤٢ في المئة من الموردين دمجوا الذكاء الاصطناعي بالكامل في منتجاتهم، مقابل ٧٫٥ في المئة فقط من المشترين فعلوا الشيء نفسه. وفي الوقت نفسه، تقول ٤٥ في المئة من المؤسسات إنها تخطط لتبني الذكاء الاصطناعي، ما يكشف فجوة واضحة بين ما تريده الشركات وما تفعله فعلًا. وهذا يقود إلى سؤال مهم: إذا كان الذكاء الاصطناعي يُرى مستقبل التعلم في العمل، فلماذا يستغرق تبنيه كل هذا الوقت؟
السبب الرئيسي أن تبني الذكاء الاصطناعي في التعلم والتطوير ليس مجرد شراء برنامج جديد. فلكي ينجح الأمر، تحتاج المؤسسات إلى جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا من عمليات التعلم، وربطه بأنظمة إدارة التعلم ومنصات تجربة التعلم الحالية، واستخدامه لتخصيص التعلم وأتمتته، ومساعدة الموظفين والمديرين على الشعور بالراحة في استخدامه يوميًا. كما يتطلب ذلك تخطيطًا جيدًا وإدارة للتغيير وتطويرًا للمهارات ومتابعة للنتائج.
كثير من الشركات تظن أن إتاحة الذكاء الاصطناعي تعني استخدامه فعليًا، لكن الأمر ليس كذلك. في هذا المقال سننظر في أسباب فجوة التبني، وأين تواجه المؤسسات صعوبات، وكيف يمكن لقادة التعلم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحقيق نتائج أعمال حقيقية بدلًا من مجرد متابعة اتجاه جديد.
ويقدم تقرير «فجوة توقعات الذكاء الاصطناعي في تقنيات التعلم لعام ٢٠٢٦: ما يريده قادة التعلم والتطوير من منصات الذكاء الاصطناعي مقابل ما يبنيه الموردون» نتائج حصرية ومقاييس من القطاع ورؤى من المشترين والموردين والمنافسين.
تبني الذكاء الاصطناعي ينمو، لكن ليس بالتساوي
يتسارع تبني الذكاء الاصطناعي في التعلم والتطوير، لكن سرعة التبني مختلفة تمامًا بين موردي تقنيات التعلم والمؤسسات التي يتعاملون معها. ويوافق الطرفان على أن الذكاء الاصطناعي أساسي لمستقبل التعلم في العمل، لكنهما ليسا في المرحلة نفسها عندما يتعلق الأمر بتطبيقه عمليًا.
وبين المشترين، تجاوز الذكاء الاصطناعي مرحلة التجربة بوضوح. فأكثر من ٨ من كل ١٠ مستجيبين، أي ٨٢ في المئة، يعتبرون قدرات الذكاء الاصطناعي إما مهمة جدًا، بنسبة ٣٧ في المئة، أو مهمة بشكل متوسط، بنسبة ٤٥ في المئة، عند تقييم تقنيات التعلم. لكن إدراك أهمية الذكاء الاصطناعي لا يعني النجاح في دمجه داخل منظومات التعلم. وكما يوضح التقرير: «المشترون والموردون متفقون على أهمية الذكاء الاصطناعي المتنامية، لكنهم ما زالوا في مراحل مختلفة من التبني والاستثمار والنضج».
وتُظهر الأرقام هذه الفجوة جيدًا. فـ٤٢ في المئة من موردي تقنيات التعلم يقولون إنهم دمجوا الذكاء الاصطناعي بالكامل، لكن ٧٫٥ في المئة فقط من المشترين يقولون الشيء نفسه عن بيئات التعلم لديهم. وفي المقابل، يخطط قرابة ٤٥ في المئة من المشترين لتبني الذكاء الاصطناعي، ما suggests أن معظم المؤسسات تستعد له لا أنها تتجنبه.
هذا الاختلاف هو ما يسميه التقرير فجوة توقعات الذكاء الاصطناعي. فالموردون يستثمرون بكثافة في منتجات الذكاء الاصطناعي لأنهم يتوقعون أن يتحرك السوق في هذا الاتجاه. أما المؤسسات فتتحرك ببطء أكبر. وكما يذكر التقرير: «الموردون يبنون لطلب مستقبلي، بينما لا يزال كثير من المشترين يحددون أين يحقق الذكاء الاصطناعي قيمة ذات معنى».
لماذا يهم هذا؟ لأن تبني الذكاء الاصطناعي الناجح في التعلم والتطوير يتعلق بأكثر من إضافة ميزات جديدة. فالموردون يركزون على جعل منتجاتهم قابلة للتوسع ومبتكرة وجاهزة للمستقبل. أما المؤسسات فتبحث عن تقنية تحل مشكلات حالية، وتساعد الناس على التعلم بشكل أفضل، وتُظهر قيمة أعمال واضحة. وإلى أن تتقارب هذه الأهداف أكثر، ستستمر الفجوة بين ابتكار الذكاء الاصطناعي واستخدامه الفعلي في التأثير على مستقبل التعلم والتطوير.
لماذا تبني الذكاء الاصطناعي في التعلم والتطوير أبطأ من المتوقع
رغم أن كثيرًا من المؤسسات ترى الذكاء الاصطناعي أولوية أساسية، فإن معظم قادة التعلم والتطوير حذرون، ويبحثون عن فوائد طويلة الأمد بدلًا من الاندفاع وراء كل ميزة جديدة. لنرَ لماذا.
المؤسسات ما زالت تعطي الأولوية لقيمة الأعمال
بالنسبة لمعظم المؤسسات، تبني الذكاء الاصطناعي خيار تجاري، وليس سباقًا لتكون الأولى. فالقادة يريدون دليلًا على أن أدوات التعلم المدعومة بالذكاء الاصطناعي ستحسّن النتائج فعلًا، أو توفر الوقت، أو ترفع الأداء قبل أن يستثمروا. ويركزون على أسئلة مثل: هل سيساعد هذا الموظفين على التعلم بشكل أفضل؟ هل سيوفر الوقت لمصممي التعلم؟ هل يمكننا إظهار نتائج أعمال حقيقية؟ هذه المخاوف أهم من أن تدّعي منصة ما أنها تستخدم الذكاء الاصطناعي فقط.
وهذا النهج الحذر يشير إلى تحول أوسع في التعلم المؤسسي. فالمؤسسات الآن ترى الذكاء الاصطناعي جزءًا من استراتيجية تعلم أكبر، لا الهدف الرئيسي. ولكي ينجح الذكاء الاصطناعي في التعلم والتطوير، عليه أن يحل مشكلات أداء حقيقية، لا أن يضيف تقنية جديدة فحسب.
تجربة المستخدم أهم من الذكاء الاصطناعي
يوضح تقريرنا أن تجربة المستخدم، بنسبة ٧٠ في المئة، والسعر، بنسبة ٦٣ في المئة، والتكامل، بنسبة ٥٩ في المئة، أهم بكثير للمشترين من قدرات الذكاء الاصطناعي، بنسبة ٣٠ في المئة، عند اختيار منصات التعلم.
وهذا يدل على أن المؤسسات تفضل الاستثمار في منظومات تعلم كاملة، لا في ميزات ذكاء اصطناعي منفردة. فحتى أفضل مساعد ذكاء اصطناعي لا يكون مفيدًا كثيرًا إذا وجد المتعلمون أن المنصة صعبة الاستخدام، أو تعامل المديرون مع مسارات عمل معقدة، أو كان المحتوى صعب الوصول. في الواقع، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحسّن تجربة تعلم جيدة، لكنه لا يستطيع أن يحل محلها.
التكامل ما زال صعبًا
من العوائق الكبرى الأخرى أمام تبني الذكاء الاصطناعي في التعلم والتطوير التكامل التقني. فقليلة هي المؤسسات التي تشغّل الذكاء الاصطناعي بمعزل عن غيره. بل يجب أن يتصل بسلاسة مع أنظمة إدارة التعلم الحالية، وأنظمة معلومات الموارد البشرية، ومنصات التحليلات، ومكتبات المحتوى، وعمليات الحوكمة.
وإذا لم تكن هذه الأنظمة متصلة، فقد يجعل الذكاء الاصطناعي الأمور أكثر تعقيدًا بدلًا من أن يسهلها. فلا تريد فرق التعلم والتطوير إضافة أداة منفصلة أخرى تزيد العمل الإداري، أو تفرّق بيانات المتعلمين، أو تقاطع سير العمل الحالي. ولكي يعمل الذكاء الاصطناعي جيدًا، يجب أن يناسب الأدوات التي يستخدمها الموظفون يوميًا بالفعل.
الثقة أصبحت ميزة تنافسية
الثقة الآن عامل أساسي في تبني الذكاء الاصطناعي، وليس التقنية وحدها. ويقول التقرير إن المشترين يبحثون عن موردين يقدمون ذكاء اصطناعيًا مسؤولًا مع حوكمة قوية، وعمليات واضحة، وتعامل آمن مع البيانات. وتريد المؤسسات أن تكون واثقة من أن توصيات الذكاء الاصطناعي موثوقة، وسهلة الفهم، ومتوافقة مع سياساتها الداخلية.
وأصبحت الخصوصية والشفافية والقابلية للتفسير والحوكمة متطلبات أساسية، لا ميزات إضافية لطيفة. وفي النهاية، ستشعر المؤسسات بثقة أكبر في تبني الذكاء الاصطناعي عندما تثق بالتقنية وبالشركات التي تقدمها. وفي التعلم والتطوير، يعتمد التبني الدائم للذكاء الاصطناعي على المصداقية، لا على الميزات الجديدة فقط.
ما الذي تريده المؤسسات فعلاً من الذكاء الاصطناعي
غالبًا ما يُناقش تبني الذكاء الاصطناعي في التعلم والتطوير من زاوية الميزات الجديدة. لكن أبحاثنا الحديثة تُظهر أن المؤسسات تسأل الآن سؤالًا مختلفًا: هل سيجعل الذكاء الاصطناعي التعلم أفضل فعلًا؟ فبينما يواصل موردو التقنية إضافة أدوات الذكاء الاصطناعي، ينظر قادة التعلم والتطوير إلى كيفية تأثير هذه الأدوات في نتائج المتعلمين، وسهولة الاستخدام، وقيمة الأعمال الحقيقية، لا في الابتكار وحده. وكما يذكر تقريرنا، يهتم المشترون أساسًا بـ«ما إذا كانت هذه القدرات تحل مشكلات حقيقية، وتحسن فعالية التعلم، وتبرر استثمارًا إضافيًا».
ويبرز التقرير هذه الفجوة بوضوح من خلال مقارنة ما يريده المشترون بما يستثمر فيه الموردون.
ما يريده مشترو التعلم والتطوير: التعلم المخصص، وملاءمة التعلم، ونتائج أفضل للمتعلمين، وتطبيق عملي.
ما يبنيه الموردون: محتوى مولّد بالذكاء الاصطناعي، والأتمتة، وروبوتات المحادثة، ومزيد من ميزات الذكاء الاصطناعي.
التخصيص هو أكبر فرصة الآن. فقد قال قرابة ٦٥ في المئة من المشترين إن مسارات التعلم المخصصة هي أكثر ميزات الذكاء الاصطناعي قيمة، ما يجعلها الخيار الأول في الدراسة. لكن ٤٤ في المئة فقط من موردي تقنيات التعلم يعملون على التخصيص أو يخططون لإضافته. وفي المقابل، يركز ٧٠ في المئة من الموردين على المحتوى المولّد بالذكاء الاصطناعي، رغم أن أقل من نصف المشترين يرونه أولوية عليا.
ويشير تقريرنا إلى أن «أكبر فرصة في السوق قد لا تكون في بناء مزيد من ميزات الذكاء الاصطناعي، بل في بناء الميزات الصحيحة». فالموردون غالبًا يركزون على ميزات يمكن أن يستخدمها كثير من العملاء، مثل توليد المحتوى والأتمتة. أما المشترون فينظرون إلى الذكاء الاصطناعي بشكل مختلف. فهم يهتمون أكثر بمشاركة المتعلمين، ومدى ملاءمة التعلم، وما إذا كان يؤدي إلى نتائج حقيقية.
وهذا الاختلاف مهم في كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في التعلم والتطوير. فالمؤسسات لا تعرض عن الذكاء الاصطناعي. لكنها أصبحت أكثر حرصًا على تحديد أين يضيف قيمة. وهي تريد بشكل متزايد أن يساعد الذكاء الاصطناعي في التخصيص، وأن يتكامل بسلاسة مع أنظمة التعلم الحالية، وأن يحسّن تجربة المتعلم، لا أن يؤتمت إنشاء المحتوى فقط.
أكبر العوائق أمام تبني الذكاء الاصطناعي في التعلم والتطوير
رغم أن معظم المؤسسات ترى إمكانات الذكاء الاصطناعي في تحسين التعلم في العمل، فإنها غالبًا تجد صعوبة في إظهار عائد واضح على الاستثمار، وتطوير خطة عملية، ودمج الذكاء الاصطناعي في أنظمتها الحالية، وإنشاء الحوكمة، وسد فجوات المهارات الداخلية. وعندما تفتقر فرق التعلم والتطوير إلى الخبرة في الذكاء الاصطناعي، قد يبطئ ذلك الأمور أكثر، ويجعل اختيار الموردين وإدارة التغيير وتوسيع المشروعات الناجحة أصعب.
وهذه التحديات ليست للمشترين فقط. فتقاريرنا تُظهر أن الموردين يواجهون أيضًا مشكلات مثل مواكبة ابتكار الذكاء الاصطناعي، وإدارة عمليات التكامل المعقدة، والموارد المحدودة، والفجوات في تثقيف العملاء. وهذا يعني أنه إذا كانت الشركات التي تصنع أدوات التعلم بالذكاء الاصطناعي تواجه هذه المشكلات، فينبغي للمؤسسات التي تستخدمها أن تتوقع تحديات مشابهة وألا تراها فشلًا.
وتُظهر النتائج أن تبني الذكاء الاصطناعي في التعلم والتطوير يتطلب أكثر من اختيار التقنية الصحيحة. فالمؤسسات تحتاج إلى تحديد أهداف واقعية، والعمل بين الفرق، والحفاظ على حوكمة قوية، والتركيز على نتائج الأعمال بدلًا من ميزات الذكاء الاصطناعي وحدها. ومع تطور الذكاء الاصطناعي بسرعة، سينجح أولئك الذين يبنون مهاراتهم، ويدربون فرقهم، ويُدخلون الذكاء الاصطناعي خطوة بخطوة بدلًا من محاولة إجراء تغييرات كبيرة دفعة واحدة من دون خطة واضحة.
إطار عملي لتبني الذكاء الاصطناعي في التعلم والتطوير
يكون تبني الذكاء الاصطناعي في التعلم والتطوير أنجح عندما تتعامل معه المؤسسات كتحول في الأعمال، لا كمجرد ترقية تقنية. ووفقًا لأحدث تقرير مرجعي، فإن التبني يتسارع، لكن المشترين ما زالوا يركزون على الفوائد العملية. ويهتمون أكثر بقيمة الأعمال، ونتائج المتعلمين، والثقة، وقابلية الاستخدام، لا بملاحقة أحدث الابتكارات فقط. وكما يذكر التقرير، يضخ الموردون موارد في الذكاء الاصطناعي، لكن المشترين يريدون معرفة شيء واحد: هل يجعل التعلم أفضل فعلًا؟
ويساعد الإطار الواضح والعملي المؤسسات على الانتقال من مجرد تجربة الذكاء الاصطناعي إلى استخدامه بطريقة فعالة ومستدامة.
الخطوة الأولى: ابدأ بالتركيز على مشكلات الأعمال، لا على الذكاء الاصطناعي نفسه.
بدلًا من البحث عن أماكن لاستخدام الذكاء الاصطناعي، ابدأ بتحديد تحديات التعلم أو الأعمال الرئيسية لديك. هل يستغرق تأهيل الموظفين الجدد وقتًا طويلًا؟ هل يصعب تحديث دورات الامتثال؟ هل يجد المتعلمون صعوبة في الوصول إلى المحتوى المناسب؟ أدخل الذكاء الاصطناعي فقط عندما يستطيع بوضوح أن يحل مشكلة ويساعد في تحقيق أهداف مؤسستك.
الخطوة الثانية: ابحث عن مهام التعلم المتكررة.
يكون الذكاء الاصطناعي أكثر فائدة عندما يتولى المهام المتكررة التي تستهلك الوقت. على سبيل المثال، يمكنه المساعدة في تحديث محتوى الدورات، وإعداد أسئلة التقييم، وتحسين البحث، واقتراح موارد تعلم مخصصة. وعندما تُؤتمت هذه المهام، يصبح لدى مصممي التعلم وفرق التعلم والتطوير وقت أكبر للتركيز على الاستراتيجية وتصميم تجارب تعلم أفضل.
الخطوة الثالثة: اختبر حالة استخدام واحدة عالية التأثير أولًا.
بدلًا من نشر الذكاء الاصطناعي في كل مكان دفعة واحدة، ابدأ بتجربة صغيرة ومركزة. وقد يعني ذلك استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في إنشاء الدورات، أو تقديم اقتراحات تعلم مخصصة داخل نظام إدارة التعلم، أو دعم المتعلمين عبر روبوت محادثة. وعند البدء صغيرًا، يمكنك رؤية ما ينجح، وجمع الملاحظات، وإجراء التحسينات قبل التوسع أكثر.
الخطوة الرابعة: أنشئ الحوكمة منذ البداية.
لكي يعمل الذكاء الاصطناعي جيدًا في التعلم والتطوير، تحتاج إلى قواعد وإشراف واضحين. ضع مراجعات بشرية للمحتوى الذي ينشئه الذكاء الاصطناعي، وحافظ على خصوصية بيانات المتعلمين، وأنشئ سياسات للذكاء الاصطناعي المسؤول، وأضف فحوصات للجودة. ويؤكد التقرير أن الثقة والشفافية والحوكمة وخصوصية البيانات والقابلية للتفسير أصبحت أكثر أهمية للنجاح طويل الأمد. كما يشير إلى أن الميزة الحقيقية الآن تأتي من بناء الثقة في الذكاء الاصطناعي، لا من إضافة ميزات جديدة فقط.
الخطوة الخامسة: ركّز على قياس النتائج الحقيقية، لا على مقدار استخدام الذكاء الاصطناعي.
في النهاية، ركّز على ما يهم فعلًا. فعدّ الطلبات أو تتبع استخدام الميزات لا يظهر ما إذا كانت أعمالك تنجح. بدلًا من ذلك، انظر إلى الوقت الموفور، ومشاركة المتعلمين، وإكمال الدورات، وأداء العمل، والإنتاجية، والأثر العام على الأعمال. وكما يقول التقرير، ينبغي للمؤسسات أن «تضع الذكاء الاصطناعي كممكّن للنتائج، لا كنتيجة نفسها». وإظهار قيمة حقيقية قابلة للقياس، لا مجرد استخدام تقنية جديدة، هو ما يؤدي إلى تبني ناجح للذكاء الاصطناعي في التعلم والتطوير.
الخلاصة
الفجوة في تبني الذكاء الاصطناعي في التعلم والتطوير لا تعني أن المؤسسات مترددة في الابتكار. بل تُظهر أنها تدرس بعناية كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدعم أهداف الأعمال والتعلم الحقيقية. ويركز قادة التعلم والتطوير على تجربة المستخدم، والتكامل السلس، والثقة، والتخصيص، والنتائج القابلة للقياس، لا على الميزات البراقة فقط. والمؤسسات التي تجعل الذكاء الاصطناعي جزءًا أساسيًا من أنظمة التعلم لديها، بدلًا من التعامل معه كإضافة، ستكون أكثر استعدادًا للنجاح طويل الأمد.