قياس مدى تبنّي الذكاء الاصطناعي في فرق التعلم والتطوير لا يقتصر على عدّ الطلبات أو المحاولات. الأهم أن تتابع العمل من أول استخدام للأداة حتى خروج تجربة تعلم مكتملة.
تتبّع الاستخدام والوقت الموفّر وجودة التدريب
لنفترض أن فريقك استخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء أربعين دورة هذا الربع. هل هذه أخبار جيدة؟ يعتمد ذلك على عوامل كثيرة، مثل وقت الإنتاج والمراجعة وجودة المحتوى. إذا أنتج المؤلفون أربعين مسودة، لكنهم قضوا ضعف الوقت في تصحيحها، فإن ارتفاع عدد مرات الاستخدام لا يخبرك كثيراً عن الكفاءة أو عن غيابها. ولمعرفة مدى فعالية تبنّي الذكاء الاصطناعي في فريق التعلم والتطوير، عليك تتبّع العمل من أول استخدام للأداة حتى النتيجة التعليمية النهائية. أي تتبّع من يستخدم الذكاء الاصطناعي، وفي أي مهام، وكم يبقى من عمل بعده، وهل يساعد التدريب الناتج الناس على التعلم. إليك طريقة بسيطة للقياس.
اربط استخدام الذكاء الاصطناعي بمهام محددة في التعلم والتطوير
قد يشمل التبنّي كل شيء، من توليد مخطط دورة إلى الإجابة عن سؤال موظف داخل نظام إدارة التعلم. وإذا وضعت هذه الأنشطة كلها في لوحة واحدة، فسيصبح تفسير الأرقام صعباً جداً. لذلك اختر مسار عمل واحداً أولاً، مثل:
– إنشاء دورة جديدة
– تحديث دورة قائمة
– تعريب التدريب أو نقله إلى لغة أخرى
– دعم المتعلمين
ارسم الخطوات المعتادة في هذه العملية، وحدّد الخطوات التي يفيد فيها الذكاء الاصطناعي. قد تكون كتابة نص، أو تصميم شرائح، أو توليد صور ومرئيات. وتختلف القائمة حسب طريقتكم الخاصة. لا تنسَ تسجيل من يتخذ القرار النهائي في كل نقطة.
نصيحة عملية: اختر خط أساس قبل إدخال عملية جديدة. في دوراتك الثلاث التالية المشابهة، سجّل الساعات التي تُقضى في كل خطوة، وعدد جولات المراجعة، ووقت الإنجاز، وأي مشكلات في الجودة تظهر قبل النشر. ثم قارن المشروعات اللاحقة بهذا الأساس. وتذكّر أن دورة في موضوع جديد تحتاج عادة إلى بحث أكثر من دورة يعرفها فريقك جيداً، لذا احرص على مقارنة مشروعات متشابهة.
مثال:
يمكنك استخدام أداة آي سبرينغ سويت للذكاء الاصطناعي لتوليد تعليق صوتي لتدريب على المنتجات. ولتتبّع التبنّي هنا، قس المدة التي يقضيها المؤلفون في إعداد النص، وتوليد الصوت، وتصحيح الأخطاء في النطق، والحصول على الموافقة على النسخة النهائية. ثم قارن ذلك بالوقت الذي يُقضى في تسجيل التعليق الصوتي وتحريره لدورات مشابهة. الآن يمكنك أن ترى هل يسرّع الذكاء الاصطناعي إنجاز الدورة النهائية أم لا.
تتبّع الاستخدام المنتظم، لا مجرد الوصول إلى الحساب
لا تعتمد على التراخيص وعمليات تسجيل الدخول. فهي تُظهر الوصول فقط، ولا تخبرك هل أصبح الذكاء الاصطناعي جزءاً حقيقياً من عمل الفريق. بدلاً من ذلك، حدّد مجموعة مؤهلة. وتتبّع كم شخصاً استخدم الذكاء الاصطناعي في مهمة مؤهلة واحدة على الأقل، وكم مرة، ولأي غرض.
مثال:
كلّفت اثني عشر مؤلفاً في فريقك بإنشاء دورات أو تحديثها هذا الربع. معدل التبنّي البسيط هو: المستخدمون النشطون ÷ المستخدمون المؤهلون × 100. إذا استخدم ثمانية من هؤلاء الاثني عشر مؤلفاً الذكاء الاصطناعي في مشروع ذي صلة، فالمعدل 67%. ويمكنك إضافة مقياس ثانٍ: نسبة المشروعات المؤهلة التي ساعد فيها الذكاء الاصطناعي في خطوة محددة. هذان الرقمان يجيبان عن سؤالين مختلفين. أحدهما يوضح الانتشار، والآخر يوضح معدل الاستخدام في الإنتاج.
نصيحة عملية: اطلب من المؤلفين وسم الاستخدامات في سجل مشروع خفيف:
– مخطط
– كتابة
– أسئلة اختبار
– مرئيات
– تعليق صوتي
– ترجمة
– أخرى
هذا النوع من المتابعة الشهرية أفضل على المدى الطويل من عدّ الطلبات، لأن طريقة استخدام الناس للذكاء الاصطناعي في إنشاء الدورات ليست معياراً موثوقاً. فقد يرسل شخص ثمانين طلباً لأن النتائج الأولى كانت ضعيفة، بينما يستخدم آخر ثلاثة طلبات وينتج مسودة وحدة قوية.
وإذا كنت تراقب دعم الذكاء الاصطناعي داخل نظام إدارة التعلم، فاحتفظ بهذا المسار منفصلاً. فالأسئلة التي تُجاب للمتعلمين، والدورات التي ينتجها المؤلفون، لها مستخدمون مختلفون وأهداف مختلفة ومعايير نجاح مختلفة. ومساعد الذكاء الاصطناعي في نظام آي سبرينغ لإدارة التعلم، مثلاً، يمكن أن يساعد المديرين في أسئلة المنتجات والمهام الروتينية. وفي هذه الحالة، تفحص المهام المكتملة وما إذا كان الناس ما زالوا يحتاجون إلى مساعدة بعدها، بدلاً من عدّ أصول الدورات.
أدرج التحرير والمراجعة في حساب الوقت الموفّر
لسوء الحظ، قد تقلّل وحدة أو اختبار من إنشائه بالذكاء الاصطناعي ساعة من الكتابة، لكنه يضيف جولتين إضافيتين من تصحيحات خبراء المادة. ومقياس وقت الكتابة وحده لا يرى هذا التباطؤ، لذلك عليك تتبّع الوقت الذي يُقضى في مراجعة محتوى الذكاء الاصطناعي وتنقيحه أيضاً.
لكل مشروع تجريبي، سجّل الوقت من لحظة التكليف حتى الحصول على أصل معتمد قابل للنشر. وقسّمه إلى:
– إنشاء
– تحرير
– مراجعة خبراء المادة
– إعادة عمل
مرة أخرى، قارن مشروعات متشابهة، ووضّح حدود المقارنة. فلا ينبغي الحكم على دورة امتثال جديدة يمر عليها عدة مراجعين قانونيين بمقارنتها بتحديث بسيط لدورة تعريف بمنتج. وعند الإمكان، نفّذ تجربة صغيرة مزدوجة: كلّف مؤلفين بوحدتين متشابهتين، مع نفس التعليمات ومعايير الجودة، بحيث يستخدم أحدهما مسار الذكاء الاصطناعي المتفق عليه، ويتبع الآخر العملية الحالية. واستخدم النتيجة لتحديد أين يُوفّر الوقت بدقة، ولتحسين سير العمل.
مثال:
– قد يسرّع الذكاء الاصطناعي الكتابة، لكنه يترك لخبراء المادة شيئاً أكثر لفحصه.
– وقد يؤدي التعريب الأسرع إلى تقصير الوقت اللازم لإطلاق التدريب بلغة أخرى.
وتتبّع كل خطوة يُظهر أي أجزاء سير العمل تتحسن، وأيها يحتاج إلى طريقة أخرى.
اسأل الموظفين عما قد تغفله الأرقام
الأرقام ليست كل شيء. فسجلات الاستخدام لا تستطيع تفسير لماذا يتجنب مؤلف أداة ما، أو يعيد مهمة يدوياً. لذلك اسأل فريقك مرة كل شهر بعض الأسئلة القصيرة:
– أي مهمة بالذكاء الاصطناعي وفّرت عليك أكبر قدر من العمل؟
– ما الذي استغرق وقتاً أطول من المتوقع؟
– ما النتائج التي قررت عدم استخدامها، ولماذا؟
– ما المعلومات أو الأذونات التي كانت ناقصة؟
ابحث عن الأنماط المتكررة. وصنّف الإجابات حسب المهمة، وابحث عن أسباب توقف الناس عن استخدام الذكاء الاصطناعي بعد تجربته. وإذا تكررت المشكلة نفسها في عدة مشروعات، فلديك شيء محدد يمكن إصلاحه وقياسه مرة أخرى الشهر المقبل.
نصيحة عملية: اترك مساحة للأشخاص الذين جرّبوا الذكاء الاصطناعي وقرروا عدم استخدامه. فقد تكشف تجربتهم مشكلات أقل وضوحاً تجاوزها المستخدمون النشطون بالفعل. وسجّل هذه النتائج بجانب المقاييس الكمية. ولا تعتبر انخفاض الاستخدام مشكلة دافعية أو مهارية بشكل تلقائي.
أبلغ عن التبنّي كمجموعة صغيرة من القرارات
يمكن أن يقع تقرير شهري عن تبنّي الذكاء الاصطناعي في صفحة واحدة. اعرض فيه:
– المجموعات والمشروعات المؤهلة
– الاستخدام النشط
– المهام التي استُخدم فيها الذكاء الاصطناعي
– الوقت الكلي حتى الناتج المعتمد
– مشكلات الجودة المهمة
– مؤشراً واحداً عن المتعلم أو مكان العمل، إن توفر
وأضف ملاحظة قصيرة عما سيتغيّر في الفريق الشهر المقبل.
مثال:
استخدم ثمانية من اثني عشر مؤلفاً الذكاء الاصطناعي في أربعة عشر من عشرين مشروعاً مؤهلاً. استغرق إنتاج التعليق الصوتي وقتاً أقل، لكن تصحيحات المصطلحات أضافت جولة مراجعة إضافية في أربع وحدات. الشهر المقبل، سنختبر قائمة نطق معتمدة ونفحص هل ينخفض وقت المراجعة.
حافظ على ثبات الفترة الزمنية للتقارير والتعريفات. وعندما يتوسع فريقك إلى الترجمة أو دعم المتعلمين، امنح كل مسار عمل مقاييس خاصة به. ويمكنك جمع النتائج لاحقاً بعد أن تعرف كيف يبدو الاستخدام الناجح في كل مسار.
كلمة أخيرة
عندما يتعلق الأمر بتبنّي الذكاء الاصطناعي في التعلم والتطوير، فهدفك أن تعرف أين يساعد الذكاء الاصطناعي في إنتاج تدريب فعال وإدارته بجهد أقل. أحصِ استخدامه، وتابع العمل حتى الموافقة، وقيّم كيف يطبّق المتعلمون المهارات الجديدة في العمل. واستخدم الأدلة لتقرر أي أجزاء من سير العمل تستحق مزيداً من الذكاء الاصطناعي، أو مزيداً من الاهتمام البشري، أو طريقة مختلفة تماماً.