إزالة الغموض عن أدوات التعاون الذكية: هل تنظيم التقارير ومراجعة الجداول هي المشاهد الأكثر شيوعًا؟

عندما نرى تقدم أدوات التعاون الذكية في الأخبار، غالبًا ما تكون الصورة عبارة عن مبرمج يضغط على لوحة المفاتيح في واجهة سوداء، حيث يقوم الذكاء الاصطناعي على الفور بإنشاء مئات الأسطر من التعليمات البرمجية، أو يقوم بإصلاح خطأ معقد تلقائيًا. هذه السردية التقنية شكلت انطباعًا نمطيًا لدى الجمهور عن أدوات الذكاء الاصطناعي: يبدو أنها مصممة بشكل فطري لتكون مولدات تعليمات برمجية تخدم المجتمع التقني، بعيدة عن مكاتب الأشخاص العاديين.

مصدر البيانات: مدونة Anthropic الرسمية "كيف يستخدم الناس Claude Cowork"

لكن مجموعة البيانات التي كشفت عنها Anthropic مؤخرًا، دمرت هذا الفلتر مباشرة.

وفقًا للبيانات المأخوذة من مدونة Anthropic الرسمية، والتي استندت إلى 1.2 مليون عينة من المحادثات المجهولة التي تم جمعها بين 11 و31 مايو 2026، فإن السيناريو الأكثر استخدامًا لـ Claude Cowork ليس تطوير البرمجيات، حيث يمثل فقط 8.7%. بينما يحتل العمليات التجارية والإدارية المرتبة الأولى بنسبة 33.4%، مع مهام نموذجية تشمل تنظيم التقارير ومراجعة الجداول؛ تليها إنشاء المحتوى والنصوص بنسبة 16.4%، والتي تشمل صياغة المسودات وإعداد العروض التقديمية.

هذا يعني أنه في أكثر من 90% من السيناريوهات، لا يقوم الناس بكتابة التعليمات البرمجية. بل على العكس، هم يستخدمون أدوات التعاون الذكية الأكثر تقدمًا للتعامل مع تلك المهام اليومية القديمة والتافهة. لماذا لا يكون استخدام الذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعًا هو كتابة التعليمات البرمجية، بل تنظيم التقارير ومراجعة الجداول؟ تكشف هذه البيانات عن الدور الذي يلعبه الذكاء الاصطناعي في بيئة العمل الحقيقية.

كسر الفلتر "الذكاء الاصطناعي = كتابة التعليمات البرمجية"

لفهم هذه البيانات المتناقضة، يجب أولاً فهم لماذا يعتقد الجمهور أن "الذكاء الاصطناعي هو في الأساس كتابة التعليمات البرمجية".

على مدار العامين الماضيين، كانت مساعدات البرمجة الذكية هي أول تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي نضجت وحققت انتشارًا واسعًا. سواء كان ذلك GitHub Copilot أو نماذج توليد التعليمات البرمجية المختلفة، فقد أثارت ضجة كبيرة في مجتمع المطورين. كتابة التعليمات البرمجية بحد ذاتها تتمتع بدرجة عالية من المنطق ومعايير واضحة للصواب والخطأ، مما يجعلها مناسبة تمامًا لاستغلال مزايا النماذج اللغوية الكبيرة. لذلك، غالبًا ما تستخدم وسائل الإعلام توليد التعليمات البرمجية كأكثر الأمثلة إقناعًا عند الإبلاغ عن اختراقات الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، فإن المبرمجين يشكلون نسبة صغيرة جدًا من القوى العاملة العالمية. المجموعة الكبيرة الحقيقية في سوق العمل هي المالية، والإدارة، والموارد البشرية، والقانون، والمبيعات، والعديد من العاملين في العمليات. هؤلاء الأشخاص لا يتعاملون تقريبًا مع أي تعليمات برمجية في عملهم اليومي، لكن حجم العمل الذي ينتجونه ورغبتهم في تحسين الكفاءة يتجاوز بكثير المجتمع التقني.

تشكل نسبة 33.4% من العمليات التجارية والإدارية انعكاسًا حقيقيًا لاحتياجات هذه المجموعة الكبيرة. عندما يتم تقليل عتبة استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي إلى درجة أنه لا يتطلب معرفة البرمجة، تصبح الوظائف غير التقنية بسرعة القوة الدافعة. لا يحتاجون إلى الذكاء الاصطناعي لإعادة هيكلة النظام، بل يحتاجون إلى الذكاء الاصطناعي لمساعدتهم في تجميع تحديثات التقدم التي تشتت في خمسة مجموعات دردشة في تقرير أسبوعي، أو لمراجعة الاختلافات بين ثلاثة جداول Excel بتنسيقات مختلفة.

تحتل البرمجة نسبة 8.7% فقط، ليس لأن المبرمجين لا يستخدمون الذكاء الاصطناعي، ولكن لأن قاعدة الوظائف غير التقنية كبيرة جدًا، ويمتلئ عملهم اليومي بكثير من الأعمال المتكررة التي يمكن أن يتولى الذكاء الاصطناعي القيام بها. أدوات التعاون الذكية تتخلص من غلاف الألعاب التقنية، وتتحول إلى "متدرب رقمي" للجمهور العادي في مكاتبهم.

ماذا تفعل 33.4% من "العمليات التجارية"؟

في التصنيف الرسمي، تشغل العمليات التجارية والإدارية ثلث الحصة. هذه الكلمة التي تبدو غامضة، تتوافق في بيئة العمل الحقيقية مع مشاهد محددة ومؤلمة للغاية.

تنظيم التقارير هو أحد المهام الأكثر نموذجية. في أي منظمة ذات حجم معين، تعتبر التقارير هي دم التشغيل. تقارير أسبوعية، تقارير شهرية، تقارير تقدم المشاريع، تقارير تحليل المنافسين، تتنوع الأنواع. ولكن عملية كتابة التقرير غالبًا ما تكون مؤلمة للغاية. يحتاج مدير المشروع لكتابة تقرير أسبوعي، عليه أولاً سحب حالة المهام من Jira، ثم الاستفسار عن الأمور المعلقة في مجموعات الأقسام المختلفة، ثم فتح البريد الإلكتروني للتحقق من أحدث تعليقات العملاء، وأخيرًا دمج هذه المعلومات المجزأة في مستند Word، وضبط التنسيق، وإضافة الرسوم البيانية. قد تستغرق هذه العملية نصف يوم عمل، لكن المحتوى الناتج لا يخلق قيمة تجارية جديدة، بل هو مجرد لتزامن المعلومات. والأسوأ من ذلك، إذا طلب أحد القادة فجأة إعادة إحصاء البيانات من بُعد مختلف، فإن نصف يوم العمل هذا سيحتاج إلى إعادة القيام به.

مراجعة الجداول هي أيضًا كابوس للموظفين. يحتاج الموظفون الماليون عند نهاية الشهر إلى مواجهة ثلاثة جداول: كشف الحساب البنكي، الحسابات الداخلية، وفواتير المصروفات. حتى لو كان هناك اختلاف بمقدار سنت واحد، يجب مراجعة كل سطر. في تلك الصفوف المزدحمة، حتى لو كانت عيونهم تتعب، يجب عليهم الاستمرار في النظر، لأنه بمجرد حدوث خطأ، لن يمر التحقق، وستتوقف عملية إغلاق الحسابات في القسم بأكمله. يحتاج الموظفون الإداريون عند مراجعة جداول الحضور إلى البحث عن العلاقات بين طلبات الإجازة، وطلبات العمل الإضافي، وسجلات الحضور. إذا نسي أحدهم تسجيل الدخول، فقد قدم ملاحظة، وإذا كان أحدهم في رحلة عمل ولم يتم تسجيله في النظام، فإن هذه الحالات الشاذة تعتمد بالكامل على البشر لترتيبها واحدة تلو الأخرى. هذا العمل يتطلب الكثير من التركيز والصبر، ولكن بمجرد حدوث خطأ، تكون العواقب وخيمة.

عندما يتم تسليم هذه المهام إلى أدوات التعاون الذكية، تحدث تغييرات جذرية في العملية. يحتاج المستخدمون فقط إلى تصدير سجلات خمس مجموعات دردشة وإعطائها للذكاء الاصطناعي، وإخباره "استخراج تقدم كل شخص وتصنيفه حسب القسم، وإنشاء مسودة تقرير أسبوعي"، وبعد ثوانٍ، تظهر مسودة واضحة الهيكل. إذا أراد القائد تغيير البعد، يكفي أن يرسل تعليمات جديدة، وسيعيد الذكاء الاصطناعي التنظيم على الفور. يمكن للموظفين الماليين تحميل الجداول الثلاثة، وطلب الذكاء الاصطناعي "البحث عن العناصر غير المتطابقة في المبالغ بين هذه الجداول الثلاثة وإدراج التفاصيل". لن يشعر الذكاء الاصطناعي بالملل، ولن يخطئ في النقاط العشرية، بل يمكنه بسرعة تحديد تلك الصفوف الشاذة بين كميات البيانات الضخمة.

خلف هذه البيانات بنسبة 33.4%، هناك عدد لا يحصى من الموظفين الذين تحرروا من الأعمال الميكانيكية عديمة المعنى. لا يحتاجون إلى الذكاء الاصطناعي لحل أي تحديات بحثية، بل يحتاجون فقط إلى الذكاء الاصطناعي لمساعدتهم في التعامل مع تلك "الأعمال القذرة والمتعبة" التي تستهلك حياتهم.

16.4% من "إنشاء المحتوى" والتغلب على رهاب الوثائق الفارغة

تأتي بعد العمليات التجارية، نسبة 16.4% من إنشاء المحتوى والنصوص. هذا السيناريو مليء أيضًا بنقاط الألم في العمل.

يعتقد الكثيرون أن إنشاء المحتوى هو مجرد عمل للكتاب أو وسائل الإعلام الاجتماعية، لكن في الشركات الحديثة، لا يمكن لأي وظيفة الهروب من كتابة شيء ما. يجب على المبيعات كتابة مقترحات، ويجب على مديري المنتجات كتابة وثائق المتطلبات، ويجب على الموارد البشرية كتابة إعلانات التوظيف، حتى المهندسون يجب عليهم كتابة توضيحات للخطط التقنية. بالنسبة للأشخاص غير المحترفين في الكتابة، فإن مواجهة مستند Word فارغ أو شريحة PPT غالبًا ما يسبب نوعًا من "رهاب الوثائق الفارغة". لا يعرفون كيف يكتبون الجملة الأولى، ولا يعرفون كيف يبنون الهيكل، ويحدقون في المؤشر اللامع لمدة نصف ساعة، ولا يزال الشاشة فارغة.

إعداد الشرائح هو عمل مرهق بشكل خاص. إدخال مجموعة من النصوص في مساحة محدودة، وضبط حجم الخط، ومحاذاة الأشكال، واختيار الألوان، هذه الأعمال التنسيقية تستغرق وقتًا غالبًا ما يكون عدة مرات أكثر من كتابة المحتوى نفسه. كثير من الناس يقضون الليلة السابقة للتقرير في تعديل تنسيق PPT، فقط لنقل مربع نص بمقدار بكسل واحد إلى اليسار، أو محاذاة صورتين. بعد انتهاء التقرير، غالبًا ما تبقى هذه الشرائح المعدة بعناية في المجلد دون أن يفتحها أحد مرة أخرى.

في هذا السيناريو، تلعب أدوات التعاون الذكية دور "كاسر الجليد". لا يحتاج المستخدمون إلى البدء من الصفر، بل يحتاجون فقط إلى إدخال بعض النقاط، ويمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء مسودة أولية. بالنسبة للشرائح، يمكن للمستخدمين إعطاء الموضوع والمحتوى العام، وسيقوم الذكاء الاصطناعي مباشرة بإنشاء عرض تقديمي مع التنسيق والألوان. على الرغم من أن المسودة الأولية غالبًا ما تكون غير مثالية، إلا أنها توفر أساسًا يمكن تعديله. يتحول عمل البشر من "خلق من العدم" إلى "تعديل وتحسين"، مما يقلل بشكل كبير من الضغط النفسي وعبء العمل الفعلي. كل ما عليك فعله هو إخبار الذكاء الاصطناعي "قم بتغيير خلفية هذه الصفحة إلى اللون الأزرق، واجعل النقاط الرئيسية بارزة"، وسيتمكن من القيام بذلك على الفور، مما يوفر لك الوقت الذي كنت ستقضيه في البحث عن الأزرار في شريط القوائم.

توضح هذه الشعبية في إنشاء المحتوى أن الذكاء الاصطناعي يعمل على تقليل الفجوة في قدرات التعبير بين الموظفين. أولئك الذين لديهم منطق واضح ولكنهم ليسوا بارعين في التنسيق والصياغة، يمكنهم من خلال مساعدة الذكاء الاصطناعي إنتاج وثائق ومواد عرض بمستوى احترافي.

العمل "الاتصالي" المقلل من التقدير

عند تفسير هذه البيانات، عرفت Anthropic المشهدين الأكثر شيوعًا على أنهما "أعمال اتصالية". هذا مفهوم دقيق للغاية وذو بصيرة.

ما هو العمل الاتصالي؟ إنه يشير إلى تلك المهام التي تدفع المشاريع إلى الأمام، ولكن نادرًا ما تظهر في وصف الوظائف الأساسية. قد تكون المسؤولية الأساسية للمحامي هي تقديم الاستشارات القانونية والدفاع، لكنه قد يقضي الكثير من الوقت يوميًا في توحيد تنسيق الوثائق وأرشفتها. قد تكون المسؤولية الأساسية لمدير التوظيف هي تحديد المواهب، لكنه قد يقضي الكثير من الوقت في تنظيم الاجتماعات وتجميع ملاحظات المقابلات المتعددة.

هذه الأعمال لا تنتج قيمة تجارية مباشرة، ولن تُكتب في عمود الأداء في ملخص نهاية العام، ولكن إذا لم يقم أحد بها، ستتوقف المشاريع، وستصبح الفرق فوضوية. إنها بمثابة زيوت التشحيم التي تجعل بيئة العمل تعمل، وأيضًا ثقوب سوداء غير مرئية تستهلك طاقة الموظفين.

في السرد التقليدي للبيئة العمل، نركز دائمًا على تحسين المهارات الأساسية، ولكن نادرًا ما نركز على كيفية تحسين هذه الأعمال الاتصالية. يشعر العديد من الموظفين بالتعب، ليس لأن العمل الأساسي صعب للغاية، ولكن لأنهم مستنزفون من هذه الأعمال الاتصالية التافهة. قد تتطلب كتابة التعليمات البرمجية تركيزًا عاليًا، لكن مراجعة الجداول تتطلب فقط تكرارًا ميكانيكيًا، وغالبًا ما يكون هذا التكرار الميكانيكي أكثر استنزافًا للعقل. وهذا هو السبب في أنه عندما تتدخل أدوات التعاون الذكية، يميل المستخدمون إلى تفويض هذا النوع من العمل.

لم يستبدل الذكاء الاصطناعي حكم المحامي القانوني، ولم يستبدل حدس الموارد البشرية في التعرف على الأشخاص. إنه يتولى الأعمال الميكانيكية المتعلقة بـ "تجميع وتنظيم المعلومات". إنه يملأ الفجوات المعلوماتية في التعاون بين الفرق، مما يسمح للمحامين بالتركيز على تحليل القضايا، ويسمح للموارد البشرية بالتركيز على تقييم المرشحين. أصبح الذكاء الاصطناعي هو المادة اللاصقة التي تملأ الفجوات بين الفرق، مما يسمح لكل شخص بالاحتفاظ بتركيزه على الجزء من العمل الذي يحتاج حقًا إلى الحكمة والخبرة البشرية.

استعادة المشاهد الحقيقية: وثائق المحامي وملاحظات الموارد البشرية

لفهم هذا النموذج التعاوني بشكل أكثر وضوحًا، يمكننا إلقاء نظرة على مشهدين نموذجيين تم ذكرهما رسميًا.

المشهد الأول هو المحامي الذي يتعامل مع الوثائق. في صناعة القانون، هناك متطلبات عالية جدًا بشأن تنسيق الوثائق ومعاييرها. لكل محكمة متطلبات محددة بشأن تنسيق الشكاوى، والخطوط، وحتى المسافات بين الأسطر. بعد أن يكمل المحامي وثيقة قانونية، قد يحتاج إلى قضاء ساعة أو ساعتين للتحقق من تنسيقها والتأكد من أن النصوص القانونية المشار إليها تم الإشارة إليها بشكل صحيح، وأن ترويسة وتذييل الصفحات موحدة. لا تتطلب هذه الأعمال منطقًا قانونيًا، بل تحتاج فقط إلى الصبر والدقة، ولكن بالنسبة للمحامي الذي أنهى للتو جلسة محكمة، فإن هذا التحقق الممل هو تعذيب نفسي.

الآن، يمكن للمحامي تسليم الوثيقة إلى أدوات التعاون الذكية، وإعطائها تعليمات "تحقق من هذه الوثيقة وقم بتعديلها وفقًا لمعايير محكمة معينة". سيقوم الذكاء الاصطناعي تلقائيًا بتحديد التنسيقات غير المطابقة وإصلاحها، ويمكنه حتى التحقق من الأخطاء في تنسيق النصوص القانونية المشار إليها. يحتفظ المحامي بأهم أحكامه القانونية واستراتيجيات الدفاع، بينما يتولى "المتدرب الرقمي" العمل الميكانيكي للتحقق من التنسيق. هذا لا يوفر الوقت فحسب، بل يقلل أيضًا من مخاطر الأخطاء الناتجة عن الإهمال البشري التي قد تؤدي إلى إعادة الوثيقة من المحكمة.

المشهد الثاني هو مدير التوظيف الذي يجمع ملاحظات المقابلات المتعددة. في عملية التوظيف النموذجية، قد يمر المرشح بمقابلة أولية مع الموارد البشرية، ومقابلة تقنية، ومقابلة عمل، ومقابلة نهائية. كل مُقابل يترك ملاحظات نصية حرة في النظام. يكتب بعض المقابلين بتفصيل، بينما يكتب البعض الآخر بضع جمل فقط، ويركز بعضهم على القدرات التقنية، بينما يركز البعض الآخر على أسلوب التواصل. قبل اتخاذ القرار النهائي، يحتاج مدير التوظيف إلى قراءة هذه الملاحظات المتناثرة، واستخراج المعلومات الأساسية، مثل نقاط القوة التقنية للمرشح، ومخاطر التوافق الثقافي، ثم تجميعها في تقرير ليقدمه للإدارة العليا. إذا كان هناك العديد من المرشحين، فإن مجرد قراءة الملاحظات قد تجعل الشخص يشعر بالدوار، ومن السهل تفويت التفاصيل الأساسية.

الآن، يمكن لمدير التوظيف استيراد جميع ملاحظات المقابلات إلى الذكاء الاصطناعي، وطلب منه "استخراج تقييم كل مُقابل لقدرات المرشح التقنية، وتلخيص التوافق والاختلافات". يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم ملخص منظم في ثوانٍ، مثل "أقر ثلاثة مُقابلين بقدراته في قواعد البيانات، لكن هناك اختلافات في أسلوب إدارة الفريق". لا يزال يحتفظ مدير التوظيف بحكمه النهائي في التعرف على الأشخاص وقرار التوظيف، لكن عملية معالجة المعلومات تم تقليصها بشكل كبير. لم يعد بحاجة إلى قراءة تلك الملاحظات الطويلة كلمة بكلمة، بل يمكنه اتخاذ القرار مباشرة بناءً على النقاط التي استخرجها الذكاء الاصطناعي.

تظهر هذان المشهدان معًا قاعدة: إن تطبيق الذكاء الاصطناعي في الوظائف غير التقنية لا يعني أنه سيأخذ وظائفهم، بل يساعدهم في إزالة العقبات من سير العمل، مما يمكنهم من الوصول بشكل أسرع إلى النقاط الأساسية التي تحتاج إلى الحكمة والخبرة البشرية.

من "الانتظار أمام الشاشة للحصول على رد" إلى "العمل في السحابة طوال الليل"

تغير هذا الاتجاه في الاستخدام أيضًا يطرح متطلبات جديدة على شكل منتجات الذكاء الاصطناعي. إذا كان الذكاء الاصطناعي يستخدم فقط لمعالجة مهام كتابة التعليمات البرمجية التي تتطلب تفاعلًا عاليًا، فإن نافذة محادثة واحدة ستكون كافية. ولكن إذا كان الذكاء الاصطناعي يجب أن يتعامل مع تنظيم التقارير ومراجعة الجداول، وهي مهام تستغرق وقتًا ولا تتطلب متابعة مستمرة، فإن نموذج نافذة المحادثة التقليدي يبدو ثقيلًا.

لا يحتاج المستخدمون غير التقنيين إلى الانتظار أمام الشاشة حتى يكتب الذكاء الاصطناعي كلمة بكلمة. إنهم يحتاجون إلى نوع من سير العمل غير المتزامن، حيث يمكنهم "تعيين مهمة، ثم الانشغال بأشياء أخرى، والعودة لرؤية النتائج". تمامًا كما لو كنت تعطي متدربًا مهمة لتنظيم المعلومات، فلن تقف خلفه تراقبه وهو يكتب، بل ستتركه ليقوم بذلك ثم يأتي إليك بالنتيجة.

يمكن للمستخدمين قبل انتهاء العمل أن يعطوا الذكاء الاصطناعي مهمة، مثل "استخراج البيانات الأساسية من عشر تقارير صناعية تم جمعها هذا الأسبوع وإنشاء جدول ملخص". ثم يمكنهم إيقاف تشغيل الكمبيوتر والذهاب لتناول الطعام والراحة. سيقوم الذكاء الاصطناعي بتنفيذ هذه المهمة في الخلفية السحابية، دون الحاجة إلى أن يكون الجهاز متصلًا بالإنترنت.

عند مواجهة نقاط تحتاج إلى حكم بشري، سيتوقف الذكاء الاصطناعي ويرسل طلب تأكيد إلى هاتف المستخدم. على سبيل المثال، إذا اكتشف الذكاء الاصطناعي تعارضًا بين مصدرين للبيانات أثناء معالجة الجداول، فسوف يرسل رسالة للاستفسار عن أيهما يجب أن يكون المعتمد. في صباح اليوم التالي، يمكن للمستخدم أن يوافق على ذلك عبر هاتفه أثناء تنقلاته في المترو، وسيكون الجدول المثالي جاهزًا. هذه التطورات من "نافذة المحادثة" إلى "وكيل خلفي" تجعل الذكاء الاصطناعي يتكامل حقًا في إيقاع الحياة اليومية للموظفين. لم يعد أداة تحتاج إلى تخصيص وقت خاص لاستخدامها، بل أصبحت مساعدًا يمكنه العمل في الخلفية بهدوء.

هذه الآلية غير المتزامنة مهمة بشكل خاص للوظائف غير التقنية. غالبًا ما تكون أعمالهم مليئة بالانقطاعات والاجتماعات، مما يجعل من الصعب تخصيص وقت كبير للجلوس أمام الكمبيوتر والتفاعل بشكل متكرر مع الذكاء الاصطناعي. تنفيذ المهام في الخلفية والموافقة عبر الهاتف المحمول يقلل من العبء الذهني لاستخدام الذكاء الاصطناعي، مما يجعل طلب المساعدة من الذكاء الاصطناعي سهلاً كما إرسال رسالة عبر WeChat.

صورة غير كاملة للبيانات ودروس للناس العاديين

بالطبع، فإن بيانات 1.2 مليون محادثة ليست صورة كاملة للبيئة العمل. اعترف المسؤولون أيضًا ببعض القيود في البيانات.

أولاً، تم تصنيف البيانات حسب نوع المهمة، وليس حسب مسميات المستخدمين. وهذا يعني أننا لا نستطيع معرفة بالضبط كم من 33.4% من العمليات التجارية تم القيام بها من قبل الموارد البشرية، وكم منها من قبل المالية. توجد مشكلة في تصنيف الأنظمة الآلية حيث يتم توحيد وظائف التسويق والموارد البشرية والمالية تحت "العمليات التجارية".

ثانيًا، كانت طريقة أخذ العينات تعتمد على حد أقصى ثابت في الساعة، وليس على نسبة ثابتة من التدفق. وهذا يعني أن معدل الاستخدام في أوقات الذروة قد يكون قد تم تقديره بشكل منخفض قليلاً. علاوة على ذلك، فإن حوالي 5% من المحادثات تتعلق بالاستخدام الشخصي، مثل المساعد الشخصي، والهوايات، أو حتى الدردشة الترفيهية، وليس مجرد صورة بيئية عمل.

لكن حتى مع وجود هذه النقاط العمياء، لا تزال هذه البيانات تقدم رؤى قيمة للغاية.

بالنسبة للجمهور العادي في المكاتب، فإن أكبر درس هو إعادة تقييم سير العمل الخاص بهم. لا تسأل الذكاء الاصطناعي عما إذا كان يمكنه استبدال مهاراتك الأساسية، بل اسأل كم من العمل الاتصالي في سير العمل الخاص بك لا يرغب أحد في القيام به ولكن يجب أن يقوم به شخص ما.

إذا كنت تقضي أكثر من 20% من وقتك يوميًا في نقل المعلومات، وضبط التنسيقات، ومراجعة الجداول، فأنت الجمهور الأكثر دقة لأدوات التعاون الذكية. لا تحتاج إلى تعلم هندسة تعليمات معقدة، بل تحتاج فقط إلى وصف تلك المهمة المتكررة التي تكره القيام بها للذكاء الاصطناعي، لترى ما إذا كان يمكنه مساعدتك في إعداد المسودة.

إزالة الغموض عن أدوات التعاون الذكية تعني أنها انتقلت من المعبد إلى المكتب. إنها ليست لحل تلك التحديات البحثية التي تتطلب ذكاءً عالياً، بل لحل تلك المهام اليومية التافهة التي تتطلب صبراً وقوة بدنية عالية. عندما تكون 33.4% من الاستخدامات تتعلق بالعمليات التجارية، فهذا يعني أن الناس قد وجدوا الاستخدام الأكثر عملية للذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي: تحرير الناس من العمل الميكانيكي للقيام بما يجب على البشر القيام به.