أوبر تعتمد ChatGPT Work لجميع موظفيها الـ30 ألفاً

اتخذت شركة أوبر خطوة تُعدّ من أوسع عمليات تبنّي الذكاء الاصطناعي داخل مؤسسة واحدة حتى الآن، إذ أعلنت توسيع شراكتها مع OpenAI لتصبح أدوات ChatGPT Work متاحة لكامل قوّتها العاملة حول العالم، أي ما يقارب 30 ألف موظف. القرار لم يأتِ دفعة واحدة، بل جاء بعد مرحلة تجريبية محدودة أثبتت أن قيمة هذه الأدوات لا تقتصر على الفرق الهندسية، وهي النتيجة التي يبدو أنها حسمت التوجّه النهائي للشركة.

من تجربة بألف موظف إلى تعميم على الشركة بأكملها

بدأت أوبر مشوارها مع ChatGPT Work — وهو المنتج الذي طرحته OpenAI للاستخدام المؤسسي بوصفه وكيلاً ذكياً قابلاً للدمج في سير العمل اليومي — عبر تجربة شملت نحو ألف موظف في وقت سابق من هذا العام. وزّعت الشركة التجربة على أقسام متعددة بينها المالية والعمليات والمنتج، بدلاً من حصرها في فريق تقني واحد.

المفارقة أن النتائج أظهرت أن الغالبية الساحقة من المستخدمين الأوائل، وتقدّر بنحو 80%، لم تكن من المهندسين. وهذا المؤشر تحديداً هو ما يستحق التوقف عنده: فالقيمة الأكبر تحققت لدى من لا يمتلكون خلفية برمجية، وهو ما يعكس أن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي باتت تخفض عائق الدخول إلى مهام كانت تتطلب سابقاً وسيطاً تقنياً.

استخدامات عملية لا تجريبية

وفقاً لما أوضحه سومانث سوكومار، نائب رئيس الهندسة في أوبر، فإن الموظفين استعملوا الأداة في مجموعة متنوعة من المهام، أبرزها:

• تحليل البيانات التشغيلية المعقّدة لاستخلاص الاتجاهات وبناء توصيات قابلة للتنفيذ.
• تكييف المواد التدريبية وترجمتها بما يلائم الأسواق واللغات المختلفة التي تعمل فيها الشركة.
• إنشاء لوحات معلومات تفاعلية مخصّصة يستخدمها كل فريق لإدارة أعماله اليومية.

هذه الاستخدامات تتقاسم سمة واحدة: كلها مهام متوسطة التعقيد كانت تستهلك وقتاً طويلاً أو تنتظر دوراً في قائمة أعمال فريق البيانات أو الهندسة. ونقل هذه القدرة إلى يد الموظف نفسه هو جوهر المكسب التنظيمي المتوقع.

تجربة «الحُزم الذكية» داخل الفرق

إلى جانب التعميم الواسع، اختبرت أوبر نموذجاً مختلفاً أسمته داخلياً «AI pods»، حيث أُلحق نحو 30 مهندساً متخصصاً في الذكاء الاصطناعي بفرق عمل مختلفة داخل الشركة، ومُنحوا أسبوعين لأتمتة أجزاء أساسية من مهام تلك الفرق.

الدرس المستخلص من هذه التجربة، بحسب سوكومار، أن الفرص الحقيقية تظهر عند الجمع بين الخبرة التقنية والفهم العميق لطبيعة الوظيفة نفسها. وهي ملاحظة تستحق التأمل من قبل أي مؤسسة تخطط لمسار مشابه: الأدوات وحدها لا تنتج تحوّلاً، بل الفهم الدقيق لما يمكن أتمتته فعلاً.

نشر أولاً ثم تحديد الاستخدام

الملفت في مقاربة أوبر أنها لم تحدّد مسبقاً كيف يجب على الموظفين استخدام الأداة. فالفلسفة المعلنة هي توفير القدرات القوية على نطاق واسع ومنح الفرق مساحة للتجريب، ثم مراقبة ما ينشأ من أنماط عمل حقيقية.

وقالت الشركة إنها ستتابع كيفية استخدام التقنية، وأنواع سير العمل التي يبتكرها الموظفون، ومدى إسهامها في رفع الفعالية، ثم تقييم تلك النتائج لتوجيه قرارات النشر المستقبلية. ولم تكشف أوبر عن حجم الإنفاق المرتبط بهذا التوسع، كما أشارت إلى أن فرق OpenAI عملت معها عن قرب في مرحلة الدمج.

السياق الأوسع: معركة السوق المؤسسي

هذا الإعلان يأتي في سياق تنافسي واضح. فقد تحركت OpenAI بسرعة لتوسيع نشاطها المؤسسي في مواجهة منافسين بارزين في هذا القطاع، بعد أن كانت تُعرف لسنوات بصفتها علامة استهلاكية موجّهة للأفراد. وقد نجحت الشركة في بناء قاعدة عملاء من المؤسسات بوتيرة أسرع من كثير من منافسيها.

وجود عميل بحجم أوبر، بانتشاره الجغرافي الواسع وتنوّع أقسامه، يمنح OpenAI أكثر من مجرد عقد تجاري؛ إذ يوفر لها نموذجاً مرجعياً قابلاً للعرض أمام مؤسسات أخرى تتردد في الانتقال من التجارب المحدودة إلى التبنّي الشامل.

ما يمكن استخلاصه

تجربة أوبر تقدّم ثلاث إشارات عملية لأي مؤسسة تدرس خطوة مماثلة: أن تبدأ بتجربة متعددة الأقسام لا تجربة تقنية ضيقة، وأن تتوقع أن المستخدم الأكثر استفادة قد لا يكون مهندساً، وأن تبني قراراتها على أنماط استخدام فعلية بدلاً من فرض سيناريوهات مسبقة. فالأهم في هذه المرحلة ليس امتلاك الأداة، بل القدرة على قياس أثرها بدقة وترجمته إلى تحسين ملموس في سير العمل.

✦ بقلم فريق دروب أيديا