بينما تتسابق الشركات الأمريكية لقياس كيفية استخدام الموظفين للذكاء الاصطناعي، فإن بنك جولدمان ساكس يتخذ مسارًا مختلفًا.
وقد اتخذت العديد من الشركات لتتبع الأفراد. في جيه بي مورجان، تراقب الشركة لوحات المعلومات التي تعرض عشرات الآلاف من الأنشطة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي للمستخدمين، مما يسمح للموظفين بمقارنة أنفسهم مع أقرانهم. في Meta، تقوم شركة وسائل التواصل الاجتماعي العملاقة بتثبيت برنامج على أجهزة كمبيوتر الموظفين الأمريكيين لتتبع ضغطات المفاتيح وحركات الماوس من أجل تدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بها، حسبما أفاد موقع Business Insider الشهر الماضي.
في بنك جولدمان ساكس، يركز ماركو أرجنتي، كبير مسؤولي المعلومات، على تقييم سرعة الفرق باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بدلاً من التركيز على مقاييس المستخدمين الأفراد، وهو ما يقول إنه يمكن أن يؤدي إلى “إضاعة الأشجار”.
يقوم أرجنتي، الذي يشرف على ما يقرب من 12 ألف مهندس، بتوجيه الشركة من خلال تحول سريع حيث يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل كيفية إنشاء المطورين للبرمجيات. لقد ركز على مدى سرعة انتقال مهندسي جولدمان من الفكرة إلى الإنتاج، وما إذا كان إنتاجهم يؤدي بالفعل إلى تحسين المدة التي يستغرقها الانتقال من فكرة مبتكرة إلى منتج جاهز للطرح.
في حين يمكن لـ Goldman الوصول إلى البيانات المتعلقة باستخدام الأفراد للأدوات، بما في ذلك منتجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، فإن الشركة تركز بشكل أكبر على اتخاذ وجهة نظر مشتركة بين الفرق لتسريع الجداول الزمنية للمشروع، وإجراء تقييمات مراقبة الجودة، وتتبع استهلاك رموز الذكاء الاصطناعي لوضع الميزانية. لم يقم البنك ببناء لوحات معلومات تتبع لفرض استخدام الذكاء الاصطناعي للمطورين لمقارنة معدلات اعتمادهم مع زملائهم بشكل فعال.
جلست مع أرجنتي لمناقشة كيفية تعريف جولدمان للنجاح للمطورين في عصر الذكاء الاصطناعي، ولماذا يقول إن المراقبة الفردية لأنشطة المطورين تخاطر بإغفال الهدف.
هذه هي محادثتنا، التي تم تحريرها من أجل الطول والوضوح.
هناك جدل حول ما إذا كان سيتم تتبعه أم لا. كمدير، ما هو رأيك؟ هل هناك طريق أكثر فعالية من الآخر في تعزيز تبني الذكاء الاصطناعي؟
ونظرًا لأن العمل يتم بشكل عام بواسطة فرق – والآن الفرق التي تتكون من عملاء مختلطين وبشر – فإننا نميل إلى النظر إلى مقاييس الفريق. في الغالب، إنها السرعة التي يطورون بها الميزة.
نحن ننظر إلى التدفق، أي المدة التي يستغرقها الانتقال من الفكرة إلى الإنتاج. أنت تعرف ذلك لأنك ترى أن الفريق لديه عدد معين من الأعمال المتراكمة، وفجأة يبدأ في حرق الأعمال المتراكمة.
أخبرني عن الأساس المنطقي وراء قولك أنه من الأكثر فعالية النظر إلى الأمور على مستوى الفريق بدلاً من النظر إليها على أساس شخصي.
إذا نظرت إلى الفرد، فأنت حقًا تفتقد الغابة من أجل الأشجار. سيكون الأمر مثل النظر إلى لاعب واحد فقط في الملعب.
حسنًا، هذا اللاعب يقوم بحركات أكثر، لكن لماذا لا أسجل المزيد من الأهداف؟ حسنًا، لأنهم بحاجة إلى تمرير الكرة.
ما هي الطريقة الصحيحة لتحليل مدى إنتاجية الذكاء الاصطناعي لمهندسيك؟
إن قياس إنتاجية المطورين، كما تعلمون، كان أمرًا تسعى إليه الشركات إلى الأبد. ولا يوجد مقياس سحري واحد، لأن بعض الشركات تقول، “كم عدد أسطر التعليمات البرمجية؟” ولكن هذه ليست حقًا طريقة رائعة للقيام بذلك. في نهاية المطاف، ما يشكل مخرجات مفيدة ليس بالضرورة عدد أسطر التعليمات البرمجية.
لنفترض أنك دخلت في برنامج تدريب للياقة البدنية. ربما يكون من الأفضل رؤية التغيير في بعض العناصر الحيوية لديك بدلاً من النظر إلى الأرقام بمعزل عن بعضها البعض. إذا بدأت في رؤية انخفاض نسبة الكولسترول لديك أو ارتفاع نسبة السكر لديك إلى مستوى أفضل مقارنة بما كنت عليه، فربما يكون هذا مؤشرًا على أنك على الطريق الصحيح.
هناك موضوع كبير آخر يدور في أذهان الجميع وهو ارتفاع تكاليف الرموز. كيف يمكنك قياس ما إذا كان إنفاقك يؤدي إلى نتائج يمكن إثباتها؟
إذا كان لديك الكثير من استخدام الرمز المميز ولم يتحرك الإخراج، ففي هذه المرحلة، ربما يعني ذلك أنك لا تزال في مرحلة التجربة. لقد حددنا عتبة – لم يكن تحتها أي تغيير في مقاييس الإنتاج، ولكن بمجرد تجاوزنا تلك العتبة، بدأت الإنتاجية في التحرك.
بعد التحقيق، أظهر لنا ذلك أن الناس كانوا يتنقلون ذهابًا وإيابًا مع الذكاء الاصطناعي في التخطيط نفسه – باستخدام الرموز المميزة لإنشاء خطط التنفيذ ووثائق متطلبات العمل قبل الدخول في البرمجة. هذا العمل التحضيري لا يؤدي على الفور إلى مخرجات البرمجة، لأنه يحدث قبل أن يبدأ المطورون في كتابة التعليمات البرمجية.
لذلك ترى تسارعًا في استخدام الرمز المميز، ولكن لا يوجد تغيير فوري في الإخراج. بمجرد إنشاء الخطة، يبدأ الوكيل في إنشاء التعليمات البرمجية، ثم ترى زيادات إضافية في استهلاك الرمز المميز والنتائج في شكل مخرجات ترميزية.
ما هو شعور مهندسيك تجاه فائدة الذكاء الاصطناعي في تسريع مدى سرعة إكمال المهام؟
لقد تجاوزنا مرحلة حرجة حيث تجاوزت الإثارة الخوف.
لقد خرجت للتو من عرض صغير – وهو نوع من الاجتماعات المبتكرة التي نعقدها. المشاعر السائدة هي في الواقع شعور بالتمكين. يشعر الناس بالتحرر تقريبًا. قبل بضعة أسابيع أو أشهر، بالطبع، كان هناك قدر حقيقي من الشك والخوف، لكنني أربط ذلك بالأشخاص الذين لم يستخدموه حقًا.
كيف تغير هذه السرعة الطريقة التي يقدمون بها العمل لك؟ هل ترى تحولًا بعيدًا عن “ثقافة PowerPoint” نحو شيء أكثر عملية؟
لقد جاؤوا بمشكلة ملموسة للغاية قاموا بحلها. إنهم يدخلون في نماذج أولية للمنتجات الجديدة على الفور تقريبًا، وفي بعض الأحيان قبل إضفاء الطابع الرسمي على الفكرة بشكل كامل. اليوم، لديك نماذج أولية في الوقت الفعلي تقريبًا. حتى أثناء الاجتماع، تتحدث معهم ويمكنهم تغيير ذلك أمام عينيك.
في الأيام الخوالي، كانوا يأتون ببرنامج PowerPoint أو ملف مكون من ستة صفحات وكان علي أن أتخيل ذلك. اليوم رأيت منتجًا حقيقيًا. أستطيع أن أقول حرفياً، “ماذا عن هذا؟” وفي الاجتماع، يمكنهم إجراء تغييرات. ليس هناك وقت بين الفكرة والنموذج الأولي. أنت نوع من برامج “الطباعة ثلاثية الأبعاد”.
