تتجه شركات التكنولوجيا الكبرى في أمريكا نحو قياس استهلاك الموظفين لأدوات الذكاء الاصطناعي، إلا أن جولدمان ساكس تتبنى نهجاً مختلفاً، حيث يركز البنك على تقييم أداء الفرق ككل بدلاً من تتبع أداء الأفراد. أكد ماركو أرجنتي، كبير مسؤولي المعلومات في البنك، أن هذا التوجه يهدف إلى فهم أعمق لإنتاجية المهندسين في عصر الذكاء الاصطناعي.
وعلى النقيض من العديد من الشركات التي تراقب استخدام الموظفين لأدوات الذكاء الاصطناعي بشكل فردي، مثل متابعة جي بي مورغان لعشرات الآلاف من المستخدمين أو سياسة ميتا بتركيب برامج لمراقبة نقرات الماوس وحركات لوحة المفاتيح، اختار جولدمان ساكس النهج الجماعي. يرى أرجنتي في ذلك تجنبًا لـ “رؤية الشجرة وإغفال الغابة”، مشيرًا إلى أن التركيز على الأفراد قد يخفي الصورة الأكبر لأداء الفريق.
جولدمان ساكس: قياس إنتاجية فرق تطوير البرمجيات بالذكاء الاصطناعي
يشرف أرجنتي على ما يقرب من 12,000 مهندس، ويقود الشركة في تحول سريع مع عهد الذكاء الاصطناعي الذي يعيد تشكيل طريقة إنشاء البرمجيات. ينصب تركيزه على مدى سرعة انتقال مهندسي جولدمان من الفكرة إلى الإنتاج، وما إذا كان إنتاجهم يحسن فعليًا الوقت المستغرق للانتقال من فكرة مبتكرة إلى منتج جاهز للإطلاق.
في حين يمكن لجولدمان ساكس الوصول إلى بيانات حول استخدام الأفراد للأدوات، بما في ذلك منتجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، إلا أن البنك يركز بشكل أكبر على رؤية شاملة عبر الفرق لتسريع جداول المشاريع، وإجراء تقييمات لمراقبة الجودة، وتتبع استهلاك رموز الذكاء الاصطناعي لأغراض الميزانية. لم يبنِ البنك لوحات متابعة لفرض استخدام الذكاء الاصطناعي لتمكين المطورين من مقارنة معدلات اعتمادهم بزملائهم بشكل فعال.
جدلية تتبع أداء الموظفين بالذكاء الاصطناعي: النظرة الشاملة كمنهجية فعالة
في مقابلة، أوضح أرجنتي أن النقاش حول ما إذا كان ينبغي تتبع البيانات الفردية أو لا، مستمر. يرى أرجنتي أن الحل الأكثر فعالية في تعزيز اعتماد أدوات الذكاء الاصطناعي يكمن في التركيز على مقاييس الفريق. ونظرًا لأن العمل يتم عادةً بواسطة فرق، والتي أصبحت الآن مزيجًا من الوكلاء البشريين والرقميين، تفضل الشركة النظر إلى مقاييس الفريق، وبشكل أساسي، السرعة التي يطورون بها ميزة جديدة.
يتم تحليل تدفق العمل، أي الوقت المستغرق من الفكرة إلى الإنتاج. يتم ذلك من خلال ملاحظة أن فريقًا لديه قائمة مهام معينة، وفجأة يبدأ هذا الفريق في تقليص تلك القائمة. يشبه أرجنتي ذلك بمحاولة تسجيل الأهداف في مباراة كرة قدم؛ فمن غير المجدي مراقبة حركة لاعب واحد فقط دون النظر إلى كيفية تمرير الكرة بين اللاعبين لتحقيق الهدف.
قياس الإنتاجية: ما وراء عدد أسطر الكود
حول كيفية تحليل إنتاجية المهندسين بفعالية، أكد أرجنتي أنه لا يوجد مقياس سحري واحد لقياس إنتاجية المطورين، وهو أمر طالما سعت الشركات إلى تحقيقه. فعدد أسطر الكود، على سبيل المثال، ليس دائمًا مؤشرًا جيدًا على الإنتاج الأفضل. يقارن أرجنتي ذلك ببرنامج لياقة بدنية؛ فالأهم هو ملاحظة التغيير في المؤشرات الحيوية، مثل انخفاض الكوليسترول أو تحسن مستويات السكر، بدلاً من النظر إلى أرقام فردية.
تكلفة الرموز (Tokens) والنتائج: استراتيجية التوازن في جولدمان ساكس
فيما يتعلق بالتكاليف المتزايدة لاستخدام الرموز (Tokens) في نماذج الذكاء الاصطناعي، يسعى جولدمان ساكس إلى قياس ما إذا كان هذا الإنفاق يؤدي إلى نتائج ملموسة. يحدد البنك “عتبة”، حيث لا يحدث تغيير في مقاييس الإنتاج دون تجاوزها. بمجرد تجاوز هذه العتبة، تبدأ الإنتاجية في الزيادة.
كشفت التحقيقات أن المطورين في السابق كانوا يقضون وقتًا في التفاعل ذهابًا وإيابًا مع الذكاء الاصطناعي لوضع الخطط وإنشاء مستندات متطلبات العمل قبل الشروع في البرمجة. وهذا العمل التحضيري لا ينتج عنه بشكل مباشر مخرجات برمجية. مع إنشاء الخطة، يبدأ الوكيل الرقمي في بناء الكود، وهنا يلاحظ البنك زيادة إضافية في استهلاك الرموز وفي النتائج المتمثلة في مخرجات الكود.
تطور شعور المهندسين تجاه الذكاء الاصطناعي: من الخوف إلى التمكين
وفيما يتعلق بشعور المهندسين تجاه فائدة الذكاء الاصطناعي في تسريع إنجاز المهام، أكد أرجنتي أنهم تجاوزوا “كتلة حرجة” حيث طغى الإثارة على الخوف. في الآونة الأخيرة، حضر أرجنتي عرضًا ابتكاريًا، وكان الشعور السائد هو التمكين والتحرر. بينما كان هناك شك وخوف في السابق، يربط أرجنتي ذلك بالأشخاص الذين لم يستخدموا الأدوات بشكل فعلي.
تسريع وتيرة العمل: من ثقافة العروض التقديمية إلى التطوير الملموس
تغيرت طريقة تقديم الأعمال؛ فالمطورون يأتون الآن بمشكلات محددة تم حلها، ويتجهون مباشرة نحو نماذج أولية للمنتجات الجديدة، وأحيانًا قبل بلورة الفكرة بالكامل. أصبحت النماذج الأولية شبه فورية، حيث يمكن إجراء تغييرات أمام أعين المدراء خلال الاجتماعات. فبدلاً من تقديم عروض تقديمية تخيلية، أصبح يمكن رؤية منتج فعلي وتعديله مباشرة، مما يقلل الوقت بين الفكرة والنموذج الأولي إلى الحد الأدنى، وهو ما يشبه “الطباعة ثلاثية الأبعاد” للبرمجيات.
من المرجح أن تستمر جولدمان ساكس في مراقبة تأثير أدوات الذكاء الاصطناعي على الفرق، مع التركيز على تحسين سرعة تطوير المنتجات وجودتها، بالإضافة إلى إدارة التكاليف. ستكون الأبحلة المستقبلية مرتبطة بكيفية ترجمة هذه المقاييس الجماعية إلى تحسينات مستدامة في الأداء المالي للبنك، مع البقاء منفتحين على إمكانية تعديل أساليب المراقبة إذا استدعت الحاجة.