الموارد البشرية تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي لكنها لا تزال بحاجة إلى إطار واضح

أمضى أبهيشيك ديفيد 16 عامًا في ممارسة الموارد البشرية قبل أن ينتقل إلى البحث الأكاديمي. وهو الآن طالب دكتوراه في كلية الأعمال الهندية، حيث يركز عمله على مستقبل العمل، ومعايير ESG، والسلوك الفردي، ومفهوم الانتماء الذي طوره: فكرة أن مبادرات التنوع والشمول تفشل ليس لأن أهداف التنوع خاطئة، بل لأن الانتماء ذاته تحركه دوافع مختلفة لدى كل فرد، وأن الحلول الموحدة لا تلتقط هذه الفروق.

في الحلقة رقم 22 من Xobin Talks، تستضيف مانجيت كور أبهيشيك لمناقشة رؤاه المستمدة من البحث والخبرة العملية. يتناول الحوار أين ينجح الذكاء الاصطناعي فعليًا في الموارد البشرية، وأين يُساء فهمه، وما هي معايير التبني المسؤول، وما الذي يجب أن تفعله المؤسسات لتجنب خلق مشكلات جديدة أثناء حل القديمة.

كيف يساعد الذكاء الاصطناعي الموارد البشرية فعليًا؟ لنستعرض أمثلة عملية.

يبدأ أبهيشيك بذكر IBM Watson، كأحد أوائل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الاحتفاظ بالموظفين.

أبهيشيك: "كانت IBM سبّاقة في الأتمتة واستخدام البيانات ونمذجتها. بدأوا مع Watson لتحسين تفاعل الموظفين واحتفاظهم. ومع الوقت، تحول إلى أداة أعمال وحقق لهم عائدات مالية كبيرة وساعدهم على توفير ملايين الدولارات."

بعد ذلك، انتقل التبني بسرعة إلى التوظيف. أصبحت أنظمة إدارة المرشحين المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وأدوات فرز السير الذاتية، ومنصات مطابقة الوصف الوظيفي والسيرة الذاتية من أولى تطبيقات الذكاء الاصطناعي واسعة الانتشار في الموارد البشرية، لأن التوظيف هو المجال الأكثر تنظيمًا ووفرة في البيانات.

الدردشة الآلية والأتمتة التشغيلية

أبهيشيك: "تم استخدام الدردشة الآلية ومعالجة اللغة الطبيعية للإجابة على استفسارات الموظفين، خاصة في العمليات التشغيلية للموارد البشرية التي تتطلب الرد على الكثير من الأسئلة من العملاء الداخليين."

تبع ذلك تحليل المشاعر، ونمذجة التنبؤ بالاحتفاظ، وأتمتة العمليات الإدارية، واستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء محتوى التعلم. وتمثل منصات سوق المواهب، التي تتيح التنقل الداخلي وإدارة القوى العاملة المؤقتة، أحدث موجة في هذا المجال.

تشبيه المجال الطبي

أبرز ملاحظات أبهيشيك تأتي من المقارنة مع تكنولوجيا الرعاية الصحية.

أبهيشيك: "الأطباء استخدموا التصوير ثلاثي الأبعاد والروبوتات الجراحية لدعم الإجراءات الطبية، لكنهم لم يعتمدوا عليها فعليًا إلا بعد توفر بيانات كافية عن المرضى. أصبحت الأجهزة أكثر فائدة مع تراكم البيانات. نفس الأمر ينطبق على الموارد البشرية: في البداية، كان يُقال إن أدوات تحليل السير الذاتية منحازة عرقيًا وجندريًا، لكن مع الوقت وتوفر المزيد من البيانات وتصحيح التصنيفات، أصبحت الأدوات أكثر فاعلية."

أقل من نصف المؤسسات ستستخدم الذكاء الاصطناعي في الموارد البشرية بحلول 2026، ويتركز استخدامه في مجالات محددة: التوظيف بنسبة 27%، تكنولوجيا الموارد البشرية 21%، التعلم والتطوير 17%، وتجربة الموظف 14% (تقرير SHRM عن الذكاء الاصطناعي في الموارد البشرية، 2026). الفجوة في نضج البيانات هي السبب في أن التبني يتركز في بداية دورة حياة الموظف، حيث تتوفر البيانات بكثرة، وليس عبر جميع المراحل.

كيف يمكن للشركات تحقيق نتائج أفضل من الذكاء الاصطناعي دون تجاهل الأخلاقيات؟

هنا ينتقل أبهيشيك من وصف ما يمكن أن يقدمه الذكاء الاصطناعي إلى ما يجب على المؤسسات بناؤه قبل تطبيقه.

بناء بنية تحتية أخلاقية أولاً

أبهيشيك: "على الشركات التي تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي وضع قواعد واضحة لكيفية استخدامها من قبل فرقها. كما يجب إنشاء لجنة أخلاقيات مستقلة لمراجعة هذه الممارسات، بحيث تكون الرقابة منفصلة عن فريق العمل. يجب أن يكون كل نموذج أو أداة أو خوارزمية أو تواصل شفافًا وقابلًا للتفسير، وإلا فإنك ترث الانحيازات الموجودة فيها."

فقط 18% من الشركات التي شملها الاستطلاع أنشأت مجلس أخلاقيات الذكاء الاصطناعي ضمن إطار حوكمة الموارد البشرية، بينما يرى 41% من محترفي الموارد البشرية أن انحياز الخوارزميات من أكبر المخاوف عند تبني الذكاء الاصطناعي (SQ Magazine، 2025). الفجوة بين المخاوف والاستجابة المؤسسية لا تزال كبيرة.

الامتثال للائحة حماية البيانات (GDPR) والأنظمة التنظيمية أمر أساسي

أبهيشيك: "يجب وجود تدابير لحماية خصوصية البيانات. الالتزام باللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وغيرها من اللوائح التنظيمية أمر بالغ الأهمية لأي جهة تعمل في العصر الرقمي والذكاء الاصطناعي."

هناك توتر واضح بين الرغبة في التبني السريع والحاجة إلى الحوكمة الدقيقة، وغالبية المؤسسات تحاول الموازنة بينهما عبر التحرك السريع على أمل أن تلحق الحوكمة بالركب لاحقًا.

المراقبة المستمرة وليس التطبيق لمرة واحدة

أبهيشيك: "المراقبة والتقييم المستمران ضروريان، لأنه لا أحد يعرف النتائج النهائية لكل هذا. دراسات McKinsey وDeloitte تتوقع زيادات كبيرة في نتائج الأعمال، لكن لم نشهد هذه النتائج بعد. نحن بحاجة لمتابعة فوائد الأدوات التي يتم تطبيقها، وهنا تكمن أهمية الحذر."

هذا الاعتراف مهم: العائد على الاستثمار في الذكاء الاصطناعي في الموارد البشرية لا يزال نظريًا إلى حد كبير على نطاق واسع، والمؤسسات تراهن على نتائج لم تثبت بعد بشكل كامل في الواقع.

ما الذي يساء فهمه غالبًا عن الذكاء الاصطناعي في فرق الموارد البشرية

يحدد أبهيشيك أربعة مفاهيم خاطئة يواجهها باستمرار في أبحاثه واستشاراته.

المفهوم الخاطئ 1: الذكاء الاصطناعي سيأخذ وظائفنا

أبهيشيك: "الوظائف تتغير بسرعة، ويجب أن نستعد للمهارات التي سنحتاجها غدًا. هذا ينطبق على الموظفين وفرق الموارد البشرية على حد سواء. يجب أن ينظر محترفو الموارد البشرية إلى الذكاء الاصطناعي كمساعد في اتخاذ القرار، وليس كبديل. ما كنت أفعله سابقًا (أ، ب، ج)، ستقوم الآلة الآن بـ(أ) و(ب) وأبقى أنا على (ج). ليس استبدالًا كاملًا، بل هو الاستخدام الأمثل للتعزيز."

المفهوم الخاطئ 2: الذكاء الاصطناعي سيحل جميع المشكلات فورًا

أبهيشيك: "يعتقد البعض أن تطبيق أداة الذكاء الاصطناعي سيحل جميع المشكلات أو سيجعل القرارات أسرع."

سرعة التطبيق لا تعني جودة النتائج. الأدوات التي تُطبق دون بيانات تدريب كافية، أو دون إدارة تغيير، أو دون تحديد واضح للمشكلة، لن تحقق النتائج المرجوة مهما كانت قدراتها التقنية.

المفهوم الخاطئ 3: الذكاء الاصطناعي يزيل الانحياز

أبهيشيك: "نسمع باستمرار أن الذكاء الاصطناعي سيزيل الانحياز من النظام. هذه من أكثر المفاهيم الخاطئة شيوعًا."

29% من الشركات أوقفت أو أعادت هيكلة أدوات التوظيف بالذكاء الاصطناعي في 2025 بسبب اكتشاف الانحياز (SQ Magazine، 2025). الذكاء الاصطناعي الذي يتدرب على بيانات التوظيف التاريخية يتعلم من قرارات التوظيف السابقة، ما يعني أنه يكرر الانحيازات ما لم يتم تصحيح البيانات والتصنيفات باستمرار.

المفهوم الخاطئ 4: حل واحد يناسب الجميع

أبهيشيك: "لا يوجد حل واحد يناسب الجميع. يجب جلب الأدوات، وقياس التغييرات، ومراجعة مدى شفافيتها، وكيف تؤثر على تجربة الموظف بالكامل. البساطة أيضًا عامل أساسي في أي تطبيق تقني أو رقمي."

كيف سيؤثر الذكاء الاصطناعي على ثقافة العمل ورفاهية الموظفين على المدى الطويل؟

يجيب أبهيشيك من زاويتين: منظور الأعمال والمنظور الإنساني.

منظور الأعمال: التكنولوجيا المالية واندماج القطاعات

أبهيشيك: "منذ عامين أو ثلاثة كنا نقول هناك شركات تكنولوجيا مالية وهناك بنوك. الآن لم يعد هناك فرق. تكنولوجيا المالية يجب أن تعمل كالبنوك لأنها تخضع للرقابة، والبنوك بحاجة إلى التحول الرقمي كما تفعل شركات التكنولوجيا المالية. لا أحد يريد أن يصبح مثل Nokia؛ الجميع يريد التقدم بالابتكار للحفاظ على رأس المال السوقي والأرباح."

التحول الرقمي لم يعد خيارًا للشركات؛ بل أصبح ضرورة. الشركات التي تتأخر في تبني الذكاء الاصطناعي قد تتخلف كما حدث مع من تجاهلوا تأثير الإنترنت في التسعينات.

منظور الموارد البشرية: من قياس معدل الدوران إلى التنبؤ بالاحتفاظ

أبهيشيك: "الموارد البشرية لطالما كانت لديها كميات هائلة من البيانات. دائمًا ننظر إلى معدل الدوران. لماذا لا ننظر إلى الاحتفاظ؟ دائمًا نركز على بيانات الماضي، ولا ننظر إلى نسبة الاحتفاظ وعواملها لنتمكن من اتخاذ قرارات تنبؤية."

هذا التحول في التفكير مهم أكثر مما يبدو: بيانات الدوران تخبرك بمن غادر ومتى. بيانات التنبؤ بالاحتفاظ تخبرك بمن قد يغادر قبل أن يبدأ في البحث عن وظيفة أخرى. هذا الفرق هو ما يميز بين التحليل بعد وقوع الحدث والتدخل الوقائي، ومعظم فرق الموارد البشرية لا تزال تركز على التحليل بعد الحدث.

المنظور الإنساني: الرفاهية، التنوع والشمول، وتقليل الانحياز مع الوقت

أبهيشيك متفائل بمستقبل التنوع والشمول على المدى الطويل، لكنه واقعي بشأن سرعة التغيير.

أبهيشيك: "أرى الانحياز والتمييز يتراجعان تدريجيًا. الخط الفاصل يختفي مع الوقت. خلال 5 إلى 10 سنوات سيصبح التنوع الجندري الحد الأدنى المتوقع، وإذا لم يكن موجودًا ستُسأل المؤسسة عن ذلك. سيصبح أمرًا بديهيًا."

ويشير أيضًا إلى المخاطر المصاحبة للاعتماد المتزايد على الذكاء الاصطناعي: الإفراط في الاعتماد على التقنية، استمرار المخاوف بشأن الخصوصية مع تزايد حجم البيانات، والتحدي الدائم للانحياز في الأنظمة التي تتعلم من بيانات تاريخية غير مثالية.

الإطار الذي يعود إليه أبهيشيك هو تطور الإنسان. كل تحول تقني كبير، من الحواسيب في الثمانينات، ثم الإنترنت، ثم الهواتف المحمولة، تطلب من البشر التكيف. الذكاء الاصطناعي هو الفصل التالي من هذه القصة.

أبهيشيك: "التطور والتعلم المستمر هو جوهر تطور الإنسان. نأمل أن نكون مستعدين للتحول الرقمي والذكاء الاصطناعي كما كنا مستعدين للحواسيب والإنترنت والهواتف المحمولة."

عن أبهيشيك ديفيد

يقدم أبهيشيك ديفيد خبرة 16 عامًا في ممارسة الموارد البشرية إلى أبحاثه في الدكتوراه بكلية الأعمال الهندية. يجمع عمله بين سلوكيات المنظمات، وتبني التكنولوجيا، واستراتيجيات الموارد البشرية، مع تركيز خاص على مستقبل العمل، وتحقيق أهداف ESG، ومفهوم الانتماء في التنوع والشمول. قبل دخوله المجال الأكاديمي، شغل مناصب قيادية في الموارد البشرية في الهند والإمارات، مما منحه خبرة عملية تدعم أبحاثه. وهو خريج NUS وقائد فكري نشط في مجتمع الموارد البشرية في الإمارات، بخبرة تشمل التحول في الموارد البشرية، وتطوير المنظمات، والاحتفاظ بالمواهب، والثقافة وإدارة التغيير، والشراكات الديناميكية في الأعمال.