Why People and AI Make Good Business Partners | Shervin Khodabandeh | TED

المترجم: Mohamed Salem المدقّق: Shimaa Nabil

I've been working in AI for most of my career,

لقد كنت أعمل في الذكاء الاصطناعي لمعظم مسيرتي المهنية،

helping companies build artificial intelligence capabilities

حيث أساعد الشركات على بناء قدرات ذكاء اصطناعي

to improve their business,

لتحسين أعمالها،

which is why I think what I'm about to tell you

وهذا هو السبب في أنني أعتقد أن ما سأخبركم به

is quite shocking.

هو أمر مروع للغاية.

Every year, thousands of companies across the world

كل عام، آلاف الشركات في جميع أنحاء العالم مجتمعة

spend collectively tens of billions of dollars to build AI capabilities.

تنفق عشرات المليارات من الدولارات لبناء قدرات الذكاء الاصطناعي.

But according to research my colleagues and I have done,

لكن وفقًا لبحث قمت به أنا وزملائي،

only about 10 percent of these companies get any meaningful financial impact

فإن حوالي 10 بالمائة فقط من هذه الشركات تحصل على أي تأثير مالي ذي مغزى

from their investments.

من استثماراتها.

These 10 percent winners with AI have a secret.

هؤلاء الفائزون بنسبة 10 في المائة بالذكاء الاصطناعي لديهم سر.

And their secret is not about fancy algorithms or sophisticated technology.

ولا يتعلق سرهم بالخوارزميات الفاخرة أو التكنولوجيا المتطورة.

It's something far more basic.

إنه شيء أساسي أكثر بكثير.

It's how they get their people and AI to work together.

إنها الطريقة التي يحثون بها الأشخاص والذكاء الاصطناعي على العمل معًا.

Together, not against each other,

معًا، ليس ضد بعضنا البعض،

not instead of each other.

وليس بدلاً من بعضنا البعض.

Together in a mutually beneficial relationship.

معا في علاقة متبادلة المنفعة.

Unfortunately, when most people think about AI,

لسوء الحظ، عندما يفكر معظم الناس في الذكاء الاصطناعي،

they think about the most extreme cases.

فإنهم يفكرون في أكثر الحالات خطورة.

That AI is here only to replace us

إن الذكاء الاصطناعي موجود هنا فقط ليحل محلنا

or overtake our intelligence and make us unnecessary.

أو يتفوق على ذكائنا ويجعلنا بلا فائدة.

But what I'm saying

لكن ما أقوله

is that we don't seem to quite appreciate the huge opportunity that exists

هو أنه لا يبدو أننا نقدر تمامًا الفرصة الهائلة الموجودة

in the middle ground,

في الوسط،

where humans and AI come together

حيث يجتمع البشر والذكاء الاصطناعي

to achieve outcomes that neither one could do alone on their own.

لتحقيق نتائج لا يمكن لأحد أن يفعلها بمفرده.

Consider the game of chess.

تأمل في لعبة الشطرنج.

You probably knew that AI today can beat any human grandmaster.

ربما كنت تعلم أن الذكاء الاصطناعي اليوم يمكنه التغلب على أي ربان بشري.

But did you know that the combination of a human chess player and AI

لكن هل تعلم أن الجمع بين لاعب الشطرنج البشري والذكاء الاصطناعي

can beat not only any human but also any machine.

لا يمكنه التغلب على أي إنسان فحسب، بل وأي آلة أيضًا.

The combination is much more powerful than the sum of its parts.

التركيبة أقوى بكثير من مجموع أجزائها.

In a perfect combination, AI will do what it does best,

في مزيج مثالي، سيقوم الذكاء الاصطناعي بعمل أفضل ما لديه،

which is dealing with massive amounts of data and solving complex problems.

وهو التعامل مع كميات هائلة من البيانات وحل المشكلات المعقدة.

And humans do what we do best

ويقوم البشر بأفضل ما نقوم به

using our creativity, our judgment, our empathy, our ethics

باستخدام إبداعنا وحكمنا وتعاطفنا وأخلاقياتنا

and our ability to compromise.

وقدرتنا على التسوية.

For several years,

لعدة سنوات،

my colleagues and I have studied

درست أنا وزملائي

and worked with hundreds of winning companies

وعملت مع مئات الشركات الفائزة

who are successfully building these human-AI relationships.

التي تعمل بنجاح على بناء هذه العلاقات بين الإنسان والذكاء الاصطناعي.

And what we've seen is quite interesting.

وما رأيناه مثير للاهتمام.

First of all, these companies get five times more financial value

أولاً، تحصل هذه الشركات على قيمة مالية أكبر بخمس مرات

than companies who use AI only to replace people.

من الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي فقط لتحل محل الأشخاص.

Most importantly, they have a happier workforce.

الأهم من ذلك، أن لديهم قوة عاملة أكثر سعادة.

Their employees are more proud, more fulfilled,

موظفوهم أكثر فخراً، وأكثر إرضاءً،

they collaborate better with each other, and they're more effective.

ويتعاونون بشكل أفضل مع بعضهم البعض، وهم أكثر فاعلية.

Five times more value and a happier workforce.

قيمة أكبر بخمس مرات وقوة عاملة أكثر سعادة.

So the question is, how do these companies do it?

لذا فإن السؤال هو، كيف تفعل هذه الشركات ذلك؟

How do they achieve these symbiotic human-AI relationships?

كيف يحققون هذه العلاقات التكافلية بين الإنسان والذكاء الاصطناعي؟

I have some answers.

لدي بعض الإجابات.

First of all, they don't think of AI in the most extreme case

بادئ ذي بدء، لا يفكرون في الذكاء الاصطناعي في الحالات القصوى

only to replace humans.

فقط ليحلوا محل البشر.

Instead, they look deep inside their organizations

بدلاً من ذلك، فإنهم ينظرون بعمق داخل مؤسساتهم

and at the various roles their people play.

وإلى الأدوار المختلفة التي يلعبها أفرادهم.

And they ask:

ويسألون:

How can AI make our people more fulfilled, more effective,

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجعل شعبنا أكثر رضاءً وفعالية

more amplified?

وأكثر إعلاءً؟

Let me give you an example.

اسمحوا لي أن أقدم لكم مثالاً.

Humana is a health care company here in the US.

هيومانا هي شركة رعاية صحية هنا في الولايات المتحدة.

It has pharmacy call centers where pharmacists work with patients

يوجد بها مراكز اتصال للصيدليات حيث يعمل الصيادلة مع المرضى

over the phone.

عبر الهاتف.

It's a job that requires a fair amount of empathy and humanity.

إنها وظيفة تتطلب قدرًا لا بأس به من التعاطف والإنسانية.

Humana has developed an AI system

طورت هيومانا نظام ذكاء اصطناعي

that listens to the pharmacists' conversation

يستمع إلى محادثة الصيادلة

and picks up emotional and tone signals

ويلتقط الإشارات العاطفية والنغمة الصوتية

and then gives real-time suggestions to the pharmacists

ثم يقدم اقتراحات في الوقت الفعلي للصيادلة

on how to improve the quality of that conversation.

حول كيفية تحسين جودة تلك المحادثة.

For example, it might say “Slow down” or “Pause”

على سبيل المثال، قد يقول “تمهل” أو “توقف مؤقتًا”

or "Hey, consider how the other person is feeling right now."

أو “مرحبًا، ضع في اعتبارك كيف يشعر الشخص الآخر الآن.

All to improve the quality of that conversation.

” كل ذلك لتحسين جودة تلك المحادثة.

I'm pretty sure my wife would buy me one of these if she could,

أنا متأكد من أن زوجتي ستشتري لي واحدة من هؤلاء إذا استطاعت،

just to help me in some of my conversations with her.

فقط لمساعدتي في بعض محادثاتي معها.

(Laughter)

(ضحك)

Turns out the pharmacists like it quite a lot, too.

تبين أن الصيادلة يحبونه كثيرًا أيضًا.

They're more effective in their jobs,

إنهم أكثر فاعلية في وظائفهم،

but they also learn something about themselves,

لكنهم يتعلمون أيضًا شيئًا عن أنفسهم

their own behaviors and biases.

وسلوكياتهم وتحيزاتهم.

The result has been more effective pharmacists

وكانت النتيجة صيادلة أكثر فاعلية

and much higher customer satisfaction scores.

ودرجات أعلى في رضا العملاء.

Now, this is just one example of many possibilities where human AI collaborate.

الآن، هذا مجرد مثال واحد على العديد من الاحتمالات لتعاون الذكاء الاصطناعي البشري.

In this example, AI was a recommender.

في هذا المثال، كانت منظمة العفو الدولية مُوصيًا.

It didn't replace the human or make any decisions of its own.

لم يحل محل الإنسان أو يتخذ أي قرارات من تلقاء نفسه.

It simply made suggestions,

لقد قدم ببساطة اقتراحات،

and it was up to the person to decide and act.

وكان الأمر متروكًا للشخص لاتخاذ القرار والتصرف.

And at the heart of it is a feedback loop,

وفي قلبها توجد ردود الفعل المتبادلة،

which, by the way, is very critical for any human-AI relationship.

والتي، بالمناسبة، بالغة الأهمية لأي علاقة بين الإنسان والذكاء الاصطناعي.

By that I mean that in this example,

أعني بذلك أنه في هذا المثال،

first AI had to learn from humans the qualities that would make up a good

كان على الذكاء الاصطناعي أولاً أن يتعلم من البشر الصفات التي تكوين محادثة جيدة

or not so good conversation.

أو غير جيدة.

And then over time, as AI built more intelligence,

وبعد ذلك بمرور الوقت، مع قيام الذكاء الاصطناعي ببناء المزيد من الذكاء،

it would be able to make suggestions,

سيكون قادرًا على تقديم اقتراحات،

but it would be up to the person to decide and act.

لكن الأمر متروك للشخص لاتخاذ القرار والتصرف.

And if they didn't agree with the recommendation

وإذا لم يوافقوا على التوصية

because it might have not made sense to them,

لأنها ربما لم تكن منطقية بالنسبة لهم،

they didn't have to.

فلن يضطروا إلى ذلك.

In which case AI might learn something and adapt for the future.

في هذه الحالة، قد يتعلم الذكاء الاصطناعي شيئًا ما ويتكيف مع المستقبل.

It's basically open, frequent, two-way communication,

إنه في الأساس اتصال مفتوح ومتكرر بكلا الاتجاهين،

like any couples therapist will tell you,

كما سيخبركم أي معالج للأزواج،

is very important for any good relationship.

مهم جدًا لأي علاقة جيدة.

Now the key word here is relationship.

الآن الكلمة الأساسية هنا هي العلاقة.

Think about your own personal relationships with other people.

فكروا في علاقاتكم الشخصية مع الآخرين.

You don't have the same kind of relationship with your accountant

ليس لديك نفس النوع من العلاقة مع محاسبك

or your boss or your spouse, do you?

أو رئيسك في العمل أو زوجتك، أليس كذلك؟

Well, I certainly hope not.

حسنًا، أنا بالتأكيد لا آمل ذلك.

And just like that,

وعلى هذا النحو،

the right relationship between human and AI in a company

فإن العلاقة الصحيحة بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في الشركة

is not a one-size-fits-all.

ليست ذات مقاس واحد يناسب الجميع.

So in the case of Humana, AI was a recommender

لذلك في حالة هيومانا، كان الذكاء الاصطناعي هو الشخص الذي أوصى به

and a human was decision-maker and actor.

وكان الإنسان هو صانع القرار والممثل.

In some other examples, AI might be an evaluator

في بعض الأمثلة الأخرى، قد يكون الذكاء الاصطناعي بمثابة مقيِّم

where a human comes up with ideas or scenarios,

حيث يأتي الإنسان بأفكار أو سيناريوهات،

and AI evaluates the complex implications and tradeoffs of those ideas

ويقوم الذكاء الاصطناعي بتقييم الآثار والمفاضلات المعقدة لتلك الأفكار

and makes it easy for humans to decide the best course of action.

ويسهل على البشر تحديد أفضل مسار للعمل.

In some other examples, AI might take a more creative role.

في بعض الأمثلة الأخرى، قد يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا أكثر إبداعًا.

It could be an illuminator where it can take a complex problem

يمكن أن يكون أداة إضاءة حيث يمكن أن تأخذ مشكلة معقدة

and come up with potential solutions to that problem

والتوصل إلى حلول محتملة لتلك المشكلة

and illuminate some options

وإلقاء الضوء على بعض الخيارات

that might have been impossible for humans to see.

التي قد يكون من المستحيل على البشر رؤيتها.

Let me give you another example.

اسمحوا لي أن أقدم لكم مثالاً آخر.

During the COVID pandemic,

خلال جائحة كورونا،

if you walked into a retail or grocery store,

إذا دخلت إلى متجر بيع بالتجزئة أو بقالة،

you saw that many retailers were struggling.

فستجد أن العديد من تجار التجزئة يعانون.

Their shelves were empty,

كانت أرففهم فارغة،

their suppliers were not able to fulfill the orders,

ولم يكن موردوهم قادرين على تلبية الطلبات،

and with all the uncertainties of the pandemic,

ومع كل شكوك الوباء،

they simply had no idea how many people would be walking into what stores,

لم يكن لديهم ببساطة أي فكرة عن عدد الأشخاص الذين سيذهبون إلى المتاجر،

demanding what products.

مطالبين بالمنتجات.

Now, to put this in perspective,

الآن، لوضع هذا في المنظور،

this is a problem that's already quite hard when things are normal.

فهذه مشكلة صعبة بالفعل عندما تكون الأمور طبيعية.

Retailers have to predict demand

يتعين على تجار التجزئة توقع الطلب

for tens of thousands of products across thousands of locations

على عشرات الآلاف من المنتجات عبر آلاف المواقع

and thousands of suppliers every day

وآلاف الموردين كل يوم

to manage and optimize their inventory.

لإدارة مخزونهم وتحسينه.

Add to that the uncertainties of COVID and the global supply chain disruptions,

أضف إلى ذلك أوجه عدم اليقين المتعلقة بكورونا واضطرابات سلسلة التوريد العالمية،

and this became 100 times more difficult.

وأصبح هذا الأمر أكثر صعوبة 100 مرة.

And many retailers were simply paralyzed.

والعديد من تجار التجزئة أصيبوا بالشلل ببساطة.

But there were a few who had built strong foundations with AI

ولكن كان هناك القليل ممن أسسوا أسسًا قوية باستخدام الذكاء الاصطناعي

and the human-AI feedback loop that we talked about.

وحلقة ردود الفعل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي التي تحدثنا عنها.

And these guys were able to navigate all this uncertainty

وكان هؤلاء الأشخاص قادرين على التغلب على كل حالة عدم اليقين هذه

much better than others.

أفضل بكثير من غيرهم.

They used AI to analyze tens of billions of data points

لقد استخدموا الذكاء الاصطناعي لتحليل عشرات المليارات من نقاط البيانات

on consumer behavior and global supply chain disruptions

حول سلوك المستهلك واضطرابات سلسلة التوريد العالمية

and local government closures and mandates

وإغلاق الحكومات المحلية وتفويضاتها

and traffic on highways

وحركة المرور على الطرق السريعة

and ocean freight lanes and many, many other factors

وممرات الشحن البحري والعديد والعديد من العوامل الأخرى

and get a pretty good handle on what consumers in each unique area

والحصول على معالجة جيدة لما يريدونه المستهلكون في كل منطقة فريدة

wanted the most,

what would have been feasible,

أكثر ما كان ممكنًا،

and for items that were not available,

وبالنسبة للعناصر التي لم تكن متوفرة،

what substitutions could be made.

ما هي البدائل التي يمكن إجراؤها.

But AI alone without the human touch wouldn't work either.

لكن الذكاء الاصطناعي وحده لن يعمل أيضًا بدون اللمسة البشرية.

There were ethical and economic tradeoffs that had to be considered.

كانت هناك مفاضلات أخلاقية واقتصادية يجب أخذها في الاعتبار.

For example, deciding to bring in a product

على سبيل المثال، اتخاذ قرار بإحضار منتج

that didn't have a good margin for the retailer

ليس به هامش جيد لتاجر التجزئة

but would really help support the local community

ولكنه سيساعد حقًا في دعم المجتمع المحلي

at their time of need.

في وقت الحاجة.

After all, AI couldn't quite understand

بعد كل شيء، لم يستطع الذكاء الاصطناعي فهم

the uniquely human behavior of panic-buying toilet paper

السلوك البشري الفريد المتمثل في شراء ورق التواليت

or tens of gallons of liquor,

أو عشرات الجالونات من الخمور،

only to be used as hand sanitizer.

فقط لاستخدامه كمعقم لليدين.

It was the combination that was the key.

كان المزيج هو المفتاح.

And the winning companies know this.

والشركات الفائزة تعرف ذلك.

They also know that inside their companies,

إنهم يعلمون أيضًا أنه داخل شركاتهم،

there's literally hundreds of these opportunities for human-AI combination,

هناك المئات من هذه الفرص للجمع بين الإنسان والذكاء الاصطناعي،

and they actively identify and pursue them.

ويقومون بتحديدها ومتابعتها بنشاط.

They think of AI as much more broadly a means to replace people.

إنهم يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع وسيلة لاستبدال الناس.

They look inside their organizations

إنهم ينظرون داخل مؤسساتهم

and re-imagine how the biggest challenges and opportunities of their company

ويعيدون تصور كيف يمكن معالجة أكبر التحديات والفرص لشركتهم

can be addressed

by the combination of human and AI.

من خلال الجمع بين الإنسان والذكاء الاصطناعي.

And they put in place the right combination for each unique situation.

وقد وضعوا التركيبة الصحيحة لكل موقف فريد.

Whether it's the recommender or the evaluator

سواء كان ذلك هو المُوصي أو المقيم

or the illuminator or optimizer or many, many other ones.

أو المُنور أو المُحسِّن أو العديد والعديد من العناصر الأخرى.

They build and evolve the feedback loops that we talked about.

إنهم يبنون ويطورون ردود الفعل المتباينة التي تحدثنا عنها.

And finally and most importantly, they don't just throw technology at it.

وأخيرًا، والأهم من ذلك، أنهم لا يلقون بالتكنولوجيا فقط.

In fact, this has been the biggest pitfall of companies

في الواقع، كان هذا أكبر مأزق للشركات

who don't get their return from their AI investments.

التي لا تحصل على عوائدها من استثماراتها في الذكاء الاصطناعي.

If they overinvest in technology

إذا أفرطوا في الاستثمار في التكنولوجيا

expecting a piece of tech to solve all their problems.

فتوقعوا قطعة تقنية لحل جميع مشاكلهم.

But there is no silver bullet.

لكن ليس هناك حل سحري.

Technology and automation can only go so far,

يمكن للتكنولوجيا والأتمتة أن تصل إلى حد بعيد فقط،

and for every one automation opportunity inside a company,

ومقابل كل فرصة أتمتة داخل الشركة،

there's literally ten for collaboration.

هناك عشرة فرص للتعاون.

But collaboration's hard.

لكن التعاون صعب.

It requires a new mindset

يتطلب عقلية جديدة

and doing things differently than how we've always done it.

والقيام بالأشياء بشكل مختلف عما كنا نفعله دائمًا.

And the winning companies know this, too,

والشركات الفائزة تعرف هذا أيضًا،

which is why they don't just invest in technology,

وهذا هو السبب في أنها لا تستثمر فقط في التكنولوجيا،

but so much more on human factors,

بل تستثمر أيضًا في العوامل البشرية،

on their people, on training and reskilling

وموظفيها، والتدريب وإعادة تشكيل المهارات

and reimagining how their people and AI work together in new ways.

وإعادة تصور كيف يعمل أفرادها والذكاء الاصطناعي معًا بطرق جديدة.

Inside these companies, it's not just machines replacing humans.

داخل هذه الشركات، لا يقتصر دور الآلات على استبدال البشر.

It's machines and humans working together,

إنها الآلات والبشر يعملون معًا

learning from each other.

ويتعلمون من بعضهم البعض.

And when that happens,

وعندما يحدث ذلك،

the organization's overall rate of learning increases,

يزداد معدل التعلم الإجمالي للمؤسسة،

which in turn makes the company much more agile,

مما يجعل الشركة بدوره أكثر مرونة،

much more resilient,

وأكثر مرونة،

ready to adapt and take on any challenge.

وجاهزة للتكيف ومواجهة أي تحد.

It is the human touch that will bring the best out of AI.

إنها اللمسة الإنسانية التي ستخرج أفضل ما في الذكاء الاصطناعي.

Thank you.

شكرًا لكم.

(Applause)

(تصفيق)