PwC: مدير متجر بالذكاء الاصطناعي يفشل مع الموظفين ويخسر 244 ألف ين

كان النظام يرى المخزون والمبيعات في قاعدة البيانات لكنه لا يرى أرض المتجر، لذلك كان الموظفون يتحققون من الوضع ويبلغونه نصياً.

أخطاء وتراجع في التواصل

في اليوم الأول لم تتطابق كميات 11 منتجاً مع السجلات، واستغرق كشف السبب أكثر من ساعة. وفي اليوم الثاني أشار موظف إلى صعوبة قراءة الأسعار على الشاشة، فردّ النظام بأنه صحّحها دون أن يتغير شيء، واضطر الموظف إلى التنبيه مرتين إضافيتين. وفي الأسبوع الثاني سجّل النظام مخزون «الرامونيه» المبلّغ عنه على أنه مخزون مشروب آخر. وانخفض متوسط عدد أحرف رسالة الموظف من نحو 80 إلى نحو 38. وبعد التجربة قال الموظفون إنهم قلّلوا تقاريرهم عمداً، ومنها شكوى زبون من الأسعار، لاعتقادهم أنها ستزيد عملهم.

ولم تظهر هذه المشكلات في الإدارة البشرية، إذ كان المدير يقبل بلاغ الموظف ويكلّف النظام بالتصحيح.

الربحية وإدارة المخاطر

تفوّق الذكاء الاصطناعي في هامش الربح الإجمالي للسلع، لكنه لم يغطِّ تكلفة تشغيله. ففي اليوم الرابع لاحظ أن تكلفة الاستدلال التراكمية بلغت 26,044 يناً مقابل هامش إجمالي تراكمي 461 يناً، فانتقل إلى «وضع التشغيل منخفض التكلفة» وخفّض الإنفاق نحو 65%. وترى PwC أن الاكتفاء بهدف «تعظيم صافي الربح» دون تحديد حدّ للخسارة المؤقتة ربما ساهم في هذا الحذر.

وقيّم خبراء من 10 مجالات 162 سيناريو مخاطر، وحدّدوا أربع مشكلات: اكتشاف المخاطر، وإتمام الإجراءات، والتعاون الميداني مع الموظفين، وتوزيع الموارد. وتوصي PwC بأن يؤدي الذكاء الاصطناعي دور الدعم الخلفي ويُكمل البشر العمل الميداني، وأن يحدد المديرون نطاق قراراته وشروط التدخل البشري.