الإلغاء الذاتي كبقاء: لماذا جعل نفسك متقادماً هو السبيل الوحيد للأمام

نشر ريك موراليس تحذيراً على LinkedIn ما زال يتردد في رأسي منذ أن قرأته. كان جزءاً من فريق Apple الذي درّب الذكاء الاصطناعي على القيام بوظائفهم. ثم تم تسريحهم. رسالته: "إذا كانوا يدفعونك لاستخدام الذكاء الاصطناعي في عملك، افهم هذا: أنت بالفعل تضع الحبل حول رقبتك."

الاستعارة حسية. تدرّب بديلك، تشاهده يتعلم أنماطك، ثم تشاهده يأخذ مقعدك بينما يُرافقونك إلى الخارج. إنها سردية الخيانة لعشرينيات القرن الحادي والعشرين، وليست خاطئة—الشركات آلات تحسين. عندما تصبح نسخة منك لا تتعب وأرخص ممكنة، الحساب بسيط: تصبح عبئاً.

ومع ذلك.

طوال مسيرتي المهنية، في الشركات الناشئة والكبيرة على حد سواء (وحتى في المنزل ومع الأصدقاء...)، كان لدي ممارسة وسواسية واحدة: جعل نفسي متقادماً. كل دليل موثّق، كل إطار قرار مُخرَج، كل معرفة متخصصة كنت أحتفظ بها تحولت إلى نظام يمكن أن يعمل بدوني. درّبت أشخاصاً ليحلوا محلي، بنيت أدوات أتمتت حكمي، وصممت عمليات جعلت تدخلي المباشر غير ضروري.

نفس السلوك الذي اتبعه فريق ريك. نتيجة مختلفة. لماذا؟

دالة الضغط عبر التكرار

عندما تُخرِج عملك—سواء في التوثيق أو الأدوات أو رأس شخص آخر—تُنشئ دالة ضغط لتطورك الخاص. العمل الذي كان يبرر وجودك لم يعد يفعل ذلك. إما أن تجد الطبقة التالية من القيمة التي تقدمها، أو تتحلل جنباً إلى جنب مع الوظيفة التي اعتدت أداءها.

هذه هي المفارقة: نفس الغريزة التي تقتل دورك تبقيك حياً في الدور التالي.

لكن فقط إذا كنت تنفذ العملية عن قصد، وليس إذا كانت تُنفَّذ عليك.

قصة ريك تُقرأ كالوجه الظلامي لهذا النمط. درّب الذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي تعلّم. النظام تحسّن. تم إلغاؤه بواسطة الكود الذي ساعد في إنشائه. المأساة ليست أنه جعل نفسه متقادماً—بل أنه فعل ذلك دون أن يُهندس خطوته التالية.

الشركة لم تخنه. فعلت بالضبط ما تفعله الشركات: تعظيم الكفاءة ضمن المشهد التحسيني الحالي. السؤال ليس "هل الآلة ستستبدلني؟"—هذا قرار مُتخَذ بالفعل. السؤال هو: ماذا تصبح بينما الآلة تتعلم ما كنته؟

التطور الطوعي مقابل الإلغاء القسري

هناك طريقان يبدآن من نفس المكان: تدريب بديلك.

الطريق 1: الإلغاء القسري تدرّب النظام لأنه طُلب منك ذلك. تركز على جعل التسليم سلساً، على أن تكون لاعب فريق جيد، على "تبني الذكاء الاصطناعي". النظام يتعلم. ما زلت تؤدي نفس الوظيفة، لكن الآن الذكاء الاصطناعي أيضاً—أسرع، أرخص، أكثر قابلية للتوسع. في النهاية ينقلب الحساب: لماذا ندفع لك عندما تعرف الآلة الأنماط بالفعل؟

يتم تسريحك. تغضب. تكتب منشوراً على LinkedIn لتحذير الآخرين.

الطريق 2: التطور الطوعي تدرّب النظام لأنك ترى فيه تحرراً من وظيفتك الحالية. تركز على جعل التسليم سلساً، و تركز على ما يصبح ممكناً عندما لم تعد عنق الزجاجة في التنفيذ الروتيني. النظام يتعلم. لم تعد تؤدي نفس الوظيفة—أنت تبني النظام الذي يبني الأنظمة، أو تكتشف أنماطاً لا يستطيع الذكاء الاصطناعي رؤيتها، أو تُهندس مشاكل تستحق الحل.

الوظيفة التي تخلصت منها كانت تعيقك. الآن أنت حر للعمل على المستوى التالي.

نفس الفعل. نية مختلفة جذرياً. نتيجة مختلفة جذرياً.

كيف يبدو الإلغاء الذاتي فعلياً

هذه ليست فلسفة مجردة. نفذت هذا النمط مراراً:

في كل شركة ناشئة لمستها، كمؤسس مشارك أو مستشار، يتكرر النمط: أشهر في توثيق كل إطار قرار، كل رؤية عميل، كل نمط تشغيلي. تحويلها إلى أنظمة تدريب. في غضون عام، معظم القرارات تحدث بدوني.

ماذا حدث لي؟ هل أصبحت متقادماً؟

لا. أصبحت حراً للعمل على هندسة المنتجات وتصميم الأنظمة—وأحياناً، مشاريع مختلفة تماماً. التكرار أجبرني على تسلق سلم التجريد، أو أحياناً جانبياً إلى مناطق جديدة تماماً.

قيادة فرق في Meta (انظر تأملي السابق في تلك السنوات الخمس)، تعلمت أن "Embrace The Bad" شمل تبني اللحظة التي أصبحت فيها مهاراتك سلعة. المهندسون الذين نجوا من موجات تغييرات الأدوات وإعادة الهيكلة لم يكونوا أولئك الذين حموا معرفتهم المتخصصة—كانوا أولئك الذين بنوا الأدوات التي جعلت تخصصهم متقادماً، ثم انتقلوا إلى المشكلة التالية.

هذا ما أعنيه بالقيادة المتمركزة على المعلومات: أنت لا تكنز المعرفة كقوة، أنت توزعها بأسرع ما يمكن حتى تتمكن من اكتشاف ما أنت قادر عليه بعد المعرفة التي تمتلكها حالياً.

في كل مرة جعلت فيها نفسي متقادماً في دور، اضطررت للسؤال: ما هي النسخة التالية من القيمة التي يمكنني تقديمها؟ هذا السؤال هو محرك النمو. عندما ما تزال ضرورياً في وظيفتك القديمة، لن تضطر أبداً للإجابة عليه.

يجدر بالذكر: في نقطة ميتا-ميتا-ميتا معينة، هذا السؤال في النهاية يعضك وعليك أن تصبح وجودياً تماماً. ما هي النسخة التالية من القيمة التي أنا يمكنني تقديمها عندما يمكن ترتيب كل ما أعرف كيف أفعله؟ ومن هنا، ربما، هذه المدونة—استكشاف لأسئلة ليس لدي أنظمة لها بعد.

النظام لا يهتم بنيتك

الانعطاف—وهذا حاسم—هو أن الشركة لا تستطيع التمييز بين الطريق 1 والطريق 2. ترى فقط: مهمة مؤتمتة، كفاءة مكتسبة، تكلفة مخفضة. سواء كنت تلعب شطرنج رباعي الأبعاد مع تطور حياتك المهنية أو تدرب جلادك بشكل سلبي، النتيجة الفورية تبدو متشابهة من وجهة نظر خوارزمية التحسين.

هذا هو السبب في أن تحذير ريك ليس خاطئاً. إذا كنت تدرب الذكاء الاصطناعي للقيام بعملك ولم تُهندس ما تصبح عليه بعد زوال ذلك العمل—الذي على المستوى الأساسي يشمل استخدام ذلك الذكاء الاصطناعي للقيام بعملك بشكل أفضل/أسرع/أرخص/أكثر موثوقية—أنت في خطر. النظام سيحسّنك خارجاً. لا يهتم برحلة نموك أو تحقيق ذاتك. يهتم بالتكلفة لكل وحدة إنتاج.

لكن الأمر هو: النظام كان سيحسّنك خارجاً في النهاية على أي حال. هذا ما تفعله الأنظمة. تجد عدم الكفاءة وتقضي عليها. كنت دائماً ستواجه التقادم—سواء من الذكاء الاصطناعي، أو التعهيد الخارجي، أو عمال أصغر مستعدون للقيام بعملك بنصف التكلفة، أو التغيير التكنولوجي البسيط.

الخيار الوحيد الذي كان لديك على الإطلاق: ألغِ نفسك طوعياً وتحكم في التطور، أو يتم إلغاؤك بواسطة قوى خارج سيطرتك.

ريك اختار الأخير، ربما دون أن يدرك أن هناك خياراً. النظام اتخذ القرار له. هذه هي المأساة.

أن تصبح النظام الذي يبني الأنظمة

استراتيجية البقاء ليست تجنب تدريب بديلك. بل أن تصبح الشخص الذي يهندس ما يأتي بعد وجود بديلك.

هذا يتطلب تحولاً جوهرياً في كيفية رؤيتك لدورك. أنت لست منفذ وظيفة. ولست حتى عامل معرفة بالمعنى التقليدي. أنت عقدة تطورية في نظام أكبر، ووظيفتك هي الاستمرار في التطور أسرع من قدرة النظام على تحسينك خارجاً.

عملياً، هذا يعني:

1. وثّق بشكل قهري. كل نمط تلاحظه، كل إطار قرار تستخدمه، كل رؤية تكتسبها—أخرِجها. اجعلها قابلة للتعليم. اجعلها قابلة للترتيب. ليس لأنك تحاول أن تُسرَّح، بل لأن أي شيء لا تستطيع إخراجه هو علامة على أنك لا تفهمه جيداً بعد.

2. درّب بديلك قبل أن يُطلب منك ذلك. لا تنتظر إعادة الهيكلة أو برنامج الذكاء الاصطناعي التجريبي. إذا كان شخص ما (أو شيء ما) يمكنه تعلم القيام بعملك، علّمه. كلما تم تكرار وظيفتك الحالية أسرع، كلما اضطررت أسرع لإيجاد التالية.

3. راقب ما يصبح ممكناً عندما لا تفعل الشيء القديم. المساحة التي تفتح عندما لم تعد عنق الزجاجة في التنفيذ—هناك تعيش قيمتك التالية. انتبه لما يثير فضولك في تلك المساحة. ذلك الفضول اتجاهي.

4. ابنِ أنظمة، وليس فقط إنتاجاً. كل مهمة تقوم بها بشكل متكرر هي نظام ينتظر التصميم. عندما تبني النظام بدلاً من مجرد تنفيذ المهمة، تنتقل من مُشغِّل إلى مهندس معماري. المهندسون المعماريون لا يتم إلغاؤهم بنفس الطريقة التي يُلغى بها المشغلون—يُطلب منهم هندسة الشيء التالي.

5. ابقَ مجاوراً للأتمتة. هذا من موقفي حول استخدام الذكاء الاصطناعي: أستخدم الذكاء الاصطناعي كرافعة، وليس كبديل. أبني مع الأدوات التي تؤتمت عمل المعرفة، مما يعني أنني أفهم كيف تعمل، أين تفشل، ماذا تمكّن. تلك المجاورة حمائية—لا يمكنك بسهولة استبدال شخص يبني البديل.

الطبقة الميتا: الذكاء الاصطناعي يدرب نفسه

هناك بُعد تكراري هنا تسلط قصة ريك الضوء عليه. عندما يتعلم الذكاء الاصطناعي من البشر الذين يقومون بوظائفهم، ثم يتم تسريح البشر، ثم يدرب بشر جدد النسخة التالية من الذكاء الاصطناعي... نشاهد التعلم الميتا يلتهم نفسه. النظام يتعلم كيف يتعلم. السؤال هو ما إذا كنت أنت تتعلم أسرع من تعلم النظام منك.

هذه مشكلة على مستوى المصحح بشكل أساسي. النظام يعمل. يحسّن. لا يمكنك إيقافه أو حتى إبطائه بشكل هادف. رافعتك الوحيدة هي فهم كيف يعمل ووضع نفسك كجزء من دالة التحسين بدلاً من جزء من الشيء الذي يتم تحسينه.

ريك تم تحسينه خارجاً. فريق الذكاء الاصطناعي الذي درّبه تم تحسينه داخلاً. نظام Apple فعل ما تفعله الأنظمة: وجد تكويناً أكثر كفاءة. خطأ ريك—إذا كان يمكننا تسميته كذلك دون لوم ضحية نمط نظامي أوسع—كان في وضع نفسه كالشيء الذي يتم أتمتته بدلاً من كمهندس الأتمتة.

نفس المبنى. طابق مختلف. نتيجة مختلفة تماماً.

وضع الفشل

لنتحدث عن المخاطرة، لأن هذه ليست استراتيجية فوز مضمونة. وضع الفشل حقيقي: تجعل نفسك متقادماً، لكنك لا تتطور بنجاح إلى الدور التالي. ربما الطبقة التالية من القيمة التي كنت تأمل في تقديمها غير مُقدَّرة فعلياً من قبل المنظمة. ربما أخطأت في قراءة المهارات التي ستهم. ربما جاءت إعادة الهيكلة قبل اكتمال تطورك.

هذا يحدث. هذه مخاطرة.

لكن قارنها بالبديل: التشبث بوظيفتك الحالية بينما يتم أتمتتها/تعهيدها خارجياً/تحويلها إلى سلعة ببطء (أو بسرعة). ذلك المسار لديه معدل فشل 100%. الوظيفة ستُستبدل في النهاية، وستتشبث بعمل لم يعد موجوداً.

على الأقل مع التقادم الطوعي، أنت تبني اختيارية. في كل مرة تجعل فيها نفسك بنجاح متقادماً وتتطور إلى الدور التالي، تُثبت لنفسك وللسوق أنك تستطيع فعل ذلك. يصبح هذا مهارة ميتا: القدرة على إعادة اختراع عرض القيمة الخاص بك باستمرار.

قد تكون تلك المهارة الميتا الأصل المهني الوحيد المستدام في عالم حيث الذكاء الاصطناعي يلتهم كل شيء.

هندسة الخيار

إذن ماذا تفعل بتحذير ريك؟

تأخذه على محمل الجد. تدرك أن تدريب الذكاء الاصطناعي للقيام بعملك هو تهديد إذا لم تتحكم في التطور الذي يلي. استعارة الحبل مناسبة للمشاركة السلبية في تقادمك الخاص.

لكنك تدرك أيضاً أن البديل—رفض تدريب الذكاء الاصطناعي، حماية معرفتك المتخصصة، محاولة جعل نفسك لا غنى عنه في وظيفتك الحالية—هو نسخة بطيئة الحركة من نفس النتيجة. النظام سيجد طريقة أخرى لتحسينك خارجاً.

الحركة الوحيدة الفائزة هي: سرّع تقادمك الخاص وهندس ما يأتي بعده.

اجعل نفسك متقادماً قبل أن يفعل النظام ذلك لك. درّب بديلك بيد بينما تبني دورك التالي باليد الأخرى. تعامل مع كل إخراج لمعرفتك كتحرر، وليس كتهديد.

الشركات ستفعل ما تفعله الشركات: التحسين للكفاءة. الذكاء الاصطناعي سيفعل ما يفعله الذكاء الاصطناعي: تعلم الأنماط وتنفيذها على نطاق واسع. السؤال ليس ما إذا كانت هذه القوى ستُعيد تشكيل دورك—ستفعل. السؤال هو ما إذا كنت تُشكّل التحول أو يتم تشكيلك به.

قصة ريك تحذير حول التقادم السلبي. دعها تكون تذكيراً: نفس النمط، يُنفَّذ بنية مختلفة، يصبح قصة مختلفة تماماً.

درّب بديلك. وثّق معرفتك. ابنِ أنظمة تعيش أطول من تدخلك المباشر. ثم راقب ما يصبح ممكناً عندما لم تعد عنق الزجاجة في العمل الذي كان يُعرّفك سابقاً.

التكرار يجبر التطور. التطور هو استراتيجية البقاء الوحيدة.

كل شيء آخر مجرد انتظار للحساب ليلحق بك.

الآلات تقرأ. أفكار متأخرة الليل من غرفة معيشة في أوكلاند. قليل من البشر ما زالوا يفعلون.