مع دخول الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) المتسارع في مجالات العمل المعرفي، تتزايد الفوائد الإنتاجية قصيرة الأمد التي يوثقها الكثيرون. ولكن ماذا عن رأس المال المعرفي المتبقي لدى الأفراد والمنظمات على المدى البعيد؟

تعمل هذه المراجعة التكاملية على استكشاف هذا التساؤل من خلال مفهوم رأس المال المعرفي، الذي يمثل مجموعة المعرفة المتراكمة والقدرات المعرفية والفوق معرفية، والتي تتيح للفرد أو المنظمة التعلم، وتفسير المعلومات، واتخاذ القرارات، وحل المشكلات، والتكيف مع التغيرات.

نميز بين رأس المال المعرفي الفردي والتنظيمي وإمكانيات الأنظمة البشرية-الذكاء الاصطناعي، بحيث يمكن ملاحظة المكاسب في الأداء المشترك والخسائر في القدرات البشرية في الوقت نفسه. ومن خلال الاستناد إلى الأبحاث التجريبية والميدانية، نقترح أربع آليات تؤثر على رأس المال المعرفي:
1. استبدال الممارسات.
2. الدعم والتغذية الراجعة.
3. المعايرة الفوق معرفية.
4. التجميع التنظيمي.

كما نقدم سبعة مبادئ تلخص الأدلة الحالية، منها أن الأداء المدعوم يختلف عن الكفاءة المحتفظ بها، وأن نفس التكنولوجيا يمكن أن تدعم التعلم أو تحل محله اعتماداً على التصميم والاستخدام. وعلى الرغم من المكاسب الفردية، قد يتعايش ذلك مع انخفاض التنوع الجماعي.

لكل آلية، نستنتج فرضيات قابلة للاختبار، ونناقش خمسة روافع تصميمية للمنظمات كمقترحات يجب التحقق منها بدلاً من كونها ممارسات راسخة. وفي الختام، يرى الباحثون أن رأس المال المعرفي يقدم إطاراً متعدد المستويات لحوكمة اعتماد الذكاء الاصطناعي مع تحديد أجندة بحثية تركز على القياسات الطولية والمتعددة المستويات.