الذكاء الاصطناعي يقلّص وظائف المبتدئين أولًا، ويضيق مسار تنمية المواهب الجديدة

تراجع التوظيف للمبتدئين قائم بالفعل

تمتلئ مقالات اليوم بأخبار عن خفض الوظائف. فقد أُفيد بأن Anthropic خفّضت حصة التوظيف التقني للمستويات المبتدئة من 27% إلى 9%. ويقول تقرير آخر إن وكلاء الذكاء الاصطناعي (ذكاء اصطناعي يصل إلى حد تنفيذ العمليات نيابةً عن الشخص) يعملون ست مرات عدد ساعات البشر، ولذلك كادت الشركات تتوقف عن توظيف القادمين الجدد. وفي الولايات المتحدة، انخفضت إعلانات وظائف الأمن السيبراني بنسبة 26%، بينما ينمو الطلب على المهندسين المسؤولين عن سلامة الذكاء الاصطناعي.

غير أنه لا يمكن إلقاء كل اللوم على الذكاء الاصطناعي. فيشير البعض إلى أن تسريحات شركات الاتصالات بدأت قبل الذكاء الاصطناعي وأنه لا يُذكر الآن إلا كسبب. فهل الذكاء الاصطناعي هو سبب التراجع حقًا، أم أن الشركات تستخدمه كتفسير؟ لا تتيح المقالات وحدها الفصل بين الأمرين.

إذا لم يتم تطوير العمال الشباب، فلن يكون هناك من يراجع العمل بعد بضع سنوات

غاري ماركوس، المنتقد المعروف للذكاء الاصطناعي، يحذّر من هذه النقطة. نحن نقضي على مسار تكوين الأشخاص الذين يتعلمون أصلاً كيف يعمل الأمر أولاً. لذا لدينا مطورو برمجيات كبار ما زالوا يعرفون ما يجري، لكن المطورين المبتدئين في الأساس لا يحصلون على أي وظائف.── غاري ماركوس (2026-10-15 09:08 UTC · يوتيوب "Bloomberg New Economy | Day 3 | Morning Session" (Bloomberg New Economy) عند 2:04:53, المصدر)

وهذا يعني أنه إذا تراجع التوظيف الآن، فبعد خمس أو عشر سنوات سيكون عدد الأشخاص القادرين على معرفة ما إذا كانت مخرجات الذكاء الاصطناعي صحيحة قليلًا جدًا. فالخبراء المخضرمون لا يظهرون إلا لأنهم مرّوا بمرحلة مبتدئة اكتسبوا فيها الخبرة. وإذا أُسند عمل المبتدئين إلى الذكاء الاصطناعي، يختفي أيضًا المكان الذي يكتسبون فيه تلك الخبرة. وقد اعتبر ماركوس منذ زمن طويل أن عدم فهم البشر لآليات الذكاء الاصطناعي الداخلية مشكلة. ولذلك يمكن فهم أنه يأخذ على محمل الجد بوجه خاص تناقص عدد من يفهمون كيف تعمل الأمور.

أرقام الإنتاجية ما زالت لا تُظهر نتائج

ربما تقلّص الشركات توظيف الوافدين الجدد لأن الذكاء الاصطناعي يتيح لعدد أقل من الأشخاص إنجاز العمل نفسه. لكن الأرقام على مستوى الاقتصاد ككل لا تُظهر ذلك. قد يكون الذكاء الاصطناعي الثورة الصناعية التالية، لكن الثورة الصناعية رفعت الإنتاجية، أما الذكاء الاصطناعي فلم يفعل ذلك فعلًا حتى الآن.── غاري ماركوس (2026-10-15 09:08 UTC · يوتيوب "Bloomberg New Economy | اليوم 3 | الجلسة الصباحية" (Bloomberg New Economy) عند 1:58:30، المصدر)

الفكرة أن الثورة الصناعية رفعت الإنتاجية، لكن الذكاء الاصطناعي لم يفعل ذلك بعد. وتتضمن مقالات اليوم أيضًا شرحًا بعنوان "الذكاء الاصطناعي في كل مكان، لكنه لا يظهر في إحصاءات الإنتاجية". يرى ماركوس الأمر على هذا النحو لأن ما يجيده الذكاء الاصطناعي الحالي هو البرمجة والرياضيات، ويعتقد أن القدرة على حل المسائل الرياضية لا تعني القدرة على حل المهام الواقعية الأخرى.

[استدلال المجلس] وإذا كان الأمر كذلك، فإن الشركات التي تقلّص القادمين الجدد قبل تأكيد النتائج تدفع التكاليف مقدمًا.

في الطب، ازداد عدد الأخصائيين حتى بعد إدخال الذكاء الاصطناعي

وهناك أمثلة مضادة أيضًا. يشير جنسن هوانغ من NVIDIA إلى الأشعة. الرؤية الحاسوبية متفوقة على البشر تمامًا. وكل منصة وحزمة برمجية في الأشعة اليوم يقودها الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، ازداد عدد أخصائيي الأشعة.── جنسن هوانغ (2026-10-15 17:01 UTC · يوتيوب "AI Business Leadership Webinar | Integram & RBC Wealth Management - Private Banking Ft. Jim Harris" (Integram) عند 0:18:28, المصدر)

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي تفوّق على البشر في قراءة الصور، فقد ازداد عدد أخصائيي الأشعة. ويمكن تفسير ذلك بأن الذكاء الاصطناعي جعل الفحوصات أسرع وأرخص، مما زاد الطلب على الفحوصات نفسها. والفكرة أن العمل لا يحلّ محلّه الذكاء الاصطناعي بالضرورة، وأنه إذا نما حجم العمل فإن الحاجة إلى البشر تستمر. هوانغ في صف الجهة التي تبيع أشباه الموصلات للذكاء الاصطناعي. كما أنه في موقع يخدم فيه قولُ إن الذكاء الاصطناعي لا يأخذ الوظائف أعمالَ شركته.

[استدلال المجلس] غير أن هذا مثال على متخصصين ماهرين. فهو لا يخبرنا ما إذا كانت نقطة الدخول أمام القادمين الجدد تضيق.

الاستثمار يأتي أولًا، وسيتحمل أحدٌ ما الخسائر

خلف قصة التوظيف يكمن استثمار ضخم. فقد أُفيد بأن الاستثمار في مراكز البيانات بلغ 6.7 تريليون دولار وأنه يخلق مخاطر تأمينية جديدة. وقد قيّد Citi وBank of America وصول وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى حسابات العملاء، كما طُرح في مجلس النواب الأمريكي مشروع قانون ينظّم معاملات وكلاء الذكاء الاصطناعي. الاستثمار يمضي قدمًا، لكن الحمايات من جانب المستخدم لم تتوافر بعد.

ينفي هوانغ أن السوق مفرطة السخونة. تحدث الفقاعة عندما يتجاوز العرض الطلب. وفي النهاية سينسجم العرض والطلب.── جنسن هوانغ (2026-10-15 13:36 UTC · يوتيوب "Nvidia CEO Jensen Huang Calls For US-China Cooperation On AI Safety | Trump | N18G" (CNBC-TV18) عند 0:02:31, المصدر)

إذا تجاوز العرض الطلب تحدث فقاعة، لكن الرأي السائد أن الاثنين سيتوازنان في النهاية. وفي اليوم نفسه، أشار ماركوس إلى أن النمو الفصلي انخفض من نحو 145% إلى نحو 45%، وقال إن القطاع توسّع أكثر من اللازم. ويكمن الفرق بينهما في ما إذا كان المرء يعتقد أن الطلب سيلحق بالعرض في النهاية أم أن الإيرادات لم تتأكد بعد.

[استدلال المجلس] لم يُحسم حتى الآن من يتحمل الخسائر إذا وقعت قبل أن يتحقق التوازن بين الأمرين.

عرض المكاسب والخسائر بأعداد متساوية

هناك ثلاثة أمور يمكن كسبها: حالة الأشعة، حيث ازداد عدد الأطباء بعد انتشار الذكاء الاصطناعي؛ وموقف الشركات التي تتعاون من أجل المضي بأمان؛ وإمكانية أن تغيّر تقنية مختلفة عن التقنية الحالية الطب جذريًا. وهناك أيضًا ثلاثة أمور قد تُفقد: فرص العمل للقادمين الجدد ومسار تدريب من يستطيعون التحقق من المخرجات؛ وانتشار الحوادث الناجمة عن أنظمة لا تتبع التعليمات؛ والاستثمار المفرط الذي يتم دون إيرادات مؤكدة.

هناك رأي أقلية هو موقف يان لوكون. يرى أن حوادث الخروج عن السيطرة تعكس حدود قدرات نماذج اللغة الكبيرة الحالية والتحكم بها، وأن تقييد التطوير بحجة الخطر الوجودي غير مناسب، وأنه يمكن معالجتها عبر السلامة بالتصميم والتطوير المفتوح. [منطق المجلس] ومن هذا المنظور، لا تُحمى تنمية الوافدين الجدد بالحظر، بل بإعادة تصميم عمل مراجعة مخرجات الذكاء الاصطناعي.