AI "تسرق الوظائف"، تسريحات جماعية في وادي السيليكون! مهندسون من الصف الأول يكشفون الحقيقة: كفاءة الذكاء الاصطناعي مبالغ فيها بشكل خطير، والبشر مجبرون على أن يصبحوا مدققين، وحجم العمل أكبر بـ 10 مرات من الماضي

في عام 2026، تتواصل موجة التسريحات في وادي السيليكون التكنولوجي. في يناير، أكدت أمازون تسريح حوالي 16 ألف موظف؛ في فبراير، قامت شركة التكنولوجيا المالية Block بتسريح نصف موظفيها تقريبًا؛ في مارس، تم الكشف عن خطة Meta لتسريح 16 ألف موظف.

القلق من أن الذكاء الاصطناعي سيحل محل الموظفين الإداريين يسيطر على سوق العمل.

ومع ذلك، أثارت مقالة مهندس البرمجيات في شركة Ona، سيدهانت خاري، بعنوان «الإرهاق من الذكاء الاصطناعي حقيقي، لكن لا أحد يتحدث عنه»، نقاشًا واسعًا في وسائل الإعلام والقرّاء حول العالم.

لقد كشف عن الفجوة الكبيرة بين التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي والرؤى الجميلة التي يُروج لها. يرى أن الزيادة في الكفاءة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي مبالغ فيها، وأن العاملين في السوق يعانون من «إرهاق الذكاء الاصطناعي».

وفي مقابلة حصرية مع صحيفة «نيوز ديلي إكونومي»، قال سيدهانت خاري، كمطور للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، إنه ينصح الناس بتغيير عاداتهم في استخدام الذكاء الاصطناعي، لتجنب الوقوع في دائرة التوليد والمراجعة وإعادة التوليد والمراجعة مرارًا وتكرارًا.

صورة سيدهانت خاري: من حسابه على وسائل التواصل الاجتماعي

«بعد ظهور الذكاء الاصطناعي، زاد عبء العمل على الإنسان عشرة أضعاف»

NBD: ما السبب في اعتقادك أن «إرهاق الذكاء الاصطناعي» يحدث؟

سيدهانت خاري: «إرهاق الذكاء الاصطناعي» هو في جوهره مشكلة هيكلية. فالذكاء الاصطناعي يضاعف من إنتاجية كتابة الشفرات، النصوص، المستندات وغيرها، لكن كفاءة عمليات المراجعة والتحقق لم تتطور بنفس القدر. لا يزال الإنسان هو العنصر الأهم في سير العمل، ويجب عليه التعامل مع عبء عمل يعادل عشرة أضعاف ما كان عليه سابقًا.

هذا يشبه مصنعًا يغير آلة إنتاج أجزاء بسرعة عشرة أضعاف، لكن فاحص الجودة في نهاية خط الإنتاج لا يزال واحدًا فقط. بعد زيادة القدرة الإنتاجية بشكل كبير، يتضاعف عبء فاحص الجودة، بينما معدل المنتجات المعيبة لا يتغير، وفي النهاية، هو الشخص الذي يتحمل كل ضغط المراجعة هو الذي سينهار.

وفي مجال العمل المعرفي، اكتفى الذكاء الاصطناعي بأتمتة الإنتاج، دون أن يحقق أتمتة المراجعة. ومعظم مديري الشركات لا يدركون هذه المشكلة. هم يركزون على البيانات الظاهرة، مثل زيادة كمية الشفرات المُسلّمة، أو المستندات المُنتَجة، أو رسائل البريد الإلكتروني المُرسَلة، وتبدو التقارير أكثر روعة، لكن معاناة الموظفين الجسدية والنفسية تُغفل.

NBD: الناس يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز الكفاءة، فلماذا زاد عبء العمل بشكل كبير؟

سيدهانت خاري: الزيادة في الإنتاجية التي يوفرها الذكاء الاصطناعي لم تتحول إلى وقت فراغ للموظفين، بل استُخدمت من قبل الشركات لرفع توقعاتها من العمل، مما رفع «المعيار المقبول» للعمل.

قبل ظهور الذكاء الاصطناعي، كان مطور البرمجيات يرسل 20 طلب سحب كود (PR) في الأسبوع كمعيار طبيعي؛ بعد دعم الذكاء الاصطناعي، زادت قدرته النظرية على الإنتاج إلى 50، فحددوا 50 كمعيار جديد.

كل المحتوى الذي يُنتَج بواسطة الذكاء الاصطناعي لا بد أن يخضع لمراجعة بشرية. كوني أحد مديري مشاريع مفتوحة المصدر، أعي جيدًا هذا الأمر. كنت أتعامل سابقًا مع 20 إلى 25 طلب سحب برمجية أسبوعيًا، والآن هذا الرقم ارتفع إلى مئات، ومعظمها من إنتاج الذكاء الاصطناعي، ولكني أحتاج إلى مراجعة كل طلب بعناية.

“استخدام أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي، يقلل من الكفاءة الفعلية بنسبة 19%”

NBD: ما هي القيم التي يُبالغ في تقديرها في الذكاء الاصطناعي؟ وما هي التكاليف التي يُقلل من شأنها؟

سيدهانت خاري: أكثر شيء يُبالغ في تقديره هو سرعة تطبيق الذكاء الاصطناعي وتحسين الكفاءة الفورية. العديد من الشركات تقع في خطأ الاعتقاد بأنه بمجرد تزويد الموظفين بأدوات مساعدة بالذكاء الاصطناعي، سترتفع الإنتاجية بشكل كبير خلال أسابيع قليلة، لكن البيانات الفعلية تظهر عكس ذلك تمامًا.

دراسة منصة تحليل الكفاءة للمطورين DX، التي شملت أكثر من 450 شركة و120 ألف مطور، أظهرت أن 93% من المطورين يستخدمون أدوات برمجة بالذكاء الاصطناعي، لكن الزيادة في الكفاءة الفعلية كانت فقط 10%، ومن الصعب تحقيق قفزات أكبر بعد ذلك.

نتائج تجربة مقارنة من قبل معهد تقييم النماذج والمخاطر METR كانت أكثر قسوة، حيث أظهرت أن المطورين الذين يستخدمون أدوات برمجة بالذكاء الاصطناعي، انخفضت كفاءتهم الفعلية بنسبة 19%، رغم أنهم يشعرون أن سرعتهم زادت بنسبة 24% بشكل ذاتي.

وأكثر ما يُقلل من تقدير الشركات هو تكلفة المراجعة البشرية للمحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي، حيث نادرًا ما يُدرج هذا الوقت المستهلك في حسابات التكاليف الإجمالية. ثانيًا، هو شعور الموظفين بالهوية المهنية، فحين يتم إنجاز معظم العمل بواسطة الذكاء الاصطناعي، يبدأ الموظفون الذين كانوا يعتمدون على مهاراتهم في تحقيق الإنجازات، في الشعور بأنهم مجرد فاحصي جودة في خط الإنتاج. هذا التفاوت في الهوية يصعب قياسه، لكنه قد يؤدي إلى تسرب المواهب بشكل مباشر.

“مراجعة الذكاء الاصطناعي، أكثر تعبًا من القيام بها يدويًا”

NBD: هل تعتقد أن الموظفين يعتقدون أن استخدامهم للذكاء الاصطناعي هو في الواقع تدريب للذكاء الاصطناعي ليحل محلهم، وهل هذا الاعتقاد منطقي؟ وما هي الوظائف الأكثر عرضة للاستبدال، وأيها يصعب استبداله؟

سيدهانت خاري: الغالبية العظمى من الموظفين العاديين لا يهدفون إلى تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر. عند استخدام أدوات مثل ChatGPT أو Copilot، المحتوى الذي يدخله المستخدم لا يُستخدم تلقائيًا لتدريب النماذج الكبيرة القادمة، وغالبية اتفاقيات المستخدمين تمنع ذلك بشكل واضح. فقول «أنا أدرب الذكاء الاصطناعي ليحل محلي» غير صحيح من الناحية التقنية.

الأثر الحقيقي للذكاء الاصطناعي على سوق العمل، ليس استبدالًا واسعًا للموظفين، بل هو إعادة تعريف للأدوار، وزيادة كبيرة في عبء العمل، وتحويل المحتوى الأساسي للعمل. الوظائف التي يمكن استبدالها بسهولة هي تلك التي تنتج مخرجات موحدة، ومتطلبات جودة منخفضة، وتكرارية عالية، مثل كتابة المسودات، إدخال البيانات الأساسية، توليد الشفرات البسيطة، أو إعداد التقارير النمطية، فقط بشرط أن تكون «كافية»، ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤديها بشكل ممتاز.

أما الوظائف التي يصعب استبدالها فهي تلك التي تتطلب فهم شامل، وتقدير جمالي، وحكمًا مستقلًا، مثل تصميم البنى التحتية للنظام، وضع استراتيجيات المنتج، التفاوض التجاري، أو إعداد المحتوى الإبداعي. جوهر هذه الأعمال ليس التنفيذ اليدوي.

وفي الواقع، معظم العاملين في السوق يقعون في المنطقة الوسطى. عملهم لن يختفي مباشرة، لكنهم سيحتاجون إلى التكيف.

NBD: كيف تتغير قيمة الموظف الأساسية؟

سيدهانت خاري: التغيير يحدث بالفعل، لكن معظم أنظمة تقييم الأداء في الشركات لم تواكبه بعد.

في المستقبل، أفضل المهندسين لن يكونوا من يكتبون أكبر قدر من الكود أو يحققون أعلى إنتاجية، بل من يستطيع أن يميز بسرعة ما إذا كانت حلول الذكاء الاصطناعي تتوافق مع النظام الكلي، وما إذا كانت الأفكار منطقية. هذه القدرة تعتمد على خبرة طويلة وفهم شامل للنظام، ولا يمكن اكتسابها فقط من تحسين كلمات التوجيه.

قيمة الموظف تتغير من التركيز على كمية الإنتاج، إلى التركيز على جودة الحكم؛ ومن التنافس في سرعة التنفيذ، إلى التنافس في عمق التفكير. الموظف الذي لا يُستبدل هو الذي يستطيع أن يميز بدقة بين الصواب والخطأ، ويقدم أسبابًا واضحة ومنطقية، فالحكم هو القيمة الأساسية.

“سبب الإرهاق هو عدم اليقين في الذكاء الاصطناعي”

NBD: لماذا يسبب الذكاء الاصطناعي، مقارنة مع موجات الأتمتة السابقة، مزيدًا من الإرهاق؟

سيدهانت خاري: السبب الرئيسي هو أن أدوات الأتمتة السابقة كانت حتمية، أما الذكاء الاصطناعي فهو مليء بعدم اليقين.

الأدوات القديمة، عند إعطاءها نفس الأمر ونفس المدخلات، كانت تعطي نفس المخرجات، وإذا أخطأت، كانت تعطي خطأ واضح؛ لكن الذكاء الاصطناعي، عند استخدام نفس التوجيهات، قد يُنتج محتوى مختلف تمامًا، وحتى لو أخطأ، يكون التعبير عنه واقعيًا جدًا ومضللًا. أخطاء الذكاء الاصطناعي مخفية بشكل كبير، فالكود قد يعمل بشكل صحيح، والنصوص قد تكون سليمة، والتقارير قد تكون منظمة، لكن قد توجد أخطاء خفية في صفحة معينة، أو ثغرات منطقية في سطر معين، أو بيانات وهمية في فقرة.

هذه الأخطاء الصامتة تتطلب تركيزًا دائمًا، ومع مرور الوقت، تستهلك طاقة كبيرة. بالإضافة إلى ذلك، الذكاء الاصطناعي يقلد بشكل كبير أسلوب التعبير البشري، مما يجعل مراجعة محتواه تتطلب تكلفة معرفية مساوية للإبداع الذاتي.

NBD: إذا كانت مخرجات الذكاء الاصطناعي غير موثوقة تمامًا، ولكن يجب استخدامها على نطاق واسع، كيف يمكن سد فجوة الثقة هذه؟

سيدهانت خاري: للأسف، معظم الشركات تعتمد على أسوأ الطرق، وهي الاعتماد على المراجعة البشرية كوسيلة وحيدة لضمان الجودة.

الشركات الجيدة تبني نظامًا أسمّيه «آلية الضغط العكسي» (backpressure). ببساطة، قبل أن تصل محتويات الذكاء الاصطناعي إلى مرحلة المراجعة البشرية، يتم استخدام آلية رد فعل تلقائية لاحتجاز معظم الأخطاء الواضحة مسبقًا، وتقليل عبء المراجعة البشرية.

“أهم الأعمال غالبًا لا تتطلب الذكاء الاصطناعي”

NBD: كيف يمكن للموظفين العاديين التعامل بشكل صحيح مع عبء العمل والضغط النفسي الناتج عن الذكاء الاصطناعي؟

سيدهانت خاري: أوصي بثلاث طرق.

الأول، لا تستخدم الذكاء الاصطناعي في المهام التي تعتمد على «التفكير ذاته قيمة». مثل وضع الاستراتيجيات، فالقيمة في التفكير، وليس في الكتابة. إذا استخدمت الذكاء الاصطناعي لتجاوز التفكير، ستضعف قيمة عملك. الذكاء الاصطناعي مناسب أكثر للمهام التكرارية التي تركز على «النتيجة»، وتكون العملية ثانوية.

الثاني، حدد حدودًا زمنية واضحة للمراجعة. إذا قضيت أكثر من ساعتين يوميًا في مراجعة مخرجات الذكاء الاصطناعي، فهناك مشكلة في سير العمل، سواء كانت بسبب ضعف التوجيهات، أو نقص المعلومات، أو عدم وجود آلية فحص تلقائية، ويجب عدم الاعتماد على «مراجعة غير محدودة لكل مخرجات الذكاء الاصطناعي» كقاعدة عمل.

الثالث، احرص على تخصيص وقت للعمل العميق. الذكاء الاصطناعي يخلق دائرة مفرغة من التوليد، والمراجعة، والتوليد مرة أخرى، مما يشتت الانتباه باستمرار. يجب أن تخصص وقتًا بعيدًا عن الذكاء الاصطناعي تمامًا. الأعمال الأهم غالبًا لا تتطلب الاعتماد على التوجيهات، بل تعتمد على التفكير المستقل.

NBD: كيف يمكن للأشخاص الذين أصبحوا يعتمدون على الذكاء الاصطناعي أن يغيروا من أسلوبهم؟

سيدهانت خاري: أولًا، يجب أن يغيروا عاداتهم في استخدام الذكاء الاصطناعي.

العديد من الناس يفتحون ChatGPT بشكل تلقائي عند مواجهة مشكلة، قبل أن يفكروا بشكل مستقل. يجب أن يعكسوا الترتيب: فكروا بشكل مستقل أولًا، حددوا هدف العمل، ثم قرروا ما إذا كانوا بحاجة إلى الذكاء الاصطناعي. غالبًا، مجرد تفكير مستقل لمدة عشرين دقيقة، وورقة بيضاء، يكون أكثر فاعلية.

القلق من الذكاء الاصطناعي ينبع من فقدان السيطرة. عندما يستمر الذكاء الاصطناعي في التوليد وتقديم الاقتراحات، تشعر أنك مجرد منفذ لتنفيذ الأوامر. لكن، عندما تستعيد السيطرة على قرار «هل أستخدم الذكاء الاصطناعي، ومتى»، ستشعر أن السيطرة تعود تدريجيًا، ويقل القلق، ويمكنك الخروج من دائرة الإرهاق من الذكاء الاصطناعي.