أفضل البيانات المتاحة لدينا تقول إن الذكاء الاصطناعي يجعل الحصول على الوظيفة الأولى أصعب في المهن الأكثر تأثرًا به، وإن الضرر يظهر في صورة وظائف شاغرة أقل لا في صورة تسريحات. فدراسة من Stanford تتتبع ملايين سجلات الرواتب تجد أن مستوى التوظيف بين العاملين من عمر 22 إلى 25 عامًا في الوظائف الأكثر عرضة للذكاء الاصطناعي أقل بنسبة 19% مما كان سيكون عليه لو واكبوا نظراءهم في الوظائف الأقل عرضة (Stanford Digital Economy Lab). أما العاملون من عمر 26 عامًا فأكثر في تلك الوظائف فلا يظهر لديهم فارق مماثل.
وهذا لا يعني أن "الذكاء الاصطناعي يستولي على كل الوظائف". فالباحثون أنفسهم يصفون أرقامهم بأنها مبكرة ووصفية، ويرى باحثون آخرون أنه لا توجد اضطرابات على مستوى الاقتصاد ككل، وبعض الاتجاهات بدأ قبل ظهور ChatGPT. ومع ذلك يبدو أن الأمريكيين يشعرون بالقلق: فقد وجد استطلاع AP-NORC أن 64% يرون أن الذكاء الاصطناعي يتطور بسرعة أكبر من اللازم (AP).
يعرض هذا المقال ما تقوله الأبحاث الموثوقة، وأين تختلف، وأي الوظائف أكثر عرضة للتأثر، وما الذي يستطيع العامل المبتدئ أو مدير التوظيف فعله حيال ذلك. كل رقم أدناه مأخوذ من مصدر اطلعنا عليه هذا العام، ونذكر المصدر في كل مرة.
هذه الأرقام الأربعة مصدرها ثلاث دراسات مختلفة بمناهج مختلفة، فلا تجمعها معًا. اقرأها بوصفها نمطًا واحدًا يُرى من زوايا متعددة: وظائف شاغرة أقل للمبتدئين في الوظائف التي يتقن فيها الذكاء الاصطناعي المسودة الأولى.
ماذا وجدت دراسة Stanford
تحمل الدراسة عنوان "Canaries in the Coal Mine?"، ونشرها فريق من مختبر الاقتصاد الرقمي في Stanford لأول مرة عام 2025. وتعتمد أحدث نسخة على بيانات رواتب ADP حتى 2026، وتجد أن الفجوة اتسعت باطراد منذ الإصدار الأول (Stanford). ويصف الباحثون نتائجهم بأنها "مؤشرات مبكرة ووصفية" وليست تقديرات سببية.
والانقسام حاد. فمن أواخر 2022 حتى 2026، انخفض التوظيف للفئة العمرية 22 إلى 25 عامًا بنسبة 11% في الشريحتين الخمسيتين الأكثر عرضة للذكاء الاصطناعي من المهن، ونما بنسبة 10% في الشرائح الخمسية الثلاث الأقل عرضة (تحديث Stanford). ولا تجد الدراسة فجوة مماثلة للعاملين من عمر 26 عامًا فأكثر، وتشير إلى أن الأثر يمر أساسًا عبر تقليص توظيف الشباب لا عبر زيادة حالات ترك العمل.
توضح الأعمدة لماذا تبدو الفجوة الرئيسية أكبر من أي من الرقمين وحده. فقد خسرت مجموعة وكسبت الأخرى، فصارت المسافة بينهما أوسع من الانخفاض البالغ 11%.
ويقدم الباحثون تفسيرًا للآلية. فالشباب يأتون بمعرفة مدوَّنة، من النوع الذي يُدرَّس في الصفوف ويُكتب في الوثائق، وهذا النوع يجيد الذكاء الاصطناعي محاكاته. أما أصحاب الخبرة فيعتمدون على معرفة ضمنية اكتسبوها على مدى سنوات. وتجد الدراسة أن الانخفاضات تتركز حيث يحل الذكاء الاصطناعي محل العمالة، وأن التوظيف ثابت أو يرتفع حيث يكمّل الذكاء الاصطناعي عمل البشر (Stanford). واستبعد اختبار واحد تفسيرًا منافسًا واضحًا: فالوظائف المعرضة للذكاء الاصطناعي أقل حساسية لأسعار الفائدة في المتوسط من غيرها، ويقول الباحثون إنهم "لا يجدون دعمًا قويًا" للفكرة القائلة إن تغيرات الفائدة تفسر انخفاض توظيف المبتدئين (Stanford حول أسعار الفائدة).
بيانات أخرى تشير في الاتجاه نفسه
وصل اقتصاديو Anthropic إلى نتيجة مشابهة بطريق مختلف. فقد بنت ورقتهم لعام 2026 مقياس "التعرض الملحوظ" يجمع بين ما تستطيع النماذج اللغوية فعله وكيفية استخدام الناس لـ Claude فعليًا في العمل. يأتي مبرمجو الحاسوب في المرتبة الأولى بتغطية 75% من المهام، ويأتي مدخلو البيانات بنسبة 67%. وبالنسبة للفئة العمرية 22 إلى 25 عامًا، تسجل الورقة انخفاضًا بنسبة 14% في معدلات الحصول على وظيفة في المهن المعرضة منذ إطلاق ChatGPT، وإن وصفت النتيجة بأنها ذات دلالة إحصائية هامشية فقط (Anthropic).
أما Indeed Hiring Lab فنظر إلى إعلانات الوظائف. ففي المهن الأكثر تعرضًا (تطوير البرمجيات، والدعم التقني، والبيانات والتحليلات، والتسويق، والتمويل) انخفضت حصة وظائف المبتدئين من الإعلانات من 29% إلى 10% بين 2021 و2026، بينما ارتفعت حصة الوظائف العليا من 22% إلى 47% (Indeed Hiring Lab). ووجد التحليل نفسه أن نمو الأجور المعلنة أسرع في الوظائف المعرضة: 46% منذ 2021 مقابل 25% في الأقل عرضة، لكن هذه العلاوة تذهب بمعظمها إلى الوظائف ذات الخبرة.
تقول النقاط إن أكثر من يستفيد من الذكاء الاصطناعي هم من يعرفون العمل أصلًا. فإعلانات المبتدئين في الوظائف المعرضة تحصل على علاوة قدرها نقطتان فوق الوظائف قليلة التعرض، والوظائف المتوسطة 12 نقطة، والعليا 17 نقطة. وخلاصة Indeed نفسها أن الذكاء الاصطناعي "كان يعمل مكمّلًا للعاملين المهرة أكثر منه بديلًا لهم".
وتنسجم بيانات LinkedIn مع الصورة على مستوى أوسع. فدليل الخريجين لعام 2026 لديها يقول إن معدل التوظيف المعدَّل موسميًا للمبتدئين في الولايات المتحدة انخفض 6% في ربع الشتاء مقارنة بالفترة نفسها من العام السابق، وإن كثيرًا من الطلاب يتخرجون دون خبرة كبيرة بكيفية اندماج الذكاء الاصطناعي في العمل اليومي، في حين يبحث أصحاب العمل عن هذه المهارات (LinkedIn).
أين تتباين الأدلة
لنبدأ بالمشككين، فلديهم بيانات حقيقية أيضًا. يتتبع Yale Budget Lab كيف يتغير مزيج المهن وكم تطول مدة البطالة. ويقول تقريره إنه رغم اتساع القلق من الذكاء الاصطناعي والوظائف، فإن "بياناتنا تشير إلى أنه يظل في معظمه تخمينيًا"، وقالت مديرته التنفيذية Martha Gimbel لمجلة Fortune إنه لا توجد آثار اقتصادية كلية كبرى حتى الآن. ويستشهد تقرير Fortune نفسه بـ Oxford Economics، استنادًا إلى بيانات Challenger, Gray & Christmas: فقد نُسب إلى الذكاء الاصطناعي نحو 55,000 من تخفيضات الوظائف المعلنة في الولايات المتحدة خلال الأشهر الـ11 الأولى من 2025، أي 4.5% فقط من الإجمالي. ويطرح احتمال "غسل الذكاء الاصطناعي" (AI washing)، أي أن تنسب الشركات إلى الذكاء الاصطناعي تخفيضات لها أسباب أخرى (Fortune).
وتتفق ورقة Anthropic على الصورة العامة: لا ارتفاع منهجي في البطالة بين العاملين الأكثر تعرضًا منذ أواخر 2022. ويصف مؤلفوها تباطؤ توظيف الشباب بأنه إنذار مبكر يظهر في التوظيف قبل أن يظهر في البطالة (Anthropic).
ثم هناك التحفظات داخل عمل Stanford نفسه. فالأثر أوضح في عينة ADP منه في المعايير المرجعية للمسوح الوطنية، ويتقلص عند ضبط مستوى التعليم، وبعض التباعد بدأ قبل انطلاق الذكاء الاصطناعي التوليدي (Stanford).
وأحدث أرقام الخريجين ليست كارثية أيضًا. فآخر قراءة من New York Fed تضع بطالة الخريجين الجدد (من 22 إلى 27 عامًا) عند نحو 5.6%، والعمالة الناقصة عند 42%، وهي في ارتفاع طفيف (New York Fed).
والاقتصاديون أنفسهم يتحركون. فقد وجد أحدث مسح ربع سنوي أجرته Indeed للاقتصاديين مؤشر انتشار بلغ 55.6 لخطر إحلال الذكاء الاصطناعي محل العاملين من حملة الشهادات الجامعية (ما فوق 50 يعني خطرًا متزايدًا)، ووصف 45% من أعضاء اللجنة الأثر الصافي للذكاء الاصطناعي على التوظيف بأنه سلبي طفيف. وتوقع المشاركون أن يشهد العمل الإداري المساعد وتطوير البرمجيات أكبر الانخفاضات (Indeed Hiring Lab).
والمزاج العام يسبق البيانات. ففي استطلاع AP-NORC الذي شمل 2,140 بالغًا، قال 27% إن الذكاء الاصطناعي يتطور بالوتيرة المناسبة تقريبًا، وقال 8% إنه يتطور ببطء شديد، وقال نحو 8 من كل 10 إن من المهم للغاية أو المهم جدًا أن تبقي الحكومة الذكاء الاصطناعي تحت سيطرة البشر (AP). والقلق على العمل جزء من ذلك. والقلق ليس دليلًا على الإحلال، لكنه يؤثر في طريقة قراءة الشباب وأولياء الأمور لسوق العمل.
ثلاثة أمور قد تغيّر قراءتنا. ارتفاع البطالة بين الشباب في الوظائف المعرضة، ما يعني أن تباطؤ التوظيف يتحول إلى فقدان وظائف. أو تعافي إعلانات وظائف المبتدئين في المهن المعرضة. أو تقلص فجوة Stanford عند وصول مزيد من بيانات توظيف 2026. وحتى يحدث أحد هذه الأمور، فالموقف الحذر هو ما ذكرناه أعلاه.
قراءتنا: الادعاء بأن الذكاء الاصطناعي يُضعف بهدوء الدرجة الأولى من السلم الوظيفي في عدد محدود من المهن مدعوم جيدًا. أما الادعاء بأنه يتسبب في انهيار عام للوظائف فغير مدعوم. ومن يخبرك بأن البيانات حسمت السبب فقد سبق الأبحاث.
أي الوظائف أكثر تعرضًا وأيها أقل
التعرض يتبع المهمة لا القطاع. تتصدر قائمة Anthropic للمهن الأكثر تغطية المبرمجون وممثلو خدمة العملاء ومدخلو البيانات. وعلى الطرف الآخر، نحو 30% من العاملين لا تغطية لهم إطلاقًا في بياناتها، ومنهم الطهاة وميكانيكيو الدراجات النارية وعناصر الإنقاذ والنُّدُل وعمال غسل الصحون (Anthropic).
الشكل أدناه هو تصنيفنا التحريري لوظائف المبتدئين الشائعة بناءً على سؤالين: ما مقدار الروتين والتوثيق في العمل، وإلى أي مدى يُستخدم الذكاء الاصطناعي لأداء هذه المهام. هو أداة للحكم الشخصي لا قياس دقيق، فحرّك أي نقطة تخالف خبرتك.
المجموعة في أعلى اليمين هي حيث تراجع التوظيف في بداية المسار المهني بالفعل. أما التسويق والتمويل فيقعان في المنتصف، وتضعهما بيانات إعلانات Indeed كلتيهما في مجموعتها الأكثر تعرضًا. والوظائف في أسفل اليسار تعتمد على اليدين والحضور والحكم الفوري، ولهذا بالكاد تظهر في بيانات التعرض.
لكن هناك تنبيه: قلة التعرض لا تعني أجرًا مرتفعًا أو آفاقًا جيدة. فبحسب Anthropic يتقاضى العاملون الأكثر تعرضًا أيضًا أجورًا أعلى بنسبة 47% في المتوسط، فالوظائف تحت الضغط هي غالبًا تلك التي بذل الناس أقصى جهدهم للوصول إليها. اختر مسارك بحسب الملاءمة لا الخوف.
لماذا يضرب الضغط التوظيف لا التسريحات
نادرًا ما تعلن شركة أنها استبدلت مبتدئًا بنموذج. هي ببساطة لا تفتح الوظيفة. فالمهندس الأول الذي يحصل على مسودة أولى جيدة من أداة ذكاء اصطناعي لديه سبب أقل لطلب مساعد جديد، فلا تظهر الوظائف التي كانت ستُضاف في أي أرقام تسريح.
القلق بعيد المدى يقع في الجانب الأيمن من ذلك المخطط. فوظائف المبتدئين كانت دائمًا المكان الذي يتعلم فيه الناس الجانب الضمني من العمل. وفي مقال لـ MIT Technology Review، يرى Georgios Petropoulos من USC أن أتمتة مهام المبتدئين تهدد بإضعاف طريقة بناء المؤسسات للمهارات، ويقترح برامج تدريب تعاوني مدفوعة وتدريبًا مهنيًا وحوافز لأصحاب العمل للإبقاء على توظيف بداية المسار (MIT Technology Review).
ماذا يريد أصحاب العمل من المبتدئين
يفيد أصحاب العمل بأن مهارات الذكاء الاصطناعي تدخل بسرعة في متطلبات وظائف المبتدئين. فقد وجدت NACE، التي تستطلع أصحاب العمل حول توظيف الجامعيين، أن أكثر من ثلث وظائف المبتدئين تشترط الآن مهارات الذكاء الاصطناعي، أي نحو ثلاثة أضعاف حصتها في مسح الخريف. وقال 28% من أصحاب العمل إنهم يبحثون عن مواهب في بداية المسار تستخدم الذكاء الاصطناعي، وإن قرابة 60% يكلفون المتدربين بمشاريع تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي (NACE).
والطلاب لا يواكبون جميعًا. فقد شمل مسح NACE للطلاب لعام 2026 أكثر من 17,000 طالب، ومن بين المقبلين على التخرج قال 31% إن مهارات الذكاء الاصطناعي قليلة الأهمية أو عديمتها لمسارهم المهني، وقال 40% إنها مهمة جدًا أو بالغة الأهمية، ولم يكن 50.5% قد بدؤوا بناء هذه المهارات (NACE).
تُظهر المقاييس فجوة تستحق التحرك. فأصحاب العمل يختبرون مهارات الذكاء الاصطناعي لدى المتدربين بينما لم يبدأ نصف المقبلين على التخرج بعد. وتنبيه واحد: أرقام أصحاب العمل مصدرها 185 مؤسسة اختارت الرد، فاعتبرها اتجاهًا لا إحصاءً شاملًا. كما وجد مسح NACE أن أكثر من نصف أصحاب العمل يقولون إن الذكاء الاصطناعي لا يقلل مهام المبتدئين، وأن 11% فقط ناقشوا حلوله محل الوظائف.
المهارات والأدوات التي تجعل المبتدئ أكثر قابلية للتوظيف
المهارات التي يصفها أصحاب العمل في NACE مهارات تطبيقية: اختيار أداة الذكاء الاصطناعي المناسبة للمهمة، وكتابة prompts جيدة، وفحص ما يعود من نتائج وتعديله (NACE). لا أحد يطلب من الخريج الجديد تدريب نموذج. المطلوب شخص يستطيع استخدامه ويكتشف أخطاءه. ويصف Petropoulos التركيبة الرابحة بأنها إتقان الذكاء الاصطناعي مع خبرة في المجال (MIT Technology Review).
وهذا ترتيب عملي للخطوات خلال الأيام الثلاثين القادمة.
- اختر وظيفة مستهدفة واحدة واقرأ عشرة إعلانات حديثة لها. دوّن الأدوات والمهام التي تتكرر أكثر من مرة.
- أتقن مساعدين عامين. ChatGPT وClaude هما الثنائي البديهي، ويساعدك دليل بدائل ChatGPT لدينا إن أردت خيارًا ثالثًا للمقارنة.
- استخدم الذكاء الاصطناعي في عمل حقيقي واحتفظ بالدليل: مذكرة بحثية، أو تنظيف بيانات، أو تطبيق صغير. دوّن ما أخطأ فيه الذكاء الاصطناعي وكيف اكتشفته. قصة التحقق هذه هي ما يتذكره القائمون على المقابلات.
- إذا كان هدفك تقنيًا، فتدرّب على مساعد برمجة مثل GitHub Copilot أو Cursor أو Claude Code، وكن مستعدًا لشرح شيفرة لم تكتبها بنفسك. وتصنّف لوحة مساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي لدينا الأدوات المتاحة.
- وإذا كان هدفك الكتابة أو البحث أو العمليات، فأضف أداة بحث مثل Perplexity، ومساعد مساحة عمل مثل Notion AI، ومحررًا مثل Grammarly، وأظهر مقارنة قبل وبعد على مستند حقيقي.
- خذ دورة منظمة واحدة لتوثّق المهارات على الورق: Google Prompting Essentials أو AI For Everyone على Coursera، أو LinkedIn Learning. وتضم لوحة التعلّم بالذكاء الاصطناعي الأوسع مزيدًا من الخيارات.
- أحكم طلب التوظيف. يمكن أن يساعدك منشئ سير ذاتية من لوحة منشئي السير الذاتية بالذكاء الاصطناعي مثل Resume Worded، وشريك تدريب من لوحة الاستعداد للمقابلات مثل Interview Sidekick، بشرط أن تكون الصياغة النهائية لك.
الدورات وحدها لن تميزك، فالجميع يأخذها. ما يميز الناس هو ملف أعمال قصير وملموس وسرد صادق لكيفية استخدامهم الذكاء الاصطناعي. ولمزيد عن جانب البحث عن عمل، اطلع على دليلنا إلى أدوات الذكاء الاصطناعي للباحثين عن عمل.
قبل أن تلتزم بمسار، تحقق من مدى تعرض الوظيفة التي تستهدفها. يحوّل الاختبار أدناه النتائج السابقة إلى خمسة أسئلة.
النتيجة دعوة للتفكير لا توقع للمستقبل. فالدرجة المرتفعة لا تعني تجنب الوظيفة، بل تعني أنك ستحتاج إلى دليل أقوى على عملك وطريقة واضحة لإثبات قدرتك على الإشراف على مخرجات الذكاء الاصطناعي.
أربع خطوات مهنية تناسب الأدلة
تقترح الأبحاث عددًا من الخطوات لها منطق حقيقي. ولا ضمان لأي منها.
تنجح الوظيفة كثيفة الذكاء الاصطناعي إن استطعت إثبات إشرافك الجيد على الأدوات، فهذه هي المهارة التي يضيفها أصحاب العمل إلى إعلاناتهم. والمجال العملي الميداني هو التحوط، لأن هذه الوظائف تُظهر أقل تغطية في بيانات Anthropic. وكثيرًا ما يمنح الفريق الصغير المبتدئين نطاق عمل أوسع مبكرًا، رغم أنه لا توجد لدينا بيانات توظيف حول ذلك، فاعتبره رهانًا مبنيًا على المنطق. أما إثبات العمل فيشمل المسارات الثلاثة: فالمشاريع والتدريب هما ما يحوّل سيرة ذاتية هزيلة إلى سيرة موثوقة.
من الأكثر حاجة إلى القلق؟ من يستهدف تطوير البرمجيات أو دعم العملاء أو إدخال البيانات عبر مسار التقديم المعتاد ويعتمد على الشهادة وحدها. ومن يستطيع أن يطمئن قليلًا؟ من يتجه إلى عمل يتطلب حضورًا جسديًا أو ترخيصًا أو تواصلًا بشريًا مستمرًا. وحتى هؤلاء عليهم تعلّم الأدوات الأساسية، لأن أرقام NACE تقول إن المتطلبات تنتشر.
إذا كنت توظّف مبتدئين
الأبحاث تحذير للمديرين أيضًا. فإذا اختفت درجة المبتدئين، اختفى معها مخزونك المستقبلي من الكبار أصحاب المعرفة الضمنية. وتُظهر بيانات Indeed أن حصة الوظائف العليا من الإعلانات في الوظائف المعرضة ارتفعت بالفعل إلى 47%، وهؤلاء كان لا بد أن يأتوا من مكان ما.
تبرز ثلاث خطوات. أعد تصميم وظيفة المبتدئ حول الإشراف على مخرجات الذكاء الاصطناعي ومعالجة الاستثناءات بدلًا من كتابة المسودة الأولى يدويًا. واربط كل مبتدئ بمسؤول أقدم معروف، وأعطه عملًا حقيقيًا في المراجعة منذ الأسبوع الأول. واكتب إعلانات توضح مهارات الذكاء الاصطناعي التي تستخدمها فعلًا، فالمطالب الغامضة تُبعد المرشحين الجيدين. وتشير نتيجة NACE بأن قرابة 60% من أصحاب العمل يعطون المتدربين مشاريع قائمة على الذكاء الاصطناعي إلى أن هذا صار ممارسة معتادة لدى الرواد.
الأسئلة الشائعة
هل يستولي الذكاء الاصطناعي فعلًا على وظائف المبتدئين؟
هو يقلل التوظيف في بعض المهن، وهذا لا يعني فصل الناس. وأقوى الأدلة هي دراسة الرواتب من Stanford وبيانات إعلانات Indeed، وكلاهما يُظهر وظائف شاغرة أقل للمبتدئين في الوظائف المعرضة. ولا يُظهر أي مصدر اطلعنا عليه انهيارًا عامًا للوظائف.
ما وظائف المبتدئين الأكثر أمانًا من الذكاء الاصطناعي؟
الوظائف التي تتطلب حضورًا جسديًا أو تواصلًا بشريًا مستمرًا تُظهر أقل تعرض في بيانات Anthropic، مثل الطهاة والنُّدُل وعناصر الإنقاذ. والأمان لا يعني أجرًا جيدًا، فزن الأجر وفرص النمو أيضًا.
هل ما زال عليّ دراسة علوم الحاسوب أو المحاسبة؟
تقول الأدلة إن توظيف المبتدئين في البرمجيات والمجالات المرتبطة بها تراجع، لكنها لا تقول إن المهارات بلا قيمة. فمؤلفو Stanford يشيرون إلى أن الآثار تتقلص عند ضبط التعليم، وأن التوظيف تباطأ للمبتدئين أكثر مما تباطأ للموظفين ذوي الخبرة. وإن دخلت هذا المجال، فخطط لعرض مشاريع بمساعدة الذكاء الاصطناعي وتدريب حقيقي.
هل يريد أصحاب العمل فعلًا مهارات الذكاء الاصطناعي من الخريجين الجدد؟
نعم، والحصة تنمو. فقد وجدت NACE أن أكثر من ثلث وظائف المبتدئين تشترط الآن مهارات الذكاء الاصطناعي، رغم أن 16.5% فقط من الأوصاف الوظيفية تذكرها صراحة. والمهارات تطبيقية: اختيار الأداة المناسبة، وكتابة prompts جيدة، وفحص المخرجات.
هل الذكاء الاصطناعي هو سبب ضعف سوق عمل الخريجين؟
هو أحد الأسباب المحتملة. فقد اختبر فريق Stanford أسعار الفائدة ووجد أنها لا تفسر النمط، ويقول مؤلفو Stanford إن بعض الاتجاهات بدأ قبل انطلاق الذكاء الاصطناعي التوليدي. تعامل بحذر مع أي تفسير بسبب واحد.