بينما الجميع يلغي الوظائف المبتدئة، IBM ضاعفت التوظيف ثلاث مرات — إليك السبب

الشركة التي تسبح ضد التيار

يعني، هناك رقم يجب أن يوقفك عن التمرير: بينما معظم أصحاب العمل الكبار يُقلّصون بهدوء فرقهم المبتدئة، قامت IBM للتو بـمضاعفة توظيف المستوى المبتدئ ثلاث مرات مقارنة بالعام السابق. (HBR, "AI and the Entry-Level Job"، 13 مارس 2026)

هذا ليس خطأ في الحساب. في اقتصاد تصرخ فيه العناوين بأن الذكاء الاصطناعي يحلّ محل العمال المبتدئين، واحدة من أكبر شركات التكنولوجيا في العالم تختار عمداً توظيف المزيد منهم — بالآلاف. (IBM CHRO نيكل لاموريو، مقابلة HBR)

نيكل لاموريو، مديرة الموارد البشرية في IBM، التي تُشرف على 300,000 موظف حول العالم، تؤكد أن هذا ليس تفاؤلاً ساذجاً. "نحن لا نقول ببساطة 'نحن متفائلون بشأن الذكاء الاصطناعي'"، قالت لـ Harvard Business Review. "إنها استراتيجية مواهب مقصودة جداً لدعم استراتيجية الأعمال." (اقتباس مباشر، HBR) [حقيقة]

فماذا ترى IBM ولا يراه الآخرون؟

فخ "القيمة الزائفة"

معظم الشركات تتعامل مع الذكاء الاصطناعي بنفس الطريقة: تطبيق التكنولوجيا على العمليات الحالية، تحقيق مكاسب إنتاجية، وتقليص الموظفين. تُجادل لاموريو بأن هذا يُحقق ما تُسميه "القيمة الزائفة" — وفورات قصيرة المدى تُقوّض الميزة التنافسية على المدى الطويل. (IBM CHRO، HBR) [حقيقة]

المنطق واضح بمجرد أن تراه. إذا استخدمت شركة الذكاء الاصطناعي لإلغاء الوظائف المبتدئة التي تُدرّب كبار الموظفين المستقبليين، فهي تُوفّر اليوم لكنها تُدمّر خط أنابيب المواهب للغد. بعد خمس سنوات، من أين سيأتي المحترفون ذوو الخبرة إذا لم يكن أحد يُطوّرهم الآن؟

نهج IBM يقلب المعادلة. بدلاً من استخدام الذكاء الاصطناعي لاستبدال المبتدئين، تستخدم IBM الذكاء الاصطناعي لـإعادة تعريف ما يفعله المبتدئون. الموظفون الجدد يقضون وقتاً أقل في العمل الروتيني — البرمجة الأساسية، تجميع البيانات، التحليل البسيط — لأن أدوات مثل مساعد البرمجة بالذكاء الاصطناعي من IBM تتولى ذلك. بدلاً من ذلك، يقضون وقتاً أكثر في تعلّم توجيه أنظمة الذكاء الاصطناعي والتحقق منها والعمل جنباً إلى جنب معها. (HBR) [حقيقة]

بالنسبة لـمطوري البرمجيات الذين يدخلون سوق العمل، هذا التمييز مهم جداً. وظيفة المطور المبتدئ لا تختفي في IBM — إنها تتحول. المهارات الأساسية انتقلت من "هل تستطيع كتابة دالة أساسية" إلى "هل تستطيع تقييم ما إذا كان الكود الذي أنشأه الذكاء الاصطناعي يفعل فعلاً ما يجب أن يفعله".

المهارات فوق الشهادات — وهم جادون بالضبط

أحد أبرز جوانب استراتيجية IBM هو كيف غيّروا ما يبحثون عنه في المرشحين. تصف لاموريو IBM بأنها "مؤسسة تركّز على المهارات أولاً" وهي صريحة بشأن الشهادات: "إذا كنت بحاجة لمهندس برمجيات يفهم Python، لا يهمني إن تعلّمتها في الجامعة أو علّمت نفسك في القبو." (اقتباس مباشر، HBR) [حقيقة]

هذا ليس مجرد كلام تسويقي. IBM أعادت هيكلة معايير التوظيف جذرياً حول صفتين: القدرة على التكيّف والتعلم المستمر. الخبرة المتخصصة والشهادات الرسمية تم تهميشها عمداً. (HBR) [حقيقة]

ملاحظة مهمة: تقول لاموريو إن IBM تتجنب استخدام الذكاء الاصطناعي لفرز السير الذاتية — وهي ممارسة تبنّتها شركات كثيرة وانتُقدت لتشفيرها التحيزات. بدلاً من ذلك، يركّزون على تقييم قدرة المرشح على التعلم والتكيف، وهو أصعب في الأتمتة لكنه على الأرجح أكثر تنبؤاً بالنجاح طويل المدى. (HBR) [حقيقة]

الشركة تدعم هذه الفلسفة أيضاً باستثمار جاد في التعليم المستمر. كل موظف في IBM يجب أن يُكمل 40 ساعة سنوياً من التدريب القائم على المهارات. (HBR) [حقيقة] وهذا ليس مجرد خانة اختيار شكلية. لاموريو صريحة: "يمكن اعتبارك موظفاً منخفض الأداء إذا تجاوزت نتائج عملك لكنك لم تُطوّر مهاراتك." (اقتباس مباشر، HBR) [حقيقة]

هذه الجملة تستحق قراءة ثانية. في IBM، تحقيق أهدافك لا يكفي. إذا لم تكن تُوسّع مهاراتك بنشاط، فأنت في حالة أداء منخفض.

لماذا معظم الشركات لا تفعل هذا

نهج IBM مقنع، لكن من المهم فهم لماذا معظم الشركات تسير في الاتجاه المعاكس.

وجد بنك الاحتياطي الفيدرالي في دالاس أنه في تصميم أنظمة الكمبيوتر — أحد القطاعات الأكثر تعرضاً للذكاء الاصطناعي — انخفضت حصة الشباب من 22 إلى 25 سنة في التوظيف من 16.4% إلى 15.5%. (Dallas Fed، يناير 2026) [حقيقة] معظم هذا الانخفاض جاء من تقليص التوظيف الجديد، وليس من التسريح. الشركات ببساطة لا تفتح نفس العدد من الوظائف المبتدئة. بالسياق السعودي، يعني هذا أن مطور مبتدئ يكسب حوالي 15,000 ريال سعودي/شهرياً (حوالي 4,000 دولار) قد يجد فرصاً أقل مما كان عليه قبل عامين.

تحليل منفصل من HBR في يناير 2026 كشف أن حوالي 60% من الشركات الكبرى أجرت تخفيضات في القوى العاملة مرتبطة بالذكاء الاصطناعي، لكن 2% فقط من تلك التخفيضات استندت إلى مكاسب أداء فعلية ومقاسة للذكاء الاصطناعي. (HBR، 29 يناير 2026) [حقيقة] الباقي استند إلى توقعات ما قد يفعله الذكاء الاصطناعي — فصل بناءً على الإمكانية، لا الأداء.

هذا يخلق مفارقة لأدوار مثل المساعدين الإداريين ومُدخلي البيانات. هذه الوظائف يتم إلغاؤها بناءً على افتراض أن الذكاء الاصطناعي سيتولى العمل، حتى عندما لم يتم التحقق من هذا الافتراض. IBM تراهن على أن هذا النهج سينقلب على معظم الشركات. [رأي]

مبدأ اللاأدرية التكنولوجية

نقطة أخرى من لاموريو تستحق الإبراز لأي شخص يتنقل في سوق العمل هذا. عندما سُئلت عن أدوات الذكاء الاصطناعي المحددة التي يجب أن يتعلمها المرشحون، ردّت: "الأدوات تأتي وتذهب. الأمر لا يتعلق بإظهار الكفاءة في أداة محددة بقدر ما يتعلق بكيفية استخدامك لها." (اقتباس مباشر، HBR) [حقيقة]

هذه نصيحة عملية لأي شخص في مهنة معرضة للذكاء الاصطناعي. روبوت الدردشة أو مساعد البرمجة أو منصة الأتمتة التي تتعلمها اليوم قد تصبح قديمة خلال 18 شهراً. ما يبقى هو المهارة الفوقية: معرفة كيفية تقييم مخرجات الذكاء الاصطناعي، ومتى تثق بها، ومتى تُصحّحها، وكيف تُدمجها في سير العمل.

بالنسبة لـمطوري البرمجيات، هذا يعني أن تعلّم كيف تبرمج بمساعدة الذكاء الاصطناعي أهم من إتقان أي أداة ذكاء اصطناعي محددة. بالنسبة لـالمساعدين الإداريين، فهم كيفية تنسيق أدوات ذكاء اصطناعي متعددة للجدولة والتواصل والتحليل قد يصبح الكفاءة الأساسية.

ماذا يعني هذا لمسيرتك المهنية

استراتيجية IBM تُقدّم ثلاث دروس عملية، سواء كنت تعمل هناك أم لا.

أولاً، الوظيفة المبتدئة لم تمُت — إنها تتحول. الشركات التي تُلغي الوظائف المبتدئة بالكامل قد تجد نفسها في أزمة مواهب خلال سنوات قليلة. إذا كانت IBM على حق، فالرهان الذكي على المدى الطويل هو الاستثمار في أشخاص يمكنهم النمو مع الذكاء الاصطناعي، لا استبدالهم به. [رأي]

ثانياً، التعلم المستمر لم يعد اختيارياً. متطلب الـ 40 ساعة تدريب سنوياً في IBM ليس عملاً خيرياً — إنه بقاء. إذا كان أكبر أصحاب العمل في التكنولوجيا يفرضون تطوير المهارات، فالعمال الذين يتوقفون عن التعلم يختارون أن يصبحوا عفا عليهم الزمن. [رأي]

ثالثاً، القدرة على التكيف تتفوق على الشهادات. فلسفة التوظيف في IBM المرتكزة على المهارات جزء من تحوّل أوسع. للعمال بدون شهادات من جامعات النخبة، هذه أخبار جيدة حقاً. لمن يعتمدون على شهادتهم كمؤهل رئيسي، هذا تحذير: الشهادة تفتح لك الباب، لكنها لا تضمن بقاءك في الغرفة. [رأي]

اكتشف كيف يؤثر الذكاء الاصطناعي على هذه المهن: مطورو البرمجيات، المساعدون الإداريون، مُدخلو البيانات.

المصادر

• Harvard Business Review — نيكل لاموريو (IBM CHRO)، "AI and the Entry-Level Job"، 13 مارس 2026
• Dallas Federal Reserve — تايلر أتكينسون وشين يامكو، "AI and Youth Employment"، 6 يناير 2026
• Harvard Business Review — توماس دافنبورت ولاكش سرينيفاسان، "AI Is Disrupting the Labor Market—But Not the Way You Think"، 29 يناير 2026

سجل التحديثات

• 2026-03-21: إضافة روابط المصادر وقسم المصادر
• 2026-03-19: النشر الأولي بناءً على مقابلة HBR مع مديرة الموارد البشرية في IBM نيكل لاموريو (13 مارس 2026)

---

تم البحث وكتابة هذا المقال بمساعدة الذكاء الاصطناعي باستخدام Claude (Anthropic). يُلخّص التحليل نتائج مقابلة HBR مع مديرة الموارد البشرية في IBM نيكل لاموريو، مُكمَّلة ببيانات من الاحتياطي الفيدرالي في دالاس وبحث HBR عن سوق العمل. هذا تحليل مُنشأ بالذكاء الاصطناعي من أبحاث عامة ولا ينبغي اعتباره نصيحة مهنية. نشجع القراء على الرجوع إلى المصدر الأصلي للمقابلة الكاملة.