هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل عمال صيانة الطرق السريعة؟ تعرض منخفض للذكاء الاصطناعي، لأن الطرق تحتاج أيديًا لا خوارزميات

إنه شهر فبراير، وقد انخفضت درجة الحرارة إلى خمسة عشر درجة تحت الصفر، وانفجر خط مياه رئيسي أسفل طريق سريع رباعي الحارات. تمتد الاختناقات المرورية لأميال. طاقم من عمال صيانة الطرق السريعة يعمل في الظلام والبرد، يشغّل المعدات الثقيلة لقطع الأسفلت المتجمد وإصلاح الأضرار قبل ساعة الذروة الصباحية. وفي مكان ما في وادي السيليكون، تسعى إحدى شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة إلى تحسين توجيه حركة المرور حول الطريق المغلق. لكن لا أحد يبني روبوتاً يستطيع إصلاح الأنبوب.

يمتلك عمال صيانة الطرق السريعة واحدة من أدنى درجات التعرض للذكاء الاصطناعي بين جميع المهن التي نرصدها، إذ يقعون بثبات في فئة التعرض "المنخفض". ومخاطر أتمتة عملهم ضئيلة — فتشغيل المعدات لا يتجاوز 10% من حيث قابلية الأتمتة، ويجعل المشهد الوظيفي الكلي هذه المهنة من أكثر المهن مقاومةً للذكاء الاصطناعي في سوق العمل. راجع البيانات التفصيلية لعمال صيانة الطرق السريعة.

لماذا تقاوم الأعمال الجسدية في بيئات غير متوقعة الذكاء الاصطناعي

تبلغ قابلية أتمتة تشغيل معدات صيانة الطرق 10% فحسب. وهذا ليس لأن تقنية المركبات ذاتية القيادة غير موجودة — فهي موجودة بوضوح. بل لأن صيانة الطرق السريعة تجري في ظروف تُعاني فيها الأنظمة الذاتية أكثر ما يمكن: مناطق بناء تتغير تخطيطاتها باستمرار، وعمل مجاور لحركة مرور حية مع سائقين لا يمكن التنبؤ بسلوكهم، وتضاريس وعرة مع رؤية ضعيفة، وظروف جوية تُضعف المستشعرات.

إن عامل صيانة الطرق السريعة الذي يقود شاحنة مزودة بمحراث في عاصفة ثلجية يتخذ مئات القرارات الدقيقة في الدقيقة الواحدة. فهو يقرأ سطح الطريق من خلال إحساسه بعجلة القيادة، ويرصد الجليد الخفي عبر ملاحظة إشارات بصرية دقيقة لا تستطيع الكاميرات اكتشافها في الإضاءة السيئة، ويضبط زاوية المحراث وسرعته بناءً على كثافة الثلج التي تتغير من مبنى لآخر، ويراقب وجود سيارات عالقة وأعمدة كهرباء ساقطة وحطاماً قد تفوته المستشعرات في ظروف العاصفة.

وينطبق الأمر ذاته على إصلاح الحفر، وتركيب الحواجز، وتحديد علامات الرصيف، وإدارة الغطاء النباتي، وصيانة شبكات الصرف. كل هذه المهام تنطوي على العمل في بيئات غير منظمة حيث لا تتكرر الظروف بنفس الطريقة مرتين. يجب على العامل تقييم كل موقف على حدة، واختيار الأدوات والتقنيات المناسبة، والتكيف في الوقت الفعلي مع ما يجده. وحفرة الطريق تبدو بسيطة حتى تدرك أن لكل منها عمقاً مختلفاً وحالة قاعدة مختلفة ووضعاً مختلفاً للصرف وتعرضاً مختلفاً لحركة المرور.

ما تقوله بيانات العمل فعلياً

الأرقام الرئيسية هنا تتوافق مع الأبحاث الأوسع حول العمل الجسدي الميداني. [حقيقة] وفقًا لـ منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية في تقرير آفاق التوظيف 2023، تُظهر المهن التي تجمع بين المهارة اليدوية والحضور الجسدي في بيئات غير منظمة وحكم الموقف الآني من أدنى معدلات التعرض للأتمتة المقاسة في أي فئة وظيفية (OECD Employment Outlook 2023). وتقع صيانة الطرق السريعة بثبات في تلك المنطقة المحمية — فهذه ليست عملاً مكتبياً يمكن لخوارزمية استيعابه، بل عمل ميداني يستلزم حضور جسد بشري في مكان محدد وغالباً خطير.

[حقيقة] يصنّف مكتب إحصاءات العمل الأمريكي أعمال صيانة الطرق السريعة ضمن مهن التركيب والصيانة والإصلاح، والتي سجّلت متوسط أجر سنوي بلغ 58,230 دولار في مايو 2024 — أعلى من متوسط 49,500 دولار لجميع المهن (BLS Occupational Outlook, 2024). [تقدير] يعكس هذا الفارق في الأجر شيئاً لا يستطيع الذكاء الاصطناعي تذويبه: العمل الجسدي الماهر الذي يُؤدّى في ظروف خطرة تحكمها الطقس يستوجب تعويضاً يتناسب مع كونه غير قابل للتنفيذ عن بُعد أو الاستعانة بمصادر خارجية أو الأتمتة الكاملة.

الاستثناء الوثائقي

ثمة مجال واحد يلمس فيه الذكاء الاصطناعي هذه المهنة: توثيق أوامر العمل وتقارير التفتيش يحمل إمكانية أتمتة بنسبة 45%. تزداد شيوعاً تطبيقات الهاتف المحمول التي تتيح للعمال تصوير الأحوال وإملاء الملاحظات وملء النماذج القياسية تلقائياً. وأنظمة إدارة الأسطول بتقنية GPS تتتبع تلقائياً مواقع عمل الطواقم ومدتها. كما يمكن للتعرف على الصور المدعوم بالذكاء الاصطناعي تقييم أحوال سطح الطريق من تسجيلات كاميرات لوحة القيادة.

هذا تحسن حقيقي في الإنتاجية — يقضي العمال وقتاً أقل في الورق ووقتاً أطول في الأعمال الجسدية التي استُؤجروا من أجلها. لكنه يمثل جزءاً صغيراً من الوظيفة الإجمالية، ويعزز العامل البشري بدلاً من الاستعاضة عنه. إن مشرف الصيانة الذي يستخدم برامج إدارة الأصول المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحديد أولويات الطرق التي تحتاج إلى عناية أولاً يعمل بكفاءة أكبر، لا بضرورة أقل.

عامل الطلب على البنية التحتية

تعاني الولايات المتحدة من متأخرات كبيرة في صيانة البنية التحتية. وتُصنّف جمعية المهندسين المدنيين الأمريكية طرق الأمة وجسورها باستمرار بوصف "متوسطة إلى سيئة". وخصّص قانون الاستثمار في البنية التحتية والوظائف لعام 2021 ما يقارب 110 مليارات دولار لإصلاح الطرق والجسور. وتزيد حكومات الولايات والحكومات المحلية ميزانيات الصيانة مع تراكم عقود من الصيانة المؤجلة على البنية التحتية المتقادمة.

هذا يعني أن الطلب على عمال صيانة الطرق السريعة آخذ في الازدياد لا التراجع. ويتوقع مكتب إحصاءات العمل نمواً وظيفياً مستقراً إلى إيجابياً قليلاً لعمال صيانة الطرق السريعة والمهن ذات الصلة. فالعمل لا يمكن نقله إلى الخارج (لا يمكنك إصلاح حفرة عن بُعد)، ولا يمكن أتمتته بشكل كبير (للأسباب المذكورة أعلاه)، والحاجة إليه تزداد مع تقادم البنية التحتية. قارن مع مهن البناء الأخرى.

ما يجب أن تعرفه

إذا كنت عامل صيانة طرق سريعة أو تفكر في هذا المجال، فالثورة التقنية للذكاء الاصطناعي في معظمها بشرى سارة لمسيرتك المهنية. يتأتى أمان وظيفتك من الحقيقة الجوهرية التي مفادها أن البنية التحتية الجسدية تستلزم صيانة جسدية، يؤديها عمال ماهرون في ظروف ميدانية لا يمكن التنبؤ بها. لا يغيّر قدر من الرقي الخوارزمي حقيقة أن ثمة من يحتاج إلى ردم الحفرة وكنس الثلج وإصلاح الحاجز وإبقاء شبكة الصرف تعمل.

الأدوات الرقمية التي تدخل المهنة — تتبع GPS وأوامر العمل عبر الهاتف المحمول وإدارة الأصول بالذكاء الاصطناعي — تجعل العمل أكثر كفاءة وربما أقل ورقياً. ومن المجدي احتضان هذه الأدوات، لكنها مكملات لمهاراتك الأساسية لا تهديدات لها.

أكبر مخاطر عمال صيانة الطرق السريعة ليست الذكاء الاصطناعي بل المتطلبات الجسدية ومخاطر السلامة في العمل ذاته. إن العمل جانب حركة المرور في الطقس القاسي مع المعدات الثقيلة لا يزال خطيراً. الاستثمار في التدريب على السلامة واللياقة البدنية أهم لاستدامة مسيرتك المهنية من القلق بشأن الذكاء الاصطناعي.

يستخدم هذا التحليل بيانات من قاعدة بيانات تأثير الذكاء الاصطناعي على المهن لدينا، متضمناً أبحاثاً من Anthropic (2026) وتقرير آفاق التوظيف للمنظمة لعام 2023 وبيانات التوقعات المهنية من O\NET/BLS 2024-2034. تحليل بمساعدة الذكاء الاصطناعي.*

تاريخ التحديث

• 2026-03-25: النشر الأولي مع بيانات التأثير الأساسية
• 2026-05-24: إضافة بيانات أجور BLS واستشهاد OECD حول التعرض للأتمتة؛ تصحيح رقم تمويل البنية التحتية.

ذات صلة: ماذا عن الوظائف الأخرى؟

يُعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل كثير من المهن:

• هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل عمال البناء؟
• هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المعماريين؟
• هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل الأطباء؟
• هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل الطهاة؟

استكشف أكثر من 470 تحليلاً مهنياً على مدوّنتنا.