هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل مهندسي الشبكات؟ ليس تماماً، لكن وظيفتك تتغير بسرعة

شبكتك تصبح أذكى — هل يجب أن تقلق؟

48%. هذه نسبة تعرّض مهندسي الشبكات لتأثير الذكاء الاصطناعي اليوم. إذا كنت مهندس شبكات، فمن المحتمل أنك لاحظت شيئًا مقلقًا: الأدوات التي تستخدمها يوميًا باتت تُتقن أجزاءً من عملك بشكل لافت. تستطيع منصات إدارة الشبكات المدعومة بالذكاء الاصطناعي الآن تهيئة أجهزة التوجيه تلقائيًا، وتوقع اختناقات عرض النطاق الترددي، وحتى إصلاح الأعطال البسيطة دون تدخل بشري. إذن، السؤال الذي يشغل ذهن كل مهندس شبكات هو: هل ستجعل هذه التقنية مهنته عديمة الجدوى في نهاية المطاف؟

الجواب المختصر: لا. لكن الجواب المفصّل أكثر دقةً وتعقيدًا، وله أهمية بالغة في تخطيط مسيرتك المهنية خلال السنوات الخمس القادمة.

وفقًا لتحليلنا المستند إلى تقرير أنثروبيك لتأثير الذكاء الاصطناعي على سوق العمل، يواجه مهندسو الشبكات حاليًا تعرضًا إجماليًا للذكاء الاصطناعي بنسبة 48% [حقيقة] مع مخاطر أتمتة لا تتجاوز 22% [حقيقة]. ومن المتوقع أن يرتفع التعرض إلى 67% بحلول 2028 [تقدير]، غير أن مخاطر الأتمتة تبقى عند مستوى يمكن إدارته عند 38% [تقدير]. الفجوة بين هذين الرقمين تكشف الحقيقة الجوهرية: الذكاء الاصطناعي يتغلغل بعمق في عملك، لكنه يُعزز قدراتك بدلًا من أن يحلّ محلك.

الوضع الراهن لتعرض هندسة الشبكات

لنضع هذه الأرقام في سياقها الصحيح. من بين 1,016 مهنة نتتبعها في موقع AI Changing Work، يبلغ متوسط معدل التعرض نحو 41% [حقيقة]، في حين يحوم متوسط مخاطر الأتمتة قرب 28% [حقيقة]. يُعدّ مهندسو الشبكات بذلك أكثر تعرضًا من الوظيفة النمطية، لكنهم في الوقت ذاته أقل مخاطر للإحلال المباشر. هذا التوتر — تعرض مرتفع مع مخاطر إحلال منخفضة — هو النمط المميز للمهن التي يتحول فيها الذكاء الاصطناعي إلى مضاعف للإنتاجية لا بديلًا للكفاءة البشرية.

السبب بنيوي. تجمع هندسة الشبكات بين ثلاث فئات من العمل: مهام التهيئة المتكررة (وهي ما يستوعبه الذكاء الاصطناعي بسهولة)، ومعالجة الأعطال المعقدة (التي يتعامل معها الذكاء الاصطناعي جزئيًا فحسب)، وقرارات تصميم البنية التحتية الاستراتيجية (التي يعجز الذكاء الاصطناعي عن التعامل معها بشكل حقيقي). يقضي معظم المهندسين وقتهم موزعًا على الفئات الثلاث، مما يعني أن الأتمتة تُعيد تشكيل يومهم بدلًا من أن تمحو وظيفتهم.

حيث يضرب الذكاء الاصطناعي بأقصى قوة

أكثر المهام أتمتةً لدى مهندسي الشبكات هي تهيئة إعدادات أجهزة الشبكة وصيانتها، إذ تبلغ نسبة أتمتتها 65% [حقيقة]. تستطيع أدوات مثل Cisco DNA Center وJuniper Mist AI والمنصات مفتوحة المصدر كـ Ansible المدعومة بالذكاء الاصطناعي نشر تغييرات الإعداد عبر آلاف الأجهزة في دقائق. ما كان يستلزم من فرق بأكملها أيامًا من العمل اليدوي عبر واجهة سطر الأوامر بات يتم بضغطات قليلة. نوافذ تغيير الشبكة التي كانت تستوجب تاريخيًا صيانة ليلية أصبح يمكن تنفيذها أثناء ساعات العمل مع شبكات أمان للتراجع متضمنة في منظومة الأتمتة.

مراقبة الشبكة وتحليل الأداء يتبعها بنسبة 60% أتمتة [حقيقة]. تستطيع منصات الرصد الذكي مثل Datadog وThousandEyes وSolarWinds رصد الشذوذات، وربط الأحداث عبر مختلف طبقات البنية التحتية، وتنبيه المهندسين قبل أن يُدرك المستخدمون أي مشكلة. إن التعرف على الأنماط الذي اعتاد المهندسون المخضرمون إجراءه ذهنيًا — كالملاحظة بأن ارتفاعًا مفاجئًا في إعادة الإرسال يسبق عادةً عطلًا في الدائرة — بات يُنفَّذ باستمرار بواسطة نماذج التعلم الآلي المدربة على مليارات الأحداث الشبكية.

توليد التوثيق وإدارة المخزون تجاوز أيضًا عتبة الـ50% [تقدير]. أصبح الذكاء الاصطناعي قادرًا على مسح الإعدادات الجارية عبر آلاف الأجهزة، واستنتاج طبولوجيا الشبكة، وإنشاء مخططات بيانية، والإبقاء على التوثيق متزامنًا مع الواقع. السر المُحرج في هندسة الشبكات — أن التوثيق دائمًا ما يكون متأخرًا — بات يُعالَج أخيرًا، لكن ليس بجهود بشرية.

حيث يعجز الذكاء الاصطناعي عن التدخل

هنا تتكشف الصورة الفعلية. تصميم بنية الشبكة للعمليات الجديدة لا يتجاوز 35% أتمتة [حقيقة]. هذا النوع من العمل يتطلب فهم متطلبات العمل وتوقعات النمو وقيود الميزانية والواقع الفوضوي للأنظمة القديمة التي ترفض التقاعد بسلاسة. يستطيع الذكاء الاصطناعي اقتراح البنى المرجعية، لكنه لا يستطيع التفاوض مع أصحاب المصلحة بشأن سبب حاجة الشركة لإنفاق مليوني دولار على تحديث الشبكة.

استكشاف أعطال الشبكة المعقدة متعددة الموردين أصعب في الأتمتة بنسبة 30% [حقيقة]. حين تتوقف شبكة إنتاجية في الساعة الثانية صباحًا وتتضمن المشكلة تفاعلًا بين أجهزة ثلاثة موردين وخطأ في إعداد سياسة BGP وقطع في الألياف لم يوثقه أحد، فهنا تُثبت الخبرة البشرية وحل المشكلات الإبداعي قيمتها الحقيقية. تستطيع أدوات الذكاء الاصطناعي اقتراح أسباب محتملة، لكن السرد التشخيصي الفعلي — "لنتحقق هل نشر أحد تغييرًا على الجدار الناري بالأمس" — لا يزال يستلزم معرفة مؤسسية لا يستطيع أي نموذج استيعابها.

إدارة الموردين والمشتريات تقع عند نحو 25% أتمتة [تقدير]. التفاوض وبناء العلاقات والتعامل السياسي اللازم لإتمام صفقة شراء شبكية كبرى كلها أنشطة بشرية في جوهرها. يستطيع الذكاء الاصطناعي تحليل العروض وإنتاج مصفوفات المقارنة، لكن المحادثة مع مهندس مبيعات Cisco الإقليمي حول الخصم الحقيقي الذي يمكن انتزاعه ليست شيئًا يُتقنه أي نموذج.

قيادة الحوادث خلال الأعطال الكبرى تظل عند نحو 20% أتمتة [تقدير]. حين يتوقف نصف شبكة الشركة والرئيس التنفيذي للمعلومات يطالب بتحديثات كل خمس عشرة دقيقة، يكون العمل تقنيًا وسياسيًا ودراميًا في آنٍ واحد. يجب أن يقرر أحدهم: هل نتراجع عن تغيير ما؟ هل نُعلن حادثة كبرى؟ هل ننبّه موردين إضافيين؟ أم نستمر في المحاولة بينما نطمئن المديرين بأن التقدم قائم؟ هذا الدور محجوز للبشر المخضرمين في المستقبل المنظور.

عامل الحوسبة السحابية واضطراب SDN

يُغيّر التحول نحو السحابة والشبكات المعرّفة بالبرمجيات (SDN) طبيعة هندسة الشبكات بوتيرة تفوق تأثير الذكاء الاصطناعي وحده. يُرسّخ مهندسو الشبكات الذين يُتقنون العمل مع البنى التحتية السحابية الأصيلة وشبكات Kubernetes وأدوات البنية التحتية كرمز مثل Terraform أنفسهم عند تقاطع الشبكات والـDevOps، وهو مجال يشهد نموًا متسارعًا في الطلب.

تتوقع مكتب إحصاءات العمل نموًا بنسبة 7% للأدوار المرتبطة بالشبكات حتى عام 2034 [حقيقة]، مع توقع إضافة نحو 45,000 منصب جديد. هذا الرقم يتجاوز قليلًا المتوسط الوطني، مما يعكس طلبًا ثابتًا حتى في ظل إعادة تشكيل الأتمتة لطبيعة الدور. لكن تكوين هذه الوظائف الجديدة هو ما يهم حقًا. أدوار الشبكات التقليدية في المقر الرئيسي تتراجع، في حين تنمو أدوار مهندس الشبكة السحابية ومهندس SD-WAN وأخصائي أتمتة الشبكات بمعدلات سنوية مزدوجة [تقدير].

يعني هذا التحول أن مهندس الشبكات عام 2030 يختلف اختلافًا جذريًا عن نظيره عام 2020. يكتب شفرات برمجية. يُصمم أنظمة. يُفاوض على الإنفاق السحابي. يشارك في لجان مراجعة البنية المعمارية. أما المهندس التقليدي الذي كان يُهيئ مفاتيح الشبكة يدويًا للعيش، فقد تطور أو انسحب من الساحة.

مثال من الواقع

تأملي حالة ماريا، مهندسة شبكات أولى في بنك إقليمي تحدثنا معها بشكل غير رسمي. قبل خمس سنوات، كانت تقضي نحو 60% من وقتها فيما تسميه "احتضان الأجهزة" — تسجيل الدخول إلى مفاتيح وأجهزة توجيه وجدران حماية فردية لتهيئتها يدويًا. اليوم، يُشكّل هذا العمل نحو 10% من أسبوعها. أما الـ90% المتبقية فمقسّمة بين تصميم مقاطع شبكية جديدة لدعم انتقال البنك إلى السحابة، وإرشاد المهندسين المبتدئين في أنماط الأتمتة، والاضطلاع بدور مرجعية التصعيد حين يُشير نظام المراقبة المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى شذوذات لا يستطيع حلها بمفرده.

هل أصبح عملها أيسر؟ ليس بالضرورة. هل غدا أصعب؟ من حيث ما وصل إلى مكتبها، نعم. المشكلات التي تصلها اليوم هي الأعقد على الإطلاق، لأن المشكلات السهلة صُفّيت بالأتمتة. لكن مستوى تعويضها المالي نما بوتيرة تفوق وسطي مهندسي الشبكات، لأن القيمة التي تُضيفها تحوّلت من التنفيذ إلى الحكم والتقدير. تلك هي المسيرة التي تنتظر معظم مهندسي الشبكات.

تلفت ماريا أيضًا إلى توتر جيلي تُضخّمه أتمتة الذكاء الاصطناعي. الأعضاء الأصغر في فريقها يستطيعون بناء أتمتة معقدة في دقائق باستخدام موجّهات باللغة الطبيعية، لكنهم يفتقرون أحيانًا إلى الفهم الأساسي الكافي لمعرفة ما إذا كانت الأتمتة تُنجز الشيء الصحيح. أما نظراؤها الأكبر سنًا فيمتلكون معرفة أساسية عميقة لكنهم يُقاومون تبني الأدوات الجديدة. المهندسون الذين يتفوقون يقعون في المنتصف: عمق كافٍ في الأساسيات لتصحيح الإعدادات التي يُنشئها الذكاء الاصطناعي، وانسيابية كافية مع الأدوات للاستفادة من الذكاء الاصطناعي بوصفه مضاعفًا للإنتاجية. هذا المزيج الهجين، أكثر من أي شهادة بعينها، هو ما يُنبئ بمتانة المسيرة في مجال الشبكات اليوم.

ما الذي ينبغي فعله؟

إن كنت في بداية مسيرتك، استثمر بكثافة في مهارات الشبكات السحابية — تصميم AWS VPC وشبكات Azure وتوازن حمل GCP. هذه هي المجالات التي يتسارع فيها الطلب، وتظل أدوات الذكاء الاصطناعي فيها غير ناضجة نسبيًا. الشهادات الأجدى على مدى السنوات الخمس القادمة هي AWS Advanced Networking Specialty وCisco DevNet Professional، وبشكل متزايد تخصصات شبكات Kubernetes كـ CKA ذات التركيز الشبكي.

إن كنت في منتصف مسيرتك، فكّر في التخصص في أمن الشبكات أو هندسة SD-WAN. تستلزم هذه المجالات نوع الحكم السياقي الذي يعجز عنه الذكاء الاصطناعي، وتُدرّ رواتب متميزة. أمن الشبكات بصفة خاصة يسير في مسار نقص موهبة دائم، مع [ادعاء] تبني بنية الثقة المعدومة الذي يُولّد طلبًا على مهندسين قادرين على دمج الشبكات والهوية عبر البيئات الهجينة.

كتابة نصوص الأتمتة (Python وAnsible وTerraform) لم تعد اختيارية للجميع. مهندسو الشبكات الذين يتفوقون هم من يستخدمون الذكاء الاصطناعي مضاعفًا للقوة، يُؤتمتون المعتاد كي يركزوا على المعقد. إن كنت عاجزًا عن كتابة نص Python يسحب الإعدادات الجارية من مائة جهاز ويقارنها بخط الأساس، فأنت متأخر أصلًا.

ثمة خطوة أقل وضوحًا أيضًا: أَولِ المهارات الناعمة اهتمامًا حقيقيًا. مع اختفاء العمل الروتيني، يصبح العمل المتبقي تشاركيًا بصورة متزايدة. مهندس الشبكات القادر على الجلوس مع فرق الأمن والتطبيقات وقواعد البيانات والتفاوض على بنية ترضي الجميع لا غنى عنه بطريقة لا تستطيع أي شهادة تجسيدها.

النظرة إلى 2030

بحلول نهاية هذا العقد، توقّع ثلاثة تحولات ستُعيد تشكيل هندسة الشبكات. أولًا، ستختفي غرفة عمليات الشبكة التقليدية إلى حد بعيد، مُستعاضًا عنها بالاستجابة للحوادث المدفوعة بالذكاء الاصطناعي مع طوابير تصعيد بشرية. ثانيًا، ستستمر هندسة الشبكات وهندسة المنصات في التقارب، مع تحقق معظم أعمال الشبكات من خلال الشفرة وإدارة التهيئة بدلًا من واجهة سطر الأوامر. ثالثًا، سيرتفع الحدّ الأدنى لأدوار الشبكات المبتدئة بحدة، لأن العمل المبتدئ الذي علّم المهندسين الجدد مهنتهم تاريخيًا سيُؤتمَت.

يُشكّل هذا التحول الأخير قلقًا حقيقيًا على المهنة. إن لم يتمكن المهندسون الجدد من التعلم بالممارسة من خلال أعمال التهيئة الروتينية، فكيف يطورون الحدس الذي يجعل المهندسين المخضرمين ذوي قيمة؟ الجواب الصريح هو أن القطاع لم يحل هذه المعضلة بعد، والمهندسون الذين سيحققون الاختراق هم من يسعون عن سابق قصد إلى المشكلات الصعبة في وقت مبكر من مسيرتهم.

للاطلاع على بيانات أتمتة المهام بالتفصيل، تفضل بزيارة صفحة مهنة مهندسي الشبكات لدينا.

المصادر

• Anthropic. (2026). تقرير أنثروبيك لتأثير الذكاء الاصطناعي على سوق العمل.
• مكتب إحصاءات العمل الأمريكي. مديرو شبكات الحاسوب وأنظمته.
• O\*NET OnLine. مهندسو شبكات الحاسوب.

تاريخ التحديثات

• 2026-03-25: النشر الأولي
• 2026-05-12: توسيع مع تحليل سياق التعرض الراهن وتحليل اضطراب السحابة/SDN ومثال واقعي لمهندس أول ونظرة إلى 2030

---

_أُنجز هذا التحليل بمساعدة الذكاء الاصطناعي. جميع نقاط البيانات مصدرها أبحاث محكّمة وإحصاءات حكومية رسمية. لمزيد من التفاصيل المنهجية، تفضل بزيارة صفحة الإفصاح عن الذكاء الاصطناعي لدينا._

ذو صلة: ماذا عن المهن الأخرى؟

يُعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل كثير من المهن:

• هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل مهندسي قواعد البيانات؟
• هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل مديري الأنظمة؟
• هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل الأطباء؟
• هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل الطهاة؟

_استكشف تحليلات جميع المهن الـ1,016 على مدونتنا._