مؤشر جديد من معهد “إيفو”: وظائف الشباب بين 20 و24 عاماً تتراجع 14% في المهن الأكثر تعرضاً للذكاء الاصطناعي بألمانيا، فهل صار الخريج الجديد أول من يدفع الثمن؟
ماذا حدث؟
قدم رئيس معهد إيفو في ميونخ كليمنس فوست وفريقه أمام الصحفيين مؤشراً جديداً لقياس أثر الذكاء الاصطناعي في سوق العمل، يقارن معدلات التوظيف والتعيين بحسب العمر في المهن المختلفة. وخلاصته، كما لخصها فوست في تصريح نقلته الجزيرة نت وموقع ZDFheute: “لا نرى حتى الآن تراجعاً واسعاً في الوظائف بسبب الذكاء الاصطناعي، لكن من يبدؤون حياتهم المهنية هم أول من يشعر بالتغيير”.
وقال أوليفر فالك، رئيس مركز إيفو لاقتصاد الابتكار والتحول الرقمي، إن “بداية المسار المهني هي نظام الإنذار المبكر لسوق العمل”، بحسب ZDFheute. ونقلت صحيفة فرانكفورتر ألغماينه أن الباحثين وجدوا أنماطاً مشابهة على مستوى أوروبا، وأن فوست شدد صراحة على أن النتائج لا تثبت السببية، لكنه أضاف: “يصعب مع ذلك إيجاد تفسيرات أخرى لهذا الارتباط”.
وجاء المؤشر ضمن عرض أوسع تناول فيه فوست الدراسات المتاحة عن أثر الذكاء الاصطناعي في الإنتاجية. فبحسب الصحيفة نفسها، تتراوح التقديرات بين أثر يكاد لا يُقاس في دراسات الاقتصادي الحائز على نوبل دارون أجيم أوغلو، وزيادة بنحو نقطة مئوية سنوياً لدى اقتصاديين أكثر تفاؤلاً، وقال فوست إن كل شيء يتوقف على الافتراضات التي يضعها الباحثون في نماذجهم. ويأتي ذلك في وقت يتوقع فيه وزير الرقمنة الألماني فيلدبرغر خسائر واضحة في الوظائف بسبب الذكاء الاصطناعي، بحسب ZDFheute.
الأرقام
- 14%: تراجع العاملين بدوام كامل من سن 20 إلى 24 عاماً في المهن الأكثر تعرضاً للذكاء الاصطناعي منذ 2022، من نحو 279 ألفاً إلى نحو 239 ألفاً، بحسب الجزيرة نت وZDFheute.
- +1.8%: نمو التوظيف الإجمالي في المهن الأكثر تعرضاً منذ 2022، بحسب الجزيرة نت وZDFheute وفرانكفورتر ألغماينه.
- -6.4%: تراجع التوظيف في المهن الأقل تعرضاً في الفترة نفسها، بحسب ZDFheute.
- 140 مهنة: عدد المهن التي يغطيها المؤشر، بالاعتماد على بيانات الوكالة الاتحادية للعمل، بحسب ZDFheute.
- “ضعف السرعة على الأقل”: معيار التعرض، أي نسبة مهام المهنة التي يستطيع نموذج لغوي إنجازها بسرعة مضاعفة على الأقل دون أن تتراجع الجودة.
شرح مبسط: كيف يقيس المؤشر “التعرض”؟
الفكرة ليست سؤال أصحاب العمل عن نواياهم، بل تفكيك كل مهنة إلى مهام. فبحسب ZDFheute، طرح الباحثون لكل مهنة سؤالاً واحداً: ما حصة مهامها التي يستطيع نموذج لغوي كبير إنجازها مرتين أسرع على الأقل بالجودة نفسها؟ هذه الحصة هي “درجة التعرض”. ثم قارنوا تطور التوظيف بحسب الفئة العمرية بين المهن عالية التعرض ومنخفضته.
وبحسب الجزيرة نت، تتصدر وظائف إدخال البيانات ومعالجة النصوص قائمة المهن الأكثر تعرضاً، تليها وظائف مطوري البرمجيات والمحاسبين وفنيي قواعد البيانات. وفي الطرف الآخر تأتي المهن اليدوية والبدنية، مثل عمال البناء والنجارين والدهانين ومساعدي المطابخ.
ويفرق الباحثون بين نمطين، بحسب ZDFheute. الأول هو الأتمتة، حين يتولى الذكاء الاصطناعي مهام كاملة ويمكن أن يحل محل العامل، ويظهر في الأعمال المكتبية والمحاسبة والدعم الفني لتقنية المعلومات. والثاني هو التعزيز، حين يساعد الذكاء الاصطناعي العامل ويرفع إنتاجه، كما لدى الكتاب والصحفيين وعلماء الرياضيات وأساتذة الجامعات والمحامين.
ولماذا يتأثر المبتدئ أولاً؟ يشرح الباحثون، كما نقلت ZDFheute، أن الخريج الجديد يأتي بمعرفة اكتسبها في المدرسة أو الجامعة، وهي معرفة تملكها النماذج اللغوية أيضاً وتستخدمها أسرع وأرخص. أما الموظف الخبير فيملك معرفة عملية خاصة بالشركة والقطاع، وهنا يكمل الذكاء الاصطناعي عمله ولا يحل محله.
رأي: الخطر ليس في الوظيفة الضائعة بل في السلم المكسور
نتفق مع تحفظ الباحثين: المؤشر لا يثبت أن الذكاء الاصطناعي وحده سبب التراجع. فالمعهد نفسه يذكر الديموغرافيا والتعليم والوضع الاقتصادي عوامل ممكنة، بحسب ZDFheute. ولذلك فإن ما يلي تحليلنا نحن، لا استنتاج إيفو.
نرى أن أخطر ما في الأرقام هو التناقض بين سطرين: التوظيف الكلي في المهن المعرضة ينمو، وتوظيف الشباب فيها يتراجع. وهذا يعني، إن صح التفسير، أن الشركات لا تتخلص من العمل بل من الدرجة الأولى في سلم الخبرة. والمشكلة تظهر بعد سنوات، حين لا تجد الشركة مهندساً متوسط الخبرة لأنها لم توظف مبتدئاً قبل خمس سنوات. وقد عبر الباحثون عن هذا القلق نفسه، بحسب ZDFheute.
وللمهندس العربي درس مباشر. فمطوري البرمجيات وفنيي قواعد البيانات في رأس القائمة الألمانية، وهي تخصصات يدرسها كثير من الطلاب العرب، ويتطلع بعضهم إلى العمل في أوروبا أو في شركات بالمنطقة تتجه بدورها إلى أدوات الذكاء الاصطناعي. ولا نملك بيانات مماثلة للمنطقة العربية، وهذه فجوة بحد ذاتها: لا تستطيع جامعة أو وزارة عمل أن تعدل برامجها لخطر لا تقيسه.
دروس عملية للمهندس
- اجمع الخبرة العملية مبكراً: التدريب الصيفي والمشروعات الحقيقية تمنحك المعرفة “الخاصة بالسياق” التي يقول الباحثون إن الذكاء الاصطناعي لا يملكها.
- اختر جانب التعزيز: تعلم استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في تخصصك بدلاً من منافستها في المهام المتكررة.
- قِس مهامك لا مسماك الوظيفي: فكك عملك اليومي، واسأل أي جزء منه يستطيع نموذج لغوي أداءه بضعف السرعة، وطور الأجزاء الأخرى.
- للشركات: لا تلغِ وظائف المبتدئين بالكامل، بل أعد تصميمها حول الإشراف على مخرجات الذكاء الاصطناعي، وإلا فستدفع ثمن نقص الخبرة لاحقاً.
المصادر
- الجزيرة نت، “الذكاء الاصطناعي يقلص فرص توظيف حديثي التخرج بألمانيا” (9 نوفمبر 2026)
- ZDFheute، “KI: Kollege oder Konkurrent für Junge?” (9 نوفمبر 2026)
- Frankfurter Allgemeine Zeitung، “Die KI macht Anfängern den Berufseinstieg schwer” (9 نوفمبر 2026)
- معهد إيفو، بيان صحفي “Frühindikator zeigt starke Wirkung von KI auf Berufschancen von Einsteigern” (9 نوفمبر 2026)
