الذكاء الاصطناعي والتشغيل الآلي يخلق عملاً أكثر تقنيًا وليس أقل

تحتاج الأطروحة الرأسمالية إلى تحديث

راهن رأس المال المغامر بشكل ساحق على إزاحة العمالة كالسرد لنمو الذكاء الاصطناعي. شركات الذكاء الاصطناعي استحوذت على 61% من جميع استثمارات رأس المال المغامر العالمي في 2025، وجذبت 258.7 مليار دولار من إجمالي سوق قدره 427.1 مليار دولار، وفقًا لتحليل الـ OECD الذي نُشر في فبراير 2026. وقد ارتفعت تلك الحصة إلى حوالي 80% من رأس المال المغامر العالمي في الربع الأول 2026، مدفوعة بجولات الميجا من OpenAI (122 مليار دولار)، Anthropic (30 مليار دولار)، وxAI (20 مليار دولار). النموذج الضمني: الذكاء الاصطناعي يحل محل عدد الموظفين، وتزداد الهوامش، وتبرر مضاعفات الأرباح. لكن بيانات شيبر ذات الصلة من منظمة قامت بعملية أتمتة أكثر من معظمها تشير إلى أن الديناميكيات الفعلية أكثر تعقيدًا، وأن مجموعة الفرص الناتجة تختلف عما تشير إليه أطروحة الإزاحة.

وثق اقتصاديون من Anthropic الفجوة بين الأثر النظري والعملي للذكاء الاصطناعي في سوق العمل في ورقة مارس 2026 التي شارك في تأليفها رئيس قسم الاقتصاد بيتر مكراي. وقد وجدوا أنه بينما يمكن للذكاء الاصطناعي نظريًا تغطية الغالبية العظمى من المهام في علم الحاسوب، الإدارة المالية، والعمل القانوني، فإن استخدام Claude الملحوظ عبر المؤسسات هو جزء صغير من ذلك السقف النظري. الفجوة بين القدرة والنشر ليست تأخير اعتماد مؤقت. إنها تعكس حاجة هيكلية لأن يقوم شخص ذو خبرة ذات صلة بتحديد المشكلة قبل أن يتمكن النموذج من العمل عليها.

مشكلة الإطار لا تلتقطها المؤشرات المرجعية

يضع شيبر حجته حول ما يسميه مشكلة الإطار. تقيس المؤشرات المرجعية مدى جودة أداء نموذج داخل تعريف المشكلة الذي قدمه إنسان بالفعل. على مؤشر GDPval الخاص بـ OpenAI، الذي يختبر أداء الذكاء الاصطناعي فيما يتعلق بالمهام ذات المستوى الخبير عبر المهن بما في ذلك موظفي الامتثال، المحامين، ومطوري البرمجيات، تجاوز Claude Opus 4.1 الخبراء البشريين 49% من الوقت. الرقم الرئيسي أدى إلى جولة من التغطية المتعلقة بالإزاحة. ما تم حجبه: كانت التحفيزات المرجعية لتلك المهام تأتي محملة مسبقًا بفواصل ثقة دقيقة، ومعايير محددة، وكيانات محددة يجب تضمينها، ومواصفات تنسيق الإخراج. تم ترميز كمية ضخمة من الحكم الخبير بالفعل في الإطار قبل أن يعمل النموذج على أي وحدة واحدة.

يؤكد معيار شبر الداخلي للفنيين السنوي نفس النقطة من الاتجاه الآخر. حصل وكيل الترميز الممنوح تعليمات واضحة لأداء “إعادة كتابة هيكلية نظيفة من المبادئ الأساسية” لقاعدة بيانات مكسورة على 62/100 في أفضل أداء له على GPT-5.5، وهو ما يقرب من 30 نقطة أعلى من المنافسين. إذا تم تغيير التحفيز إلى “حل جميع الأخطاء التي تستمر في الظهور”، ينهار السكور نحو الصفر. أداء النموذج لا ينفصل عن جودة الإطار الذي بناه إنسان حول المهمة.

هذه ليست عطلًا ستحلها النموذج التالي. إنها خاصية كيفية بناء نماذج اللغة. تتدرب النماذج على النتائج المسجلة للعمل المنجز. ليس لديها وصول إلى الحكم في الزمن الحاضر المطلوب لتحديد أي مشكلة يجب تحديدها، ولماذا الآن، وفي أي نطاق، وضد أي قيود. يجب أن يأتي ذلك الحكم من مكان ما. تحت العمارة الحالية والقريبة من المدى، يأتي ذلك من البشر.

دورة الوفرة وما تمويليها

الآلية الثانية لشبير هي اقتصادية؛ عندما تصبح مهارة نادرة رخيصة، يتوسع الطلب على تلك المهارة. يصدر موظفو العمليات في إيفري الآن طلبات سحب لم يكونوا ليتهدفوا لها من قبل: يقوم المسوقون بإنتاج مصغرات فيديو في دقائق، ويقوم المهندسون بإعداد نصوص المنتجات ويتزايد حجم العمل في كل فئة بشكل كبير. ولكن الناتج الافتراضي للنماذج المدربة على نفس النص يميل نحو التشابه، ويصبح التشابه سلعة بسرعة. النتيجة هي زيادة الطلب على البشر الذين يمكنهم تحديد ما يميز الناتج الجيد عن الناتج الكافي في سياق معين.

يظهر النمط في تكلفة الأتمتة نفسها. تتضمن إحدى سير العمل لأتمتة PowerPoint في إيفري 24 مهارة و18 نصًا، وتكلف 62 دولارًا من الرموز لكل عرض. هذه فئة جديدة من البنية التحتية تتطلب صيانة بشرية مستمرة للبقاء مضبوطة. مستودع OpenClaw مفتوح المصدر، الذي أشار إليه شيبر كنقطة مرجعية لحجم نشاط التطوير المدعوم بالذكاء الاصطناعي، تلقى 44,469 طلب سحب اعتبارًا من منتصف مايو 2026، مع اقتراب 4,000 في الأسابيع الثلاثة الأولى من مايو وحده. للتوضيح، تلقت Kubernetes 5,200 طلب سحب في جميع عام 2022. حجم العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي الذي يتم إنتاجه عالميًا ليس له سابقة تاريخية. مراجعة، توجيه، وصيانة ذلك الناتج هو عمل يحتاج إلى الناس.

ماذا يعني هذا للسوق

بالنسبة للمستثمرين، فإن الدلالة العملية هي خريطة سوقية تنحرف بشكل حاد عن كتاب اللعب للإحلال البحت. الشركات التي تبني حول تعزيز الخبراء بدلاً من تقليل عدد الموظفين، التي تبيع إلى سير العمل للمراجعة والمعايرة بدلاً من طبقة تنفيذ المهام، والتي تخدم الاحتياجات البنيوية المتزايدة للتعاون بين الإنسان والوكيل هي في وضع ملائم للطلب المستمر بغض النظر عن كيفية تحرك درجات المؤشرات المرجعية.

لمrah يبدو أن الشارين المؤسسيين الذين تحركوا أسرع في نشر الذكاء الاصطناعي لا يبلغون عن مخططات تنظيمية فارغة. إنهم يبلغون عن فئات جديدة من العمل: مهندسي الذكاء الاصطناعي الذين يحافظون على سير عمل الوكلاء، والممارسين الكبار الذين يراجعون الناتج الناتج عن الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، وخبراء المجالات الذين يترجمون سياق العمل المباشر إلى إطارات المشاكل التي تجعل النماذج مفيدة. هذه ليست القصة التي بررت 300 مليار دولار في رأس المال المغامر في الربع الأول 2026. قد تكون القصة التي تبرر 300 مليار دولار التالية.

السؤال الأصعب، الذي لم يحله شيبر، هو ما إذا كانت طبقة تعزيز الخبراء تولد ما يكفي من الفائض الاقتصادي لتعويض الإزاحة في الوظائف ذات المهارات المنخفضة. حذر الرئيس التنفيذي لشركة Anthropic داريوا أموداي من أن الذكاء الاصطناعي قد يقضي على ما يصل إلى نصف مناصب العمل على مستوى المبتدئين من ذوي الياقات البيضاء. الادعاءان يتسمان بالتوافق: تتوسع الأعمال الخبيرة في الجزء العلوي من التوزيع بينما تنكمش الأعمال على مستوى المبتدئين في الأسفل. أي ديناميكية تهيمن على العقد المقبل هو السؤال المفتوح الأكثر أهمية في اقتصاديات العمل المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، ولا يمكن لأي معيار تم بناؤه حتى الآن الإجابة عنه.