عندما يقال إن الذكاء الاصطناعي قد يؤثر في ملايين العاملين في تايلاند، فمن السهل تصور البرمجيات وهي تستبدل البشر على نطاق واسع. لكن أحدث البيانات تشير إلى انتقال أكثر تعقيداً من ذلك.
طبّق المجلس الوطني للتنمية الاقتصادية والاجتماعية في تايلاند (NESDC) إطاراً لقياس التعرض للذكاء الاصطناعي التوليدي على بيانات القوى العاملة للربع الرابع من 2025. وقدّر أن نحو 8.7 ملايين عامل، أي 21.8% من قوة العمل التايلاندية، يعملون في مهن قد تتأثر بالذكاء الاصطناعي التوليدي.
لكن داخل هذا الرقم فرق مهم. نحو 2.2 مليون عامل، أو 5.4% من قوة العمل، يقعون ضمن مجموعة استبدال المهام. أما المجموعة الأكبر، 6.5 ملايين عامل أو 16.3%، فتقع ضمن مجموعة تعزيز المهام، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي رفع الإنتاجية بينما تظل الوظائف الأساسية معتمدة على قدرات بشرية.
لذلك لا يكون السؤال الأكثر فائدة هو فقط: "كم وظيفة سيأخذها الذكاء الاصطناعي؟" بل أي أجزاء من العمل ستتغير، وإلى أين ستنتقل قيمة العمل البشري عندما تصبح بعض المهام أرخص أو أسرع.
التعرض للذكاء الاصطناعي لا يعني تلقائياً فقدان الوظيفة
الوظيفة عادة مجموعة من الأنشطة. بعضها يمكن أتمتته، وبعضها يمكن تسريعه، بينما يظل بعضها معتمداً بدرجة كبيرة على التواصل والتفاوض والحكم والمسؤولية.
يقسم NESDC الأثر إلى مجموعتين رئيسيتين. Task Replacement يشمل العمل الذي يستطيع فيه الذكاء الاصطناعي أن يحل محل جزء من المهام المنظمة والمتكررة أو كلها. ويُقدّر عدد العاملين في هذه المجموعة بنحو 2.2 مليون، وتشمل أجزاء من العمل المكتبي والمحاسبي والبرمجي.
أما مجموعة Task Augmentation الأكبر، التي تضم نحو 6.5 ملايين عامل، فتشمل المهن التي يستطيع فيها الذكاء الاصطناعي تنفيذ بعض الخطوات أو معالجة المعلومات بكفاءة أكبر، بينما تظل المسؤوليات المهمة بحاجة إلى البشر.
وتشير الأدلة الإقليمية إلى الاتجاه نفسه. قدّرت International Labour Organization أن 22.9% من وظائف ASEAN في 2025 كانت في مهن يتجاوز تعرضها للذكاء الاصطناعي التوليدي المستوى الأدنى، في حين لم تتجاوز فئة التعرض الأعلى 3.3%. وحتى يوليو 2026، قالت ILO إن الأدلة على اضطراب واسع في سوق العمل بسبب الذكاء الاصطناعي التوليدي ما زالت محدودة.
هذا لا يلغي المخاطر. لكنه يعني أن عبارة "العمل يتغير" لا تساوي عبارة "الوظائف تختفي".
غالباً ما يصل الذكاء الاصطناعي إلى المهمة قبل أن يصل إلى الوظيفة كلها
موظف المالية قد يجمع البيانات، ويبني الجداول، ويفحص الحالات غير العادية، ويشرح النتائج للإدارة، ويتحمل مسؤولية التوصية. وموظف التسويق قد يدرس العملاء، ويعد المحتوى، ويقيّم الحملات، ويتواصل مع العملاء، ويقرر أين يخصص الميزانية.
قد يصبح الذكاء الاصطناعي أسرع كثيراً في بعض هذه الأنشطة من دون أن يلغي قيمة بقية الوظيفة. وإذا استطاع إعداد المسودة الأولى خلال دقائق، فقد تنخفض قيمة إنتاج المسودة نفسها. لكن قد ترتفع قيمة معرفة أي البيانات يمكن الوثوق بها، وما الذي يبدو غير صحيح، وما إذا كان الاستنتاج ينطوي على مخاطرة كبيرة، وما القرار الذي يجب أن يأتي بعد ذلك.
ولهذا يمكن أن يكون الاعتماد على مستوى تعرض المهنة وحده مضللاً. فالمهنة شديدة التعرض قد تضم مهاماً معرضة للأتمتة، ومهاماً أخرى يرفع فيها الذكاء الاصطناعي الإنتاجية، أي كمية النتائج المفيدة التي يمكن إنتاجها بالموارد نفسها.
عندما تصبح المهمة أرخص، لا يكون أمام الشركة خيار واحد فقط
لنفترض أن برنامجاً حوّل ساعة من العمل إلى خمس عشرة دقيقة. انخفضت تكلفة المهمة، لكن الخطوة التالية للشركة ليست محددة مسبقاً.
يمكن للشركة تقليص عدد العاملين. ويمكنها أيضاً الاحتفاظ بالفريق نفسه وإنتاج المزيد، وخدمة عدد أكبر من العملاء، واختبار المنتجات بسرعة أكبر، أو نقل العاملين إلى أعمال تحتاج إلى حكم أكبر. فإذا ارتفع الإنتاج لكل عامل واستطاع السوق استيعاب الإنتاج الإضافي، فقد يدعم الذكاء الاصطناعي التوسع بدلاً من تقليص الوظائف فوراً.
والعكس ممكن أيضاً. إذا لم ينمُ الطلب ولم يبقَ كثير من العمل ذي القيمة بعد الأتمتة، يصبح الحافز لتقليل الوظائف أقوى. لذلك تعتمد نتيجة التوظيف على التكنولوجيا ونموذج الأعمال والطلب وقدرة العاملين على الانتقال إلى مهام ما زال الذكاء الاصطناعي أضعف فيها.
لا توجد معادلة بسيطة تقول إن تحسن الإنتاجية 20% يجب أن يؤدي إلى انخفاض التوظيف 20%.
العمل الذي ترتفع قيمته قد يكون العمل الذي يحتاج إلى حكم
كلما أصبحت الأدوات أفضل في تنفيذ الأعمال المنظمة، قد تنتقل الندرة من القدرة على إنتاج النصوص أو الحسابات بسرعة إلى فهم السياق، وطرح السؤال الصحيح، وتحمل مسؤولية النتيجة.
تشير OECD إلى أن تبني الذكاء الاصطناعي يرفع مستوى المهارات المطلوبة في كثير من أماكن العمل. أكثر من نصف أصحاب العمل الذين شملهم المسح في التصنيع والتمويل قالوا إن حاجتهم إلى العاملين ذوي التعليم العالي زادت بعد تبني الذكاء الاصطناعي. وفي الوقت نفسه، تقدر OECD أن أقل من 1% من العاملين سيحتاجون إلى مهارات متقدمة خاصة بالذكاء الاصطناعي مثل تطوير النماذج أو برمجة أنظمة الذكاء الاصطناعي.
بالنسبة إلى معظم العاملين، مجموعة المهارات المطلوبة أوسع: استخدام البيانات وتحليلها وتفسيرها، وحل المشكلات، والإبداع، والإدارة، وغيرها من المهارات البشرية.
إذا جعل الذكاء الاصطناعي "الإجابة الأولى" أرخص، فقد يصنع العامل قيمة أكبر من خلال صياغة المشكلة بشكل صحيح، والتحقق من الإجابة، وربطها بسياق الأعمال، واتخاذ القرار عندما تكون المعلومات ناقصة.
الخطر الأقرب قد يكون الدرجة الأولى في السلم المهني
لا يشترط أن يظهر تغير سوق العمل في صورة موجة كبيرة من التسريح. فقد يظهر أيضاً في انخفاض الفرص المتاحة للداخلين الجدد إلى سوق العمل.
وظائف المبتدئين شملت تقليدياً جمع المعلومات، وإعداد المسودات، ومراجعة الملفات، وإجراء التحليل الأساسي، وحل المشكلات المنظمة. وهذه الأنشطة هي أيضاً المساحة التي يكتسب فيها الشباب الخبرة قبل الانتقال إلى أدوار تحتاج إلى حكم أكبر.
تصلح بيانات Stanford Digital Economy Lab في الولايات المتحدة كإشارة تحذير، لكنها ليست دليلاً على أن النمط نفسه موجود بالفعل في تايلاند. حتى يونيو 2026، كان توظيف العاملين بين 22 – 25 عاماً في المهن شديدة التعرض للذكاء الاصطناعي أقل بنحو 19% من المستوى الذي كان سيصل إليه لو نما بالوتيرة نفسها لتوظيف أقرانهم في المهن الأقل تعرضاً. وظهر التعديل أساساً في ضعف التوظيف الجديد لا في ارتفاع حالات الخروج من العمل.
وتؤكد Stanford أن هذه أنماط وصفية وليست تقديراً سببياً لأثر الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك يبقى سؤال مهم: إذا تولى الذكاء الاصطناعي مزيداً من مهام المبتدئين، فمن أين سيحصل الشباب على الخبرة اللازمة للأدوار الأعلى؟
ليس على الجميع أن يصبحوا مهندسي ذكاء اصطناعي
لا ينبغي أن تبدأ الاستجابة للذكاء الاصطناعي من افتراض أن كل عامل يحتاج إلى تعلم machine learning أو تطوير النماذج.
في كثير من المهن، قد تأتي الميزة من فهم التخصص نفسه بصورة أعمق، واستخدام الذكاء الاصطناعي لتقليل الوقت في العمل المتكرر، وتقوية الأجزاء التي تعتمد على المعرفة المتخصصة والتحقق والحكم. يستطيع المحاسب استخدام الذكاء الاصطناعي لتنظيم المعلومات، لكنه يظل بحاجة إلى التحقق من النتيجة وتفسير معناها. ويمكن لمسوق أن يستخدمه لتوليد خيارات، لكنه ما زال يحتاج إلى فهم العميل والميزانية والعلامة التجارية والهدف التجاري.
وبالنسبة إلى الشركات، شراء أداة ذكاء اصطناعي لا يصنع إنتاجية تلقائياً. البيانات الضعيفة، والعمليات السيئة التصميم، والتحقق غير الكافي قد تجعل العمل أسرع، لكنها قد تجعل الأخطاء تنتشر بسرعة أكبر أيضاً.
تكمن الفرصة الاقتصادية في إعادة تصميم العمل بحيث يتولى البشر والذكاء الاصطناعي الأجزاء التي يتميز كل منهما فيها، وتحويل مكاسب الإنتاجية إلى منتجات أو خدمات ذات قيمة أعلى.
ما الذي يجب مراقبته بعد ذلك
الإشارة الأولى هي توظيف المبتدئين في تايلاند، خصوصاً في الدعم المكتبي والتمويل والمحاسبة والتسويق والتكنولوجيا والتحليل الأساسي. إذا ضعفت وظائف المبتدئين أسرع من التوظيف العام، فقد تكون الشركات تعيد تصميم السلم المهني.
الإشارة الثانية هي المهارات المطلوبة في إعلانات الوظائف. المهم ليس مجرد ظهور كلمة AI، بل ما إذا كان الطلب ينتقل إلى التحليل والتحقق والتواصل وإدارة المشاريع والمعرفة المتخصصة بالصناعة.
الإشارة الثالثة هي الأجور والتوظيف في الأعمال التي يكملها الذكاء الاصطناعي مقارنة بالأعمال التي يسهل أتمتة مهامها. اتساع الفجوة سيكشف أثر الذكاء الاصطناعي على سوق العمل بصورة أكثر مباشرة من عدد الأدوات التي تشتريها الشركات.
أما الإشارة الأخيرة فهي استثمار الشركات في upskilling وreskilling، بما في ذلك قدرة الشركات الصغيرة والمتوسطة على تبني الذكاء الاصطناعي بفعالية. فإذا تركزت مكاسب الإنتاجية في الشركات الكبيرة، قد تتسع الفروق في الكفاءة والأجور بين الشركات.
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يخفض قيمة بعض المهام. لكن ذلك لا يعني أن قيمة العمل البشري ستنخفض بالسرعة نفسها. السؤال الأهم بصورة متزايدة هو ما الذي يبقى من الوظيفة بعد أن يتولى الذكاء الاصطناعي طبقة من مهامها، وهل يستطيع العاملون والشركات الانتقال إلى مصدر القيمة الجديد بالسرعة الكافية.
