مفارقة تسريح موظفي الذكاء الاصطناعي الكبرى: لماذا تستمر الشركات في إعادة التوظيف رغم مطالبات الذكاء الاصطناعي

دخل العالم المؤسسي مرحلة غريبة حيث يُستخدم الذكاء الاصطناعي كتبرير للتسريحات الجماعية واعتراف غير معلن بفشلها. عندما أعلنت شركة Block في فبراير 2025 عن نيتها تسريح أكثر من 4000 موظف—مقارنةً بقوة عملها التي كانت تبلغ 10,000 وتقل عن 6,000—قال مؤسسها جاك دورسي إن ذلك ضروري لأن “أدوات الذكاء الاصطناعي غيرت كل شيء”. ومع ذلك، خلال أسابيع، بدأ نفس هؤلاء الموظفين يتلقون مكالمات يُطلب منهم العودة. لم يكن ذلك خطأ في العنوان؛ بل كان صدعًا في المنطق.

التحول السريع: كيف أصبحت تسريحات الذكاء الاصطناعي استدعاءات للموظفين

لم يكن الاستدعاء خفيًا. وفقًا لـ Business Insider، تم إعادة توظيف موظفين من أقسام الهندسة والتوظيف والتصميم عبر قنوات مختلفة. بعضهم تلقى رسائل تشرح أن فصلهم كان بسبب “خطأ إداري”. آخرون كان لديهم مدراء دافعوا شخصيًا عن عودتهم. بعضهم تلقى مكالمات بعد أسبوع من استلامه إشعار الفصل، دون تفسير—فقط دعوة للعودة. النمط كان واضحًا: الشركة أخطأت في الحساب.

ما تكشفه تجربة Block هو أن قرار فصل الموظفين بناءً على قدرات الذكاء الاصطناعي لم يكن مبنيًا على الواقع. بعض الوظائف وسير العمل ببساطة لا يمكن أتمتتها بأمر واحد. نقل المعرفة، الذاكرة المؤسسية، والخبرات المحددة لا تتلاشى لأن تقنية جديدة ظهرت. عودة هؤلاء الموظفين تشير إلى شيء غير مريح: كانت شركة Block بحاجة إليهم لأنها لم تملأ الفجوة كما وعدت.

الاقتصاد المختفي: لماذا الذكاء الاصطناعي ليس بديلًا رخيصًا للعمالة

المشكلة الأساسية التي تعاني منها الشركات ليست أن الذكاء الاصطناعي لا يستطيع أداء العمل—بل أن تشغيله على نطاق واسع مكلف جدًا. شهر واحد من الاستخدام المكثف للذكاء الاصطناعي يمكن أن يكلف أكثر من سنة من العمل البشري المتوسط. على سبيل المثال، Claude Opus 4.6 يكلف 5 دولارات لكل مليون رمز إدخال و25 دولارًا لكل مليون رمز إخراج. البدائل المحلية أرخص لكنها لا تزال مكلفة: Qwen 3.5 Plus يكلف 0.8 يوان لكل مليون رمز إدخال و4.8 يوان لكل مليون رمز إخراج. للمقارنة، استهلكت تجربة أحد المستخدمين مع OpenClaw حوالي 6000 دولار في تكاليف الرموز خلال شهر واحد. يمكن لهذا المبلغ أن يوظف محترفًا كفؤًا لعدة أشهر في معظم المناطق خارج المدن الغربية الكبرى.

وتصبح الحسابات أكثر سوءًا عند النظر إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي المؤسساتية المتكاملة. استبدال قسم خدمة العملاء لا يعني ببساطة نشر ChatGPT واعتباره مكتملًا. يتطلب بناء أنظمة تتعامل مع تذاكر معقدة، وتصل إلى قواعد معرفية متعددة، وتحافظ على السياق عبر المحادثات، وتعمل بدون توقف. تلك البنية التحتية تكلف أكثر بكثير من راتب شهري قدره 3000 دولار لموظف خدمة عملاء متعلم.

اكتشفت شركة Klarna هذا الواقع في 2024 عندما أعلنت أن الذكاء الاصطناعي سيتولى عبء عمل 700 موظف خدمة عملاء بعد أن قامت بتسريح أكثر من 1000 شخص. بحلول مايو 2025، بدأت الشركة في إعادة توظيف موظفي خدمة العملاء، مع اعتراف القيادة بأنها “سارت بسرعة كبيرة”. تعلمت الشركة ما تتعلمه شركة Block: الفجوة بين قدرات الذكاء الاصطناعي في المواد التسويقية وقدراته في الأنظمة الإنتاجية لا تزال واسعة.

العبء المقنع كتحرير: مفارقة جيفنز في مكان العمل

هناك مبدأ اقتصادي يُعرف بمفارقة جيفنز يوضح لماذا لا تؤدي تحسينات الكفاءة دائمًا إلى تقليل استهلاك الموارد. غالبًا، تؤدي التكاليف المنخفضة والقدرة المتزايدة إلى زيادة الاستخدام الإجمالي. عند تطبيق ذلك على مكان العمل، تتضح الصورة بشكل أكثر قتامة.

عندما تدمج الشركات الذكاء الاصطناعي ويزداد إنتاجية الموظفين نظريًا، لا تمنح الموظفين وقتًا فراغيًا أكثر. بل تطلب منهم إنتاجًا أكثر. الموظفون الذين يبقون بعد التسريح لا يشعرون بالتحرر—بل يشعرون بالتصعيد. يعملون مع الذكاء الاصطناعي كأداة لزيادة العمل، وليس لتقليل ساعات العمل. هذا هو الكفاءة التي تُعاد تسميتها بالاستغلال.

تكشف نسخة مكان العمل من مفارقة جيفنز أن الذكاء الاصطناعي لا يقلل أعباء العمل؛ بل يحولها. تتوسع المهام لملء السعة التي تخلقها الأدوات الجديدة. الموظفون لا يُحررون؛ بل يُتوقع منهم أن ينتجوا أكثر، بسرعة أكبر، بنفس التعويض. وعد الذكاء الاصطناعي بتحرير العمل البشري اتضح أنه مجرد خيال تسويقي.

لماذا لا يمكن أتمتة الهيكل التنظيمي

الشركات ليست مجرد تجمع لمهام. في جوهرها، هي أنظمة بشرية ذات هياكل رسمية وشبكات غير مرئية. هذه الشبكات غير المرئية—العلاقات غير الرسمية، هياكل الثقة، البروتوكولات غير المكتوبة—مستحيلة على الذكاء الاصطناعي أن يكررها أو يستبدلها.

عندما تقوم شركة بتسريح الموظفين لأنها تقول إن “الذكاء الاصطناعي يغير كل شيء”، فهي لا تقتصر على تقليل الأعداد فقط. بل تضر بنسيج التنظيم. يفقد الموظفون المتبقون زملاءهم، ويخسرون من كانوا بمثابة حواجز، ويخسرون زملاء استوعبوا تعقيدات العلاقات الشخصية. والأهم من ذلك، يفقدون كبش الفداء—أشخاص يمكن أن يتحملوا المسؤولية، ويُلقى عليهم اللوم، ويُوزع عليهم الاحتكاك التنظيمي.

الموظفون الباقون لا يعملون فقط بجهد أكبر؛ بل يتحملون القلق، والمخاطر، والمسؤولية التي كانت سابقًا موزعة على عدة أشخاص. لا يمكن لأي قدر من الذكاء الاصطناعي أن يفهم أو يعيد بناء هذه الهياكل غير الرسمية والاعتمادات. لهذا كانت إعادة التوظيف ضرورية: كانت المنظمة قد جُرحت بطرق لا يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يداويها.

نمط عبر الصناعة: من ماسك إلى الحاضر

هذا ليس خاصًا بـ Block أو Klarna فقط. عندما استحوذ إيلون ماسك على تويتر في أكتوبر 2022، أزال حوالي نصف القوة العاملة (أكثر من 3000 موظف) في أوائل نوفمبر. وخلال أسابيع، بدأ يعيد توظيف العشرات من هؤلاء—موظفين كانت استقالتهم سريعة، أو خبراتهم لا تُعوض، أو لم يكن بالإمكان ترك وظائفهم شاغرة.

كل موجة إعادة توظيف تُصوَّر كاستثناء، خطأ، تصحيح. لكن في الواقع، هو نمط. تعلن الشركات عن إعادة هيكلة كبرى مبررة بالتحول إلى الذكاء الاصطناعي، وتكتشف أن التحول غير كامل أو مستحيل، وتعيد الناس بهدوء.

ما قاله جينسون هوانغ عن التسريحات

خلال مؤتمر NVIDIA GTC 2026، وجه الرئيس التنفيذي جينسون هوانغ انتقادًا علنيًا لهذا الاتجاه. انتقد القادة الذين يبررون التسريحات عبر مكاسب الكفاءة من الذكاء الاصطناعي، قائلًا إن مثل هذه القرارات تظهر فقر الخيال. “القياديون الذين يعتمدون على التسريح لمواجهة الذكاء الاصطناعي”، قال هوانغ، “لا يستطيعون التفكير في حلول أفضل. ليس لديهم أفكار جديدة. حتى مع أقوى الأدوات، لن يستخدموها للتوسع.” حجته كانت أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يُمكّن النمو وتطوير الأعمال الجديدة، وليس تقليل التكاليف عبر تقليص الأعداد.

انتقاده كان مباشرًا: إذا كانت الشركات تفهم قدرات الذكاء الاصطناعي حقًا، لكانت توظف بشكل أكثر حماسًا، لا أن تسرح الموظفين. التسريحات ليست نتيجة تحول مدفوع بالذكاء الاصطناعي، بل فشل إداري مموه بتبريرات تكنولوجية.

الحقيقة المزعجة: التسريحات كخفض تكاليف، وليس تطورًا في الذكاء الاصطناعي

عند إزالة الخطاب، يتضح النمط. أصبح الذكاء الاصطناعي هو العذر العالمي لما هو في الأساس عملية تقليل تكاليف. الشركات التي تواجه نموًا راكدًا، وأرباحًا متراجعة، ونضوب نماذج أعمالها، يمكنها الآن أن تلوم قوى تكنولوجية خارجية بدلًا من فشل استراتيجي داخلي.

تتبع السردية مسارًا متوقعًا: يعلن أن الذكاء الاصطناعي جعل بعض الأدوار قديمة، ويُعلن عن التسريحات كحتمية، ويُخفض الميزانيات والأعداد، ويُحمَّل الموظفون المتبقون عبء العمل، وإذا حدث كارثة—وإذا خرجت المعرفة المؤسسية الحيوية—يتم إعادة توظيف جزء من هؤلاء المسرحين بهدوء. وتُفسَّر عمليات إعادة التوظيف على أنها تصحيحات أو استثناءات، وليس اعترافًا بأن القرار الأول كان غير سليم جوهريًا.

هذا النهج شائع بشكل خاص في وادي السيليكون، حيث أصبحت التسريحات أداة إدارة بقدر ما هي ضرورة استراتيجية. عندما لا تستطيع الشركات الحفاظ على سردية النمو من خلال الابتكار المنتج، فإنها تستمر من خلال خفض التكاليف. الذكاء الاصطناعي هو المبرر؛ والتسريحات هي النتيجة الفورية.

المستقبل بدون علاجات سحرية

سيغير الذكاء الاصطناعي في النهاية العديد من جوانب العمل والأعمال. لكن لا توجد تقنية قوية بما يكفي لتعويض الركود الاستراتيجي، أو نماذج الأعمال القديمة، أو الإدارة السلبية. لا يمكن للذكاء الاصطناعي حل المشكلات الناتجة عن سوء التخطيط، أو سوء تقدير السوق، أو عدم كفاءة التنظيم.

دورة التسريحات المبررة بالذكاء الاصطناعي تليها إعادة التوظيف الهادئ تكشف شيئًا أقل مجدًا من التحول التكنولوجي. تظهر أن بعض الأشخاص قد تضرروا قبل أن يكتمل عصر الذكاء الاصطناعي، وأنهم تم التخلص منهم بناءً على وعود قدمتها الشركات للمساهمين والمجالس، ووعود لم تستطع الواقع الشركاتي الوفاء بها.

بالنسبة لمن تم تسريحهم ثم أعيد توظيفهم، التجربة ليست انتصارًا—بل ندبة. لقد عوملوا كمواد قابلة للتخلص منها بناءً على تخمينات الشركات. وللذين يراقبون من مكاتبهم المتبقية، والذين يغرقون بالفعل في عبء العمل المتزايد لمطالب إنتاجية عصر الذكاء الاصطناعي، الرسالة واضحة: وظيفتك آمنة فقط حتى يقرر تقرير الأرباح التالي أنها قابلة للتخلي عنها.