IBM تُضاعف توظيف المبتدئين ثلاث مرات: الرهان المعاكس ضد استبدال الذكاء الاصطناعي للمبتدئين

الإعلان الذي كسر الإجماع

بينما قضت Silicon Valley العامين الأخيرين في مناقشة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيقضي كلياً على الحاجة للمهندسين المبتدئين، سلكت IBM بهدوء الاتجاه المعاكس. في فبراير 2026، خلال قمة Leading with AI التابعة لـ Charter، أعلنت مديرة الموارد البشرية Nickle LaMoreaux أن IBM ستُضاعف توظيف المبتدئين في الولايات المتحدة ثلاث مرات، وهو قرار أحدث موجة صادمة عبر قطاع قَبِل إلى حد كبير بإجماع “الذكاء الاصطناعي يستبدل المبتدئين أولاً” كحكمة مسلّم بها.

الحجم ملموس. رغم أن IBM لم تكشف عن أرقام توظيف دقيقة، أكدت الشركة أن الزيادة ستُطبق على نطاق واسع، تشمل مطوري البرمجيات وعلوم البيانات والاستشارات والمبيعات التقنية وأقساماً عديدة أخرى بدلاً من التركيز على مجال واحد. تعريف IBM لـ “المبتدئ” واسع عمداً: يشمل الخريجين الجدد والعائدين إلى سوق العمل والمتحولين مهنياً، مما يعكس فلسفة الشركة القائمة على المهارات أولاً.

قدمت LaMoreaux القرار صراحةً كرهان معاكس للتيار. وحاججت بأن اندفاع القطاع بعيداً عن توظيف المبتدئين يخلق قنبلة ديموغرافية موقوتة. فبينما قد يوفر تقليص التوظيف في بداية المسيرة المهنية المال مبدئياً، حذرت من أنه يخاطر بخلق ندرة طويلة المدى في المديرين من المستوى المتوسط والعمال ذوي الخبرة، مما يضطر الشركات للبحث خارجياً في سعي أكثر تكلفة نحو الاحترافية والخبرة. أشارت إلى التاريخ: الشركات التي أفرغت برامجها التدريبية في العقد الأول من الألفية أمضت العقد الثاني في حرب يائسة ومكلفة على المواهب المتوسطة المستوى.

التوقيت مقصود. مع قيام المنافسين بتقليص المناصب المبتدئة وإعادة توجيه الميزانيات نحو متخصصي الذكاء الاصطناعي الكبار، انخفضت فعلياً تكلفة توظيف المواهب في بداية المسيرة. لا تزال الجامعات تُخرّج عدداً أكبر من حاملي شهادات علوم الحاسوب أكثر من أي وقت مضى، لكن عدداً أقل من الشركات مستعد لاستيعابهم. ترى IBM فرصة مراجحة: اكتساب المواهب بتكلفة منخفضة الآن، والاستثمار في التدريب، وجني العوائد عندما يُصحح السوق مساره.

لماذا تحول القطاع ضد المبتدئين

لفهم مدى معاكسة خطوة IBM للتيار، يجب استيعاب عمق المشاعر المعادية للمبتدئين التي سادت قطاع التكنولوجيا. البيانات صارخة: انهار توظيف المطورين المبتدئين بنسبة 67% وفقاً لتحليلات صناعية متعددة، بينما تراجعت إعلانات الوظائف للمبتدئين في التكنولوجيا بنحو 60% بين عامي 2022 و2024، مع استمرار التراجع في 2025 و2026. خفضت أكبر 15 شركة تكنولوجية توظيف المبتدئين بنسبة 25% بين 2023 و2024 وحدهما.

الحجة، التي روّجها أصحاب رأس المال المخاطر البارزون وعززتها دراسات الحالة المبكرة من الشركات الناشئة الأصلية في الذكاء الاصطناعي، تسير على النحو التالي: وكلاء البرمجة مثل GitHub Copilot وCursor وClaude Code يمكنها الآن التعامل مع نوع العمل النمطي الذي كان يشغل تقليدياً 60 إلى 70% من أول سنتين للمهندس المبتدئ. لماذا توظف مبتدئاً بـ 90,000 دولار بينما أداة ذكاء اصطناعي بـ 200 دولار شهرياً يمكنها إنتاج ناتج مماثل؟

العواقب على الخريجين وخيمة. يواجه خريجو علوم الحاسوب حالياً بطالة بنسبة 6.1%، أي ضعف المعدل العام تقريباً، والأمر اللافت أنها أعلى من معدلات بطالة خريجي تاريخ الفن (3%) والأدب الإنجليزي (4.9%) والفنون المسرحية (2.7%). انخفضت إعلانات وظائف تطوير البرمجيات على Indeed بنسبة 71% بين فبراير 2022 وأغسطس 2025. تراجعت نسبة خريجي برامج الهندسة المرموقة العاملين كمهندسين في شركات التكنولوجيا الكبرى من 25% في 2022 إلى 11 إلى 12% فقط مؤخراً، بانخفاض يتجاوز 50% في عامين.

والأكثر مفارقة ربما أن الشركات تُعلن عن وظائف مبتدئة لكنها تملؤها بمرشحين مؤهلين أكثر من اللازم. انخفض التوظيف الفعلي للمبتدئين بنسبة 73% بينما ارتفعت إعلانات الوظائف المصنفة “مبتدئ” بنسبة 47%، مما يعني أن مهندسين متوسطي المستوى مُسرّحين يتنافسون على مناصب مخصصة نظرياً للخريجين الجدد. تعكس أوروبا هذا التوجه بانخفاض 35% في المناصب التقنية المبتدئة عبر اقتصادات الاتحاد الأوروبي الكبرى، وفي الهند أوقفت عدة شركات كبرى للتعهيد التوظيف الجامعي تماماً.

لكن هذا المنطق كان يحمل عيباً قاتلاً أدركته IBM مبكراً. افترض أن دور المهندس المبتدئ يقتصر على إنتاج الشيفرة البرمجية، أي سلعة يمكن للذكاء الاصطناعي تكرارها. في الواقع، تخدم المناصب المبتدئة وظائف متعددة في منظمة هندسية: فهي خط أنابيب القادة التقنيين المستقبليين، والعيون الجديدة التي تتحدى الافتراضات المتكلسة، والآلية التي يُنقل من خلالها المعرفة المؤسسية ويُختبر صلابتها.

أكدت عدة حوادث بارزة أواخر 2025 هذه المشكلة. وجدت الشركات التي ألغت مجموعات المبتدئين نفسها أمام مشكلة “الجيل المفقود” في غضون 18 شهراً فقط. أصبح المهندسون الكبار، المحررون من مسؤوليات الإرشاد، أكثر إنتاجية فردياً لكنهم يعملون الآن في مؤسسات متزايدة العزلة والهشاشة. عندما يرحل الكبار (وهذا حتمي)، لم يكن هناك بديل جاهز.

كيف تُعيد IBM تصميم مناصب المبتدئين

رهان IBM ليس مجرد توظيف مبتدئين بالطريقة القديمة وأمل الأفضل. الشركة تُعيد تصميم مناصب المبتدئين جذرياً لتتناسب مع بيئة عمل معززة بالذكاء الاصطناعي. هذا ربما الجزء الأكثر إثارة في الإعلان، والجزء الذي يجب على الشركات الأخرى متابعته عن كثب.

التحول ملموس. كما شرحت LaMoreaux، في الماضي كان المطور المبتدئ يقضي نحو 34 ساعة أسبوعياً في البرمجة. الآن، مع تولي الذكاء الاصطناعي مهام البرمجة الروتينية، يُعاد صياغة هذه الأدوار. الموظفون الجدد يعملون حالياً على التسويق، ويتفاعلون مباشرة مع العملاء، ويبنون منتجات جديدة بالكامل بدلاً من مجرد صيانة المنتجات القديمة.

في سير العمل المُعاد تصميمه، قد يخصص المهندس المبتدئ 30% من وقته للبرمجة المباشرة (انخفاضاً من 60 إلى 70% تاريخياً)، و25% للعمل مع العملاء مثل جمع المتطلبات وبحث المستخدمين، و25% للتعلم والإرشاد في هندسة الأنظمة، و20% للإنتاجية المعززة بالذكاء الاصطناعي — تعلم توجيه وكلاء البرمجة بفعالية والتحقق من مخرجاتها.

هذا انحراف جذري عن تجربة المطور المبتدئ التقليدية، حيث كانت السنة الأولى تدريباً مطولاً على إنتاج الشيفرة البرمجية. تراهن IBM على أن إنتاج الشيفرة لم يعد عنق الزجاجة. عنق الزجاجة هو ترجمة الاحتياجات البشرية الغامضة إلى مواصفات تقنية، وفهم كيفية تكامل المكونات على نطاق واسع، واتخاذ قرارات حكمية تتطلب معرفة سياقية لا يمتلكها أي ذكاء اصطناعي حالياً.

وصفت LaMoreaux ذلك بالتوظيف للدور الذي سينمو إليه الشخص، وليس للمهام التي سيؤديها في اليوم الأول. يُختار الموظفون المبتدئون ليس فقط لكفاءتهم التقنية ولكن أيضاً لمهاراتهم في التواصل وفضولهم وما تسميه IBM داخلياً “التعاطف النظامي” (Systems Empathy) — القدرة على فهم كيف تؤثر الخيارات التكنولوجية على مختلف أصحاب المصلحة. المتقدمون الذين يُظهرون مبادرة وارتياحاً مع الذكاء الاصطناعي كأداة أساسية هم من يبرزون.

يعكس برنامج التدريب هذه الفلسفة. يمر الموظفون الجدد ببرنامج إدماج مهيكل يجمع بين التدريب التقني التقليدي ومرافقة العملاء وورش عمل البنية المعمارية وشهادة إتقان أدوات الذكاء الاصطناعي. يُخصص لكل مبتدئ مرشد أول مع وقت محدد للإرشاد، نحو 4 إلى 6 ساعات أسبوعياً، يُتابع ويُكافأ في تقييمات الأداء. يبني هذا على البنية التحتية الحالية لـ IBM في برامج New Collar والتدريب المهني، حيث يصبح أكثر من 90% من خريجي برنامج التدريب المهني موظفين بدوام كامل، وقد التزمت الشركة بمبلغ 250 مليون دولار عالمياً لبرامج التدريب المهني المعتمدة وبرامج التأهيل.

المنطق الاقتصادي: مراجحة المواهب وتأمين خط الأنابيب

تتسم خطوة IBM بمنطق اقتصادي بارد عند نمذجتها على أفق خمس سنوات. أجرى فريق تحليلات القوى العاملة الداخلي في الشركة محاكاة لمقارنة سيناريوهين: النهج القياسي للقطاع بتوظيف المواهب المتوسطة والعليا فقط مع التكملة بالذكاء الاصطناعي، مقابل نهج IBM بالحفاظ على خط أنابيب قوي للمبتدئين.

على المدى القصير (السنة الأولى)، يتفوق النهج القياسي في كفاءة التكلفة. فرق الكبار + الذكاء الاصطناعي تُنتج أكثر لكل دولار. لكن بحلول السنة الثالثة، يبدأ النموذج بالتصدع. استنزاف المهندسين الكبار (الذي يبلغ 15 إلى 20% سنوياً في الأسواق التنافسية) يخلق فجوات لا يمكن سدها إلا بتوظيف خارجي مكلف. ومع تنافس كل المنافسين على نفس المجمع المتقلص من المواهب المتوسطة، تتصاعد تكاليف التعويضات بشكل حلزوني.

نموذج خط الأنابيب لدى IBM يدفع علاوة مبدئية في تكاليف التدريب لكنه يولّد عوائد مركبة. بحلول السنة الثالثة، تسد المواهب المطورة داخلياً الفجوات المتوسطة بجزء من تكلفة التوظيف الخارجي. وبحلول السنة الخامسة، تمتلك المنظمة عمقاً من المحترفين الذين يفهمون التكنولوجيا وسياق الأعمال معاً — أشخاص نشأوا ضمن سير عمل IBM المعززة بالذكاء الاصطناعي ويمكنهم قيادة الجيل التالي.

فرصة مراجحة المواهب حقيقية ومحدودة زمنياً. لا تزال الجامعات تُخرّج حاملي شهادات علوم الحاسوب بمعدلات قياسية: تضاعفت شهادات علوم الحاسوب من 51,696 في 2013-2014 إلى 112,720 في 2022-2023، ويستمر التسجيل في الارتفاع. لكن إذا استمرت الشركات في تجنب توظيف المبتدئين، ستشهد الجامعات انخفاضاً في التسجيل (تشير البيانات المبكرة من بعض البرامج إلى أن هذا بدأ فعلاً)، وسيتقلص خط الأنابيب. IBM تشتري بسعر منخفض قبل أن يدرك السوق أن التصحيح قادم.

هناك أيضاً حجة الاحتفاظ. يُظهر الموظفون في بداية مسيرتهم الذين يتلقون استثماراً حقيقياً في تطويرهم (ليس مجرد تراخيص أدوات ذكاء اصطناعي، بل إرشاد بشري ومسارات وظيفية) مقاييس ولاء أعلى بشكل ملحوظ. تشير بيانات IBM الخاصة إلى أن الموظفين الذين يمرون ببرامج بداية مسيرة مهيكلة يبقون في المتوسط 2.3 سنة أطول من المنتقلين جانبياً في نفس المستوى. ومع منصة SkillsBuild الأوسع من IBM التي تهدف لتأهيل 30 مليون شخص عالمياً هذا العقد، تراهن الشركة على أن ثقافة التعلم نفسها تصبح ميزة في الاحتفاظ والتوظيف.

التداعيات الأوسع على القطاع

إذا نجحت خطوة IBM، فقد تُحفز إعادة تقييم كبيرة عبر قطاع التكنولوجيا. هناك عدة ديناميكيات تستحق المتابعة.

أولاً، هناك تأثير الإشارة التنافسية. IBM أحد أكبر أرباب العمل التكنولوجيين في العالم، مع أكثر من 280,000 موظف (خفضت الشركة نحو 1% من قوتها العاملة في 2025 في مجالات انخفض فيها الطلب التجاري، لكنها تتوسع الآن في الأدوار المعززة بالذكاء الاصطناعي). عندما تقوم شركة بهذا الحجم برهان معاكس على القوى العاملة، فإنها تُجبر المنافسين على التساؤل على الأقل عما إذا كانت استراتيجياتهم صحيحة. تشير التقارير المبكرة إلى أن شركتين تكنولوجيتين كبيرتين أخريين على الأقل تُعيدان تقييم تجميد توظيف المبتدئين لديهما بهدوء.

ثانياً، قد يصبح منصب المبتدئ المُعاد تصميمه من IBM نموذجاً. التحول من “منتج شيفرة” إلى “مفكر نظامي معزز بالذكاء الاصطناعي” ليس خاصاً بـ IBM. أي مؤسسة تنشر أدوات برمجة بالذكاء الاصطناعي تواجه نفس السؤال حول ما يجب أن يفعله المهندسون المبتدئون فعلياً. إجابة IBM، التي تُركز على التفاعل مع العملاء والتعلم المعماري وتنسيق أدوات الذكاء الاصطناعي، هي أحد أول النماذج الملموسة التي ظهرت.

ثالثاً، هناك تداعيات على التعليم. إذا نجح نموذج IBM وانتشر، ستحتاج برامج علوم الحاسوب للتكيف. تركيز المناهج التقليدي على الخوارزميات وهياكل البيانات وإتقان البرمجة الخام (لا يزال العمود الفقري لمعظم شهادات علوم الحاسوب) قد يحتاج للتكملة بمقررات في التفكير النظامي والتواصل مع العملاء وسير عمل التطوير المعزز بالذكاء الاصطناعي. بعض الجامعات تتحرك بالفعل في هذا الاتجاه، لكن تأييد IBM قد يُسرّع التحول. الإلحاح حقيقي: حتى خريجو البرامج المرموقة يعانون، حيث انخفض التوظيف في شركات التكنولوجيا الكبرى بمقدار النصف في عامين.

رابعاً، تتحدى هذه الخطوة السردية المهيمنة بطريقة مهمة للسياسات العامة. تكافح الحكومات حول العالم مع كيفية تنظيم تأثير الذكاء الاصطناعي على التوظيف. الافتراض السائد كان أن الذكاء الاصطناعي سيُزيح العمال الأقل مهارة أولاً، مما يخلق حاجة لبرامج إعادة تأهيل تستهدف التحولات في منتصف المسيرة. يشير رهان IBM إلى خطر مختلف: ليس أن الذكاء الاصطناعي يُلغي المناصب المبتدئة، بل أن قرارات الشركات بالتوقف عن توظيف المبتدئين (باستخدام الذكاء الاصطناعي كمبرر) تخلق أزمة مواهب مصطنعة لا يستطيع الذكاء الاصطناعي نفسه حلها.

ما الذي يجب أن تتعلمه الشركات الأخرى

يقدم قرار IBM عدة دروس للمؤسسات من جميع الأحجام، حتى تلك التي لا تستطيع مجاراة حجم IBM.

الدرس الأهم هو أن استراتيجية القوى العاملة ليست مشكلة تحسين من ربع إلى ربع. الشركات التي ستفوز في حرب مواهب الذكاء الاصطناعي هي تلك التي تفكر في دورات من خمس سنوات، وليس ميزانيات السنة المالية. تقليص توظيف المبتدئين يُنتج وفورات فورية تبدو رائعة في عرض النتائج الفصلية، لكنه يخلق هشاشة هيكلية تتراكم بشكل غير مرئي حتى تصبح أزمة.

الدرس الثاني هو أن التعزيز بالذكاء الاصطناعي يُغير تركيبة الأدوار، وليس الحاجة للأشخاص. IBM لا تتجاهل الذكاء الاصطناعي. إنها تُعيد بناء مناصب المبتدئين مع الذكاء الاصطناعي كمعطى أساسي. السؤال ليس هل نستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي، بل كيف نُصمم أدواراً بشرية تُكمل ما يُجيده الذكاء الاصطناعي وتُعوض ما يفتقر إليه. العمال الذين يبدأون مسيرتهم باستخدام الذكاء الاصطناعي كأداة أساسية سيطورون قدرات لا تستطيع الأجيال السابقة مجاراتها، وهذا الفارق يتراكم مع الوقت.

الدرس الثالث يتعلق بالإرشاد كبنية تحتية. IBM لا تكتفي بتوظيف المبتدئين؛ إنها تستثمر في الأنظمة التنظيمية التي تجعل توظيف المبتدئين منتجاً. الإرشاد المهيكل، والوقت المحمي للثنائي أول-مبتدئ، والمسارات المهنية التي تُكافئ التعليم — هذه ليست كماليات. إنها البنية التحتية التي تجعل خط أنابيب المواهب يعمل.

بالنسبة للشركات الأصغر التي لا تستطيع تحمل آلاف التوظيفات المبتدئة، يظل المبدأ سارياً على نطاقها. شركة ناشئة من 50 شخصاً توظف اثنين من المبتدئين وتستثمر بجدية في تطويرهم تقوم بنفس الرهان الذي تقوم به IBM، لكن بحجم مختلف.

سيراقب القطاع IBM عن كثب خلال العامين إلى الثلاثة المقبلين. إذا تطورت هذه المجموعة من الموظفين المبتدئين إلى المحترفين الهجينين المعززين بالذكاء الاصطناعي الذين تراهن عليهم IBM، فإن سردية “الذكاء الاصطناعي يستبدل المبتدئين” ستنتهي، لتحل محلها فهم أكثر دقة: الذكاء الاصطناعي يُغير ما يفعله المبتدئون، لكنه يجعل الاستثمار فيهم أكثر أهمية، وليس أقل.

الأسئلة الشائعة

المصادر والقراءات الإضافية

• IBM Plans to Triple Entry-Level Hiring in the US in 2026 — Bloomberg
• IBM Is Tripling Gen Z Entry-Level Jobs After Finding the Limits of AI — Fortune
• IBM Will Hire Your Entry-Level Talent in the Age of AI — TechCrunch
• IBM Triples Entry-Level Hires Despite AI Adoption — Tom’s Hardware
• Junior Developer Extinction: 67% Hiring Collapse Explained — ByteIota
• Computer Science Graduates Face Worst Job Market in Decades — FinalRound AI
• AI Shifts Expectations for Entry Level Jobs — IEEE Spectrum
• AI vs Gen Z: How AI Has Changed the Career Pathway for Junior Developers — Stack Overflow
• IBM Apprenticeship Program: No Degree? No Problem — IBM Careers