لسنوات طويلة كان سوق العمل يعمل وفق معادلة مفهومة تقريباً، حتى وإن لم تكن مثالية: يولّد الاقتصاد وظائف، وتُخرّج الجامعات تخصصات، وتبحث الشركات عن موظفين، وتضع إدارات الموارد البشرية الوصف الوظيفي، وتتولى مؤسسات التدريب سد الفجوات، بينما تستخدم الحكومات سياسات التوظيف والأجور والتوطين والحماية الاجتماعية لضبط التوازن بين العرض والطلب.
كانت قواعد سوق العمل معروفة تقريباً، تدرس تخصصاً مطلوباً، وتحصل على شهادة، وتقدّم على وظيفة، وتلقى تدريباً، واكتسب الخبرة، ثم اصعد السلم الوظيفي، ويتم تحسين دخلك تدريجياً، لكن السرعة التي يتعلم بها الذكاء الاصطناعي مهمة جديدة خلال أسبوع أو أشهر، بينما تحتاج الجامعات والأنظمة سنوات للاعتراف به وقبوله؟
إنها سرعة التغيير التي تهدّد قواعد السوق التي حكمته لعقود من الزمن، فلم يعد سوق العمل يتغيّر ضمن قواعد اللعبة المعتادة. الذكاء الاصطناعي لا يقضي على الوظائف، لكنه يفرّغ الوظائف من محتواها ومهاراتها ومهامها وقيمتها الاقتصادية. وهذا ما يدفع منظمة العمل الدولية للقول إن نحو ربع الوظائف عالمياً تقع في مهنٍ لديها درجة من التعرّض للذكاء الاصطناعي التوليدي، لكنها تؤكد أن النتيجة الأكثر احتمالاً ليست الاختفاء الكامل للوظائف، بل تحول محتواها ومهامها. هذا يعني أننا قد لا نشهد ببساطة اختفاء «المحاسب» أو «المحامي» أو «المهندس» أو «الإعلامي» أو «المبرمج»، وإنما نشهد اختفاء أجزاء متزايدة مما كان يفعله كل واحد منهم، وهنا يكون التحدي ومكمن الثورة الحقيقية.
مضت عقود بُنيت خلالها أنظمة الموارد البشرية والتعليم والتدريب حول ما يسمى (الوظيفة)، واسم الوظيفة، والوصف الوظيفي لها، والمؤهل المطلوب لها، والراتب المناسب لها، والمرتبة المساوية لها، والمسار الوظيفي لها، لكن دخول الذكاء الاصطناعي نقل الاقتصاد من (اقتصاد الوظائف) إلى اقتصاد سرعة التنقل والتحول بين المهام والمهارات والقدرات، حيث أصبحت الشركات تسأل إذا كان الذكاء الاصطناعي يستطيع القيام بالمهام؟ وأيها يقوم بها الإنسان؟ وأيها يحتاج إلى إنسان يستخدم الذكاء الاصطناعي؟ وما المهارات البشرية التي تصبح أكثر قيمة نتيجة لذلك؟ هذه الأسئلة قلبت هندسة سوق العمل رأساً على عقب. لأول مرة، يصبح تخطيط سوق العمل أبطأ من سوق العمل نفسه. وهذه هي التحديات التي تستدعي قلق مخططي التعليم والتوظيف ورأس المال البشري.
الجامعة تخطط لسنوات، والطالب يدرس أربع سنوات، واللوائح التعليمية والجهات التنظيمية وبرامج التدريب تحتاج إلى تصميم ومدربين وميزانيات، بينما يمكن لتقنية ذكاء اصطناعي جديدة أن تغيّر طريقة أداء مهنة كاملة بأقل من شهر، رغم أن تأثيراته تختلف باختلاف القطاعات والمناطق ومستويات المهارة.
سرعة التقنية أعلى من سرعة المؤسسة وسرعة التشريع وسرعة القرار، وهذه قد تكون أخطر فجوة في سوق العمل القادم.
كان صاحب العمل يبحث عن الشهادة والخبرة وسنوات الخدمة. واليوم يسأل: هل تمتلك مهارات بشرية يصعب على الآلة محاكاتها؟ الشهادة لن تختفي، لكنها ستفقد احتكارها في إثبات القدرة، وسينافسها سجل المهارات والخبرات والشهادات المهنية والقدرة المثبتة على الإنجاز.
حتى الخبرة لم تعد قاعدة مضمونة. قد يمتلك الإنسان خبرة كبيرة في شيء تتراجع قيمته، بينما يمتلك شاب قليل الخبرة مهارة جديدة ترتفع قيمتها بسرعة. وهذا يتطلب الانتقال من التدريب المتقطع إلى التعلم المستمر في أثناء العمل، ومن البطالة العامة إلى (البطالة المهارية) والسبب هو أنه توجد آلاف الوظائف الشاغرة في الوقت الذي يوجد فيه آلاف الباحثين عن العمل، لكن الاثنين لا يلتقيان. قد نشهد اتساع الفارق بين شخصين يحملان المؤهل نفسه ويعملان في القطاع نفسه، لأن أحدهما يستخدم الذكاء الاصطناعي لمضاعفة إنتاجيته، بينما يعمل الآخر بالطريقة التقليدية.
أظن أن الدول بحاجة لإيجاد منظومة تعمل مثل الرادار للتكيّف المستمر في سوق العمل بدلاً من جهاز التخطيط الجامد، كما هناك حاجة ربما لمنظومة تلتقط تغيّرات السوق مبكراً وتعدل السياسات بسرعة، ومؤشر وطني يقيس الزمن بين تراجع وظيفة وظهور البديل والتحول المهني والوظيفي وفجوة الانتقال واكتشاف نقص المهارة وتوفير التدريب عليها، وبين قرار التعليم وتغيّر حاجة السوق، ومحفظة فردية لكل لمهارات الموظف يغذيها أينما كان عمله.
إن مفهوم رأس المال البشري الجديد يقوم على القدرة على التحول، لأننا نحتاج إلى إعادة تعريف رأس المال البشري في ظل تأثير الذكاء الاصطناعي ليشمل القدرة على التحول. فالموظف الأكثر قيمة لن يكون بالضرورة صاحب أعلى شهادة أو أطول خبرة، وإنما من يستطيع الانتقال من مهارة إلى أخرى ومن تقنية إلى أخرى ومن وظيفة إلى أخرى دون أن يفقد قدرته على إنتاج القيمة.
ربما نحتاج لإعادة كتابة العقد الذي حكم العلاقة بين التعليم والعمل والمهارة والأجر والإنتاجية والوظيفة والدخل منذ عقود، حيث تنتفي الحاجة لحماية الوظائف القديمة، شريطة عدم ترك ترك الإنسان وحده في مواجهة التحول.
المطلوب حماية قدرة الإنسان على الانتقال من وظيفة إلى أخرى ومن مهارة إلى أخرى دون أن يسقط اقتصادياً واجتماعياً في المسافة بينهما. لا تبنِ نظام التعليم لإعداد الخريج لوظيفة واحدة، بل لإعداده لعشرات التحولات المهنية.
الدولة الأكثر استعداداً لعصر الذكاء الاصطناعي لن تكون بالضرورة الدولة التي تعرف اليوم ما وظائف عام 2040، بل ستكون الدولة التي بنت نظاماً يستطيع اكتشاف الوظيفة الجديدة بسرعة، وتعليم مهاراتها بسرعة، ونقل الناس إليها بسرعة، وحمايتهم اقتصادياً خلال فترة الانتقال.
For many years, the labor market operated according to a formula that was almost understood, even if it wasn't ideal: the economy generates jobs, universities produce specializations, companies look for employees, human resources departments create job descriptions, training institutions fill the gaps, while governments use employment, wage, localization, and social protection policies to balance supply and demand.
The rules of the labor market were almost known: study a demanded specialization, obtain a degree, apply for a job, receive training, gain experience, then climb the career ladder, and your income would gradually improve. But how is it that artificial intelligence can learn a new task in a week or months, while universities and systems take years to recognize and accept it?
It is the speed of change that threatens the market rules that have governed it for decades; the labor market no longer changes within the usual rules of the game. Artificial intelligence does not eliminate jobs, but it empties jobs of their content, skills, tasks, and economic value. This is what drives the International Labour Organization to say that about a quarter of jobs globally are in professions that have some exposure to generative artificial intelligence, but it emphasizes that the most likely outcome is not the complete disappearance of jobs, but rather a transformation of their content and tasks. This means we may not simply witness the disappearance of the "accountant," "lawyer," "engineer," "journalist," or "programmer," but rather the disappearance of increasing parts of what each of them used to do, and this is where the challenge and the true revolution lie.
Decades have passed during which human resources, education, and training systems were built around what is called (the job), the job title, its job description, the required qualifications, the appropriate salary, the equivalent rank, and its career path. However, the advent of artificial intelligence has shifted the economy from a (job economy) to an economy of speed in moving and transforming between tasks, skills, and capabilities, where companies now ask if artificial intelligence can perform the tasks? Which tasks are performed by humans? Which tasks require a human to use artificial intelligence? And what human skills become more valuable as a result? These questions have flipped the engineering of the labor market upside down. For the first time, labor market planning is slower than the labor market itself. These are the challenges that call for concern among education, employment, and human capital planners.
The university plans for years, the student studies for four years, educational regulations, regulatory bodies, and training programs require design, trainers, and budgets, while a new artificial intelligence technology can change the way an entire profession operates in less than a month, even though its effects vary across sectors, regions, and skill levels.
The speed of technology is higher than the speed of institutions, legislation, and decision-making, and this may be the most dangerous gap in the future labor market.
Employers used to look for degrees, experience, and years of service. Today, they ask: Do you possess human skills that are difficult for machines to replicate? Degrees will not disappear, but they will lose their monopoly in proving capability, and they will be challenged by records of skills, experiences, professional certifications, and proven ability to achieve results.
Even experience is no longer a guaranteed criterion. A person may have extensive experience in something whose value is declining, while a young person with little experience may possess a new skill whose value is rising rapidly. This requires a shift from intermittent training to continuous learning on the job, from general unemployment to (skills unemployment), and the reason is that there are thousands of job vacancies at the same time that there are thousands of job seekers, but the two do not meet. We may witness a widening gap between two individuals holding the same qualification and working in the same sector, because one uses artificial intelligence to double his productivity, while the other works in the traditional way.
I believe that countries need to establish a system that works like a radar for continuous adaptation in the labor market instead of a rigid planning device. There may also be a need for a system that captures market changes early and adjusts policies quickly, and a national indicator that measures the time between the decline of a job and the emergence of an alternative, professional and job transformation, the transition gap, discovering skill shortages, and providing training for them, as well as the time between educational decisions and changing market needs, and an individual portfolio for each employee's skills that is fed wherever they work.
The new concept of human capital is based on the ability to transform, as we need to redefine human capital in light of the impact of artificial intelligence to include the ability to adapt. The most valuable employee will not necessarily be the one with the highest degree or the longest experience, but rather the one who can transition from one skill to another, from one technology to another, and from one job to another without losing their ability to produce value.
We may need to rewrite the contract that has governed the relationship between education, work, skill, wage, productivity, job, and income for decades, where the need to protect old jobs is eliminated, provided that we do not leave individuals alone to face the transformation.
What is required is to protect the individual's ability to transition from one job to another and from one skill to another without falling economically and socially in the distance between them. Do not build an education system to prepare graduates for a single job, but to prepare them for dozens of professional transformations.
The country most prepared for the age of artificial intelligence will not necessarily be the one that knows today what jobs will exist in 2040, but it will be the country that has built a system capable of quickly discovering new jobs, teaching their skills quickly, transferring people to them quickly, and economically protecting them during the transition period.