أصدرت Andreessen Horowitz (a16z) مؤخراً مقالاً طويلاً بعنوان: «The “AI Job Apocalypse” Is a Complete Fantasy»، وتوجّه مباشرةً إلى سرديات الخوف المتعلّقة بأن «الذكاء الاصطناعي سيُنشئ طبقةً تحتية دائمة»، و«الوظائف المكتبية ستُمحى بالكامل»، مؤكدةً أن ذلك ليس أيَّ رؤية جديدة على الإطلاق، بل هو ببساطة نسخةٌ مُحدثة من خطأ اقتصادي قديم يُعرف بـ«الارتياب في حجم العمل الثابت» (lump-of-labor fallacy)، لكن بعد تغليفه بروح تقنية الذكاء الاصطناعي.
ما يُسمّى خطأ حجم العمل الثابت هو افتراض وجود عدد ثابت من الوظائف التي ينبغي إنجازها في العالم، وبالتالي إذا قامت الآلات أو الهجرة أو الاستعانة بمصادر خارجية أو الذكاء الاصطناعي بإنجاز المزيد، فمن المفترض أن يقوم البشر حتماً بإنجاز أقل. ترى a16z أن هذا الافتراض ينتهك بصورة جوهرية خبرات الاقتصاد التاريخية، إضافةً إلى تجاهله حقيقة أن احتياجات البشر حقيقية ومتغيرة، وأن الأسواق ليست لعبة محصلتها صفر.
لم تكن الأشياء التي يريدها البشر يوماً ثابتة، كما أن السوق ليس لعبة محصلتها صفر. عندما ترتفع الإنتاجية وتنخفض التكاليف، لا يميل البشر عادةً إلى أن «يصبحوا دون عمل»، بل يُحوّلون الوقت والموارد والقوى العاملة التي تم توفيرها إلى الطلب الجديد والصناعات الجديدة والوظائف الجديدة.
الذكاء الاصطناعي يجعل الذكاء أرخص
يعترف المقال بأن الذكاء الاصطناعي سيُزيل بعض المهام، كما أنه سيقلّص بعض الوظائف وربما تكون هذه العملية بدأت بالفعل. لكن اعتراض a16z ينصبّ على الانتقال المباشر من «استبدال بعض الوظائف» إلى «بطالة شاملة دائمة على مستوى الاقتصاد». يرى الكاتب أن ما سيحدث حقيقةً ليس اختفاء الوظائف، بل إعادة كتابة شكل سوق العمل؛ تماماً كما حدث في كل مرة ظهر فيها تمهيد تقني عام، حيث سيغيّر الذكاء الاصطناعي مضمون الوظائف ويُعيد توزيع هيكل الصناعات، لكن ارتفاع الإنتاجية ينبغي أن يؤدي في النهاية إلى زيادة الطلب على العمل، لأن قدرات الإنسان ستصبح أكثر قيمة، وليس أقل قيمة.
بالفعل، تتداعى تكاليف المعرفة. تُظهر الرسوم البيانية أنه من سبتمبر 2023 حتى نهاية 2025، انخفضت بوضوح «مؤشرات سعر LLM مقارنةً بالذكاء»، وبعرضٍ على مقياس لوغاريتمي، ما يدل على أن العلاقة بين قدرات النماذج وتكاليف استخدامها تتحسن بسرعة. وبعبارة أخرى، يجعل الذكاء الاصطناعي مهارات كانت مقتصرة على ذكاء البشر في السابق—مثل التحليل والكتابة والاستدلال والبرمجة ومعالجة المعرفة—أرخص فأرخص.
استنتاج دعاة «نهاية الذكاء الاصطناعي» هو: إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي أن يفكر مكان البشر، فإن خندق البشر الحصين سيختفي، وستعود القيمة الاقتصادية للإنسان إلى الصفر. تردّ a16z بأن هذا الاستنتاج يرى فقط أن «الذكاء الاصطناعي يستطيع تنفيذ المهام الموجودة»، لكنه يتجاهل أن «عندما يصبح أحد مدخلات الإنتاج القوية أرخص، فإن السوق سيخلق طلباً أكبر».
يستخدم المقال تشبيهاً بالطاقة: عندما تُصبح الوقود الأحفوري أرخص وأكثر استقراراً ومتاحاً بكميات كبيرة، لا يكتفي البشر بإقصاء صائدي الحيتان وعمّال قطع الأخشاب، بل يبتكرون البلاستيك، ويُعيدون تشكيل منظومات الصناعة، ويخلقون سلع استهلاكية جديدة وأنماط حياة جديدة. ترى a16z أن الذكاء الاصطناعي قد يكون قوةً مماثلة. عندما يتحمل الذكاء الاصطناعي عبئاً معرفياً أكبر، لا يتوقف البشر عن التفكير، بل يصبحون قادرين على التعامل مع مشكلات أكبر وأكثر تعقيداً كانت تُعجز البشر عن تحملها في الماضي.
تغير مستمر في سوق العمل: انكماش الزراعة، وولادة خدمات، ورعاية طبية، وتجاري، وبرمجيات
تعرض a16z في شكلٍ واحد طويل الأمد لبنية سوق العمل أن سوق العمل الأمريكي شهد بالفعل تشوهاً شديداً خلال أكثر من 170 عاماً. في الفترة التي سبقت خمسينيات القرن التاسع عشر، كانت الزراعة تشكل نسبة مرتفعة جداً من التوظيف في الولايات المتحدة؛ أما اليوم، فقد اختفت حصة العمل في الزراعة تقريباً من أسفل الرسم البياني، لكن الولايات المتحدة لم تُصب بالبطالة الدائمة، بل أنبتت قطاعات مثل التصنيع والبناء والتمويل والخدمات التجارية والتعليم والرعاية الصحية والترفيه والأعمال الخدمية المتنوعة.
هذه هي دعامة a16z التاريخية الأساسية في ردّها على سرديات نهاية الذكاء الاصطناعي: كل قطاع كان يقود الاقتصاد في مرحلة ما، سيُفسح المجال تدريجياً لقطاعٍ تالٍ أكبر وأكثر تعقيداً. انخفاض الوظائف القديمة لا يعني أن إجمالي حجم العمل اختفى، بل يعني أن البشر سيُحوّلون فائض الإنتاجية إلى مجالات جديدة.
تشير a16z إلى أنه حتى إن كانت صناعة التكنولوجيا قوية اليوم، فإن النظر إلى تاريخ سوق الأسهم الأمريكي يبيّن أن قطاعات مثل التمويل والعقارات والنقل والطاقة والمواد، كانت أيضاً في فترات محددة شديدة الهيمنة.
الهيمنة الحالية للتكنولوجيا مرتفعة، لكنها ليست الأكثر تطرفاً تاريخياً من حيث تركّز القطاعات. تكمن دلالة هذا الرسم في أن السوق يبدّل باستمرار بطل المشهد، وأن التكنولوجيا ليست أول قطاع يسيطر على السوق، ولن تكون آخره.
الميكنة الزراعية لم تُدمّر سوق العمل، بل حررت المزيد من القوى العاملة
تنتقل المقالة إلى مثال من الزراعة. في مطلع القرن العشرين، كان نحو ثلث السكان العاملين في الولايات المتحدة يعملون في الزراعة؛ بحلول 2017، انحصر هذا الرقم بنحو 2%. إذا كانت الأتمتة ستؤدي فعلاً إلى بطالة دائمة، فكان ينبغي لجرارات الزراعة والميكنة الزراعية أن تُدمّر سوق العمل منذ زمن بعيد.
لكن النتيجة كانت عكس ذلك. فقد ارتفع إنتاج الزراعة بشكل كبير، وتمكنت الساكنة العالمية من الاستمرار في التوسع، والقوى العاملة التي تم تحريرها من الزراعة انتقلت إلى المصانع والمتاجر والمكاتب والمستشفيات والمختبرات والقطاع الخدمي، وأخيراً إلى البرمجيات واقتصاد المعرفة.
يعرض الرسم المرافق ضمن «More Productive Farming Led to (A Lot) More Workers» الأسعار الحقيقية للمنتجات الزراعية مع عدد سكان العالم. بين 1913 و2024، انخفضت الأسعار الحقيقية باستمرار على مدى طويل للذرة والقمح والأرز وغيرها، بينما زاد عدد سكان العالم بصورة كبيرة. وهذا يعني أن ارتفاع الإنتاجية لم يجعل البشر «غير محتاجين للعمل»، بل خفّض كلفة العيش الأساسية، ما أتاح إمكانية المزيد من السكان والمزيد من الصناعات والمزيد من الوظائف الجديدة.
الكهربنة ليست مجرد تبديل لمصدر الطاقة، بل إعادة تصميم للمصانع وللبيوت
الحالة التاريخية الثانية هي الكهرباء. تشير a16z إلى أن الكهرباء ليست مجرد استبدال نوعٍ من مصادر الطاقة بمصدرٍ آخر، بل إنها تغيّر جذرياً بنية المصنع: من الاعتماد على أعمدة نقل حركة مركزية وحزام ناقل، إلى جعل كل آلة قادرة على أن تُدار بمحركها الخاص. وهذا يجبر المصنع على إعادة تصميم مسارات العمل ويخلق سلعاً صناعية واستهلاكية جديدة بالكامل.
لا يطلق التقدم العام كل الإنتاجية بمجرد ظهوره. ففي الفترة بين 1820 و1840، وضع Faraday وHenry أسس مبادئ الكهرباء؛ وفي 1879، دفعت Edison باتجاه المصابيح الكهربائية التجارية؛ وفي ثمانينيات القرن التاسع عشر، طوّر Tesla محركات التيار المتناوب؛ وفي أوائل القرن العشرين، بدأ انتشار unit-drive. وحتى عشرينيات القرن العشرين، حين أعادت محركات آلة واحدة تشكيل المصانع، تسارعت الإنتاجية بشكل ملحوظ. يحتاج تأثير التقنية الجديدة إلى وقت، وقد تكون مراحل انتشار الذكاء الاصطناعي المبكرة في هذا السياق.
عندما تجعل التقنية نوعاً من المنتجات أرخص، لا يكون السوق عادةً في حالة انكماش، بل في حالة توسع. وينطبق المنطق نفسه على السيارات. بين 1900 و1925، انخفضت الأسعار الحقيقية للسيارات الجديدة في الولايات المتحدة بشكل كبير، وفي الوقت نفسه ارتفع إنتاج السيارات السنوي وازداد التوظيف في صناعة السيارات بوضوح. كون السيارات أرخص لم يُلغ صناعة السيارات، بل أدى إلى ولادتها.
الجداول الحسابية لم تُنهِ العمل المالي، بل مهّدت لحقبة FP&A
تمتد هذه السلسلة من الحجج لتصل إلى عالم الموظفين ذوي الياقات البيضاء. أدوات الجداول الحسابية مثل VisiCalc وExcel تُؤتمت بالفعل الكثير من أعمال إدخال القيود المحاسبية يدوياً، وحساب الجداول، ومعالجة البيانات. لكن هذه الأدوات لم تُنهِ العمل المالي، بل دفعت إلى توسع سريع في تحليلات مالية أكثر تقدماً، وتدقيق المحاسبة، وعمليات المراجعة، ووظائف FP&A (التخطيط المالي والتحليل).
من 1970 إلى 2020، شهد عدد وظائف bookkeepers وaccounting clerks في الولايات المتحدة ارتفاعاً ثم انخفاضاً؛ وفي الفترة نفسها، استمر عدد accountants & auditors في الزيادة، كما شهد financial analysts نمواً أكبر بشكل ملحوظ منذ ثمانينيات القرن العشرين. وتلخص a16z الأمر كالتالي: فقدت الولايات المتحدة نحو مليون شخص يعملون في إدخال القيود، لكنها أضافت قرابة 1.5 مليون محلل مالي.
هذه القصة محورية في نقاش الذكاء الاصطناعي تحديداً. لأن تأثير الذكاء الاصطناعي على وظائف الياقات البيضاء اليوم قد يكون شبيهاً بتأثير الجداول الحسابية على المحاسبة والمالية: سيستبدل المهام الدنيا المتكررة والمُقنّنة في الشكل، لكنه في الوقت نفسه سيخلق المزيد من الوظائف التي تتطلب حكماً وتخطيطاً وتكاملًا وفهماً تجارياً.
فائض الإنتاجية سيخلق أيضاً قطاعات خدمات جديدة: دروس خصوصية، ورعاية للحيوانات الأليفة، وعناية بالأظافر، وصناعة الرياضة
تضيف a16z أن فائض القوى العاملة الناجم عن ارتفاع الإنتاجية لا يتجه دائماً إلى مجالات قريبة من الصناعات المؤتمتة؛ بل أحياناً يتشكل في صناعة مختلفة تماماً، ليخلق وظائف جديدة.
بين 1990 و2025، شهدت الولايات المتحدة زيادة سريعة في عدد الوظائف في عدة أنواع من قطاعات الخدمات، بما في ذلك الرياضيون والمدربون والحكام وما يرتبط بهم، والتحضير للاختبارات والدروس الخصوصية، ورعاية الحيوانات الأليفة، وصالونات عناية بالأظافر. هذه الصناعات لم تنشأ لأن آلة بعينها خلقتها مباشرة، بل لأن إجمالي الدخل ارتفع، وزادت ساعات الفراغ، وتحسن مستوى الاستهلاك، ويمكن إعادة تهيئة القوى العاملة، ما جعل الطلب الذي كان محدوداً في السابق يتحول إلى سوق واسع.
وهذا أيضاً أحد ردود a16z على فكرة أن «الذكاء الاصطناعي سيجعل قلةً فقط تُصبح شديدة الثراء، بينما سيتم إلقاء الآخرين جانباً». حتى إذا أدى ارتفاع الإنتاجية أولاً إلى جعل بعض الأشخاص أغنى بشكل كبير، فإنهم سيُنفقون أموالهم، ما يخلق طلباً جديداً على الخدمات. يعترف المقال بأن تقييم ما إذا كانت خدمات هذا النوع «تخدم الأغنياء» قد يكون له قيمة من ناحية معيارية، لكن من منظور سوق العمل، ستتكون حاجات جديدة لتوليد وظائف جديدة، ما سيدفع باتساع نطاق الفرص في الأجور والتوظيف.
المشكلة الأوسع من الاستبدال: الذكاء الاصطناعي المُعزِّز
ترى a16z أن سرديات نهاية الذكاء الاصطناعي تتحدث فقط عن «substitution»، لكنها تتجاهل «augmentation». بالنسبة لبعض المهن، قد يكون الذكاء الاصطناعي تهديداً لبقائها؛ أما بالنسبة لمهن أخرى، فيكون الذكاء الاصطناعي بمثابة مُكبّر، سيجعل هذه الوظائف أكثر قيمة.
لا يعني ذلك أن الذكاء الاصطناعي بلا تأثير استبدالي، لكن تأثير الاستبدال ليس هو التأثير الوحيد. بالنسبة للوظائف التي تتطلب حكماً عالياً، وتكاملًا عالياً، ومسؤولية عالية، وتعقيداً كبيراً، قد يساعد الذكاء الاصطناعي الإنسان على إنجاز المزيد من المهام، واتخاذ قرارات أسرع، والتعامل مع نطاق أوسع من المشكلات.
ربما تكون هندسة البرمجيات هي المثال الأوضح على وظيفة مُعززة بالذكاء الاصطناعي
يشير المقال بشكل خاص إلى أن قائمة Goldman الخاصة بـ AI augmentation لا تتضمن حتى مهندسي البرمجيات، لكن مهندسي البرمجيات قد يكونون أكثر المهن المُعزَّزة بالذكاء الاصطناعي نموذجية. تعمل روبوتات الترميز المدعومة بالذكاء الاصطناعي (AI coding agent) على توسيع قدرات المهندسين، ما يرفع عدد git push، وعدد التطبيقات الجديدة، وعدد الشركات الجديدة.
تستشهد a16z Growth ببيانات من Sensor Tower وWells Fargo Securities، وتوضح أن عدد إصدارات تطبيقات iOS في الولايات المتحدة شهرياً ظل في السنوات الثلاث الماضية تقريباً عند مستوى متقارب، لكن بعد ظهور أدوات الترميز agentic حدث تسارع واضح. ارتفع معدل النمو على أساس سنوي في الربع الذي يقع في منتصف 2025 إلى نحو 60% بحلول ديسمبر 2025. وإذا نظرنا إلى معدل النمو خلال TTM، فإنه أيضاً ارتفع تدريجياً من مستوى قريب من الثبات وصولاً إلى 24%.
وهذا يعني أن موجة من التطبيقات «vibe-coded» تتدفق إلى App Store. كانت التطبيقات التي كانت تتطلب في السابق فريقاً هندسياً كاملاً تُنجَز الآن ربما بواسطة منشئين فرديين أو فرق صغيرة، وحتى أشخاص بلا خلفية هندسية تقليدية، وذلك عبر وكلاء ترميز بالذكاء الاصطناعي مثل Claude Code وCursor وCodex لإنجاز نماذج أولية بسرعة، وتعديل الواجهات، ونشر الميزات، ثم الرفع إلى المتجر. بعد انخفاض التكلفة الحدّية لصناعة البرمجيات، بدأ السوق يفرز عدداً كبيراً من المنتجات الجديدة التي كانت سابقاً غير جديرة بالتطوير، أو غير قابلة للتطوير، أو تفتقر إلى الموارد الهندسية اللازمة.
تشير a16z أيضاً إلى أن الوظائف الشاغرة في تطوير البرمجيات، منذ مطلع 2025، تشهد عودة إلى الارتفاع سواء من حيث العدد المطلق أو من حيث حصتها من إجمالي الوظائف الشاغرة. ويعترف المؤلف بأن الوقت ما زال مبكراً جداً للحكم فيما إذا كان ذلك يُعزى بالكامل إلى الذكاء الاصطناعي، لكن المنطق يشير إلى أنه عندما تفكر كل شركة في كيفية إدخال الذكاء الاصطناعي في أعمالها، فقد تزيد فعلياً الحاجة إلى مهندسي البرمجيات ومديري المنتجات ومواهب تصميم الأنظمة.
كما يستشهد المقال برصد Lenny Rachitsky الذي يقول إن وظائف مدير المنتج واصلت الارتفاع بعد صدمة أسعار الفائدة، وهي حالياً الأكثر وفرة منذ 2022. ترى a16z أن عودة الوظائف في هندسة البرمجيات وذكاء المنتجات معاً تُبرهن عملياً على سبب كون خطأ حجم العمل الثابت خاطئاً.
إذا كان الذكاء الاصطناعي بديلاً تفكيرياً واحداً مقابل واحد، فقد نرى «أن مدير المنتج لا يحتاج إلى عدد كبير من المهندسين» أو «أن المهندسين لا يحتاجون إلى عدد كبير من مديري المنتجات». لكن ما نراه حالياً هو أن الطلب على الطرفين يتعافى معاً، لأن الذكاء الاصطناعي يمكّن الناس من إنجاز المزيد من العمل، ولأن الشركات تريد القيام بالمزيد من الأشياء، فلا يجلس البشر مكتوفي الأيدي أمام الشاشات ويوقفون الابتكار لمجرد أن الذكاء الاصطناعي ظهر.
يقرأ هذا المقال ابتكار الإنتاجية البشرية عبر التاريخ: تنطلق a16z في دحض «نهاية بطالة الذكاء الاصطناعي» على أنها مجرد خيال. ظهرت أول مرة على سلسلة أخبار ABMedia.
