لماذا تقوم الشركات بفصل الموظفين تحت ذريعة الذكاء الاصطناعي—ولماذا يتم استدعاء بعضهم مرة أخرى

السخرية واضحة: الشركات تقوم بفصل الموظفين بشكل عدواني مدعية أن الذكاء الاصطناعي سيحل محلهم، فقط لتعيد توظيف نفس هؤلاء العمال بهدوء بعد أسابيع. يكشف هذا النمط شيئًا غير مريح حول كيفية استخدام القيادة الشركات للذكاء الاصطناعي كستار لما هو في جوهره قرار تقليص التكاليف.

التناقض الفوري: فصل اليوم، إعادة توظيف غدًا

أخبرت العناوين قصة واحدة. في أواخر فبراير 2025، أعلن جاك دورسي أن شركته المالية Block قد فصلت أكثر من 4000 موظف في عملية واحدة، مما أدى إلى تقليص قوتها العاملة من 10,000 إلى أقل من 6,000. كان التبرير بسيطًا: “أدوات الذكاء الاصطناعي غيرت كل شيء.” كانت الرسالة واضحة—ستتم استيعاب هذه الأدوار بواسطة الذكاء الاصطناعي.

لكن المتابعة أخبرت قصة مختلفة. خلال أسابيع، بدأ الموظفون المفصولون في تلقي مكالمات للعودة إلى المكتب. وفقًا للتقارير من منافذ الأعمال الكبرى، جاءت هذه الاستدعاءات من عدة أقسام: الهندسة، التوظيف، وما بعدها. قيل لبعضهم إنهم تم فصلهم بشكل غير صحيح بسبب “أخطاء إدارية.” وأوضح آخرون أن المديرين كانوا يدافعون باستمرار عن إعادة توظيفهم. تلقى عدد من الأشخاص مكالمات غير متوقعة، بدون أي تفسير، تطلب منهم ببساطة العودة إلى العمل.

هذا النمط ليس جديدًا. في عام 2022، عندما استحوذ إيلون ماسك على تويتر وفصل على الفور حوالي نصف القوة العاملة (أكثر من 3000 شخص)، أعاد بهدوء توظيف العشرات منهم بعد أن أدرك أن بعض المناصب الرئيسية ببساطة لا يمكن تشغيلها بدون اتخاذ قرارات بشرية. مؤخرًا، اعترفت شركة كلارنا—الشركة السويدية للدفع التي احتفلت علنًا بفصل أكثر من 1000 موظف مدعية أن خدمة العملاء بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تحل محل 700 وكيل بشري—بحلول منتصف 2025 بأنها “تحركت بسرعة فائقة” وبدأت في إعادة توظيف موظفي خدمة العملاء بشكل انتقائي.

السؤال يصبح لا مفر منه: إذا كان الذكاء الاصطناعي جاهزًا حقًا لاستبدال هؤلاء العمال، فلماذا تحتاج الشركات لإعادتهم؟

اقتصاديات الاستبدال: لماذا لا يكون الذكاء الاصطناعي رخيصًا

الإجابة تكمن في شيء نادرًا ما يجذب العناوين: التكلفة التشغيلية الفعلية لنشر الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات لا يعمل بكفاءة سحرية. إنه يعمل بالرموز، والرموز مكلفة. تتقاضى Claude 3.5 Opus 5 دولارات لكل مليون رمز مدخل و25 دولارًا لكل مليون رمز مخرج. للمقارنة، تقدم نماذج اللغة الكبيرة المحلية معدلات أقل—تكلف Qwen 3.5 Plus من Alibaba حوالي 0.8 يوان (0.11 دولار أمريكي) لكل مليون رمز مدخل و4.8 يوان (0.66 دولار أمريكي) لكل مليون رمز مخرج—لكن التكاليف تبقى كبيرة.

خذ مثالًا حقيقيًا: مستخدم ذو خبرة يعمل مع Claude 4.5/4.6 للبحث الاستثماري الروتيني واستفسارات نمط الحياة قد استهلك حوالي 6000 دولار من الرموز في أكثر من شهر واحد. وهذا يعني 72000 دولار سنويًا لشخص واحد يستخدم الذكاء الاصطناعي كمساعد.

الآن، قس ذلك على مستوى المؤسسات. يمكن توظيف خريج جامعي جيد المظهر في مناطق تعاني من تضخم تعليمي كموظف خدمة عملاء مقابل حوالي 3000 يوان (414 دولار أمريكي) في الشهر. لكن تدريب نظام خدمة العملاء بالذكاء الاصطناعي للتعامل حقًا مع التذاكر المعقدة، والوصول إلى قواعد المعرفة المتعددة، وإجراء محادثات متعددة الأدوار، والحفاظ على وقت تشغيل مستقر؟ هذا الاستثمار يتجاوز راتب موظف واحد. إن البنية التحتية الحاسوبية، والتحسين المستمر، ودمج قواعد المعرفة، ومعالجة الأخطاء تتراكم جميعها إلى تكاليف تجعل من الموظف البشري الذي يتقاضى 3000 دولار شهريًا يبدو كصفقة.

لهذا السبب تقوم الشركات بفصل الموظفين ثم تعيد بعضهم. كانت القرار الأولي للفصل غالبًا ما تتخذه الإدارة التي تركز على تقليل عدد الموظفين كحل سريع لضغوط الميزانية. يكشف التوظيف السريع عن الحقيقة: بعض الأدوار تتطلب حقًا الحكم البشري، والمساءلة، والقدرة على التكيف التي لا يمكن لأي نظام ذكاء اصطناعي حالي تقليدها بسعر يبرر الاستبدال.

عندما تصبح تحسينات الكفاءة أعباء مخفية

حتى عندما لا يحل الذكاء الاصطناعي محل العمال تمامًا، فإنه يخلق مشكلة مختلفة متجذرة فيما يسميه الاقتصاديون مفارقة جيفونز. المفهوم بسيط: تحسينات الكفاءة لا تؤدي إلى تقليل استهلاك المورد؛ بل تؤدي إلى زيادة الاستخدام الإجمالي لأن الكفاءة المحسنة تخفض التكاليف وتوسع الطلب.

في مكان العمل خلال عصر الذكاء الاصطناعي، يتم ذلك على النحو التالي: مع تحسين أدوات الذكاء الاصطناعي لقدرة إنتاج الموظفين، لا تمنح الإدارة العمال مزيدًا من الوقت للراحة. بدلاً من ذلك، تطالب الشركات الموظفين بإكمال المزيد من العمل بشكل ملحوظ في نفس الفترة الزمنية.

تتحول ما يسمى “مكاسب الإنتاجية” إلى زيادات في عبء العمل. إن السرد الذي يقول إن الذكاء الاصطناعي يحرر العمل البشري هو، في جوهره، سوء توصيف. ما يحدث فعليًا هو أن الموظفين المتبقين يتولون مسؤوليات موسعة. يتعلمون استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، ودمجها في سير العمل، وحل المشكلات عندما تفشل الأنظمة، وينتجون في النهاية المزيد من الإنتاج دون الحصول على زيادة مقابلة في التعويض أو تخفيف من الواجبات الحالية.

الأضرار التنظيمية التي لا يمكن للذكاء الاصطناعي تعويضها

هناك بُعد لفصل الموظفين في الشركات يتجاهله التفكير الفني البحت: المنظمات هي كائنات بشرية في الأساس. حيثما يتجمع البشر، تظهر الشبكات غير الرسمية—علاقات تدفع التعاون، ومشاركة المعرفة، والدعم المتبادل، والحكمة المؤسسية.

يمكن للشركات دمج الذكاء الاصطناعي في الهياكل التنظيمية الرسمية. لا يمكنهم دمج الذكاء الاصطناعي في الهياكل غير الرسمية التي تجعل أماكن العمل تعمل بالفعل. عندما تحدث عمليات الفصل—سواء كانت مبررة أم لا—لا تقوم الشركات فقط بتقليص العمالة؛ بل تقطع العضلات التنظيمية. يزيلون الأشخاص الذين كانوا بمثابة مرشدين غير رسميين، وحل المشكلات، وبناة العلاقات، وحفظة الذاكرة المؤسسية.

يتحمل العمال المتبقون ليس فقط أعباء عمل أثقل ولكن أيضًا الوزن النفسي للغموض، والتعاون المتناقص، وزيادة المساءلة الفردية. هناك عدد أقل من الزملاء للتفويض إليهم، وعدد أقل من الأشخاص لتحمل اللوم، وعدد أقل من القنوات التي يمكن من خلالها حل المشكلات بشكل غير رسمي.

لماذا يختار القادة الأذكياء التوسع بدلاً من عمليات الفصل

خلال مؤتمر GTC 2026 لشركة NVIDIA، قدم الرئيس التنفيذي جينسن هوانغ نقدًا حادًا للشركات التي تفصل الموظفين تحت ستار تقدم الذكاء الاصطناعي. كانت كلماته مباشرة: “أولئك القادة الذين يعتمدون على عمليات الفصل للتعامل مع الذكاء الاصطناعي يفعلون ذلك لأنهم لا يستطيعون التفكير في حلول أفضل. لقد استنفدوا أفكارهم الإبداعية. حتى مع أقوى الأدوات المتاحة، لن يستخدموها للتوسع.”

تقطع ملاحظة جينسن إلى جوهر الأمر. إن الذكاء الاصطناعي هو مضاعف—يمكنه توسيع القدرة الإنتاجية، وتمكين خطوط أعمال جديدة، وخلق فرص لم تكن موجودة من قبل. القادة الذين يفهمون ذلك يستخدمون الذكاء الاصطناعي لتوظيف المزيد بشكل استراتيجي، وليس للقضاء على عدد الموظفين. إنهم يدركون أن الميزة التنافسية الحقيقية تكمن في دمج الأدوات القوية مع القدرة البشرية الموسعة، وليس في استبدال القدرة البشرية بالكامل.

الشركات التي تزدهر حقًا في عصر الذكاء الاصطناعي ليست تلك التي تفصل أكبر عدد من الموظفين. بل هي تلك التي تدمج الذكاء الاصطناعي في قوتها العاملة الحالية ثم توظف بشكل أكثر عدوانية لمتابعة اتجاهات جديدة.

النمط يكشف عن الدافع الحقيقي

عند فحص التسلسل—عمليات فصل عدوانية تم الإعلان عنها بضجة كبيرة، تليها إعادة توظيف هادئة خلال أسابيع—تظهر صورة أوضح. تخدم عمليات الفصل العامة غرضًا: إنها تشير إلى السوق أن الإدارة “تتكيف مع الذكاء الاصطناعي”، مما يظهر عملًا حاسمًا ووعيًا بالتكاليف. يقدر المستثمرون تقليص عدد الموظفين المرئي؛ يبدو وكأنه كفاءة.

تحدث إعادة التوظيف، على النقيض من ذلك، بشكل هادئ، مع تغطية صحفية ضئيلة. يدافع المديرون داخليًا عن إعادة توظيف أفضل موظفيهم. تقوم إدارة الموارد البشرية بإعادة الموظفين العائدين عبر الباب مع تفسيرات غامضة. تتجنب الشركة العناوين التي قد تقوض السرد الذي تم تأسيسه من خلال إعلان الفصل.

في الواقع، فإن قرار فصل الموظفين ليس له علاقة كبيرة بما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحل محل تلك الأدوار بالفعل. يتعلق الأمر بكل شيء بتقليل التكاليف على المدى القصير، وضغط الإدارة لإظهار عمل سريع، والواقع السياسي الذي يجعل إعلان الفصل يبدو أفضل في وسائل الإعلام التجارية من إعلان النمو الاستراتيجي المدروس.

ما يعنيه ذلك للعمال ومستقبل العمل

إن حقيقة أن الشركات تفصل الموظفين ثم تعيد توظيفهم خلال أسابيع لا تشير إلى أن القيادة قد أدركت أخيرًا أو أن ثورة الذكاء الاصطناعي هي إنذار كاذب. بل تكشف أننا في فترة انتقالية محرجة حيث يتخذ التنفيذيون قرارات متسرعة بناءً على معلومات غير مكتملة وضغوط السوق.

سوف يغير الذكاء الاصطناعي بالفعل العديد من المهن ومجموعات المهارات. ما يظهره نمط إعادة التوظيف هو أن هذا التغيير ليس سحريًا ولا فوريًا. اكتشفت الشركات التي فصلت الموظفين على أمل أن يستوعب الذكاء الاصطناعي عبء العمل بسلاسة أنها كانت مخطئة. لكن بدلاً من الاعتراف بذلك بوضوح، يعيدون الناس بهدوء ويواصلون التظاهر بأن الاستراتيجية كانت سليمة.

في الوقت نفسه، يتعرض الموظفون الذينcaught in this cycle absorb the real damage. They’ve experienced the stress of job loss, the uncertainty of potential permanent displacement, the public humiliation of being declared redundant, and then the administrative awkwardness of being rehired under vague circumstances. The psychological toll cannot be erased by a return phone call.

The future of AI in the workplace will likely be defined not by sudden job elimination but by continuous pressure on remaining workers to do more, earn the same, and adapt endlessly to new tools and methodologies. Companies won’t openly admit this because it’s a harder sell than “AI changes everything.” But the quiet rehiring of recently laid-off employees suggests that many executives are beginning to understand it, even if they won’t say it out loud.