الصدع الكبير في عصر الذكاء الاصطناعي

يقف العالم على أعتاب انقلاب قد يكون من أعمق التحولات في اقتصاد المعرفة البشرية منذ قرون. فقد قامت العلاقة بين التعليم الجامعي والعمل والإنتاج الاقتصادي، طوال تاريخها الحديث، على معادلة بدت مستقرة إلى حد بعيد، إذ تُعدّ الجامعات البشر لممارسة الأعمال الفكرية والمهنية، وتستثمر الدول في تعليمهم وتأهيلهم لتوفير الكفاءات اللازمة للنمو والتقدم الاقتصادي. غير أن الذكاء الاصطناعي التوليدي بدأ يزعزع الأسس الاقتصادية لهذه المعادلة، بتطورات متسارعة قد تغير جذرياً ما ينتظره أصحاب الأعمال من خريجي الجامعات، وكيفية إعداد هؤلاء الخريجين، بل وأي الدول ستجني في النهاية العائد الاقتصادي من معارفهم ومهاراتهم.

وما يزيد المشهد تعقيداً أن وتيرة هذا التطور تجاوزت بالفعل معظم التوقعات التي سادت قبل عامين أو ثلاثة فقط. فالنماذج اللغوية الكبرى، التي بدأت باعتبارها أنظمة قادرة على إنتاج نصوص تبدو مقنعة، تطورت إلى محركات متزايدة التعقيد للاستدلال وحل المسائل الرياضية وكتابة البرمجيات وتحليل الأدلة العلمية وإنجاز سلاسل طويلة من المهام المهنية المركبة. ويرصد مؤشر الذكاء الاصطناعي لعام 2026 الصادر عن جامعة ستانفورد تسارعاً لافتاً في هذه القدرات؛ إذ ارتفع أداء النماذج في اختبار «الامتحان الأخير للبشرية» (Humanity's Last Exam)، المصمم لقياس قدرتها على الإجابة عن أسئلة أكاديمية بالغة الصعوبة على مستوى الخبراء، بنحو 30 نقطة مئوية بين عامي 2024 و2025. وفي اختبار OSWorld، الذي يقيس قدرة وكلاء الذكاء الاصطناعي على استخدام الحاسوب وإنجاز المهام عبر واجهاته، قفز معدل نجاح هذه الأنظمة من نحو 12% إلى 66.3% خلال عام واحد.

ولا تكمن أهمية هذه القفزات في الإنجاز التقني بحد ذاته، وإنما فيما تفتحه من احتمالات اقتصادية. فكلما أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على تنفيذ مهام أطول وأكثر تعقيداً، اكتسبت قيمة إنتاجية مباشرة في قطاعات اعتمدت تاريخياً على العمل الفكري للبشر ذوي التأهيل الجامعي المرتفع. ومن تطوير البرمجيات وتحليل البيانات وإنتاج المحتوى الإعلامي، إلى الرعاية الصحية والخدمات المالية والبحث العلمي، بدأت صناعات كاملة تعيد النظر، في الوقت نفسه، في نماذج أعمالها وهياكل التوظيف لديها، وفي المعايير التي تحدد بها الكفاءة المهنية ذاتها.

لكن النتائج الاقتصادية لهذا التحول لن تتوزع بالتساوي بين دول العالم. فالدول المؤهلة لجني أكبر مكاسبه ليست بالضرورة الدول التي ستتحمل أعظم تكاليفه. وهناك انقسام جديد يتشكل بين دول تمتلك القدرة على تطوير النماذج التأسيسية foundational models للذكاء الاصطناعي وتشغيلها عبر بنية حوسبية محلية ضخمة، ودول تعتمد مشاركتها في هذا التحول أساساً على استهلاك خدمات ذكاء اصطناعي تنتجها وتتحكم فيها أطراف خارج حدودها. وبهذا المعنى، فإن استخدام تعبيرَي «الشمال العالمي» و«الجنوب العالمي» في هذا التحليل لا يشير إلى الحدود الجغرافية وحدها، وإنما إلى موقع الدول داخل هذين المعسكرين التكنولوجيين والاقتصاديين اللذين تتزايد الفجوة بينهما.

وخلال السنوات الثلاث إلى السبع المقبلة، قد يؤدي تفاعل التحولين، أي إعادة تشكيل العمل المعرفي من جهة، والتفاوت العالمي في امتلاك أدوات الذكاء الاصطناعي من جهة أخرى، إلى انقلاب واسع في التعليم العالي والتقسيم الدولي للعمل، على نحو لم يحظ حتى الآن بما يستحقه من اهتمام.

عندما يتغير اقتصاد العمل المعرفي

بدأت الموجة الأولى من هذا الاضطراب بالفعل داخل الاقتصادات المتقدمة في مجال الذكاء الاصطناعي. فالشركات تكتشف تدريجياً أن أعمالاً كانت تتطلب فرقاً من المهنيين المدربين يمكن الآن إنجازها، أو تسريع إنجازها بدرجة كبيرة، من خلال الجمع بين النماذج اللغوية والبرمجيات المتخصصة والوكلاء الأذكياء القادرين على تنفيذ المهام باستقلالية متفاوتة.

ولم يعد الأمر مجرد توقع نظري بشأن ما تستطيع هذه التكنولوجيا تحقيقه مستقبلاً. ففي مؤشرها الاقتصادي الصادر في يناير 2026، كشفت شركة Anthropic أن نسبة المهن التي رُصد استخدام نظام Claude فيها لتنفيذ ربع المهام المرتبطة بها على الأقل ارتفعت، ضمن البيانات التي حللتها الشركة، من 36% في تقييمها الأولي لعام 2025 إلى 49% عبر مجمل المشاهدات المتراكمة. وبرزت البرمجة والكتابة التقنية ومعالجة المعلومات والتحليل المهني بين أكثر الأنشطة حضوراً في هذه الاستخدامات. وفي دراسة مستقلة نشرتها مايكروسوفت في يوليو 2025، حلل الباحثون 200 ألف تفاعل مع نظام Copilot، ووجدوا أن قابلية تطبيق الذكاء الاصطناعي مرتفعة بوجه خاص في المهن التي تعتمد على جمع المعلومات والكتابة والتدريس وتقديم المشورة وغيرها من صور العمل الذهني.

وتكشف هذه الاستخدامات عن تغير أعمق في اقتصاد الإنتاج المهني. فمهندس البرمجيات الذي يعمل مع وكلاء الذكاء الاصطناعي يستطيع الإشراف على مهام برمجية متعددة تُنفَّذ بالتوازي، بينما يمكن للمحلل تفويض المعالجة الأولية للبيانات وإعداد التقارير إلى أنظمة ذكية. وفي المؤسسات الإعلامية، بات الذكاء الاصطناعي قادراً على مساندة عمليات البحث والتحرير والترجمة وإنتاج المحتوى. أما في الرعاية الصحية، فيساعد المهنيين في التوثيق والتعامل مع المعلومات السريرية، فيما يتوسع استخدامه بين العلماء والباحثين في تحليل الأدبيات العلمية والبرمجة وبعض مراحل تصميم الأبحاث. وبطبيعة الحال، تختلف حدود الأتمتة بدرجة كبيرة بين هذه الأنشطة، ولا سيما عندما يتعلق الأمر بالمسؤولية المهنية أو الصلاحية العلمية أو سلامة المرضى. إلا أن هذا التفاوت لا يغير الاتجاه العام للتحول الجاري.

وتقدم الفلبين مثالاً على الاتساع المحتمل لتأثير هذه القدرات في أسواق العمل. فقد أظهر تحليل أجرته منظمة العمل الدولية عام 2026 أن أكثر من ربع القوى العاملة الفلبينية، أي نحو 12.7 مليون شخص، يشغلون وظائف معرضة لتأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي. ولا تعني هذه النسبة أن هؤلاء العمال سيفقدون وظائفهم بالضرورة؛ فالتعرض للتكنولوجيا ليس مرادفاً للإحلال الوظيفي. لكنها تكشف عن اتساع نطاق الأنشطة التي يمكن أن تتغير طبيعتها الاقتصادية، وهو ما يفسر لماذا لم تعد الحكومات والشركات تنظر إلى الذكاء الاصطناعي باعتباره مجرد وسيلة لتحسين الإنتاجية، بل تكنولوجيا قادرة على إعادة هيكلة الاقتصاد نفسه.

وفي ظل هذه التحولات، ستتغير طبيعة العلاقة بين الإنسان والآلة داخل مكان العمل. فالكفاءة المهنية لن تقوم فقط على قدرة الفرد على تنفيذ المهمة بنفسه، وإنما ستعتمد بصورة متزايدة على قدرته على توجيه أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلة، وتقييم مخرجاتها، واكتشاف أخطائها، وتحمل المسؤولية عن القرارات التي تُتخذ بمساعدتها. وقد يظل الإنسان عنصراً أساسياً في الوصول إلى النتيجة النهائية، لكنه لن يكون مضطراً إلى تنفيذ العدد نفسه من العمليات الوسيطة التي اعتاد إنجازها للوصول إليها.

وثمة مؤشرات مبكرة إلى أن سوق التوظيف بدأ بالفعل يتأثر بهذه المعادلة الجديدة. ففي دراسة نشرها باحثون من جامعة ستانفورد في أغسطس 2026، استندت إلى سجلات الرواتب والتوظيف لملايين العاملين الأمريكيين، تبين أن مستوى التوظيف بين الشباب الذين تتراوح أعمارهم بين 22 و25 عاماً في المهن الأكثر تعرضاً للذكاء الاصطناعي كان أقل بنسبة 19% من المستوى الذي تشير إليه اتجاهات التوظيف في المهن الأقل تعرضاً. وجاء هذا الفارق أساساً نتيجة ضعف التعيينات الجديدة، لا بسبب موجة مماثلة من تسريح العاملين. ولم يثبت الباحثون أن الذكاء الاصطناعي هو السبب الوحيد لهذا التراجع، لكن النتائج تتسق مع احتمال أن الشركات بدأت تقلص احتياجها إلى بعض المهام الأولية التي كانت تشكل، تقليدياً، بوابة دخول الخريجين الجدد إلى المهن المعرفية.

ولا تقف تداعيات هذا التحول عند عدد الوظائف المتاحة. فالمهارات التي قد يحتاج إليها الشاب للحصول على أول وظيفة في مهنته يمكن أن تقترب تدريجياً من المهارات التي لم يكن يكتسبها في الماضي إلا بعد سنوات من الخبرة العملية. وكلما انتقلت الأعمال التقنية الروتينية إلى الأنظمة الذكية، ازدادت احتمالات أن يطالب أصحاب الأعمال المهنيين المبتدئين بممارسة مستويات أعلى من التقدير والحكم المهني منذ بداية مسيرتهم الوظيفية.

وتنسجم هذه الصورة مع توقعات تقرير مستقبل الوظائف لعام 2025 الصادر عن المنتدى الاقتصادي العالمي، الذي يقدر أن 39% من المهارات الأساسية الحالية للعاملين ستتغير بحلول عام 2030، وأن 59% من العاملين سيحتاجون إلى التدريب. ونحن، وفق هذه التوقعات، أمام اقتصاد تتطلب فيه الكفاءة المهنية تجديداً مستمراً، ربما قبل أن تستنفد الشهادة الجامعية التي اعتمدت تلك الكفاءة عمرها التقليدي.

وهكذا، فإن الاضطراب الذي بدأ داخل الشركات وأسواق التوظيف أخذ ينتقل إلى مرحلة أسبق في دورة إنتاج رأس المال البشري، أي الجامعات التي تتولى إعداد العاملين وتأهيلهم أصلاً.

هل تقترب نهاية الشهادة الجامعية بصورتها التقليدية؟

ورثت الجامعة الحديثة نموذجاً تعليمياً يفترض أن إعداد الإنسان لممارسة مهنة معرفية متخصصة يحتاج إلى أربع أو خمس سنوات من الدراسة المنظمة. وتُبنى البرامج الجامعية، في معظمها، على مجموعات مستقرة نسبياً من المعارف التخصصية، ينتقل الطالب خلالها بين مقررات متتابعة، قبل أن يحصل على مؤهل يُفترض أن يفتح أمامه مسيرة مهنية قد تستمر عقوداً.

غير أن تطور الذكاء الاصطناعي يضع الافتراضات التي يقوم عليها هذا النموذج موضع تساؤل مباشر. فالبرنامج الجامعي الذي يُصمم في عام 2026 قد يظل يُدرَّس حتى يتخرج طلابه في عام 2030، بينما يكون سوق العمل الذي أُعدوا لدخوله قد تغير بصورة جوهرية خلال تلك الفترة. وتتفاقم هذه المعضلة في التخصصات المعرفية التي تكتسب فيها البرمجيات قدرات كانت، حتى وقت قريب، حكراً على مهنيين تلقوا تعليماً وتدريباً متخصصين.

واللافت أن الطلاب بدأوا التكيف مع هذا الواقع بسرعة قد تفوق كثيراً سرعة المؤسسات التي يتعلمون فيها. فقد كشف مسح أجراه معهد سياسات التعليم العالي البريطاني عام 2026 أن 95% من طلاب المرحلة الجامعية الأولى في المملكة المتحدة يستخدمون الذكاء الاصطناعي في جانب من دراستهم، وأن 94% يستعينون بالذكاء الاصطناعي التوليدي في إنجاز الأعمال الخاضعة للتقييم الأكاديمي. وفي المقابل، لم تتجاوز نسبة الذين يعتقدون أن أعضاء هيئة التدريس يساعدونهم على اكتساب مهارات الذكاء الاصطناعي اللازمة لمستقبلهم المهني 48%.

ولا يبدو هذا الاختلال مقتصراً على الجامعات البريطانية. ففي المسح العالمي الذي أجراه مجلس التعليم الرقمي عام 2026، وشمل 45,398 استجابة من الطلاب وأعضاء هيئات التدريس في 35 دولة، رأى 28% فقط من الطلاب أن معظم تقييماتهم الدراسية، أو كثيراً منها، يعكس المهارات والقدرة على الحكم المهني التي يتطلبها العمل في بيئة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. ولم تتجاوز نسبة من اعتبروا أساتذتهم مؤهلين بما يكفي لإرشادهم إلى الاستخدام الصحيح لهذه التكنولوجيا 29%. والأكثر دلالة أن ما يزيد على ثلث الطلاب باتوا يتساءلون عما إذا كانت برامجهم الجامعية لا تزال ملائمة لمستقبل يقوده الذكاء الاصطناعي.

وتطرح هذه الفجوة سؤالاً اقتصادياً لا يقل أهمية عن السؤال التربوي. فالجامعات لا تزال تطلب من الطلاب استثمار سنوات طويلة وموارد مالية كبيرة للحصول على مؤهلات قد تتغير متطلبات الوظائف المرتبطة بها بسرعة تفوق قدرة البرامج التعليمية على التحديث. وفي الجهة المقابلة، تتزايد دوافع أصحاب الأعمال إلى تقييم المرشحين للوظائف من خلال قدراتهم الفعلية على الإنجاز المهني باستخدام الذكاء الاصطناعي، بدلاً من الاعتماد الحصري على الشهادات الأكاديمية التقليدية.

وقد بدأت بالفعل بعض الجامعات والجهات المنظمة للتعليم العالي اختبار بدائل تمس البنية الزمنية للشهادة الجامعية نفسها. ففي مارس 2026، وافق مجلس أمناء التعليم العالي في ولاية لويزيانا الأمريكية على فئة جديدة من برامج البكالوريوس المعجَّلة، تتطلب استكمال 90 ساعة معتمدة بدلاً من 120 ساعة في النظام التقليدي. وشملت البرامج الأولى تخصصَي المعلوماتية الحيوية وتكنولوجيا المعلومات، وصُممت حول دراسة تخصصية مكثفة وخبرات عملية ومهارات مرتبطة باحتياجات المهن الناشئة.

وفي أكتوبر من العام نفسه، أعلنت جامعة ريجنت الأمريكية برنامجاً مختصراً للبكالوريوس في الذكاء الاصطناعي يتكون من 94 ساعة معتمدة، ويمكن للطلاب المتفرغين الذين يواصلون الدراسة دون انقطاع استكماله خلال عامين فقط. وهذه التجارب لا تمثل حتى الآن تحولاً شاملاً في نظام التعليم العالي، لكنها تقدم مؤشرات ملموسة إلى أن المدة الزمنية للشهادة الجامعية لم تعد بالضرورة عنصراً ثابتاً يستعصي على إعادة النظر.

ولا يقتصر التغيير على عدد السنوات أو الساعات المعتمدة، بل يمتد إلى طبيعة المعرفة التي تُدرَّس. ففي سبتمبر 2025، أعادت جامعة ديفراي تصميم برنامجها لتطوير البرمجيات، ليدمج النماذج اللغوية الكبرى ووكلاء الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته المسؤولة وشهادات مهنية تراكمية يمكن بناؤها على مراحل. وفي العام نفسه، قدمت جامعة ولاية بنسلفانيا برنامجاً جديداً للهندسة في الذكاء الاصطناعي، يقوم على منهج مرن يمكن تحديث مكوناته المتقدمة مع تطور التكنولوجيا.

ومن المبكر اعتبار هذه المبادرات دليلاً على أن الجامعات، بوصفها قطاعاً عالمياً، قد بدأت بالفعل التخلي عن نموذج الدرجة التقليدية. لكنها توضح الاتجاه الذي قد تدفعها إليه الضغوط الاقتصادية المتصاعدة. فخلال السنوات الثلاث إلى السبع المقبلة، ربما تفقد برامج السنوات الأربع أو الخمس مكانتها بوصفها المسار الافتراضي للدخول إلى عدد كبير من المهن المعرفية، وتصبح البرامج المكثفة التي تستغرق عاماً أو عامين أكثر جاذبية، ولا سيما في المجالات التي يمكن إثبات الكفاءة المهنية فيها من خلال الدراسة المركزة والتطبيق العملي والتقييم المستمر.

وسيكون التغيير في المناهج عميقاً بقدر التغيير في مدة الدراسة. فالمطلوب لن يكون تخريج أشخاص يستطيعون استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي فحسب، وإنما مهنيين قادرين على تنظيم عمل الأنظمة الذكية الوكيلة والإشراف عليها، والتعاون المنتج مع الآلات، وتقييم الاستدلال الذي تولده، وتحمل المسؤولية عن نتائج القرارات المبنية عليه. ولن يكون من الكافي حصر هذه القدرات في مقررات عامة لمهارات الحاسوب أو الثقافة الرقمية؛ إذ ينبغي أن تصبح جزءاً من التكوين التخصصي نفسه. فالطبيب والمهندس والباحث والمحامي والمحلل المالي الذين يعملون بمساندة الذكاء الاصطناعي سيحتاجون إلى أنماط مختلفة من الإعداد المهني.

وهذا التحول المتوقع يعني بالضرورة إعادة توزيع واسعة للموارد التعليمية. فالجامعات التي تمتلك إمكانية الوصول إلى بنية متقدمة للذكاء الاصطناعي، وشراكات فعالة مع قطاعات الصناعة والأعمال، وأنظمة مرنة لاعتماد البرامج والمؤهلات، ستكون أقدر على إعادة تصميم التعليم حول المتطلبات المهنية الجديدة. أما المؤسسات التي تفتقر إلى تلك المزايا، فقد تجد صعوبة متزايدة في الحفاظ على القيمة الاقتصادية لشهاداتها المبنية على تصورات تقليدية لطبيعة الخبرة البشرية.

وإذا كان هذا التحول يمثل تحدياً بالغ التعقيد للجامعات في الاقتصادات المتقدمة، فإنه يطرح مشكلة أشد خطورة على الدول التي لا تمتلك موارد تكنولوجية ومالية مماثلة.

عالمان جامعيان يتحركان بسرعتين مختلفتين

لا ينشأ الصدع المرتقب في التعليم العالي من داخل الجامعات وحدها، وإنما يعكس انقساماً أوسع وأعمق في الاقتصاد العالمي للذكاء الاصطناعي. فهناك مجموعة محدودة نسبياً من الدول تمتلك القدرات التكنولوجية والمالية والبنية التحتية اللازمة لتطوير النماذج التأسيسية وتشغيلها على نطاق واسع داخل القطاعات الاقتصادية المختلفة، في حين تعتمد غالبية دول العالم على تكنولوجيات يجري إنتاجها خارج حدودها.

وتكشف الأرقام عن درجة استثنائية من التركز. فوفقاً لمؤشر السيادة في الذكاء الاصطناعي لعام 2026 الصادر عن مركز الأمن الأمريكي الجديد، تتركز نحو 90% من القدرة الحاسوبية اللازمة لتطوير الذكاء الاصطناعي عند الحدود التقنية المتقدمة وتشغيله في الولايات المتحدة والصين. كما طورت الشركات الموجودة في هذين البلدين جميع النماذج التأسيسية الرائدة في العالم تقريباً. وفي الوقت نفسه، يوثق المؤشر 184 مشروعاً حكومياً للذكاء الاصطناعي السيادي موزعة على 67 دولة، في مؤشر على إدراك الحكومات المتزايد لضرورة تقليص اعتمادها التكنولوجي على الخارج.

والفارق بين امتلاك القدرة على تطوير الذكاء الاصطناعي وبين مجرد شراء حق الوصول إليه ليس فارقاً تقنياً هامشياً، بل اختلاف اقتصادي جوهري. فالدولة القادرة على تطوير النماذج المتقدمة وتشغيل البنية اللازمة لنشرها على نطاق واسع تستطيع دمج هذه التكنولوجيا بعمق في صناعاتها ومؤسساتها العامة ونظامها التعليمي. أما الدولة التي تعتمد أساساً على استيراد خدمات الذكاء الاصطناعي، فتخضع لمجموعة مختلفة من القيود، تشمل تكاليف الوصول إلى الخدمة، والقرارات التكنولوجية التي تتخذها جهات خارجية، ومدى توافر موارد الحوسبة، وحدود سيطرتها على الأنظمة التي قد تعتمد عليها إنتاجيتها الاقتصادية مستقبلاً.

ويقدم تقرير التقدم والاتجاهات الرقمية لعام 2025 الصادر عن البنك الدولي صورة كمية واضحة لهذا الاختلال. فالدول مرتفعة الدخل، التي لا تضم سوى نحو 17% من سكان العالم، تستحوذ على 87% من نماذج الذكاء الاصطناعي البارزة، و86% من الشركات الناشئة العاملة في المجال، و91% من تمويل رأس المال المخاطر الموجه إليه. وتستضيف هذه الدول أيضاً 77% من القدرة الاستيعابية العالمية لمراكز البيانات المشتركة (Co-location)، مقابل أقل من 0.1% في الدول منخفضة الدخل.

وتجعل المتطلبات المادية للذكاء الاصطناعي المتقدم تجاوز هذه الفجوة أكثر صعوبة. فبحسب تقييم وكالة الطاقة الدولية لعام 2026، يُتوقع أن يرتفع الاستهلاك العالمي للكهرباء في مراكز البيانات من 485 تيراواط ساعة عام 2025 إلى نحو 950 تيراواط ساعة بحلول 2030، بينما قد يتضاعف استهلاك المنشآت المتخصصة في الذكاء الاصطناعي إلى ثلاثة أمثاله. وفي الوقت نفسه، تجاوز الإنفاق الرأسمالي لأكبر شركات التكنولوجيا 400 مليار دولار خلال عام 2025، مع توقعات بارتفاعه بنسبة إضافية تبلغ 75% في عام 2026.

ولا تقتصر دلالة هذه الأرقام على حجم الاستثمارات أو استهلاك الطاقة، بل تكشف عن طبيعة التحدي الذي يواجه الجامعات في الاقتصادات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي المستورد. فهذه الجامعات مطالبة بإعداد طلابها للعمل داخل بيئة تكنولوجية قد تفتقر دولها إلى القدرة على توفير بنيتها الإنتاجية محلياً. وهي تعمل، في كثير من الحالات، تحت قيود الموازنات العامة المحدودة وأنظمة الاعتماد الأكاديمي الجامدة، وداخل نظم تعليمية تعاني بالفعل من مشكلات تشغيل الخريجين وضعف الارتباط باحتياجات سوق العمل.

وقد بدأت الأبحاث الميدانية ترصد الآثار التعليمية لهذا التفاوت. ففي دراسة أُجريت عام 2026 بمشاركة مركز الابتكار في التعليم العالي التابع لليونسكو وشركائه، تناولت التحول الرقمي وتبني الذكاء الاصطناعي في الجامعات الأفريقية، برزت مجموعة من العقبات التي تعرقل التغيير، شملت ضعف البنية التحتية، ومحدودية التمويل المؤسسي، ونقص الدعم التقني، والمحافظة المفرطة في الثقافات الأكاديمية. وكانت أوجه القصور في البنية التحتية العائق الأكثر أهمية بين هذه العوامل.

وفي تقييم دولي مستقل نشرته مؤسستا IREX وDevelopment Gateway عام 2026، واستند بدرجة كبيرة إلى استجابات من أفريقيا والشرق الأوسط، أفاد 34.2% فقط من المشاركين بوجود استراتيجية مؤسسية واضحة للذكاء الاصطناعي، بينما أشار 39.5% إلى وجود سياسات معتمدة تتعلق باستخدامه. أما نسبة الذين أفادوا بدمج تطبيقات ذكاء اصطناعي خاضعة للحوكمة في إجراءات العمل المؤسسي، فلم تصل إلى واحد من كل خمسة مشاركين.

وتشير هذه المعطيات إلى مفارقة يصعب تجاهلها، فالجامعات التي قد تكون أشد احتياجاً إلى تغيير نموذجها التعليمي ربما تكون، في الوقت نفسه، الأقل امتلاكاً للموارد التي تمكنها من تحقيق ذلك.

ومن هنا، تبرز احتمالات تباعد متزايد بين نظامين جامعيين يتحركان بسرعتين مختلفتين. ففي الاقتصادات التي تمتلك سيادة تكنولوجية في الذكاء الاصطناعي، ستواجه الجامعات ضغوطاً تدفعها إلى تقصير مدة التأهيل، وإدماج الأنظمة الذكية في التعليم التخصصي، وتحديث الكفاءات المهنية بصورة مستمرة. وفي المقابل، قد تستمر جامعات كثيرة في الاقتصادات المعتمدة على التكنولوجيا المستوردة في تقديم البرامج التقليدية بالمدد والمناهج التقليدية نفسها، ليس بالضرورة لأنها ترفض التغيير، بل لأن الموارد المطلوبة لإصلاح حقيقي واسع النطاق قد تكون خارج نطاق إمكاناتها.

وستكون النتيجة أن خريجي هذه الجامعات سيدخلون سوق عمل دولية تتحدد فيها القيمة الاقتصادية لتعليمهم، بصورة متزايدة، وفقاً لقدرات تكنولوجية طُورت خارج بلدانهم وتخضع لسيطرة جهات لا يملكون التأثير في قراراتها.

تقسيم دولي جديد للعمل.. عندما تتآكل ميزة العمالة المتعلمة منخفضة التكلفة

أتاحت العولمة، طوال عقود، لعدد كبير من الاقتصادات النامية الاستفادة من قدرتها على توفير عمالة ماهرة بتكاليف أقل من مثيلاتها في الدول الغنية. وأصبحت خدمات تطوير البرمجيات وخدمة العملاء ومعالجة البيانات والإدارة المالية وغيرها من الأنشطة المعرفية مصادر مهمة للتوظيف وعوائد التصدير في أجزاء من آسيا وأفريقيا وأمريكا اللاتينية. لكن الذكاء الاصطناعي بدأ يهدد المنطق الاقتصادي الذي جعل هذه الأنشطة مصدراً للميزة التنافسية.

فحين يتطلب إنجاز العمل الذهني الروتيني جهداً بشرياً كبيراً، تصبح الفروق في مستويات الأجور بين الدول حافزاً اقتصادياً لنقل الإنتاج إلى الأسواق الأقل تكلفة. أما عندما تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي تنفيذ أجزاء متزايدة من هذا العمل، فإن ميزة الاستعانة بعاملين في دول بعيدة جغرافياً لمجرد انخفاض أجورهم تفقد تدريجياً جانباً من أهميتها. وقد تجد شركة تعمل داخل اقتصاد يمتلك قدرات سيادية في الذكاء الاصطناعي أن تشغيل أنظمة ذكية تُدار محلياً أقل تكلفة وأكثر كفاءة من شراء خدمات مماثلة كثيفة العمالة من الخارج.

وتقدم صناعة التعهيد في الفلبين مؤشراً مبكراً إلى حجم هذا التهديد المحتمل. ففي دراسة نشرها باحثون بصندوق النقد الدولي عام 2025، جاء قطاع إسناد العمليات التجارية إلى جهات خارجية (Business Process Outsourcing) في مقدمة القطاعات الفلبينية من حيث نسبة الوظائف المعرضة للإحلال بالذكاء الاصطناعي. وأظهرت الدراسة أن نحو 73% من العاملين في هذا القطاع يشغلون وظائف موظفي المعلومات في مراكز الاتصال، وهي مهن تتميز بارتفاع تعرضها للذكاء الاصطناعي، مع فرص محدودة نسبياً لتحقيق التكامل بين عمل الإنسان والأنظمة الذكية.

وفي المسح الاقتصادي للفلبين الصادر عن منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية عام 2026، جرى تحديد الذكاء الاصطناعي باعتباره أخطر تهديد تكنولوجي هيكلي عاجل يواجه صناعة التعهيد في البلاد، مع التحذير من احتمالات تآكل مزاياها التنافسية التقليدية ما لم تشهد قدرات القوى العاملة تحولاً جوهرياً.

ولا تنحصر هذه المشكلة في مراكز الاتصال وخدمات العملاء. فكلما توسعت قدرات الأنظمة الذكية في البرمجة والتوثيق التقني وتحليل البيانات والمساعدة البحثية وغيرها من الخدمات المهنية، ازدادت احتمالات أن تواجه الدول التي بنت قدرتها التنافسية على توفير كفاءات بشرية منخفضة التكلفة انكماشاً تدريجياً في القيمة الاقتصادية للخدمات التي تصدرها.

وتكمن إحدى أخطر سمات هذا التحول في عدم التكافؤ بين البدائل المتاحة لطرفيه. فالاقتصادات التي تمتلك قدرات سيادية في الذكاء الاصطناعي تستطيع الجمع بين النماذج المتقدمة والبنية التحتية المحلية والقوى العاملة عالية التأهيل لتوسيع إنتاجها في الصناعات المعرفية. أما الاقتصادات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي المستورد، فتواجه احتمال الاضطرار إلى منافسة هذه المنظومات دون أن تمتلك قدرات إنتاجية تكنولوجية مكافئة.

وقد يؤدي ذلك إلى انتقال ميزاتها النسبية تدريجياً نحو أنشطة يظل أداؤها مرتبطاً بالعمل المادي المباشر والموارد المحلية والزراعة والتصنيع والبناء وغيرها من الخدمات التي تتطلب وجوداً بشرياً فعلياً. وبذلك لا يكون التغيير مجرد انتقال بعض الوظائف من البشر إلى الآلات، وإنما إعادة ترتيب للأنشطة الاقتصادية التي تستطيع الدول المختلفة المنافسة فيها.

ويجد احتمال اتساع هذا التفاوت سنداً كمياً في دراسة اقتصادية كلية نشرها صندوق النقد الدولي عام 2025 بعنوان «الأثر العالمي للذكاء الاصطناعي: انتبهوا إلى الفجوة» (The Global Impact of AI: Mind the Gap). فقد استخدم الباحثون نموذجاً متعدد القطاعات للاقتصاد العالمي، وخلصوا إلى أن الذكاء الاصطناعي قد يزيد تفاوت الدخل بين الدول، وأن أثره المقدر على النمو الاقتصادي في الاقتصادات المتقدمة قد يتجاوز ضعف أثره في الدول منخفضة الدخل. كما انتهت الدراسة إلى أن تحسين الجاهزية التكنولوجية وإتاحة الوصول إلى هذه القدرات يمكن أن يخففا الفوارق، دون أن يضمنا القضاء عليها بالكامل.

وبناءً على ذلك، قد يتجه التقسيم الدولي للعمل نحو بنية أكثر حدة وتدرجاً من تلك التي نشأت خلال موجات العولمة السابقة. إذ يُحتمل أن تتركز الأنشطة الأعلى قيمة في الصناعات المعرفية بصورة متزايدة داخل الاقتصادات التي تمتلك القدرات السيادية للذكاء الاصطناعي، حيث تتوافر البنية التحتية والموارد التكنولوجية اللازمة للإنتاج الذهني المتقدم. وفي المقابل، قد تفقد الاقتصادات المعتمدة على التكنولوجيا المستوردة أجزاء من أسواقها الدولية للخدمات المعرفية، بينما تظل معتمدة بدرجة أكبر على الإنتاج المادي والأنشطة كثيفة العمالة.

وإذا تحقق هذا المسار، فستكون المفارقة التاريخية قاسية على الدول التي أمضت عقوداً توسع التعليم الجامعي باعتباره طريقاً لزيادة نصيبها من اقتصاد المعرفة العالمي. فقد تواصل جامعاتها تخريج أعداد متزايدة من أصحاب المؤهلات العليا، في الوقت الذي يتراجع فيه تدريجياً الطلب الدولي على الأعمال التي أُعد هؤلاء الخريجون لممارستها.

الصدع الكبير.. مستقبل المعرفة بين دول تمتلك الآلات ودول ينافسها أبناؤها

قد تكون السنوات الثلاث إلى السبع المقبلة حاسمة في تحديد مستقبل العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والتعليم العالي والتنمية الاقتصادية العالمية. فالنماذج التأسيسية تكتسب قدرات متزايدة على تنفيذ الأعمال الذهنية المعقدة، والشركات تعيد تصميم المهن والوظائف حول هذه القدرات، والجامعات بدأت مراجعة مدة الشهادات التي تمنحها، كما تعيد النظر في محتواها وفي المهارات التي يفترض أن يكتسبها خريجوها.

غير أن قدرة الدول على خوض هذا التحول تتفاوت بصورة استثنائية. فالدول التي تمتلك إمكانات محلية لتطوير النماذج التأسيسية، وبنية حوسبية ضخمة، وموارد تسمح بنشر الذكاء الاصطناعي على امتداد قطاعات الاقتصاد، تستطيع اتباع مسار تنموي يختلف جذرياً عن ذلك المتاح للدول التي تعتمد على استيراد خدماته. فالأولى مؤهلة لإعادة تنظيم الإنتاج المعرفي حول الأنظمة الذكية، وإعداد قواها العاملة وفقاً لهذا النموذج الجديد. أما الثانية فتواجه خطر الإبقاء على هياكل تعليمية وتخصصات اقتصادية تتآكل أهميتها تدريجياً بفعل تطورات تكنولوجية لا تملك السيطرة عليها.

وقد تكون الأجيال الشابة في الاقتصادات النامية بين أكثر المتأثرين بهذه التحولات. فقد كانت الشهادة الجامعية، تقليدياً، تمثل وعداً بالانتقال إلى العمل الماهر والدخل الأعلى والمشاركة في الأسواق المهنية الدولية. لكن هذا الوعد قد يصبح أصعب تحقيقاً عاماً بعد آخر، إذا أخذت الأنشطة المعرفية الأعلى قيمة تتركز داخل الاقتصادات المالكة للذكاء الاصطناعي، بينما ظلت جامعات الدول المعتمدة عليه أسيرة النماذج التعليمية التقليدية.

وفي هذه الحالة، سيكتسب التقسيم التاريخي للعمل بين الاقتصادات الصناعية والنامية شكلاً جديداً ربما يكون أشد رسوخاً. فالدول التي تمتلك السيادة في الذكاء الاصطناعي ستحتل موقع الهيمنة على إنتاج المعرفة المتقدمة وتوظيفها اقتصادياً، بينما تواجه الدول المعتمدة عليها ضغوطاً متزايدة للمنافسة من خلال العمل المادي والموارد الطبيعية والأنشطة التي لا يمكن نقلها بسهولة إلى الآلات الذكية.

ولا ينبغي التعامل مع هذا السيناريو باعتباره مصيراً محتوماً، وإنما توقعاً للنتائج الهيكلية التي يمكن أن تنشأ عن التفاوت التكنولوجي والاقتصادي القائم. فحجم التحول النهائي سيتوقف على القرارات التي تتخذها الحكومات والجامعات والمؤسسات الاقتصادية خلال السنوات المقبلة. إلا أن الأدلة المتاحة تكشف بالفعل عن ثلاث حقائق يصعب تجاوزها، وهي التركز الاستثنائي لقدرات الذكاء الاصطناعي، والتسارع في إعادة تشكيل العمل المهني، والتفاوت الكبير بين المؤسسات والدول في القدرة على الاستجابة لهذين التطورين.

إن العالم يقترب من مرحلة قد لا يعود فيها مجرد إتاحة التعليم الجامعي كافياً لضمان المشاركة في القطاعات الأعلى قيمة من اقتصاد المعرفة. فما سيحدد مصير الخريجين بصورة متزايدة ليس فقط ما تعلموه داخل جامعاتهم، وإنما أيضاً ما إذا كانت الدول التي علمتهم تمتلك القدرة التكنولوجية والاقتصادية على تحويل معارفهم إلى إنتاج ذي قيمة.

وعند هذه النقطة، يتجاوز الصدع المرتقب حدود التكنولوجيا والتعليم وسوق العمل، ليصبح انقساماً في القدرة على إنتاج الثروة من المعرفة البشرية ذاتها.

فقد ينتهي الصدع الكبير الذي يشقه الذكاء الاصطناعي في الاقتصاد العالمي إلى تقسيم الدول بين من يمتلكون الآلات التي تنتج العمل الفكري، ومن يجد أبناؤهم أنفسهم مضطرين إلى منافسة تلك الآلات على فرص العمل.