Cisco وPwC وWyndham تكشف كيف تعيد تدريب موظفيها فعلياً للعمل مع الذكاء الاصطناعي

بينما يناقش جزء من السوق عدد الوظائف التي سيقضي عليها الذكاء الاصطناعي في السنوات القريبة، تراهن بعض الشركات الكبرى على سيناريو مختلف: لا تقليص للفرق، بل إعادة تدريبها بسرعة على العمليات الجديدة. وفي منتدى Semafor World Economy، شرح مسؤولون في Cisco وPwC وAutomation Anywhere كيف يحاولون دمج الذكاء الاصطناعي في العمل دون تقويض الأساس البشري للشركة.

من يدرّب موظفيه بالفعل

لا يزال الحديث عن التدريب المؤسسي على الذكاء الاصطناعي أكثر من الممارسة المنهجية. ففي الولايات المتحدة ما زالت إجراءات الدعم قيد التشكّل: في فبراير 2026 طُرح مشروع قانون من الحزبين باسم AI Workforce Training Act يتضمن إعفاءات ضريبية للشركات التي تدرّب موظفيها على prompt engineering وثقافة البيانات والتعلم الآلي وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي. لكن بينما يتجادل المنظمون حول القواعد، يتحمل قطاع الأعمال العبء الفعلي، وقد أظهر استطلاع لـ Gallup أن دعم المديرين هو العامل الأهم في نجاح تطبيق الذكاء الاصطناعي.

وقدّم مدير الذكاء الاصطناعي في PwC، دان بريست، مثالاً لافتاً. فقد ساعدت الشركة Wyndham على تطبيق نظام وكلاء (agentic) لمعالجة طلبات العملاء، ما قلّص مدة المكالمات بنسبة 30% على الأقل. ولم يُوجَّه الوقت الذي تحرر إلى التسريحات: أتيح للمديرين إعادة تدريب الموظفين على مهام يكون فيها للمشاركة البشرية وزن أكبر، مثل تحسين التواصل مع النزلاء، ومراقبة عمل الوكلاء أنفسهم، ومعالجة الحالات غير النمطية.

«لم يكن الهدف استبدال هؤلاء الأشخاص» — هكذا وصف بريست نهج

Wyndham تجاه الأتمتة.

واعتمدت PwC منطقاً مماثلاً في عملها مع Lucid Motors، حيث حسّن الذكاء الاصطناعي أدوات التنبؤ المالي. ولم يكن المقصود تقليل الحاجة إلى الموظفين، بل نقلهم إلى مهارات أعلى قيمة. وأيّد ميهير شوكلا، رئيس Automation Anywhere، الفكرة نفسها: يبدأ التطبيق الفعّال لا بتوزيع أدوات ذكاء اصطناعي رائجة، بل بإعادة بناء عمليات العمل نفسها ودور الإنسان داخلها.

كيف يُنظَّم التدريب

تتبع Cisco نهجاً أكثر صرامة ورسمية. وبحسب ليز سينتروني، مديرة تجربة العملاء، أصبح الفهم الأساسي للذكاء الاصطناعي إلزامياً لجميع العاملين في الشركة. وتقول إن 98% من موظفي Cisco يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي يومياً، وإن التدريب مبني كبرنامج عملي بنظام مستويات داخلي يشبه أحزمة الكاراتيه. ويهدف هذا الشكل، بحسب الشركة، إلى جعل المهارات قابلة للقياس ومنع التدريب الشكلي الذي يُجرى لغرض التقارير فقط.

• المعرفة الأساسية بالذكاء الاصطناعي إلزامية لجميع العاملين في الشركة
• تختلف الدورات باختلاف الأدوار والعمق، ولا تتبع مخططاً واحداً للجميع
• يتعلم الموظفون على سيناريوهات حقيقية وعمليات عمل فعلية مع الوكلاء
• بعد أتمتة المهام الروتينية يُنقل الموظفون إلى مهام أعلى قيمة
• يُوثَّق التقدم عبر مستويات واضحة ووحدات مكتملة

ويُشدَّد بشكل خاص على أن الموظفين يتلقون التدريب بطرق مختلفة. فقد لاحظت PwC أن الأخصائيين الشباب يتجاوبون بشكل أفضل مع مقاطع الفيديو القصيرة الموجهة لمهام محددة، بينما يتجاوب الموظفون الأكبر سناً والأكثر خبرة مع النقاشات الحضورية حول المهارات غير التقنية التي تزداد أهمية حين يتولى الذكاء الاصطناعي جزءاً من الوظائف. والبرنامج الموحد للجميع يضر هنا أكثر مما ينفع، لأن دوافع المجموعات ومخاوفها تختلف كثيراً.

ويضيف شوكلا مبدأً آخر: ينبغي تدريب الناس لا بمحاذاة دورة مجردة في الذكاء الاصطناعي، بل داخل العمل الفعلي نفسه. ومنطقه أن على الموظف أن يدفع النموذج إلى النقطة التي يبدأ عندها بالخطأ، وفي تلك اللحظة يدرك ما تتمثل فيه قيمته الفريدة. ويربط هذا النهج رفع المهارات (upskilling) لا بخانة شكلية في نظام LMS، بل بالتطور الوظيفي والمسؤولية ودور جديد للإنسان داخل فريق مؤتمت.

لماذا يهم المبتدئون

في ظل الحديث عن أن أنظمة الوكلاء تجعل الوظائف المبتدئة (junior) غير ضرورية، يتخذ بريست موقفاً معاكساً. ففي رأيه، يجب أن تواصل الشركات توظيف أصحاب المستوى المبتدئ حتى لو أُتمتت بعض المهام الأولية. ويصف الهيكل المستقبلي لا كهرم تقليدي، بل كساعة رملية: كثير من الموظفين المبتدئين في القاعدة، وإدارة وسطى أقل في المنتصف، وخبراء في القمة يضعون الإطار ويراقبون الجودة.

والمنطق هنا عملي. فالمبتدئون أسهل في تأهيلهم على العمليات الجديدة، وأقل كلفة على الشركة، وغالباً أكثر استعداداً لإتقان الذكاء الاصطناعي. أما التقليص الحاد في عدد الموظفين من أجل كفاءة سريعة فقد ينتهي بفقدان الذاكرة المؤسسية، واختلال الرقابة، وتوظيف مكلف بعد عام أو عامين. كما أن المسؤولية عن أخطاء الوكيل لا يتحملها الوكيل نفسه، بل الشخص الذي طبّقه ويراقبه، خصوصاً في القطاعات الخاضعة للتنظيم حيث تكون كلفة الأعطال أعلى من المعتاد.

ماذا يعني ذلك

تبدو استراتيجيات الشركات الأوضح حول الذكاء الاصطناعي حالياً لا كشعار «سنستبدل الناس بروبوتات»، بل كـ«سنزيل المهام الروتينية ونعيد تدريب الفريق بسرعة على عمل جديد». وهذه إشارة مهمة للسوق: لن تفوز الشركات التي تتحدث عن الأتمتة بصوت أعلى، بل تلك التي تعرف كيف تحوّلها إلى نمو في المهارات، لا إلى ذريعة للتسريح فقط.