الذكاء الاصطناعي وسوق العمل: هل يبتلع الذكاء الاصطناعي فرص الخريجين والباحثين عن عمل؟

سوق العمل والذكاء الاصطناعي: تحديات التوظيف الحديثة

سوق العمل يعاني من صعوبة بالغة، حيث يجد الشباب صعوبة كبيرة في الحصول على وظائف، بينما تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي في عمليات التوظيف بشكل متزايد. بدأ هاري، وهو خريج حديث، البحث عن وظيفته الأولى قبل أشهر من تخرجه. على الرغم من سيرته الذاتية القوية التي تضمنت تدريبًا مدفوع الأجر، وسنوات من العمل التطوعي، وخبرة في مجالات مختلفة، ومعدل تراكمي ممتاز، ورسائل توصية قوية، إلا أنه تقدم لـ 200 وظيفة وتم رفضه في كل مرة، أو لم يتلق ردًا من العديد من الشركات.

يواجه الملايين من الباحثين عن عمل وضعًا مشابهًا. فمع أن أرباح الشركات قوية ومعدل البطالة منخفض والأجور ترتفع، إلا أن عدد الوظائف الجديدة ظل ثابتًا تقريبًا في الأشهر الأربعة الماضية. انخفض معدل التوظيف إلى أدنى مستوى له منذ فترة التعافي من الركود العظيم. فبينما كانت الشركات تضيف أربعة أو خمسة موظفين لكل 100 موظف لديها قبل أربع سنوات، فإنها الآن تضيف ثلاثة فقط.

تزايد الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في التوظيف

في الوقت نفسه، تحولت عملية الحصول على وظيفة إلى كابوس بسبب ممارسات الموارد البشرية الحديثة. فقد سهلت منصات التوظيف عبر الإنترنت العثور على فرص عمل، لكنها جعلت الحصول عليها أصعب. يرسل المتقدمون آلاف السير الذاتية التي صاغها الذكاء الاصطناعي، وتستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي لغربلتها. هذا الوضع يشبه ما حدث لسوق المواعدة، حيث يتصفح الناس عددًا كبيرًا من الخيارات دون الحصول على أي نتيجة.

تقدم هاري بانتظام لفرص عمل بدا أنها مناسبة، مع تكييف سيرته الذاتية وكتابة رسائل تقديم شخصية، لكنه لم يتلق أي رد. وصفت مارتين، وهي مساعدة قانونية تم تسريحها من عملها، تجارب مماثلة. فعلى الرغم من خبرتها التي تزيد عن 10 سنوات وتقديمها لعشرات الطلبات، لم تتمكن من الحصول على وظيفة.

من ناحية أخرى، تواجه الشركات تدفقًا هائلاً من الطلبات غير المناسبة، إلى جانب عدد قليل من الطلبات الجيدة لكل وظيفة شاغرة. وبدلاً من مراجعة الطلبات يدويًا، تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي. فقد أشار مسؤولون تنفيذيون في الموارد البشرية إلى استخدامهم للذكاء الاصطناعي في كتابة الوصف الوظيفي، وتقييم المرشحين، وتحديد مواعيد الاجتماعات الأولية، وتقييم الطلبات. في بعض الحالات، تستخدم الشركات روبوتات الدردشة لإجراء المقابلات، حيث يتفاعل المرشحون مع صورة رمزية عبر نظام يشبه Zoom، ويتم تسجيل أدائهم وتحليله بواسطة خوارزمية تبحث عن الكلمات الرئيسية وتقييم نبرة الصوت.

الإحصائيات: وقد أشارت الإحصائيات إلى أن حجم السوق العالمي للذكاء الاصطناعي في التوظيف قُدر بنحو 661.56 مليون دولار أمريكي في عام 2023، ومن المتوقع أن ينمو بشكل كبير في السنوات القادمة، مما يؤكد تزايد الاعتماد على هذه التقنيات. (DemandSage). كما أن 85% من أصحاب العمل الذين يستخدمون الأتمتة أو الذكاء الاصطناعي يرون أنه يوفر الوقت ويزيد الكفاءة، بينما أفاد 86.1% من القائمين على التوظيف الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي بأنه يسرع عملية التوظيف. (SHRM). في المملكة المتحدة، تضاعف استخدام الذكاء الاصطناعي في التوظيف ثلاث مرات خلال العام الماضي، حيث استخدمه حوالي 3 من كل 10 أرباب عمل في عام 2023، مقارنة بـ 1 من كل 10 في عام 2022. (Standout-CV).

"جهنم تندر" سوق العمل: دورة مفرغة من الطلبات والرفض

ترى بريا راثود، خبيرة اتجاهات التوظيف في Indeed، أن المنصات عبر الإنترنت تسهل على الناس العثور على وظائف شاغرة، وأن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يسرع عملية الوصول إلى مراحل المقابلة إذا كانت طلباتهم تتناسب مع احتياجات صاحب العمل. ومع ذلك، لا يصل العديد من المتقدمين للوظائف إلى مرحلة التفاعل البشري. تدفع صعوبة الوصول إلى مرحلة المقابلة الباحثين عن عمل إلى تقديم المزيد من الطلبات، مما يدفعهم للاعتماد على ChatGPT لإنشاء سيرهم الذاتية والرد على أسئلة الفرز. وهكذا تستمر هذه الدورة: تؤدي الزيادة في الطلبات المماثلة التي صاغها الذكاء الاصطناعي إلى استخدام أصحاب العمل للمرشحات الروبوتية لإدارة التدفق، مما يجعل عملية البحث عن عمل أشبه بـ"جهنم تندر".

التحديات الاقتصادية وتأثيرها على العمال

ظل الاقتصاد في حالة توازن بين انخفاض التوظيف وانخفاض التسريح لعدة أشهر؛ فقد تجمدت جميع قطاعات سوق العمل تقريبًا باستثناء الرعاية الصحية. ارتفع متوسط الوقت الذي يقضيه العامل في البحث عن وظيفة إلى 10 أسابيع، مما يعني أن الأمريكيين يقضون أسبوعين إضافيين في سوق العمل مقارنة بالسنوات القليلة الماضية. انخفضت نسبة العمال الأمريكيين الذين يتركون وظائفهم إلى أدنى مستوى لها منذ عقد من الزمان، بسبب المخاوف بشأن ارتفاع الأسعار والقلق بشأن تباطؤ النمو.

يبدو أن هذا التوازن بدأ في الانهيار، ومن المرجح حدوث ركود كامل. فقد شهد العمال السود زيادة كبيرة في البطالة، ويرجع ذلك جزئيًا إلى عمليات التسريح الجماعي للموظفين الفيدراليين. يبحث أكثر من 10 بالمائة من العمال دون سن 24 عامًا عن عمل. وتشير ليديا بوسور من شركة EY-Parthenon الاستشارية إلى أن "التسريحات القائمة على الأداء والاستراتيجية تتزايد، وتظهر التشققات بشكل متزايد".

نصائح للباحثين عن عمل في عصر الذكاء الاصطناعي

ماذا يفترض أن يفعل العمال؟ لا يزال مارتين وهاري والملايين مثلهم يحاولون اكتشاف ذلك. تستمر مارتين في التقديم للوظائف، بينما يقوم هاري بأعمال تنسيق الحدائق والتطوع. توصي راثود بـالتوظيف التقليدي: دعوة مسؤولي التوظيف لتناول القهوة، وحضور فعاليات التوظيف الشخصية، واستطلاع الأصدقاء وأصحاب العمل السابقين للحصول على فرص. قد تنجح هذه الاستراتيجيات إذا بدأت الشركات في التوظيف مرة أخرى. ولكن إذا لم يكن الأمر كذلك، فقد يترك الملايين من الأشخاص يقدمون سيرهم الذاتية إلى العدم.


What is a Knowledge Graph?
رسم متحرك يوضح كيفية بناء الرسم البياني المعرفي للوحة مدام إكس، حيث تظهر نقاط تمثل كيانات مختلفة (اللوحة، الفنان، المتحف، الموضوع) ويتم ربطها بعلاقات ذات معنى.
Portrait of Madame X - graph animation of knowledge graph” — المصدر: Wikimedia Commons. License: CC BY-SA 4.0.


Key Components of a Knowledge Graph
رسم متحرك يوضح كيفية بناء الرسم البياني المعرفي، ويظهر فيه كيفية ترابط العقد (المفاهيم) والروابط (العلاقات) لتكوين شبكة من المعلومات حول لوحة "بورتريه مدام إكس".
Portrait of Madame X - graph animation of knowledge graph” — المصدر: Wikimedia Commons. License: CC BY-SA 4.0.




Building a Knowledge Graph
صورة متحركة (GIF) تعرض رسمًا بيانيًا للمعرفة قيد الإنشاء، حيث تظهر نقاط البيانات والعلاقات التي تربطها معًا بشكل تدريجي، مما يوضح بصريًا كيفية بناء وتوسيع مخطط المعرفة.
Portrait of Madame X - graph animation of knowledge graph” — المصدر: Wikimedia Commons. License: CC BY-SA 4.0.


Challenges in Building Knowledge Graphs
صورة متحركة (GIF) تُظهر عملية بناء وتوسّع رسم بياني معرفي، حيث تتشكل وتترابط العُقد والكيانات المختلفة، مما يعبر بصريًا عن تعقيد وتحديات إنشاء الرسوم البيانية المعرفية.
Portrait of Madame X - graph animation of knowledge graph” — المصدر: Wikimedia Commons. License: CC BY-SA 4.0.



Next Post Previous Post
No Comment
Add Comment
comment url