أعلن باركليز، عملاق الخدمات المالية البريطاني، يوم 22 أنه يعتزم خفض نحو 5 آلاف وظيفة خلال عام 2026، أي ما يعادل نحو 5% من إجمالي موظفيه، في ضوء جهود ترشيد العمليات، ومنها الاستعانة بالذكاء الاصطناعي. وكان البنك قد خفّض بالفعل نحو ألف وظيفة في النصف الأول من 2026، ويخطط لخفض نحو 4 آلاف أخرى بحلول نهاية العام. ويأتي الإعلان وسط تزايد التوجه إلى ربط مكاسب الإنتاجية التي يحققها الذكاء الاصطناعي بخفض أعداد الموظفين. وتشير المعلومات المتاحة إلى أن نحو 60% من الوظائف المستهدفة ترتبط بمجالات تطوير البرمجيات.
ملامح خطة خفض الوظائف بالأرقام
لنبدأ بترتيب الأرقام التي أُعلن عنها. يبلغ حجم الخفض نحو 5 آلاف وظيفة خلال عام 2026، أي ما يعادل قرابة 5% من إجمالي الموظفين. وقد أُوردت هذه المعلومات في تقرير من لندن.
وتتوزع الأرقام بين نحو ألف وظيفة خُفّضت بالفعل في النصف الأول، ونحو 4 آلاف أخرى من المقرر خفضها خلال النصف الثاني وحتى نهاية العام. وبذلك، يأتي 20% من الخفض في النصف الأول و80% في النصف الثاني، ما يجعل الأشهر الستة المتبقية محور الخطة.
لحظة تغيّر الكفاءة شكل المؤسسة
ما يلفت الانتباه في هذه الخطة هو أن تحسين كفاءة العمليات بفضل الذكاء الاصطناعي لا يقتصر على تقليص الوقت اللازم لإنجاز المهام الميدانية، بل يمتد إلى قرارات إدارية تتعلق بحجم المؤسسة. فقد جرى الحديث عن نتائج إدخال الذكاء الاصطناعي غالبًا في إطار تحسينات فردية في العمل، مثل «إنجاز إعداد المستندات بسرعة أكبر» أو «تقليل عدد الاستفسارات التي تتطلب الرد». لكن حين ترتبط هذه النتائج بمؤشر واضح مثل عدد الموظفين، يتغير وزن النقاش.
لكن ما ورد في الإعلان هو أن الخفض يأتي في ضوء «تحسين كفاءة العمليات، من خلال الاستعانة بالذكاء الاصطناعي، وغيرها من العوامل». وليس من الممكن تفسير خفض 5 آلاف وظيفة كله بمجرد إدخال الذكاء الاصطناعي؛ لذا من الطبيعي النظر إليه بوصفه خطة تشمل عوامل متعددة. فالذكاء الاصطناعي أحد خلفيات الخفض، وليس من الدقيق تصويره على أنه السبب الوحيد.
تركيز الخفض على تطوير البرمجيات
ومن النقاط الجديرة بالاهتمام أن نحو 60% من الوظائف المستهدفة بالخفض تقع في مجالات مرتبطة بتطوير البرمجيات. ومع تزايد استخدام الذكاء الاصطناعي في إعداد مسودات الشيفرات البرمجية والاختبار والمساعدة على التصحيح، يبدو أن أقسام التطوير من المجالات التي يمكن أن تنعكس فيها مكاسب الكفاءة على خطط التوظيف بوضوح.
في المقابل، ينبغي التحفظ على استخلاص مدى التأثير المحدد في كل مهنة من هذه الأرقام وحدها. وما يمكن تأكيده هو أن مجالات التطوير تشكل حصة كبيرة من خطة التوظيف لدى مؤسسة مالية كبرى.
السؤال الذي يلي الإنتاجية
حين ترفع الشركات كفاءتها باستخدام الذكاء الاصطناعي، إلى أين توجه ما تحققه من مكاسب؟ هل توظفها في تطوير خدمات جديدة وتعزيز خدمة العملاء، أم تعكسها في تقليص أعداد الموظفين؟ من المرجح أن تحظى خطة باركليز باهتمام كثير من المديرين التنفيذيين والمديرين بوصفها مثالًا ملموسًا على اختيار الخيار الثاني.
ألا يقتصر تقييم الذكاء الاصطناعي في أماكن عملكم على سؤال: «هل أصبحت المهام أسرع إنجازًا؟». يطرح هذا الإعلان بهدوء ضرورة إضافة معيار آخر إلى هذا المقياس: «كيف سيتغير التوظيف والمؤسسة؟». وستتضح الصورة مع متابعة كيفية تنفيذ خفض نحو 4 آلاف وظيفة بحلول نهاية العام، وما إذا كانت مؤسسات مالية أخرى ستعلن عن توجه مماثل. ويمكن القول إن النقاش حول الذكاء الاصطناعي والتوظيف دخل مرحلة باتت فيها الأرقام حاضرة.
コメント