Kind: captions Language: ar الذكاء الاصطناعي ذكي لدرجة أنه استبدل المطورين. إنه أسرع وأرخص وأكثر إنتاجية. باستثناء أن هذه كذبة. كفاءة الذكاء الاصطناعي ليست سوى غطاء مريح لشيء أكثر قتامة، وهو ذعر مؤسسي هائل بمليارات الدولارات. تحملت شركات التكنولوجيا الكبرى ديوناً طائلة لتمويل بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي، لكن العوائد لم تتحقق. الآن، مع ضغوط المستثمرين وارتفاع أسعار الفائدة، تسعى هذه الشركات يائسة لخفض التكاليف لمجرد الاستمرار. ومطورو البرمجيات هم في خط المواجهة الأول. لكنهم لا يكتفون بإنهاء الوظائف، بل يدمرون الكود المصدري نفسه. تتحطم صناعة البرمجيات بطرق لا يمكن إصلاحها، وهي على وشك التسبب في انهيار الاقتصاد الأمريكي، وجرّ بقية العالم معها . كان الوعد المبكر لتطوير البرمجيات بالذكاء الاصطناعي مثيراً للإعجاب لدرجة أنك لا تستطيع لوم شركات التكنولوجيا الكبرى على تبنيه على نطاق واسع. وفقاً لمعظم التقديرات، يسمح الذكاء الاصطناعي بإنتاج الأكواد بمعدل يتراوح من أربعة إلى عشرة أضعاف معدل البرمجة التقليدية. نظرياً، يجب أن يترجم الإنتاج الأسرع إلى منتجات أكثر تسليماً بوتيرة أسرع، وهذا يعني أرباحاً أعلى وأسعار أسهم أفضل. لكن الكود الأسرع لا يعني بالضرورة كوداً أفضل. هنا بالضبط تكمن مشكلة كفاءة البرمجة بالذكاء الاصطناعي. ما عليك سوى النظر إلى معدلات استبدال الكود (Churn rates). وهذا يعني معدل تكرار كتابة الكود أو تعديله أو التخلص منه في سلة المهملات. وفقاً لتحليل GitClear لـ 211 مليون سطر برمجية، تضاعف معدل الاستبدال منذ بدء اعتماد البرمجة بالذكاء الاصطناعي. في عام 2021، كان المعدل حوالي 3.3%. بمعنى آخر، مقابل كل 1000 سطر برمجي كُتبت في الأصل، كان يلزم إعادة كتابة 33 سطراً أو حذفها لاحقاً. كلما زاد الوقت الذي يقضيه المطورون في إصلاح الأكواد المعطلة، قل الوقت المتاح لهم لطرح منتجات جديدة. من الناحية المثالية، يجب أن يكون معدل الاستبدال قريباً من الصفر قدر الإمكان. كان من المفترض أن يكون الذكاء الاصطناعي هو "شفرة الغش" المثالية. كان من المفترض أن يزيد الإنتاج دون ارتفاع في تكاليف الصيانة المستقبلية المكلفة. لكن حدث العكس تماماً. بحلول عام 2025، ارتفع معدل استبدال الكود إلى 6.87%. يتم كتابة أو مراجعة المزيد من الأكواد، مما قد يزيد من تكاليف الصيانة والمراجعة، وهذا يجلب ثغرات أمنية. وجد تحليل Veracode لما بين 100 و 150 نموذجاً لغوياً كبيراً (LLMs) أن 45%من مهام توليد الكود بالذكاء الاصطناعي تقدم ثغرة أمنية واحدة معروفة على الأقل. بمعنى آخر، أكثر قليلاً من نصف الأكواد التي يولدها الذكاء الاصطناعي تجتاز الاختبارات الأمنية الأساسية. يختلف هذا الرقم بناءً على لغة البرمجة وطريقة الاختبار المستخدمة. تعتبر جافا (Java) هي الأضعف أداءً بمعدل فشل يتجاوز 70%. أداء بايثون (Python) أفضل قليلاً، لكنها لا تزال تعاني من معدل ثغرات يبلغ حوالي 38%. قد يكون ذلك مقبولاً لو كانت النتيجة منتجاً جاهزاً للسوق يتم طرحه بسرعة أكبر، ولكن مرة أخرى، يحدث العكس تماماً. حللت دراسة أجرتها شركة الأبحاث DX عام 2026 أكثر من 400 شركة بين نوفمبر 2024 وفبراير 2026، حيث زادت استخدامها لأدوات الذكاء الاصطناعي بنسبة 65%متوقعة زيادة ملحوظة في البرمجيات المطروحة. لكن النتائج جاءت بخلاف ذلك. ارتفع متوسط إنتاجية طلبات السحب (PR)، أي عدد الطلبات التي أكملها كل مطور، بنسبة 7.76%فقط ؛ فكلما زادت طلبات السحب، زاد الناتج. كان العائد من الذكاء الاصطناعي مثيراً للشفقة. قد يسمح الذكاء الاصطناعي للمطورين الأفراد بكتابة الكود بشكل أسرع، لكنه لا يترجم إلى قيمة فعلية مطروحة . ليس حتى بنسبة قريبة من المتوقع. التكلفة الإجمالية لملكية البرمجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أعلى بكثير مما كان مفترضاً. تقنية تم الترويج لها كأداة لخفض التكاليف تحولت إلى عامل لمضاعفة التكاليف. وجد تحليل صناعي عام 2026 أن التكلفة الإجمالية لملكية البرمجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي ستكون أعلى بنسبة 30 إلى 40%بحلول عام 2027 مقارنة بالتطوير التقليدي. إصلاح ضعف عدد الأخطاء البرمجية عملية مكلفة وتستغرق وقتاً طويلاً. تشير بيانات شركة GitClear إلى أنه بحلول العام الثاني من استخدام الذكاء الاصطناعي في البرمجة، إذا لم تتم إدارته جيداً، فسيؤدي إلى رفع تكاليف الصيانة إلى أربعة أضعاف المستويات التقليدية. هذا يمثل قدراً هائلاً من العمل الإضافي للمطورين البشريين الذين يتعين عليهم إصلاح هذه الفوضى. التكاليف لا تفوق الفوائد. من الصعب جداً ويستغرق وقتاً أطول إصلاح الكود بمجرد دمجه في قاعدة الكود الكاملة. إذا تسلل خطأ ما إلى بيئة الإنتاج الفعلية ، تصبح المشاكل أسوأ بكثير. بالإضافة إلى تكاليف الهندسة الإضافية، هناك أيضاً احتمالية وقوع حوادث أمنية، وغرامات الامتثال، وقضايا قانونية. في عصر ما قبل الذكاء الاصطناعي، كانت نقطة الاختناق الرئيسية في تسليم كود جاهز تقع عادة في مرحلة إنشاء الكود. كان من المفترض أن يحل الذكاء الاصطناعي هذه المشكلة. بدلاً من ذلك ، قام فقط بنقل نقطة الاختناق إلى مرحلة لاحقة. بسبب توليد الكثير من الكود المعيب، أصبحت طوابير المراجعة مزدحمة للغاية. يضطر المراجعون لقضاء وقت أطول في كل طلب سحب لضمان أن الكود يؤدي وظيفته المطلوبة فعلاً. وبينما ينتظر الكود المُنشأ في طوابير المراجعة، تخسر الشركات الكثير من الأموال. أي وفورات تحققت من سرعة كتابة الكود تُحرق بسبب التكاليف المتزايدة الهائلة للمراجعة والتأمين وإعادة كتابة ذلك الكود باستمرار. في النهاية، ومن المفارقات، لم يحل الذكاء الاصطناعي محل المطورين. بل خلق طلباً جديداً عليهم لتنظيف الفوضى التي تسبب فيها. من عام 2022 إلى 2025، قامت صناعة التكنولوجيا بتسريح عشرات الآلاف من المطورين، وقد يكون ذلك قد أدى إلى تعطيل عملية تطوير البرمجيات بأكملها بشكل دائم. لم تحدث عمليات تسريح المطورين بشكل موحد عبر جميع مستويات المطورين. لقد تم الاستغناء عن المطورين المبتدئين، أولئك الذين كانوا يقومون بالأعمال الروتينية الشاقة. واجهت الشركات معضلة: دفع راتب سنوي إضافي قدره 80 ألف دولار، أو 100 دولار شهرياً للاشتراك في Claude Max. اختارت الشركات الذكاء الاصطناعي بدلاً من المبتدئين. تظهر بيانات SignalFire و ZipRecruiter أن إعلانات الوظائف التقنية للمبتدئين انخفضت بنحو 25%إلى 35%بين عامي 2023 و 2024. خفضت شركات التكنولوجيا الكبرى توظيف الخريجين الجدد بنسبة 50%تقريباً مقارنة بمستويات ما قبل الجائحة. استمر هذا الاتجاه في عامي 2025 و 2026، حيث انخفضت إعلانات وظائف المبتدئين بنحو 29%. هذا ما آل إليه "تعلم البرمجة"، لكن هذه نصف القصة فقط. في الوقت الذي أفرغت فيه شركات التكنولوجيا فرق التطوير المبتدئة لديها، انفجر الطلب على المهندسين ذوي الخبرة. في عام 2024، ارتفعت طلبات الوظائف التي تتطلب 10 سنوات خبرة أو أكثر بنسبة 27%، والوظائف التي تتطلب 5 إلى 10 سنوات بنسبة 40%. بحلول أوائل عام 2026، استحوذت وظائف ذوي الخبرة على أكثر من 41% من إجمالي سوق تكنولوجيا المعلومات، متفوقة بشكل كبير على السوق العام. لكن هذه الطفرة الوظيفية المفاجئة مضللة. قد يشير ارتفاع إعلانات الوظائف التقنية إلى تعافي التوظيف أو على الأقل توقف نزيف المواهب، لكنه في الواقع تعافٍ وهمي. هناك طفرة في توظيف ذوي الخبرة تغطي على كساد في توظيف المبتدئين. لقد انقلب هيكل صناعة تطوير البرمجيات بأكمله رأساً على عقب. قبل الذكاء الاصطناعي، كانت معظم الفرق منظمة كالهرم. في القاعدة، يتم توظيف المطورين المبتدئين وتدريبهم، مع ترقي البعض ليصبحوا مطورين متوسطي المستوى، وصولاً للمناصب العليا في القمة. الآن، أصبح الأمر أشبه بالمعين. يتم توظيف عدد قليل جداً من المطورين المبتدئين، بينما أصبح المطورون متوسطو المستوى وذوو الخبرة خاصة سلعة مطلوبة بشكل متزايد. لقد تغير تعريف مستوى المبتدئين تماماً. كان المصطلح يشير إلى الخريجين الجدد أو أولئك الذين لديهم خبرة قليلة أو معدومة. اليوم، غالباً ما تتطلب عروض وظائف المبتدئين من سنتين إلى خمس سنوات من الخبرة. بالنسبة للمبتدئين الحقيقيين، سوق العمل صعب للغاية. سوق أصغر بنحو 35%مما كان عليه في عام 2022. إذن، لماذا انقلب شكل السوق؟ إنه استجابة مباشرة للكود البرمجي المليء بالأخطاء والثغرات الذي يولده الذكاء الاصطناعي. الشركات التي استبدلت مطوريها المبتدئين لا تحتاج إليهم لإصلاح فوضى الذكاء الاصطناعي. إنهم في حاجة ماسة لمطورين ذوي خبرة، وتحديداً أولئك القادرين على العثور على الأخطاء الكامنة في الكود وإصلاحها. هذا هو جوهر حمى توظيف المهندسين ذوي الخبرة. إنها محاولة لإصلاح الفوضى التي تسبب فيها الذكاء الاصطناعي. كان المطورون المبتدئون يتولون كتابة الكود البرمجي النمطي الروتيني. كانوا مسؤولين عن اختبار الكود وتحسينه قبل حتى تقديمه للمراجعة من قبل زملائهم ذوي الخبرة. وهذا جعل مهام المراجعين ذوي الخبرة أسهل. استغرق الأمر وقتًا أقل منهم وسمح لهم بالتركيز على مهام ذات مستوى أعلى. اليوم ، ومع احتواء 45%من أكواد الذكاء الاصطناعي على ثغرات أمنية وحاجة ضعف تلك الكمية لمزيد من العمل مقارنة بالسابق، تغير دور كبار المطورين. لقد أصبحوا بمثابة عمال نظافة بدوام كامل . عمال نظافة يتقاضون أجورًا عالية ويتمتعون بمهارات فائقة، لكنهم يظلون عمال نظافة في نهاية المطاف. وهذا الأمر بدأ يلقي بظلاله السلبية. حالات الاحتراق الوظيفي في تزايد مستمر. تتوقف مؤسسات بأكملها عن العمل، مما يقضي على أي مكاسب نظرية في السرعة كانت متوقعة من استبدال المبتدئين بالذكاء الاصطناعي في المقام الأول. لكن هناك نتيجة أخرى أكثر إثارة للقلق بالنسبة لصناعة تطوير البرمجيات، وهي "دوامة موت المبتدئين". من خلال إلغاء أدوار المبتدئين، تقوم الشركات فعلياً بتدمير مسار المواهب المستقبلية لديها. كان هناك مسار مهني محدد وواضح. كان المطورون المبتدئون يشقون طريقهم نحو الأعلى عبر سنوات من العمل. الطريقة الوحيدة لاكتساب الخبرة هي قضاء تلك السنوات في العمل. الآن، انكسرت هذه السلسلة. في غضون عامين إلى ثلاثة أعوام ، قد تواجه الصناعة نقصاً حاداً في المهندسين متوسطي الخبرة لأنهم لم يمروا بمرحلة التلمذة في إصلاح أخطاء الذكاء الاصطناعي. هذا يخلق مفارقة مقلقة. إذا لم يكن هناك مبتدئون يكتسبون الخبرة ليصبحوا كبار مطورين، فمن أين سيأتي كبار المطورين الجدد بالضبط؟ من غير المرجح أن يختفي دور المطور المبتدئ تماماً. الشركات التي اختارت تعزيز قدرات المبتدئين بالذكاء الاصطناعي بدلاً من استبدالهم يبدو أنها بدأت تجني الثمار بالفعل. بالنسبة للبعض ، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي قوة مضاعفة ، لكن بالنسبة للشركات التي أفرغتها التكنولوجيا من محتواها، فالأمر عكس ذلك تماماً. إنه قوة مقسمة، والآن تتصاعد التكاليف بينما تستقر الأرباح دون نمو. ظنت شركات التكنولوجيا أن الأمر يستحق المخاطرة. قد يؤتي الأمر ثماره في النهاية، لكن الحقيقة هي أن شركات التكنولوجيا لم تسرح كل هؤلاء المطورين بسبب تحسن كفاءة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. على الأقل هذا ليس السبب الرئيسي . السبب الحقيقي أعمق من ذلك بكثير. بدأت طفرة الإنفاق على الذكاء الاصطناعي خلال فترة الأموال الرخيصة قبل الجائحة مع أسعار فائدة قريبة من 0%، مما دفع شركات التكنولوجيا الكبرى للاقتراض بسعر رخيص. أرادوا تنمية أعمالهم وتمويل عمليات إعادة شراء ضخمة للأسهم، مما دفع أسعار أسهمهم إلى عنان السماء. خلال الجائحة، رأت شركات مثل مايكروسوفت وأمازون كيف غيرت عمليات الإغلاق سلوك المستهلك لصالحها. واعتقدوا أن المستقبل سيستمر على نفس المنوال. لذا، انطلقوا في حملة توظيف واسعة للمطورين لبدء بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. كان المبلغ المطلوب أكبر بكثير من إيراداتهم سريعة النمو، لذا قاموا بتمويل هذا التوسع بمزيد من الديون. ثم انتهت الجائحة، وانفجرت الفقاعة بشكل كامل وواضح. قامت الحكومات حول العالم بضخ الأموال في الاقتصاد العالمي لتعويض نقص الإنفاق الناتج عن عمليات الإغلاق. ثم عادت الأمور لتنعكس سلبًا في صورة تضخم جامح. كان على الفيدرالي التحرك ، فرفع أسعار الفائدة للحد من هذا التضخم. ومرة تلو الأخرى، وقبل أن يستوعب الاقتصاد، قفزت الفائدة من 0.25% إلى نحو 5%. بالنسبة لشركات التكنولوجيا، لم تعد الديون الرخيصة رخيصة بعد الآن. وهذه معضلة كبرى للشركات الخمس الكبرى التي تحمل 1.65 تريليون دولار من الديون خارج الميزانية. قد تظن أن مع ارتفاع تكلفة خدمة الدين، ستقلص الشركات استثماراتها الجديدة. لكنها لم تفعل. في خضم سباق بناء بنية الذكاء الاصطناعي، ضاعفت الشركات الكبرى رهاناتها. تضخمت الالتزامات خارج الميزانية ثمانية أضعاف منذ 2022، رغم تكاليف خدمتها الباهظة. تمتلك "ميتا" أكبر عبء خفي بنحو 420 مليار دولار، أي ثلاثة أضعاف ديونها المعلنة. قفزت التزامات "أوراكل " خارج الميزانية 30 ضعفًا لتصل إلى 273 مليار دولار. أما البقية فتتوزع بين " ألفابت" و "مايكروسوفت" و "أمازون". إنه حجم هائل من الديون، وهو أمر مضلل للمستثمرين. بإبقاء هذه الالتزامات بعيدًا عن ميزانياتها، تخفي الشركات حجم مديونيتها الحقيقي. قد يقلل المستثمرون ووكالات التصنيف من المخاطر المالية، مما يؤدي لتضخم أسعار الأصول. إنها مغازلة للكارثة. إنه نوع المحاسبة الإبداعية التي كانت جوهر انهيار "إنرون" الشهير قبل عقود. تتمثل معظم هذه الالتزامات في عقود إيجار طويلة لمراكز بيانات والتزامات شراء أجهزة. على عكس الأسهم، هي مدفوعات إلزامية ثابتة، وهذا يضيف طبقة أخرى من المخاطر. إذا لم تتحقق إيرادات طفرة الذكاء الاصطناعي سريعًا، ستصبح هذه الشركات على حافة الهاوية. رغم وفرة السيولة حاليًا، ديونهم تفوق ناتج محلي لمعظم الدول، وهم ملزمون بصفقات طويلة الأمد. إذا لم يتمكنوا من التحرر، سيجرهم الثقل المالي للهاوية ، مهددين الاقتصاد العالمي بأسره. ولكن، ربما ظهرت قضية أكبر من ذلك. خلال سنوات صخب الذكاء الاصطناعي، استثمر كبار المستثمرين بقوة في شركات التكنولوجيا. ضخوا مليارات الدولارات مؤمنين بأن الغاية ستبرر الوسيلة. وأن العوائد الضخمة ستتدفق عاجلًا وليس آجلًا. استثماراتهم دفعت أسعار أسهم هذه الشركات لمستويات أعلى. اليوم، يتركز ثلث قيمة البورصة تقريبًا في أسهم الشركات السبع العظيمة فقط. لكن هذا التركيز خطير، ولم يعد المستثمرون الأذكياء ينخدعون بضجيج كفاءة الذكاء الاصطناعي. بدلاً من ذلك، هم يطالبون شركات التقنية الكبرى بإظهار الأرباح الفعلية. وهذا يضع شركات التقنية الكبرى في موقف صعب. لقد استثمروا بكل قوتهم في الذكاء الاصطناعي بمبالغ تصل لعدة تريليونات الدولارات، ويخططون لإنفاق المزيد. وفي الوقت نفسه، يقومون بتقليص ميزانياتهم للتراجع عن إنفاق فترة الجائحة وتمويل توسعهم في الذكاء الاصطناعي. من الصعب موازنة هذه الحسابات في الظروف العادية، ومع إضافة أسعار فائدة أعلى، يزداد الوضع سوءاً. الآن بدأ المستثمرون في زيادة الضغوط. إنهم يريدون رؤية نمو في الإيرادات، أو على الأقل توازناً أكثر استدامة بين النفقات والعوائد حتى يتحقق ذلك. وهذا يعني عمليات تسريح جماعي للعمال وأشكالاً أخرى من خفض التكاليف. في كل مرة تظهر فيها الشركة قدراً من الصراحة، تتفاعل الأسواق. عندما ألغت سيلزفورس 8000 وظيفة في عام 2023، مشيرة إلى التوظيف المفرط والضعف الاقتصادي الكلي، انخفض السهم بنحو 32%في الأشهر التالية. وعندما ألغت نايكي حوالي 800 وظيفة لتعزيز الأتمتة، اعتبر السوق ذلك رد فعل على تراجع المبيعات ومشكلات المخزون. وانخفض سعر السهم بنحو 35%نتيجة لذلك. ولكن، إذا صورت الشركات التقشف وعمليات التسريح على أنها مدفوعة بكفاءة الذكاء الاصطناعي، بغض النظر عن الحقيقة، فإن استجابة السوق تختلف تماماً. عندما أعلنت ميتا عن تسريح جماعي للعمال مرتبط صراحة بعام الكفاءة وإعادة تخصيص الذكاء الاصطناعي في 2023، ارتفع سهمها بأكثر من 190%في العام التالي. نظر المستثمرون إلى هذه التخفيضات كخطوة حاسمة لتمويل بنية الذكاء الاصطناعي التحتية، وليس كعلامة على وجود مشكلة. وبالمثل، عندما ألغت ألفابت 12000 وظيفة في أوائل عام 2023، مع تسليط الضوء في الوقت نفسه على دمج الذكاء الاصطناعي، قفز السهم بنحو 5%في يوم واحد. لقد ظهرت ديناميكية واضحة. وجدت دراسة أجريت عام 2026 على شركات مؤشر S&P 500 أن 56%من الشركات التي أعلنت عن تسريح عمال مرتبط بالذكاء الاصطناعي شهدت انخفاض أسعار أسهمها بمتوسط 25%. إذا قالت شركة: "نحن نخفض 10%من الموظفين لإعادة توجيه رأس المال نحو وكلاء ذكاء اصطناعي عالي الربح"، فإن السهم يرتفع. السوق يترجم ذلك على أنه أرباح مستقبلية. الأمر كله يعود إلى التلاعب بالعلاقات العامة. وهذا يخلق حافزاً قوياً للمديرين التنفيذيين لتصوير أي إجراء لخفض التكاليف على أنه تحول نحو الذكاء الاصطناعي. لذا ، هذا ما يفعلونه. أصبحت الممارسة واسعة الانتشار لدرجة أن المحللين بدأوا يطلقون عليها اسم " غسيل الذكاء الاصطناعي"، وهي في تزايد. أفادت شركة التوظيف "تشالنجر، غراي آند كريسمس" أن الذكاء الاصطناعي كان السبب الأكثر ذكراً لخفض الوظائف في مايو 2026. وهي فئة بالكاد كانت موجودة في تقارير التسريح قبل عامين. وجد تحليل صادر عن دويتشه بنك في يوليو أن الإشارات إلى الاضطرابات الناجمة عن الذكاء الاصطناعي في مكالمات الأرباح قفزت بنسبة 310%في النصف الأول من عام 2026 وحده مقارنة بأواخر 2025. كلما سمعت الرؤساء التنفيذيين يشيرون إلى كفاءة الذكاء الاصطناعي، يمكنك أن تكون متأكداً من أن عمليات التسريح ستلي ذلك. في أوائل عام 2026، قال آندي جاسي، الرئيس التنفيذي لشركة أمازون، إن الشركة ستحتاج إلى عدد أقل من الموظفين للقيام ببعض الوظائف الحالية بسبب مكاسب كفاءة الذكاء الاصطناعي. تزامن هذا التصريح مع تسريح 16 ألف موظف. قامت ميتا بتسريح 8 آلاف عامل بينما نقلت 7 آلاف آخرين إلى أدوار في مجال الذكاء الاصطناعي، واصفة الخطوة بأنها إعادة تخصيص ضرورية لمستقبل يعتمد على الذكاء الاصطناعي أولاً. إنه اتجاه متزايد ولا يمكن إنكاره. قد يساعد هذا في الحفاظ على أسعار الأسهم عند مستويات يعتقد الكثيرون أنها متضخمة للغاية، لكنه لا يفعل شيئاً لحل المشكلات الأساسية المتعلقة بالديون الخفية، ورموز الذكاء الاصطناعي الإشكالية، والتفريغ القاتل المحتمل للقوى العاملة من المطورين. بناءً على بيانات عام 2026 الحالية من جولدمان ساكس، ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، وبنك التسويات الدولية، في أفضل السيناريوهات، يعد انخفاض الإنتاجية الحالي مجرد عثرة مؤقتة، ومرحلة تثبيت لثورة تكنولوجية جديدة. يتوقع البعض أنه بحلول أواخر عام 2027، ستحقق نماذج الذكاء الاصطناعي استنتاجاً وكالياً موثوقاً، متجاوزة توليد الأكواد إلى بنية النظام الكاملة والإصلاح الذاتي. عندما يحدث ذلك، ستختفي كل المشكلات المتعلقة بالأكواد غير الموثوقة. ستزداد إنتاجية التطوير بشكل كبير وأُسي. ستكون النتيجة انفجاراً هائلاً في الناتج المحلي الإجمالي العالمي، مما يحول جبل الديون الخفية إلى استثمار ذكي. وسينتقل كل هؤلاء العمال النازحين إلى أدوار تنسيق الذكاء الاصطناعي ذات القيمة العالية. ربما هناك فرصة بنسبة 15%أن تسير الأمور على هذا النحو. في الطرف الآخر من الطيف، يمكن أن ينفجر كل شيء مثل انهيار الدوت كوم عام 2000، ولكن على نطاق أوسع. مجرد إفلاسات قليلة رفيعة المستوى بسبب 1.65 تريليون دولار في الالتزامات خارج الميزانية العمومية قد تؤدي إلى أزمة ائتمانية تفجر فقاعة الذكاء الاصطناعي. ستتبخر تريليونات الدولارات من الثروة العالمية. سيتم هجر مراكز البيانات وستتحول عقود الطاقة إلى أصول سامة. ونتيجة لذلك، ستصبح دوامة موت المبتدئين دائمة مع عدم وجود وظائف للمبتدئين، وإرهاق ذوي الخبرة بسبب صيانة أكواد الذكاء الاصطناعي المعطلة، وقد ينكمش قطاع التكنولوجيا بنسبة تصل إلى الثلث. سيتبع ذلك ركود عالمي حاد، ومن يدري كيف سيبدو مستقبل البرمجيات. لسوء الحظ، هناك احتمال أكبر لهذه النتيجة في هذه المرحلة، على الرغم من أنها لا تزال غير مرجحة نسبياً بنسبة 25%. النتيجة الأكثر ترجيحاً هي منطقة وسطى فوضوية. انكماش بطيء للضجيج بدلاً من انهيار كارثي يؤدي إلى سوق منقسم بشكل دائم. عاجلاً أم آجلاً، سيموت سرد التلميع بالذكاء الاصطناعي. سيتوقف السوق عن مكافأة الإشارات إلى الذكاء الاصطناعي وسيبدأ في معاقبة الشركات التي لا تستطيع إثبات أرباحها الحقيقية. وستبدأ نسبة 5 إلى 12%من الشركات التي عززت أداء البشر بدلاً من استبدالهم في تحقيق عوائد حقيقية. سيستمر سداد الالتزامات المالية البالغة 1.65 تريليون دولار، لكنها ستشكل عائقاً متزايداً أمام النمو. ستواجه شركات التكنولوجيا الكبرى سنوات من التقشف لسداد هذه الديون الخفية. ستتحول صناعة تطوير البرمجيات إلى هيكل دائم إلى حد ما يشبه المعين، يعتمد على فرق صغيرة من النخبة تستخدم الذكاء الاصطناعي. وسيتم دعمهم من قبل مجموعة متقلصة من المهندسين متوسطي المستوى مع غياب شبه تام للمبتدئين. ستعاني الصناعة من تكاليف أعلى، وانهيار في مسار استقطاب المواهب، وعبء ديون سيستغرق سداده عقداً أو أكثر. هذا في أفضل سيناريو ممكن. كفاءة الذكاء الاصطناعي ليست مجرد مصطلح رنان للشركات. إنها علامة تحذير على حدوث تحول اقتصادي هائل. وإذا كنت مطوراً مبتدئاً وبدأ رئيسك التنفيذي بالحديث عن فوائد الذكاء الاصطناعي، فربما حان الوقت للبدء في البحث عن وظيفة أخرى. ليس المطورون وحدهم من يشعرون بضغط تطوير الذكاء الاصطناعي، بل بدأ المهندسون المعماريون أيضاً في الانهيار. شاهد سبب استقالة باحثي الذكاء الاصطناعي وذعرهم أثناء المغادرة لرؤية الأزمة التي تتكشف خلف الأبواب المغلقة، أو اضغط هنا.