دفتر الحسابات في عصر الذكاء الاصطناعي لمهندسي وادي السيليكون: زادت الكفاءة بمقدار 10 أضعاف، لكنني أصبحت أكثر تعبًا

عمل الإنتاجية بشكل كبير، لكن الشعور بالإرهاق يتراكم بسرعة أكبر. أدوات الذكاء الاصطناعي تقلل بشكل كبير من وقت تنفيذ المهام، لكنها لا تقلل من عبء اتخاذ القرارات البشري، بل تزداد عليه. عندما تستمر التقنية في إخبارنا بـ"يمكن أن نسرع أكثر"، ربما يكون السؤال الذي يحتاج إلى سماعه أكثر هو: هل يمكن أن نبطئ أكثر؟ هذا المقال مستوحى من مقال كتبه Tencent Tech، وتم تنظيمه وترجمته وكتابة نصه بواسطة Foresight News.
(ملخص سابق: استغلال 500 دولار من الذكاء الاصطناعي لتحقيق راتب سنوي 1.5 مليون، وتحليل شامل لنظام الوكيل الفردي)
(معلومات إضافية: هل نهاية برامج مكافحة الفيروسات؟ Claude AI يكشف عن ثغرات zero-day بـ500، ويخيف وول ستريت، وCrowdStrike ينخفض بنسبة 18%)

فهرس المقال

Toggle

• 01 الذكاء الاصطناعي لا يتعب، لكن أنت تتعب
• 02 الذكاء الاصطناعي غير حجم العمل، لكنه لا يغير التوزيع
• 03 حدود القدرة تتوسع، والحدود تتلاشى
• 04 يجب إعادة تعريف يوم العمل

كلما كانت أدوات الذكاء الاصطناعي أقوى، زاد تعب الإنسان، وربما هذا هو السؤال الحقيقي الذي تستحق ثورة الكفاءة أن نطرحه.

في بداية عام 2026، ظهرت ظاهرة مثيرة للاهتمام في مجال هندسة البرمجيات.

أدوات برمجة الجيل الجديد، مثل Claude Opus 4.6، تدفع بكفاءة المطورين إلى مستويات غير مسبوقة. تظهر بيانات داخل شركة Microsoft أن المهندسين، بعد اختيارهم أدواتهم بشكل مستقل، أصبح Claude Code يسيطر بسرعة على السوق، ويُنظر إليه من قبل بعض المراقبين على أنه “الطريق الأقل مقاومة” الطبيعي.

لكن، في الوقت نفسه، بدأ نقاش مكثف حول “الإرهاق المهني” يتصاعد في مجتمع المطورين. يصف المهندس ستيف ييجي (Steve Yegge)، الذي عمل في Google و Amazon، في مقال شخصي حديث ظاهرة سماها “هجوم النعاس”: بعد جلسات برمجة طويلة، ينام فجأة خلال النهار بدون سابق إنذار.

مهندس برمجيات بخبرة 40 سنة في وادي السيليكون يكتب

اليوم، بدأ عدد متزايد من مهندسي البرمجيات يتحدثون علنًا عن تجربة مشتركة: إنتاجية العمل تتضاعف بشكل كبير، لكن الشعور بالإرهاق يتراكم بسرعة أكبر. التقنية تقلل بشكل كبير من وقت تنفيذ المهام، لكنها لا تقلل من عبء اتخاذ القرارات، بل تزداد عليه.

مصدر الصورة من الإنترنت

01 الذكاء الاصطناعي لا يتعب، لكن أنت تتعب

من وجهة نظر ييجي، النقاش السابق حول “محدودية فائدة الذكاء الاصطناعي في العمل الحقيقي” أصبح غير ذي صلة بعد استخدام Claude Code مع Opus 4.5 و 4.6. هذا الجمع يقلل بشكل ملحوظ من تكلفة التحويل من تحديد المشكلة إلى كتابة الكود القابل للتشغيل، بحيث يمكن لمهندس ماهر أن يحقق إنتاجية تتضاعف عدة مرات في نفس الوقت.

يشير ييجي إلى أنه عندما تتجاوز الإنتاجية ضعفها، يبدأ ظاهرة أطلق عليها “تأثير مصاص الدماء”، حيث لم تعد التقنية مجرد أداة، بل تبدأ في تشكيل وتيرة العمل والحالة النفسية للمستخدم بشكل معاكس.

رسم ييجي لـ"جهاز سحب مصاص الدماء للذكاء الاصطناعي"

سيدانت كاره (Siddhant Khare)، مهندس برمجيات يكتب في مدونة عن هذه الظاهرة، قال في مقال بعنوان “الإرهاق من الذكاء الاصطناعي حقيقي”: أن إنتاجه من الشيفرات خلال ربع السنة الماضية وصل إلى ذروته المهنية، لكنه في ذات الوقت شعر بإرهاق نفسي كبير.

وصف كاره نمط عمل أساسي تغير بشكل جذري. قبل استخدام الذكاء الاصطناعي، كان يقضي “يومًا كاملاً” في التركيز العميق على مشكلة واحدة، محافظًا على مسار تفكير متماسك. بعد إدخال الذكاء الاصطناعي، أصبح يتعامل مع خمسة إلى ستة مجالات مختلفة في نفس الوقت. كل مشكلة، بمساعدة الذكاء الاصطناعي، تستغرق وقتًا قصيرًا يقارب الساعة. لكن التنقل بين هذه المشاكل بشكل متكرر يخلق عبئًا معرفيًا جديدًا.

“الذكاء الاصطناعي لا يتعب أثناء الانتقال بين المشاكل،” كتب، “لكنني أنا أتعب.”

وصف كاره دوره الجديد بأنه “مفتش جودة على خط الإنتاج”. الطلبات تتدفق باستمرار، وكل واحدة تتطلب مراجعة، قرار، وختم. العملية لا تتوقف، لكن صلاحية القرار لا تنتقل من الإنسان إلى الذكاء الاصطناعي. هو يبقى على كرسي الحكم، والملفات تصل إليه من الذكاء الاصطناعي، والمسؤولية تقع على عاتقه.

دراسة حديثة نشرتها Harvard Business Review دعمت هذا الظاهرة.

تابع الباحثون 200 موظف في شركة تكنولوجيا أمريكية، ووجدوا أن استخدام الذكاء الاصطناعي، رغم أنه زاد بشكل ملحوظ من سرعة إنجاز المهام في البداية، إلا أنه أدى إلى ردود فعل متسلسلة: زيادة السرعة رفعت توقعات المنظمة لمواعيد التسليم، مما دفع الموظفين للاعتماد أكثر على الذكاء الاصطناعي، وزيادة الاعتماد أدى إلى توسيع نطاق المهام التي يتعاملون معها، مما زاد من كثافة العمل والعبء المعرفي.

وصف الباحثون هذه الآلية بأنها “انتشار حجم العمل”. ليست توسعة مدفوعة بالأوامر، بل عملية تكرارية تعزز نفسها بين زيادة الكفاءة وتعديل التوقعات.

سيمو كوروشيتش (Samo Korošec)، مصمم منتجات رقمية، رد على ييجي على LinkedIn، معبرًا عن وضع مشابه.

قال إن المحتوى على منصات التواصل مليء بعروض “توليد عشرة تصاميم واجهة مستخدم في دقيقة واحدة”. هذه العروض تتكرر وتُعرض على المهنيين ومديريهم، وتخلق معيارًا ضمنيًا.

نظرًا لأن الأدوات يمكنها إخراج الحلول بسرعة، فإن إنتاج الحلول يجب أن يكون سريعًا أيضًا. لكن هذه العروض نادرًا ما تظهر التكاليف اللاحقة للانتقاء والتنفيذ والتنسيق بين التخصصات، والتي لا تزال تقع على عاتق الإنسان.

التقنية تقلل من زمن عمليات الإنتاج، لكنها لا تقلل من زمن اتخاذ القرارات. والأخير أصبح عنق زجاجة جديد، وهو انتباه الإنسان وإرادته.

02 الذكاء الاصطناعي غير حجم العمل، لكنه لا يغير التوزيع

يقدم ييجي إطار تحليل مبسط.

افترض أن مهندسًا يستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي، وارتفعت إنتاجيته إلى عشرة أضعاف. من سيستفيد من الفرق البالغ عشرة أضعاف، يعتمد على كيفية توزيع المستخدم لجهوده.

مثلاً، في السيناريو أ، يواصل المهندس العمل بنفس الساعات، ويقدم كل الزيادة لصاحب العمل. في هذه الحالة، يحصل صاحب العمل على إنتاجية تقارب عشرة أضعاف، مقابل تكلفة عمل ثابتة. أما دخل المهندس، فلا يتغير بشكل كبير، لكن جهوده النفسية والضغط تزداد، ويطلق عليه ييجي “الاستنزاف”.

وفي السيناريو ب، يقلل المهندس بشكل كبير من ساعات العمل، ويحقق نفس الإنتاج السابق بنسبة 10% من الوقت السابق. هنا، يستفيد الفرد من الزيادة، ويستمتع بمزيد من الوقت الحر. لكن، في بيئة تنافسية، هذا غير مستدام، وإذا تبنى الجميع هذا النهج، فإن الإنتاجية الإجمالية للمؤسسة ستتراجع، مما يهدد استمراريتها على المدى الطويل.

يشير ييجي إلى أن الحالة المثالية تقع بين هذين الحدين. لكن في الهيكل التنظيمي الحالي، السيطرة على التوازن غير متساوية. المؤسسات تميل إلى دفع المؤشر نحو السيناريو أ، بينما يحتاج الأفراد إلى ممارسة قوة رد فعل نشطة.

هذا الإطار يحول مسألة الكفاءة التقنية إلى مسألة توزيع. لم يغير الذكاء الاصطناعي حقيقة أن “القيمة تُخلق بواسطة العمل”، لكنه غير حجم القيمة التي يمكن أن يخلقها نفس وحدة العمل. وعندما يحدث هذا التغيير، فإن التوازن في التوزيع يتعرض لضربة.

يستذكر ييجي تجربته في أمازون عام 2001، حين كانت فرقته تتعرض لضغط عالي من أجل التسليم، مع عائد غير مؤكد. كتب في أحد النقاشات مع زملائه معادلة: $ / ساعة. شرح أن البسط (الراتب السنوي الثابت) لا يتغير في المدى القصير، لكن المقام (الساعات الفعلية) مرن جدًا.

يدعو إلى تحويل التركيز من “كيف أحقق المزيد” إلى “كيف أعمل أقل”. هذا التحول، رغم غرابته للبعض آنذاك، أصبح بعد أسابيع مرئيًا في ملاحظات على السبورة في الاجتماعات.

بعد 25 سنة، ييجي يعتقد أن هذه المعادلة لا تزال تنطبق على عصر الذكاء الاصطناعي. الفرق أن الذكاء الاصطناعي يضاعف تأثير تغير المقام على البسط، لكن السيطرة على المقام لم تتعزز بنفس القدر.

مستخدم LinkedIn، جوزيف إيميسون، يرد من زاوية أخرى.

لاحظ أن معظم المبدعين في مجالات مثل الكتابة، التصميم، البحث، يعملون فعليًا أقل من أربع ساعات يوميًا. باقي الوقت يقضونه في استعادة النشاط، التنقل، الإدخال. ليست مسألة كفاءة، بل حدود فسيولوجية للنشاط المعرفي.

إذا كان الذكاء الاصطناعي يقطع “العمل” عن “العمل الفعلي”، فربما نحتاج إلى إعادة تعريف، ليس طريقة استخدام الأدوات، بل “مدة يوم العمل”.

03 حدود القدرة تتوسع، والحدود تتلاشى

يعترف ييجي أنه جزء من المشكلة.

يمتلك أكثر من أربعين عامًا من الخبرة، قاد فرقًا كبيرة، يقرأ بسرعة، ويملك وقتًا وموارد كافية للتجارب التقنية. يمكنه أن يبني نظامًا قابلًا للتشغيل باستخدام Claude Code لعدة ساعات متواصلة، ثم ينشره للعامة. نتائج عمله تنتشر على نطاق واسع، ويعتبره بعض المديرين “مستوى يمكن أن يصل إليه المهندس”.

كتب: “ربما يبدأ أصحاب العمل في النظر إلي، وإلى هؤلاء المختلفين عن المعتاد، ويقولون: ‘مرحبًا، يمكن لجميع موظفينا أن يكونوا هكذا’”.

على منصات مثل LinkedIn، بدأ بعض المستخدمين الأوائل يشارك بشكل علني مدى اعتمادهم على الذكاء الاصطناعي: بعضهم يقول إن مؤسسته تدفع آلاف الدولارات شهريًا، وآخرون يعرضون تشغيل عشرات المحادثات في وقت واحد. هذه المحتويات، رغم أنها تثير اهتمام المجتمع التقني، تخلق أيضًا مرجعًا غير رسمي في الإدارة.

يسمي ييجي هذا بـ"المعيار غير الواقعي للجمال". يعترف أنه ليس تمثيليًا، وأن وتيرة عمله غير قابلة للتكرار من قبل الغالبية، وحتى هو غير متأكد من قدرته على الاستمرار طويلًا. لكنه عندما يقف على المنصة أو يكتب كتابًا، يُختصر رسالته (على الأقل للمستقبلين) إلى “هذا ممكن”.

مستخدم LinkedIn، ليه آشوف، يطرح سؤالًا أعمق.

يعتقد أن طريقة تفاعل الناس مع الذكاء الاصطناعي تعكس حدود التفاعل البشري طويلة الأمد. كثير من الناس يفتقرون إلى القدرة على التعرف على حدودهم والتعبير عنها، وهذه القدرة ممدودة أيضًا إلى علاقة الإنسان بالآلة. الأدوات لا تتوقف تلقائيًا، ولا تملك القدرة على إدراك تعب المستخدم.

عندما توسع التقنية حدود القدرة، يصبح من النادر أن تتعرف على الحد الأدنى.

04 يجب إعادة تعريف يوم العمل

يقدم ييجي اقتراحًا محددًا: أن يكون يوم العمل الفعال في عصر الذكاء الاصطناعي ثلاثة إلى أربعة ساعات فقط.

هذه ليست رقمًا مثبتًا علميًا، بل استنتاج مبني على الخبرة. ملاحظته أن الذكاء الاصطناعي يحقق أتمتة واسعة للمهام التنفيذية، لكنه يترك القرارات، الأحكام، وإعادة صياغة المشكلات للبشر. هذه الأنشطة تستهلك موارد انتباه وعاطفة أكثر بكثير من المهام التنفيذية، ومن الصعب تقليصها أو توازيها.

خلال زيارته لمنطقة تكنولوجية، رأى بيئة عمل يسميها “مؤشر التوازن” — مساحة مفتوحة، إضاءة طبيعية وفيرة، مناطق تواصل واستراحة، حيث يتنقل الموظفون بحرية بين العمل والاسترخاء. لا يعرف إذا كانت هذه البيئة ستظل متوازنة بعد انتشار الذكاء الاصطناعي، لكنه واثق أن النمط الحالي، الذي يركز على زيادة كثافة الإنتاجية في نفس الوقت، غير مستدام.

لم يعد يركز على أن الذكاء الاصطناعي هو “مصاص دماء”، بل على أن “يجب أن أكون أكثر وضوحًا بشأن حدودي”.

يقول إنه يحاول الآن تقليل مؤشر التوازن الخاص به. يقلل من النشاطات العامة، يرفض العديد من الدعوات، لا يسعى وراء كل مسار تقني مرئي. لا يزال يكتب، يبني منتجات، ويتواصل مع زملائه. لكنه يختتم يومه بإغلاق الكمبيوتر والمشي مع عائلته. يقول إنه لا يعرف كم يمكنه أن يعيد المؤشر إلى الوراء، لكنه واثق أن الاتجاه صحيح.

بالنسبة للمهنيين بشكل أوسع، لم يدخل هذا السؤال بعد في جدول الأعمال الجماعي. لا تزال رواية زيادة الإنتاجية عبر الذكاء الاصطناعي تسيطر على النقاش، وتظل مناقشة الإرهاق فردية ومجزأة. لكن، تتزايد الإشارات التي تشير إلى أن هاتين الخطين يتقاطعان.

التقنية تقلل من زمن المهام، لكنها لا تقلل من زمن العمل. الأدوات تتولى التنفيذ، لكنها لا تتولى المسؤولية. الكفاءة زادت من سرعة التسليم، وزادت من سرعة الاستهلاك.

عندما تستمر أدوات الذكاء الاصطناعي في إخبارنا بـ"يمكن أن نسرع أكثر"، ربما يكون السؤال الذي يحتاج إلى سماعه أكثر هو: هل يمكن أن نبطئ أكثر؟