نهاية العالم الوظيفي الوشيكة ترفع قضية الشهادات على السلسلة | رأي

لا أريد أن أطلق إنذار يوم القيامة مبكرًا، لكن ما يسمى بـ "نهاية الوظائف" ليس تهديدًا بعيدًا؛ العلامات المبكرة موجودة هنا الآن. لم يعد الأمر مقتصرًا على الشركات الناشئة التي تقلص عدد الموظفين أو "إعادة الهيكلة". عبر طيف الصناعة، الشركات ذات رأس المال الجيد تقلص حجمها، وتجمد التوظيف، وتعطي الأولوية بلا رحمة لمكاسب الكفاءة القائمة على الذكاء الاصطناعي.

تم الإبلاغ الشهر الماضي أنه في سبتمبر 2025 وحده، قامت الشركات الأمريكية بتخفيض حوالي 7,000 وظيفة كنتيجة مباشرة لنشر الذكاء الاصطناعي، مما زاد من تفاقم ما كان بالفعل بيئة توظيف/تسريح قاسية إلى حد ما. تلتهم الأتمتة الوظائف بمعدل مذهل، وخلال عام 2025 حتى الآن، تم إلغاء حوالي 17,375 وظيفة في الولايات المتحدة بسبب انتشار الذكاء الاصطناعي، مع فقدان 20,219 وظيفة أخرى بسبب "التحديثات التكنولوجية" الأوسع. معًا، هذا يعني أكثر من 37,000 دور تم استبدالها بالتكنولوجيا، مما يؤكد الحاجة المتزايدة للعمال لإثبات قدرتهم على التكيف وللمُوظفين لإعادة التفكير في كيفية قياس والتحقق من المهارات البشرية.

تشير الأبحاث الجديدة من BSI أيضًا إلى تزايد العلامات الحمراء حول تأثير الذكاء الاصطناعي على سوق العمل، خاصة للعاملين في المستوى المبتدئ. وجدت الدراسة أن العديد من الشركات تميل نحو الأتمتة كوسيلة لتقليص الموظفين، بدلاً من إعادة الاستثمار في تدريب الموظفين. قال حوالي 41% من قادة الأعمال الذين شملهم الاستطلاع إن الذكاء الاصطناعي يساعدهم بالفعل في تقليل عدد الموظفين. قال ما يقرب من واحد من كل ثلاثة مستجيبين (31%) إن مؤسستهم تنظر الآن إلى الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي قبل توظيف إنسان، ويتوقع حوالي اثنان من كل خمسة أن يصبح ذلك ممارسة قياسية خلال السنوات الخمس المقبلة. وتوضح تقرير Web3.Career Intelligence لعام 2025 حجم استيلاء الذكاء الاصطناعي المستمر، حيث تضاعف عدد الوصف الوظيفي التي تتطلب سير عمل الذكاء الاصطناعي أو تعزيز الذكاء الاصطناعي أكثر من الضعف بين عامي 2024 و2025.

تكلفة الندم على التوظيف

مع نماذج الذكاء الاصطناعي الفعالة بشكل لا يقاوم للاستهلاك، أصبح أصحاب العمل أكثر انتقائية عندما يتعلق الأمر بممارسات التوظيف الخاصة بهم، مفضلين مجموعات المهارات الدقيقة على إمكانات نمو المرشح أو التناسب الثقافي. على سبيل المثال، وجد تقرير Web3.Career Intelligence أيضًا أن مهارات إدارة المشاريع والبرامج أصبحت مرغوبة بشكل متزايد بين شركات web3. على وجه التحديد، وجد البحث أنه في أقسام الهندسة، تفوق أدوار إدارة المشاريع مناصب التطوير البحتة بنسبة 2:1. كما يمكن للعديد من محترفي الموارد البشرية أن يشهدوا، فإن بدء البحث عن المواهب مرهق للغاية ومكلف أيضًا، في حين أن مظهر سياسة التوظيف ذات الباب الدوار يمكن أن يولد عدم اليقين والقلق بين الموظفين الحاليين.

بعيدًا عن المظاهر، فإن التكلفة المالية للتسريحات سريعة الزناد كبيرة للغاية. وفقًا لدراسات مختلفة في مجال الموارد البشرية، يمكن أن تكلف استبدال موظف ما بين 50% إلى 200% من راتبه السنوي. أضف إلى ذلك التكلفة النفسية، وإحباط أعضاء الفريق الذين يشككون في حكم القيادة، والوقت الضائع في إعادة بدء دورات التوظيف.

ليس من المستغرب، إذن، أن أصحاب العمل أصبحوا أكثر حذرًا في مجال التوظيف. كل سيرة ذاتية تبدو وكأنها مسؤولية محتملة، مجموعة من الادعاءات غير القابلة للتحقق ملفوفة في كلمات طنانة. تُبنى السير الذاتية التقليدية على الثقة، لكننا جميعًا نعلم أنه يمكن تزوير المراجع، ومن السهل تضخيم المسميات الوظيفية/المواصفات، وما لم تقم الشركة بإجراء تحقق متعمق، فإن مديري التوظيف يخمنون في الغالب.

في البيئات سريعة الحركة التي تعتمد على العمل عن بعد، خاصة في الكريبتو وweb3، هذا النوع من الثقة العمياء لا يمكن توسيع نطاقه. تنطلق المشاريع، ويظهر المساهمون بأسماء مستعارة، وغالبًا ما تكون الفرق موزعة عبر خمس قارات. هامش الخطأ ضئيل للغاية. توظيف شخص ما بناءً على بيانات غير قابلة للتحقق يشبه نشر كود غير مختبر في الإنتاج؛ أنت تأمل فقط ألا ينكسر.

عندما تصبح التطبيقات والسير الذاتية المنشأة بالذكاء الاصطناعي هي القاعدة، يجب على الشركات إعادة التفكير في كيفية تحديد المواهب وفحصها وضمها. في عصر أصبحت فيه أخطاء التوظيف أكثر تكلفة من أي وقت مضى، لم تعد السير الذاتية التقليدية وملفات LinkedIn كافية. يعتمد مستقبل التوظيف الموثوق على بيانات اعتماد مهنية قابلة للتحقق على السلسلة تساعد في استعادة الثقة في عملية التوظيف.

قد يجادل بعض المعلقين والنقاد في الصناعة بأن بيانات الاعتماد على السلسلة يمكن أن تهدد الخصوصية أو تدخل تحيزًا في قرارات التوظيف. سيدعي آخرون أننا لا نحتاج إلى البلوكتشين لحل عدم كفاءة التوظيف. لكن الأدلة تشير إلى أن النظام القديم ينهار تحت وزنه الخاص.

لماذا تغير بيانات الاعتماد على السلسلة قواعد اللعبة

يمكن لأنظمة السمعة على السلسلة أن تحدث فرقًا كبيرًا من حيث جعل البيانات المهنية قابلة للتحقق ومحمية من العبث. تخيل أن تكون قادرًا على التأكد فورًا مما إذا كان شخص ما قد أكمل بالفعل دورة Solidity، أو ساهم في بروتوكول DeFi، أو حصل على شارة مجتمع معينة. بدلاً من الاعتماد على الإنجازات المبلغ عنها ذاتيًا، أنت تنظر إلى سجلات قابلة للتحقق مكتوبة على بلوكتشين.

مع بيانات التوظيف على السلسلة، وبيانات الاعتماد، وسجلات المساهمة، لم يعد أصحاب العمل بحاجة إلى البدء من الصفر مع فحوصات الخلفية. بنظرة سريعة، يمكنهم تقييم الجدارة بالثقة بناءً على بيانات موثقة. هذا النوع من الشفافية يزيل الاحتكاك، ويقلل التكاليف، ويجعل التوظيف قائمًا حقًا على الجدارة.

يعكس التحول نحو بيانات الاعتماد القابلة للتحقق تغييرًا فلسفيًا أعمق من الأنظمة القائمة على الثقة إلى تلك القائمة على الإثبات. تمامًا كما استبدل البيتكوين الثقة في البنوك بالثقة في الرياضيات، تستبدل بيانات الاعتماد على السلسلة الثقة في السير الذاتية بسجلات قابلة للتحقق.

يتعلق الأمر حقًا بإعادة تأسيس الثقة في البيانات المهنية في وقت تنتشر فيه المعلومات المضللة، والسير الذ