كيف يتغير التوظيف في Anthropic

كيف يتغير التوظيف في Anthropic

Nathan Wilmers, Regina Catipon, Maxim Massenkoff, Peter McCrory

كيف أعاد الذكاء الاصطناعي تشكيل العمل والتوظيف في Anthropic؟ وبصفتها شركة في طليعة تبنّي الذكاء الاصطناعي، قد تكون Anthropic مؤشرًا رائدًا لكيفية تحويل الذكاء الاصطناعي لتنظيم العمل والتوظيف والطلب على العمالة في جميع أنحاء الاقتصاد.

أبرز النتائج

• خفّضت Anthropic حصة التوظيف في الوظائف التقنية المبتدئة. وقد حدث هذا مع توسّع ساعات العمل التي يؤديها وكلاء الذكاء الاصطناعي مقارنة بالموظفين بسرعة كبيرة. وبحلول أغسطس، تفوّقت ساعات عمل الوكلاء التفاعليين للذكاء الاصطناعي على الموظفين بنسبة 6 إلى 1.
• مع انتشار وكلاء الذكاء الاصطناعي في الشركة، بدأت Anthropic تُنتج المزيد من الشيفرات البرمجية للفرد، وتُبرم المزيد من الصفقات لكل مندوب، وتعالج المزيد من العقود. ومن خلال تتبّع الموظف نفسه عبر الزمن، ارتفعت الإنتاجية مع تبنّيه أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة.
• يجعل هذا التسارع الانتباه البشري هو عنق الزجاجة لمخرجات الوكلاء. وحتى بين الموظفين غير التقنيين، فإن قراءة جميع مخرجات وكلاء Claude الخاصة بهم ستستغرق نصف أسبوع عملهم. وردًّا على ذلك، يلجأ الموظفون إلى «ما وراء العمل»، أي بناء أدوات للرؤية ومراقبة خطوط سير الوكلاء.
• تنعكس التغيرات في تنظيم العمل على أولويات مديري التوظيف المتحوّلة، حيث يشدّدون بصورة متزايدة على الاستقلالية والحُكم السليم، مقارنة بالخبرة التقنية المتخصصة والتنفيذ.

المقدمة

ما التحوّلات التي يمكن توقّعها للعمل والتوظيف في ظل ذكاء اصطناعي متنامٍ القوة؟ تستحق Anthropic الدراسة لأنها شكّلت سير عملها بشكل كامل حول الذكاء الاصطناعي. فالوكلاء يتنقّلون في محادثات Slack ويجدولون الاجتماعات. وهم يقومون تلقائيًا بإصلاح الأخطاء ويعالجون معًا مشاريع هندسية ضخمة. تبلغ ساعات عمل الوكلاء 6 أضعاف ساعات العمل البشرية، أي بنسبة 6 إلى 1. وما يحدث الآن في Anthropic يقدّم إشارات متقدمة عن مستقبل محتمل للعمل والتوظيف.

يعتمد هذا التقرير على بيانات داخلية شاملة من Anthropic تغطي التوظيف، واستخدام الذكاء الاصطناعي، ومقاييس الإنتاجية، واستطلاعات الموظفين، وأنماط الاتصال الداخلي، وبيانات تقاويم الموظفين، وسجلات قرارات التوظيف. ويضع هذه البيانات الكمية في سياقها من خلال 17 مقابلة مع موظفين.

نجد أنه حتى مع نمو الشركة، تباطأ التوظيف النسبي في الوظائف التقنية المبتدئة. وقفزت إنتاجية المهندسين والموظفين غير التقنيين على حد سواء، وبارتفاع حاد عند تبنّيهم وكلاء البرمجة. ويشدّد مديرو التوظيف بشكل متزايد على استقلالية المتقدمين وحُكمهم السليم مقارنة بالخبرة التقنية المحددة. ومن السمات المميزة للعمل في منظمة تعتمد بكثافة على الذكاء الاصطناعي الضغط المستمر لتبسيط الذات وإخراج نفسها من موقع عنق الزجاجة هذا كلما أمكن. وصف أحد المهندسين العمل بأنه مواجهة «جيش من Claude، كل واحد منهم يطالب بانتباهي». ولا يزال موظفو Anthropic حاسمين. لكن طبيعة إسهاماتهم قد تغيّرت.

استجابت Anthropic لهذه التغييرات بإنشاء نظام إنذار مبكر لتتبّع الوظائف المعرّضة للاضطراب، ومع تطوّر الوظائف أعطت الشركة الأولوية لإعادة التوزيع الداخلي. وتُظهر هذه الإجراءات، المتخذة في طليعة تطوير الذكاء الاصطناعي وتغيّر مكان العمل في آن واحد، كيف يمكن للالتزامات التنظيمية المحددة أن تشكّل أثر الذكاء الاصطناعي على التوظيف. لكنها تثير أيضًا أسئلة صعبة حول ما ينبغي أن تكون عليه هذه الالتزامات بالضبط.

الطلب على العمالة في طليعة التغيير

توسّعت Anthropic بسرعة. لكنها وظّفت أقل لكل دولار من الإيرادات مقارنة بجيل سابق من شركات التكنولوجيا الكبرى. وعند عمر خمس سنوات، تحقق Anthropic إيرادات تعادل 2–4 أضعاف ما تحققه Meta وGoogle لكل موظف كما بلغتا ذروة نموهما السريع.¹

ما الوظائف الغائبة؟ داخل Anthropic، ظهرت مناقشات انخفاض الطلب على الموظفين التقنيين المبتدئين في الوظائف التقنية الأساسية في يناير 2026. ووجدت الفرق التي اعتمدت أكثر غيرها على Claude في عملها أن كتابة الشيفرات وإيجاد الأخطاء يمكن بشكل متزايد تحميلهما إلى Claude. وقد سرّعت النماذج الجديدة الأكثر قدرة هذا الإدراك: «الشيء الذي لفت الانتباه كان التحسّن لمهندسي الأداء على وجه الخصوص، وقد غيّر عمليًا بين ليلة وضحاها ما كنا نبحث عنه».

وبحلول أبريل، خفّضت فرق الهندسة والبحث من أولوية التوظيف في الوظائف التقنية الدنيا. وعند استطلاعهم في الشهر نفسه، وصف أغلبية المديرين التوظيف لمجموعة مختلفة من المهارات بسبب الذكاء الاصطناعي. وفيما torno ثلث مديري تعلّم الآلة وخُمس مديري هندسة البرمجيات أفادوا بانخفاض التوظيف بسبب الذكاء الاصطناعي.

التحول في حصص التوظيف لافت للنظر. يُظهر الشكل 1 أن حصة الموظفين المبتدئين في الأقسام التقنية لدى Anthropic انخفضت من 21% إلى 14% منذ أوائل عام 2025. وانخفضت نسبة التوظيف التقني المبتدئ بوتيرة أسرع، من 27% إلى 9%. وتراجعت الإعلانات عن الوظائف المبتدئة بحدّة خاصة منذ ديسمبر 2025.

وفي الوقت نفسه، تراجعت الحصة الإجمالية للتوظيف في الأقسام الفنية داخل Anthropic، من 61% إلى 56% خلال العام الماضي. ومع توسع الشركة، استمر التوظيف الفني في النمو بالمطلق، لكن التوظيف المكثف في المبيعات والمالية والاستقطاب تفوق عليه. جزء من هذا التحول هو التوسع الطبيعي في الوظائف التجارية مع نمو الشركة. وجزء منه قد يعكس الأدوات البرمجية التي تتيح على نحو متزايد للموظفين غير الفنيين صناعة البرمجيات بأنفسهم. على سبيل المثال، صمّم أحد مندوبي المبيعات لوحة بيانات وخط أنابيب مخصصين لعمله: «بناءٌ كهذا كان خارج نطاق قدراتي، خاصة مع واجهة المستخدم وربط جميع الأدوات والـMCPs. لكنني أنجزته في ثلاث إلى أربع ساعات تقريبًا، بمجرد التكرار والتحسين عليه». وقفزت جلسات وكلاء الذكاء الاصطناعي الموجهة نحو البرمجة للموظفين غير الفنيين (وهم المصنفون كأولئك الذين لا يجرون أي إيداعات برمجية عند خط الأساس، باستثناء الموظفين الجدد) من 2 شهريًا في أغسطس 2025 إلى 90 في مايو 2026.

لكن هذا التحول في تركيبة التوظيف ليس مجرد قصة عن البرمجة المؤتمتة التي تتيح انتشارها ليصل إلى خبراء مجالات أخرى. وداخل الأقسام الفنية، تراجعت حصة الموظفين غير المشاركين فعليًا في البرمجة (ويُقصد بهم من لم يجروا أي إيداعات برمجية خلال الـ30 يومًا السابقة) إلى ما يقرب من النصف خلال العام المنتهي في أبريل 2026. ويعود جزء من ذلك إلى تراجع نصيب غير المهندسين: فنسبة المهندسين إلى مديري المنتجات، على سبيل المثال، تبلغ حوالي 17 إلى 1 وقد ارتفعت منذ 2025. كما تضاعف عدد الإيداعات البرمجية من المديرين. وتتجه الأدوار الإشرافية والتنسيقية داخل الفرق الفنية على نحو متزايد إلى بناء الكود وشحنه.

ومن المجالات التي لم يتسارع فيها التوظيف غير الفني الوظائف الإدارية التي تنمو عادة مع حجم الشركة. فقد أدى مزيج من مساعدي الوكلاء والمراجعة الآلية وإسناد خدمة التذاكر إلى الخارج إلى إبقاء Anthropic خفيفة الأعباء الكتابية حتى مع نموها السريع. فقد بنى أحد المديرين الماليين وكيلًا لمراجعة طلبات الشراء وشرح لزملائه أنه «يحاول ببساطة إيجاد الأمور التي تستهلك ساعات كثيرة حتى يتمكن الجميع من التركيز على المهام الأخرى».

وحتى الأعمال الكتابية المرتبطة ارتباطًا وثيقًا بالتفاعل المباشر نمت ببطء. فقد شرح مساعد تنفيذي، بنى وكيلًا مساعدًا شخصيًا للجدولة وفرز البريد الإلكتروني، قائلاً: «أعتقد أننا تجاوزنا بالفعل المرحلة التي كان كلود فيها يُغني عن أدوار المساعدة الإدارية المبتدئة جدًا»، وبدلاً من ذلك ركز عمله على مهام «رئيس الأركان» ذات الرتبة الأعلى.

وقد شملت هذه التغييرات بالفعل إعادة توزيع: فالموظفون العاملون في الشركة لمدة سنة على الأقل كانوا أكثر عرضة بنسبة 50% للانتقال بين الأقسام كل شهر في 2026 مقارنة بعام 2025. كما أعيد توزيع فرق كاملة عند تسليمها أعمالها إلى الوكلاء. لنتأمل فريق تصميم منتجات واحدًا، كان يكتب محتوى مثل التحيات على Claude.ai: «مرحبًا أيها البومة الليلية؛» «قهوة ووقت مع كلود؟» في ربيع 2026، طوّر الفريق رسم بياني للسياق يوجه الوكلاء بفاعلية لكتابة محتوى منتجات مقنع. وقال مديره إن هذا «وسّع الفريق إلى الخارج»، لكنه أثار أيضًا سؤالًا حول ما تبقى للكتّاب البشريين. ثم انتقل الفريق إلى هندسة أوامر الوكلاء وبدأ في كتابة تقييمات النموذج والأوامر لكلود. «الكتّاب الذين كانوا يستخدمون اللغة لدفع السلوك البشري يستخدمونها الآن لدفع سلوك كلود.»

هل يدفع الذكاء الاصطناعي مكاسب الإنتاجية في Anthropic؟

هل تُعزى هذه التحولات إلى الذكاء الاصطناعي؟ في Anthropic، يشكّل البشر طبقة رقيقة فوق مجموعة متزايدة من وكلاء الذكاء الاصطناعي. وبناءً على بيانات القياس عن بعد لجلسات الوكلاء، في مارس 2026، تجاوز مجموع ساعات عمل الوكلاء المستقلة والتفاعلية ساعات العمل البشرية لأول مرة. جزء من ذلك يرجع إلى أسراب من الوكلاء تمارس هندسة برمجيات على نطاق صناعي، وتستوفي اختبارات وتحققات روتينية لا حصر لها، وتجري صيانة على كتلة متنامية من الكود البنية التحتية، وتقود حملات منسقة لترجمة قواعد برمجية ضخمة. لكن حتى عند الاقتصار على الوكلاء الذين ينشرهم موظفون أفراد، كما في الشكل 2، بحلول أغسطس عمل الوكلاء 6 أضعاف ساعات عمل معالجيهم البشريين.

Anthropic منتج للبرمجيات، والجزء الأكبر من الرموز (tokens) المتدفقة عبر هذه الوكلاء يُنفق في إنتاج الكود البرمجي. وتقوم لوحات بيانات بمراقبة أسراب الوكلاء العاملين في جميع أنحاء الشركة. لكن وكلاء المساعد الشخصي يراقبون أيضًا تقاويم الموظفين ورسائلهم، ويجرون الجدولة، ويرسلون قوائم المهام المجمعة من الرسائل الواردة، ويطلعون الموظفين تلقائيًا على الأشخاص والغرض من اجتماعاتهم القادمة. والرموز تمس مجموعة متزايدة من مهام العمل اليومية.

ما قيمة كل هذه الرموز (tokens) مجتمعةً؟ يعرض الشكل 3 المخرجات عبر الزمن لمجموعة من الوظائف ذات المخرجات القابلة للقياس. وبما يتسق مع التقارير السابقة التي شملت مهندسي Anthropic ووصفت أتمتة تدريب النماذج والبحثارتفعت عمليات إيداع الشيفرة لكل مهندس بأسرع وتيرة، إذ بلغت 5 أضعاف وتيرتها قبل 6 أشهر. كما زاد علماء البيانات من استعلاماتهم عن الكتلة المتنامية من بيانات Anthropic، طالبين وكلاء Claude بجلب مقاييس فورية إلى لوحات البيانات وصنّاع القرار. لكن الشكل 3 يُظهر أن حتى الموظفين غير التقنيين شهدوا ارتفاعًا في المخرجات مع انتشار وكلاء البرمجة: عالج المحامون عقودًا أكثر؛ ومرّر قسم الحسابات الدائنة مزيدًا من الفواتير؛ وأبرم مندوبو المبيعات صفقات أكثر.

لكن هل يُعزى كل هذا إلى استخدام Claude؟ خلال الفترة نفسها، شهدت الشركة نموًا اقتصاديًا هائلًا. فمن الأسهل إتمام الصفقات عندما تبيع نموذجًا قويًا. لتقييم التأثير المستقل للذكاء الاصطناعي، نقارن مخرجات الموظفين الذين تبنوا أدوات البرمجة الوكيلية بمخرجات الذين لم يعتمدوها بعد. وهذا يتيح لنا مقارنة موظفين يعملون في الشركة في الشهر نفسه، وبالتالي معرّضين لسياق أعمال مشابه، لكنهم يتعاملون معه بأدوات مختلفة. يُلاحظ مع ذلك أن تبنّي الأدوات ليس عشوائيًا: فإذا قرر الموظفون المشارف على قيادة مشروع جديد كبير تجهيز أنفسهم بأدوات لأجله، مثلًا، فإن هذا سيُحدث تحيزًا في تقديراتنا.

نتتبع 192 مهندسًا عبر الزمن وهم يتبنون وكلاء البرمجة، مقارنةً بـ 74 مهندسًا لم يعتمدوا الوكلاء خلال الفترة المدروسة. يُظهر الشكل 4 أنه في الأشهر التالية للتبني، يرتفع بشكل حاد مقدار الشيفرة التي يضيفها المهندسون. والمزيد من الشيفرة لا يعني بالضرورة شيفرة أفضل أو أثرًا على الأعمال. ولاختبار ما إذا كانت شيفرة الذكاء الاصطناعي حشوًا رديئًا، ندرس عمليات إيداع الشيفرة في Anthropic. نقارن الشيفرة التي أودعها الموظف نفسه، في الشهر نفسه، في مجلد البرمجة نفسه، لكن كتبها وكلاء البرمجة بدلًا من أن يكتبها الموظف البشري مباشرة. هناك أبعاد كثيرة لجودة الشيفرة، وقد تكون أخطاء الذكاء الاصطناعي أصعب في التحديد من أخطاء البشر. لكننا لا نجد أي فرق في معدلات أسطر الشيفرة التي تُحذف أو يُتراجع عنها لاحقًا.

ينظر الشكل 4 أيضًا إلى ما يحدث بعد أن يعتمد المهندس أول وكيل مستقل بالكامل لديه. كان أولئك الذين اعتمدوا على مسار تصاعدي حاد بالفعل مقارنةً بغير المعتمدين. ويشير هذا إلى أن الموظفين الذين انتقلوا نحو الوكلاء المستقلين بالكامل كانوا يوسّعون مخرجاتهم أصلًا.

هل تتجاوز هذه الأنماط البرمجة نحو تحول أوسع في العمل المعرفي؟ تبنّى مندوبو مبيعات Anthropic وكلاء الذكاء الاصطناعي باطراد بدءًا من سبتمبر الماضي. يُظهر الشكل 4 أنه بعد تبنّي مندوبي المبيعات للوكلاء، أبرموا صفقات مع مزيد من العملاء. وقد يكون جزء من هذا النمط مدفوعًا بانتقاء المندوبين ذوي الفرص البيعية الأكبر للأتمتة. لكنه قد يعكس أيضًا أتمتة التسجيل والتواصل الروتيني. فقد أوضح أحد مديري الحسابات أن أتمتات Claude تولت صياغة رسائل البريد الإلكتروني والتكامل مع برمجيات إدارة العملاء، مستبدلةً نحو 20% من مهامهم السابقة. وأشار آخر إلى أن أتمتات مماثلة حررته للتركيز على اللقاءات المباشرة، ممّا مكّنه من التحدث إلى 30% إضافية من عملائه عما كان ممكنًا سابقًا: "في كل مرة تقوم فيها بأي شيء للمرة الثانية، تقول لنفسك نوعًا ما: حسنًا، كيف يمكنني استخدام Claude حتى لا أضطر إلى فعله للمرة الثالثة؟"

وإلى جانب المبيعات، بنى أحد محامي Anthropic سلسلة من أتمتات Claude لفحص المخاطر والفرص، وفرز الأسئلة القانونية، وإجراء المراجعات الأولى للنصوص الموجهة للجمهور عرضًا على المراجعة القانونية. واستخدم أحد مسؤولي التوظيف Claude للمساعدة في البحث عن المرشحين وتتبع الطلبات وتحليل كان سيستغرق "ربما بضعة أسابيع"، مما حرره لإعادة تصميم أسئلة المقابلات المتقادمة والاجتماع مع مزيد من المتقدمين.

كل هذا يشير إلى أنه مع تحسّن قدرات الذكاء الاصطناعي، يتأثر طيف واسع من الوظائف في Anthropic. ومن الوصف الملحوظ أننا نرى التوظيف للموظفين المبتدئين يتباطأ في الوظائف التي تُستخدم فيها Claude للمهام الأكثر تعقيدًا (الشكل 5).

الاختناقات والعمليات: المهام الجديدة والقديمة في بيئة عمل كثيفة استخدام الذكاء الاصطناعي

إن التبني الواسع للذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل أكثر من مجرد التوظيف والإنتاجية. فهو يدفع أيضاً إلى تغييرات مستمرة في عمليات العمل، مما يولّد مهاماً جديدة ويغيّر تصورات الموظفين عن مكان عملهم. وصف أحد الموظفين ذلك بأنه «الضغط الأبدي في Anthropic على التحرك بأسرع ما يمكن واستخدام Claude في كل شيء»، وقال موظف آخر إن «الأشياء التي نتوقعها خلال أسبوع هي أشياء قد تستغرق ثلاثة أشهر في مكان آخر». وسأل استبيان داخلي للموظفين عما إذا كانت عمليات العمل في Anthropic تجعل المستجيبين بأكبر قدر ممكن من الإنتاجية: وافق 44% من الموظفين أواخر عام 2024؛ و58% بنوفمبر 2025 (وفي أبريل 2026، أجاب 75% بنعم، لكن السؤال تراجعت قوته بحذف عبارة «بأكبر قدر ممكن»). وبحسب أغسطس، توقع موظفو Anthropic أن يكون الذكاء الاصطناعي قادراً على أداء 75% من عملهم بحلول 2030، مقارنة بـ 28% لدى بقية الأمريكيين [Link to AI Expectations Gap].

وتتجسّد توقعات الإنتاجية المتصاعدة هذه في إيقاع الإصدارات الداخلية للنماذج. فبمجرد توفر نموذج جديد، يبدأ موظفو Anthropic في معالجة مشكلات أصعب في جلسات وكيل البرمجة التفاعلية. نقيس ذلك من خلال مقيّم آلي لـ Claude يصنّف متطلبات المهام في الجلسات مجهولة الهوية بناءً على العمق والنطاق وعدد الأنظمة المتأثرة. ترتفع حصة المهام التي تتجاوز المئين 90 من الصعوبة للنموذج القديم بشكل حاد بنحو 30% (من 10% إلى 13% من إجمالي المهام) وتبقى مرتفعة في الأسابيع التالية لإصدار النموذج. أما الطرف السهل من المهام المسندة إلى الوكلاء فيتغير قليلاً.

وتتحول إنتاجية الوكلاء المتصاعدة إلى مخرجات تتنافس على شاشات البشر وانتباههم. قارن مهندس واحد هذا بال工作 بمطالعة الأطفال:

يقولون: أحتاج إلى فتح علبة عصري، ومن الطوارئ أن تُفتح علبة عصري. ويُقال ذلك بمستوى القلق نفسه الذي يعبّر عنه من جرح إصبعه وهو ينزف. [...] عندما تطالب الأطفال، يطرح كل طفل عليك مخاوف بمطلب متساوٍ على انتباهك، وكذلك تفعل مختلف وكلاء [Claudes] أيضاً.

وفي استبيان أبريل 2026، وفي سؤال مفتوح حول كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على العمل اليومي، وصف 27% مكاسب إنتاجية من أدوات Claude، ووصف 20% تحوّل دورهم من أداء العمل فعلياً إلى إدارة وكلاء Claudes.

وفي خضم هذا التسارع المدفوع بالنماذج، يظل انتباه الإنسان عنق زجاجة ثابتاً. في الجلسات التفاعلية متعددة الأدوار، لا تُقضى الغالبية العظمى من وقت جلسات الوكلاء في العمل أصلاً، بل في الانتظار. نتتبع وقت الخمول عن طريق خصم وقت العمل النشط لكل وكيل من إجمالي الوقت الفعلي لكل جلسة تفاعلية. تبلغ جلسات Claude نحو 80% خمولاً في انتظار المدخلات البشرية. وكما قال أحد المهندسين، فإن الناس «يُعدّون عنق الزجاجة للوكلاء».

وكم من الوقت يُحتاج بالضبط لقراءة كل مخرجات Claude من الجلسات التفاعلية؟ لكل جلسة تفاعلية، نحوّل رموز مخرجات الوكيل إلى عدد الكلمات، بافتراض متوسط سرعة القراءة البشرية. يوضح الشكل 6 أن الوظائف التقنية شهدت قفزة في حجم مخرجات وكيل البرمجة خلال الأشهر 6 الماضية. لكن حتى بالنسبة للمجموعات غير التقنية، تُنتج جلسات Claude التفاعلية ما يكفي من المحتوى ليستهلك أكثر من نصف أسبوع العمل. وتحتاج فيض نصوص Claude إلى تنظيم.

وأحد الحلول لهذا الفيض هو التصاعد في الأتمتة. لكن ذلك يتطلب عملاً من نوع مختلف. نما التعليمات الدائمة المكتوبة للوكلاء من بضع مئات في يوليو 2025 إلى 8,500 بعد عام. أنشأ مهندس واحد وكيل رئيس أركان لفرز طلبات الوكلاء. وكتب آخر تقييم أداء لفريق Claude الخاص به: «مرحباً، لنتحدث عما ينجح وما لا ينجح في أسلوب تواصلنا». وبنى مسؤولو التوظيف لوحات معلومات متكاملة يكشف فيها الوكلاء المشكلات ويبدؤون الإجراءات. وانتقل محامٍ من مراجعة الأسئلة القانونية إلى القيام بـ «تحسين محركات البحث للنصائح القانونية، عليك كتابة أطر يكتشفها وكلاء [العملاء]».

ويوضح الشكل 7 أن هذا النوع من العمل الميتا قفز من 10% من جلسات Claude التفاعلية للموظف المتوسط في خريف 2025 إلى 22% في ربيع 2026. وجاء جزء كبير من هذا الارتفاع تحديداً بسبب إدارة الوكلاء: كتابة مواصفات لتشغيلات الوكلاء المتعددين، وتكرار وكيل لمراجعة مخرجات وكيل آخر، ومراقبة خطوط المعالجة. وعبر الوظائف، أصبح تدخل الإنسان مجردَاً بشكل متزايد من قطعة معينة من الكود أو الكتابة إلى الأدوات اللازمة لجعل الوكلاء يؤدون مهامهم بفعالية.

ورغم الزيادات في موثوقية الوكلاء وهذه الاستثمارات الكبيرة في الأدوات لمراقبتهم، يظل ثقة الإنسان ومسؤوليته أمرين حاسمين. أوضح أحد الموظفين أن ملاحقة الأخطاء، بشكل متزايد، «تكشف عن أمور تنظيمية أو منهجية أو ديون تقنية تتطلب في الواقع قدراً من الاجتماع البشري وصنع القرار والحوكمة لحلها». وفي مقابلة تلو الأخرى، وصف الموظفون التنسيق وجهاً لوجه بأنه لا غنى عنه. وبناءً على بيانات التقويم، يقضي الموظف الوسيط وقتاً أكبر بنسبة 20% في الاجتماعات مقارنة بعام مضى. ويعكس جزء من ذلك نمو الشركة، والتحول نحو أدوار غير تقنية كثيفة الاجتماعات. لكن حتى بين الموظفين في الأدوار التقنية كمساهمين فرديين، ارتفع وقت الاجتماعات بنسبة 16% خلال العام الماضي. والأسئلة الاستراتيجية الكبرى تمسّ طيفاً واسعاً من المناصب ذات الأثر المضاعف، وتتطلب عادةً النقاش والتفاعل مع الآخرين. والاستراحة من إدارة الوكلاء تأتي عادةً على شكل قفز إلى اجتماع.

بشكل عام، شهدت الأدوار التقنية وغير التقنية على حد سواء أتمتة الأجزاء التنفيذية من عملها (كتابة التعليمات البرمجية، وتحديد الأخطاء، وتسجيل التقدم، وصياغة رسائل البريد الإلكتروني). وصف المهندسون أنهم أصبحوا قادةً ومديرين للوكلاء؛ ووصف الموظفون غير التقنيين أنهم يقومون بأجزاء استراتيجية متزايدة من عملهم: "تلك النسبة 20% التي كانت استراتيجية أصبحت 90% من العمل". لكن بالنسبة للعديد من الأدوار غير التقنية، فإن العمل التنفيذي الأساسي هو أيضاً عمل بين الأشخاص: مكالمة مبيعات، أو مقابلة، أو توافق بين الوظائف بشأن مشكلة معقدة. وكل هذا يظل بشرياً.

خذ بعين الاعتبار أيضاً قنوات Slack التي توفر الصفحة الأمامية والقنوات الخلفية للتواصل في Anthropic. انتشر الوكلاء عبر Slack وظهروا في نهاية المطاف في ما يقرب من نصف القنوات النشطة العامة. الشكل 8 يركز على شبكة التواصل لقسم واحد كبير، بالاستناد إلى جميع قنوات Slack العامة التي تفاعل معها أعضاء القسم. وهو يربط المشاركين من البشر والوكلاء ببعضهم بناءً على ما إذا شاركوا في سلسلة محادثة على Slack. يُظهر الشكل الصعود المذهل للوكلاء، حيث تتفتح النقاط البرتقالية وتهيمن على الشبكة.

يظهر الوكلاء بشكل غير متناسب في قنوات مخصصة لتفاعلات Claude البشرية، بدلاً من إرسال رسائل كثيرة في القنوات البشرية القائمة. البنية الأساسية وكثافة التواصل البشري تتغيران قليلاً. الوكلاء لم يحلوا محل التفاعل البشري، بل أضافوا إليه: سلاسل المحادثات البشرية في هذا القسم حافظت على نفس العدد من الردود البشرية، مع إضافة طبقة من ردود الوكلاء إضافةً إليها. يصبح الوكلاء فرقاً لموظف واحد، بدلاً من أن يكونوا عقداً باتصال عالٍ مع nhiều موظفين في آن واحد.

بينما يعمل البشر وسط أسطول متنامٍ من وكلاء الذكاء الاصطناعي، يواجهون ضغطاً لنقل العمل البشري إلى قنوات مرئية للوكلاء. إذا اتُّخذ قرار في اجتماع شخصي، ولم تظهر أي ملاحظات أو تقرير، فإن الوكلاء يفوتون سياقاً حاسماً لتحديث أهدافهم وافتراضاتهم. شرح أحد الموظفين كيف أدى ظهور اسمه على وثيقة عمرها أشهر حول سواغ Claude (Claude swag) إلى استمرار الوكلاء في إحضار طلبات القمصان والأكواب، طويلاً بعد أن تغيرت مسؤولياته. العمل الخاص، في الاجتماعات غير المسجلة والرسائل المباشرة، غير مرئي ومربك وغير مشجع عليه في بيئة عمل مكثفة الذكاء الاصطناعي. وصف أحد الباحثين هذا الميل نحو الانفتاح بأنه أساسي لاندماج Anthropic الشامل للذكاء الاصطناعي: "معظم المنظمات لا تعمل بهذه الطريقة وأعتقد أن هذا تحول كبير لأن القادة يجب أن يدافعوا عن التغذية الراجعة علناً". تتطلب حاجة تغذية سياق الذكاء الاصطناعي قابلية ملاحظة العمل والقرارات البشرية.

من سيزدهر في بيئة عمل كهذه؟ التحولات في محتوى العمل في Anthropic تظهر أيضاً كتغيرات في المهارات التي يعطيها مديرو التوظيف أولوية في قرارات التوظيف. استخدمنا مُرمِّزاً آلياً لمعالجة بطاقات تقييم المقابلات الخاصة بمديري التوظيف لآلاف الموظفين الذين تم توظيفهم في Anthropic منذ 2024. هذه التعليقات هي ردود فعل نوعية من المقابِلين لتقييم أداء المرشحين. التغيير الأوضح هو زيادة التركيز على ما إذا كان المرشحون قد أظهروا استخداماً مبدعاً لأدوات الذكاء الاصطناعي. في 2024، أشار مديرو التوظيف إلى سجل المرشحين في أدوات الذكاء الاصطناعي في حوالي 5% من التقييمات للأدوار التقنية، و7% للأدوار غير التقنية. بحلول 2026، تضاعفت هذه المعدلات ثلاث مرات للأدوار التقنية وأربع مرات للأدوار غير التقنية. يركز مديرو التوظيف بشكل متزايد على ما إذا كان المرشحون يستخدمون الذكاء الاصطناعي بفعالية.

تظهر أيضاً تغييرات أعمق في التقييم. بين المقابلات للمرشحين التقنيين، كانت أكبر الزيادات على الإطلاق في التعليقات على استقلالية المتقدمين وحكمهم. ناقش الخبرة في المجال تقلصت كحصة من التقييم الكلي. كما أوضح أحد المديرين: "أتوقع أن تستمر النماذج في التفاوت، لذا بالنسبة لفريدي أريدهم أن يكونوا قابلين للتبادل بين المجالات". وبالمثل، بالنسبة للمرشحين غير التقنيين، زاد التوجه نحو العملاء والرسالة، فيما انخفض النقاش حول مهارات التنفيذ. يقيّم مديرو التوظيف بشكل متزايد المتقدمين بناءً على حكمهم والتزامهم، بدلاً من المهارات الخاصة بالمجال والتنفيذ التي تتم أتمتتها بواسطة أدوات الذكاء الاصطناعي.

ما الذي يمكن لأصحاب العمل فعله

جعل التبني العميق للذكاء الاصطناعي في Anthropic منها حالة مفيدة. مع انتشار الذكاء الاصطناعي وتحسنه، يمكن أن يتحول تنظيم العمل كما حدث في موجات التغيير التكنولوجي السابقة. فقد منحتنا السكك الحديدية الشركة الإدارية، وسمحت الطاقة البخارية بالمصانع، وقدمت أجهزة الكمبيوتر الشخصية الشركات الناشئة. ما المنظمات الجديدة التي ستتطلبها نماذج LLM التي تستخدم الأدوات وتستخدم الاستدلال، وما سيكون دورنا فيها؟ أحد الاحتمالات هو الشركات الناشئة ذات الشخص الواحد، ولكل منها مؤسس بشري يوجه أسراباً من الوكلاء لجني مليارات من الإيرادات. احتمال آخر هو شركات تبناها رؤساء تنفيذيون عباقرة ذكاء اصطناعي يوظفون وكلاء بشريين فقط لاستخدام الماصات والشهادة أمام الكونغرس.

لا تبدو Anthropic مثل أي من هذين. فقد تضاعفت ثلاث مرات في الحجم خلال العام الماضي. لم تعد شركة ناشئة صغيرة. كما أنها لم تتنازل عن السيطرة التنفيذية لنماذجها. المناقشات المكتوبة على Slack والاجتماعات الشخصية توجه كل شيء من استراتيجية الشركة إلى قرارات الفرق، بمساهمة قليلة من وكلاء الذكاء الاصطناعي. إبقاء العمل البشري مرئياً في جميع أنحاء الشركة يضمن أن الوكلاء المستقلين يستدلون من سياق حديث. يبدو المساهمون الأفراد الذين ينسقون فرقاً من الوكلاء أكثر شبهة بالمديرين من حيث المعرفة التي يحتاجونها والترابط في عملهم. العمل واتخاذ القرارات علناً أمر أساسي في منظمة مكثفة الذكاء الاصطناعي.

بينما يزداد الموظفون رؤيةً لعملهم على أنه إدارة فرق من Claude، يقضون وقتًا أطول في بناء الأدوات اللازمة للقيام بذلك بفعالية في مجالاتهم الخاصة المميزة. وتعني هذه التجارب أن الموظفين يعملون باستمرار على أتمتة مهامهم وإزاحتها. في بعض الأدوار، أصبحوا أكثر بعدًا عن العمل الموضوعي الذي بنى مهاراتهم في الأصل. ومع انطلاق الوكلاء عبر سير العمل، يشكل الانتباه والحكم البشريان عنق زجاجة يضغط عليه النظام. ومن المبيعات إلى الشؤون القانونية، يُتوقع من الموظفين البشريين القيام بمهام أكثر ومختلفة. وتتسع الأدوار لتشمل بناء المنتجات، وإدارة الوكلاء، ومعالجة العمل الاستراتيجي والشخصي الذي يظل خارج نطاق أفضل نماذج LLM.

لقد ظهرت هذه التغييرات في تنظيم العمل ومحتواه جنبًا إلى جنب مع تراجع حصص الأدوار التقنية المبتدئة في عدد الموظفين والتوظيف والوظائف المعلن عنها. يركز مديرو التوظيف على نحو متزايد على استقلالية المتقدمين وحكمهم، بدلاً من التنفيذ والخبرة الضيقة. وبشكل عام، فإن نمو إيرادات Anthropic مقارنة بنمو توظيفها تجاوز حتى النمو السريع المبكر في الإنتاجية لجيل سابق من شركات التكنولوجيا.

إن قراءة هذه الأنماط مستقبلاً وانتشاراً عبر الاقتصاد تشير إلى أن تبنّي الذكاء الاصطناعي قد يحمل خطر إزاحة العمال عن وظائفهم. وتجد أعمال سابقة أيضاً أن الشركات الناشئة المبنية على الذكاء الاصطناعي منذ نشأتها و الشركات والمؤسسات المعتمدة للذكاء الاصطناعي أكثر تسطحًا وتستخدم عدد أقل من الوظائف ذات المستوى المبتدئ الموظفين.. ما الذي يمكننا تعلمه من Anthropic حول كيفية إدارة اضطرابات الذكاء الاصطناعي بطريقة تخدم البشر العاملين حولها؟

نريد هنا أن نتقدم بحذر. هناك many جوانب من ممارسات التوظيف في Anthropic لا يمكن تكرارها في جميع قطاعات الاقتصاد.

لكن ثلاث ميزات تبرز بشكل واضح. أولاً، تمنح الملكية الواسعة للأسهم الموظفين مصلحة قوية في نجاح الشركة. بالطبع، هذا موقف سهل لشركة شهدت زيادات كبيرة في تقييمها. وقد تكون الملكية المشتركة غير كافية أو غير مرغوب فيها لعدة شركات. لكن من الصعب تخيل نسخة من تبنّي الذكاء الاصطناعي المؤيد للعمالة لا يحمل فيها العمال حصة مالية في نجاح التنفيذ. إذا كان من المتوقع أن يقوم المساهمون الأفراد "بإدارة الوكلاء" و"اتخاذ قرارات بمستوى نائب الرئيس" وأن يكونوا "خط أعمالهم الخاص"، كما عبّر المُقابلون، فإن مواءمة مصالحهم مع المنظمة أمر حاسم. لقد استندت تسوية ما بعد الحرب العالمية الثانية بين النقابات والإدارة، التي شُكّلت في عقد 1950، بالضبط إلى هذا النوع من المساومة: سمحت النقابات العمالية مثل نقابة عمال السيارات المتحدين ونقابة عمال الصلب المتحدين للإدارة بصلاحية إعادة تنظيم العمل (بل وتكثيفه) مقابل زيادات في الأجر مرتبطة بزيادات الإنتاجية ومجموعة غنية من المزايا. مهما كانت الصفقة الجديدة بين الموظفين المتأثرين بالذكاء الاصطناعي وأصحاب عملهم، فإن وجود آلية لتقاسم مزايا التبنّي أمر أساسي. في شركة Anthropic، يقوم العمال بترميز خبراتهم للآلة، ويرون روتين عملهم يتعرض للاضطراب والتعطيل باستمرار، وقد أصبح جزء كبير من وظيفتهم هو القراءة السريعة لمخرجات متعاونيهم من الذكاء الاصطناعي. ولا يقومون بذلك مجاناً.

ثانيًا، تعمل شركة Anthropic على إنشاء نظام إنذار مبكر مستمر لرصد الوظائف التي تواجه تحولًا مدفوعًا بالذكاء الاصطناعي. تُقرأ سلسلة من المقاييس على مستوى الأدوار للطلب والإنتاجية مقابل قدرات الذكاء الاصطناعي واستخدامه. تساعد هذه المقاييس الإجمالية في الإشارة إلى أين يتجه تحول العمل. ويتيح نظام الإنذار المبكر للشركة البدء في إعادة توزيع الموظفين المتأثرين على وظائف تتناسب مع مهاراتهم وقد تكون أقل عرضة للخطر على المدى القريب. ومع إعادة توجيه الشركات في مختلف القطاعات الاقتصادية إلى وتيرة متسارعة من إعادة تنظيم العمل، ستصبح الأنظمة الفعالة لتوجيه إعادة توزيع الموظفين داخليًا ذات قيمة متزايدة. فاللجوء إلى سوق العمل الخارجي لتلبية كل مهمة جديدة تفرضها تطورات الذكاء الاصطناعي سيكون عائقًا أكبر كلما تسارعت وتيرة تقدم الذكاء الاصطناعي. وفي هذا التقرير، وجدنا زيادة في التنقل بين الأقسام، وتغيرًا في محتوى العمل، وتحول الموظفين إلى مهام جديدة مع أتمتة المهام القديمة. وسيكون بناء أنظمة لإعادة توزيع العاملين بمرونة داخل المؤسسة أمرًا بالغ الأهمية للمؤسسات كثيفة استخدام الذكاء الاصطناعي.

يُثار هذا الالتزام بإعادة توزيع العمالة داخلياً مقايضات مهمة. إن سوق العمل الذي يعمل بكفاءة ينبغي أن ينقل العمال إلى المواقع الأكثر إنتاجية لهم، سواء لدى صاحب العمل الحالي أو لدى جهة أخرى. ومن الممكن أن تجعل الالتزامات بإعادة توزيع العمالة الحالية أرباب العمل مترددين في المخاطرة بتوظيف موظفين جدد. وفي الظروف الاقتصادية العادية، ولا سيما الظروف شديدة التنافسية، قد تكون هذه الالتزامات مكلفة.

لكن إعطاء الأولوية لإعادة التوزيع يجبر الشركات التي تتبنى الذكاء الاصطناعي على التفكير في الطرق التي يمكن للذكاء الاصطناعي من خلالها خلق مهام جديدة لمنتجات وأسواق جديدة، بدلاً من توظيف تطبيقات الذكاء الاصطناعي لاستبدال العاملين من البشر توفيراً لتكاليف العمالة. وقد يساعد هذا أصحاب العمل على مقاومة إغراء 'عادي أو ‘غير فعّال’ الأتمتة التي تفوق فيها تقنيات الذكاء الاصطناعي أو غيرها من التقنيات العمال البشريين بفارق ضئيل فقط: يستبدل أصحاب العمل العمال البشريين، مما يفرض تكاليف اجتماعية كبيرة في شكل فقدان دخل للعمال المشردين، بينما يحققون فوائد إنتاجية ضئيلة.

من ما نراه في Anthropic، تبقى المهام الجديدة والمهام البشرية المستمرة قائمة إلى جانب الاستخدام المكثف للذكاء الاصطناعي. إن عدم اليقين بشأن المجموعة المستقبلية من هذه المهام ينبغي أن يدعو إلى الحفاظ على قوة عاملة مرنة. كما لاحظ أحد مسؤولي Anthropic: "القوى العاملة القلقة والمضطربة ليست قوة عاملة تقوم بأفضل ما لديها."

لن تمنع أي من هذه الإجراءات الذكاء الاصطناعي القوي من تعطيل الوظائف. وفي الواقع، لا يتناول أي منها بشكل مباشر التباطؤ الموثق في هذا التقرير في توظيف العاملين المبتدئين. ولن تفيد حمايات التوظيف للموظفين الحاليين أولئك الذين لم يُوظفوا من الأساس. يجب أن يصاحب العمل الخاص من جانب أصحاب العمل سياسة حكومية بعيدة النظر فيما يتعلق بـ إعادة التدريب ودعم الدخل. وينبغي أن تسترشد هذه السياسة بصورة واضحة عن حجم التحول في مكان العمل الذي يمكن للذكاء الاصطناعي إحداثه.

اقتباس مقترح

@techreport{wilmers2026employment,

author = {Nathan Wilmers and Regina Catipon and Maxim Massenkoff and Peter McCrory},

title = {How employment is changing at Anthropic},

institution = {The Anthropic Institute},

type = {Technical Report},

year = {2026},

month = sep,

url = {https://anthropic.com/research/<SLUG-TBC>}

}

شكر وتقدير

نحن ممتنون لموظفي Anthropic الذين خصصوا وقتاً لمقابلات حول كيفية تغير عملهم. ونشكر على تعليقاتهم ومساعدتهم القيّمة Kate Astbury وShehzad Bashir وZoe Blumenfeld وScott Booth وHenry Brill وYena Cho وHenry de Valence وAdam Farina وJohannes Hermle وZoe Hitzig و Hasnain Lakhani وEva Lyubich وKerry Persen وKristina Pham وSarah Pollack وHannah Pritchett وGeorg Rilinger وSanti Ruiz وSzymon Sacher وFlorian Scholz وMeg Tong وMonika Tuchowska وHelen Wang وKim Withee وCharles Yang وJack Clark.

المصادر المشار إليها

أكيموغلو، دارون، وباسكوال ريستريبو. 2019. "الأتمتة والمهام الجديدة: كيف تحل التقنية محل العمل وتعيد إدماجه." مجلة المنظورات الاقتصادية 33 (2): 3–30. https://doi.org/10.1257/jep.33.2.3

بيراجا، مارتن، وناثان زورزي. 2025. "الأتمتة غير الفعالة." مجلة الدراسات الاقتصادية 92 (1): 69–96. https://academic.oup.com/restud/article-abstract/92/1/69/7612958

دميرر، مرت، وليون موزولف، وليوان يانغ. 2026. "كتابة الشيفرة مقابل تسليم الشيفرة: آثار الإنتاجية عبر أجيال أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي." ورقة عمل المكتب الوطني للبحوث الاقتصادية رقم 35275. https://doi.org/10.3386/w35275

إوينز، مايكل، وخافيير جيرو. 2025. "التسلسل الهرمي للشركات." ورقة عمل المكتب الوطني للبحوث الاقتصادية رقم 34162. https://doi.org/10.3386/w34162

فافارو، مارينا، وجاك كلارك. 2026. "حين يبني الذكاء الاصطناعي نفسه." معهد أنثروبيك. https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement

هيتزيغ، زوي، وماكسيم ماسينكوف، وإيفا ليوبيتش، وشاويي تشانغ، ورايان هيلر، وبيتر مكروري. 2026. "البرمجة الوكيلة والعوائد الدائمة للخبرة." أنثروبيك، 16 يونيو. https://www.anthropic.com/research/claude-code-expertise

حسيني معصوم، سيد مهدي، وغاي ليختنغر. 2025. "الذكاء الاصطناعي التوليدي كتغير تقني متحيز للأقدمية: أدلة من بيانات السير الذاتية وإعلانات الوظائف في الولايات المتحدة." ورقة عمل SSRN رقم 5425555. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5425555

هوانغ، سفرون، وبراين سيثور، وإسين دورموس، وكونال هاندا، ومايلز ماكين، ومايكل ستيرن، وديب غانغولي. 2025. "كيف يحوّل الذكاء الاصطناعي العمل في أنثروبيك." أنثروبيك، 2 ديسمبر. https://www.anthropic.com/research/how-ai-is-transforming-work-at-anthropic

كيم، هيونجين، وريمبراند كونينغ. 2026. "الشركات الأصلية في الذكاء الاصطناعي." ورقة عمل كلية هارفارد للأعمال رقم 26-090. https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/26-090_96f92aa0-37d9-4789-beaa-5c0cb87a4032.pdf

رودمان، ديفيد، وماكسيم ماسينكوف. 2026. "مراجعة الأدلة بشأن التدريب الوظيفي المدعوم." ورقة عمل معهد أنثروبيك 2026-01. https://www.anthropic.com/research/reviewing-the-evidence-on-worker-retraining-programs

الحواشي

1. تأتي تقديرات Anthropic من سجلات مالية وسجلات عدد الموظفين داخلية للاثني عشر شهراً حتى أبريل 2026 (حوالي خمس سنوات بعد التأسيس). استندت أرقام التوظيف والإيرادات لشركتي Google وMeta إلى إيداعات النموذج 10-K عند 5 سنوات بعد التأسيس (2003 و2009 على التوالي). جميع الأرقام معدلة بالدولار لعام 2025.

محتوى ذو صلة

تصميم دوائر كمومية أكثر كفاءة باستخدام Claude

قدمنا إلى Claude مواصفات بلغة بسيطة لثماني دوائر كمومية، إلى جانب مقيّم آلي لفحص تصاميمه وتقييمها. وعمل Claude إلى حد كبير بمفرده، وحسّن أفضل الدوائر المنشورة، وفي بعض الحالات بمقدار ترتيب حجم أو أكثر، مما قد يجعل الحواسيب الكمومية العملية أقرب مما كان متوقعاً سابقاً.

كلود يكشف أصول منحنى ECDSA

تم تفسير اللغز الممتد لعقود حول أصول واحدة من أكثر معايير التشفير شيوعًا.

فجوة التوقعات بشأن الذكاء الاصطناعي

كيف سيعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل الاقتصاد في السنوات المقبلة؟ ما هو المصدر الجوهري للخلاف حول التأثير المستقبلي للذكاء الاصطناعي على الاقتصاد؟ تقدم هذه المذكرة أدلة مسح جديدة حول هذه الأسئلة.