استقرار الوظائف مع الذكاء الاصطناعي في طاقة عُمان

في 07/01/2026 (08:24 م تقريباً بتوقيت عُمان)، جاء تصريح واضح من معالي الدكتور مهاد بن سعيد باعوين، وزير العمل: لا يحق للشركات إنهاء خدمات الموظفين العُمانيين دون مراجعة مسبقة وموافقة من وزارة العمل. التصريح خرج من قاعة مجلس الشورى على خلفية تساؤلات حول حالات تسريح في قطاع الاتصالات، لكنه يتجاوز الاتصالات بكثير.

لأن الحقيقة البسيطة هي أن التحول الرقمي والذكاء الاصطناعي لا يغيّران “طريقة العمل” فقط… بل يغيّران “شكل الوظائف”. وفي عُمان، قطاع الطاقة والنفط والغاز من أكبر القطاعات توظيفاً وتأثيراً في سلسلة التوريد والصناعات المساندة. أي اضطراب في التوظيف، أو قرارات إنهاء خدمات غير منضبطة، ينعكس مباشرة على الاستقرار الاجتماعي، وجودة التشغيل، وحتى جاهزية الشركات لتنفيذ مشاريع التحول.

هذا المقال جزء من سلسلة «كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في عمان». سنأخذ الخبر كنقطة انطلاق لنفهم: كيف يمكن لشركات الطاقة أن تُدخل الأتمتة والذكاء الاصطناعي من دون صدمات توظيف، وكيف تساعد اللوائح العُمانية على جعل التحول أكثر عدلاً واستدامة.

ماذا يعني تصريح «لا تسريح دون موافقة» عملياً؟

المعنى المباشر: أي شركة ترغب في إنهاء خدمات موظف عُماني عليها أن ترفع طلباً إلى وزارة العمل ليتم تقييم الظروف الاقتصادية والتشغيلية والاطلاع على التفاصيل قبل اتخاذ القرار.

هذا الإطار يصنع فارقاً كبيراً في زمن الأتمتة. في مشاريع الذكاء الاصطناعي، قد يحدث الآتي:

• تتغير عمليات كاملة (مثل الصيانة الدورية) إلى صيانة تنبؤية.
• تقل الحاجة لبعض الأدوار التشغيلية اليدوية.
• تظهر وظائف جديدة (محللو بيانات، مهندسو موثوقية، مختصو أمن سيبراني صناعي).

نقطة القوة هنا: وجود مراجعة مسبقة يضغط على الشركات كي تثبت أنها لا تتعامل مع الذكاء الاصطناعي كذريعة لتقليل العدد، بل كمشروع لإعادة تصميم العمل.

جملة تصلح للاقتباس: الذكاء الاصطناعي ليس سبباً “تقنياً” للتسريح؛ هو سبب “إداري” لإعادة توزيع المهارات إذا أُدير بطريقة صحيحة.

لماذا هذا مهم لقطاع النفط والغاز والطاقة في عُمان؟

السبب الأول: السلامة والاعتمادية لا تتحملان فجوات بشرية. في منشآت الطاقة (المنصات، المصافي، محطات المعالجة، خطوط الأنابيب)، المعرفة الميدانية المتراكمة لدى الموظفين العُمانيين ليست مجرد خبرة وظيفية؛ هي جزء من منظومة السلامة. التغيير المفاجئ في فرق التشغيل والصيانة قد يرفع المخاطر التشغيلية.

السبب الثاني: التحول إلى التشغيل الذكي يحتاج “استقراراً” لا “تدويراً” سريعاً للموظفين. حين تُطبّق شركة نظاماً مثل AI Predictive Maintenance أو Digital Twin، فهي تحتاج وقتاً لتدريب الفرق، ومواءمة إجراءات التشغيل، وبناء ثقة المستخدمين. تسريح الموظفين خلال هذه المرحلة عادةً يخلق مقاومة داخلية ويعطل القيمة المتوقعة.

السبب الثالث: التعمين مرتبط مباشرة بتنافسية القطاع. أي تحول تقني في الطاقة يجب أن يسير جنباً إلى جنب مع توطين المعرفة. فإذا تسببت الأتمتة بإضعاف فرص العُمانيين أو إقصائهم، ستفقد الشركات مبررها الاجتماعي، وتواجه ضغطاً تنظيمياً وتشغيلياً.

الذكاء الاصطناعي يغيّر الوظائف… لكن ليس بالطريقة التي يتخيلها البعض

الفكرة الشائعة الخاطئة: الذكاء الاصطناعي يعني تقليص الموظفين.

الواقع الأقرب لما يحدث في الطاقة: الذكاء الاصطناعي يعني نقل الموظف من عمل متكرر إلى عمل إشرافي/تحليلي/قراري.

أمثلة عملية من بيئة الطاقة (قابلة للتطبيق في عُمان)

1. الصيانة التنبؤية بدل الصيانة المجدولة

   • قبل: فنيون ينفذون فحصاً دورياً ثابتاً لكل المعدات.
   • بعد: نظام يحدد المعدات الأكثر عرضة للعطل بناءً على الاهتزازات والحرارة والضغط.
   • الأثر على الوظائف: يقل العمل الروتيني، وتزداد الحاجة إلى فنيين قادرين على تفسير إنذارات النظام والتدخل بسرعة.

2. التحكم المتقدم في العمليات (APC) والتحسين اللحظي

   • قبل: قرارات ضبط التشغيل تعتمد على خبرة المشغل وحدسه.
   • بعد: نماذج تتوقع أفضل نقاط التشغيل لتقليل استهلاك الطاقة وتحسين الإنتاج.
   • الأثر: المشغل لا “يختفي”، بل يصبح مشغلاً-محللاً يراجع التوصيات ويتأكد من سلامتها.

3. الرؤية الحاسوبية للسلامة

   • قبل: مراقبة يدوية للالتزام بمعدات الوقاية أو مناطق الخطر.
   • بعد: كاميرات وخوارزميات تلتقط المخالفات وتنبه.
   • الأثر: يرتفع الطلب على مراقبي سلامة يفهمون تنبيهات النظام ويحوّلونها لإجراءات.

الخلاصة هنا ليست “تفاؤلاً مبالغاً”. هي منطق تشغيل: كلما ارتفع تعقيد النظام الذكي، زادت قيمة الإنسان الذي يفهم السياق.

كيف ينسجم تنظيم إنهاء الخدمة مع تحول الذكاء الاصطناعي؟

الجواب المباشر: التنظيم يفرض على الشركات أن تُثبت أنها استنفدت البدائل قبل إنهاء الخدمة، وهذا يدفع نحو حلول أكثر نضجاً مثل إعادة التأهيل وإعادة التوزيع.

في خبر مجلس الشورى، أشار الوزير إلى أن أي شركة تُنفذ تسريحاً دون إخطار وموافقة ستتحمل مسؤولية قانونية. كما أوضح أن الوزارة لا تتدخل إذا قبل الموظف خيارات الشركة. هذا يضع الشركات أمام اختبارين:

1. اختبار الشفافية: هل هناك مسار واضح لإدارة التغيير؟
2. اختبار العدالة: هل الخيارات المعروضة منطقية (تعويض، نقل، تدريب، بدائل داخلية)؟

وهنا نقطة تستحق موقفاً واضحاً: مشاريع الذكاء الاصطناعي التي تنجح لا تبدأ بشراء منصة، بل تبدأ بعقد اجتماعي داخل الشركة—ما الذي سيتغير؟ من سيتأثر؟ وما خطة حماية المهارات المحلية؟

“خارطة طريق” عملية لشركات الطاقة لتجنب صدامات التوظيف

• تقييم أثر الوظائف (Job Impact Assessment) قبل أي مشروع AI: ما الوظائف التي ستتغير خلال 6–12 شهراً؟
• تصميم مسارات إعادة تأهيل قصيرة وقابلة للقياس (8–12 أسبوعاً) لأدوار مثل: فني بيانات ميدانية، مشغل ذكي، محلل أصول.
• إعادة توزيع داخلية قبل التفكير في أي إنهاء خدمة: التحول في الطاقة عادة يخلق فجوات في الأمن السيبراني الصناعي، جودة البيانات، وإدارة الأصول.
• حوكمة تغيير واضحة تربط HR بالعمليات وHSE وتقنية المعلومات.
• توثيق البدائل وإثباتها تنظيمياً: هذا يفيد الشركة عند المراجعة، ويفيد الموظف في فهم الخيارات.

الحد الأدنى للأجور: لماذا يظهر في نفس النقاش؟

الوزير ذكر أيضاً أن ملف الحد الأدنى للأجور أُعيد للتشاور والمراجعة وفق ظروف الاقتصاد وسوق العمل، وأن المراجعة أُنجزت ورفعت للجهات المختصة وفق الآليات.

ربط هذا بقطاع الطاقة والذكاء الاصطناعي ليس بعيداً:

• التحول الرقمي يرفع الإنتاجية، لكن إن لم يواكبه مسار دخل عادل للوظائف الجديدة، ستظهر فجوة بين “القيمة التي تنتجها الأنظمة” و“القيمة التي يحصل عليها العامل”.
• الوظائف التي يولدها الذكاء الاصطناعي (تحليل بيانات، موثوقية، أمن سيبراني) تحتاج كفاءات، والكفاءات تحتاج سوقاً جذاباً.

وجهة نظري: الاستقرار الوظيفي وحده لا يكفي. لا بد أن يكون هناك مسار مهني واضح وأجر يواكب المهارة، وإلا ستدفع الشركات ثمناً في الاستقطاب والاحتفاظ بالمواهب.

أسئلة شائعة يطرحها صانعو القرار في شركات الطاقة

هل يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي من دون تقليل عدد الموظفين؟

نعم، إذا كان الهدف هو تحسين الاعتمادية وتقليل الهدر وليس تقليص الكلفة عبر عدد الموظفين. غالباً ستتغير مهام الموظفين، لا وجودهم.

ما “الوظائف الأكثر تأثراً” في النفط والغاز؟

الوظائف ذات الأعمال المتكررة والرصد اليدوي مرشحة للتغيير: مراقبة قراءات، تفتيش روتيني، إعداد تقارير يدوية. البديل ليس الاستغناء، بل ترقية الدور ليصبح تحليل قرار/استجابة.

ما أول خطوة تقلل المخاطر التنظيمية عند إدخال الأتمتة؟

خطة انتقال مهني مكتوبة: من يتأثر؟ كيف سيتدرب؟ ما الوظائف البديلة؟ وما الجدول الزمني؟ هذه الخطة ليست ورقاً؛ هي صمام أمان.

ما الذي يجب أن تفعله الشركات الآن (خلال 90 يوماً)؟

إذا كنت ضمن شركة طاقة/نفط وغاز في عُمان وتبدأ أو توسع مبادرات الذكاء الاصطناعي، هذه خطوات واقعية خلال 3 أشهر:

1. أنشئ “لجنة انتقال مهاري” تضم التشغيل، الموارد البشرية، تقنية المعلومات، والسلامة.
2. حدد 10 عمليات مرشحة للأتمتة الجزئية (تفتيش، صيانة، جدولة، تقارير).
3. ارسم مصفوفة مهارات بسيطة: مهارات اليوم مقابل مهارات الوظائف بعد 12 شهراً.
4. ابدأ بدورة واحدة تطبيقية: تحليل بيانات تشغيل، أساسيات النماذج التنبؤية، أو أمن OT.
5. ضع سياسة داخلية للإنهاء/إعادة التوزيع منسجمة مع متطلبات وزارة العمل—لتجنب القرارات المرتجلة.

النتيجة: تتقدم تقنياً، وتقلل الاحتكاك، وتكسب ثقة الموظفين والمنظّم.

أين تتجه القصة في 2026؟

تصريح «لا تسريح دون موافقة» ليس مجرد خبر عابر. هو إشارة إلى أن عُمان تريد انتقالاً اقتصادياً منضبطاً مع الحفاظ على العدالة. وفي قطاع الطاقة تحديداً، هذا ينسجم مع مشاريع رفع الكفاءة، خفض الانبعاثات، والتحول نحو تشغيل أذكى—وكلها تعتمد على الإنسان بقدر اعتمادها على الخوارزمية.

إذا كانت لديك مبادرة ذكاء اصطناعي في النفط والغاز، اسأل نفسك سؤالاً واحداً قبل أي شيء: هل يمكنني إثبات أن التحول سيُنتج مهارات عُمانية أكثر، لا وظائف أقل؟

مصدر الخبر الأساسي: تصريح وزير العمل في مجلس الشورى حول عدم جواز إنهاء خدمات العُمانيين دون موافقة مسبقة من الوزارة (08/01/2026).