300 ألف وظيفة في عُمان: أين يصنع الذكاء الاصطناعي الفرق؟

في خبر لافت مع بداية 2026، أعلنت جهات رسمية أن عُمان تتجه لخلق نحو 300,000 فرصة عمل خلال خمس سنوات ضمن الخطة الخمسية الـ11 (2026–2030). الرقم كبير، لكنه ليس مجرد «وظائف جديدة»؛ هو مؤشر على اتجاه الدولة نحو توسيع الخدمات العامة (التعليم والصحة) ودفع القطاع الخاص لزيادة قدرته على الاستيعاب.

وهنا تأتي النقطة التي تهمني بصفتي أتابع سلسلة: «كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في عمان». كثيرون يتخيلون أن الذكاء الاصطناعي يعني تقليل الوظائف. الواقع؟ الذكاء الاصطناعي يغيّر شكل الوظائف أكثر مما يلغيها—خصوصًا عندما تكون الدولة في مرحلة توسع بنيوي: مدارس جديدة، مستشفيات جديدة، منصات تعلم رقمية، وتوسع في قطاعات مثل التجزئة والإنشاءات والسياحة والنقل.

الفكرة الأساسية: إذا كان الهدف 60,000 وظيفة سنويًا، فرفع الإنتاجية وجودة الخدمات عبر الذكاء الاصطناعي ليس رفاهية—بل شرط عملي لتحقيق الأرقام دون التضحية بالجودة أو السلامة.

ماذا تقول الأرقام؟ قراءة سريعة للخطة وتأثيرها على سوق العمل

الرسالة المباشرة من الخبر واضحة: الوظائف ستتوزع بين القطاعين العام والخاص. وفق التصريحات الرسمية، المستهدف هو متوسط سنوي يقارب 60,000 وظيفة، منها 10,000 حكوميًا و50,000 في القطاع الخاص. هذه النسبة وحدها تقول الكثير: القطاع الخاص هو محرك التوظيف الأكبر خلال الفترة القادمة.

ومن حيث القطاعات، تشير التقديرات إلى تركز فرص التوظيف في:

• التجزئة: أكثر من ثلث الوظائف المتوقعة
• الإنشاءات
• مع مساهمة واضحة من الصناعة، السياحة، النقل

في المقابل، هناك توسع ملموس في البنية الأساسية:

• 22 مدرسة حكومية جديدة مخطط افتتاحها في 2026، و42 مدرسة في مراحل لاحقة
• نحو 4,000 معلم متوقع انضمامهم
• 6 مستشفيات حكومية قيد الاستكمال، وبعضها يُتوقع افتتاحه خلال 2026
• 9 مراكز صحية ومرافق إضافية مثل وحدة غسيل كلى في بركاء

هذه التفاصيل مهمة لأنها تحدد أين يمكن للذكاء الاصطناعي أن يرفع الكفاءة بسرعة: التخطيط، التشغيل، الصيانة، إدارة الطلب، وسلاسل الإمداد.

لماذا يرتبط خبر الوظائف بالذكاء الاصطناعي في الطاقة والنفط والغاز؟

الربط ليس «زخرفة تسويقية». قطاع الطاقة والنفط والغاز في عُمان—بحكم حجم أصوله وتعقيد عملياته—يمتلك خبرة عملية في تطبيقات مثل:

• التنبؤ بالأعطال والصيانة الاستباقية
• تحسين الجداول التشغيلية
• إدارة السلامة والمخاطر
• مراقبة الاستهلاك والانبعاثات

هذه نفس الفلسفة التي يحتاجها التعليم والصحة والإنشاءات إذا كانت الدولة تريد التوسع بسرعة وبجودة ثابتة.

التشابه العملي بين الطاقة والتعليم/الصحة

في النفط والغاز: كل ساعة توقف غير مخطط لها مكلفة. في المستشفى: كل تأخير في التنويم أو الأشعة أو المختبر يرفع الضغط ويزيد المخاطر. في المدرسة: كل تعطل في الأنظمة الرقمية أو التكييف (مع استبدال أكثر من 45,000 وحدة وفق الخبر) يؤثر على بيئة التعلم.

الخلاصة: نفس أدوات الذكاء الاصطناعي التي تقلل “التوقف” في الحقول يمكن أن تقلل “الاختناق” في الخدمات العامة.

أين يخلق الذكاء الاصطناعي وظائف فعلًا؟ 5 مجالات واقعية في عُمان

بدل الكلام العام، هذه مناطق محددة يمكن أن تربط هدف التوظيف ببرنامج تحول رقمي عملي.

1) التشغيل الذكي للأصول: مدارس ومستشفيات أقل أعطالًا

عندما تبني مدارس ومستشفيات جديدة، فأنت لا تحتاج مبانٍ فقط؛ تحتاج تشغيلًا مستقرًا. الذكاء الاصطناعي هنا يخدم عبر:

• الصيانة التنبؤية لأنظمة التكييف والمصاعد والكهرباء
• رصد استهلاك الطاقة والمياه وتحديد التسربات أو الهدر
• جدولة الصيانة حسب الاستخدام الفعلي بدل الجداول الثابتة

الوظائف التي تنمو حول هذا:

• محلل بيانات مرافق (Facilities Data Analyst)
• فني صيانة مدعوم بالبيانات
• مسؤول أنظمة إنترنت الأشياء للمباني (BMS/IoT)

هذا ليس تقليلًا للعمالة؛ بل ترقية لطبيعة العمل.

2) تخطيط القوى العاملة: من “نقص الكادر” إلى “توزيع ذكي”

عُمان تتحدث عن آلاف المعلمين وتوسع مرافق صحية. عادةً التحدي ليس التوظيف فقط، بل:

• أين نضع الموظفين؟
• كيف نغطي الذروة الموسمية؟
• كيف نقلل الإرهاق في أقسام الطوارئ؟

نماذج التنبؤ (Forecasting) تساعد على:

• توقع عدد المراجعين حسب المنطقة والموسم
• بناء جداول مناوبات عادلة وفعالة
• خفض وقت الانتظار في العيادات

هنا تظهر وظائف مثل:

• مخطط موارد بشرية مدعوم بالتحليلات
• مختص ذكاء أعمال (BI)
• مسؤول جودة يعتمد مؤشرات أداء دقيقة

3) سلامة الإنشاءات والمشاريع: الذكاء الاصطناعي كعين ثانية

الإنشاءات ثاني أكبر محرك توظيف متوقع. ومع تعدد المشاريع (مدارس، مستشفيات، مراكز صحية)، المخاطر تتضاعف.

يمكن للذكاء الاصطناعي دعم السلامة عبر:

• تحليل صور كاميرات المواقع لرصد عدم الالتزام بمعدات السلامة
• تتبع تقدم المشروع ومقارنته بالجدول
• اكتشاف الانحرافات مبكرًا (تأخر توريد، ضعف إنتاجية، ازدحام موقع)

والنقطة التي لا تُقال كثيرًا: تحسين السلامة يقلل الحوادث، والحوادث هي أسرع طريق لتعطيل خطة توظيف كاملة.

4) التجزئة والنقل والسياحة: وظائف خدمة مدعومة بالذكاء

إذا كانت التجزئة مرشحة لأكثر من ثلث الوظائف، فالذكاء الاصطناعي يمكن أن يرفع هامش الربح ويزيد التوظيف المستدام عبر:

• التنبؤ بالطلب لتقليل الهدر
• تحسين التوريد والتخزين
• خدمة العملاء عبر مساعدات ذكية (مع إشراف بشري)

أما في النقل، فإدارة الأساطيل بالذكاء الاصطناعي تقلل الوقود وتزيد الالتزام بالمواعيد—وهي نقاط تؤثر على السمعة والربحية.

5) الطاقة والنفط والغاز: فرص عمل “جديدة النوع” لا “أكثر عددًا فقط”

ضمن موضوع سلسلتنا، تأثير الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة بعُمان يُترجم إلى وظائف مطلوبة بسرعة، مثل:

• مهندس بيانات (Data Engineer) لدمج بيانات الحساسات وSCADA
• مختص نماذج تنبؤ للصيانة (Predictive Maintenance)
• محلل مخاطر السلامة باستخدام الرؤية الحاسوبية
• مختص تحسين عمليات (Process Optimization) يعتمد نماذج تعلم آلي

الأهم: هذه الوظائف لا تعمل بمعزل؛ تتقاطع مع احتياجات القطاعات الأخرى. الخبرة التي تبنيها شركة طاقة في إدارة الأصول والتحليلات يمكن نقلها إلى المستشفيات والمدارس ضمن شراكات ومشاريع وطنية.

كيف تدعم عُمان هدف 300 ألف وظيفة دون أن تتحول الوظائف إلى “أرقام”؟

تحقيق رقم كبير ممكن، لكن الحفاظ على جودة العمل واستمراريته يحتاج قواعد واضحة. ما وجدته عمليًا في برامج التحول الرقمي الناجحة هو 3 ركائز:

1) ربط التحول الرقمي بمؤشرات قابلة للقياس

بدل الحديث عن “تطوير”، ضع أهدافًا مثل:

• خفض أعطال التكييف في المدارس بنسبة محددة خلال 12 شهرًا
• تقليل وقت انتظار العيادات بنسبة محددة
• تقليل حوادث مواقع البناء

2) تدريب قصير المدى مرتبط بالوظيفة

لا تحتاج كل وظيفة إلى شهادة طويلة. كثير من المهارات مطلوبة خلال 8–12 أسبوعًا إذا كان التدريب عمليًا:

• أساسيات تحليل البيانات لـ Excel/Power BI
• فهم لوحات التحكم التشغيلية
• مبادئ أمن المعلومات والخصوصية

3) حوكمة البيانات والخصوصية من اليوم الأول

في الصحة والتعليم تحديدًا، البيانات حساسة. أي مشروع ذكاء اصطناعي بلا حوكمة سيتوقف مبكرًا. المطلوب:

• سياسات وصول واضحة
• إخفاء الهوية عند التحليل
• مراجعات دورية للانحياز والعدالة

جملة تصلح كقاعدة عمل: لا يوجد ذكاء اصطناعي نافع بدون بيانات موثوقة، ولا توجد بيانات موثوقة بدون حوكمة.

أسئلة يكررها الناس (وإجابات مباشرة)

هل الذكاء الاصطناعي سيقلل وظائف العُمانيين؟

سيقلل بعض المهام الروتينية، نعم. لكنه في بيئة توسع (300,000 وظيفة) الأثر الأكبر هو خلق وظائف هجينة: موظف تشغيل يفهم البيانات، فني صيانة يستخدم تنبؤ الأعطال، إداري موارد بشرية يعمل بالتخطيط التنبؤي.

أين تبدأ المؤسسة إذا أرادت مشروع ذكاء اصطناعي “مفيد” خلال 90 يومًا؟

ابدأ بمشكلة تشغيلية واضحة قابلة للقياس: أعطال متكررة، تأخير مواعيد، هدر في الطاقة، أو ضغط خدمة عملاء. اختر مشروعًا صغيرًا (Pilot) ووسّعه بعد إثبات النتائج.

ما علاقة قطاع النفط والغاز بهذا كله؟

قطاع النفط والغاز في عُمان يمتلك خبرات وأصول بيانات معقدة. نقل منهجياته (الصيانة التنبؤية، إدارة المخاطر، تحسين العمليات) إلى التعليم والصحة والإنشاءات يساعد على تحقيق أهداف التوظيف بالجودة المطلوبة.

ماذا تفعل الشركات والباحثون عن عمل الآن؟

إذا كنت شركة في الطاقة أو النفط والغاز، فهذه لحظة مناسبة لتوسيع تأثيرك خارج حدود القطاع عبر حلول قابلة لإعادة الاستخدام في قطاعات أخرى. وإذا كنت باحثًا عن عمل، فركز على مهارات “تُستخدم في كل مكان”:

1. تحليل البيانات الأساسي (تقارير، مؤشرات، لوحات)
2. فهم مبادئ الأصول والصيانة (حتى خارج المصانع)
3. مهارات إدارة المشاريع
4. أساسيات الذكاء الاصطناعي التطبيقي: أين ينجح وأين يفشل

الواقع؟ عُمان لا تحتاج فقط أعدادًا. تحتاج فرقًا تعرف كيف تُشغل وتُحسن وتُقيس.

الخطوة التالية التي أنصح بها: اعتبر خبر 300,000 وظيفة خلال 2026–2030 فرصة لتسأل داخل مؤسستك سؤالًا واحدًا: ما العملية الأكثر إهدارًا للوقت والمال لدينا، وكيف يمكن للبيانات والذكاء الاصطناعي تقليلها خلال 3 أشهر؟ إذا كانت لديك إجابة واضحة، فأنت أقرب من غيرك للاستفادة من موجة التوظيف بدل مراقبتها من بعيد.