300 ألف وظيفة في عمان: أين يدخل الذكاء الاصطناعي؟

رقم 300,000 وظيفة خلال خمس سنوات ليس مجرد خبر اقتصادي عابر؛ هو إشارة واضحة إلى أن سوق العمل في عمان يدخل مرحلة جديدة من إعادة البناء—ومعه تتغير المهارات المطلوبة، وطريقة تشغيل المؤسسات، وحتى شكل القطاعات التي تقود النمو. وفق ما أُعلن ضمن الخطة الخمسية الحادية عشرة (2026–2030)، تتجه السلطنة لخلق متوسط يقارب 60,000 وظيفة سنوياً، منها نحو 10,000 في القطاع الحكومي و50,000 في القطاع الخاص.

أنا لا أقرأ هذا الرقم كـ«توظيف» فقط، بل كفرصة لإعادة تعريف كيف نخلق الوظائف: وظائف أكثر إنتاجية، أقل هدراً، وأكثر ارتباطاً بالبيانات. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي—ليس كترف تقني—بل كأداة عملية تساعد عمان على تحقيق هدف التوظيف مع تحسين جودة الخدمات في التعليم والصحة، ودعم مسار التحديث في القطاعات الاستراتيجية وعلى رأسها الطاقة والنفط والغاز ضمن رؤية عمان 2040.

جملة واحدة تختصر المشهد: التوظيف الحقيقي في 2026–2030 لن يكون بعدد الوظائف فقط، بل بسرعة تدريب الناس عليها وبقدرة المؤسسات على تشغيلها بكفاءة.

ماذا تعني 300 ألف وظيفة فعلياً لسوق العمل العماني؟

المعنى المباشر: الخطة تستهدف خلق 300 ألف فرصة إضافية خلال 2026–2030، بعد أن أسهمت الخطة السابقة (2021–2025) في خلق نحو 175 ألف وظيفة. هذا التسارع مرتبط بإنفاق حكومي أكبر على البنية الأساسية للتعليم والصحة، مع توسّع في المدارس والجامعات والمستشفيات.

المعنى الأهم: توزيع الوظائف المتوقع يوضح أين سيتركّز الطلب. التقديرات تشير إلى أن وظائف القطاع الخاص للعمانيين ستتركّز بشكل رئيسي في قطاع التجزئة (أكثر من ثلث الوظائف)، ثم الإنشاءات، مع مساهمات مهمة من الصناعة، السياحة، النقل.

هذا يخلق سؤالاً عملياً: إذا كانت التجزئة والإنشاءات والنقل ستوظف أعداداً كبيرة، فكيف نرفع إنتاجيتها ونقلل الدوران الوظيفي؟ هنا يبرز الذكاء الاصطناعي عبر أدوات مثل:

• التنبؤ بالطلب وإدارة المخزون في التجزئة لتقليل الفاقد.
• جدولة الموارد في مواقع الإنشاءات لتقليل التعطل.
• تحسين المسارات في النقل لتقليل الوقود والوقت.

النتيجة؟ وظائف أكثر استقراراً، ورواتب أفضل على المدى المتوسط لأن الإنتاجية ترتفع.

التعليم والصحة كمحرّكات توظيف… والذكاء الاصطناعي كمسرّع جودة

الجواب المباشر: الاستثمار في التعليم والصحة لا يخلق وظائف فقط؛ بل يخلق «منظومة» تدريب وتشغيل تستطيع رفد بقية القطاعات (ومنها الطاقة) بكفاءات قابلة للتطوير.

التعليم: توسّع سريع يحتاج أدوات تشغيل ذكية

الخطة تتضمن افتتاح 22 مدرسة حكومية جديدة في 2026، مع 42 مدرسة في مراحل لاحقة، إضافة إلى تحسينات تشغيلية كبيرة مثل تحديث المختبرات ومراكز مصادر التعلم، واستبدال أكثر من 45,000 وحدة تكييف وأثاث مدرسي، وتعميم منصات التعلم الرقمي. كما يُتوقع انضمام نحو 4,000 معلم مؤهل.

هذه الأرقام ضخمة، وتحديها الحقيقي ليس البناء فقط بل التشغيل اليومي. الذكاء الاصطناعي يساعد هنا بثلاث طرق عملية:

1. تخطيط القوى العاملة التعليمية: نماذج تتنبأ بعجز المعلمين حسب الولاية والتخصص، وتدعم قرارات النقل والتوظيف.
2. تحليلات تعلم الطالب: رصد مبكر لتعثر الطلبة عبر أنماط الحضور والواجبات والاختبارات، مع توصيات دعم موجهة.
3. أتمتة الأعمال الإدارية: مثل الجداول، وإدارة البلاغات، وتوزيع الموارد—لتوفير وقت المعلم للتعليم.

الصحة: توسّع منشآت + طلب متزايد = فرصة للأتمتة والتحسين

في الصحة، هناك تقدم في بناء 6 مستشفيات و9 مراكز صحية في أنحاء السلطنة، مع مشاريع تشمل مرافق في صلالة، سمائل، مدحاء، خصب، النماء، وجعلان بني بو علي، إضافة إلى وحدات مثل غسيل الكلى في بركاء. الهدف توسيع الوصول للخدمات العامة والمتخصصة بما ينسجم مع رؤية عمان 2040.

في واقع التشغيل الصحي، الذكاء الاصطناعي مؤثر جداً عندما يُستخدم بواقعية:

• إدارة المواعيد والطوابير عبر التنبؤ بأوقات الذروة وتقليل عدم الحضور.
• الترميز الطبي والمطالبات (Claims) لتقليل الأخطاء وتسريع التحصيل.
• مراقبة الجودة والسلامة عبر تحليل البلاغات والأحداث السريرية لاكتشاف أنماط الخطر.

وهنا نقطة مهمة: كل دقيقة تُوفَّر من الأعمال الورقية تتحول إلى رعاية أفضل—وهذا يخفف الضغط ويرفع رضا الموظف، وبالتالي يقل التسرب الوظيفي.

من «نفط إلى ذكاء»: كيف يخلق الذكاء الاصطناعي وظائف في الطاقة والنفط والغاز بعمان؟

الجواب المباشر: الذكاء الاصطناعي لا يقلل الوظائف في الطاقة بقدر ما يعيد توزيعها نحو وظائف أعلى مهارة—خصوصاً في السلامة، الصيانة، البيانات، والتحكم.

ضمن سلسلة موضوعاتنا «كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في عمان»، هذه هي الحلقة التي تربط خبر التوظيف بالصناعة الأكثر تأثيراً على الاقتصاد: لأن قطاع الطاقة يمول مشاريع، ويخلق طلباً على خدمات، ويقود التحول التقني داخل وخارج أسواره.

أين تحديداً تظهر الوظائف الجديدة؟

عند تطبيق الذكاء الاصطناعي في النفط والغاز والطاقة، يظهر طلب مباشر على أدوار مثل:

• محلل بيانات عمليات (Operations Data Analyst): يقرأ بيانات الآبار/المحطات ويحوّلها إلى قرارات تشغيل.
• مهندس صيانة تنبؤية: يبني نماذج تتوقع الأعطال قبل وقوعها.
• أخصائي رؤية حاسوبية للسلامة: مراقبة التزام معدات الوقاية واكتشاف المخاطر في المواقع.
• مهندس نظم OT/IT: ربط أنظمة التشغيل الصناعية مع منصات التحليل.
• مدقق حوكمة البيانات: تحديد من يملك البيانات وكيف تُستخدم بأمان.

هذه الوظائف لا تحتاج دائماً دكتوراه. كثير منها يحتاج «مزيجاً» من فهم المجال + مهارات رقمية عملية.

أمثلة تطبيقية (واقعية ومباشرة) داخل مواقع الطاقة

• الصيانة التنبؤية للمضخات والضواغط: تحليل الاهتزازات والحرارة واستهلاك الطاقة للتنبؤ بعطل خلال أسبوعين، بدل تعطل مفاجئ يوقف الإنتاج.
• تحسين استهلاك الطاقة في المنشآت: نماذج تضبط الإعدادات التشغيلية لتقليل الاستهلاك دون التأثير على الجودة.
• السلامة التشغيلية: كاميرات + رؤية حاسوبية لتنبيه فوري عند دخول مناطق خطرة أو عدم الالتزام بالخوذة/السترة.

النتيجة عادةً ليست «تقليل أفراد»، بل إعادة توزيعهم: أقل وقت في التفتيش اليدوي المتكرر، وأكثر وقت في معالجة السبب الجذري للمشكلات.

إذا كانت أغلب وظائف القطاع الخاص في التجزئة والإنشاءات… لماذا يجب أن يهتموا بالذكاء الاصطناعي الآن؟

الجواب المباشر: لأن الوظائف الكثيفة العدد بدون أدوات إنتاجية تتحول إلى عبء مالي، بينما نفس الوظائف مع الذكاء الاصطناعي تتحول إلى محرك ربح وتوسع.

الخبر أشار إلى أن التجزئة وحدها قد تستحوذ على أكثر من ثلث وظائف القطاع الخاص المتوقعة. هذه أخبار ممتازة، لكنها تحمل تحديين: هامش ربح محدود، ومنافسة قوية، ودوران وظيفي مرتفع. الذكاء الاصطناعي هنا عملي جداً، خصوصاً في:

• التنبؤ بالمبيعات حسب الفرع والساعة لتخطيط المناوبات.
• مراقبة فقد المخزون عبر أنماط الشراء والإرجاع.
• تحسين التسعير والعروض بناءً على حساسية العملاء للسعر.

أما في الإنشاءات، فالعمانيون سيجدون فرصاً كبيرة، لكن نجاحها يعتمد على تقليل إعادة العمل (Rework) والتأخير. أدوات الذكاء الاصطناعي تساعد في:

• اكتشاف تضارب المخططات مبكراً.
• تقدير المخاطر الزمنية للمشاريع.
• تتبع تقدم العمل بصور الموقع وتحليلها.

هذه ليست «تقنية للعرض». هي أدوات تقلل خسائر حقيقية.

خارطة طريق عملية: كيف تستفيد المؤسسات والأفراد من موجة التوظيف في 2026؟

الجواب المباشر: من يريد الفوز بهذه الموجة يحتاج خطة مهارات قصيرة المدى (90 يوماً) وخطة خبرة طويلة المدى (سنة).

للأفراد: مهارات مطلوبة تربط التوظيف بالذكاء الاصطناعي

إذا كنت باحثاً عن عمل أو تريد ترقية، جرّب هذا المسار الواقعي:

1. إتقان أساسيات البيانات: Excel/Power BI أو ما يعادلها، وفهم KPI.
2. مبادئ الذكاء الاصطناعي بدون تعقيد: ما الذي يفعله النموذج؟ ما حدود الدقة؟ كيف يُقاس الأداء؟
3. مهارات تشغيلية: السلامة، إجراءات الجودة، إدارة الوقت—هذه ما تزال فارقة.
4. لغة إنجليزية وظيفية: قراءة تقارير، كتابة بريد، فهم مصطلحات تقنية.

للشركات: 4 قرارات سريعة تقلل تكلفة التوظيف وترفع الإنتاجية

• ابدأ بحالة استخدام واحدة: مثل الصيانة التنبؤية، أو أتمتة خدمة العملاء، أو جدولة المناوبات.
• نظّف بياناتك أولاً: 70% من نجاح AI يبدأ من جودة البيانات.
• درّب موظفيك الحاليين: إعادة التأهيل أسرع من توظيف كامل من الصفر.
• حوكمة واضحة: من يقرر؟ من يراجع؟ ما سياسات الخصوصية؟

عبارة عملية أكررها دائماً: قبل شراء أي منصة ذكاء اصطناعي، اكتب قراراً واحداً تريد أن يساعدك فيه النظام—وحدّد كيف ستقيس النجاح خلال 60 يوماً.

أسئلة شائعة حول وظائف عمان 2026–2030 والذكاء الاصطناعي

هل الذكاء الاصطناعي سيقلل الوظائف في عمان؟

لا. في سياق الخطة الخمسية، الأرجح أنه سيغير طبيعة الوظائف: أعمال أقل روتينية، وأدوار أكثر اعتماداً على البيانات والجودة والسلامة.

ما القطاعات الأكثر استفادة من AI ضمن توجهات التوظيف؟

التعليم والصحة كقطاعات توسعية، والطاقة والنفط والغاز كقطاعات تشغيلية كثيفة البيانات، إضافة إلى التجزئة والنقل والإنشاءات لأنها قطاعات ضخمة في التوظيف ويمكن رفع إنتاجيتها بسرعة.

ما أفضل نقطة دخول لمن لا يملك خلفية تقنية؟

أدوار التشغيل والتحسين: مراقبة الجودة، السلامة، تخطيط الموارد، دعم العمليات—مع أدوات تحليل بسيطة ثم التدرج.

ما التالي؟ تحويل «الرقم» إلى وظائف مستدامة

300 ألف وظيفة هدف كبير، لكنه قابل للتحقق عندما يصبح التوظيف جزءاً من منظومة تحديث تشمل التعليم والصحة والقطاع الخاص—وعندما يتحول الذكاء الاصطناعي من مبادرات متفرقة إلى ممارسات تشغيل يومي. هذا ينسجم تماماً مع ما نناقشه في سلسلة تحول الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة والنفط والغاز في عمان: القطاع الذي تعود منه الخبرة التشغيلية والبيانات والانضباط، ويمكنه أن ينقل هذه الثقافة إلى قطاعات أخرى.

إذا كنت صاحب قرار أو مديراً في مؤسسة، فالخطوة الأذكى في 01/2026 ليست «مشروع AI كبير». هي اختيار حالتين واضحتين تُظهران العائد خلال ربع سنة، ثم توسيع النجاح.

ما الوظيفة التي تعتقد أنها ستظهر بقوة في عمان خلال 2026: محلل بيانات عمليات أم مختص أتمتة إدارية أم مهندس صيانة تنبؤية؟