60 ألف وظيفة في 2026: كيف يجهّز الذكاء الاصطناعي العمانيين؟

في 11/01/2026 أُعلن عن خطة وطنية لتوفير 60,000 فرصة عمل للمواطنين في 2026 عبر شراكة بين الحكومة والشركات الحكومية والقطاع الخاص. الرقم كبير، لكن الأهم من الرقم هو نوعية الوظائف وكيف نُحضّر لها بسرعة وبدون هدر وقت أو موارد.

Most companies get this wrong: يفترضون أن التوظيف مجرد «إعلان + مقابلة + تعيين». الواقع أن التوظيف اليوم صار سلسلة مترابطة: توقع احتياج السوق، تحديد المهارات، تدريب عملي سريع، ثم مطابقة ذكية بين المرشح والوظيفة. هنا يدخل الذكاء الاصطناعي كحل عملي، خصوصًا في القطاعات التي تتغير بسرعة مثل الطاقة والنفط والغاز في عمان—وهي محور سلسلتنا: كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في عمان.

الخطة تُقسّم الفرص بوضوح: 10,000 وظيفة حكومية، و17,000 فرصة عبر مسارات دعم حكومي (دعم الأجور، تدريب مرتبط بالتوظيف، تدريب أثناء العمل)، و33,000 وظيفة من القطاع الخاص في قطاعات واسعة تشمل النفط والغاز والصناعة واللوجستيات والسياحة والبنوك والصحة والتعليم وتقنية المعلومات وغيرها. هذا التوزيع يفتح الباب لسؤال واحد مباشر: كيف نضمن أن مخرجات التعليم والتدريب تتحول إلى تعيين فعلي مستدام—خصوصًا في الوظائف ذات القيمة المضافة؟

لماذا خطة الـ60 ألف وظيفة تحتاج «ذكاء» أكثر من «إعلانات»

الخطة بحد ذاتها تركز على نقطة جوهرية: توجيه التوظيف نحو قطاعات عالية القيمة المضافة ورفع مواءمة التعليم والتدريب مع احتياج الاقتصاد. هذه ليست جملة إنشائية. هي معيار نجاح أو فشل.

عندما نتحدث عن القطاعات عالية القيمة—وخاصة الطاقة—فنحن لا نتحدث فقط عن وظائف تشغيلية تقليدية. نتحدث عن وظائف تُقاس بمؤشرات مثل السلامة، الاعتمادية، تقليل التوقفات، رفع كفاءة الطاقة، وتحسين القرار في الوقت الحقيقي. هذه كلها مجالات يتفوق فيها الذكاء الاصطناعي لأنه يحول البيانات اليومية إلى قرارات قابلة للتنفيذ.

الذكاء الاصطناعي هنا ليس «بديلًا للوظائف»

القراءة السطحية تقول إن الأتمتة تقلل الوظائف. أنا أختلف. في الطاقة والنفط والغاز تحديدًا، الذكاء الاصطناعي غالبًا يعيد توزيع العمل بدل أن يلغيه:

• يقلل الأعمال المتكررة (تقارير يدوية، إدخال بيانات، جولات تفتيش بلا أولوية)
• يرفع الحاجة لمهارات جديدة (تحليل بيانات، موثوقية الأصول، أمن سيبراني صناعي، تشغيل أنظمة رقمية)
• يزيد الطلب على وظائف «هجينة» تجمع بين المعرفة الفنية والمخاطر والبيانات

النتيجة: الخطة الوطنية تصبح أقرب للتحقق عندما نربطها ببرامج تدريب تُخرج هذا النوع من الكفاءات بسرعة.

أين يمكن أن يخلق الذكاء الاصطناعي وظائف داخل الطاقة والنفط والغاز في عمان؟

الإجابة المختصرة: في كل نقطة يوجد فيها أصل (Asset) + بيانات + قرار. قطاع الطاقة مليء بذلك.

1) الصيانة التنبؤية: وظائف جديدة حول «الاعتمادية»

بدل صيانة دورية ثابتة، تستخدم الشركات نماذج تعلم آلي لتوقع الأعطال قبل وقوعها عبر الاهتزازات والحرارة والضغط واستهلاك الطاقة. هذا يخلق وظائف مباشرة وغير مباشرة مثل:

• محلل موثوقية الأصول (Asset Reliability Analyst)
• مهندس بيانات صناعية (Industrial Data Engineer)
• فني أجهزة استشعار وإنترنت الأشياء الصناعية
• مشرف جودة بيانات الصيانة (لأن النموذج الجيد يبدأ من بيانات نظيفة)

جملة قابلة للاقتباس: الصيانة التنبؤية لا تقلل فرق الصيانة بقدر ما ترفع قيمة قراراتهم.

2) تحسين الإنتاج وكفاءة الطاقة: وظائف «تشغيل مدعوم بالبيانات»

في حقول النفط والغاز ومحطات الطاقة، توجد قرارات تشغيلية يومية تؤثر على الإنتاج والاستهلاك والسلامة. أنظمة الذكاء الاصطناعي تساعد على:

• ضبط التشغيل لتقليل استهلاك الوقود/الكهرباء
• رصد الانحرافات التشغيلية قبل أن تتحول لأعطال
• تحسين الجداول التشغيلية مع قيود السلامة

وهذا يفتح فرصًا لوظائف مثل:

• مشغل غرفة تحكم مدعوم بالتحليلات (Analytics-assisted Operator)
• اختصاصي تحسين عمليات (Process Optimization Specialist)
• مهندس نمذجة ومحاكاة للعمليات

3) السلامة وإدارة المخاطر: وظائف مرتبطة بالرؤية الحاسوبية والتحليلات

السلامة ليست بندًا إداريًا في الطاقة؛ هي «شرط استمرار». استخدام الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) يمكن أن يدعم:

• التحقق من معدات السلامة الشخصية في مناطق محددة
• رصد مناطق محظورة أو سلوكيات خطرة
• تحليل حوادث قريبة الوقوع (Near-miss) لاستخلاص أنماط

وهنا نرى وظائف مثل:

• محلل بيانات السلامة (HSE Data Analyst)
• مشرف نظم مراقبة ذكية في المواقع
• مدرب سلامة يستخدم محاكاة رقمية وسيناريوهات

4) سلاسل الإمداد واللوجستيات للطاقة: فرص كبيرة داخل الـ33,000 وظيفة

بما أن الخطة تتضمن اللوجستيات والنقل أيضًا، فالذكاء الاصطناعي يساعد في:

• التنبؤ بالطلب على المواد وقطع الغيار
• تحسين مسارات النقل وجدولة الشحنات
• تقليل المخزون الميت ورفع توافر القطع الحرجة

هذا يخلق وظائف في التخطيط، والتحليلات، وإدارة الموردين—وهي وظائف تناسب خريجين كثيرين إذا توفر تدريب تطبيقي قصير.

كيف تخدم مسارات الدعم الحكومي (17,000 فرصة) التحول الرقمي فعلًا؟

الجوهر هنا: مسار الدعم الحكومي يصبح أقوى عندما يربط التدريب بوظيفة محددة ومهارات قابلة للقياس. التدريب العام لم يعد كافيًا.

نموذج عملي: «تدريب مرتبط بالتوظيف» لكن بمعايير بيانات

بدل برنامج تدريب عام لمدة 3 أشهر، تخيل برنامجًا مرتبطًا بوظيفة في الطاقة (مثل فني أجهزة استشعار) ويُدار بهذه الطريقة:

1. اختبار مهارات تشخيصي في البداية (رياضيات تطبيقية، أساسيات كهرباء، فهم بيانات)
2. خطة تعلم شخصية باستخدام منصة تعليم مدعومة بالذكاء الاصطناعي
3. تدريب عملي في موقع/ورشة مع مهام محددة
4. تقييم نهائي قائم على مشروع صغير (مثلاً: تركيب مستشعر + قراءة بيانات + تقرير أعطال)
5. مقابلة توظيف تعتمد على نتائج الأداء، لا على الانطباع

الذكاء الاصطناعي هنا يختصر الوقت لأنه:

• يحدد فجوات المهارات بسرعة
• يخصص المحتوى بدل «منهج واحد للجميع»
• يعطي مؤشرات تقدم واضحة للمتدرب وصاحب العمل

جملة قابلة للاقتباس: التدريب الذي لا ينتهي بمهمة قابلة للقياس ينتهي غالبًا ببطالة مقنّعة.

مطابقة الوظائف بالذكاء الاصطناعي: كيف نُسرّع توظيف الـ60 ألف بدون عشوائية؟

المطابقة الذكية لا تعني «فلترة سير ذاتية». تعني بناء نظام يقرأ السوق كالتالي: وظيفة = مهارات + سياق + مستوى مسؤولية + قابلية تدريب.

ما الذي يجب أن تقيسه منصات المطابقة الحديثة؟

لكي تنجح الخطة—خصوصًا مع 33,000 وظيفة من القطاع الخاص—المؤشرات الأفضل ليست عدد الإعلانات، بل:

• زمن شغل الوظيفة (Time-to-fill)
• نسبة الاستمرار بعد 6 أشهر (Retention)
• الفجوة بين المهارة المطلوبة والمتاحة (Skill gap)
• عائد التدريب: كم متدربًا انتقل لوظيفة خلال 90 يومًا

الذكاء الاصطناعي يساعد عبر:

• تحليل أوصاف الوظائف وتحويلها لقاموس مهارات موحد
• توصية مسارات تدريب قصيرة «تسد الفجوة» قبل المقابلة
• اقتراح مرشحين من قطاعات قريبة (مثلاً: كهرباء صناعية → قياس وتحكم)

وهذا ينسجم مع ما أشار إليه وزير العمل د. ماهد بن سعيد باعوين حول حوكمة التوظيف ووجود مؤشرات أداء ومتابعة دورية. المؤشرات تصبح أقوى عندما تكون بياناتها قابلة للاستخراج والتحقق.

“أسئلة يطرحها الناس” حول وظائف 2026 والذكاء الاصطناعي في عمان

هل يعني الذكاء الاصطناعي أن فرص العمانيين ستقل؟

لا. في قطاع الطاقة والنفط والغاز، الذكاء الاصطناعي يزيد الحاجة لكفاءات تشغيل، سلامة، بيانات، وأمن سيبراني صناعي. الذي يقل عادة هو العمل اليدوي غير الموثّق.

ما أسرع مهارات مطلوبة خلال 2026؟

إذا كنت تستهدف وظائف في الطاقة والقطاعات القريبة، ركّز على:

• أساسيات تحليل البيانات (Excel المتقدم ثم أدوات تحليلات أبسط قبل التخصص)
• مبادئ السلامة الصناعية وPermit to Work
• فهم المستشعرات وبيانات التشغيل (ضغط/تدفق/حرارة)
• مبادئ الأمن السيبراني التشغيلي (OT Security) حتى لو بشكل تمهيدي
• تواصل مهني وكتابة تقارير قصيرة وواضحة

هل يمكن الانتقال من تخصص غير نفطي إلى الطاقة؟

نعم، وبشكل واقعي. كثير من الوظائف في الطاقة «عابرة للتخصصات» مثل اللوجستيات، المشتريات، تحليل البيانات، إدارة المشاريع، والدعم التقني. الشرط: سد فجوة مهارية قصيرة ببرنامج تدريبي مرتبط بوظيفة.

ما الذي أنصح به الشركات والباحثين عن عمل الآن (يناير 2026)؟

الإجابة المباشرة: تصرّفوا وكأن 2026 سنة “تنفيذ” لا “تجربة”.

للشركات في الطاقة والنفط والغاز

• حدّدوا 10 وظائف قابلة للتدريب السريع خلال 8–12 أسبوعًا (فني مستشعرات، محلل بيانات سلامة مبتدئ، مشرف مخزون قطع حرجة…)
• ابنوا شراكة مع جهة تدريب/منصة رقمية تعتمد قياس المهارات لا الحضور
• اجعلوا كل متدرب ينجز مهمة في بيئة واقعية قبل التوظيف

للباحثين عن عمل

• اختصر سيرتك الذاتية إلى مهارات قابلة للإثبات ومشاريع صغيرة (حتى لو تدريب)
• اختر مسارًا واحدًا واضحًا لثلاثة أشهر بدل عشر دورات متفرقة
• ابحث عن وظائف «قريبة» من الطاقة: صيانة، HSE، لوجستيات، تقنية معلومات صناعية

إن أردت قاعدة بسيطة: لا تراهن على شهادة فقط؛ راهن على مهارة يمكن قياسها في موقع العمل.

أين تلتقي خطة الـ60 ألف مع مستقبل الذكاء الاصطناعي في الطاقة بعمان؟

الخطة الوطنية لخلق 60,000 وظيفة في 2026 فرصة نادرة لإعادة تصميم التوظيف من جذوره: من «عدد الوظائف» إلى جودة الوظائف واستدامتها. والقطاع الذي يستطيع أن يقود هذا التحول بسرعة هو قطاع الطاقة والنفط والغاز في عمان لأنه يملك البيانات، والانضباط التشغيلي، والحافز الاقتصادي لتقليل الهدر وتحسين السلامة.

إذا استُخدم الذكاء الاصطناعي بذكاء—في التدريب، وفي المطابقة، وفي تقييم الأداء—فسنرى أثرًا يتجاوز 2026: سوق عمل أكثر وضوحًا، ومهارات أكثر عملية، وتنافسية أعلى للقوى العاملة العمانية.

السؤال الذي يستحق أن نبقى معه: هل سنقيس نجاح 2026 بعدد التعيينات فقط… أم بعدد العمانيين الذين أصبحوا قادرين على تشغيل “اقتصاد الطاقة الذكي” بثقة؟