الذكاء الاصطناعي يُقيّمك الآن: كيف تعيد شركات العملات الرقمية والتكنولوجيا المالية كتابة قواعد تقييم الأداء

تقييم الأداء في قطاعي العملات الرقمية والتكنولوجيا المالية لم يعد مجرد تقييم لما تنجزه فحسب، بل أصبح على نحو متزايد حكمًا تصدره الخوارزميات حول ما إذا كنت أنجزته حقًا، ومقدار ما استخدمت فيه خوارزميات أخرى لمساعدتك. يعيد القطاع بأكمله تعريف كيفية تقييم الموظفين، ليس فقط بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي لكتابة التقييمات، بل أيضًا لقياس مدى استخدام الموظفين أنفسهم لهذه الأدوات. والنتيجة هي بيئة عمل تُصبح فيها علاقتك بالذكاء الاصطناعي معيارًا خاضعًا للتقييم الرسمي، وحيث تُستخدم مكاسب الإنتاجية التي يتيحها الذكاء الاصطناعي لتبرير تقليص أعداد الموظفين بنسب قد تصل إلى 40%.

الذكاء الاصطناعي هو من يكتب تقييم أدائك الآن

يدخل الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة في صلب عملية التقييم نفسها، حيث يقوم بصياغة النصوص التي تحدد العلاوات والمكافآت ومسارك المهني. تعتمد أداة "مساعد الأداء" (Performance Assist) الخاصة ببنك سيتي على جمع البيانات من جميع أنحاء المؤسسة لصياغة مسودات التقييمات، بينما تدعم "مجموعة نماذج اللغة الكبيرة" (LLM Suite) في جي بي مورغان كتابة تقييمات نهاية العام . كما ورد أن المساعد الداخلي القائم على الذكاء الاصطناعي في مجموعة بوسطن الاستشارية يختصر وقت كتابة التقييمات بنحو 40% .

لا تقتصر هذه الأدوات على الدورات السنوية. في شركة Tailor Brands، يحلل الذكاء الاصطناعي كل تذكرة دعم عملاء يوميًا ويمنح تقييمًا فوريًا للأداء، وينشئ ملخصًا يستخدمه المدراء في اجتماعات المتابعة الأسبوعية وتقديم الملاحظات . لقد حل نموذج المتابعة المستمرة والتقييم الآلي محل النموذج التقليدي الذي كان يعتمد على كتابة المدير لسرد تقييمي مرة واحدة في العام، مما يقلص مساحة التقدير البشري.

نسبة استخدامك للذكاء الاصطناعي أصبحت معيار تقييم

التحول الأكثر عمقًا هو أن الموظفين أصبحوا يُقيّمون رسميًا بناءً على مقدار استخدامهم للذكاء الاصطناعي. جعلت شركة ميتا من "الأثر المدفوع بالذكاء الاصطناعي" معيارًا أساسيًا للأداء بدءًا من عام 2026، مما يعني أن المهندسين سيُقيّمون على كيفية استخدامهم للذكاء الاصطناعي لتحقيق النتائج وبناء أدوات مدعومة به . أما جي بي مورغان تشيس فقد نشرت لوحات تحكم داخلية تتتبع استخدام الموظفين لأدوات الذكاء الاصطناعي، وتصنفهم صراحةً كمستخدمين خفيفين، أو كثيفين، أو غير مستخدمين .

لم يعد هذا مجرد تشجيع ضمني، بل أصبح إجراءً هيكليًا. يتم إعادة تصميم تقييمات الأداء، المرتبطة عادةً بالتعويضات والترقيات والبقاء الوظيفي في بيئات التصنيف التنافسي، حول تبنّي الذكاء الاصطناعي بصفته كفاءة قابلة للقياس . الموظفون الذين يقاومون هذه الأدوات أو يتخلفون في تبنّيها يخاطرون بالتعرض لعقوبات في عملية التقييم الرسمي، بغض النظر عن مدى إجادتهم لمهامهم الوظيفية الأساسية.

مكاسب الإنتاجية حقيقية، وتُستخدم لتبرير تقليص عدد الموظفين

يتزامن دمج الذكاء الاصطناعي في مقاييس الأداء مع موجة من عمليات التسريح المرتبطة بشكل مباشر بتحسينات الإنتاجية التي يقودها. المثال الأكثر إثارة للدهشة هو شركة Block، الشركة الأم لتطبيق Cash App، التي سرّحت حوالي 40% من قوتها العاملة - منتقلة من حوالي 10,000 موظف إلى أقل من 6,000 موظف - بعد أن رفعت أدوات الذكاء الاصطناعي إنتاجية المطورين بنسبة 40% . كما خفضت منصة Crypto.com عدد موظفيها بنسبة 12%، مما أثر على ما يقرب من 180 موظفًا، فيما وصفته بأنه تحول استراتيجي مدفوع بالذكاء الاصطناعي . أما منصة جيميني (Gemini) للتداول، فقد سرّحت حوالي 30% من قوتها العاملة، لتتقلص إلى 445 موظفًا تقريبًا بعد أن تجاوزت خسائرها 582 مليون دولار في عام 2025 .

هذا جزء من تحول هيكلي أوسع. ارتفعت نسبة التسريحات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي في قطاع التكنولوجيا من حوالي 8% من إجمالي تسريحات الوظائف في عام 2025 إلى ما يقرب من 20% في أوائل عام 2026، حيث يُقدّر أن 20% من 45,000 وظيفة تقنية أُلغيت قد نُسبت بشكل مباشر إلى دمج الذكاء الاصطناعي خلال تلك الفترة . النمط ثابت: لا توظف الشركات موظفين جددًا مع تحقيق مكاسب إنتاجية من الذكاء الاصطناعي، بل إنها تتقلص .

ماذا يعني هذا للموظفين على جميع المستويات

إتقان الذكاء الاصطناعي لم يعد رفاهية، بل مهارة نجاة. عندما يتضمن تقييم أدائك مقياسًا لمدى إجادتك لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، وعندما يتم تتبّع عدم استخدامك على لوحة تحكم يراها المدراء التنفيذيون، فإن "الانسحاب" من استخدام الذكاء الاصطناعي لم يعد استراتيجية مهنية قابلة للتطبيق في قطاعي التكنولوجيا المالية والعملات الرقمية .

الأدوار الوظيفية للمبتدئين آخذة في التلاشي. لقد تجاوز الذكاء الاصطناعي الآن عتبة الإنتاج في خمسة مسارات عمل أساسية في التكنولوجيا المالية، بما في ذلك مراجعة مستندات "اعرف عميلك" (KYC) حيث يقلل من طوابير المراجعة اليدوية بنسبة 60-80%، وتوجيه استفسارات دعم العملاء حيث يتولى التعامل مع 70-85% من استفسارات المستوى الأول . هذه هي بالتحديد المهام التي استخدمها الموظفون الجدد تاريخيًا لبناء معرفتهم بالقطاع وإثبات قيمتهم، ويتم أتمتتها الآن على نطاق واسع. هذا يرفع سقف ما يجب أن يقدمه الموظفون المبتدئون من اليوم الأول، ويقلص مسار الأدوار التي تسمح للأشخاص بالنمو إلى مناصب أكثر خبرة .

تقييمات الأداء قد تصبح أقل عدلاً وليس أكثر. تحذر مجلة هارفارد بزنس ريفيو من أنه بينما يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي معالجة بعض أوجه القصور في تقييمات الأداء التقليدية، إلا أنه يمكن أن يزيدها سوءًا إذا فقدت المؤسسات الثقة والفروق الدقيقة والحكم السياقي الذي يوفره المدراء البشريون . تميل التقييمات التي يصنعها الذكاء الاصطناعي إلى أن تكون مصقولة السطح لكنها قد تفتقد العوامل النوعية التي تميز العمل الجيد عن العمل الممتاز، أو تلك التي تفسر سبب مرور موظف عادةً ما يكون قويًا بربع سنوي صعب. وعندما ترتبط هذه التقييمات بالتعويضات والأمان الوظيفي، ترتفع رهانات النقاط العمياء الخوارزمية بشكل كبير.

سوق المواهب ينقسم إلى قسمين. يمتلك الموظفون المسرّحون من قطاعي العملات الرقمية والتكنولوجيا المالية مهارات قابلة للنقل في مجالات الامتثال (الالتزام التنظيمي)، وهندسة البلوك تشين، وتحليل البيانات، والأمن السيبراني، وهي مطلوبة بشدة في القطاع المالي التقليدي، لكن الاتجاه الأوسع يتجه نحو فرق عمل أصغر حجمًا ومعززة بالذكاء الاصطناعي . المحترفون الذين يجمعون بين خبرة الذكاء الاصطناعي والمعرفة العميقة بالقطاع يصبحون المواهب الأعلى قيمة، بينما يواجه أصحاب المهارات المحدودة ضغوطًا متزايدة .

التحول الجاري في تقييمات الأداء في قطاعي العملات الرقمية والتكنولوجيا المالية ليس مجرد سعي لجعل التقييمات أكثر كفاءة، بل هو إعادة هيكلة لعلاقة التوظيف حول إنتاجية الذكاء الاصطناعي. الموظفون الذين يفهمون هذا التحول ويتكيفون معه سيجدون فرصًا، لكن عصر التقييم القائم على الجهد البشري والحكم البشري فقط قد ولى.