هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل الكهربائيين؟ تتوقع McKinsey عجزًا يقارب 130 ألف كهربائي بحلول 2030، مدفوعًا بطفرة بناء مراكز البيانات.
لا يخسر الكهربائيون أرضًا أمام الذكاء الاصطناعي. بل إن طفرة مراكز البيانات في 2026 جعلت نقص الكهربائيين المرخّصين مشكلة تتصدر العناوين لدى Amazon وMeta وMicrosoft على حد سواء، مع توقع McKinsey عجزًا قدره 130,000 شخص بحلول 2030.
يقوم الكهربائي بما هو أكثر بكثير من توصيل الأسلاك. فهو ينطلق من المخططات وظروف الموقع وقواعد السلامة والمعايير القانونية ليقرر مسار التمديدات، ونقاط تفرّع الدوائر، وطريقة تغذية كل جهاز بالطاقة. وبحلول 2026 أصبحت هذه الحرفة في قلب طفرة بناء مراكز البيانات المخصصة للذكاء الاصطناعي نفسها، إذ تتوقع McKinsey عجزًا يقارب 130,000 كهربائي بحلول 2030 مع تسابق شركات مثل Amazon وMeta وMicrosoft على بناء القدرات.
ولا تكمن قيمة هذا الدور في مجرد إتقان استخدام الأدوات، بل في اتخاذ قرارات تركيب تلائم الموقع مع تجنّب مخاطر مثل الصعق الكهربائي والحريق. قد يسرّع الذكاء الاصطناعي حصر الكميات من المخططات واكتشاف الأعطال، لكن فحوص السلامة في الموقع والمسؤولية عن التنفيذ تظل بشرية بامتياز.
يحسبه ai-job-risk.net من أربع مجموعات بيانات عامة، على مقياس من 0 إلى 100 نسبةً إلى 188 مهنة نغطيها. الرقم الأعلى يعني أن جزءًا أكبر من مهام الوظيفة مما يستطيع الذكاء الاصطناعي التوليدي أداءه أو يُستخدم فيه بالفعل. وهو ليس احتمال فقدان الوظيفة.
تحليل المهام لدى الباحثين (Eloundou وزملاؤه؛ منظمة العمل الدولية). يُعرض كرتبة مئينية بين جميع المهن التي يقيّمونها.
الاستخدام المرصود لـ Microsoft Copilot وAnthropic Claude في مهام هذه المهنة. يُعرض كرتبة مئينية بين جميع المهن التي يقيّمونها.
لا يذكر مكتب BLS أي عامل خاص بهذه المهنة، لذا يعكس هذا الإسقاط أساسًا نمو أو تراجع القطاعات التي توظفها.
أرقام أمريكية لمهنة BLS "Electricians". تفترض توقعات BLS أن التقنية تواصل التطور بوتيرتها التاريخية؛ وهي ليست توقعًا لأثر الذكاء الاصطناعي وحده.
المصادر
مؤشر التعرض يحسبه ai-job-risk.net من مجموعات البيانات أدناه (البيانات حتى 15 أكتوبر 2026). وأرقام العمل الأمريكية مصدرها BLS دون تغيير.
لم تُعدّ الجهات الناشرة هذا الموقع ولم تراجعه ولم تصادق عليه. الاستشهادات الكاملة والتراخيص والمنهجية
لن يحل الذكاء الاصطناعي محل الكهربائيين، وسوق العمل يقول ذلك اليوم بصوت أعلى مما يقوله عن أي حرفة أخرى تقريبًا: فـMcKinsey تتوقع عجزًا يقارب 130,000 كهربائي بحلول 2030، مدفوعًا إلى حد كبير بطفرة بناء مراكز البيانات التي تقف وراءها شركات مثل Amazon وMeta وMicrosoft، حيث قد تمثل الأعمال الكهربائية وحدها ما بين 45 و70 في المئة من إجمالي تكلفة إنشاء مركز البيانات. والنقص في الأشخاص المخوّلين قانونًا بجعل كهرباء المبنى آمنة ليس شيئًا تسدّه البرمجيات.
ما يفعله الذكاء الاصطناعي هو تسريع الأعمال الورقية والفحص المحيطة بهذا النقص لا سدّه. فأدوات حصر الكميات مثل Togal.AI وDrawer AI وSTACK تستطيع استخراج كميات الأسلاك والإنارة واللوحات من المخطط في جزء يسير من الوقت الذي يحتاجه الإنسان، وقد وجدت دراسة مستقلة عام 2025 استشهدت بها G2 أن Togal.AI أسرع بنحو 76 في المئة من الأدوات المنافسة. أما منصات التصوير الحراري مثل iFactory فتحوّل الكاميرات العاملة بالأشعة تحت الحمراء إلى كواشف أعطال تعمل باستمرار، تصنّف الحالات الشاذة وتنشئ أوامر العمل تلقائيًا قبل وقوع العطل.
ولا يغيّر أي من ذلك هوية من يحق له فتح لوحة كهربائية موصولة بالتيار. فبحسب تحليل Randstad لأكثر من 150 مليون إعلان وظيفي في الولايات المتحدة، صار توظيف سبّاك أو كهربائي يستغرق وقتًا أطول، 56 يومًا، من توظيف مطوّر برمجيات، 54 يومًا، كما انخفضت البطالة في الحرف الماهرة إلى ما دون معدلها بين المهنيين الحاصلين على تعليم جامعي لأول مرة منذ قرابة خمسين عامًا. وقد استجابت وزارة العمل الأمريكية بإدماج التدريب على الذكاء الاصطناعي مباشرة في كل برامج التلمذة المهنية المسجلة، معتبرة إياه أداة يحتاج الكهربائيون إلى تعلّمها، لا تهديدًا ينبغي الاستعداد له.
تتركز أوضح مكاسب الذكاء الاصطناعي تحديدًا في أعمال ما قبل التنفيذ والفحص التي حوّلها الطلب الهائل لمراكز البيانات إلى عنق زجاجة: قراءة المخططات بسرعة، والتقاط الأعطال قبل أن تتحول إلى حالات طارئة.
تستطيع أدوات مثل Togal.AI وDrawer AI وSTACK استخراج مسارات الأسلاك وجداول اللوحات وأعداد الأجهزة من مجموعة المخططات في جزء يسير من الوقت الذي يحتاجه الإنسان، وتشير Drawer AI إلى خفض زمن الحصر بنحو 70 في المئة. وهذا يخفف مرحلة التخطيط كثيرًا. لكن تعارض المسارات مع الجسور، والتداخل مع المعدات القائمة، ومساحة العمل الآمنة، أمور لا تزال تتطلب شخصًا يعاين الموقع بنفسه.
يستطيع الذكاء الاصطناعي إعداد مسودات أولى مفيدة لاختبارات العزل وقوائم التحقق السابقة للتشغيل وإجراءات العمل القياسية، ما يساعد على توحيد التوثيق الأساسي. غير أن هذه المسودات لا تزال بحاجة إلى تكييف وفق ظروف فصل التيار الفعلية والمخاطر الخاصة بكل موقع.
تقرن منصات مثل iFactory الذكاء الاصطناعي بكاميرات الأشعة تحت الحمراء لتصنيف الحالات الشاذة وتقدير خطورتها على مدار الساعة، فتلتقط أعطال المعدات المتقادمة قبل تفاقمها، في وقت يُعد فيه تقادم المعدات عاملًا مساهمًا في نسبة كبيرة من حوادث القوس الكهربائي خلال العمر التشغيلي للجهاز. وهذا يسرّع المرحلة الأولى من تحرّي الأعطال. لكن قرار ما يجب إيقافه وبأي ترتيب لا يزال يحتاج إلى إنسان.
يصبح إعداد النصوص الشارحة لنطاق العمل وتنظيم بنود التقدير أسهل بالاستعانة بالذكاء الاصطناعي، ما يخفف عبء التوثيق. لكن شرح سبب ضرورة الأعمال الإضافية، أو مدى جسامة الخطر فعلًا، يبقى مسؤولية من وقف أمام اللوحة بنفسه.
ما يبقى للكهربائيين هو عمل جعل التركيب آمنًا وقابلًا للتنفيذ في الموقع معًا. فلا أداة حصر ولا تنبيه تصوير حراري يتخذ قرار فصل التيار من تلقاء نفسه.
تقرير ما يمكن فصله، وما يجب أن يبقى موصولًا بالتيار، وبأي ترتيب ينبغي إجراء الفحوص، يظل بشريًا بالكامل. فقرار خاطئ واحد في الأعمال الكهربائية قد يسبب حادثًا خطيرًا، ولا يتحمل أي تنبيه آلي هذه المسؤولية.
قد يحتاج مسار تمديد صالح على مخطط الحصر الذي أعدّه الذكاء الاصطناعي إلى تغيير في الموقع بسبب ضيق المساحات أو التداخل مع المعدات القائمة. ويبقى قرار تحويل المسار، وتحديد القدر الذي يمكن الاستمرار في استخدامه من التركيب القائم، عملًا بشريًا.
حتى حين ترصد كاميرا حرارية حالة شاذة، يبقى على أحدهم أن يتحرّى ما إذا كانت المشكلة الحقيقية في القاطع أو الأسلاك أو التأريض، وأن يقرر ما يُعاد تشغيله أولًا بناءً على الطريقة التي استُخدم بها النظام وعُدّل فعليًا على مر الزمن.
يبقى من المهم شرح فترات انقطاع التيار والمناطق الخطرة والحاجة إلى أعمال إضافية بلغة واضحة للعملاء وللحرف الأخرى التي تتزاحم في موقع العمل نفسه، لا سيما في خضم طفرة مراكز البيانات التي كثيرًا ما تحشد عدة فرق عمل ضمن جدول زمني واحد ضاغط.
يحتاج الكهربائيون اليوم إلى حسّ ميداني ومهارات في تصميم السلامة أقوى من مجرد حفظ الإجراءات، إضافة إلى طلاقة كافية في طبقة البرمجيات الجديدة تتيح لهم استخدامها دون أن يتركوا لها القرار النهائي.
يحتاج الكهربائيون إلى ما هو أبعد من قراءة مخطط التوصيلات؛ إذ عليهم أن يتصوروا مواضع التداخل المرجحة وكيف ستختلف شروط المخطط عن الواقع الميداني، لأن أدوات الحصر السريعة بالذكاء الاصطناعي لا تستخرج إلا ما يُظهره المخطط، لا ما يخفيه الجدار.
المهم ليس أخذ القياس فحسب، بل معرفة من أين تبدأ بطريقة آمنة وفعالة في آن معًا، خصوصًا الآن وقد صارت منصات التصوير الحراري والحساسات تكشف حالات شاذة أكثر من أي وقت مضى يتعين على الإنسان فرزها.
الكهربائيون القادرون على التنقل بسرعة داخل أدوات مثل Togal.AI أو STACK أو كاميرا حرارية مرتبطة بالذكاء الاصطناعي، والذين يعرفون متى تحتاج مخرجات الأداة إلى تصحيح ميداني، يقضون وقتًا أقل في الأعمال الورقية ووقتًا أطول في العمل الذي لا يملك اعتماده إلا كهربائي مرخّص.
مع حشد بناء مراكز البيانات لفرق الكهرباء والتكييف والإنشاءات ضمن الجدول الزمني الضاغط نفسه، أصبحت القدرة على تعديل عملك مع الحفاظ على تقدّم الموقع بأكمله واحدة من أكثر المهارات طلبًا في هذه الحرفة.
تبني خبرة الكهربائي نقاط قوة لا تقتصر على التركيبات الكهربائية، بل تشمل سلامة الموقع والتنسيق والتفكير التشخيصي والتعامل مع الحرف الأخرى. وهذا يسهّل الانتقال إلى أدوار مجاورة في أنظمة المباني وتنفيذ المشاريع.
كثيرًا ما يبرع من يفهمون أنظمة التغذية الكهربائية والتحكم في صيانة أنظمة التكييف وتشخيص أعطالها أيضًا. ويناسب هذا المسار من يريدون التوسع من الأنظمة الكهربائية إلى تشغيل معدات المبنى بأكمله.
مؤشر التعرض 41/100 · الوظائف الأمريكية 2025–35 +10.9%
ترتبط المعرفة بلوحات التحكم وأجهزة السلامة ارتباطًا وثيقًا بصيانة المصاعد. ويناسب ذلك من يريدون توظيف حسّهم في السلامة الكهربائية في دور يحمل مسؤولية أثقل عن المعدات.
مؤشر التعرض 22/100 · الوظائف الأمريكية 2025–35 +5.7%
تنتقل عادة مطابقة المخططات مع الواقع الميداني واحترام المعايير الدقيقة بسلاسة إلى أعمال المساحة. ويناسب ذلك من يريدون التحول من دقة التركيب إلى ضبط المواقع والنقاط المرجعية.
مؤشر التعرض 59/100 · الوظائف الأمريكية 2025–35 +5.8%
تفيد الخبرة في فحوص السلامة والتكيّف مع تغيّر ظروف الموقع أيضًا في أدوار دعم البناء الأوسع، لا سيما في مشاريع مراكز البيانات التي تتنافس الآن بشدة على العمالة الماهرة. ويناسب ذلك من يريدون الاحتفاظ بمنظور المتخصص مع دعم الموقع ككل.
مؤشر التعرض 19/100 · الوظائف الأمريكية 2025–35 +7.3%
للخبرة في التعامل مع نقاط التقاء الحرف المختلفة قيمة أيضًا في أعمال السباكة والتمديدات الصحية. ويناسب ذلك من يريدون التوسع من الأنظمة الكهربائية إلى المواءمة والتنسيق الشاملين لخدمات المبنى.
مؤشر التعرض 28/100 · الوظائف الأمريكية 2025–35 +6.8%
ترتبط الخبرة في تنسيق انقطاعات التيار وترتيب تسلسل العمل مع الحرف الأخرى ارتباطًا طبيعيًا بجدولة المشاريع وإدارة المواقع. ويناسب ذلك من يريدون الانتقال من التنفيذ الميداني إلى إدارة المشروع بأكمله.
مؤشر التعرض 70/100 · الوظائف الأمريكية 2025–35 +6.7%
لا يخسر الكهربائيون أرضًا أمام الذكاء الاصطناعي. بل إن طفرة مراكز البيانات في 2026 جعلت نقص الكهربائيين المرخّصين مشكلة تتصدر العناوين لدى Amazon وMeta وMicrosoft على حد سواء، مع توقع McKinsey عجزًا قدره 130,000 شخص بحلول 2030. ما يزداد سرعة هو الأعمال الورقية والفحص المحيطة بالمهنة: حصر الكميات وقوائم التحقق واكتشاف الأعطال. أما تقدير السلامة على دائرة موصولة بالتيار، وتعديل المسارات في الموقع، وشرح العمل للحرفة التالية في الطابور، فتبقى مسؤولية الكهربائي المرخّص، وبيانات التوظيف تُظهر ذلك بالفعل: إذ صار شغل وظيفة كهربائي شاغرة يستغرق وقتًا أطول من شغل وظيفة مطوّر برمجيات.
الوظائف المعروضة هنا تنتمي الى القطاع نفسه الذي تنتمي اليه كهربائي. وهي ليست الوظيفة نفسها، لكنها تساعد على مقارنة تاثير الذكاء الاصطناعي وقرب المسارات المهنية.
تسجّل مهنة كهربائي 36 من 100 على مؤشرنا للتعرض للذكاء الاصطناعي التوليدي (المرتبة 167 من 188). ويقيس ذلك مقدار العمل الذي يستطيع الذكاء الاصطناعي أداءه أو يُستخدم فيه، لا ما إذا كانت الوظيفة ستختفي. يتوقع مكتب BLS أن يتغير التوظيف في مهنة كهربائي في الولايات المتحدة بنسبة +9.2% بين 2025 و2035.
تتركز أوضح مكاسب الذكاء الاصطناعي تحديدًا في أعمال ما قبل التنفيذ والفحص التي حوّلها الطلب الهائل لمراكز البيانات إلى عنق زجاجة: قراءة المخططات بسرعة، والتقاط الأعطال قبل أن تتحول إلى حالات طارئة. على سبيل المثال: مسودات مسارات التمديد وحصر المواد، مسودات نماذج الفحص وإجراءات العمل، الكشف المستمر عن الأعطال من البيانات الحرارية وبيانات الحساسات، إعداد مسودات التقديرات والتقارير.
ما يبقى للكهربائيين هو عمل جعل التركيب آمنًا وقابلًا للتنفيذ في الموقع معًا. فلا أداة حصر ولا تنبيه تصوير حراري يتخذ قرار فصل التيار من تلقاء نفسه. على سبيل المثال: تقدير السلامة في مواجهة مخاطر التيار الحي، تعديل التركيب ليوافق ظروف الموقع الفعلية، عزل الأعطال وتحديد استراتيجية الاستعادة، شرح العمل للمستخدمين وللحرف الأخرى.
يحتاج الكهربائيون اليوم إلى حسّ ميداني ومهارات في تصميم السلامة أقوى من مجرد حفظ الإجراءات، إضافة إلى طلاقة كافية في طبقة البرمجيات الجديدة تتيح لهم استخدامها دون أن يتركوا لها القرار النهائي. على سبيل المثال: قراءة المخططات الكهربائية والأنظمة، تصميم ترتيب التشخيص والقياس، إتقان أدوات الحصر والتصوير الحراري والتقدير، التنسيق مع الحرف الأخرى في موقع مزدحم.
