هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل مهندسي الشبكات؟ الإعدادات المعيارية وملخصات السجلات تصلح للقوالب، أما عزل الأعطال وسط تشابك التبعيات الحقيقي فلا.
لا يزال الطلب على مهندسي الشبكات قويًا. ما يضعف هو الدور المقتصر على التعامل مع الإعدادات المعيارية.
يفعل مهندسو الشبكات أكثر بكثير من إدخال إعدادات الأجهزة. فدورهم تصميم بنى يستمر فيها تدفق الاتصال، وتبقى آمنة، ويسهل تشخيص أعطالها عند الانقطاع. وعليهم أن يوازنوا بين السرعة والتكرار الاحتياطي والأمان وسهولة التشغيل عبر الموجّهات والمحوّلات والشبكات الافتراضية الخاصة VPN والجدران النارية والاتصال بالسحابة.
أكثر ما يُرجَّح أن يحل الذكاء الاصطناعي محله هو أعمال الإعداد والمقارنة المستندة إلى تكوينات معيارية. وكلما كانت البيئة قائمة على القواعد أكثر، سهلت أتمتتها. لكن قراءة سياق البنية المعمارية وتصميم مسار الاتصال بأكمله يبقيان في يد البشر.
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 "Computer network architects". 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
قد تبدو هندسة الشبكات من الخارج قابلة للأتمتة إلى حد كبير، لأن التكوينات المعيارية وأنماط الأعطال المألوفة تصلح أصلًا لأن تُحوَّل إلى قوالب وملخصات.
أما في الواقع، فالبيئات الحقيقية مليئة بالقيود، كالتبعيات القائمة والظروف الخاصة بكل موقع ومتطلبات الأمان والموازنات المتعلقة بجودة الاتصال. وتوليد الأوامر وحده لا يكفي لبناء الشبكة الصحيحة.
مهندسو الشبكات لا يكتفون بمعرفة الأوامر؛ فقيمتهم الجوهرية تكمن في رؤية بنية الاتصال كاملة وتصميمها كما ينبغي وتضييق دائرة البحث عن الأعطال حين يحدث خلل. والفاصل العملي هو بين العمل الذي يُرجَّح أن يؤتمته الذكاء الاصطناعي والأحكام التي سيظل البشر يملكونها.
يُرجَّح بشكل خاص أن يحل الذكاء الاصطناعي محل أعمال التكوين والمقارنة التي تتبع بنى معيارية. وكلما سهل تحويل العمل إلى قواعد، سهلت أتمتته.
يستطيع الذكاء الاصطناعي بسهولة إنشاء مسودات أولى لإعدادات VLAN وACL وVPN والتوجيه الشائعة، ما يسرّع المرحلة الافتتاحية كثيرًا في البيئات الموحدة. لكن تطبيق تلك المسودات من دون فهم التبعيات وحالات الاستثناء في البيئة القائمة أمر خطير.
الذكاء الاصطناعي فعّال في سرد نقاط التغيير وفروق السجلات أثناء التحقيق في الحوادث، ما يسرّع مرحلة تنظيم المعلومات. لكن تحديد أي فرق يتسبب فعلًا في الانقطاع يبقى مسؤولية بشرية.
يقلل الذكاء الاصطناعي عبء إعداد مسودات الشروح لمخططات الشبكة وإجراءات التوصيل وأدلة التشغيل. لكن المراجعة البشرية تظل ضرورية لجعل الوثائق دقيقة بما يكفي لمنع الأخطاء في الميدان.
يسرّع الذكاء الاصطناعي المراجعة الأولية للمشكلات المألوفة كأعطال الاتصال الشائعة ومشكلات تحليل الأسماء، ويكون أكثر فائدة حين يكون نمط العطل واضحًا. لكن السبب الحقيقي للحوادث التي تمتد عبر أجهزة متعددة لا يزال يتطلب إنسانًا قادرًا على رؤية المسار كاملًا.
ما يبقى لمهندسي الشبكات هو التصميم وتشخيص الأعطال مع إبقاء مسار الاتصال الكامل في مجال الرؤية. وكلما اعتمدت الوظيفة على قراءة السياق البنيوي، ازداد رسوخها في يد البشر.
لا بد أن يقرر أحدهم أي أجزاء الشبكة ينبغي أن تكون لها بدائل احتياطية وأيها يمكن تركه نقاطًا منفردة، بناءً على التكلفة وأثر الانقطاع. فنسخ تصميم معياري وحده لا يضمن ملاءمته للميدان.
سيبقى عمل تضييق الاحتمالات لمعرفة إن كانت المشكلة في الطبقة المادية أو الطبقة الثانية أو الثالثة أو DNS أو المصادقة أو الجدار الناري. ففي الحوادث متعددة العوامل، يكتسب ترتيب التفكير أهمية هائلة، ومن يستطيع هيكلة تشخيص الأعطال بوضوح يحظى بقيمة خاصة.
يبقى عمل تعديل البنية المعمارية حول وقائع مثل حدود استبدال الأجهزة وجودة الخطوط وقيود التركيب المادي والقواعد القائمة. فالمهم ليس تصميمًا مثاليًا جميلًا، بل شبكة تلائم العالم الحقيقي.
إذا أُغلق كل شيء بإحكام مفرط، قد تتوقف العمليات، وإذا فُتح الكثير، ترتفع المخاطر. ويبقى تقرير ما ينبغي السماح به وما ينبغي تقييده، مع مراعاة جودة الاتصال، عملًا بشريًا. وهذا الحكم يجب أن يعكس ساعات العمل وأنماط الاتصال والوقائع التشغيلية.
يحتاج مهندسو الشبكات في المستقبل إلى أكثر من معرفة الأوامر؛ عليهم أن يفهموا تدفق حركة البيانات، وأن يبنوا منطقًا لتشخيص الأعطال، وأن يربطوا الشبكات بالأمان والبيئات السحابية.
من المهم فهم VLAN وSTP والتوجيه وNAT وVPN بوصفها مفاهيم مترابطة. فالذكاء الاصطناعي قادر على توليد أمثلة للأوامر، لكن من دون فهم تدفق حركة البيانات نفسه لا يمكنك منع الحوادث الحقيقية.
يحتاج المهندسون إلى القدرة على تقرير أين يبدأون الفحص أثناء الحادث وما الذي يمكن استبعاده بالتسلسل. فقراءة السجلات وحدها لا تكفي، ومن يستطيع التشخيص بترتيب منضبط من الطبقة المادية إلى الطبقة المنطقية يمكنه تقليص وقت الاستعادة تقليصًا كبيرًا.
يوسّع فهم الاتصال بين البنية المحلية والسحابة، ومبدأ انعدام الثقة، وتكامل الهوية نطاق العمل الذي يمكنك القيام به. فالشبكات الحديثة لا توجد بمعزل عن غيرها، والمعرفة المحيطة باتت أهم من أي وقت مضى.
على المهندسين أن يستخدموا الذكاء الاصطناعي لتسريع مقارنة التكوينات والتوثيق، مع التحقق بأنفسهم من دلالة البنية المعمارية. فقد يصبح تنظيم المعلومات أسرع، لكن لا ينبغي التنازل عن المسؤولية عن الحكم النهائي.
تمتد خبرة مهندس الشبكات إلى ما وراء تكوين الأجهزة لتشمل تصميم البنية المعمارية وعزل الانقطاعات والتشغيل المستقر، ما يسهّل الانتقال إلى أدوار مجاورة ذات مسؤولية أوسع عن البنية التحتية.
تنتقل المعرفة بتصميم الاتصال والربط مباشرة إلى تصميم المنصات السحابية أيضًا. وهذا خيار قوي لمن يريد التوسع من خبرة تتركز على البنية المحلية إلى بنية منصات أوسع تشمل السحابة.
مؤشر التعرض 91/100 · الوظائف الأمريكية 2025–35 +5.1%
ترتبط الخبرة في حدود الاتصال والتحكم في الوصول أيضًا بأعمال المراقبة والدفاع. وهي ملائمة جدًا لمن يريد تطوير معرفته بالشبكات إلى تخصص أعمق في الأمان.
مؤشر التعرض 87/100 · الوظائف الأمريكية 2025–35 +21.0%
يستطيع من سبق لهم تحسين تغييرات التكوين وسير التشغيل الانتقال أيضًا إلى بناء أنظمة أكثر أمانًا لإيصال التغييرات. ويناسب ذلك من يريد ربط معرفته بتشغيل الشبكات بتحسين التطوير والتشغيل عبر الفرق.
مؤشر التعرض 85/100 · الوظائف الأمريكية 2025–35 +10.2%
تفيد الخبرة في تنسيق تغييرات البنية التحتية عبر مواقع أو أجهزة متعددة أيضًا في إدارة مشاريع البنية التحتية المعقدة. ويناسب هذا المسار من يريد تجاوز التصميم التقني إلى تنسيق أوسع.
مؤشر التعرض 70/100 · الوظائف الأمريكية 2025–35 +6.7%
لا يزال الطلب على مهندسي الشبكات قويًا. ما يضعف هو الدور المقتصر على التعامل مع الإعدادات المعيارية. فقد تصبح مسودات التكوين وملخصات السجلات أسرع، لكن عمل تصميم مسارات الاتصال وعزل الأعطال المعقدة وتكييف البنية المعمارية مع قيود المواقع الحقيقية سيبقى. وستعتمد الآفاق على المدى الطويل بدرجة أقل على معرفة الأوامر، وبدرجة أكبر على القدرة على قراءة البنية كاملة.
الوظائف المعروضة هنا تنتمي الى القطاع نفسه الذي تنتمي اليه مهندس شبكات. وهي ليست الوظيفة نفسها، لكنها تساعد على مقارنة تاثير الذكاء الاصطناعي وقرب المسارات المهنية.
تسجّل مهنة مهندس شبكات 86 من 100 على مؤشرنا للتعرض للذكاء الاصطناعي التوليدي (المرتبة 46 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 مهندس شبكات في الولايات المتحدة بنسبة +7.7% بين 2025 و2035.
يُرجَّح بشكل خاص أن يحل الذكاء الاصطناعي محل أعمال التكوين والمقارنة التي تتبع بنى معيارية. وكلما سهل تحويل العمل إلى قواعد، سهلت أتمتته. على سبيل المثال: المسودات الأولى لملفات التكوين المعيارية، المقارنة الأولية لفروق التكوين والسجلات، صياغة الوثائق وملاحظات التمديدات، الفرز الأولي للحوادث المعروفة.
ما يبقى لمهندسي الشبكات هو التصميم وتشخيص الأعطال مع إبقاء مسار الاتصال الكامل في مجال الرؤية. وكلما اعتمدت الوظيفة على قراءة السياق البنيوي، ازداد رسوخها في يد البشر. على سبيل المثال: تصميم المسارات وقرارات التكرار الاحتياطي، عزل نقطة العطل، التكيف مع قيود الموقع والأنظمة القديمة، الموازنة بين الأمان وجودة الاتصال.
يحتاج مهندسو الشبكات في المستقبل إلى أكثر من معرفة الأوامر؛ عليهم أن يفهموا تدفق حركة البيانات، وأن يبنوا منطقًا لتشخيص الأعطال، وأن يربطوا الشبكات بالأمان والبيئات السحابية. على سبيل المثال: المعرفة الأساسية بالطبقتين الثانية والثالثة وفهم المسارات، هيكلة إجراءات تشخيص الأعطال، المعرفة بالاتصال السحابي والأمان، تسريع المقارنة والتوثيق بالذكاء الاصطناعي دون التخلي عن الحكم.
