غولدمان ساكس تقارير عن العواقب طويلة الأجل للفصل من العمل بسبب الذكاء الاصطناعي

نشرت Goldman Sachs تقريرًا حول كيفية تأثير تسريحات العمال بسبب الذكاء الاصطناعي على العمال الأمريكيين. قارن الاقتصادي Pierfrancesco Mei هذه التسريحات بأربعة عقود من فقدان الوظائف بسبب التكنولوجيا: الذين فقدوا وظائفهم في المهن المعرضة للذكاء الاصطناعي كانوا يبحثون عن وظائف جديدة لمدة شهر أطول تقريبًا من العمال الآخرين الذين تم تسريحهم منذ عام 2025. وبعد عام من فقدان وظائفهم، كانوا أكثر عرضة للبقاء عاطلين عن العمل بنسبة حوالي 10 نقاط مئوية. وفقًا لـ Goldman، فإن التأثير مشابه للموجات السابقة، ووصف Mei الضرر بأنه طويل الأمد.

العمال الذين تبلغ أعمارهم 35 عامًا فأكثر يعانون أكثر: يحتاجون إلى حوالي خمسة أسابيع أطول من العمال الآخرين الذين تم تسريحهم للعودة إلى التوظيف الكامل. بالنسبة لأولئك الذين تقل أعمارهم عن 35 عامًا، الفجوة حوالي ثلاثة أسابيع. النمط نفسه مرئي عبر جميع العمال الذين تم تسريحهم: وفقًا لوزارة العمل، من بين أولئك الذين عملوا في مكانهم السابق لمدة ثلاث سنوات على الأقل، كان 72.9% من الأشخاص الذين تتراوح أعمارهم بين 25-54 عامًا، و57.3% من الذين تتراوح أعمارهم بين 55-64 عامًا، و38.6% من الذين تبلغ أعمارهم 65 عامًا فأكثر موظفين بحلول يناير 2026. من عام 2023 إلى 2025، فقد 7.4 مليون شخص وظائفهم مقارنة بـ 6.3 مليون في الاستطلاع السابق.

وفقًا لـ Challenger, Gray & Christmas، على مدار تسعة أشهر، أعلنت الشركات عن 120,136 تسريحًا للعمال مشيرة إلى الذكاء الاصطناعي - حوالي 21% من جميع التسريحات والسبب الرئيسي. كما انخفضت أرباح الذين عادوا إلى التوظيف الكامل: من بين الذين فقدوا وظائفهم من 2023 إلى 2025 ووجدوا توظيفًا كاملاً مرة أخرى، حوالي 49% يكسبون نفس أو أكثر مما كانوا يكسبونه من قبل، مقارنة بـ 62% في الاستطلاع السابق.

أظهرت أعمال سابقة لـ Goldman على البيانات منذ عام 1979 أن بعد فقدان الوظائف بسبب التكنولوجيا، تنمو الأرباح الحقيقية بشكل أبطأ من العمال الآخرين الذين تم تسريحهم، ويظل خطر أن يصبحوا عاطلين عن العمل مرة أخرى أعلى باستمرار. لا يعود الشباب إلى التوظيف الكامل بشكل أسرع فحسب، بل يتمكنون أيضًا من تغيير عدد أقل من الوظائف المؤقتة. يعتقد Mei أنهم يمكنهم التكيف بشكل أكثر مرونة مع الذكاء الاصطناعي ويصف هذا بأنه إشارة مشجعة.

في الوقت نفسه، وجد مختبر الاقتصاد الرقمي في ستانفورد، باستخدام بيانات ADP، مشكلة من زاوية أخرى: توظيف الأشخاص الذين تتراوح أعمارهم بين 22-25 عامًا في المهن الأكثر عرضة للذكاء الاصطناعي أقل بنسبة حوالي 19% مما سيكون عليه إذا نما بنفس معدل أقرانهم في المهن الأقل عرضة للذكاء الاصطناعي. لا يواجه العمال ذوو الخبرة مثل هذه الفجوة، والتعديل يتم أكثر من خلال توظيف عدد أقل من الشباب بدلاً من تسريح العمال.