طموحات الخليج في الذكاء الاصطناعي تواجه تحدياً عالمياً في استقطاب المواهب

وMahala.ai تدعو إلى تبني نموذج توظيف عابر للحدود

في ظل تصنيف مهارات الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة ضمن أسرع المهارات نمواً عالمياً،

قد يشكل الوصول عن بُعد إلى الخبرات الدولية المتخصصة عاملاً رئيسياً في مساعدة مؤسسات الخليج على سد الفجوات في قدراتها بمجالي البيانات والذكاء الاصطناعي

دبي، الإمارات العربية المتحدة – أكتوبر 2026

مع تسارع دولة الإمارات ومنطقة الخليج عموماً في الاستثمار في الذكاء الاصطناعي، يبرز الوصول إلى متخصصين ذوي خبرة في مجالي البيانات والذكاء الاصطناعي كعامل أساسي لتحويل الطموحات التكنولوجية للمنطقة إلى قدرات وحلول قابلة للتطبيق على أرض الواقع.

ويتزايد حجم التحدي العالمي المتعلق بالمواهب وضوحاً. فوفقاً لتقرير «مستقبل الوظائف 2025» الصادر عن المنتدى الاقتصادي العالمي، يتوقع 86% من أصحاب العمل أن تسهم تقنيات الذكاء الاصطناعي ومعالجة المعلومات في إحداث تحولات في أعمالهم بحلول عام 2030، فيما يرى 63% منهم أن فجوات المهارات تمثل عائقاً رئيسياً أمام تحول الأعمال. كما يشير التقرير إلى أن 39% من المهارات الحالية لدى العاملين ستشهد تغيراً جذرياً أو ستصبح قديمة بحلول عام 2030.

كما يصنف التقرير مهارات الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة باعتبارها الأسرع نمواً على مستوى العالم، فيما يأتي متخصصو البيانات الضخمة ومتخصصو الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ضمن المهن الأسرع نمواً عالمياً.

وقال أمير غرابيتش، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Mahala.ai: “تحتاج منطقة الخليج إلى الكفاءات المناسبة لتحويل طموحاتها في مجال الذكاء الاصطناعي إلى أنظمة وحلول فعلية، وهذه الكفاءات موجودة بالفعل. لكن التحدي يكمن في كيفية وصول الشركات إليها. فهناك العديد من كبار المتخصصين في البيانات والذكاء الاصطناعي المهتمين فعلياً بما تبنيه دولة الإمارات والمنطقة عموماً، إلا أن لديهم حياة مستقرة ومسارات مهنية راسخة لا يرغبون في التخلي عنها من أجل الانتقال إلى بلد آخر. كما أن زيادة الرواتب أو تقديم حزم انتقال أكثر جاذبية لا تغير بالضرورة هذه المعادلة”

وفي هذا السياق، ترى Mahala.ai، وهي شركة متخصصة في استقطاب مواهب البيانات والذكاء الاصطناعي، يقع مقرها الرئيسي في هولندا وتنشط في أوروبا ودول مجلس التعاون الخليجي، أن مؤسسات المنطقة قد تحتاج إلى إعادة النظر في نماذج التوظيف التقليدية إذا أرادت المنافسة على الخبرات التقنية المتقدمة المطلوبة لتنفيذ استراتيجيات الذكاء الاصطناعي المتطورة.

ويتركز جانب كبير من هذا الطلب على مجموعة شديدة التخصص من الكفاءات. فمهندسو البيانات وعلماء البيانات مطلوبون لبناء وتنظيم وإدارة الأسس التي تعتمد عليها أنظمة الذكاء الاصطناعي، فيما يتولى متخصصو الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعمليات التعلم الآلي (MLOps) تطوير التقنيات القائمة على هذه الأسس ونشرها وإدارتها وصيانتها.

وترى Mahala.ai أن التحدي لا يتمثل في عدم وجود هذه الكفاءات، بل في أن نماذج التوظيف التقليدية القائمة على الانتقال إلى بلد آخر أو العمل الدائم من مقر المؤسسة أو اشتراط نماذج العمل الهجين، قد تحد بشكل كبير من نطاق المواهب المتاحة.

فالعديد من المتخصصين ذوي الخبرة في البيانات والذكاء الاصطناعي القادرين على دعم المؤسسات في الخليج يعيشون حياة مستقرة في بلدانهم، ولديهم عائلات وأطفال في المدارس ومسارات مهنية ناضجة. وعلى الرغم من اهتمامهم بالمساهمة في حجم وطموح مشاريع الذكاء الاصطناعي التي تشهدها المنطقة، فإن الانتقال من بلدانهم لتولي وظيفة جديدة قد لا يكون خياراً جذاباً أو عملياً بالنسبة لهم.

وأضاف غرابيتش: «يغير العمل عن بُعد حجم قاعدة المواهب المتاحة بشكل شبه فوري. فبدلاً من التساؤل عن المكان الذي قد يكون أفضل متخصص مستعداً للانتقال إليه، تستطيع الشركات أن تسأل: من هو الشخص الأكثر كفاءة لحل هذه المشكلة؟ وبالنسبة إلى كبار المتخصصين في البيانات والذكاء الاصطناعي تحديداً، فإن هذا الاختلاف مهم للغاية. وتكمن الفرصة أمام منطقة الخليج في فتح الباب بشكل مدروس أمام متخصصين مستعدين للمساهمة في نمو المنطقة، من دون الحاجة إلى الانتقال إليها فعلياً للقيام بذلك».

وبالنسبة إلى المتخصصين ذوي الخبرة الواسعة في قطاع التكنولوجيا، أصبحت المرونة أيضاً عاملاً متزايد الأهمية عند اتخاذ القرارات المهنية. فاشتراط الانتقال قد يعني مطالبة المرشح بالتخلي عن بيئة عمل مستقرة ومرنة اعتاد إدارتها بنفسه، مقابل نموذج يوفر قدراً أقل من المرونة الجغرافية والشخصية.

وترى Mahala.ai أن التوظيف عن بُعد يوفر لمؤسسات الخليج بديلاً عملياً، من خلال توسيع نطاق البحث ليتجاوز المتخصصين الموجودين بالفعل في المنطقة أو المستعدين للانتقال إليها، وإتاحة الوصول إلى خبرات دولية متقدمة يمكن دمجها مباشرة ضمن فرق العمل الموجودة في الخليج.

ويكتسب هذا النهج أهمية خاصة مع انتقال المؤسسات من مرحلة تجربة تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى مرحلة التنفيذ الفعلي.

فبناء قدرات موثوقة في مجال الذكاء الاصطناعي يتطلب أكثر من مجرد اعتماد أدوات أو نماذج منفردة. إذ تحتاج المؤسسات أولاً إلى بنية بيانات قوية، وهندسة متطورة، وأطر حوكمة واضحة، وبنية تحتية تقنية متينة، قبل أن تتمكن تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة من العمل بكفاءة وأمان وعلى نطاق واسع.

كما تتيح نماذج العمل عن بُعد للمؤسسات الوصول إلى خبرات متخصصة في مراحل مختلفة من تطوير قدراتها في البيانات والذكاء الاصطناعي، بدلاً من حصر عمليات التوظيف في الكفاءات الموجودة ضمن نطاق جغرافي يسمح لها بالتنقل اليومي إلى مقر العمل.

إلا أن توسيع النطاق الجغرافي لاستقطاب المواهب يطرح، بالنسبة إلى الجهات الحكومية وشبه الحكومية والمؤسسات العاملة في القطاعات الخاضعة للتنظيم، تساؤلات مهمة تتعلق بالأمن والامتثال وسيادة البيانات.

وقد صُمم نموذج Mahala.ai للتعامل مع هذه المتطلبات، من خلال تمكين المتخصصين من العمل عن بُعد ضمن البيئات السيادية الخاصة بالعملاء أو من خلال البنية التحتية لسطح المكتب الافتراضي (VDI)، بما يسمح ببقاء البيانات الخاضعة للتنظيم داخل الدولة، مع تمكين المؤسسات في الوقت نفسه من الاستفادة من الخبرات المتخصصة على المستوى الدولي.

وتؤكد الشركة كذلك أن توسيع النطاق الجغرافي لاستقطاب المواهب لا ينبغي أن يعني خفض معايير الجودة.

وتوفر Mahala.ai للمؤسسات الكبرى والجهات الحكومية وشبه الحكومية نخبة من كبار المتخصصين الذين تم التحقق من كفاءاتهم في مجالات هندسة البيانات وعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعمليات التعلم الآلي (MLOps). ويخضع المرشحون لبروتوكول تقييم خاص بالشركة، حيث يتم قبول مرشح واحد تقريباً من بين كل سبعة مرشحين، قبل خضوعهم لعملية تحقق مستقلة من قبل DataFlow قبل بدء التعاقد.

ووفقاً لـMahala.ai، فإن الجمع بين الوصول العابر للحدود إلى المواهب، والتقييم المتخصص للكفاءات، وبيئات العمل الخاضعة للرقابة، يمكن أن يوفر لمؤسسات الخليج مساراً إضافياً لبناء قدراتها في مجال الذكاء الاصطناعي من دون الاعتماد حصرياً على نماذج التوظيف القائمة على انتقال الموظفين إلى المنطقة.

ومن هنا، قد تتمثل المرحلة المقبلة من تطور استراتيجية استقطاب المواهب التكنولوجية في الخليج في التركيز بدرجة أقل على المنافسة الدولية من خلال رفع الرواتب وتقديم حوافز انتقال متزايدة التكلفة، والتركيز بدرجة أكبر على تغيير الطريقة والمكان اللذين يتم من خلالهما تنفيذ العمل المتخصص.

ومع تسارع تبني الذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات، يمكن لتوسيع نطاق الوصول إلى متخصصين ذوي خبرة في البيانات والذكاء الاصطناعي أن يساعد المؤسسات على سد الفجوة المتزايدة بين الطموحات التكنولوجية والقدرات التقنية اللازمة لتحويلها إلى واقع.

نبذة عن Mahala.ai

تعمل Mahala.ai على توفير كبار المتخصصين الذين تم التحقق من كفاءاتهم في مجالات هندسة البيانات وعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعمليات التعلم الآلي (MLOps) للمؤسسات الكبرى والجهات الحكومية وشبه الحكومية في دولة الإمارات ودول مجلس التعاون الخليجي.

ويعمل المتخصصون عن بُعد داخل البيئات السيادية الخاصة بالعملاء أو من خلال البنية التحتية لسطح المكتب الافتراضي (VDI)، بما يضمن بقاء البيانات الخاضعة للتنظيم داخل الدولة، وفي الوقت نفسه يتيح للمؤسسات الوصول إلى خبرات متقدمة تتجاوز حدود سوق المواهب المحلية.

ويخضع المرشحون لبروتوكول تقييم خاص بشركة Mahala.ai، حيث يتم قبول مرشح واحد تقريباً من بين كل سبعة مرشحين، كما يخضعون لعملية تحقق مستقلة من قبل DataFlow قبل بدء التعاقد.

وتعمل Mahala.ai من خلال عقد تجاري موحد، مع توفير الدعم في متطلبات الامتثال وضمان استبدال لمدة شهر واحد. ويتمتع مؤسسو الشركة بخبرة عملية من جانب المؤسسات المشترية لخدمات التكنولوجيا المؤسسية والعمل ضمن القطاعات الخاضعة للتنظيم.