كيف أعاد الذكاء الاصطناعي صياغة قواعد التعلم والتطوير (L&D) وماذا ينتظرنا في 2026
شهد عام 2025 تسريعاً حاسماً في ميدان التعلم والتطوير: لم يعد التطور تدريجياً فحسب، بل تحوّل إلى قفزات عملية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، بعقلية هندسة التعلم وتركيز متجدد على أثر التعلم على الأداء والأعمال. الفرق المتخصصة وجدت نفسها عند تقاطع التصميم والبيانات والعلم، مكلفة ليس فقط بابتكار تجارب تعلم، بل بتمكين الأداء، تشكيل الثقافة، وتحسين نتائج العملاء.
مراجعة تحولات 2025 في التعلم والتطوير
1) تحول الذكاء الاصطناعي من “رفاهية” إلى قلب سير العمل التعليمي
– لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة مساعدة لكتابة المحتوى أو توليد الأسئلة؛ بل أصبح طبقة بنوية في أنظمة التعلم.
– مسارات انضمام متكيفة تتعدل تلقائياً بناءً على إشارات الثقة والأداء لدى المتعلم.
– محاكيات مدعومة بالذكاء الاصطناعي استبدلت أجزاء كبيرة من التدريب العملي داخل الصف.
– مساعدين معرفيين خفّضوا الاعتماد على المعرفة القبلية غير الموثقة.
– فرق هندسة التعلم ابتدأت في بناء منظومات متكاملة تعتمد على خطوط أنابيب للبيانات وحلقات تغذية راجعة.
النتيجة: لم تكن الانتصارات هذا العام في أدوات براقة، بل في تغيّر يومي لطريقة سير العمل داخل المؤسسات.
2) من تجربة المتعلم إلى تجربة العميل: استراتيجية على مستوى مجلس الإدارة
– تحول التفكير: تجربة العميل تبدأ بتجربة المتعلم.
– متعلموْن متفاعلون يصبحون موظفين واثقين، وموظفون واثقون يحققون نتائج عملاء أفضل، وهذه النتائج تغذي نمو الأعمال.
– دور التعلم والتطوير امتد ليشمل تقليل التصعيدات، رفع درجات رضا العملاء، تحسين دقة الحلول، وتعزيز أداء الخطوط الأمامية.
3) صعود هندسة التعلم
– الاعتماد الواسع لعقلية هندسة التعلم: تكرار مستمر بدلاً من تطوير دورة واحدة.
– تدفقات بيانات تقود قرارات يومية، والتصميم المتمركز حول الإنسان يتلاقى مع علوم التعلم المبنية على الأدلة.
– قياس وتخصيص واختبار مدعوم بالذكاء الاصطناعي.
– تحوّل فرق التعلم والتطوير إلى فرق منتج تعلُّمي تركز على النتائج بدل المخرجات.
4) القياس تطور: من بطاقات الأداء إلى إشارات الأداء
– تخلص الصناعة من الاعتماد الحصري على نسب الإكمال، ونماذج الرضا السطحي، والاستبيانات العرضية.
– التركيز انتقل إلى بيانات سلوكية في الوقت الفعلي، مؤشرات زمن الوصول إلى الكفاءة، منحنيات أداء المحاكاة، والسلوكيات الملاحظة في مكان العمل، مع ربط نتائج أعمال كمخرجات تعلم.
– القادة تبنّوا حلقات تأثير مستمرة بدل تقارير نهاية الدورة.
5) إعادة تصميم برامج الانضمام العالمية
– هُجّر نموذج “تسليم محتوى ضخم” لصالح مسارات مرنة متمركزة حول المهارات ودور الوظيفة.
– بنىًة أساسية تجمع بين وحدات مركزية ومحلية، محاكيات ذكية لتسريع القدرات، تخرج قائم على الأداء بدلاً من الشهادات الزمنية، وممارسات مخصصة وتذكيرات ذكية.
– النتيجة: خفض ملموس في زمن الوصول إلى الكفاءة، تفاعل أعلى، وانتقال أكثر سلاسة إلى اتقان الدور.
6) فرق التعلم والتطوير أُعيدت هندسياً
– أدوار جديدة برزت: مهندسو تعلم، مصممو محتوى مرتكزون على البيانات، مصممو محاكيات بالذكاء الاصطناعي، مستشارو أداء، ومديرو منتجات تعلم.
– في كثير من الشركات، باتت فرق L&D تشبه فرق منتجات تقنية أكثر من كونها أقسام تدريب تقليدية.
ما الذي يجب على محترفي التعلم والتطوير الاستعداد له في 2026
إذا كان 2025 عام التسريع، فسيكون 2026 عام المساءلة، التكامل، والتوسع. توقعوا واستعدوا لـ:
1) المسارات التعلمية فائقة التخصيص ستصبح معياراً
– يبني الذكاء الاصطناعي خرائط تعلم فورية تتكيف على مستوى دقيق: ماذا يتدرب المتعلمون، ما الذي يتخطونه، ما الذي يحتاجون ترميمه، وسرعة التقدّم.
– صمموا للمرونة والقدرة على التكيّف بدل المسارات الخطية.
2) المحاكيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي ستحل محل 50–70% من أنشطة الممارسة التقليدية
– يجب على فرق L&D إتقان كتابة السيناريوهات، التفرّع السلوكي، معايرة الأدوار القائمة على الذكاء الاصطناعي، مقاييس الأداء، ونماذج تسجيل المحاكاة.
– التدريب المحاكياتي سيصبح الفارق الأكبر في أداء الموظف.
3) التفكير القائم على الأداء سيأخذ موقع الصدارة
– نموذج Six Boxes® وغيره من أطر استشارات الأداء سيصبحان معيارين لتشخيص الحواجز البيئية، عوائق الإجراءات، فجوات التعزيز، تمكين المديرين، وتوقعات السلوك.
– التدريب لن يكون الحل الافتراضي تلقائياً.
4) القياس = خطوط أنابيب بيانات لا مجرد لوحات معلومات
– قياس التأثير سيعتمد على تكاملات API، تدفقات بيانات الأداء، إشارات سلوكية لحظة بلحظة، والتعرف النمطي المدفوع بالذكاء الاصطناعي.
– ينبغي على فرق التعلم والتطوير أن تتقن لغة هندسة البيانات، لا الاقتصار على التحليلات.
5) القيمة تأتي من السياق أكثر من المحتوى
– في 2026 ستُقَيَّم قيمة التعلم من حيث التخصيص، سير العمل، الدعم في الوقت الفعلي، أنظمة التذكير، والإرشاد التنبؤي.
– عقلية “المقرّر أولاً” ستتراجع أكثر.
6) حوكمة الذكاء الاصطناعي، أخلاقيات البيانات، وبناء الثقة ستصبح أولويات
– ستتوقع الشركات أن فرق التعلم والتطوير تبني حلول ذكاء اصطناعي آمنة وأخلاقية، توضح قضايا حقوق النشر ومصادر البيانات، تقلّل من الهلاوس، وتحمي خصوصية المتعلمين.
– ستصبح L&D وصيّة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي المسؤولة داخل المؤسسة — مسؤلية واضحة للأدوار القيادية.
الخلاصة: من الاستراتيجي إلى التحويلي
قصة التعلم والتطوير تتغير: لم تعد صناعة محتوى فقط، بل بناء قدرات، تمكين أداء، وتحويل الأعمال. الشركات الناجحة في 2026 ستكون تلك التي تجعل من التعلم محرك نمو، لا مجرد وظيفة داعمة. الفرصة أمامنا كمهنيين في L&D لم تكن أكبر — ولا أكثر إثارة.
إلى عام جريء ومبتكر مُسرّع بالذكاء الاصطناعي؛ لنبنِ منظومات تعلم تحرك الأفراد والمؤسسات نحو الأفضل.