اتفاق العراق وكردستان: درس للكويت في تنسيق الطاقة بالذكاء

في 26/12/2025، جرى تمديد اتفاق تصدير النفط بين الحكومة العراقية وحكومة إقليم كردستان لمدة ثلاثة أشهر حتى 31/03/2026. الخبر يبدو سياسيًا بحتًا للوهلة الأولى، لكنه يضيء زاوية عملية جدًا: سلاسل توريد الطاقة في المنطقة لا تتعطل فقط بسبب الآبار أو الناقلات، بل بسبب التنسيق بين الأطراف وتبادل البيانات وإدارة المخاطر.

وهنا يدخل الذكاء الاصطناعي من الباب العريض. ليس كـ«ترف تقني»، بل كأداة تشغيلية تحوّل الاتفاقات على الورق إلى تنفيذ منضبط على الأرض: خطط تصدير تتحدث لحظيًا، توقعات أعطال قبل وقوعها، شفافية أعلى بين الجهات، وقرارات أسرع عندما تتغير الظروف.

ضمن سلسلة «كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في الكويت»، سأستخدم هذا الخبر كمرآة عملية: ماذا يتعلم قطاع النفط والغاز في الكويت من ملف معقّد مثل العراق–كردستان؟ وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجعل التنسيق الإقليمي (والداخلي) أقل هشاشة وأكثر قابلية للقياس؟

لماذا تمديد اتفاق التصدير مهم… حتى للكويت؟

الجواب المباشر: لأن تمديد اتفاق تصدير في بيئة معقدة يثبت أن إدارة النفط أصبحت «إدارة نظام» وليس «إدارة براميل»—والأنظمة تحتاج بيانات وتنبؤ وأتمتة.

الاتفاق الممدّد حتى 31/03/2026 (بحسب ما نُقل عن مدير شركة تسويق النفط العراقية الحكومية) يأتي بعد توقف الإمدادات لأكثر من عامين. هذا النوع من التوقفات لا يُقاس فقط بخسائر مالية، بل بتأثيرات متسلسلة:

• تقلبات في خطط الإنتاج والشحن.
• إعادة جدولة تعاقدات ومواعيد تسليم.
• تبدّل مسارات لوجستية وتأمين بحري.
• ضغط على المخزون وقرارات المزيج التصديري.

بالنسبة للكويت، الرسالة واضحة: حتى عندما تكون البنية التحتية قوية، تبقى «إدارة الاعتماد المتبادل» بين الجهات—ومع الشركاء—هي نقطة الحساسية. وهنا تحديدًا تتفوق حلول الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية.

التنسيق الإقليمي صار جزءًا من تشغيل الحقول

الواقع؟ النفط في الخليج لا يتحرك في فراغ. هناك أسواق، ممرات شحن، سياسات إنتاج، التزامات توريد، واعتبارات أمنية. وكل عنصر منها يحتاج صورة تشغيلية مشتركة بين الأطراف.

الذكاء الاصطناعي لا يحل الخلافات السياسية، لكنه يقلل «تكلفة الاحتكاك التشغيلي» عبر:

• توحيد تعريفات البيانات (Data Standardization) بين جهات مختلفة.
• تقارير آلية قابلة للتدقيق بدل جداول متفرقة.
• توقع سيناريوهات التوقف أو الانقطاع وتقدير أثرها بسرعة.

من الاتفاق إلى التنفيذ: أين تتعثر العمليات عادة؟

الجواب المباشر: التعثر يحدث في ثلاث نقاط: جودة البيانات، سرعة اتخاذ القرار، والقدرة على محاكاة السيناريوهات قبل أن تتحول لأزمة.

حتى مع وجود اتفاق واضح، التنفيذ اليومي يتطلب قرارات متكررة: كم سنصدر؟ من أي نوع خام؟ بأي جدول؟ ماذا لو تأخر ميناء؟ ماذا لو تغيّر الطلب؟

1) البيانات المتناثرة تصنع قرارات بطيئة

في شركات الطاقة، البيانات تأتي من:

• أنظمة الحقول وSCADA
• أنظمة الصيانة CMMS
• أنظمة التخطيط ERP
• بيانات الشحن والموانئ
• بيانات السوق والأسعار

عندما تبقى هذه البيانات في جزر منفصلة، تصبح «الحقيقة» موضع نقاش بدل أن تكون مرجعية مشتركة. الذكاء الاصطناعي لا يعمل دون بيانات، لكنه يساعد بقوة عندما يُبنى فوق حوكمة بيانات واضحة.

2) القرارات لا تنتظر اجتماعات

في بيئة إمداد حساسة، نافذة القرار قد تكون ساعات لا أيام. الذكاء الاصطناعي يضيف هنا قيمة كبيرة عبر:

• تنبيهات لحظية عند خروج مؤشر عن النطاق (ضغط، اهتزاز، حرارة، تأخر شحنة).
• توصيات تشغيلية مبنية على أنماط تاريخية.
• «مساعد قرار» يقدّم خيارات مع أثر كل خيار على الكلفة والالتزام.

3) من دون سيناريوهات، كل مشكلة تبدو مفاجأة

أحد أكثر الاستخدامات عملية للذكاء الاصطناعي في الطاقة هو تخطيط السيناريوهات:

• ماذا يحدث لو انخفضت طاقة الضخ 10%؟
• ماذا لو تغيرت نافذة الإبحار بسبب ازدحام؟
• ماذا لو تأخر طرف عن التزامه؟

المنظمات التي تحاكي هذه السيناريوهات مسبقًا تتصرف بهدوء عند أول إشارة خطر.

كيف يخدم الذكاء الاصطناعي تنسيق تصدير النفط عمليًا؟

الجواب المباشر: عبر أربع وظائف تشغيلية: التنبؤ، التحسين، الشفافية، والأتمتة—وكلها قابلة للقياس.

التنبؤ: توقع الأعطال قبل أن توقف التصدير

في مرافق الضخ والخزانات وخطوط الأنابيب، الأعطال غالبًا تسبقها إشارات صغيرة. نماذج التعلم الآلي تستطيع رصد الانحرافات من بيانات الحساسات وتقديم إنذار مبكر.

نتيجة هذا النهج ليست «تكنولوجيا»، بل تقليل ساعات التوقف غير المخطط وتحسين الالتزام بمواعيد الشحن.

التحسين: جدولة شحنات أقل كلفة وأكثر التزامًا

تحسين الجدولة يعني حل معادلة معقدة: إنتاج + تخزين + مواصفات خام + قيود الميناء + سفن + التزامات عقود.

خوارزميات التحسين (Optimization) يمكن أن تقترح جداول:

• تقلل أزمنة الانتظار في الميناء.
• توازن المخزون لتجنب امتلاء الخزانات أو نقصها.
• تقلل كلفة التحويلات الداخلية والنقل.

الشفافية: لوحة واحدة بدل عشرات الإيميلات

عندما يكون هناك أكثر من طرف، تتضخم «منطقة الرمادي»: من المسؤول عن التأخير؟ هل تم التأكيد؟ ما آخر نسخة من الخطة؟

الذكاء الاصطناعي + منصات البيانات يقدّمون لوحة مؤشرات مشتركة (Shared Operational Dashboard) تُظهر:

• حالة التدفقات والتخزين لحظيًا.
• الالتزامات القادمة خلال 72 ساعة.
• إشارات المخاطر بالأولوية.

عبارة أحبها في هذا السياق: التنسيق لا يفشل لأن الناس لا تريد التعاون، بل لأنه لا يوجد “نظام واحد للحقيقة”.

الأتمتة: تقارير تشغيلية وامتثال أسرع

في قطاع النفط والغاز بالكويت، جزء كبير من وقت الفرق يُستهلك في التقارير. الأتمتة الذكية تعني:

• تلخيص يومي تلقائي للأداء (إنتاج/تصدير/مخزون/توقفات).
• استخراج الانحرافات وشرحها.
• إعداد حزم تقارير للجهات المعنية مع أثر القرار.

وهذا يخدم هدفين معًا: سرعة القرار وتحسين الحوكمة.

ماذا يعني ذلك للكويت: فرص واضحة في 2026

الجواب المباشر: الكويت تملك فرصة لتحويل الذكاء الاصطناعي من «مبادرات» إلى «قدرات تشغيلية» في ثلاث مناطق: اللوجستيات، الصيانة، والتنسيق مع أصحاب المصلحة.

نهاية ديسمبر عادة فترة إعداد ميزانيات وخطط الربع الأول. ومع اقتراب 2026، من الواقعي أن تسأل الشركات: أين نضع استثمارات الذكاء الاصطناعي لكي تُرى نتائجها خلال 90 يومًا؟

1) ذكاء اصطناعي للوجستيات وسلاسل الإمداد النفطية

ابدأوا من حيث الألم واضح:

• التنبؤ بزحام الموانئ وأوقات الانتظار.
• التنبؤ بالطلب على درجات خام معينة.
• تحسين خطط السحب من الخزانات لتقليل المخاطر.

2) الصيانة التنبؤية بدل الصيانة بالجدول فقط

الصيانة الدورية ضرورية، لكنها لا تكفي. الأنسب هو نموذج هجين:

• صيانة دورية للسلامة والامتثال.
• صيانة تنبؤية للمعدات الحرجة ذات أثر مباشر على التصدير.

3) إدارة أصحاب المصلحة عبر بيانات مشتركة

عند وجود جهات تشغيلية وتنظيمية وشركاء وشحن، لا يكفي «تبادل ملفات». المطلوب هو:

• تعريف موحد للبيانات ومؤشرات الأداء.
• مسار تدقيق (Audit Trail) للقرارات والتعديلات.
• أدوار واضحة: من يعتمد الخطة؟ ومن يوافق على التغيير؟

أسئلة شائعة (على طريقة “People Also Ask”)

هل الذكاء الاصطناعي يناسب بيئات الطاقة الحساسة أمنيًا؟

نعم، بشرط التصميم الصحيح. كثير من حالات الاستخدام تُنفّذ داخل بيئات مغلقة (On-Prem) أو سحابة سيادية، مع سياسات صارمة للهوية والصلاحيات وتشفير البيانات.

ما أول مشروع ذكاء اصطناعي يعطي عائدًا سريعًا في النفط والغاز؟

مشاريع «التنبؤ بالأعطال في المعدات الحرجة» و«تحسين الجدولة والتخزين» غالبًا تعطي نتائج خلال 8–12 أسبوعًا إذا كانت البيانات متاحة بجودة معقولة.

ما أكبر سبب لفشل مشاريع الذكاء الاصطناعي في الطاقة؟

ليس الخوارزمية. السبب الأكثر تكرارًا هو بيانات غير منظمة أو غياب مالك واضح للمنتج التشغيلي (من يستخدم النموذج؟ ومن يتحمل نتيجة القرار؟).

خطوات عملية لبدء مسار ذكي في تنسيق الطاقة بالكويت

الجواب المباشر: ابدأوا بنطاق ضيق، بيانات موثوقة، ومؤشر أداء واحد يُقاس أسبوعيًا.

إطار عملي من 5 خطوات رأيت أنه ينجح:

1. اختيار حالة استخدام مرتبطة مباشرة بالتصدير أو الالتزام (مثلاً: تقليل التوقف غير المخطط لمضخات التصدير).
2. تجميع البيانات الأساسية في طبقة واحدة (Sensor + صيانة + تشغيل).
3. بناء نموذج أولي خلال 4–6 أسابيع مع فريق تشغيل لا فريق تقنية فقط.
4. تحديد KPI واحد واضح (مثل: تقليل الأعطال الفجائية بنسبة 10% خلال ربع).
5. تحويل النموذج إلى إجراء: من يستقبل التنبيه؟ ما قرار الاستجابة؟ ما زمن الاستجابة المستهدف؟

النتيجة التي نريدها في 2026 ليست «نموذجًا جميلًا»، بل قرارًا أسرع وخسائر أقل.

ختام عملي: من درس العراق–كردستان إلى ميزة تشغيلية في الكويت

تمديد اتفاق العراق وكردستان حتى 31/03/2026 يذكّرنا بأن قطاع النفط ليس مجرد إنتاج؛ إنه تنسيق مستمر تحت ضغط الوقت والالتزامات والمخاطر. ومن وجهة نظري، أفضل استثمار في 2026 هو الاستثمار في «قدرة التنسيق» بقدر الاستثمار في الأصول.

إذا كانت الكويت تريد أن تعزّز مرونتها التشغيلية في النفط والغاز، فالذكاء الاصطناعي هو الطريق الأقصر لتحويل البيانات إلى قرارات قابلة للتنفيذ—خصوصًا في اللوجستيات، الصيانة، وإدارة أصحاب المصلحة.

ما المجال الأكثر إلحاحًا في مؤسستكم: الصيانة التنبؤية، أم تحسين خطط التصدير، أم توحيد البيانات بين الجهات؟