بيانات تكساس تُظهر كيف يصنع النفط والغاز وظائف وقيمة. تعرّف كيف تستفيد عُمان من الذكاء الاصطناعي لرفع الإنتاجية والسلامة والنمو.
وظائف الطاقة في تكساس ودروس لعُمان: الذكاء الاصطناعي
رقم واحد يشرح لماذا ما زال قطاع النفط والغاز “محرّك وظائف” حتى في أصعب دورات السوق: 495,501 وظيفة في تكساس خلال 2025، بحسب تقرير الأثر الاقتصادي للطاقة الصادر عن Texas Oil & Gas Association (TXOGA) بتاريخ 09/01/2026. هذا ليس مجرد خبر أمريكي بعيد. هو إشارة واضحة إلى أن الصناعة، حين تُدار بكفاءة، تستطيع أن تحافظ على الوظائف وتزيد الإنتاج وتدفع ضرائب قياسية.
وهنا يأتي السؤال الذي يهمّنا في عُمان ضمن سلسلة “كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في عمان”: كيف نأخذ من تجربة تكساس ما يفيدنا، ونضيف عليه الذكاء الاصطناعي لنرفع الإنتاجية ونحسّن السلامة ونبني نموًا طويل الأجل؟ الفكرة ليست أن نستبدل الناس بالآلة، بل أن نجعل كل ساعة عمل أكثر قيمة، وكل قرار أكثر دقة.
في هذا المقال سأستخدم بيانات تكساس كمرآة لفهم ثلاثة أشياء تهم أي جهة تعمل في الطاقة بعُمان: هيكل الوظائف، أثر سلسلة القيمة، ولماذا الذكاء الاصطناعي هو “مضاعف إنتاجية” وليس مشروعًا تجميليًا.
ماذا تقول أرقام تكساس عن قوة سلسلة القيمة؟
الرسالة الأساسية من تقرير TXOGA بسيطة: القطاع لا يخلق وظائف في موقع الحفر فقط، بل عبر سلسلة كاملة من الأنشطة المساندة والتشغيل والخدمات والبنية الأساسية. في 2025 كان أكبر قطاع توظيف في منظومة النفط والغاز بتكساس هو أنشطة الدعم لعمليات النفط والغاز بعدد 110,612 موظفًا. ثم محطات الوقود مع متاجر الخدمة بـ 81,268 موظفًا، ثم إنشاءات خطوط الأنابيب والهياكل ذات الصلة بـ 50,667 موظفًا.
هذه التركيبة مهمة لعُمان لسبب عملي جدًا: عندما نفكر في “وظائف الطاقة”، كثيرون يحصرونها في الاستكشاف والإنتاج. لكن الواقع أن أكبر كتلة توظيف تأتي من التشغيل اليومي والخدمات المساندة والإنشاءات—وهي مجالات يمكن للذكاء الاصطناعي فيها أن يرفع الكفاءة بسرعة عبر:
- جدولة الفرق والمعدات بناءً على بيانات فعلية (بدل الجداول الثابتة)
- تقليل أوقات التعطل عبر الصيانة التنبؤية
- تحسين الإمداد وقطع الغيار وتقليل الهدر
الوظيفة الواحدة ليست وظيفة واحدة
التقرير يذكر نقطة قابلة للاقتباس بسهولة: “كل وظيفة مباشرة في صناعة النفط والغاز بتكساس تخلق تقريبًا وظيفتين إضافيتين”. وبحسب TXOGA، هذا دعم 1.4 مليون وظيفة في اقتصاد تكساس خلال 2025.
الدلالة لعُمان واضحة: إذا أردنا نموًا اقتصاديًا مرتبطًا بالطاقة، فالمفتاح ليس فقط في زيادة الإنتاج، بل في تعظيم أثر سلسلة القيمة: المقاولون، السلامة، اللوجستيات، القياس، التفتيش، التدريب، ومراكز التشغيل.
الإنتاجية والأجور والضرائب: أين يدخل الذكاء الاصطناعي؟
تكساس ليست مثالًا في “العدد” فقط، بل في “القيمة” أيضًا. بحسب التقرير، متوسط الأجر لكل وظيفة في قطاع النفط والغاز بتكساس في 2025 بلغ 133,095 دولارًا—أي أعلى بـ 68% من متوسط أجور القطاع الخاص في الولاية.
وعلى مستوى الإيرادات العامة، تظهر فجوة أكبر: ضرائب النفط والغاز بلغت 54,481 دولارًا لكل موظف مقابل 7,225 دولارًا لكل موظف في بقية القطاعات، وفقًا للتقرير.
هذه الأرقام تُلمّح إلى معادلة لا تُقال بصوت عالٍ كثيرًا: كلما ارتفعت الإنتاجية والسلامة والموثوقية التشغيلية، ارتفعت الأجور المستدامة وارتفع العائد على الدولة والمجتمع. وهنا تحديدًا، الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة بعُمان ليس “ترفًا رقميًا”، بل أداة مباشرة لرفع الإنتاجية وتخفيض التكلفة لكل برميل/وحدة غاز.
مثال عملي (قريب من الواقع العُماني)
لنفترض منشأة معالجة غاز أو محطة ضغط لديها أعطال متكررة في مضخات/ضواغط. بدل الصيانة الدورية “حسب التقويم”، يمكن بناء نموذج صيانة تنبؤية يعتمد على:
- بيانات الاهتزاز والحرارة والضغط
- سجل الأعطال وقطع الغيار
- ظروف التشغيل الفعلية (الحِمل، نوعية الغاز، الرطوبة)
النتيجة المتوقعة غالبًا: خفض التوقفات غير المخطط لها، وتحسين استخدام قطع الغيار، وتقليل العمل في الظروف الطارئة—وهو مكسب سلامة قبل أن يكون مكسب تكلفة.
درس تكساس الأهم لعُمان: النمو لا يتعارض مع الأتمتة
أكثر خرافة شائعة أسمعها في مشاريع التحول الرقمي للطاقة: “الأتمتة تعني تقليل الوظائف”. الواقع الذي تُشير إليه تجارب الأسواق الكبرى (ومنها تكساس) هو أن الأتمتة والذكاء الاصطناعي يغيّران طبيعة الوظائف أكثر مما يلغيانها.
تكساس شهدت نموًا وظيفيًا كبيرًا مع استمرار موجات الرقمنة والتحسين التشغيلي. السبب أن الصناعة تحتاج إلى:
- مشغّلين يفهمون الأنظمة الرقمية
- مهندسي موثوقية يعتمدون على التحليلات
- مختصي بيانات صناعية (OT Data) يربطون المستشعرات بقرارات التشغيل
- فرق سلامة تستفيد من الرصد اللحظي
وبالنسبة لعُمان، النقطة التي تهم القيادة التنفيذية ليست “كم وظيفة سيتم إلغاؤها؟” بل: كم قيمة مضافة سنحصل عليها لكل موظف؟. عندما يتحسّن الإنتاج لكل ساعة عمل، يصبح رفع الأجور والتدريب والاستثمار في الكفاءات أكثر قابلية للاستمرار.
أين تُطبق عُمان الذكاء الاصطناعي بأثر سريع؟
إذا كان هدفك نتائج خلال 90–180 يومًا (وليس عروضًا تقديمية جميلة)، فهذه 5 حالات استخدام عادةً تعطي أثرًا ملموسًا في النفط والغاز:
- الصيانة التنبؤية للمعدات الدوّارة (مضخات، ضواغط، توربينات)
- تحسين استهلاك الطاقة في المرافق عبر نماذج ضبط التشغيل (Setpoints)
- الكشف المبكر عن التسربات والفاقد في الشبكات وخطوط الأنابيب باستخدام التحليلات
- تحسين الحفر عبر نماذج تتنبأ بمشاكل البئر وتقلل وقت الـNPT
- السلامة الذكية: رصد الامتثال لمناطق الخطر، وإدارة التصاريح، وتحليل شبه الحوادث
هذه ليست وعودًا عامة. هي مسارات واضحة تربط البيانات بالعائد التشغيلي.
ماذا يعني “تقرير ضرائب 27 مليار دولار” لعُمان؟
بحسب TXOGA، دفع قطاع النفط والغاز في تكساس خلال 2025 27.0 مليار دولار كضرائب محلية وولائية وإتاوات، وهو ما يعادل نحو 74 مليون دولار يوميًا، وكان “ثاني أعلى إجمالي” في تاريخ تكساس.
هذا النوع من الأرقام يوضح شيئًا مهمًا لأي دولة منتجة للطاقة: الاستقرار التشغيلي والإنتاجي يُترجم مباشرة إلى قدرة الدولة على تمويل الخدمات العامة—من التعليم والطرق إلى الخدمات الأساسية.
وبما أن عُمان توازن بين تعظيم قيمة الموارد وبين رفع الكفاءة والاستدامة، فالذكاء الاصطناعي يخدم هدفين في وقت واحد:
- رفع الاعتمادية (Reliability) وبالتالي تقليل التقلب في الإنتاج
- تحسين التكلفة والانبعاثات عبر تشغيل أدق وتقليل الهدر
جملة تصلح كعنوان داخلي: الذكاء الاصطناعي في النفط والغاز ليس مشروع تقنية معلومات؛ هو مشروع موثوقية وإنتاج وسلامة.
خارطة طريق واقعية لتبنّي الذكاء الاصطناعي في شركات الطاقة بعُمان
الخطأ المتكرر هو البدء من “شراء منصة ذكاء اصطناعي”. البداية الصحيحة تكون من المشكلة التشغيلية ثم البيانات ثم الحوكمة.
1) ابدأ بسؤال أعمال محدد
أمثلة أسئلة جيدة:
- ما المعدات التي تسبب أعلى خسارة إنتاج؟
- أين يتكرر التعطل غير المخطط؟
- ما الذي يرفع استهلاك الوقود/الكهرباء في مرافق المعالجة؟
2) جهّز بيانات OT/IT دون تعقيد
أغلب القيمة تأتي من ربط:
- بيانات المستشعرات و
SCADA/DCS - سجل الصيانة
CMMS - سجلات التشغيل اليومية
لا تحتاج “بحيرة بيانات مثالية” كي تبدأ، لكن تحتاج تعريفًا واضحًا للبيانات الحرجة ومسؤولية عليها.
3) نفّذ نموذجًا تجريبيًا يقاس بالنتائج
حدّد مؤشرات قياس قبل البدء:
- خفض التوقفات غير المخطط لها بنسبة X%
- زيادة التوافرية (Availability) إلى Y%
- تقليل استهلاك الطاقة لكل وحدة إنتاج بنسبة Z%
4) خطط للتغيير في المهارات
نجاح الذكاء الاصطناعي يعتمد على الناس. ما رأيته ينجح عادةً هو برنامج داخلي بسيط:
- تدريب “مشغّل-محلل” لكل موقع
- تمكين مهندسي الموثوقية بأدوات تحليل سهلة
- حوكمة واضحة لمن يعتمد النموذج ومن يوقفه عند انحرافه
أسئلة شائعة (بنبرة عملية)
هل الذكاء الاصطناعي مناسب فقط للشركات الكبيرة؟
لا. الشركات المتوسطة تستفيد بسرعة لأن إجراءاتها أقل تعقيدًا. الشرط هو وجود بيانات تشغيل قابلة للاستخدام، ومشكلة واضحة لها تكلفة.
ما أكبر مخاطرة عند إدخال الذكاء الاصطناعي في العمليات؟
أكبر مخاطرة هي الثقة العمياء. الحل: نماذج قابلة للتفسير، ومراجعة بشرية، وحدود تشغيلية تمنع القرارات غير الآمنة.
هل يرفع الذكاء الاصطناعي السلامة فعلًا؟
نعم عندما يُربط بإجراءات واضحة: إنذارات ذات جودة، إدارة تصاريح رقمية، وتحليل شبه الحوادث. السلامة تتحسن عندما تقل الأعمال الطارئة ويصبح التشغيل أكثر استقرارًا.
ما الذي يمكن لعُمان أن تأخذه من تكساس… وتطوره؟
تكساس أثبتت بالأرقام في 2025 أن قطاع النفط والغاز قادر على توظيف قرابة نصف مليون شخص ودعم 1.4 مليون وظيفة عبر الاقتصاد، مع أجور مرتفعة وضرائب ضخمة. هذه ليست “قصة نجاح بعيدة”، بل درس مباشر: الطاقة قطاع وظائف عندما تكون الإنتاجية عالية والبنية التشغيلية قوية.
والخطوة التالية لعُمان—ضمن مسارها لبناء قطاع طاقة أكثر كفاءة واستدامة—هي أن تجعل الذكاء الاصطناعي جزءًا طبيعيًا من التشغيل: من الصيانة إلى تحسين الإنتاج إلى السلامة. إذا فعلنا ذلك بذكاء، سنحصل على معادلة متوازنة: زيادة القيمة مع الحفاظ على فرص العمل وتطوير المهارات.
إذا كنت تعمل في شركة نفط وغاز أو مزوّد خدمات في عُمان، اسأل فريقك هذا الأسبوع: ما أول أصل (Asset) نخسره بسبب التعطل، وما البيانات التي نملكها لتوقعه قبل أن يحدث؟ من هناك تبدأ القصة.