استثمارات النفط في 2026: كيف يوجّه الذكاء الاصطناعي القرار بعُمان

أكثر ما لفتني في بداية 2026 هو أن شركات النفط والغاز لا تتحرك ككتلة واحدة. بيانات «استطلاع الطاقة» الصادر عن بنك الاحتياطي الفيدرالي في دالاس للربع الرابع 2025 تُظهر تشتتًا واضحًا في قرارات الإنفاق الرأسمالي: من بين 124 شركة شاركت، 26% يتوقعون زيادة طفيفة في إنفاق 2026 مقارنة بـ2025، و24% يتوقعون الاستقرار قرب مستويات 2025، بينما يرى آخرون تخفيضات متفاوتة (20% تخفيض كبير و19% تخفيض طفيف)، و11% فقط يتوقعون زيادة كبيرة.

هذه الأرقام ليست قصة أمريكية فقط. بالنسبة لعُمان—حيث قطاع الطاقة جزء من العمود الفقري للاقتصاد—الدرس عملي جدًا: عندما تصبح الرؤية غير واضحة، يصبح الذكاء الاصطناعي أداة حسم. ليس لأن الذكاء الاصطناعي “سحري”، بل لأنه يُحوّل قرارًا حساسًا مثل توزيع رأس المال وتخطيط القوى العاملة إلى قرار قائم على احتمالات محسوبة بدل الحدس.

ضمن سلسلة «كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في عمان»، هذا المقال يربط بين ما قاله التنفيذيون عن الإنفاق والوظائف، وبين ما تحتاجه شركات الطاقة في عُمان اليوم: إنفاق أذكى، تشغيل أكثر كفاءة، وقوى عاملة جاهزة لمهام أعلى قيمة.

لماذا تباين الإنفاق الرأسمالي إشارة وليست ضجيجًا؟

التباين في توقعات الإنفاق الرأسمالي يعني شيئًا واحدًا: القطاع يدير 2026 بعقلية “الاختيار” وليس “التوسع الشامل”. عندما تختلف التوقعات بهذا الشكل، فهذا مؤشر على أن فرص الربح لم تعد موزعة بالتساوي بين الحقول، أو المشاريع، أو سلاسل الإمداد.

في استطلاع دالاس، ظهر اختلاف حسب الحجم والنشاط: الشركات الكبيرة في الاستكشاف والإنتاج اختارت “الاستقرار قرب 2025” بنسبة أعلى (35%)، بينما الشركات الصغيرة مالَت أكثر إلى “زيادة طفيفة” (29%). وفي شركات الخدمات المساندة، كانت كفة التخفيض أوضح: 48% يتوقعون انخفاض الإنفاق مقابل 29% يتوقعون زيادة.

بالنسبة لعُمان، ترجمة هذا الواقع بسيطة:

• ليس كل مشروع توسعة يُكافئ بنفس العائد.
• الخدمات المساندة تتعرض غالبًا لضغوط دورة السوق أسرع من المنتجين.
• “المتوسط” لم يعد خطة؛ الخطة أصبحت اختيارًا دقيقًا لما يستحق التمويل.

ما الذي يفعله الذكاء الاصطناعي هنا بالضبط؟

الذكاء الاصطناعي لا يقرر بدل الإدارة، لكنه يجعل الإدارة ترى ما لا تراه عادةً في الجداول التقليدية:

1. نمذجة سيناريوهات متعددة بسرعة: بدلاً من سيناريو واحد لسعر النفط وتكاليف الحفر، يمكن بناء عشرات السيناريوهات وربطها بالنتائج التشغيلية.
2. تحسين تخصيص رأس المال على مستوى المحفظة: أي حقل؟ أي بئر؟ أي برنامج صيانة؟ وأين أعلى “عائد على المخاطر” وليس أعلى عائد فقط.
3. تنبؤ الأعطال وتقليل الصيانة غير المخططة: هذا وحده قد يحرر ملايين الريالات من الإنفاق غير المنتج.

جملة قابلة للاقتباس: في 2026، ليست المشكلة “كم ننفق”، بل “أين نضع الريال التالي”.

سعر التخطيط (WTI) ودرس عُمان: التخطيط على سعر واحد مخاطرة

ضمن الأسئلة الخاصة في الاستطلاع، سُئلت الشركات عن سعر خام غرب تكساس (WTI) المستخدم في التخطيط الرأسمالي لـ2026. متوسط إجابات 119 شركة كان 59 دولارًا للبرميل، بينما كان الوسيط والمنوال 60 دولارًا.

حتى لو كانت عُمان لا تبني خططها على WTI تحديدًا، الفكرة واحدة: الشركات تخطط على مستوى سعري “محافظ” نسبيًا. وهذا ما يزيد أهمية أدوات الذكاء الاصطناعي في نقطتين:

1) تسعير المخاطر بدل تثبيت سعر واحد

بدلاً من “نستخدم 60 دولارًا”، الأفضل هو توزيع احتمالي لأسعار النفط مرتبط بعوامل تشغيلية (تكلفة الرفع، تكاليف الخدمات، زمن التوريد). نماذج التعلم الآلي تستطيع تحديث هذا التوزيع أسبوعيًا أو شهريًا بناءً على البيانات.

2) ربط السعر بقرارات تشغيلية ملموسة

الذكاء الاصطناعي يساعد في تحويل السؤال من “كم سيكون السعر؟” إلى:

• عند أي مستوى سعر يصبح مشروع تطوير معين غير مجدٍ؟
• ما أثر تقليص الصيانة 10% على الإنتاج خلال 12 شهرًا؟
• ما هو “حد التوقف” الأمثل (shut-in threshold) الذي يقلل خسارة الفرصة؟

هذا النوع من الربط بين السعر والقرار هو ما يرفع جودة التخطيط الرأسمالي في شركات النفط والغاز في عُمان، خاصة عندما تُدار المحافظ بين إنتاج مستقر ومشاريع تطوير تحتاج انضباطًا في التكاليف.

تغيّر القوى العاملة: الثبات في العدد لا يعني الثبات في المهارات

الجزء الثاني الأكثر دلالة في الاستطلاع كان حول توقعات التوظيف من ديسمبر 2025 إلى ديسمبر 2026. من بين 126 شركة:

• 57% يتوقعون بقاء عدد الموظفين كما هو
• 17% زيادة طفيفة
• 17% انخفاض طفيف
• 6% انخفاض كبير
• 3% زيادة كبيرة

المعنى الأقوى هنا: القطاع لا يستعد لموجة توظيف ضخمة، بل لموجة إعادة تشكيل. حتى داخل الاستكشاف والإنتاج، 61% قالوا إن العدد سيبقى كما هو.

بالنسبة لعُمان، هذا ينسجم مع واقع أراه منطقيًا: كثير من الشركات تريد نتائج تشغيلية أفضل دون تضخم هيكلي. وهنا الذكاء الاصطناعي يفتح بابين:

إعادة توزيع العمل نحو مهام أعلى قيمة

عندما تُؤتمت التقارير الروتينية، وتتسارع قراءة بيانات الحساسات، وتتحسن جدولة الصيانة، يصبح لدى الفريق وقت لمهام مثل:

• تحليل أسباب التوقفات المتكررة (Root Cause)
• تحسين استهلاك الطاقة في المرافق
• رفع جودة قرارات الحفر والإكمال

وظائف جديدة تظهر—حتى لو لم يرتفع العدد

الثبات في العدد قد يخفي تغيّرًا نوعيًا: أقل أعمال إدخال بيانات، وأكثر:

• مهندس بيانات صناعية (Industrial Data Engineer)
• مختص موثوقية (Reliability Analyst)
• مشرف سلامة مدعوم بالتحليلات (Safety Analytics)
• مدير تغيير (Change Management) لبرامج التحول الرقمي

جملة قابلة للاقتباس: الذكاء الاصطناعي لا “يلغي الوظائف” بقدر ما يضغط على الأعمال منخفضة القيمة ويُضخم قيمة المهارات التحليلية.

أين يخلق الذكاء الاصطناعي قيمة مباشرة في النفط والغاز بعُمان؟

القيمة الأسرع عادةً تأتي من نقاط ألم واضحة: توقفات، صيانة طارئة، استهلاك طاقة مرتفع، ومخاطر سلامة. هذه أربع حالات استخدام عملية يمكن البدء بها دون تعقيد مبالغ فيه.

1) الصيانة التنبؤية للمعدات الحرجة

الهدف: تقليل التوقفات غير المخططة ورفع الجاهزية.

كيف؟ عبر نماذج تتعلم من بيانات الاهتزاز والحرارة والضغط لتتنبأ بالعطل قبل حدوثه. هذا ينعكس مباشرة على قرار الإنفاق الرأسمالي: بدل شراء معدات إضافية كاحتياطي، يمكن إدارة المخاطر عبر الصيانة الذكية.

2) تحسين الإنتاج عبر “التوأم الرقمي”

التوأم الرقمي ليس رفاهية. عندما يكون لديك نموذج يحاكي أداء جزء من المنظومة (مضخات، ضواغط، معالجة)، يمكنك اختبار تغييرات التشغيل دون المخاطرة بالإنتاج الفعلي.

في بيئة تُخطط على سعر محافظ (كما في متوسط 59–60 دولارًا في استطلاع دالاس)، أي تحسن كفاءة صغير يصبح فارقًا.

3) تحسين الطاقة والانبعاثات بالتوازي

في 2026، الضغط على الكفاءة لا ينفصل عن الانبعاثات. الذكاء الاصطناعي يستطيع:

• اقتراح إعدادات تشغيل تقلل استهلاك الوقود في المرافق
• اكتشاف تسربات الميثان أو الشذوذات عبر بيانات حساسات/صور
• تقديم لوحات قياس تربط الانبعاثات بالتكلفة التشغيلية

وهذا مهم لعُمان لأن “الكفاءة” هنا ليست شعارًا بيئيًا فقط؛ هي وفورات مالية ورفع موثوقية.

4) السلامة التشغيلية: من “الاستجابة” إلى “الاستباق”

أكثر ما يستحق الاستثمار هو ما يمنع حادثًا واحدًا كبيرًا. باستخدام تحليلات الفيديو في المواقع، أو نماذج ترصد أنماط قرب الحوادث (Near Misses)، يمكن تقليل المخاطر قبل أن تتحول إلى إصابات أو توقفات.

خطة عملية من 6 خطوات لتطبيق الذكاء الاصطناعي دون إهدار ميزانية

أكثر الشركات تخسر المال في الذكاء الاصطناعي ليس لأنها “فشلت في التقنية”، بل لأنها بدأت من المكان الخطأ. هذا تسلسل عملي يناسب شركات النفط والغاز في عُمان، خصوصًا مع حساسية الإنفاق في 2026:

1. ابدأ بمؤشر مالي واضح: تقليل توقفات، رفع جاهزية، خفض استهلاك طاقة… اختر واحدًا.
2. اجمع البيانات من المصدر: حساسات، سجلات صيانة، SCADA، تقارير تشغيل. لا تبدأ بعرض شرائح.
3. حدّد “معدّة/وحدة” كنموذج أولي: ضاغط واحد أو خط معالجة واحد. مشروع صغير، أثر واضح.
4. ابنِ فريقًا مختلطًا: تشغيل + صيانة + بيانات. الذكاء الاصطناعي دون خبرة ميدانية ينتج توصيات غير قابلة للتنفيذ.
5. اعتمد حوكمة بيانات وأمن سيبراني: بيئات OT حساسة. ضع ضوابط وصول، وتسجيل، وفصل بيئات.
6. خطط لإدارة التغيير والتدريب: نجاح المشروع يُقاس بعدد القرارات التي تغيرت، لا بعدد النماذج التي بُنيت.

جملة قابلة للاقتباس: إذا لم يؤثر نموذج الذكاء الاصطناعي على قرار تشغيل أو صيانة خلال 90 يومًا، فهو غالبًا مشروع تجميلي.

أسئلة شائعة يطرحها قادة الطاقة في عُمان (وإجابات مباشرة)

هل الذكاء الاصطناعي يعني تقليل الموظفين؟

ليس بالضرورة. بيانات استطلاع دالاس تُظهر أن 57% يتوقعون ثبات عدد الموظفين. الاتجاه الأقرب للواقع هو إعادة توزيع المهام: أقل أعمال روتينية وأكثر تحليل ومراقبة وموثوقية.

هل نحتاج ميزانية ضخمة لنبدأ؟

لا. البدء بمشروع صيانة تنبؤية لمعدة حرجة أو تحسين استهلاك الطاقة لوحدة محددة يمكن أن يكون محدود التكلفة مقارنة بمشاريع التحول الشاملة.

ما أسرع “عائد” يمكن توقعه؟

أسرع العوائد عادةً تأتي من تقليل التوقفات غير المخططة وتحسين الجدولة. لا توجد نسبة ثابتة للجميع، لكن أي برنامج يُثبت تقليل ساعات التوقف أو خفض الصيانة الطارئة يعطي أثرًا ماليًا واضحًا خلال أشهر.

خطوة 2026 بعُمان: الإنفاق الذكي يبدأ من قرار صغير صحيح

المشهد الذي يعكسه استطلاع دالاس واضح: الإنفاق ليس في اتجاه واحد، والقوى العاملة في الأغلب ثابتة عددًا ومتغيرة نوعًا. هذا بالضبط ما يجعل الذكاء الاصطناعي مناسبًا الآن: ليس للتجارب الواسعة، بل لاتخاذ قرارات دقيقة تُحسن الكفاءة وتقلل المخاطر.

إذا كنت تقود فريقًا في النفط والغاز أو الطاقة في عُمان، فالسؤال العملي الذي يستحق وقتك هذا الشهر هو: ما هو القرار التشغيلي الذي نعيد تصميمه بالبيانات قبل أن نزيد ميزانيته؟

وإذا رغبت، ابدأ من ملف واحد: معدّة حرجة تتعطل كثيرًا، أو وحدة تستهلك طاقة أعلى من المتوقع، أو وقت صيانة يتكرر بلا تفسير. أول نجاح صغير سيغير طريقة النظر إلى “التحول بالذكاء الاصطناعي” من مشروع تقني إلى أسلوب إدارة.