الذكاء الاصطناعي والسحابة: تجربة عملاء الطاقة بالسعودية

في 24/12/2025 عند 03:42 م، كانت الرسالة واضحة من الرياض: الشركات التي تتعامل مع العملاء كـ«تذاكر دعم» ستدفع الثمن، والشركات التي تتعامل معهم كتجربة كاملة ستكسب الولاء والإيرادات. هذا بالضبط ما قصده الرئيس التنفيذي لـGenesys، توني بيتس، عندما تحدث عن انتقال السوق من اقتصاد الخدمات إلى اقتصاد التجربة—وماذا يعني ذلك عندما تصبح السحابة والذكاء الاصطناعي جزءًا من البنية الأساسية داخل المملكة.

الخبر الذي يهمّنا في سلسلة «كيف تُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في المملكة العربية السعودية» ليس مجرد نية إطلاق منطقة سحابية كاملة الخدمات لـGenesys Cloud في السعودية بنهاية 2026. الأهم هو ما وراءه: ترسيخ البنية التحتية المحلية للبيانات والامتثال، وتمكين الذكاء الاصطناعي من العمل على نطاق واسع في أنظمة تلامس العميل والموظف والعمليات. وفي قطاع الطاقة، هذا التحول لا ينعكس فقط على خدمة العملاء، بل يمتد إلى تشغيل الأصول، إدارة الأعطال، الاستجابة للحوادث، وسلاسل الإمداد.

لماذا إعلان «منطقة سحابية محلية» مهم لقطاع الطاقة؟

الجواب المباشر: لأن الذكاء الاصطناعي في الطاقة لا ينجح دون بيانات قريبة، محكومة، ومتوافقة. عندما تُدار تجارب العملاء والعمليات عبر منصات سحابية محلية، تقلّ عوائق السيادة والامتثال، ويصبح دمج القنوات (الهاتف، التطبيقات، الويب، الفروع، فرق الميدان) أكثر واقعية.

في النفط والغاز والكهرباء والمياه، كثير من رحلات العميل تبدأ كطلب بسيط وتنتهي كعملية ميدانية معقدة: بلاغ انقطاع، تسرب، قراءة عداد، جدولة صيانة، أو متابعة فاتورة مرتبطة بموقع صناعي. كل خطوة فيها تسليم وتسلم بين أنظمة وأقسام. وهذه هي نقطة الألم التي وصفها بيتس بدقة: رحلات متقطعة، تحويلات غير فعّالة، وخدمة غير شخصية.

السحابة المحلية كشرط عملي للذكاء الاصطناعي المؤسسي

وجود منطقة سحابية داخل المملكة (بحسب خطة Genesys بنهاية 2026) يقدّم ثلاث فوائد عملية لقطاع الطاقة:

1. تقليل مخاطر الامتثال عبر استضافة ومعالجة البيانات ضمن نطاقات حوكمة أقرب لمتطلبات الجهات التنظيمية.
2. زمن استجابة أقل في القنوات الحساسة (مراكز الاتصال، البلاغات، الاستجابة للطوارئ)، وهو مهم عندما تكون الدقائق مكلفة.
3. تمكين التكامل بين أنظمة الخدمة الأمامية وأنظمة التشغيل الخلفية (أوامر العمل، إدارة الأصول، سلاسل الإمداد) بطريقة أكثر ثباتًا.

جملة تصلح كقاعدة عمل: لا يمكنك بناء تجربة عميل ذكية على بيانات تتناثر بين أنظمة لا تتحدث مع بعضها.

من «مركز تكلفة» إلى «محرك نمو»… وهذا ينطبق على الطاقة أكثر مما نتخيل

الجواب المختصر: قياس تجربة العميل تغيّر، وبالتالي التمويل والأولوية تغيّرا. بيتس أشار إلى تحول القياس من زمن معالجة المكالمة وطول الطوابير إلى مقاييس العلامة التجارية، ثم إلى مقاييس النمو والإيراد مثل الاحتفاظ بالعملاء والبيع الإضافي. في قطاع الطاقة، قد يبدو الحديث عن «الإيراد» مختلفًا بسبب طبيعة بعض الخدمات، لكن الواقع أن التجربة ترتبط مباشرة بـ:

• تقليل التسرب التشغيلي: أخطاء الفوترة، التقدير غير الدقيق، بلاغات مكررة، أو زيارات ميدانية غير ضرورية.
• رفع الالتزام والسداد: عندما يفهم العميل فواتيره وخياراته بسهولة، تقل المنازعات.
• زيادة تبني القنوات الرقمية: ما يقلل كلفة الخدمة ويحرّر الموظفين للحالات المعقدة.

مثال عملي من بيئة الطاقة

لنأخذ سيناريو شائع: عميل صناعي يبلّغ عن تذبذب في الجهد يؤثر على خط إنتاج. التجربة التقليدية غالبًا تكون:

• مكالمة → تحويل بين أقسام → طلب معلومات → فتح تذكرة → انتظار → زيارة ميدانية.

أما في نموذج «تنسيق التجربة» المدعوم بالذكاء الاصطناعي:

• النظام يلتقط البلاغ عبر القناة الأنسب، يعرّف العميل تلقائيًا، يجمع بيانات الموقع والأصل، يطابقها مع إنذارات الشبكة/الأجهزة، ثم يقترح الإجراء: إرشاد فوري، إعادة ضبط عن بُعد إن أمكن، أو إنشاء أمر عمل ميداني مع تحديد المهارة والقطع المطلوبة.

النتيجة ليست “خدمة أسرع” فقط. النتيجة تقليل وقت التعطل—وهذا هو الذهب في الصناعة.

الذكاء الاصطناعي «زميل» لا «بديل»: ما الذي يجب أن تفهمه فرق العمليات وخدمة العملاء؟

الجواب المباشر: أفضل نتائج الذكاء الاصطناعي تأتي عندما يزيل الأعمال التكرارية ويترك الحكم البشري للحالات الحرجة. بيتس أكد أن السوق لا يرى اليوم تخفيضات كبيرة في أعداد موظفي مراكز الاتصال بقدر ما يرى إعادة توزيع للوقت والجهد: الذكاء الاصطناعي يتولى المهام الروتينية، والموظف يتعامل مع التعقيد.

في الطاقة، هذا المنطق أكثر حساسية لأن بعض التفاعلات مرتبطة بالسلامة والامتثال. لذلك، النموذج الأكثر واقعية ليس “استبدال”، بل:

• تلخيص تلقائي للمحادثات والبلاغات لتقليل الأعمال الإدارية.
• اقتراح ردود وخطوات مبنية على سياسات الشركة وإجراءات السلامة.
• تصعيد ذكي للحالات عندما يلتقط النظام مؤشرات خطر (مثل تسرب، شرر، رائحة غاز).

ما المقصود بالذكاء الاصطناعي الوكيلي (Agentic AI) في سياق الطاقة؟

بيتس وصفه كأنظمة تتعلم وتتكيّف وتتخذ قرارات لحظية، وتعرف متى تُحوّل لبشر. في الطاقة، هذا يعني سلوكيات مثل:

• تحديد ما إذا كان البلاغ «معلومة ناقصة» أم «حادث يتطلب استجابة فورية».
• اختيار القناة: رسالة نصية للمتابعة، مكالمة صوتية للحالات الحساسة، أو توجيه مباشر لفريق طوارئ.
• اقتراح خطة عمل تتضمن: عزل منطقة، إرسال فريق، أو إرشاد سلامة للعميل.

عبارة دقيقة لمديري التحول: الذكاء الاصطناعي لا يختصر العمل فقط؛ هو يعيد ترتيب المسؤوليات بين الإنسان والنظام.

“تجربة من طرف لطرف”: لماذا الشراكات والتكامل أهم من شراء أدوات متفرقة؟

الجواب المباشر: لأن العميل لا يهتم بعدد الأنظمة… يهتم بالنتيجة. بيتس أشار إلى شراكات Genesys مع Salesforce وServiceNow، وفكرة تقليل التعقيد عبر منصات تُوحّد الواجهات الأمامية والمتوسطة والخلفية.

في شركات الطاقة، شراء أدوات منفصلة ينتج عنه عادة:

• قناة اتصال منفصلة عن نظام أوامر العمل.
• تاريخ العميل في مكان، وبيانات الموقع في مكان آخر.
• فريق الميدان يعمل بتطبيق لا يرى ما قاله العميل قبل 10 دقائق.

طريقة عملية لتقييم جاهزية التكامل (سريعة ومفيدة)

إذا كنت مسؤولًا عن التحول الرقمي أو تجربة العميل في شركة طاقة، جرّب هذا الاختبار:

1. هل يمكن للموظف رؤية سجل العميل + أصوله/موقعه + أوامر العمل في شاشة واحدة؟
2. هل يمكن للعميل الانتقال من تطبيق إلى مركز اتصال دون إعادة شرح القصة؟
3. هل تُحدَّث التذكرة تلقائيًا عندما يصل فريق الميدان أو يغلق المهمة؟

إذا كانت الإجابة “لا” على اثنين أو أكثر، فمشكلتك ليست “نقص ذكاء اصطناعي”. مشكلتك تفكك رحلة الخدمة.

إشارات السوق في السعودية: أرقام لا تُتجاهل وربطها بالطاقة

Genesys ذكرت أن نمو الإيرادات السنوية المتكررة (ARR) لـGenesys Cloud في السعودية تجاوز 55% على أساس سنوي، وأن عدد العملاء ارتفع قرابة 25%. والأكثر دلالة حسب القطاعات خلال نفس الفترة:

• أكثر من 115% نمو في قطاع التقنية
• 85% في القطاع العام
• 45% في القطاع الصناعي

هذه الأرقام تهم قطاع الطاقة لسببين:

1. القطاع الصناعي يتحرك نحو منصات تجربة عميل مدعومة بالذكاء الاصطناعي، والطاقة جزء رئيسي من هذا الواقع الصناعي.
2. التحول مرتبط برؤية السعودية 2030: خدمات حكومية رقمية أكثر سلاسة، وسياحة وسفر أفضل، وخدمات مواطن حديثة—وهذه كلها تتطلب بنية سحابية وذكاء اصطناعي على مستوى الدولة والشركات.

ماذا يعني ذلك لرؤية 2030 داخل شركات النفط والغاز؟

يعني أن تجربة العميل ليست “قسمًا لطيفًا”. هي جزء من إنتاجية الاقتصاد. عندما تُدار البلاغات، والفوترة، وجدولة الصيانة، والاستجابة للحوادث بشكل ذكي ومتناسق، تتحسن مؤشرات مثل:

• زمن الاستجابة للأعطال
• جودة الخدمة
• سلامة التشغيل
• رضا العملاء الصناعيين والسكنيين

خطة تطبيق مختصرة لشركات الطاقة: 90 يومًا تُظهر فرقًا حقيقيًا

الجواب المباشر: ابدأ بحالات استخدام تربط تجربة العميل بالعمليات، وليس بالمحادثة فقط. هذه خطة عملية رأيت أنها تنجح لأنها واقعية وتُقاس:

1) اختر 2–3 رحلات عالية الألم

أمثلة مناسبة للطاقة:

• بلاغ انقطاع/هبوط جهد
• اعتراض على فاتورة/قراءة عداد
• جدولة صيانة لموقع صناعي

2) نظّف نقاط التسليم والتسلم (Handoffs)

حوّلها إلى قواعد واضحة:

• متى يُصعّد لبشر؟
• ما البيانات الإلزامية قبل فتح أمر عمل؟
• ما الرسائل القياسية للسلامة؟

3) طبّق ذكاءً اصطناعيًا “مساعدًا” أولًا

قبل الأتمتة الكاملة، ركّز على:

• تلخيص التذاكر تلقائيًا
• اقتراح خطوات وفق السياسات
• تصنيف البلاغات وتوجيهها

4) اربط القياس بالنتيجة التشغيلية

بدل الاكتفاء بـAHT (متوسط زمن المكالمة)، قِس:

• زمن إغلاق البلاغ من أول تواصل
• نسبة الزيارات الميدانية التي تم تجنبها
• نسبة البلاغات المكررة لنفس السبب خلال 7 أيام

ماذا بعد 2026؟ السؤال الحقيقي ليس “متى تأتي السحابة” بل “كيف نستعد لها”

إطلاق منطقة سحابية محلية كاملة الخدمات بحلول نهاية 2026 (وفق ما أعلنته Genesys) هو إشارة إلى أن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في السعودية تتجه للنضج السريع. وفي قطاع الطاقة والنفط والغاز، الاستعداد يبدأ الآن: توحيد البيانات، تصميم رحلات خدمة متماسكة، وبناء فرق تفهم أن الذكاء الاصطناعي يعمل أفضل عندما يُدار كمنظومة بشر + تقنية.

إذا كنت تقود تجربة العملاء أو التحول الرقمي في شركة طاقة، أنصحك أن تضع هدفًا واحدًا واضحًا للربع القادم: رحلة واحدة “من طرف لطرف” تُدار ببيانات موحدة وذكاء مساعد. بعدها، التوسع يصبح مسألة تكرار منهجي لا مغامرة.

والسؤال الذي يستحق أن يُطرح داخل كل مجلس إدارة في 2026: هل نريد ذكاءً اصطناعيًا يُجيب على الاتصالات… أم ذكاءً اصطناعيًا يُقلل أصلًا عدد الأعطال والشكاوى؟