كيف تمهّد السحابة والذكاء الاصطناعي في السعودية لاقتصاد التجربة في قطاع الطاقة والنفط والغاز قبل 2026—مع خطوات عملية قابلة للتطبيق.
الذكاء الاصطناعي والسحابة: تجربة موحّدة لقطاع الطاقة
في الرياض، أعلنت Genesys أنها تستهدف إطلاق منطقة سحابية كاملة الخدمة داخل السعودية بحلول نهاية 2026. الخبر قد يبدو للوهلة الأولى “تقنياً” يخص مراكز الاتصال وتجربة العملاء، لكني أراه إشارة أكبر: المملكة تبني طبقة البنية الرقمية التي ستعتمد عليها قطاعات حساسة مثل الطاقة والنفط والغاز في كل ما يتعلق بالتشغيل، والامتثال، والتواصل مع أصحاب المصلحة.
الأهم في تصريحات الرئيس التنفيذي توني بيتس ليس موعد الإطلاق فقط، بل الفكرة التي يكررها: الذكاء الاصطناعي يجب أن يعمل جنباً إلى جنب مع الإنسان لتقديم تجارب شخصية متعاطفة، وبشكل متوافق مع مستهدفات رؤية السعودية 2030. هذه الفلسفة نفسها هي ما يحتاجه قطاع الطاقة اليوم—ليس في خدمة العملاء فقط، بل في “تجربة” العاملين والمقاولين، وتجربة الجهات التنظيمية، وتجربة المجتمعات المحيطة بالمشاريع.
هذه المقالة جزء من سلسلة «كيف تُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في المملكة العربية السعودية». سنأخذ خبر Genesys كنقطة انطلاق لفهم: لماذا أصبحت “اقتصاد التجربة” قضية تشغيلية في الطاقة، وكيف تمهّد البنية السحابية المحلية لما سيصبح معياراً في 2026.
لماذا «اقتصاد التجربة» يهم شركات النفط والغاز؟
الجواب المباشر: لأن الثقة والسرعة والوضوح أصبحت جزءاً من معادلة الأداء مثلها مثل الإنتاج والكفاءة.
عندما يقول بيتس إن الشركات تنتقل من “اقتصاد الخدمة” إلى اقتصاد التجربة، فهو يصف تحولاً في طريقة قياس النجاح: لم يعد يكفي أن تُنجز الطلب، بل كيف شعر الطرف الآخر خلال الرحلة؟ هل كانت متماسكة؟ هل تكررت الأخطاء؟ هل انتقل الملف بين الإدارات بسلاسة أم ضاع بين “تذاكر” وأنظمة؟
في قطاع الطاقة، مفهوم “العميل” أوسع بكثير من مستهلك نهائي:
- الجهات التنظيمية تريد استجابة دقيقة وسريعة واستباقية.
- الشركاء والمقاولون يريدون قنوات واضحة لإدارة البلاغات والتصاريح وسلاسل الإمداد.
- الموظفون في الميدان يحتاجون دعماً لحظياً يقلل التوقفات ويمنع الحوادث.
- المجتمعات المحلية تتوقع تواصلاً مسؤولاً وشفافاً حول الأثر البيئي والفرص.
اقتصاد التجربة هنا يعني شيئاً بسيطاً: رحلة متصلة من أول تواصل إلى آخر خطوة تنفيذ—بدون انقطاعات، وبدون تضارب معلومات، وبدون “حوّلني على قسم آخر”.
من مركز تكلفة إلى محرك نمو… حتى في الطاقة
Genesys أشارت إلى تغيّر نظرة التنفيذيين لمراكز الاتصال: من وظيفة دعم إلى محرك ولاء وإيراد. في الطاقة، يحدث الشيء ذاته لكن بصيغة مختلفة: إدارة التجربة تتحول من “تشغيل خلفي” إلى أداة لتقليل المخاطر وزيادة الاعتمادية.
مثال عملي: عندما يتأخر تصريح دخول لمقاول أو تتعطل سلسلة موافقات، قد تتأثر أعمال صيانة مجدولة—والنتيجة ليست انزعاج عميل، بل توقف تشغيلي وتكلفة عالية وارتفاع مخاطر السلامة. هنا تصبح “التجربة” جزءاً من استمرارية الأعمال.
السحابة المحلية في 2026: لماذا التوقيت مهم لقطاع الطاقة؟
الجواب المباشر: لأن وجود منطقة سحابية كاملة داخل السعودية يسهّل الامتثال وحوكمة البيانات ويُسرّع تبنّي الذكاء الاصطناعي في القطاعات المنظمة.
استهداف Genesys لإطلاق منطقة سحابية داخل المملكة بحلول نهاية 2026 يتقاطع مع احتياجات الطاقة في ثلاث نقاط:
- السيادة والامتثال: القطاعات الحساسة تحتاج مسارات واضحة لمكان تخزين البيانات ومعالجتها.
- زمن الاستجابة: التطبيقات التي تتعلق بالتجارب الرقمية والدعم اللحظي تستفيد من قرب البنية التحتية.
- التوسع الآمن: عندما تريد توحيد قنوات متعددة (هاتف، بريد، بوابات، روبوتات محادثة، أنظمة تذاكر) فإن السحابة تصبح طبقة تنظيم لا مجرد استضافة.
إذا كنت تدير تحولاً رقمياً في شركة طاقة، فالسؤال ليس: “هل ننتقل للسحابة؟” بل: كيف نصمم انتقالاً يسمح بالذكاء الاصطناعي مع حوكمة صارمة؟
ما الذي يعنيه ذلك لبرامج التحول في الطاقة؟
التأثير الأقرب ليس في “شراء منصة” بل في إعادة تصميم العمليات:
- توحيد إدارة الطلبات والبلاغات عبر القنوات
- ربط الواجهة الأمامية (التواصل) بالمنتصف والخلف (الإجراءات والاعتمادات)
- بناء طبقات بيانات تسمح بالتحليلات والتنبؤ، لا مجرد الأرشفة
هذه بالضبط النقطة التي شدّد عليها بيتس عندما تحدّث عن رغبة الشركات في تقليل الأنظمة المتفرقة لصالح منصات استراتيجية تربط “الأمام والوسط والخلف”.
الذكاء الاصطناعي كزميل عمل: نموذج يصلح للعمليات وليس للخدمة فقط
الجواب المباشر: أفضل نتائج الذكاء الاصطناعي تأتي عندما يُستخدم لتخفيف الأعمال المتكررة ورفع جودة القرار—لا لإقصاء الإنسان.
بيتس قال بوضوح إنهم لا يرون اليوم تخفيضات كبيرة في أعداد الموظفين بمراكز الاتصال، بل استخداماً للذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام الروتينية ودعم الوكلاء للتعامل مع حالات أكثر تعقيداً. هذا المنطق يمكن نقله حرفياً إلى قطاع النفط والغاز.
في بيئات الطاقة، “الوكيل” قد يكون:
- موظف مركز عمليات يتلقى بلاغات متعددة
- مسؤول سلامة يراجع إجراءات ميدانية
- فريق صيانة يتعامل مع حالات متسلسلة
بدلاً من أن ينشغلوا بالنسخ واللصق وتعبئة النماذج، يمكن للذكاء الاصطناعي أن:
- يلخّص البلاغات ويقترح سبباً جذرياً محتملاً
- يحدد الأولويات حسب المخاطر والوقت والتأثير
- يجهّز مسودة ردود رسمية للجهات ذات العلاقة
- يوصي بتحويل الحالة لإنسان عندما تتطلب حساسية أو قراراً مسؤولاً
عبارة تصلح كقاعدة تشغيل: إذا كان القرار يحتاج تعاطفاً أو مساءلة، فليكن الإنسان في المقدمة، والذكاء الاصطناعي في الدعم.
«الذكاء الاصطناعي الوكيلي» (Agentic AI) في سياق الطاقة
عندما تحدّث بيتس عن الذكاء الاصطناعي الوكيلي القادر على التعلم واتخاذ قرارات لحظية، فهذا يفتح سيناريوهات قابلة للتطبيق في الطاقة مثل:
- إدارة تدفقات البلاغات عبر قنوات متعددة مع توجيه ذكي للحالات الحرجة
- اكتشاف أن “بلاغاً بسيطاً” يخفي مؤشراً لمشكلة أكبر بناءً على تاريخ موقع/معدة
- تفعيل إجراءات تلقائية ضمن حدود محددة (مثل فتح تذكرة صيانة، طلب قطع غيار، إشعار فريق HSE) ثم تسليمها لإنسان للموافقة النهائية
لكن نجاح هذا النموذج يتطلب شرطين: حوكمة قوية وتصميم رحلة واضحة. الذكاء الاصطناعي لا يُصلح فوضى العمليات؛ هو يسرّعها فقط.
من تجربة العميل إلى تجربة أصحاب المصلحة في مشاريع الطاقة
الجواب المباشر: شركات الطاقة تحتاج «تنسيق التجربة» عبر الرحلة كاملة، لا عبر قناة واحدة.
بيتس أشار إلى مشكلات مألوفة: رحلات متقطعة، تسليم غير فعال بين الفرق، وخدمة غير شخصية. في مشاريع الطاقة الضخمة، هذه المشاكل تظهر كالتالي:
- طلبات تتكرر لأن البيانات لا تنتقل بين الأنظمة
- عميل/مقاول يشرح المشكلة ثلاث مرات لثلاث جهات
- فريق ميداني لا يرى “الصورة الكاملة” للحالة
الحل ليس روبوت محادثة لطيفاً فقط. الحل هو Experience Orchestration: تنسيق التجربة بحيث تتغير الخطوة التالية بناءً على سياق الشخص والحالة.
مثال تطبيقي: رحلة تصريح عمل (Work Permit)
بدلاً من رحلة تقليدية تعتمد على البريد والتصعيد اليدوي، يمكن بناء رحلة منسقة:
- إدخال الطلب عبر بوابة أو مركز تواصل
- تحقق تلقائي من اكتمال المستندات
- تصنيف المخاطر وربط الطلب بالموقع/المعدة
- توجيه للموافقين حسب نوع العمل والوقت
- تنبيهات استباقية عند التأخر
- إغلاق الحالة مع سجل تدقيق واضح
هذا النوع من التجارب يقلل الاحتكاك ويخدم ثلاثة أهداف معاً: السلامة، الامتثال، وسرعة التنفيذ.
ماذا نتعلم من أرقام Genesys في السعودية؟
الجواب المباشر: نمو الإيرادات المتكررة وعدد العملاء يعكس أن السوق السعودي ينتقل من التجربة كـ«واجهة» إلى التجربة كـ«منظومة».
Genesys ذكرت مؤشرات نمو لافتة داخل المملكة خلال الربع الثاني من سنتها المالية:
- نمو الإيرادات السنوية المتكررة (ARR) في السعودية بأكثر من 55% سنوياً
- نمو عدد العملاء بنحو 25% سنوياً
- نمو ARR حسب القطاعات: أكثر من 115% في التقنية، 85% في القطاع العام، و45% في القطاع الصناعي
بالنسبة لقطاع الطاقة، رقم القطاع الصناعي مهم لأنه يوحي بأن الشركات ذات العمليات الثقيلة بدأت تعتبر الذكاء الاصطناعي وتجربة التواصل جزءاً من التشغيل لا مجرد خدمة مساندة.
أسئلة شائعة داخل شركات الطاقة (وإجابات عملية)
هل نبدأ بالذكاء الاصطناعي أم بتوحيد القنوات؟
ابدأ بتوحيد الرحلة وتحديد نقاط الانقطاع. ثم ضع الذكاء الاصطناعي فوقها لتحسين السرعة والدقة. البدء بالذكاء الاصطناعي فوق عملية غير منضبطة يعطي نتائج محبطة.
ما أسرع حالات استخدام تُظهر قيمة خلال 90 يوماً؟
- تلخيص المكالمات/البلاغات تلقائياً وتعبئة التذاكر
- توجيه الحالات (Routing) حسب المخاطر والأولوية
- قاعدة معرفة ذكية للفرق الميدانية (إجابات موثوقة لا “بحث عشوائي”)
كيف نقيس العائد في قطاع النفط والغاز؟
لا تكتفِ بزمن المعالجة. قِس مؤشرات أقرب للأثر التشغيلي:
- تقليل زمن التعطل المرتبط بالتذاكر
- نسبة حل المشكلة من أول تواصل
- الالتزام بزمن الاستجابة للجهات التنظيمية
- انخفاض إعادة فتح الحالات
خطوات عملية لقيادات الطاقة قبل 2026
الجواب المباشر: جهّز البيانات والحوكمة والعمليات الآن، لأن البنية السحابية وحدها لا تكفي.
إذا كنت تريد الاستفادة من موجة الاستثمار السحابي والذكاء الاصطناعي في المملكة، فهذه خريطة طريق قصيرة ومباشرة:
- ارسم رحلات أصحاب المصلحة: موظف ميداني، مقاول، مورد، جهة تنظيمية.
- وحّد مصدر الحقيقة: أين تُحفظ بيانات الحالة؟ ومن يملكها؟ وكيف تُراجع؟
- ضع سياسة “الإنسان في الحلقة”: متى يُسمح للأتمتة؟ ومتى يجب التحويل لإنسان؟
- اربط الأمام بالخلف: التكامل مع أنظمة مثل
ITSM، الصيانة، الموارد البشرية، وإدارة الأصول. - ابدأ بقياس موحّد: مؤشرات تجربة + مؤشرات تشغيل + مؤشرات امتثال.
ما يلفتني في قصة Genesys هو وضوح الاتجاه: منصات أقل تشتتاً، وذكاء اصطناعي أكثر قرباً من سير العمل، وبنية محلية تدعم الامتثال. هذا بالضبط ما سيحدد الفارق بين شركة طاقة تُسرّع قراراتها، وأخرى تظل تدور داخل رسائل البريد وسلاسل الموافقات.
الخطوة التالية لك كصانع قرار في الطاقة: اختر رحلة واحدة ذات تأثير (تصاريح، بلاغات سلامة، دعم ميداني، أو سلسلة إمداد) وابدأ بتصميمها كـتجربة متصلة. ثم ضع الذكاء الاصطناعي فيها كزميل عمل، لا كبديل. السؤال الذي يستحق التفكير مع دخول 2026: هل أنظمتك تخدم الناس… أم تُجبر الناس على خدمة الأنظمة؟