كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في العمليات اللوجستية

كيف يبدو توسيع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي في شركتك فعليًّا؟ بالتعاون مع Logifem، يشرح أوموت شاتير غوربوز، كبير مهندسي المبيعات في Dataiku، في هذه الجلسة المباشرة والمباشرة من الأسئلة والأجوبة، ما الذي ينجح فعليًّا، وما الذي يعرقل التقدم، ولماذا تتفوق بعض الشركات على غيرها. 

من العدد 1، 2026 من مجلة Breakbulk.

1. كيف تعمل الذكاء الاصطناعي حالياً على إحداث تحول في العمليات اللوجستية، وما هي حالات الاستخدام التي تحقق أكبر قيمة فورية؟

أوموت: تُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في مجال الخدمات اللوجستية من خلال إدخال العناصر الذكية في العمليات التي كانت تُجرى في الماضي يدويًّا وبشكل مجزأ. ويأتي أسرع عائد على الاستثمار اليوم من حالات الاستخدام التي تجمع بين البيانات من مصادر متعددة وتُنفذ القرارات آليًّا على نطاق واسع.

أصبحت عمليات التنبؤ وتحسين المخزون والصيانة التنبؤية وأتمتة المستندات أمراً شائعاً، وذلك لأن الشركات تمتلك الآن أدوات تتيح لفرق العمليات وخبراء البيانات ومستخدمي الأعمال العمل معاً ضمن مسار واحد، بدءاً من إعداد البيانات وصولاً إلى نشر النماذج.

في الآونة الأخيرة، ساهمت تقنية الذكاء الاصطناعي العام متعددة الوسائط في تسريع حل المشكلات في مجالي خدمة العملاء والدعم الفني من خلال تحليل النصوص والصور في بيئة واحدة. وعندما تتمكن المؤسسات من تطوير هذه الحلول واختبارها وتطبيقها بطريقة منظمة وقابلة للتكرار، يصبح تأثيرها فوريًا ومستدامًا في آن واحد.

2. ما هي أكبر التحديات التي تواجهها شركات الخدمات اللوجستية عند اعتماد حلول الذكاء الاصطناعي، وكيف يمكنها التغلب عليها؟

أوموت: تقلل العديد من المؤسسات من أهمية وجود أساس متين. فالذكاء الاصطناعي يتطلب بيانات نظيفة ومترابطة وبيئة تعاونية تتيح للفرق استكشاف الأفكار وتطوير النماذج الأولية والتحقق من صحتها ونشرها دون عوائق.

التحدي الثاني هو تفعيل الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تفشل المشاريع التجريبية ليس بسبب ضعف النموذج، بل لعدم وجود مسار منظم لنشره ومراقبته وصيانته. وتواجه الشركات التي تعتمد على عمليات التسليم اليدوية بين الفرق تأخيرات وتباينات.

وللتغلب على هذه المشكلة، تحتاج شركات الخدمات اللوجستية إلى إطار عمل شامل يجمع بين البيانات والتحليلات والعمليات. وعندما يتم دمج الحوكمة وإدارة الإصدارات والأتمتة والمراقبة في سير العمل، يتسارع اعتماد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير.

3. تواجه العديد من مؤسسات الخدمات اللوجستية صعوبات في تحويل المشاريع التجريبية إلى مشاريع إنتاجية. ما الذي يميز الشركات الناجحة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي عن غيرها؟

أوموت: لا تعامل المؤسسات الأكثر نجاحًا الذكاء الاصطناعي على أنه تجارب منعزلة، بل تعمل على بناء مكونات قابلة لإعادة الاستخدام، ومسارات بيانات مشتركة، وسير عمل موحد، مما يقلل من المدة الزمنية اللازمة للانتقال من الفكرة إلى مرحلة الإنتاج.

فهي تمكّن خبراء الأعمال والمجالات المتخصصة من المشاركة مباشرة في العملية من خلال واجهات ذاتية الخدمة موجهة، مع ضمان احتفاظ فرق تكنولوجيا المعلومات والبيانات بالسيطرة من خلال آليات الحوكمة والرقابة المدمجة.

والأهم من ذلك، أنهم يعملون على تطوير الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع من خلال ممارسات قوية في مجال "عمليات التعلم الآلي" (MLOps): النشر الآلي، والمراقبة المستمرة، وإعادة التدريب، وإدارة دورة الحياة. وعندما يتم دمج هذه العناصر، يصبح التوسع عملية تطور طبيعية بدلاً من إعادة ابتكارها من جديد لكل حالة استخدام.

4. مع ظهور الذكاء الاصطناعي العام (GenAI)، كيف ينبغي لشركات الخدمات اللوجستية أن تعيد النظر في تجربة العملاء ودعم العملاء وإدارة المعرفة؟

أوموت: تمثل GenAI تحولاً كبيراً نحو تقديم المساعدة الذكية والسياقية في الوقت الفعلي. يمكن لفرق الدعم تحليل استفسارات العملاء والوثائق والصور والتفاعلات السابقة في بيئة عمل موحدة، بدلاً من التبديل بين أدوات منفصلة.

تصبح إدارة المعرفة ديناميكية بدلاً من أن تكون ثابتة: فكل حالة تم حلها، وكل رؤية تشغيلية، وكل تحديث للوثائق يمكن أن يُدرج في النظام تلقائيًا. وهذا يخلق نسيجًا معرفيًا يتحسن باستمرار يمكن للذكاء الاصطناعي الاستفادة منه.

تشهد الشركات التي تعمل على مركزية تدفقات المعرفة لديها — بما في ذلك البيانات والوثائق والصور والسجلات — وتوفر وصولاً خاضعاً للرقابة إلى سير عمل الذكاء الاصطناعي العام (GenAI)، تحسناً ملحوظاً في دقة الاستجابة الأولية وتوجيه الحالات وأوقات حلها. ويؤدي ذلك إلى تحويل كل من تجربة العملاء والإنتاجية الداخلية.

5. ما هي الاعتبارات الأخلاقية التي يجب على قادة قطاع الخدمات اللوجستية أخذها في الاعتبار عند استخدام الذكاء الاصطناعي؟

أوموت: يجب ترسيخ مبادئ الأخلاق والمسؤولية منذ البداية. وينبغي أن تتسم أنظمة الذكاء الاصطناعي بالشفافية وقابلية التفسير والمراقبة المستمرة، ليس فقط عند إطلاقها، بل طوال دورة حياتها. ويشمل النهج الناضج كلاً من كشف الانحرافات، وإصدار التنبيهات، وإمكانية التتبع، والتوثيق كعناصر مدمجة، وليس كإضافات اختيارية.

كما أن خصوصية البيانات لا تقل أهمية. فالمؤسسات اللوجستية تتعامل مع بيانات تشغيلية وبيانات عملاء حساسة. وتُعد المنصات التي توفر وصولاً خاضعاً للرقابة، وسلسلة ملكية واضحة، وتعاوناً خاضعاً لإدارة رشيدة، بمثابة حماية لكل من الشركة والعميل.

وأخيرًا، ينبغي على القادة ضمان إشراك الموظفين في هذه الرحلة من خلال التدريب وتوفير الأدوات التوجيهية والعمليات التي تدمج العنصر البشري. وهذا يضمن أن تعزز الذكاء الاصطناعي قدرات البشر بدلاً من إثارة الشكوك حول دوره.

6. بصفتك قائدة في مجال البيانات والذكاء الاصطناعي، كيف ترين دور النساء في تشكيل مستقبل قطاع الخدمات اللوجستية، وما هي النصيحة التي تقدمينها للمواهب الجديدة التي تدخل هذا المجال؟

أوموت: تتمتع النساء بنهج تفكيري نظامي يُعد ذو قيمة كبيرة عند العمل في مجال الذكاء الاصطناعي. وتتطلب مبادرات الذكاء الاصطناعي الناجحة التنسيق بين البيانات والعمليات والأفراد، وغالبًا ما تتفوق النساء في الأدوار التي تربط بين الفرق الفنية والتشغيلية.

أرى نساءً يقودن مشاريع التحول، ويحفزن الابتكار في مجال التحليلات، ويدعمن الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي. وهن يجلبن بطبيعة الحال التنظيم والتعاون والتعاطف إلى الفرق متعددة التخصصات، وهو أمر ضروري عند تقديم الحلول التي يجب تطبيقها على أرض الواقع.

بالنسبة للمواهب الجديدة، أنصحهم بالاستفادة من المنصات والأدوات التي تتيح لهم التجريب بأمان، والتعاون على نطاق واسع، والتعلم المستمر. فصناعة الخدمات اللوجستية تتطور بسرعة، ومن يفهمون كيفية تحويل الأفكار إلى حلول تشغيلية بطريقة منظمة وخاضعة للرقابة هم من سيشكلون مستقبلها.

أوموت شاتير غوربوز هو مهندس مبيعات رئيسي في شركة «داتايكو»، وهي شركة متخصصة في تكامل تقنيات الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات، وتتميز بخبرتها في مجالات التعلم الآلي وتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي التفاعلي. شبكة جمعية «لوجيفيم»، وهي شريك في Women in Breakbulk ، وتتميز بكونها قوة رائدة مكرسة لتمكين النساء في مجال الخدمات اللوجستية وشحن البضائع. تأسست Logifem في اسطنبول، وسرعان ما نمت لتصبح مجتمعًا دوليًا نابضًا بالحياة، يربط بين أكثر من 150 عضوًا عبر القارات.