كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في العمليات اللوجستية

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

من العدد 1، 2026 من مجلة Breakbulk.

1. كيف يُحدث الذكاء الاصطناعي حالياً تحولاً في العمليات اللوجستية، وما هي حالات الاستخدام التي تحقق أكبر قيمة فورية؟

أوموت: تعمل الذكاء الاصطناعي على إعادة تشكيل قطاع الخدمات اللوجستية من خلال إدخال العنصر الذكي في العمليات التي كانت تُجرى يدويًّا وتتميز بالتجزئة في الماضي. ويأتي أسرع عائد على الاستثمار اليوم من حالات الاستخدام التي تجمع بين البيانات من مصادر متعددة وتقوم بأتمتة القرارات 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.

وفي الآونة الأخيرة، ساهمت تقنية الذكاء الاصطناعي العام متعددة الوسائط (GenAI) 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 فوريًّا 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، وإنشاء النماذج الأولية، والتحقق من صحتها، ونشرها دون عوائق.

التحدي الثاني هو تطبيق الذكاء الاصطناعي عمليًّا. 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 الوقت المستغرق من مرحلة الفكرة إلى مرحلة الإنتاج.

فهي تمكّن خبراء الأعمال والمجالات المتخصصة من المشاركة مباشرة في العملية من خلال واجهات موجهة تعمل بنظام الخدمة الذاتية، 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 صناعي من خلال ممارسات قوية في مجال MLOps: النشر الآلي، والمراقبة المستمرة، وإعادة التدريب، وإدارة دورة الحياة. وعندما يتم دمج هذه العناصر، يصبح التوسع مسارًا طبيعيًّا بدلاً من أن يكون عملية إعادة ابتكار لكل حالة استخدام على حدة.

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

أوموت: تمثل تقنية GenAI تحولًا كبيرًا نحو تقديم المساعدة الذكية والسياقية في الوقت الفعلي. يمكن لفرق الدعم تحليل استفسارات العملاء والوثائق والصور والتفاعلات السابقة في مساحة 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 يتم إدخاله إلى 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 للضوابط إلى سير عمل الذكاء الاصطناعي العام (GenAI)، تحسينات هائلة في دقة الاستجابة الأولية وتوجيه الحالات وأوقات حلها. ويؤدي ذلك إلى إحداث تحول جذري في كل من تجربة العملاء والإنتاجية الداخلية.

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

أوموت: يجب ترسيخ مبادئ الأخلاق والمسؤولية منذ البداية. وينبغي أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي شفافة وقابلة للتفسير وخاضعة للمراقبة المستمرة، ليس فقط عند إطلاقها، بل طوال دورة حياتها. ويشمل النهج الناضج كعناصر مدمجة — وليس إضافات اختيارية — اكتشاف الانحرافات، وإصدار التنبيهات، وإمكانية التتبع، والتوثيق.

تعد خصوصية البيانات ذات أهمية مماثلة. فالمؤسسات اللوجستية تتعامل مع بيانات تشغيلية وبيانات عملاء حساسة. ومن ثم، فإن المنصات التي توفر وصولاً خاضعاً للرقابة، وتسلسلاً واضحاً للبيانات، وتعاوناً خاضعاً لإدارة رشيدة، تحمي كلاً من الشركة والعميل.

وأخيرًا، ينبغي على القادة ضمان إشراك الموظفين في هذه الرحلة من خلال التدريب، وتوفير الأدوات التوجيهية، والعمليات التي تضم تدخلًا بشريًّا. وهذا يضمن أن الذكاء الاصطناعي يعزز 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 قائم على النظرة النظامية، وهو أمر ذو قيمة لا تُقدَّر بثمن عند العمل في مجال الذكاء الاصطناعي. فالمبادرات الناجحة في مجال الذكاء الاصطناعي تتطلب التنسيق بين البيانات والعمليات والأشخاص، وغالبًا ما تتفوق النساء في الأدوار التي تعمل على الربط بين الفرق الفنية والتشغيلية.

أرى نساءً يقودن مشاريع التحول، ويحفزن الابتكار في مجال التحليلات، ويدافعن عن الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي. وهن يجلبن بشكل طبيعي التنظيم والتعاون والتعاطف إلى الفرق متعددة التخصصات، وهو أمر ضروري عند تقديم حلول يجب تطبيقها على أرض الواقع.

بالنسبة للمواهب الجديدة، نصيحتي هي الاستفادة من المنصات والأدوات التي تتيح لكم التجريب بأمان، والتعاون على نطاق واسع، والتعلم المستمر. فصناعة الخدمات اللوجستية تتطور بسرعة، وأولئك الذين يفهمون كيفية تحويل الأفكار إلى حلول تشغيلية بطريقة منظمة وخاضعة للضوابط هم الذين سيشكلون مستقبل هذه الصناعة.

أوموت شاتير غوربوز هو مهندس مبيعات رئيسي في شركة «داتايكو» (Dataiku)، 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» (Logifem Society Network)، وهي شريكة في مبادرة «Women in Breakbulk» ، وتبرز كقوة رائدة مكرسة لتمكين النساء في مجال اللوجستيات وشحن البضائع. تأسست Logifem في اسطنبول، وسرعان ما نمت لتصبح مجتمعًا دوليًا نابضًا بالحياة، يربط بين أكثر من 150 عضوة عبر القارات.