الموانئ تتوسع في الذكاء الاصطناعي
كيف تجعل هذا التوسع يحقق عائده؟

الموجة التالية من التحول

اعتادت الموانئ ومحطات المناولة إعادة ابتكار أعمالها. فعلى مدى 50 عامًا، أدارت التحول إلى الحاويات والسفن الأكبر حجمًا، والانتقال من بيانات الشحن الورقية إلى الرسائل والمعاملات الإلكترونية، ثم تطور الربط المباشر بين الأنظمة مع الأطراف الأخرى في قطاع الشحن. ومع ذلك، لا تزال وظائف كثيرة في الموانئ تعتمد على ألواح تسجيل ورقية، واتصالات لاسلكية، أو حدس مخطط شاهد الساحة تمتلئ وتفرغ آلاف المرات. ويظهر ذلك بوضوح أكبر في المحطات الصغيرة وموانئ البضائع السائبة.

يمثل الذكاء الاصطناعي الموجة التالية، وهو يصل هذه المرة إلى تلك المهام الورقية. ويأتي مع تصاعد الضغوط من خارج الأرصفة؛ فوسطاء الشحن ومقدمو الخدمات اللوجستية وخطوط شحن الحاويات، وهم عملاء المحطات، من بين الجهات التي تستثمر فيه بكثافة، مع توقع ارتفاع الإنفاق عبر القطاعات بمرور الوقت.

لتقييم ما أحرزه القطاع، أجرينا بالتعاون مع لجنة صناعة المحطات 4.0، المعروفة اختصارًا باسم TIC4.0، استطلاعًا شمل أكثر من 100 قائد في منظومة موانئ ومحطات الحاويات. لم يعد الذكاء الاصطناعي تجربة هامشية؛ فالمشاركون يستخدمون أو يستكشفون، في المتوسط، أبرز 16 حالة استخدام من أصل 43 حالة قيّمناها، بدءًا من استخراج البيانات من مستندات الشحن بنسبة 62%، وصولًا إلى التنبؤ بتعطل الرافعات أو ناقلات الحاويات الجسرية بنسبة 48%.

خمس نتائج تحدد وضع القطاع

اتُّخذ قرار تبنّي الذكاء الاصطناعي إلى حد كبير في القطاع، لكن قيمته لم تُحسم بعد. والمطلوب الآن إثبات ما يقدمه، وإنجاز ذلك أسرع من المنافسين. وتكشف نتائج الاستطلاع عن خمسة اتجاهات:

التبنّي واسع، والإثبات نادر. يتعرف المشاركون على حالات الاستخدام ويختبرونها بوتيرة أسرع بكثير من قياس عوائدها، ولا يستطيع سوى 4% إظهار تحسن في الأرباح.

غموض العائد على الاستثمار هو العائق الرئيسي لتسريع التنفيذ. وتتعمق الشكوك كلما ابتعدنا عن الإدارة التنفيذية العليا، إلى جانب مخاوف مهمة بشأن جودة البيانات والكفاءات.

الطلب يأتي من العملاء التجاريين، بينما تبقى المكاسب تشغيلية. يطلب العملاء خدمات مدعومة بالذكاء الاصطناعي، لكن المشاركين يحتفظون تقريبًا بكل المنافع داخل عملياتهم.

العائد المتوقع يتحول من بناء الذكاء الاصطناعي إلى استخدامه. يتوقع المشاركون أن تأتي منافع الأعوام الثلاثة المقبلة من التنبؤ وتوجيه المعدات ودمج التقنية في سير العمل، أكثر من المنصات والحوكمة.

الاستثمارات تتجه إلى الأفراد والأنظمة القائمة. وتشمل توظيف الكفاءات وتدريبها، وإعادة تأهيل العاملين الحاليين، وإضافة الذكاء الاصطناعي إلى الأنظمة المثبتة بالفعل.

تشير هذه النتائج إلى أربعة تحركات: إثبات القيمة قبل التوسع، وإصلاح الأسس على مستوى المؤسسة، وتحويل الإنفاق من التأسيس إلى التشغيل، وتطوير المكاسب التجارية بالتعاون مع العملاء.

التبنّي واسع، والإثبات نادر

انتقل نحو نصف المشاركين، 44%، من الاختبارات الأولية إلى التوسع أو مرحلة أكثر تقدمًا. ويساعد حجم الشركة في ذلك؛ إذ أفادت 56% من الشركات الأكبر، التي تتجاوز إيراداتها 8 مليارات دولار، بأنها وصلت إلى التوسع أو ما بعده، مقابل 32% من الشركات التي تقل إيراداتها عن مليار دولار.

لكن النشاط لا يخلق قيمة بالضرورة. فلا يتتبع سوى 11% مساهمة الذكاء الاصطناعي في الكفاءة أو هامش الربح بصورة منهجية، ولم يدمجه في العمليات الأساسية مع إثبات تحسن قابل للقياس في الأرباح سوى 4%. تعمل التقنية داخل بوابات المحطات، وفي الساحات والمكاتب الخلفية، لكن مساهمتها تكاد لا تُقاس.

غموض العائد هو التحدي الرئيسي، والشكوك أكبر خارج الإدارة العليا

تصدر غموض العائد على الاستثمار، واختصاره ROI، قائمة العوائق بنسبة 41%، متقدمًا على جودة البيانات عند 32%، وتكامل الأنظمة عند 30%، واليقين بشأن التنفيذ وتكلفة التطبيق، عند 28% لكل منهما. ما يعرقل التقدم هو الشك في جدوى الإنفاق.

ولا تتوزع هذه الشكوك بالتساوي. فلم يذكر غموض العائد بوصفه عائقًا سوى 21% من المشاركين في الإدارة التنفيذية العليا، مقابل 44% في المستويات الأخرى. وبرز الفارق نفسه في التكلفة؛ إذ أشار إليها 14% من كبار القادة مقابل 30% من البقية. لذلك يجب أن يقترن حماس الإدارة العليا بخطة تنفيذ عملية على مستوى وحدات الأعمال، مع شفافية كاملة في التكلفة للمديرين المطالبين بتحقيق النتائج.

هذا الاختلاف مهم؛ فالميزانيات تُعتمد في القمة، والتجارب تُنفذ في المستويات الأدنى، ولا تتوسع إلا عندما يتفق الطرفان. وإذا ظل المدير الأقرب إلى العمل يشك في العائد، تعطلت التجربة. ومع ذلك، أفاد كبار التنفيذيين بإثبات القيمة بمعدل قريب من البقية، 29% مقابل 26%. والسؤال المفتوح هو ما الذي يُعد مبررًا استثماريًا موثوقًا.

تأتي جودة البيانات المعيارية في المرتبة الثانية؛ إذ أشار نحو الثلث إلى جودة البيانات وإمكان الوصول إليها كقيود. فالذكاء الاصطناعي لا يتجاوز جودة المعلومات التي يعتمد عليها. وليست المشكلة تقنية فقط؛ ففي غياب تعريفات ودلالات مشتركة، قد يعامل مقياسين يبدوان قابلين للمقارنة باعتبارهما متطابقين رغم اختلاف معنييهما، فيستخلص نتائج مضللة. ولا يزال كثير من هذه المعلومات موزعًا بين أنظمة مجزأة وغير مترابطة.

رصد تقييمنا المرجعي الرقمي لعام 2025 بالتعاون مع لجنة صناعة المحطات 4.0 المشكلة نفسها من زاوية أخرى. فما زالت معظم خرائط الطريق الرقمية توضع لكل محطة على حدة، دون معايير واسعة الاعتماد، حتى داخل المجموعات العالمية ومتعددة الجنسيات التي تدير محطات عديدة. وكشف التقييم أيضًا أن مخاوف الأمن السيبراني تبطئ تبنّي أدوات التخطيط المتقدمة العابرة للمؤسسات، ومنها تخطيط الأرصفة. وفي البنية التحتية الحيوية، يمثل الأمن والسلامة جزءًا من الأساس.

تمثل الكفاءات عائقًا آخر. فقد أشار نحو ربع المشاركين إلى محدودية الخبرة الداخلية، وذكرت نسب أقل مقاومة التغيير ونقص التدريب. ولا يزال من يجيدون تشغيل الذكاء الاصطناعي قليلين. وهذه العوائق ليست سببًا للانتظار؛ بل تدعو إلى بناء الأسس أولًا، في البيانات وفي معرفة الأفراد الذين سيديرون التقنية.

الطلب تجاري، والمكاسب ما زالت تشغيلية

يأتي الدفع من العملاء، لا الجهات التنظيمية. فعند السؤال عن العملاء والشركاء الذين يطلبون خدمات مدعومة بالذكاء الاصطناعي، تصدر وسطاء الشحن بنسبة 61%، تلاهم مقدمو الخدمات اللوجستية من الأطراف الثالثة بنسبة 58%، وخطوط شحن الحاويات بنسبة 52%. ويعكس ذلك، على الأرجح، توقعات عملائهم هم، أي مالكي البضائع. ويتسق هذا مع تحول أوسع في الخدمات اللوجستية، حيث صار العملاء يدفعون التبنّي أكثر مما تدفعه الشركات من الداخل. ومع دمج الوسطاء والخطوط الملاحية الذكاء الاصطناعي في أعمالهم، يتوقعون من المحطات مواكبة ذلك.

وتؤكد دوافع المشاركين الاتجاه نفسه؛ إذ ذكر 69% خفض التكلفة والكفاءة، و47% ضغط المنافسة، بينما جاءت الأوامر التنظيمية أخيرًا عند 1%. ورغم أن سلطات الموانئ تمثل مصدرًا للطلب لدى 35%، فإن السوق هو الذي يقود هذا التحول.

لكن القيمة المعلنة تكاد تكون تشغيلية بالكامل. تتصدر الكفاءة التشغيلية المنافع المتحققة أو المتوقعة عند 74%، تليها سرعة اتخاذ القرار عند 44%، وخفض التكلفة عند 41%. ولا يتجاوز تحسين تجربة العميل 18%. فالعملاء هم الأكثر دفعًا نحو التقنية، بينما تظل المنفعة التي تخدمهم مباشرة محدودة الإبلاغ. وتفتح نسبة 18% مجالًا للفرص؛ إذ سيتقدم من يحولون الطلب التجاري إلى قيمة تجارية على من يحتفظون بكل مكسب داخل حدود المحطة.

العائد يتحول من بناء الذكاء الاصطناعي إلى استخدامه

عند السؤال عن المجالات المتوقع أن تحقق أكبر المنافع خلال الأعوام الثلاثة المقبلة، اتجه المشاركون من التأسيس إلى الاستخدام اليومي. واستُبعدت سبعة خيارات متبقية تحت بند «أخرى» من أصل 43 حالة استخدام. ومن الحالات الـ36 المتبقية، ذُكرت 26 بوتيرة أعلى باعتبارها مجالات منفعة مستقبلية مقارنة بالاستخدام الحالي، وظلت أربع دون تغيير، وتراجعت الأهمية المتوقعة لست حالات. وتتركز أكبر المكاسب المنتظرة في تشغيل المحطة.

يرتفع التنبؤ بالحالات التشغيلية وأسبابها الجذرية من 49% حاليًا إلى 67% من حيث المنفعة المتوقعة، ويصعد دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل اليومي من 60% إلى 74%، وهو الاستخدام الأكثر ذكرًا للقيمة المستقبلية. ويتقدم معه توجيه المعدات لحظيًا، والصيانة التنبؤية، ومراقبة سلامة البضائع بالرؤية الحاسوبية. ويتقدم أيضًا الاستخدامان الأقرب إلى العملاء: الإجابة عن استفسارات حالة المحطة من 25% إلى 43%، ومراسلة وسطاء الشحن من 39% إلى 55%. قد لا يكون القطاع قد استحوذ على المكاسب التجارية بعد، لكنه يرى اتجاه المستقبل.

تتبّع تقييمنا الرقمي المرجعي التطور نفسه في الساحات؛ إذ تحل الأدوات التنبؤية تدريجيًا محل الأنظمة القائمة على القواعد. يقدّر التنبؤ بمدة المكوث الفترة التي ستبقى خلالها كل حاوية قبل نقلها، ويستخدم الرص الذكي هذا التقدير لتحديد موضعها، بحيث لا توضع الحاويات المغادرة قريبًا أسفل الحاويات الأطول بقاءً. وينقل الذكاء الاصطناعي هذا التقدم إلى كل جوانب التشغيل.

في المقابل، تتراجع أهمية الأعمال التأسيسية الخلفية. تنخفض الحوكمة الداخلية من 51% إلى 37%، وبناء المنصات الداخلية من 56% إلى 50%. وما زالا مهمين، لكن القادة ينظرون إليهما بصورة متزايدة بوصفهما أساسًا تمهيديًا. وتضيق فرصة التفوق ببناء المنصات وحده، بينما تنتقل الميزة إلى المشغلين القادرين على دمج التقنية في مسارات العمل التي تحرك البضائع.

المال يتجه إلى الأفراد والأنظمة القائمة

يكاد الاستثمار يكون شاملًا بين المشاركين؛ إذ لم يذكر سوى 2% عدم وجود إنفاق مخطط على الذكاء الاصطناعي. لكن العينة تميل إلى الجهات الكبيرة والعالمية، لذلك يُرجح أن يكون الاستثمار أقل شمولًا في القطاع بأكمله. ويتصدر توظيف الكفاءات أو تدريبها عند 59%، تليه ميزانيات البحث والتطوير عند 55%، ثم إضافة وحدات الذكاء الاصطناعي إلى الأنظمة القائمة عند 47%.

هذا النمط دال؛ فالمشاركون يشترون القدرات ويبنون على ما يملكونه بالفعل، بدل استبداله.

ويتجاوز سؤال القوى العاملة أي بند في الميزانية. يتوقع نصف المشاركين أن يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل الأدوار عبر إعادة التأهيل أو إعادة التوزيع، ويتوقع 13% أدوارًا جديدة تتطلب مهارات جديدة، ويرى 31% تراجع الطلب على العمالة مع أتمتة العمليات والقرارات.

وهنا أيضًا تختلف النظرة بحسب الأقدمية الوظيفية؛ فلا يتوقع تقليص أعداد العاملين سوى 14% من كبار التنفيذيين مقابل 34% من المستويات الأخرى. وهذا الفارق يدعو القادة إلى التصريح بوضوح بنياتهم.

المقصود بالأتمتة لدى نسبة 31% هو أتمتة العمليات والقرارات بالذكاء الاصطناعي، وليس آلات نقل البضائع. أما أتمتة المعدات فهي مسألة منفصلة؛ إذ تستبدل العمل البدني بجوار السفن وفي الساحات. وقد جاءت أخيرًا بين القدرات الرقمية التي قيّمها تقييمنا المرجعي، بفعل اتفاقيات العمل ومقاومة المجتمع بقدر ما تعوقها التكلفة الرأسمالية. وسيتقدم من يقودون تحول القوى العاملة بمشاركة موظفيهم أسرع ممن يتعاملون معه بوصفه مجرد رسالة اتصالية.

أربعة تحركات يستطيع القادة تنفيذها

تقدّر أعمالنا بشأن الذكاء الاصطناعي أن 10% من خلق القيمة يأتي من الخوارزميات، و20% من التقنية والبيانات، و70% من توافر التدريب والعمليات المناسبة. ويقع معظم ما يصفه هذا الاستطلاع ضمن نسبة 70%.

تشير النتائج إلى أربعة تحركات على مرحلتين. تعالج الأولى الشكوك حول العائد وفجوات البيانات والمهارات، بإثبات القيمة قبل التوسع وإصلاح الأسس على مستوى المؤسسة، بدلًا من كل محطة منفردة. وتتبع الثانية العائد إلى حيث يراه المشغلون والعملاء، بتحويل الإنفاق من التأسيس إلى التشغيل وتطوير المكاسب التجارية مع العملاء الذين يطلبونها بالفعل. والترتيب مهم؛ فالمشغل الذي لا يثبت جدوى حالة الاستخدام أو لا يصل إلى بيانات نظيفة لن يقطع شوطًا بعيدًا في المرحلة الثانية.

إثبات القيمة قبل التوسع

مع تصدر غموض العوائد قائمة التحديات، ينبغي أن يتفق القادة مسبقًا، لكل تجربة، على خط الأساس الذي سيقاس الأداء قياسًا إليه، والتحسن المتوقع، والجدول الزمني لتحقيقه، والأهم شخص واحد يتحمل مسؤولية النتيجة.

وينبغي الاتفاق أيضًا على شكل العائد المثبت قبل رفع المبرر الاستثماري للإدارة العليا؛ إذ يرجع جانب كبير من الفجوة بينها وبين الخطوط الأمامية إلى اختلاف التعريفات. نفذوا التطبيق على مراحل، مع قرار بالاستمرار أو التوقف عند كل خطوة، واختبروا العنصر الأعلى مخاطرة أولًا، ولا تتوسعوا إلا بعد إثبات القيمة. فالأدلة هي ما يقنع المدير المتشكك.

إصلاح الأسس على مستوى المؤسسة

جودة البيانات هي العائق التالي، لذلك ينبغي التعامل معها كبنية تحتية مشتركة، لا سلسلة حلول موضعية. فالاستثمار المؤسسي في جودة البيانات وإتاحتها وتكاملها يطلق قيمة أكبر من أي حالة استخدام منفردة؛ لأن الحلول المجزأة تميل إلى نقل الاختناق بدل إزالته.

الميناء شبكة من الأطراف، منها السلطات والمحطات والخطوط الملاحية وناقلو الشاحنات والمستودعات. والبيانات التي تتوقف عند بوابة المحطة تتوقف قيمتها هناك أيضًا. وتتيح المعايير المشتركة لبيانات القطاع للأنظمة التواصل. ويخطط نحو ربع المشاركين بالفعل للانضمام إلى تعاون قطاعي أو مبادرات لمشاركة البيانات خلال العامين المقبلين، وتمنح الدلالات ونماذج البيانات المشتركة التي تطورها لجنة صناعة المحطات 4.0 وتروج لاعتمادها إطارًا لتجسيد هذا التوجه.

تحويل الإنفاق من التأسيس إلى التشغيل

يتوقع المشغلون بالفعل أن تأتي منافع الأعوام الثلاثة المقبلة من تشغيل المحطات. وجّهوا الموارد إلى التنبؤ التشغيلي، ودمج التقنية في سير العمل، وتوجيه المعدات لحظيًا؛ فهي المجالات الأوضح نموًا في المنفعة المتوقعة. ثم ادعموا ذلك بالأفراد، ووضحوا أثر الذكاء الاصطناعي في الأدوار الوظيفية، ومولوا إعادة التأهيل قبل إعادة توزيع العاملين.

تطوير المكاسب التجارية مع العملاء

تمثل نسبة 18% الخاصة بتحسين تجربة العميل دعوة للعمل. تعاونوا مباشرة مع وسطاء الشحن ومقدمي الخدمات اللوجستية والخطوط الملاحية الذين يطلبون الذكاء الاصطناعي بالفعل، وابنوا الخدمات التي يريدونها، مثل إتاحة تتبع حالة البضائع، والتحديثات الاستباقية، وتسريع إعداد المستندات، وزيادة موثوقية الخدمة.

سبق للقطاع أن فعل ذلك. فمنذ منتصف العقد الأول من الألفية، بدأت الموانئ استخدام أنظمة حجز المركبات، فخفضت بصورة حادة زمن دورة الشاحنات، وأبدت شركات النقل استعدادها لدفع رسوم حجز مقابل موعد مضمون. وطبقت سنغافورة الفكرة نفسها لاحقًا على المياه، بحجز مواعيد للسفن. وأنشأت موانئ مثل أنتويرب منصات لتبادل البيانات استطاعت هي وشركاؤها تحويلها إلى خدمات. ويوسع الذكاء الاصطناعي نطاق ما يمكن تقديمه، ويختصر زمن تقديمه.

الأشهر الـ12 المقبلة

يبلغ المشاركون الذين وصلوا على الأقل إلى مرحلة التوسع 44%، بينما يستطيع 4% إظهار أثر التقنية في الأرباح. وسيفوز في المرحلة التالية من يستطيع تحديد قائمة قصيرة من حالات الاستخدام، مدمجة في العمليات الأساسية ومقاسة بنتائج واضحة. إنه طموح أكثر تواضعًا مما قد توحي به موجة التجريب الحالية، لكنه أعلى قيمة بكثير؛ فالقيمة المترابطة تتضاعف، بينما القيمة المنعزلة تتراكم فحسب.

تختزل التحركات الأربعة، بالنسبة لقادة المحطات، في ثلاث أولويات: