Pervinder Johar

لطالما كانت سلاسل التوريد أنظمة بيئية مادية وديناميكية. المأساة هي أننا حاولنا تشغيلها على برمجيات جامدة وحتمية، أنظمة مبنية على افتراض أنه يمكن تهيئة العمليات وإعادة تهيئتها حسب الحاجة. هذا الافتراض أصبح الآن خاطئًا، وكذلك البرمجيات المبنية عليه. برمجيات المؤسسات القديمة، بمعنى حقيقي، في طريقها للزوال. لقد انتهى عصر التطبيقات الحتمية، المكتوبة يدويًا، والتي تعتمد بشكل كبير على التهيئة. بدأت الأنظمة الأصلية للذكاء الاصطناعي في استكمال القواعد الصارمة بأدوات يمكنها تفسير السياق، ودعم التخطيط، والتكيف مع الظروف المتغيرة.

تفيد نشرة المنتدى الاقتصادي العالمي “توقعات سلاسل القيمة العالمية 2026” بأننا نعيش في عالم من الاضطراب الدائم. لا يمكن لتطبيقات البرمجيات التي تعتمد على تكوينات ثابتة أن تدعم واقع سلسلة التوريد الذي يتحدد بالتقلب الهيكلي المستمر. يتطلب كل تغيير أو اضطراب جديد في العملية سير عمل مخصصًا آخر، وتكاملًا آخر، وحلاً بديلاً آخر. وكلما تغير العالم أكثر، كلما ازدادت صلابة المكدس القديم.

ما يحتاجه القادة بدلاً من ذلك هو أنظمة التعلم. يتم تكوين البرمجيات التقليدية من خلال النماذج، وYAML “لغة ترميز ليست لكم.. لغة تسلسل بيانات سهلة القراءة تستخدم عادة لملفات التكوين”، ومحركات القواعد. تتعلم الأنظمة الأصلية للذكاء الاصطناعي من السياق والأمثلة والتفاعل. إنها تتعلم من المعرفة. من المهم التمييز بين البيانات العادية والمعرفة. البيانات خام ووفيرة؛ أما المعرفة فهي أكثر أهمية بكثير، وسياقية، ومنطقية، وذات قيمة. تجمع المعرفة بين السياق، بحيث يتم فهم الإشارة ضمن القيود التي تحيط بها، مع الاستدلال عبر الأصول والموردين وأسواق الطاقة ومسارات اللوجستيات والسياسات. ومع تغير الظروف، تتعلم قاعدة المعرفة. يتعلم النظام ويصبح أكثر ذكاءً كل يوم، وليس أكثر هشاشة.

لماذا يهم التوقع في سلاسل التوريد؟

بمجرد أن تصبح المعرفة حية، تصبح قدرة أكثر قوة ممكنة.. الاستدلال. كانت الاستراتيجية التنافسية القديمة تتمثل في التفاعل بشكل أسرع مع الاضطراب بمجرد حدوثه. أما الاستراتيجية الجديدة فهي الاستشعار المستمر وحساب تأثير الاضطراب المحتمل، وتوقع كيفية تطور الاضطراب عبر شبكة مترابطة قبل أن يتجسد بالكامل.

يتطلب ذلك أنظمة تعمل باستمرار على تحسين فهمها للتبعيات والقيود والتأثيرات من الدرجة الثانية، بحيث عندما يتباطأ ميناء، أو تتغير تعريفة جمركية، أو يتعثر مورد، تكون المنظمة قد عرفت بالفعل المسارات البديلة، والأجزاء البديلة، ومواقع المخزون، والمقايضات التجارية التي يمكن أن تبقيها في المقدمة. ينتج عن تخطيط السيناريوهات هذا نتيجة محسّنة، والتي يمكن بعد ذلك نشرها تلقائيًا عبر المنظمة وشركاء النظام البيئي.

يُحيي ظهور الذكاء الاصطناعي المادي هذا الأمر. لم يعد الذكاء محبوسًا داخل نظام تخطيط يعمل بين عشية وضحاها. بل يعيش في الأطراف، في المعدات، في طبقة اللوجستيات، ويتعاون مع وكلاء ذوي ذكاء آخرين عبر النظام البيئي.

بدون المعرفة والاستدلال، تظل الشركات عالقة في حلقات رد الفعل، وتستجيب دائمًا بعد فوات الأوان. وبهما، تبدأ الشركات في تشكيل النتائج.

العمليات المستقلة واختفاء الواجهة

هناك تحول آخر، وقد يكون الأعمق.

في عالم الذكاء الاصطناعي المادي، قد يبدأ دور واجهات البرامج التقليدية في التغير. فسلاسل التوريد ديناميكية وموزعة للغاية بحيث لا يمكن للبشر تشغيلها من خلال لوحات المعلومات وسير العمل. يتغير دور أخصائي سلسلة التوريد وفقًا لذلك. يتم قضاء وقت أقل في صراع مع الأنظمة، وتسوية الاستثناءات، ومطاردة البيانات، والتفاوض على التغييرات داخليًا ومع الشركاء. ويتم قضاء وقت أطول في ما يبرع فيه البشر بشكل فريد.. تحديد النوايا، وموازنة المقايضات، وتنسيق الاستراتيجية.

قريبًا، سيعبر القادة عن نواياهم من خلال المحادثة. يتم التعبير عن الأهداف، والقيود، والأولويات، ومستويات تحمل المخاطر، والتزامات العملاء كلها باللغة الطبيعية. ستقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلون بتفسير هذه النوايا، وترجمتها إلى إجراءات منسقة عبر الشركاء والمناطق الجغرافية، وتنفيذها في الوقت الفعلي، والتكيف باستمرار مع تطور الظروف. تصبح المنظمة حلقة من النوايا، والاستدلال، والإجراءات، تعمل بسرعة السوق، بدلاً من سرعة تراكم مهام تكنولوجيا المعلومات.

هذا ليس تقليصًا لدور الإنسان. بل هو ترقية. إنه يحرر أفضل كوادرنا من ميكانيكية الحفاظ على سير العمليات ويركزهم على تنسيق القيمة، وهي القرارات التي لا يمكن إلا لإنسان يتمتع بالحكم، والعلاقات، والمساءلة اتخاذها. يتعلم الوكلاء باستمرار من هذه الاستراتيجيات، والتكتيكات، والقرارات، والنتائج.

فرصة تحدث مرة واحدة في كل جيل

كل قائد سلسلة توريد أتحدث معه يعلم أن شيئًا أساسيًا يتغير. السرعة ستفصل الفائزين عن المتخلفين. إليك ما أشجعك على استخلاصه من هذه اللحظة:

الاضطراب ليس مرحلة نمر بها

الاضطراب هو بيئة التشغيل للمستقبل المنظور، ويكافئ الخيارات المتعددة على التحسين.

الذكاء الاصطناعي المادي ليس مجرد أداة إضافية أخرى

الذكاء الاصطناعي المادي هو أول تقنية في جيل يمكنها إحداث تغيير جذري في كيفية تخطيط العمليات المادية وتنفيذها، مما يساعدنا على اختراق القيود التي كانت غير قابلة للاختراق سابقًا.

المتبنون الأوائل سيحظون بميزة

الفجوة بين الشركات التي تتحرك الآن وتلك التي تنتظر ستتضاعف بشكل أسرع من أي دورة تكنولوجية سابقة.

الخبر السار هو أن المسار المستقبلي لا يتطلب برنامج تحول ضخم يستغرق سنوات عديدة قبل أن ترى النتائج. إنها رحلة. تتطلب البدء بمشكلة تشغيلية حقيقية، أو عنق زجاجة في التخطيط، أو أصل ضعيف الأداء، أو مسار لوجستي معرض لخطر جيوسياسي، وتطبيق أنظمة التعلم عليه. تتطلب الرغبة في إعادة تصميم العملية حول ما يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي فعله الآن، بدلاً من إجبار الوكلاء على التكيف مع شكل العملية الحالية. وتتطلب قادة في القمة، يعاملون هذا كأولوية استراتيجية، بدلاً من كونه مشروعًا لتكنولوجيا المعلومات.

سلاسل التوريد التي تتعلم وتتكيف وتعمل باستمرار ستحول التقلبات من قيد إلى مصدر لميزة متزايدة. هذه هي الرؤية التي تستعد هذه الصناعة للمطالبة بها. الثورة الصناعية القادمة لا تنتظر. ولا ينبغي لنا ذلك.

إعداد: وحدة الترجمات بمركز سمت للدراسات
المصدر: World Economic Forum