أخبار ar.wedoany.com، افتُتح سوق الطاقة الحرة في البرازيل رسمياً في 5 أغسطس، ليدخل قطاع الكهرباء مرحلة جديدة تتسم بالتوسع في النطاق وضغوط الكفاءة والتحول الرقمي العميق. ويطرح توسع السوق الحرة ليشمل المستهلكين الصغار متطلباتٍ على موردي الطاقة بإجراء تعديلات هيكلية على نماذج تشغيلهم — إذ تشهد أعداد المستخدمين نمواً هائلاً بينما تتقلص متوسط قيمة العميل وهوامش الربح، مما يجعل الأتمتة ضرورةً لا خياراً.
وفي هذا السياق، يُوضع الذكاء الاصطناعي في موقع الصدارة ضمن البنية التشغيلية الجديدة. فبمجرد البدء في خدمة ملايين المستهلكين الصغار، يصبح نموذج العمل غير مجدٍ اقتصادياً دون دعم الأتمتة. وما يحتاجه القطاع ليس مجرد أتمتة، بل أتمتة ذكية قادرة على العمل مع الحفاظ على جودة القرارات وثقة العملاء.
سيؤدي فتح السوق إلى مضاعفة أعداد المستهلكين المؤهلين عدة مرات، مما يستلزم قدرة الموردين على معالجة كميات هائلة من البيانات، وتوليد محاكاة على نطاق واسع، وتقديم رحلة عميل رقمية بالكامل. وتتقاطع هذه العملية مع ضغوط الكفاءة العالمية، حيث يحتاج القطاع إلى استثمارات بمليارات الدولارات حتى عام 2050 لمواصلة تحول الطاقة.
وقد طرحت شركة بوسطن الاستشارية (Boston Consulting Group، BCG) في دراستها لتحول التكاليف (منهجية Drastic Cost-Out) أن مشاريع الرقمنة والأتمتة المنفذة بشكل جيد يمكنها خفض التكاليف التشغيلية والإدارية بنسبة تتراوح بين 15% و20% خلال حوالي 18 شهراً. وتُظهر سلسلة من الحالات العملية في مجال خدمة العملاء حدود إمكانات هذا النهج.
وتكشف الحالات الدولية في الوقت ذاته عن إمكانات التحول ومخاطره. فقد قامت شركة التكنولوجيا المالية Klarna بأتمتة حوالي ثلثي عمليات خدمة العملاء لديها باستخدام الذكاء الاصطناعي، متوقعة تحقيق مكاسب كفاءة تبلغ 40 مليون دولار أمريكي؛ غير أنها في سيناريوهات الخدمة الأكثر تعقيداً شهدت تراجعاً ملحوظاً في رضا العملاء، مما اضطرها إلى إعادة إدخال الدعم البشري بعد أن تأثرت تجربة العملاء سلباً.
أما iFood فقد أظهرت نهجاً أكثر توازناً. فقد استخدمت الشركة الذكاء الاصطناعي كآلية فرز ودعم بدلاً من استبدال المشاركة البشرية بالكامل، حيث أتمت حوالي 45% من التفاعلات، مع خفض التكاليف التشغيلية المرتبطة بالتوصيل بأكثر من 70%.
وفي القطاع المالي، بنت Nubank بنية أكثر تطوراً. فالمؤسسة تعالج حوالي 55% من تفاعلات العملاء الأولية عبر الذكاء الاصطناعي، مع تقليص زمن الاستجابة بنحو 70%، وتحافظ على معايير أمنية عالية وتجربة عملاء متميزة من خلال الجمع بين الأتمتة والتحقق متعدد المستويات.
أما Octopus Energy في قطاع الطاقة، فقد خفضت تكاليف خدمة العملاء بنسبة تصل إلى 40% عبر منصتها الخاصة Kraken، ووسعت قاعدة عملائها لتشمل عشرات الملايين من المستخدمين حول العالم، مما يعكس الدور الذي تلعبه البنية التقنية المتكاملة رأسياً والقائمة على البيانات في دعم حجم الأعمال.
ويكمن الاختلاف بين هذه الحالات في طريقة نشر الذكاء الاصطناعي. فعندما يكون الهدف الوحيد هو خفض التكاليف، يحقق الذكاء الاصطناعي كفاءة قصيرة المدى لكنه يضر بالقيمة طويلة الأجل؛ وعندما يُستخدم لتعزيز القدرات التشغيلية، يمكنه خلق ميزة تنافسية مستدامة. ويرتبط هذا الأمر مباشرة بمفهوم "الطبقة الخفية" للذكاء الاصطناعي — تلك العناصر التي لا تظهر مباشرة في المؤشرات التشغيلية لكنها تحدد في النهاية نجاح الأعمال أو فشلها، بما في ذلك ثقة العملاء وجودة القرارات وحوكمة العمليات.
وكثيراً ما يؤدي سوء توزيع الاستثمارات إلى تفاقم هذه المشكلات. ويشير نموذج BCG إلى أن استثمارات الذكاء الاصطناعي ينبغي أن تتركز بنسبة 10% فقط على الخوارزميات، و20% على البيانات والبنية التحتية، و70% على نماذج التشغيل والحوكمة؛ غير أن العديد من الشركات ما زالت تركز مواردها على اقتناء التقنيات دون إعادة هيكلة العمليات.
وتنطوي رحلة العميل في قطاع الكهرباء على تعقيدات متعددة المستويات، وبدون نموذج تشغيل منظم جيداً، لن يحل الذكاء الاصطناعي المشكلات بل سيسرعها فقط. وفي هذا النموذج، يعمل الذكاء الاصطناعي كمحرك توسع، حيث يُنجز تحليل الفواتير وتقييم الاستهلاك والمحاكاة وتوليد المقترحات في ثوانٍ معدودة؛ وفي الوقت نفسه، تخضع القرارات الحاسمة المتعلقة بالعقود طويلة الأجل والأكثر تعقيداً للتحقق البشري.
وتسهم خطط التنفيذ التي تجمع بين الأتمتة والإشراف البشري في تقليل أخطاء الخوارزميات، ورفع معدلات التحويل، وتحسين الاحتفاظ بالعملاء، وضمان أمان تنظيمي أعلى. ولن يحل الذكاء الاصطناعي محل المستشارين، بل سيغير دورهم الوظيفي من خلال إلغاء المهام التشغيلية، ليتفرغ البشر للمجالات التي تخلق قيمة حقيقية.
