Openreach وGoogle Cloud تُدخلان الذكاء الاصطناعي في تخطيط شبكة الألياف الضوئية في بريطانيا

وسّعت Openreach تعاونها مع Google Cloud، وأدخلت أدوات الذكاء الاصطناعي في تخطيط النشر الوطني لشبكة full-fibre في المملكة المتحدة. وتستخدم الشركة بالفعل Vertex AI لبناء نسخة رقمية توأمة للبنية التحتية للنقل والنطاق العريض في البلاد، بينما يخفّض Gemini Enterprise، بحسب الشركة، التكاليف الهندسية غير المباشرة بأكثر من النصف.

كيف يعمل المشروع

تُعد Openreach شركة تابعة لـ BT، وتشغّل أكبر شبكة نطاق عريض في البلاد. وللحجم هنا أهمية: فالشركة لا تتولى البنية التحتية للاتصالات فحسب، بل تدير أيضًا ثاني أكبر منظومة أسطول مركبات تجارية في المملكة المتحدة. وعندما يلزم مدّ الألياف الضوئية في أنحاء البلاد، تتحول أي موافقات زائدة وأخطاء في المسارات وعمليات مطابقة البيانات يدويًا بسرعة إلى اختناق مكلف. ولهذا تنقل Openreach جزءًا من التخطيط من الجداول والأنظمة المتفرقة إلى بيئة موحدة قائمة على الذكاء الاصطناعي.

والعنصر الأساسي في هذه المنظومة هو النسخة الرقمية التوأمة للبنية التحتية البريطانية للنقل والاتصالات، المبنية على Vertex AI. وهي في جوهرها نموذج مشترك يمكن فيه مقابلة بيانات الطرق وتنقل الفرق وحالة الشبكة، ثم استخدامها لتخطيط أدق لأعمال البناء. وهذا النهج لا يهدف إلى تصور بصري جذاب، بل إلى أن تقطع القرارات الهندسية مسارها من الفرضية إلى التنفيذ الميداني بسرعة أكبر.

أين يُوفَّر الوقت

الجزء الثاني من التعاون هو Gemini Enterprise، الذي تستخدمه Openreach لخفض التكاليف الهندسية غير المباشرة. وتؤكد الشركة أنها نجحت بالفعل في خفض هذه التكاليف بأكثر من 50%. وبالنسبة إلى مشغّل اتصالات بهذا الحجم، لا يعني ذلك توفير ساعات العمل فحسب، بل تسريع القرارات التي كانت تتطلب سابقًا سلسلة طويلة من الإجراءات اليدوية بين الميدان والمهندسين والتخطيط. وكلما قل الاحتكاك الإداري، وصلت الشبكة أسرع إلى العناوين الجديدة.

لا تكشف المادة عن القائمة الكاملة للسيناريوهات، لكن الوصف يوضح أين يحقق الذكاء الاصطناعي أثرًا في برامج البنية التحتية من هذا النوع. فالأمر لا يتعلق عادةً بأتمتة سحرية للدورة كلها، بل بأن النماذج تجمع السياق بسرعة أكبر، وتُبرز نقاط الاختناق، وتزيل أعمال التحضير المتكررة التي كان يؤديها الناس يدويًا. وعمليًا قد يبدو ذلك في العمل اليومي لفرق التصميم والبناء على النحو التالي:

• إعداد الخيارات الهندسية بسرعة أكبر
• مطابقة يدوية أقل بين الأنظمة
• تنسيق أسهل بين النقل وخروج الفرق الميدانية
• تقييم أيسر لأولوية المقاطع في مشروع full-fibre

لماذا يهم ذلك

الانتقال إلى full-fibre ليس مجرد استبدال كابل، بل سلسلة طويلة من القرارات المحلية: أين يُحفر، وكيف يُمدّ المسار، وأي فريق يُرسَل، وكيف نتجنب تأخيرات إضافية على بنية تحتية مثقلة أصلًا. وفي الإطار المعتاد تصطدم هذه المشاريع ببيانات مجزأة وعمليات تحقق متكررة. ولذلك فإن حتى التحسن المعتدل في التخطيط يتحول سريعًا إلى وفورات ملحوظة على نطاق البلاد. وهنا تحاول Openreach كسب السرعة دون زيادة موازية في عدد الموظفين.

والحالة تحمل دلالة بالنسبة إلى Google Cloud أيضًا: فالأمر لا يتعلق بروبوت محادثة للمكاتب، بل بإدخال الذكاء الاصطناعي في الحلقة الإنتاجية الأساسية لمشغّل كبير. ويعمل Vertex AI في هذا السيناريو منصةً للبيانات والنماذج، بينما يعمل Gemini Enterprise طبقةً تخفف جزءًا من العبء الهندسي الروتيني. وكلما زادت هذه القصص في قطاع الاتصالات، ازداد طلب السوق على عائد استثمار (ROI) قابل للقياس، لا على وعود الأتمتة وحدها.

ماذا يعني ذلك

تُظهر تجربة Openreach أن الذكاء الاصطناعي التوليدي في شركات البنية التحتية الكبرى ينتقل من العروض التجريبية إلى صميم العمليات التشغيلية. وإذا كانت النسخة الرقمية التوأمة والنماذج المؤسسية تخفّض فعلًا التكاليف غير المباشرة بأكثر من النصف، فإن الخطوة المنطقية التالية للسوق هي استخدام هذه الأنظمة لا لمساعدة الموظفين فحسب، بل كطبقة أساسية لتخطيط الشبكات والخدمات اللوجستية والأعمال الميدانية. وهذا ملحّ بصورة خاصة في أوروبا في ظل ارتفاع كلفة تحديث البنية التحتية للاتصالات.