المصرية للاتصالات تحقق 100% شبكة دون اختناقات باستخدام الذكاء الاصطناعي

كشف إسماعيل سعيد، الرئيس التنفيذي لقطاع التكنولوجيا بالشركة المصرية للاتصالات، عن نجاح الشركة في توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي لتطوير إدارة الشبكات وتحسين كفاءتها التشغيلية، مؤكدًا أن الشركة تمكنت من الوصول إلى شبكة خالية من الاختناقات بنسبة 100%، من خلال منصة ذكية تعتمد على تحليل البيانات ومراقبة أداء الشبكة والتنبؤ بالمشكلات قبل حدوثها.

وأوضح سعيد، خلال مشاركته في جلسة حوارية بعنوان «الشبكات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.. إعادة ابتكار عمليات الاتصالات خلال العقد المقبل»، ضمن فعاليات معرض ومؤتمر Cairo ICT 2026، أن الذكاء الاصطناعي يمثل رحلة جديدة للشركة، بدأت بالفعل من خلال تقييم مستويات الأتمتة الحالية، والعمل على وضع خريطة طريق واضحة لتطوير عمليات التشغيل اليومية.

وأضاف أن الشركة تستهدف التدرج في مستويات أتمتة الشبكات وفقًا للمعايير التي يحددها منتدى TM Forum، وصولًا إلى المستوى الرابع (Level 4)، المعروف باسم الشبكات ذاتية التشغيل (Autonomous Networks)، بما يتيح إدارة الشبكات وتشغيلها بدرجة أكبر من الاستقلالية والاعتماد على الأنظمة الذكية.

المصرية للاتصالات تستهدف الوصول إلى الشبكات ذاتية التشغيل

وأشار سعيد إلى أن حجم الشبكة التابعة للمصرية للاتصالات واتساع نطاقها جعلا الاعتماد على أساليب التشغيل التقليدية أكثر صعوبة، خاصة مع التوسع الكبير في شبكات الإنترنت الثابت وشبكات بروتوكول الإنترنت (IP).

وأوضح أن الشركة تمتلك بنية تحتية ضخمة تشمل أكثر من 1600 سنترال على مستوى شبكة الـIP، وهو ما يتطلب أدوات متطورة لإدارة الأداء ومتابعة معدلات الاستخدام والتعامل مع الاختناقات المحتملة.

وأضاف أن الشركة قطعت شوطًا كبيرًا في أتمتة العمليات التشغيلية، وأصبحت تعتمد على مجموعة واسعة من الأدوات التكنولوجية بدلًا من العمل اليدوي، إلا أن تعدد هذه الأدوات وحجم البيانات الناتجة عنها فرضا تحديًا جديدًا يتعلق بقدرة العنصر البشري على متابعة جميع العمليات وتحليلها بالكفاءة والسرعة المطلوبتين.

وأكد أن هذا التحدي دفع الشركة إلى دراسة أفضل طرق توظيف الذكاء الاصطناعي داخل عمليات التشغيل، وتحديد التطبيقات التي يمكنها معالجة المشكلات الفعلية التي تواجه الشبكة، بدلًا من استخدام التكنولوجيا لمجرد مواكبة الاتجاهات العالمية.

منصة ذكاء اصطناعي تراقب أكثر من 1600 سنترال وتتوقع اختناقات الشبكة

واستعرض الرئيس التنفيذي لقطاع التكنولوجيا بالشركة المصرية للاتصالات أحد أبرز تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي نجحت الشركة في تطويرها خلال عام 2026، موضحًا أنها تتمثل في منصة ذكية لمتابعة أداء شبكة بروتوكول الإنترنت وتحليل بياناتها بصورة شبه لحظية.

وأوضح أن المنصة تجمع البيانات من مختلف أدوات إدارة الأداء والأجهزة المستخدمة في الشبكة، إلى جانب أنظمة حصر الأصول والمكونات، ثم تعمل على تحليل هذه البيانات بصورة مستمرة وشبه فورية.

وتتيح المنصة متابعة معدلات استهلاك السعات على مستوى نطاق شبكة IP بالكامل، وتحليل اتجاهات الاستخدام والتنبؤ بالاحتياجات المستقبلية، اعتمادًا على معدلات النمو اليومي وتوزيع المستخدمين وأنماط استخدامهم للشبكة.

وأضاف أن النظام لا يكتفي برصد المشكلات القائمة، بل يقدم توصيات سريعة ودقيقة بشأن المواقع التي قد تواجه اختناقات، والتوسعات المطلوبة، والتوقيت المناسب لتطوير مكونات الشبكة، بما يساعد فرق التشغيل على اتخاذ قرارات أكثر دقة.

الذكاء الاصطناعي يحدد احتياجات تطوير الشبكة والاستثمارات المطلوبة

وأشار سعيد إلى أن أهمية المنصة تمتد إلى دعم قرارات التخطيط والاستثمار، خاصة أن اتساع شبكة المصرية للاتصالات وتوزيعها الجغرافي يجعلان تحديد احتياجات التطوير عملية معقدة.

وأوضح أن النظام يساعد الشركة على تحديد نوع التوسعات المطلوبة، سواء كانت زيادة سعات وصلات الشبكة إلى 1 جيجابت أو 10 جيجابت أو 100 جيجابت، أو تطوير المعدات والأجهزة المستخدمة، وليس الاكتفاء بزيادة سعات الربط فقط.

كما تتكامل المنصة مع أنظمة حصر مكونات الشبكة لتحديد السعات المتاحة والمستخدمة، وتوضيح المناطق التي تحتاج إلى تطوير، وهو ما يدعم تخطيط المعدات وتحديد أولويات الإنفاق الاستثماري بصورة أكثر كفاءة.

وأكد أن هذه الإمكانات ساعدت الشركة على تحقيق نقلة في إدارة الشبكة، والوصول إلى نسبة 100% من الشبكة دون اختناقات، وفقًا لما أعلنه خلال الجلسة.

الذكاء الاصطناعي يعالج نقص الكفاءات البشرية في قطاع الاتصالات

ولفت سعيد إلى أن استخدام الذكاء الاصطناعي لا يقتصر تأثيره على تحسين كفاءة التشغيل ودقة القرارات، بل يمتد أيضًا إلى مواجهة نقص الكفاءات البشرية المتخصصة في إدارة الشبكات وتحليل أدائها.

وأوضح أن سوق الاتصالات يعاني من نقص الموارد البشرية المؤهلة للعمل في هذه المجالات، وهو ما يجعل الاعتماد على الأنظمة الذكية ضرورة لمساعدة فرق العمل على إدارة أحجام ضخمة من البيانات والمهام دون الحاجة إلى زيادة أعداد العاملين بنفس المعدلات.