أوميو توسّع تطوير منتجات السفر باستخدام نماذج OpenAI

تتجه شركة أوميو إلى مرحلة جديدة في تطوير منتجات السفر، بعدما بدأت توظيف نماذج OpenAI داخل عملياتها الهندسية والتشغيلية لتسريع بناء الأدوات الرقمية وطرح واجهات حجز أكثر مرونة. وتعمل الشركة، التي تنسق خدمات النقل عبر آلاف المزودين في عشرات الدول، على تحويل الذكاء الاصطناعي من مجرد أداة مساعدة إلى جزء أساسي من طريقة العمل اليومية.

هذا التحول لا يقتصر على إدخال نموذج محادثة أو أداة برمجية إلى بيئة العمل، بل يرتبط بإعادة تصميم سير العمل من الأساس. داخل أوميو، ينظر فريق الإدارة التقنية إلى الذكاء الاصطناعي بوصفه مكوّناً بنيوياً في دورة المنتج، وليس طبقة إضافية فوق العمليات التقليدية.

بدأت أوميو بتوسيع استخدام ChatGPT بين الموظفين كخطوة تمهيدية لتعويد الفرق على العمل مع النماذج التوليدية. لكن الانتقال الحاسم جاء مع دمج Codex في سلسلة تطوير البرمجيات، بحيث أصبح حاضراً في مراحل متعددة تبدأ من البحث الأولي والتخطيط المعماري، مروراً بالكتابة الفعلية للكود، وصولاً إلى الاختبارات ومراجعات الشيفرة والصيانة المستمرة.

وتشير الشركة إلى أن هذا الدمج لا يعتمد على الاستخدام الفردي العشوائي، بل على بنية عمل مهيكلة تربط الأدوات الجديدة بالبيانات الداخلية والأنظمة الخاصة. كما طورت الفرق التقنية موصلات داخلية تربط مصادر البيانات الخاصة مباشرة بالبيئات التطويرية، ما يسمح للمهندسين بالانتقال من مرحلة الاستعلام إلى التنفيذ بسرعة أكبر.

في هذا النموذج، لا يُستخدم الذكاء الاصطناعي فقط للحصول على إجابات أو اقتراحات، بل للمساعدة في إنجاز العمل العملي داخل بيئة التطوير نفسها. وهذا ما تعتبره الشركة نقلة من مستوى التجربة إلى مستوى التشغيل.

تقول أوميو إن أثر هذه الأدوات ظهر بوضوح في سرعة تنفيذ المشاريع الداخلية. فبحسب التقديرات التي تعتمدها الشركة، أصبح الجهد المطلوب لبناء بعض المنتجات أقل بكثير مما كان عليه سابقاً، إلى درجة أن ما كان يتطلب فريقاً كاملاً ووقتاً يمتد لعدة أشهر يمكن الآن تنفيذه بواسطة مهندس واحد خلال فترة أقصر بكثير.

هذا الانخفاض في زمن التطوير ينعكس مباشرة على طريقة اتخاذ القرار. فعندما تصبح النماذج الأولية أسرع وأرخص، يمكن اختبار عدد أكبر من الأفكار قبل الالتزام الكامل بالتنفيذ. وبدلاً من انتظار دورة تطوير طويلة، تستطيع الفرق التقنية التحقق من جدوى الميزة بسرعة، ثم التوسع فيها أو إلغاؤها وفق النتائج.

وتسمح هذه السرعة أيضاً بإطلاق تحسينات متكررة على المنتجات القائمة، سواء في الواجهات أو في آليات البحث والحجز. وبذلك ينتقل الفريق من نموذج تطوير بطيء ومجزأ إلى نموذج يعتمد على دورات قصيرة من التحديث والتجربة.

من أبرز التطبيقات التي بنتها أوميو بالاعتماد على نماذج OpenAI واجهة حجز محادثية تتيح للمستخدمين البحث عن الرحلات بلغة طبيعية. ويمكن للمسافر أن يطلب مثلاً أسرع طريق بين مدينتين، أو مقارنة خيارات القطار والطيران والحافلات بين وجهتين، لتقوم المنظومة بتحليل الطلب وتوليد خيارات قابلة للحجز.

تكمن أهمية هذا النموذج في أنه لا يعمل اعتماداً على بيانات تدريب ثابتة فقط، بل يُغذّى ببيانات مباشرة من أنظمة الحجز والأسعار والتوافر الفعلي. وهذا يعني أن الردود لا تبقى نصائح عامة، بل تتحول إلى اقتراحات عملية تستند إلى المعلومات المتاحة في اللحظة نفسها.

وتغطي أوميو شبكة واسعة من وسائل النقل، تشمل القطارات والحافلات والعبّارات والطائرات، ما يجعل عملية التخطيط اليدوي مرهقة للمستخدمين إذا اضطروا إلى المقارنة بين عدة مواقع وخيارات منفصلة. أما الواجهة المحادثية فتجمع هذه العناصر في نقطة دخول واحدة، وتفهم نية المسافر بدلاً من إجباره على التنقل بين منصات متعددة.

ترى أوميو أن ما تفعله اليوم يتجاوز مجرد تحسين تجربة البحث. فالشركة تصف هذا الاتجاه باعتباره شكلاً جديداً من التجارة المحادثية، حيث يصبح الحوار مع النظام هو الواجهة الأساسية للتعامل مع شبكة النقل، بدلاً من القوائم التقليدية وحقول البحث الجامدة.

هذا التحول يحمل دلالة مهمة لقطاع السفر الرقمي. فالمستخدم لم يعد مضطراً إلى صياغة استعلامات دقيقة أو مقارنة الجداول يدوياً، بل يمكنه التعبير عن حاجته اليومية بشكل طبيعي، بينما تتولى المنظومة تفكيك الطلب وتحويله إلى خيارات قابلة للتنفيذ.

كما وسّعت أوميو هذه التجربة عبر إطلاق نسخة مخصصة داخل ChatGPT تتصل مباشرة بشبكة النقل العالمية التي تديرها الشركة. ويهدف ذلك إلى تقديم نتائج شخصية وموثوقة في الوقت نفسه، بدل الاعتماد على إجابات عامة قد تكون غير مرتبطة بالتوافر الفعلي أو التسعير اللحظي.

رغم هذا التوسع، تؤكد أوميو أن المسؤولية النهائية لا تنتقل إلى الآلات. فسياساتها الداخلية تنص بوضوح على أن البشر يظلون مسؤولين عن الشيفرة المنشورة وعن النتائج التجارية النهائية، بينما تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي كعامل تسريع في التحليل والبناء واتخاذ القرار.

هذا المبدأ مهم خصوصاً في قطاع حساس مثل السفر، حيث قد يؤدي أي خطأ في البنية التقنية إلى تأثير مباشر في الحجز والتسعير وتوجيه المسافرين. ولذلك تحتفظ الشركة بإشراف بشري على التعديلات الجوهرية، وتمنع الأنظمة الآلية من تنفيذ تغييرات لا رجعة فيها على البنية الأساسية أو خوارزميات التوجيه.

ويعكس هذا النهج اتجاهاً متوازناً بين السرعة والانضباط التشغيلي. فبدلاً من استخدام الذكاء الاصطناعي كبديل عن الفرق البشرية، توظفه أوميو كأداة توسّع قدرة المهندسين والمديرين على العمل بسرعة أكبر، من دون التخلي عن الرقابة أو مساءلة القرار.

تجربة أوميو تقدم نموذجاً واضحاً لكيفية انتقال الذكاء الاصطناعي من مرحلة العرض التوضيحي إلى مرحلة التأثير التجاري الفعلي. فالنتيجة هنا ليست مجرد أتمتة داخلية، بل إعادة تشكيل للطريقة التي تُبنى بها المنتجات وكيفية تفاعل المستخدم معها.

وفي قطاع السفر تحديداً، قد يفتح هذا الاتجاه الباب أمام منصات أكثر قدرة على فهم النية السياقية للمستخدم، وتقديم اقتراحات فورية مبنية على بيانات حيّة، وتقليص الفجوة بين التخطيط والتنفيذ. ومع استمرار تحسن النماذج التوليدية وأدوات الربط مع الأنظمة التشغيلية، قد تصبح الواجهات المحادثية إحدى أكثر قنوات الحجز انتشاراً في السنوات المقبلة.

ما تظهره أوميو اليوم هو أن قيمة الذكاء الاصطناعي في الشركات لا تقاس فقط بدقة النماذج، بل أيضاً بمدى قدرته على اختصار دورة المنتج، وتقليل الكلفة التجريبية، وربط المعلومات بالقرار في الوقت المناسب. وهذه بالضبط هي المساحة التي تراهن عليها الشركة في توسعها الحالي.