عائلة كاملة تجرب متجرًا بدون موظفين في نوبات الليل، هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل "المهارات الثمانية عشرة" لموظفي المتاجر الصغيرة؟

متاجر "فاميلي مارت" تختبر التشغيل غير المأهول في نوبة العمل الليلية في بعض الفروع المباشرة، بالاعتماد على الدفع الذاتي والتسخين الذاتي والدفع الإلكتروني لتجاوز أكثر ساعات نقص العمالة حدة في ساعات الفجر المبكرة. هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المزيد من العمالة في قطاع التجزئة في المستقبل؟

(خلاصة سابقة: اليابان تعلن استثمار تريليون ين: نشر 10 ملايين روبوت ذكي في 18 قطاعاً بحلول عام 2040 لمواجهة أزمة نقص العمالة)

(معلومات خلفية: مايكروسوفت تستثمر 2.5 مليار دولار لتأسيس "Frontier Company" لإرسال 6000 مهندس إلى مكاتب العملاء لتحقيق الانتشار الفعلي للذكاء الاصطناعي)

جدول المحتويات

Toggle

• الخطوة التالية: بدء الروبوتات في التموين؟
• حتى الخصومات قد تُحسب بواسطة الذكاء الاصطناعي
• ما يعيق التقدم حقاً ليس التكنولوجيا أبداً

نظراً لعدم وجود موظفين لنوبة الليل، بدأت متاجر "فاميلي مارت" مؤخراً في نشر إعلانات في بعض الفروع المباشرة تفيد بأنه من منتصف الليل حتى الساعة 5:59 صباحاً سيتم التحول إلى التشغيل غير المأهول، بالاعتماد على الدفع الذاتي والتسخين الذاتي والدفع الإلكتروني لتغطية فترة نوبة الليل بأكملها.

صرحت هونغ يالينغ، الأمين العام لجمعية الامتياز والسلاسل التجارية في تايوان، بأن مشكلة نقص العمالة في صناعة الامتياز خلال السنتين أو الثلاث سنوات الأخيرة "خطيرة جداً". فقد ارتفع الراتب الشهري لنوبة الليل بما في ذلك التأمين الصحي والعمالي إلى أكثر من 50 ألف دولار تايواني جديد، ومع ذلك لا يزال صاحب الامتياز مضطراً للاتصال هاتفياً بالموظفين في منتصف الليل لإجبارهم على الاستيقاظ للعمل، على أمل ألا يسرقوا المال أو يتقاعسوا عن العمل، دون النظر إلى ما إذا كانوا سيبقون أم لا.

الخطوة التالية: بدء الروبوتات في التموين؟

الدفع الذاتي الذي تختبره تايوان هذه المرة لا يزال محافظاً نسبياً. فقد قطعت متاجر "Lawson" اليابانية شوطاً أطول.

في يونيو 2025، افتتحت "Lawson" أول متجر تجريبي لها بعنوان "Real×Tech LAWSON" في حي ميناتو بطوكيو: تم تركيب كاميرات ذكاء اصطناعي على الرفوف لتتعرف على وجود العميل الذي يعاني من "صعوبة الاختيار" أمام الرف، وتقدم له توصيات تلقائياً؛ بينما يتولى الروبوت في المنطقة الخلفية مهام قلي الدجاج وطهي الطعام وتموين المشروبات. صرح رئيس "Lawson" سادانوبو تاكيزو بصراحة بأن نقص العمالة هو "المشكلة الأكبر والأهم"، وهدفهم هو تقليل عبء عمل الموظفين بنسبة 30% بحلول العام المالي 2030.

نفس المشهد، في الواقع، تايوان تتدرب عليه أيضاً. في معرض COMPUTEX 2026، قدمت شركة "يويوان إنتليجنت" الروبوت البشري "Odin"، الذي يستخدم الرؤية الحاسوبية للتعرف على مظهر المنتجات، وعندما تنفد المنتجات يقوم تلقائياً بإبلاغ النظام لإعادة التموين، بل ويمكنه الذهاب إلى رفوف أخرى للبحث عن نفس المنتج. كل هذا لا يزال في مرحلة العرض والمتاجر التجريبية، لكن الاتجاه المستقبلي واضح جداً: الأعمال "المتكررة والمتعبة جسدياً" مثل التموين والجرد والرفع على الأرفف، كلها ستُحاول استبدالها بالروبوتات في الخطوة التالية.

حتى الخصومات قد تُحسب بواسطة الذكاء الاصطناعي

حالياً، خصومات المنتجات قريبة الانتهاء في متاجر التجزئة التايوانية تعتمد على "قواعد ثابتة": خصم "معنويات فاميلي مارت الطيبة" ثابت بنسبة 30% بعد الساعة 5 مساءً، وخصم "i珍食" في 7-ELEVEN بنسبة 35% إلى 20% على ثلاث فترات زمنية، وخصم "طعام مقتصد" بنسبة 40% في متاجر OK هي نفس المنطق.

يضع البشر القواعد أولاً، ثم ينفذ النظام وفقاً للجدول الزمني. لكن عملاق التجزئة الأمريكي "Target" أظهر مساراً آخر: بعد إدخال التسعير الديناميكي بالذكاء الاصطناعي، ارتفع العائد على الاستثمار عدة أضعاف. ببساطة، الذكاء الاصطناعي لا يطبق الخصم وفق جدول زمني، بل ينظر فورياً إلى مخزون السلع والطقس وحركة الزبائن وتواريخ الصلاحية، ويحسب بنفسه السعر المناسب "في هذه اللحظة".

إذا تم تطبيق هذا المنطق على متاجر التجزئة التايوانية، نفس نوع "الأودون الساخن" قد يُباع بخصم 40% الليلة إذا كان الجو ممطراً وعدد الزبائن قليلاً، بينما في اليوم التالي إذا كان الجو مشمساً وعدد الزبائن كبيراً قد يكتفي الخصم بـ 10% فقط. في المستقبل، قد يتحول جدول الخصومات من "كم خصماً في أي ساعة" إلى "إعادة حساب كل ثانية".

ما يعيق التقدم حقاً ليس التكنولوجيا أبداً

لكن الروبوتات والذكاء الاصطناعي لم يتمكنا بعد من إدارة متجر بأكمله بشكل فعلي. السبب وراء العرقلة ليس عادة كون التكنولوجيا غير قادرة، بل تلك "المواقف الحدودية": الزبائن المخمورون الذين يحدثون شغباً، انحشار ورق الفاتورة، كبار السن الذين لا يعرفون كيفية تشغيل الدفع الذاتي، النزاعات الأمنية في ساعات الليل المتأخرة.

تايوان الحالية تقع في الطرف المحافظ من الطيف، حيث تستخدم أجهزة الدفع الذاتي لحل مشكلة نقص العمالة في نوبة الليل بشكل مؤقت؛ بينما اليابان تمضي قدماً في جعل الذكاء الاصطناعي يتعلم كيفية إدارة متجر بشكل نشط. الفجوة بينهما قد تكون ساحة المنافسة الحقيقية لقطاع التجزئة في العقد القادم.