منهج منظم لاختيار وتصميم وتشغيل حالات استخدام الذكاء الاصطناعي. لضمان نتائج قابلة للقياس، وآمنة، ومستدامة.

أهمية أتمتة الذكاء الاصطناعي

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يسرع تقديم الخدمات، ويخفض التكاليف، ويتيح للفرق التفرغ للمهام ذات القيمة الأعلى. وتنجح البرامج التي تتعامل مع الذكاء الاصطناعي كقدرة تشغيلية متكاملة، عبر اختيار مدروس لحالات الاستخدام، وضوابط بيانات دقيقة، وإشراف بشري مباشر، وتقييم مستمر للأداء والمخاطر.

في المملكة العربية السعودية، يجب أن تتوافق الحلول التي تتعامل مع البيانات الحكومية أو الشخصية مع معايير الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (SDAIA) والمكتب الوطني لإدارة البيانات (NDMO) الخاصة بإدارة البيانات وحمايتها. كما توفر الأطر العالمية نهجاً موحداً لإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي والإشراف على دورة حياته.

كيفية أتمتة الذكاء الاصطناعي

• اكتشاف حالات الاستخدام وتقييم القيمة: تحديد الحالات (مثل دعم العملاء، المطالبات، اعرف عميلك KYC، الموارد البشرية، التشغيل التقني، المالية) بالاعتماد على حجم المعاملات، ومتطلبات السرعة، وتكلفة الأخطاء، والجدوى؛ ثم إعداد دراسات قيمة سريعة لتحديد أولويات التنفيذ.
• اختيار النمط: تحديد النهج الأنسب لكل حالة، مثل النماذج اللغوية الكبيرة LLM مع التوليد المعزز بالاسترداد (RAG) للمعرفة المؤسسية، أو ذكاء المستندات (Document AI) للنماذج والعقود، أو التعلم الآلي الكلاسيكي (Classical ML) للتنبؤات، أو أتمتة العمليات الروبوتية (RPA).
• جاهزية البيانات وضوابط الوصول: مواءمة عناصر البيانات مع تصنيفات NDMO، وتطبيق مبدأ الحد الأدنى من الامتياز (Least Privilege)، وتشفير قواعد البيانات، وتفعيل التسجيل (Logging) والاحتفاظ (Retention) بما يتوافق مع المعايير الوطنية.
• التصميم بضوابط الحوكمة: تحديد نقاط إشراف بشري، وضوابط للمطالبات (Prompts) والسياسات، وآليات إخفاء البيانات الشخصية (PII Redaction)، ومرشحات المحتوى، وحدود الإجراءات الآمنة للتكاملات.
• التقييم والاختبار: إنشاء مجموعات اختبار غير متصلة (Offline) وتجارب مقارنة مباشرة (A/B Tests)؛ وقياس دقة المهام، والسرعة، والتكلفة، وانتهاكات سياسات الأمان، ونسب الهلوسة؛ مع حفظ مجموعات البيانات المرجعية بنُسخ مؤرخة.
• المراقبة والتحسين:
  تتبع انجراف البيانات أو النماذج، وإشارات التغذية الراجعة، وأنماط الفشل، ونسب التدخل اليدوي؛ وأتمتة عمليات إعادة التدريب أو التراجع مع تسجيل التغييرات.
• إدارة المخاطر والامتثال: الحفاظ على سجل مخاطر محدث وعملي، ومواءمة الإفصاحات والموافقات مع السياسات الداخلية.
• التوسع ونموذج التشغيل: إنشاء مركز تميز مصغر للذكاء الاصطناعي (AI CoE) يشمل: استقبال الطلبات، ومراجعة التصميمات، ومعايير التقييم، ومكتبة إعادة الاستخدام، مع تقارير دورية حول القيمة والمخاطر.

ما الذي تحصل عليه

• قائمة أولوية لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي، مع تقييمات للقيمة والجدوى السريعة.
• حزم تصميم لكل حالة استخدام، تتضمن النمط المختار، وتدفقات البيانات، وضوابط الحوكمة، ونقاط الإشراف البشري.
• قائمة تحقق للضوابط، متوافقة مع SDAIA/NDMO من حيث التصنيف، والوصول، والتسجيل، والاحتفاظ.
• أداة تقييم ومؤشرات أداء رئيسية: تشمل دقة المهام، وزمن التنفيذ، والتكلفة، وانتهاكات السياسات، ومعدل التدخل اليدوي.
• دليل تشغيل للمراقبة: يتضمن آليات اكتشاف الانجراف، والتعامل مع الحوادث، والتراجع / إدارة النسخ.
• حوكمة خفيفة لمركز التميز: تشمل استقبال الطلبات، والمراجعة، وسير العمل للتغييرات، مع قوالب توثيق قياسية.