محترف معتمد في قيادة الذكاء الاصطناعي

برنامج محترف معتمد في قيادة الذكاء الاصطناعي (CALP) هو برنامج عملي مصمم لتزويد المهنيين والمديرين وقادة المستقبل بالمهارات الأساسية لاستخدام مساعدات الذكاء الاصطناعي (AI copilots) لتعزيز إنتاجية الأعمال والنمو المهني. يغطي البرنامج الذكاء الاصطناعي التوليدي، وهندسة الأوامر (prompt engineering)، ونماذج GPT المخصصة، والاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي، ويُعِدّ المشاركين لدمج أدوات الذكاء الاصطناعي في عملهم اليومي، ودعم التحول الرقمي، وإحداث أثر ملموس في بيئة العمل القائمة على الذكاء الاصطناعي. ومن خلال أمثلة واقعية وورش عمل تطبيقية وتدريب موجَّه، يتعلم المشاركون كيفية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين المهام اليومية، ودعم القرارات الأكثر ذكاءً، ورفع الإنتاجية في مكان العمل. ويُختتم البرنامج بمشروع تخرّج (Capstone Project) يساعد المشاركين على تطبيق مساعدات الذكاء الاصطناعي على أدوارهم الوظيفية أو سير عمل فرقهم.

لا يُشترط وجود خلفية تقنية. تُعزز المهارات الرقمية الأساسية والإلمام بأدوات الأعمال تجربة تعلّمك. الإلمام بالأدوات (اختياري): الخبرة في Microsoft 365 أو ChatGPT أو أدوات ذكاء اصطناعي مماثلة مفيدة. المعرفة بمكان العمل (اختياري): فهم المهام وسير العمل اليومية في الأعمال سيساعدك على تطبيق مساعدات الذكاء الاصطناعي بفعالية.

طريقة التعلّم

• التدريب بقيادة مدرب (ILT): شارك في جلسات تفاعلية داخل قاعة التدريب يقودها متخصصون ذوو خبرة في المجال لتجربة تعلّم غامرة.
• التدريب الافتراضي بقيادة مدرب (VILT): انضم إلى جلسات مباشرة عبر الإنترنت من أي مكان، بما يوفّر مرونة دون التضحية بالتفاعل والإرشاد.

• المهنيون وأعضاء الفرقالعاملون في الموارد البشرية والمالية والمبيعات والعمليات والدعم الذين يسعون إلى تحسين عملهم باستخدام مساعدات الذكاء الاصطناعي.
• الموظفون المبتدئون ومتوسطو المستوىالأفراد الراغبون في رفع الإنتاجية، وأتمتة المهام، والبقاء على صلة بعصر الذكاء الاصطناعي.
• المشرفون وقادة المستقبلمن يرغبون في تطوير مهارات الذكاء الاصطناعي لتعزيز أداء الفريق والنمو المهني.

• استخدام مساعدات الذكاء الاصطناعي لرفع الإنتاجية وأتمتة المهام.
• تطبيق هندسة الأوامر (prompt engineering) للحصول على نتائج أفضل من الذكاء الاصطناعي.
• إنشاء نماذج GPT مخصصة بسيطة لتلبية احتياجات عملك.
• تحديد حالات استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين نتائج الأعمال.
• تعزيز دورك ومسارك المهني بمهارات عملية في الذكاء الاصطناعي.

ساعات البرنامج

16 ساعة

الخيار المكثّف

4 أيام كاملة، مدة كل يوم 4 ساعات.

خيار الأربعة أسابيع

برنامج مدته 4 أسابيع، بواقع جلسة واحدة أسبوعيًا، مدة كل جلسة 4 ساعات.

خيار الثمانية أسابيع

برنامج مدته 8 أسابيع، بواقع جلسة واحدة أسبوعيًا، مدة كل جلسة ساعتان.

عند إتمام برنامج محترف معتمد في قيادة الذكاء الاصطناعي (CALP) بنجاح، يحصل المشاركون على شهادة إنجاز رسمية صادرة عن ابسلون لحلول التعلم والذكاء الاصطناعي — الولايات المتحدة، تُقرّ بالكفاءة في مساعدات الذكاء الاصطناعي وهندسة الأوامر وتطبيقات الأعمال المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. يُقدَّم البرنامج بما يتوافق مع المعايير الدولية، بما في ذلك ISO 21001 وISO 9001 — مع حصول الشركة الأم ابسلون للذكاء الاصطناعي العالمية أيضًا على شهادة ISO/IEC 27001:2022 لأمن المعلومات — ويتبع أطرًا معترفًا بها عالميًا مثل IACET وCPD. يحصل جميع الخريجين على شهادة موثَّقة رقميًا تتضمن معرّف شهادة فريدًا (Certificate ID) ومعرّف EPSILON شخصيًا للتحقق الفوري والآمن عبر الإنترنت — وهي مثالية للمحافظ المهنية وملفات LinkedIn والتحقق من قِبل أصحاب العمل. كما تُصدَر نسخة ورقية مرموقة بميزات أمان وعلامة تجارية متقدمة: رقم تسلسلي ورمز تحقق فريدان، وختم مذهّب مضغوط وتوقيعات EPSILON AI المعتمدة، وعناصر أمان مطبوعة بالأشعة فوق البنفسجية لتعزيز الأصالة والحماية من التزوير.

• حضور ما لا يقل عن 80% من الجلسات التدريبية المباشرة.
• تحقيق درجة لا تقل عن 80% في الامتحان النهائي.
• إكمال مشروع التخرّج (Capstone Project) وعرضه بنجاح.

• مقدمة إلى عصر الذكاء الاصطناعي: كيف تطوّر الذكاء الاصطناعي من الأنظمة القائمة على القواعد إلى التعلم الآلي والتعلم العميق ثم الذكاء الاصطناعي التوليدي والمساعدات (Copilots)؛ وما هو المساعد (Copilot) بمصطلحات الأعمال (مساعد دائم للتفكير والكتابة والتحليل ودعم القرار مدمج في الأدوات اليومية).
• لماذا يُعدّ الذكاء الاصطناعي حاسمًا الآن للمديرين التنفيذيين: الضغط التنافسي، ومزايا التكلفة والسرعة والجودة، والمخاطر الاستراتيجية لتجاهل الذكاء الاصطناعي مقابل التجريب المنضبط.
• منظومة المساعدات (Copilot) لقادة الأعمال: نماذج اللغة عامة الغرض (ChatGPT وClaude وGemini)، والمساعدات المدمجة في حزم الإنتاجية، والمساعدات المتخصصة بالمجالات؛ وكيفية اختيار الأدوات بناءً على ملاءمة الأمن والامتثال، ودعم اللغة (العربية/الإنجليزية)، والتكامل، والتكلفة.
• الإطار الاستراتيجي — "عدسة فرص الأعمال بالذكاء الاصطناعي": خفض التكاليف، وزيادة الإيرادات، وتقليل المخاطر، وتحسين التجربة؛ وربط الذكاء الاصطناعي بسلسلة القيمة والتفكير المبسّط في العائد على الاستثمار للمديرين التنفيذيين.
• دور نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في الأعمال: كيف تُشغّل نماذج اللغة الكبيرة أتمتة العمل المعرفي، ودعم القرار، وتوليد المحتوى على نطاق واسع، وكيف تعمل بوصفها "المحرك" وراء المساعدات ومساعدي الذكاء الاصطناعي المؤسسية.
• نشاط جماعي (الذكاء الاصطناعي في قطاعك) وتمرين فردي (لوحة فرص الذكاء الاصطناعي الشخصية): تحديد نقاط الألم في القطاع وإكمال لوحة فرص من صفحة واحدة مع حالات استخدام ملموسة للاستكشاف.

• كيف تفكّر المساعدات — رؤية مبسّطة للمديرين التنفيذيين: كيف يستجيب النموذج التوليدي للتعليمات، ولماذا تنتج التعليمات الغامضة إجابات غامضة، والفرق بين طرح سؤال وتقديم الدور + السياق + المهمة + القيود.
• إطار Epsilon للأوامر — PURPOSE (الغرض)، PERSONA (الشخصية)، PARAMETERS (المعطيات)، PRECISION (الدقة)، PROCESS (العملية)، POLISH (الصقل) — مع أمثلة على الأوامر الجيدة مقابل السيئة لكتابة البريد الإلكتروني ومذكرات مجلس الإدارة وصياغة السياسات وتحليل السوق.
• استكشاف الأدوات عمليًا: نظرة عامة موجَّهة ومقارنة بين ChatGPT وMicrosoft 365 Copilot وNotion AI وGitHub Copilot، ومتى يُستخدم كل منها لإنشاء المحتوى وتحليل البيانات والبرمجة والأتمتة وإدارة المعرفة.
• الكتلة التطبيقية 1 (تدريبات تحسين الأوامر) والكتلة 2 (حزم الأوامر الوظيفية): إعادة صياغة الأوامر البسيطة باستخدام إطار Epsilon وبناء 8–10 "بطاقات مشكلات" قائمة على الدور للمالية والتسويق/المبيعات والموارد البشرية والعمليات والقانون والحكومة/السياسات.
• إدارة الهلوسة والتحيز: أنماط الفشل الشائعة (إجابات واثقة لكنها خاطئة، اختلاق بيانات أو مصادر، تجاهل القيود) والطرق العملية لتقليل المخاطر (طلب أسباب المصدر ودرجة عدم اليقين، وقصر المهام على تحويل النصوص، واستخدام قوائم التحقق).
• بناء مكتبة/دليل الأوامر الشخصي: توثيق ما لا يقل عن 5 أوامر عالية الأثر (الاسم، وحالة العمل، والأمر الدقيق، وصيغة المخرجات المتوقعة، والمشكلات الشائعة وإصلاحاتها)، إضافة إلى أوامر تشغيلية يومية وأخرى استراتيجية/إدارية.

• أين تعمل المساعدات (Copilots) داخل الشركة: ثلاثة أنماط تكامل رئيسية — أدوات الخط الأمامي (البريد الإلكتروني والدردشة وتطبيقات المكتب)، والبوابات الداخلية وقواعد المعرفة، والتكامل مع أنظمة خطوط الأعمال (CRM وERP والأنظمة البنكية الأساسية وأنظمة الموارد البشرية).
• رسم العملية وحقن الذكاء الاصطناعي: رسم عملية قائمة خطوة بخطوة (مثل معالجة الشكاوى، ومعالجة الفواتير، والتوظيف، والرد على المناقصات) وتحديد "نقاط إدراج الذكاء الاصطناعي" لأدوار مساعِدة لا مؤتمتة بالكامل.
• الأمن والخصوصية والامتثال: إرشادات يجب أن يفرضها المديرون التنفيذيون — عدم لصق البيانات شديدة الحساسية في الأدوات العامة دون سياسة واضحة، وتفضيل النسخ المؤسسية ذات التزامات الخصوصية، والاحتفاظ بسجلات التدقيق، وتطبيق مراجعة بشرية للقرارات الحرجة.
• إطار إعادة تصميم سير العمل بالذكاء الاصطناعي: طريقة خطوة بخطوة لإعادة تصميم سير العمل من أجل السرعة والدقة وقابلية التوسع عبر تحديد الخطوات الحالية، وإبراز المهام اليدوية/المتكررة، وإدخال مساعدات الذكاء الاصطناعي عند النقاط الرئيسية.
• ورشة عمل (تصميم عملية معزَّزة بالذكاء الاصطناعي) وخارطة طريق مصغّرة: رسم عملية مختارة، وتحديد المواضع التي يمكن للمساعدات فيها الصياغة/التلخيص/الاستخلاص/الاقتراح، وتعريف تجربة رائدة صغيرة، وإشراك تقنية المعلومات والقانون والامتثال والعمليات، وتحديد مؤشرات النجاح ضمن جدول زمني من 60–90 يومًا.

• القطاعات المنظَّمة — ما الذي يميّزها: لماذا يكون التنظيم أكثر صرامة (حقوق المواطنين، والاستقرار المالي، وحساسية البيانات)، والجهات التنظيمية المعتادة ومخاوفها، والمخاوف الشائعة (التحيز والتمييز والقرارات غير الشفافة والاختراقات الأمنية).
• حالات الاستخدام الحكومية: الحالات منخفضة المخاطر (ملخصات السياسات، وتصنيف شكاوى المواطنين وتوجيهها، وتلخيص الوثائق التشريعية، والتواصل متعدد اللغات) والحالات عالية المخاطر التي تُعالَج بحذر (قرارات الأهلية الآلية، وتحديد ملامح المخاطر، والشرطة التنبؤية).
• حالات استخدام الخدمات المالية والتقنية المالية: فرز طلبات القروض وفحص المستندات، والتواصل مع العملاء بلغة بسيطة، وتحليل أخبار السوق وتلخيص المخاطر، وروبوتات الدعم النصية والصوتية — إضافة إلى الخطوط الحمراء والضوابط (اعتماد القرار، وقابلية التفسير، والتسجيل لأغراض التدقيق).
• ورشة الأخلاقيات والتحيز: القضايا الأخلاقية الشائعة في الذكاء الاصطناعي التوليدي (بيانات تدريب متحيزة، وصور نمطية، وأداء غير متكافئ عبر اللغات/الفئات) عبر سيناريوهات حالات (فرز قوائم التوظيف، والتقييم الائتماني، وترتيب أولويات الشكاوى) لتحديد الأضرار وأصحاب المصلحة والضمانات.
• سياسة استخدام الذكاء الاصطناعي والحوكمة التشغيلية وبناء "قائمة تحقق الذكاء الاصطناعي المسؤول" الخاصة بك: قواعد الاستخدام المسؤول، وحدود خصوصية البيانات، وعمليات التحقق والمراجعة، والتصعيد للقرارات الحرجة بما يتوافق مع الامتثال والأخلاقيات والسياسات المؤسسية.

• مقدمة إلى نماذج GPT المخصصة: ما هي نماذج GPT المخصصة ومساعدو الذكاء الاصطناعي الخاصون، والفرق بين أدوات الذكاء الاصطناعي العامة ومساعدي الذكاء الاصطناعي الداخليين، وقيمتها للأعمال (التوحيد القياسي، والاحتفاظ بالمعرفة، وأتمتة العمليات).
• حالات استخدام الأعمال: مساعد الموارد البشرية (الأسئلة والأجوبة حول السياسات، ودعم الإعداد الوظيفي)، ومساعد المبيعات (صياغة العروض، والردود على العملاء)، ومساعد المعرفة الداخلية، وأدوات دعم العمليات.
• تصميم نموذج GPT مخصص: تحديد الغرض، والمستخدمين المستهدفين، والمدخلات والمخرجات، وقواعد العمل، ودمج معرفة الشركة والمستندات وسير العمل القياسي.
• تمرين تطبيقي (بناء نموذج GPT مخصص): يحدد كل مشارك تحديًا تجاريًا واقعيًا، ويصمم مساعد ذكاء اصطناعي بسيطًا، ويحدد سير عمله ونطاقه ونتائجه المتوقعة — ليخرج بمفهوم نموذج GPT مخصص فعّال، وحالة استخدام وعائد استثمار موثَّقَين، وفكرة نشر داخلي.

• ما الذي يفعله الذكاء الاصطناعي الصوتي والحواري فعليًا: الفرق بين قوائم الرد الصوتي التفاعلي التقليدية (IVR)، وروبوتات الدردشة ذات المسارات الثابتة، والذكاء الاصطناعي الحواري الحديث والروبوتات الصوتية المدعومة بالنماذج الكبيرة، إضافة إلى المكونات المعتادة (تحويل الكلام إلى نص، وفهم القصد، وتوليد الردود، وتحويل النص إلى كلام).
• حالات استخدام الذكاء الاصطناعي الصوتي في الأعمال: خدمة العملاء (دعم الخط الأول للأسئلة الشائعة، وفحص الحالة، والتغطية خارج ساعات العمل)، والاستخدامات الداخلية (تفريغ المكالمات، وملاحظات الاجتماعات، والإدخال الصوتي، والاستخدام الميداني)، وسهولة الوصول والشمول.
• تصميم مسار المحادثة: التحية وضبط التوقعات، والخيارات والأسئلة الواضحة، والتعامل السلس مع الالتباس، والتصعيد السلس إلى موظف بشري — مع تمرين لرسم مسارات المحادثة، والنوايا الشائعة، ونقاط التصعيد، وشروط الإنهاء.
• العربية واللهجات والتصميم متعدد اللغات: تحديات اللهجات والتبديل بين العربية والإنجليزية، وتصميم أوامر ومسارات قوية أمام تنوع اللغة، وتحديد الأجزاء التي تبقى بالعربية مقابل الإنجليزية.
• منظور الأعمال والعائد على الاستثمار والتكامل: توفير واقعي للوقت، ومكونات التكلفة، والمنافع غير المباشرة، وحساب مبسّط لفترة الاسترداد لتجربة رائدة، ودمج الذكاء الاصطناعي الصوتي + المساعدات (Copilots) + أنظمة CRM ضمن استراتيجية تجربة العملاء.

• من البيانات الخام إلى الرؤية التنفيذية: ما يجيده ذكاء الأعمال التقليدي، وأين يضيف الذكاء الاصطناعي قيمة (الاستعلامات باللغة الطبيعية، والشروح الآلية للمحركات والشذوذ، والتنبؤ البسيط)، والتوقعات الواقعية بأن الذكاء الاصطناعي يساعد على التفسير لكنه لا يُصلح البيانات الرديئة.
• أنواع الأسئلة التي ينبغي للمديرين التنفيذيين طرحها بالذكاء الاصطناعي: الوصفية ("ماذا حدث؟")، والتشخيصية ("لماذا حدث؟")، والتنبؤية ("ما المرجّح أن يحدث لاحقًا؟")، والتوجيهية ("ماذا ينبغي أن نفعل؟")، مع أمثلة عبر المبيعات، والتسرّب، والعمليات، والتوظيف، والامتثال.
• الذكاء الاصطناعي + ذكاء القرار عمليًا: استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل السيناريوهات، ومحاكاة "ماذا لو"، وتوصيات القرار، وتعزيز لوحات المعلومات برؤى مولَّدة بالذكاء الاصطناعي وشروح آلية، إضافة إلى عرض توضيحي مصغّر بلغة بسيطة.
• تطبيق عملي (تصميم لوحة معلومات معزَّزة بالذكاء الاصطناعي) وتمرين سرد البيانات: اختيار مجال إعداد التقارير، وتحديد مؤشرات الأداء الرئيسية والأسئلة الإدارية الشهرية، ورسم تخطيط لوحة معلومات مع منطقة رؤى ذكاء اصطناعي، وتحويل رؤية افتراضية إلى قصة تنفيذية مدتها 3 دقائق.

• لماذا تفشل مشاريع الذكاء الاصطناعي: أنماط شائعة مثل "إثبات مفهوم رائع دون متابعة"، وغياب المالك بعد التجربة الرائدة، وعدم تغيير العملية، والمبادرات المقتصرة على تقنية المعلومات أو الأعمال فقط — تُناقَش عبر أمثلة واقعية مجهولة الهوية للنجاح والفشل.
• فحص الجاهزية (أين أنت الآن؟): استبيان موجَّه قصير حول جاهزية البيانات، والقدرة التقنية، ودعم القيادة، والثقافة، ونضج الحوكمة، حيث يقيّم المشاركون أنفسهم لتحديد أضعف بُعد لديهم.
• دمج الذكاء الاصطناعي على مستوى الإدارات: تطبيق الذكاء الاصطناعي عبر الموارد البشرية والمالية والمبيعات والقانون من خلال تحديد العمليات الرئيسية، ورسم فرص الذكاء الاصطناعي، والمواءمة مع مؤشرات الأداء الرئيسية.
• بناء خارطة طريق واقعية للذكاء الاصطناعي: تحويل الأفكار إلى 2–3 مكاسب سريعة، و1–2 مبادرة استراتيجية، وخطوات حوكمة وتثقيف متوازية، مع تحديد الراعي والفريق الأساسي والجدول الزمني ومؤشرات النجاح والمخاطر الرئيسية لكل مبادرة.
• إدارة التغيير والتواصل والحوكمة: معالجة مخاوف الموظفين ("هل سيأخذ هذا وظيفتي؟")، وتقديم الذكاء الاصطناعي بوصفه مساعدًا لا بديلًا، وتوفير التدريب، وتحديد نموذج حوكمة بسيط (راعٍ تنفيذي/لجنة توجيهية، ومسؤول ذكاء اصطناعي، وإشراك القانون/الامتثال، وعملية اعتماد).

• عروض مشروع التخرّج (نحو ساعتين): يعرض كل مشارك أو فريق صغير مبادرته للذكاء الاصطناعي — مشكلة العمل والفرص، وحالات استخدام الذكاء الاصطناعي المختارة، وخريطة العملية ونقاط التكامل، والاعتبارات القطاعية/التنظيمية، وإدارة التغيير وخارطة الطريق (عرض 8–10 دقائق + 3–5 دقائق أسئلة وأجوبة).
• ملاحظات لجنة التحكيم واقتراحات التحسين: يشارك المدربون نقاط القوة الشائعة وأفضل الممارسات (نتيجة عمل واضحة، وتجربة رائدة واقعية، وضوابط جيدة للمخاطر، وخطة تواصل قوية) ويقدمون نقدًا لطيفًا للخطط شديدة الطموح أو المفرطة في الغموض.
• مستقبل الذكاء الاصطناعي للقادة: الاتجاهات القريبة التي يجب مراقبتها (النماذج متعددة الوسائط، والوكلاء الأكثر استقلالية الذين يتولون مهامًا متعددة الخطوات، والتنظيمات الأكثر صرامة والتوثيق المطلوب، وتنامي توقعات الموظفين والعملاء) وكيفية مواكبة الجديد دون إرهاق.
• خطة العمل الشخصية والالتزامات: يكتب كل مشارك "خطة عمل لمدة 90 يومًا" من صفحة واحدة (المبادرة الرئيسية، وخطوات التنفيذ، وأصحاب المصلحة، ومؤشرات الأداء، والمخاطر)، يليها منح الشهادات والتقاط صورة جماعية وشرح مجتمع الخريجين والخطوات التالية.