مقالات
مقالات بقلم أحمد عمروسي عن الذكاء الاصطناعي للأعمال — كيف تختار دورة ذكاء اصطناعي للمديرين في مصر والخليج، والفرق بين إطارَي POCAB وGCSE-F، وما علّمه إياه تدريب 65 تنفيذيًا في شركة كهرباء قومية عن التبنّي المؤسسي.
آخر تحديث:
اختيار دورة ذكاء اصطناعي للمديرين في مصر أو الخليج يتلخّص في تسعة أسئلة، وليس السعر أولها. هذا الدليل، بقلم أحمد عمروسي — محاضر التعليم التنفيذي بالجامعة الأمريكية بالقاهرة ومؤسس مِنوفا (Menova) — يضع ما ينبغي سؤال المزوّد عنه بخصوص لغة التقديم ونسبة التطبيق العملي ومَن يقف في القاعة فعلًا وكيف ستُعامَل البيانات السرية.
POCAB وGCSE-F إطاران للتوجيه صمّمهما أحمد عمروسي للمديرين. يبني POCAB — الشخصية والهدف والسياق والجمهور والحدود — الأمر الواحد حين يعمل النموذج ممّا يعرفه أصلًا. ويبني GCSE-F — الهدف والسياق والمصدر والتوقعات والصيغة — العمل على مستنداتك وبياناتك، حيث يجب أن يُجيب النموذج من مصدر محدَّد لا من ذاكرته. والاختيار بينهما يعتمد على سؤال واحد: هل يوجد مصدر؟
درَّب أحمد عمروسي 65 تنفيذيًا في «كهرباء»، أكبر شركة خاصة لتوليد وتوزيع الكهرباء في مصر، عبر ثلاث دفعات من الورشة نفسها ومدتها 16 ساعة. وقُيِّمت بـ4.8 من 5، ثم حجز الرئيس التنفيذي وتسعة من كبار المديرين جلسة متقدمة منفصلة. وهذه هي الأشياء الخمسة التي علّمه إياها المشروع — ومنها لماذا يجب أن تسبق حدود البيانات أول تمرين لا أن تليه، وما الذي كشفه تنفيذ الورشة نفسها ثلاث مرات ولم يكن ليكشفه تنفيذها مرة واحدة.
يُسعَّر تدريب الذكاء الاصطناعي للشركات في مصر والخليج لكل برنامج لا لكل مشارك، ويتحدّد الرقم بستة عوامل: مستوى المشاركين، وعدد الساعات الفعلية، ولغة التنفيذ، والمدينة، وحجم المجموعة، ومقدار إعادة بناء المحتوى حول عمل العميل نفسه. أمّا السفر والقاعة ورخص الأدوات فتُسعَّر على حدة. هذا الدليل بقلم أحمد عمروسي — مدرّس بالتعليم التنفيذي في الجامعة الأمريكية بالقاهرة ومؤسس مِنوفا (Menova) — يشرح كيف تقرأ العرض، وما الذي يجب أن يكون داخل السعر، وكيف تقارن عرضين بإنصاف.
يمكن قياس عائد تدريب الذكاء الاصطناعي بصدق، لكن بشرطين: أن يُجهَّز القياس قبل التنفيذ لا بعده، وأن يقتصر على نطاق ضيق — زمن مهام متكررة محدّدة بالاسم، ومعدّل إنجاز عملية واحدة، ونسبة من لا يزال يستخدم ما تعلّمه بعد ستين يومًا. أمّا درجات الرضا ونسب الإتمام والساعات الموفَّرة المُبلَّغ عنها ذاتيًا فليست عائدًا. هذا الدليل بقلم أحمد عمروسي — مدرّس بالتعليم التنفيذي في الجامعة الأمريكية بالقاهرة ومؤسس مِنوفا (Menova).
الخطر العملي للذكاء الاصطناعي في العمل ليس اختراقًا دراميًا، بل موظف عادي يلصق بيانات عملاء أو عقدًا غير موقَّع أو كشف رواتب أو مادة مجلس إدارة في أداة استهلاكية، لأن أحدًا لم يخبره أين الحدّ. والحدّ العملي يتّسع لصفحة واحدة: ثلاث فئات من المعلومات، وأربعة أسئلة قبل اللصق، وشخص بالاسم يُسأل عند الالتباس. هذا الدليل بقلم أحمد عمروسي — مدرّس بالتعليم التنفيذي في الجامعة الأمريكية بالقاهرة ومؤسس مِنوفا (Menova) — يضع تلك الصفحة، ويشرح لماذا المنع الشامل أسوأ الخيارات.
تدريب الموظفين على الذكاء الاصطناعي (AI literacy) يُعلِّم الفريق ما الذي يستطيعه الذكاء الاصطناعي التوليدي وما لا يستطيعه، وما البيانات التي لا يجوز إدخالها فيه إطلاقًا، وكيف يُراجَع مخرَجه، وكيف يُوجَّه بما يكفي ليفيد في عمل كل موظف. وقد أصبح ضروريًا للمؤسسات في مصر والخليج لسببين: الموظفون يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي بالفعل سواء اعتمدتها الشركة أم لا، والشركات التي لها عمليات في الاتحاد الأوروبي تواجه التزامًا صريحًا بمحو الأمية في الذكاء الاصطناعي بموجب المادة 4 من قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي، المطبَّقة منذ 2 فبراير 2025.
كل برنامج في مِنوفا يُفصَّل على مقاس الجهة. احجز مكالمة قصيرة — أو أرسل عدد المشاركين ومستواهم والهدف — ويصلك عرض مكتوب بالأجندة والمدة والسعر خلال يومَي عمل.
اسأل عن مِنوفا
إجابات سريعة · ثم تواصل مباشر مع أحمد
