خدماتنا
ورش عمل الذكاء الاصطناعي (AI) واكتشاف الفرص
أين يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُحدث فرقاً ذا أثر في عملكم؟
اكتشفوا الفرصة. ابنوا القدرة. اختبروا الخطوة التالية.
نساعد المؤسسات على تحويل الاهتمام بالذكاء الاصطناعي إلى فرص عملية وقرارات مستنيرة وقدرة على المضي قُدماً.
تربط ورش العمل وبرامج الاكتشاف التي نقدّمها البحث وتصميم مسارات العمل والتعلّم العملي والتجريب انطلاقاً من العمل الذي يؤديه فريقكم فعلاً.
ابدأوا بسؤال لدى القيادة، أو تحدٍّ تشغيلي، أو فريق مستعد للاستكشاف. وسنصوغ البرنامج وفق سياقكم وما تودّون تحقيقه. للوكلاء المخصّصين ومسارات العمل الوكيلية، تعرّفوا على الذكاء الاصطناعي الوكيلي (Agentic AI) للمؤسسات.
صيغ البرامج
اختاروا نقطة البداية التي توافق طموحكم.
يمكن تقديم البرامج في صورة جلسات مركّزة، أو ورش عمل، أو مسارات مكثّفة تطبيقية (Sprint)، أو سلسلة من المشاريع. نتفق على المشاركين والتحضير والأنشطة والمخرجات وفق أهدافكم.
يمكن لورشة العمل أن تولّد توجهاً وأولويات أولية. أما المسار المكثّف الأعمق للاكتشاف فيتيح وقتاً أطول لدراسة الجدوى وإعداد قرار التنفيذ.
يمكن لأي صيغة أن تفضي إلى خطوة تالية ملموسة: يمكننا ربط الاكتشاف والتدريب بتجربة محدّدة النطاق أو نموذج أولي أو تجربة ميدانية، تدعمها مسؤوليات واضحة ومعايير تقييم.
-
يرى فريق قيادتكم إمكانات في الذكاء الاصطناعي ويودّ أن يفهم أين تكمن أهميته للمؤسسة. نساعد على استكشاف القدرات الناشئة وربطها بالأولويات الاستراتيجية وصياغة مجموعة مركّزة من الأسئلة تمهيداً للعمل.
محور التركيز: القدرات، والفرص، والانعكاسات على المؤسسة، والأسئلة الاستراتيجية
المخرجات المحتملة: فهم مشترك، ومحاور ذات أولوية، وأسئلة لمزيد من الدراسة
-
لدى فريقكم أفكار كثيرة ويحتاج إلى أن يقرّر أيها يستحق المتابعة.
محور التركيز: رسم خريطة العمل وتطوير حالات استخدام محتملة
المخرجات المحتملة: خريطة الفرص، وترتيب أولي للأولويات، وتوصيات بالخطوات التالية
-
تحتاج مؤسستكم إلى قرار مبني على أسس واقعية بشأن تجربة ميدانية. ندرس مسارات العمل ونقيّم الفرص في ضوء القيمة والجدوى وجاهزية البيانات ومتطلبات التشغيل وعواقب الخطأ.
محور التركيز: مقابلات، وتحليل مسارات العمل، ومراجعة البيانات والأنظمة، واستكشاف الجدوى
المخرجات المحتملة: حالات استخدام مرتَّبة بحسب الأولوية، ومتطلبات، وموجز محدّد النطاق لتجربة ميدانية
-
يجرّب الأفراد الأدوات ويودّون أن يصبحوا أكثر قدرة وتمييزاً. نصمّم تمارين حول مهام ذات صلة، تساعد المشاركين على صياغة التعليمات لأنظمة الذكاء الاصطناعي، وتقييم المخرجات، وتحسين مسارات العمل، وإدراك متى يكون الحكم البشري ضرورياً.
محور التركيز: تمارين موجَّهة حول مهام ذات صلة وأدوات معتمدة
المخرجات المحتملة: أساليب عملية، وأمثلة لمسارات العمل، وقوائم تحقق للتقييم
-
خدمة أو إجراء ينطوي على عمليات تسليم وتسلّم متكررة، أو معرفة متفرّقة، أو تنسيق يستهلك الوقت. نرسم خريطة مسار العمل ونستكشف كيف يمكن للأفراد والذكاء الاصطناعي والأنظمة القائمة أن تعمل معاً.
محور التركيز: رسم خريطة الأدوار، واختبار مسار عمل مركّز، وتحديد الإشراف البشري
المخرجات المحتملة: نموذج أولي لمسار العمل، وملاحظات، وأولويات التطوير
-
تودّ مؤسستكم أن تواصل بناء قدراتها الذاتية.
محور التركيز: ممارسة متكررة، وتعلّم بين الأقران، وتجريب مدعوم
المخرجات المحتملة: ميسّرون داخليون مؤهَّلون، ومواد تعليمية قابلة لإعادة الاستخدام، وقائمة تجارب قيد الانتظار
تطبيقات عملية
ابدأوا بمهمة حقيقية أو قرار أو مصدر للعوائق.
الأمثلة التالية فرص للدراسة. وتتوقف ملاءمتها على أفرادكم وبياناتكم وأنظمتكم وسياقكم التشغيلي.
-
استكشاف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدعم الوصول إلى المعرفة التقنية، أو تفسير معلومات العملية، أو مسارات عمل مراجعة الجودة، أو إعداد التقارير.
يمكن لمشروع اكتشاف أن يدرس مسار عمل إنتاجياً مختاراً، ويحدّد المعلومات المفيدة المتاحة بالفعل، ويعرّف تجربة محدودة النطاق مع المشغّلين والفرق التقنية.
أمثلة على الأسئلة:
هل يمكن للمشغّلين أن يجدوا الإجراءات والمعلومات التقنية ذات الصلة بسهولة أكبر؟
هل يمكن لبيانات العملية أن تساعد الفريق على تحديد مصدر متكرر للتباين؟
أين يمكن للمراجعة المدعومة أن تحسّن مسار عمل الجودة، وما الذي سيبقى بحاجة إلى تدقيق الخبراء؟
هل يمكن أن يصبح إعداد التقارير والتنسيق المتعلق بالإنتاج أكثر فائدة؟
-
استكشاف البحث، ومقارنة الوثائق، واسترجاع المعرفة المؤسسية، وإعداد مذكرات قائمة على الأدلة.
أمثلة على الأسئلة: أي المصادر ينبغي أن يستخدمها النظام؟ كيف ينبغي أن يتحقق الموظفون من الإجابة؟ أي المعلومات تحتاج إلى تحديث أو تنظيم أولاً؟
-
دراسة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدعم معالجة الطلبات، وإعداد الحالات، ومساعدة الموظفين، والتنسيق بين الأنظمة.
أمثلة على الأسئلة: أين الاختناقات؟ أي الإجراءات تحتاج إلى موافقة؟ كيف ينبغي أن تعود حالة لم تُحَل إلى شخص؟
-
استكشاف كيف تفسّر الفرق الأداء، وتعدّ التقارير، وتدرس التغيّرات في البيانات التشغيلية.
أمثلة على الأسئلة: ما القرار الذي ينبغي أن تدعمه المعلومات؟ أي البيانات يمكن الوثوق بها؟ كيف سيميّز الأفراد بين الملاحظة والاستنتاج؟
-
دراسة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في البحث في الأعمال السابقة، واستكشاف المفاهيم، والبرمجة، وبناء النماذج الأولية، وتنظيم المعرفة.
أمثلة على الأسئلة: أين يمكن للفريق أن يستكشف احتمالات أكثر؟ أي المخرجات تتطلب التحقق من المصادر أو اختباراً مادياً؟ كيف سيُوثَّق التعلّم؟
منهجنا
ننطلق من سياقكم منذ البداية.
-
توضيح من سيشارك، وما يعرفونه بالفعل، وأي القرارات أو القدرات ينبغي أن يدعمها البرنامج.
قبل الجلسة: موجز متفق عليه، وملف تعريفي بالجمهور، وتحضير ذو صلة.
-
الاستناد إلى مهام مختارة وأمثلة لمسارات العمل ووجهات نظر الأطراف المعنية لتحديد العوائق والترابطات والفرص.
أثناء الاكتشاف: صورة مشتركة عن العمل وعن الأسئلة الجديرة بالاستكشاف.
-
تقديم مناهج الذكاء الاصطناعي ذات الصلة عبر عروض توضيحية وتمارين موجَّهة. ومقارنة البدائل ودراسة حدودها حيثما كان ذلك مناسباً.
أثناء التعلّم: خبرة عملية، وملاحظات، ونظرة أكثر استنارة إلى ما يمكن أن تدعمه الأدوات.
-
تقييم حالات الاستخدام المقترحة في ضوء القيمة المقصودة والأدلة المتاحة والجدوى التقنية ومتطلبات التبنّي.
لاتخاذ القرار: مجموعة فرص مرتَّبة بحسب الأولوية وسجل بالافتراضات والترابطات.
-
اختيار خطوة تالية يمكن إدارتها، لها مسؤول ونطاق ومنهج تقييم ومدخلات مطلوبة.
للانتقال إلى العمل: موجز لتجربة ميدانية، أو خطة تعلّم، أو خريطة طريق للتطوير، بما يناسب المشروع.
-
عند التكليف بذلك، المواصلة نحو بناء النماذج الأولية والتطوير والتكامل والتقييم. ودعم الفريق الداخلي وهو يختبر المنهج ويتعلّم من الاستخدام.
لاستمرار التقدّم: تجارب تعمل، وتغذية راجعة، وأدلة توجّه المرحلة التالية.
مخرجات التعلّم
ابنوا حسن التقدير لاستخدام الذكاء الاصطناعي استخداماً سليماً.
يُصمَّم البرنامج وفق المشاركين فيه. وبحسب النطاق، يمكن للفرق أن تطوّر القدرة على:
تمييز المواضع التي قد يضيف فيها الذكاء الاصطناعي قيمة والمواضع التي يكون فيها منهج آخر أنسب.
وصف المهمة وسياقها ومعايير النتيجة المفيدة.
العمل بالمعلومات والأدوات والصلاحيات المعتمدة.
التحقق من المصادر والدقة وعدم اليقين والاكتمال.
تصميم المراجعة البشرية والتصحيح والتصعيد ضمن مسار العمل.
مقارنة المنهج المدعوم بالذكاء الاصطناعي بطريقة العمل القائمة.
تحديد تجربة ميدانية بمسؤوليات واضحة وتقييم ذي دلالة.
مشاركة التعلّم وتحسين الممارسات على مستوى الفريق.
نربط استخدام الأدوات بالقرارات الأوسع التي تجعل التبنّي مفيداً ومستداماً.
أعمال ذات صلة
أعمال يستند إليها منهجنا.
توضّح هذه الأمثلة خبرات ذات صلة في البحث والتطوير وورش العمل. ويُصمَّم محتوى كل ورشة عمل وفق المشاركين فيها وأهدافها.
-
مشروع ريادي منبثق يستكشف البرمجيات والتغذية الراجعة من المستشعرات ومعلومات العملية في التصنيع الروبوتي. ويربط عملنا في الذكاء الاصطناعي بأسئلة الإنتاج المادي.
-
منصة لذكاء الأعمال طوّرتها IBDÅ تجمع التمثيل البصري للبيانات والتحليل المدعوم بالذكاء الاصطناعي والتنبؤ وإعداد التقارير.
-
أسهمت IBDÅ في منصة CME بأعمال البحث والتصميم وبناء النماذج الأولية في مجال تجربة المستخدم وواجهة المستخدم (UX/UI)، وعملت إلى جانب فريقها على تجربة عمليات العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
-
ورشة عمل قادها شريكنا المؤسس، الدكتور Raffi Tchakerian، لفريق الهندسة في Sindan UAE، وهي شركة تعمل في مجالي الفضاء والهندسة. تناولت تقنيات الطي للأقمار الاصطناعية النانوية وأقمار CubeSat، والتفكير التصميمي مطبَّقاً على تحديات الفضاء، وتمارين عملية حول إنجاز الأكثر بالأقل.
-
ورشة عمل لمدة أسبوعين قادها شريكنا المؤسس، الدكتور Raffi Tchakerian، في مركز TUMO للتقنيات الإبداعية، صمّم فيها 15 من التقنيين الشباب مركبات جوّالة صالحة للسكن للقمر والمريخ. استكشفت أدوات التصميم والحلول الرقمية وأدوات الذكاء الاصطناعي بوصفها سبلاً لتيسير تدريس موضوع متقدّم.
تقديم البرامج
تصميم يتمحور حول مؤسستكم.
نعمل مع فرق القيادة ووحدات الابتكار والموظفين التشغيليين والمتخصصين التقنيين والمجموعات متعددة التخصصات.
يمكن أن تُقام البرامج حضورياً في دبي، أو في موقع متفق عليه لدى العميل، أو عن بُعد. وتتبع الصيغة أهداف التعلّم والوقت المتاح والاحتياجات العملية للفريق.
يمكن أن يشمل التحضير إحاطة قصيرة، أو مقابلات مختارة، أو أمثلة لمهام، أو مراجعة لمسارات العمل ذات الصلة. ويمكن أن تستخدم التمارين مواد مؤسسية معتمدة أو أمثلة تمثيلية.
نتفق على النطاق والتحضير والمخرجات وأي دعم لاحق قبل بدء البرنامج.
يمكن أن تتحوّل الفرصة المفيدة إلى مشروع تطوير محدّد النطاق، بالفريق والخبرات اللازمة لبنائه وتقييمه.
-
نعم. يمكننا الجمع بين اكتشاف الفرص والتعلّم العملي، بحيث يطوّر المشاركون قدراتهم وهم يدرسون تطبيقات ذات صلة بعملهم.
-
نعم. يمكننا دراسة مسارات عمل مختارة مع الإدارة والمشغّلين والفرق التقنية، ثم تحديد الفرص وما يلزم لاختبارها من بيانات وإتاحة للأنظمة وخبرات.
-
لا. يمكن تصميم البرامج للقيادات أو للفرق غير التقنية أو لجمهور متخصص. وتُوائَم التمارين ودرجة التعمّق التقني مع المشاركين.
-
لا. نقطة البداية هي هدفكم. وبحسب الموجز، قد نستكشف الذكاء الاصطناعي التوليدي، أو استرجاع المعرفة، أو تحليل البيانات، أو الرؤية الحاسوبية، أو الأتمتة، أو مسارات العمل الوكيلية.
-
نعم. يمكننا العمل ضمن بيئة تقنية متفق عليها ومراعاة متطلباتها في الوصول والبيانات والتكامل.
-
يمكن إدراج نموذج أولي ضمن مسار مكثّف تطبيقي أو مشروع تطوير. أما ورشة العمل التمهيدية المركّزة فتُنتج عادةً تعلّماً وفرصاً وخطوات تالية. ويوضّح المقترح المخرجات المتوقعة صراحةً.
-
نعم. يمكننا المواصلة عبر البحث، وتصميم المنتج ومسار العمل، وبناء النماذج الأولية، وتطوير البرمجيات والذكاء الاصطناعي، والتكامل والاختبار، مع الاتفاق على المسؤوليات ومراحل التنفيذ وفق المشروع.
-
يتوقف التسعير على التحضير والجمهور والصيغة ودرجة التعمّق التقني والمخرجات المتفق عليها وأعمال المتابعة. نحدّد نطاق البرنامج بعد فهم أهدافكم ونقدّم مقترحاً.
الأسئلة الشائعة
أسئلة قد تخطر لكم
•
اكتشاف الفرص
•
تصميم مسارات العمل
•
التعلّم العملي
•
التجريب
•
ترتيب الأولويات
•
الإشراف البشري
•
تخطيط التجارب الميدانية
•
بناء القدرات
• اكتشاف الفرص • تصميم مسارات العمل • التعلّم العملي • التجريب • ترتيب الأولويات • الإشراف البشري • تخطيط التجارب الميدانية • بناء القدرات
ابدأوا مشروعاً
ما الذي كان فريقكم سيستكشفه لو عرف من أين يبدأ؟
أخبرونا عن العمل والأفراد المعنيين والتغيير الذي تودّون إحداثه. وسنساعد على تحديد نقطة بداية مفيدة.