عبدالله سعيد الحبسي، MIoL
حين تتحول إجابة الذكاء الاصطناعي إلى قرار مؤسسي
قد يكتب نظام ذكي تقريرًا مرتبًا في دقائق، ويضع جدولًا أنيقًا يشرح الخسائر والاحتمالات والتوصيات. يقرأه المدير فيشعر أنه أمام نتيجة ناضجة، ثم يوقع قرارًا قد يمس موظفين أو موردين أو متعاملين. لا تظهر المشكلة دائمًا في اللغة، فقد تكون اللغة ممتازة، بل في السؤال الذي لم يطرحه أحد: هل راجع إنسان الأدلة التي بُني عليها هذا التقرير؟
ناقش القادة الأوروبيون في دبلن يوم 13 نوفمبر 2026 قضايا تتعلق بتنافسية الذكاء الاصطناعي وأمنه والثقة فيه وتأثيره في المجتمع. ومن السهل أن يستحوذ سباق تطوير النماذج والبنية التحتية على الاهتمام، لكن المؤسسات تحتاج إلى سباق آخر أكثر هدوءًا: بناء قدرة حقيقية على مراجعة النتائج قبل اعتمادها.
اللغة المنظمة لا تعني بالضرورة دقة النتائج
عرفت المؤسسات قبل ظهور هذه الأدوات أخطاء التقارير وسوء تقدير المخاطر. الجديد أن الخطأ قد يصل اليوم في ثوب أكثر إقناعًا. لا يحتاج المسؤول إلى الانتظار حتى يجمع الموظفون البيانات ويصوغوا الخلاصة، فيتحول عامل السرعة من ميزة إلى سبب لتجاوز خطوة التأكد. ومن يظن أن الكلام المنظم دليل على الدقة قد يمنح النظام سلطة لم يقصد منحها له.
مخاطر الاعتماد على توصيات الذكاء الاصطناعي في المشتريات
خذ مثالًا من إدارة المشتريات. يقترح نظام تحليلي استبعاد مورد بسبب ارتفاع مخاطر التأخير. قد تكون النتيجة صحيحة، وقد تكون مبنية على سجلات قديمة أو بيانات ناقصة أو تشابه أسماء بين شركتين. إذا نقلنا التوصية مباشرة إلى قرار نهائي، فقد نخسر موردًا جيدًا أو نترك فرصة تصحيح معلومة خاطئة. لا ينبغي أن يصبح الاعتراض على النظام أصعب من الاعتراض على الموظف.
الذكاء الاصطناعي وتقييم الموظفين والمرشحين
ويمكن أن تحدث المشكلة في الموارد البشرية عندما تستخدم المؤسسة أداة لترتيب المرشحين أو تحليل الأداء. هنا لا يكفي أن نقول إن التقنية محايدة لأنها لا تعرف الأشخاص. البيانات التي تتعلم منها قد تعكس تفاوتات سابقة، والمعايير التي اختارها الإنسان قد تستبعد خبرات لا يسهل قياسها. تتطلب المسؤولية تفسيرًا للمعايير ومراجعة للنتائج، لا الاكتفاء بأن النظام أدى وظيفته التقنية.
وضع حدود واضحة لاستخدام الأنظمة الذكية
الإجراء الأول ليس منع الأدوات، بل رسم حدود استخدامها. ينبغي أن تعرف كل إدارة أي مخرجات يمكن استعمالها كمساعدة في التفكير، وأي مخرجات لا يجوز تحويلها إلى قرار دون مراجعة مستقلة. وكلما ارتفع أثر القرار في الحقوق أو السلامة أو المال، زادت الحاجة إلى توثيق المراجعة وصلاحية من يوقعها. ليس من المنطقي أن نضع الضوابط نفسها لتلخيص اجتماع ولتقييم أهلية شخص لخدمة أساسية.
تدريب الموظفين على مراجعة مخرجات الذكاء الاصطناعي
الإجراء الثاني بناء عادة مهنية بسيطة: اسأل عن المصدر، وتاريخ المعلومة، وحدود الثقة، وما الذي يمكن أن يغير التوصية. وقد يحتاج الموظف إلى تدريب يتجاوز استخدام الأوامر النصية ليشمل قراءة النتائج قراءة نقدية. إذا اكتشف أن النظام أخطأ، فيجب أن يجد طريقًا واضحًا لتسجيل ذلك دون أن يشعر بأنه يعطل مشروعًا مؤسسيًا تتبناه الإدارة العليا.
اختبار الأنظمة في الحالات الصعبة وتوثيق الأخطاء
الإجراء الثالث هو اختبار الأداء في الحالات الصعبة، لا الاكتفاء بعرض تجريبي لحالات سهلة. يمكن إنشاء مجموعة من الحالات التي تتضمن معلومات متعارضة أو سجلات ناقصة أو تعليمات ملتبسة، ثم قياس ما إذا كان الموظفون يستطيعون التعرف على المشكلة والعودة إلى الأدلة. كذلك ينبغي توثيق الأخطاء المتكررة والاستفادة منها لتحسين الإجراءات بدل إخفائها حفاظًا على صورة النجاح.
التجربة الإماراتية بين الابتكار والحوكمة
تقدم تجربة الإمارات في التحول الرقمي سياقًا مناسبًا للنقاش بشأن الجمع بين التطور والحوكمة. فالهدف ليس أن تتراجع المؤسسات عن الابتكار، وإنما أن توضح من يتحمل المسؤولية عندما تساعد الآلة في صناعة القرار. لا يمكن نقل هذه المسؤولية إلى واجهة رقمية، مهما بدت ذكية.
المراجعة البشرية أساس الثقة في القرارات الذكية
سيزداد حضور الذكاء الاصطناعي في العمل، وهذا أمر يصعب تجاهله. لكن ثقة الناس لن تنشأ من سرعة إنتاج الجواب، بل من معرفتهم بأن هناك من يستطيع مراجعته وتصحيحه وتحمل تبعاته. فالقرار الذي لا يراجعه أحد لا يصبح أكثر عدلًا لأنه صدر عن آلة.
نبذة عن الكاتب
عبدالله سعيد الحبسي، كاتب وباحث إماراتي في الأمن والتراث وإدارة المخاطر والقيادة، وعضو معهد القيادة البريطاني (MIoL – Member of the Institute of Leadership).
المصدر الإخباري
المجلس الأوروبي، اجتماع دبلن بشأن الذكاء الاصطناعي، 13 نوفمبر 2026.
آخر فيديو
تابع معنا تحليل قراءة الصحف اليومية مع الكاتب الصحفي هاني سلام عبر