الذكاء الاصطناعي وإدارة المشاريع: آفاق استراتيجية ورؤى مستقبلية (2025-2033)

1. مقدمة استراتيجية: بزوغ فجر جديد لإدارة المشاريع بقيادة الذكاء الاصطناعي يشهد عالم إدارة المشاريع تحولاً جذرياً، لم يعد فيه الذكاء الاصطناعي مجرد أداة مساعدة هامشية، بل ارتقى ليصبح قوة تحويلية محورية تعيد صياغة المفاهيم التقليدية وتفتح آفاقاً غير مسبوقة للكفاءة والابتكار. هذا التحول العميق يتجاوز حدود الأتمتة البسيطة للمهام الروتينية، ليمتد إلى تعزيز القدرات التنبؤية الدقيقة، ودعم عمليات اتخاذ القرارات المعقدة في بيئات متزايدة التشابك، وتوليد حلول خلاقة للتحديات المستجدة التي تواجه المشاريع الحديثة.1 إننا نقف على أعتاب عصر جديد تُصبح فيه البيانات هي البوصلة، والخوارزميات الذكية هي المحرك، نحو تحقيق إنجازات استثنائية في عالم المشاريع.3 وفي خضم هذا التطور العالمي المتسارع، تبرز الأهمية الاستراتيجية الفائقة للمنطقة العربية، وبصفة خاصة المملكة العربية السعودية ودول الخليج العربي. هذه الدول، بطموحاتها التنموية العملاقة التي تتجسد في رؤى وطنية شاملة مثل رؤية السعودية 2030 ومشاريعها التحويلية الكبرى، تجد نفسها أمام فرصة تاريخية لتبني وتوطين تقنيات الذكاء الاصطناعي في إدارة هذه المشاريع الضخمة بكفاءة وفعالية لم تكن ممكنة في السابق.5 فالاستثمارات التكنولوجية الهائلة التي تُضَخ في المنطقة، مقترنة بالحاجة الماسة إلى نظم إدارة مشاريع متطورة قادرة على مواكبة حجم وتعقيد هذه المبادرات، تجعل من الذكاء الاصطناعي حليفاً استراتيجياً لا غنى عنه.6 إن الطموحات التنموية الكبرى في المنطقة، والمتمثلة في المشاريع العملاقة، تخلق طلباً هائلاً على حلول إدارة مشاريع متقدمة، والذكاء الاصطناعي يقدم هذه الحلول بكفاءة عالية. وبالتالي، فإن نجاح هذه المشاريع العملاقة، ومن ثم تحقيق الرؤى الوطنية الطموحة، يعتمد بشكل متزايد على القدرة على تبني وإتقان أدوات الذكاء الاصطناعي في إدارتها. هذا الواقع يجعل من فهم وتطبيق الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع ليس مجرد خيار تكنولوجي، بل ضرورة استراتيجية وطنية ملحة. إن هذا التقرير لا يهدف إلى مجرد سرد للحقائق الراهنة أو استعراض للتطورات التقنية فحسب، بل يسعى إلى تقديم تحليل استشرافي عميق، ورؤى استراتيجية ثاقبة، وخارطة طريق عملية موجهة للقادة وصناع القرار والمهنيين الطموحين. الهدف الأسمى هو تمكينهم من ركوب موجة الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع بنجاح وثقة، وتحويل التحديات إلى فرص، والطموحات إلى واقع ملموس يسهم في بناء مستقبل مزدهر للمنطقة والعالم.
2. ديناميكيات سوق الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع: محركات عالمية وزخم إقليمي متصاعد (2025-2033) يشهد سوق الذكاء الاصطناعي المخصص لإدارة المشاريع نمواً متسارعاً، مدفوعاً بتطورات تكنولوجية متلاحقة وحاجة متزايدة لحلول أكثر ذكاءً وفعالية في إدارة تعقيدات المشاريع الحديثة. تحليل حجم السوق وتوقعات النمو على الصعيد العالمي، يُقدر حجم سوق برمجيات إدارة المشاريع عموماً بنحو 50 مليار دولار أمريكي في عام 2025، ومن المتوقع أن يشهد معدل نمو سنوي مركب يبلغ 15% خلال الفترة من 2025 إلى 2033.10 وفي سياق أكثر تحديداً، فإن سوق الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع يُظهر زخماً أكبر؛ فقد نما من 3.08 مليار دولار في عام 2024 إلى 3.58 مليار دولار في عام 2025، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 16.3%. وتشير التوقعات إلى أن هذا السوق سيواصل نموه السريع ليصل إلى 7.4 مليار دولار بحلول عام 2029، بمعدل نمو سنوي مركب يناهز 19.9%.11 هذه الأرقام تشير بوضوح إلى أن تغلغل الذكاء الاصطناعي في أدوات إدارة المشاريع يتسارع بوتيرة تفوق نمو السوق الأوسع لبرمجيات إدارة المشاريع. إقليمياً، تحظى منطقة الشرق الأوسط باهتمام متزايد، حيث تُشير التقارير إلى أنها من بين المناطق التي تشهد نمواً ملحوظاً في هذا القطاع.11 وبشكل عام، من المتوقع أن تصل قيمة سوق الذكاء الاصطناعي في الشرق الأوسط إلى 320 مليار دولار بحلول عام 2030.12 وفي المملكة العربية السعودية، تبدو آفاق النمو واعدة بشكل خاص. فمن المتوقع أن تصل إيرادات سوق الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع إلى 291.2 مليون دولار بحلول عام 2030، محققة معدل نمو سنوي مركب يبلغ 16.5% خلال الفترة من 2024 إلى 2030. والجدير بالذكر أن المملكة استحوذت على 3.9% من السوق العالمي للذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع في عام 2023.13 بالإضافة إلى ذلك، يُتوقع أن يشهد سوق تحليلات البيانات في السعودية نمواً سنوياً مركباً بنسبة 30.04% بين عامي 2024 و2032.14 يعكس معدل النمو القوي هذا في المملكة الاستثمارات الكبيرة والتركيز الاستراتيجي على البيانات والذكاء الاصطناعي كجزء من رؤيتها التحويلية. جدول 1: توقعات حجم سوق الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع ومعدل النمو السنوي المركب (%)

المنطقة حجم السوق 2025 (مليار دولار أمريكي) حجم السوق المتوقع 2029/2030 (مليار دولار أمريكي) معدل النمو السنوي المركب (%) (الفترة) عالمي 3.58 11 7.4 (بحلول 2029) 11 19.9% (2025-2029) 11 الشرق الأوسط غير محدد بدقة (لكن سوق AI العام 320 بحلول 2030 12) غير محدد بدقة غير محدد بدقة السعودية (يقدر بـ 116.3 مليون دولار في 2024 بناءً على نمو 16.5% من 99.8 مليون في 2023 13) 291.2 (بحلول 2030) 13 16.5% (2024-2030) 13

ملاحظة: تم تقدير حجم سوق السعودية لعام 2025 بناءً على بيانات النمو المتاحة. يوفر هذا الجدول نظرة كمية سريعة ومقارنة لمستويات النمو، مما يؤكد على أهمية السوق وحجم الفرصة المتاحة. فالأرقام هي لغة الأعمال، ويحتاج القادة وصناع القرار إلى مقاييس ملموسة لفهم حجم الفرصة الاستثمارية والتحويلية التي يمثلها الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع. إن مقارنة معدلات النمو بين المستويات العالمية والإقليمية والمحلية تبرز الديناميكيات الخاصة بكل سوق وتوضح أين تكمن الفرص الأكبر أو النمو الأسرع. هذه الأرقام تدعم بقوة الحجة القائلة بأن الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع ليس مجرد اتجاه تكنولوجي عابر، بل هو سوق رئيسي متنامٍ يتطلب اهتماماً استراتيجياً جاداً. القوى الدافعة الرئيسية للنمو تُعزى هذه الطفرة في سوق الذكاء الاصطناعي لإدارة المشاريع إلى مجموعة من العوامل المتضافرة التي تشكل بيئة خصبة للابتكار والتبني: ثورة البيانات الضخمة (Big Data): تُعتبر البيانات بمثابة الوقود الذي يُشعل محركات الذكاء الاصطناعي. فالتدفق الهائل للبيانات المتولدة من المشاريع السابقة والحالية، سواء كانت بيانات منظمة أو غير منظمة، يوفر المادة الخام اللازمة لتدريب نماذج التعلم الآلي. وكلما زادت كمية ونوعية هذه البيانات، ارتفعت دقة وقدرة أدوات الذكاء الاصطناعي على استخلاص الأنماط، وتقديم التنبؤات، وتحسين الأداء العام للمشاريع.1 الحوسبة السحابية (Cloud Computing): تُقدم الحوسبة السحابية البنية التحتية المرنة والقابلة للتطوير اللازمة لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المعقدة والمتطلبة لموارد حوسبية هائلة. فبدلاً من الاستثمار في بنى تحتية خاصة باهظة التكلفة، يمكن للمؤسسات، بغض النظر عن حجمها، الوصول إلى هذه الموارد حسب الحاجة، مما يُخفض الحواجز أمام تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي ويسرّع من وتيرة انتشارها.1 وتشير الإحصائيات إلى أن 76% من الأفراد استخدموا السحابة العامة في عام 2022، بزيادة قدرها 56% عن عام 2021، مما يعكس الاعتماد المتزايد الذي يدعم بدوره تطبيقات الذكاء الاصطناعي.11 إن العلاقة بين وفرة البيانات وقوة الحوسبة السحابية هي علاقة تكافلية؛ فالبيانات الضخمة تحتاج إلى قدرات معالجة وتخزين هائلة توفرها السحابة، والسحابة بدورها تصبح أكثر قيمة كلما زادت البيانات التي تعالجها وتستضيفها لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. التطورات المتسارعة في خوارزميات التعلم الآلي: شهدت السنوات الأخيرة قفزات نوعية في مجال خوارزميات التعلم الآلي، بما في ذلك الشبكات العصبونية العميقة، وتقنيات معالجة اللغات الطبيعية، ورؤية الحاسوب. هذه التطورات مكّنت من بناء نماذج ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً وقدرة على فهم وتحليل بيانات المشاريع المعقدة، وتقديم حلول لمشكلات كانت تُعتبر في السابق مستعصية على الحلول التقليدية.1 الاستثمارات الحكومية والخاصة المتزايدة: على الصعيد العالمي، تتنافس شركات التكنولوجيا الكبرى مع الحكومات في حجم الإنفاق على البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي 15، ومن المتوقع أن يتجاوز الإنفاق على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي 700 مليار دولار بحلول عام 2030.15 وفي منطقة الخليج، وبصفة خاصة في المملكة العربية السعودية والإمارات العربية المتحدة، تُضخ استثمارات حكومية وخاصة هائلة لدعم تطوير البنية التحتية الرقمية وتشجيع تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي.12 فعلى سبيل المثال، أطلقت المملكة مبادرة "Project Transcendence" بميزانية تبلغ 100 مليار دولار 14، بينما تستثمر الإمارات 100 مليار دولار في صندوق استثماري متخصص في الذكاء الاصطناعي (MGX).6 هذه الاستثمارات الضخمة لا تهدف فقط إلى تبني التكنولوجيا، بل إلى خلق أسواق جديدة وتصدير الابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يشير إلى طموح المنطقة ليس فقط للحاق بالركب العالمي، بل لقيادته في مجالات معينة.5 إن هذا الزخم الاستثماري الإقليمي ليس مجرد استجابة لاتجاه عالمي، بل هو جزء لا يتجزأ من تحول اقتصادي واجتماعي أوسع يهدف إلى بناء اقتصادات متنوعة قائمة على المعرفة، حيث تلعب إدارة المشاريع الفعالة المدعومة بالذكاء الاصطناعي دوراً محورياً في تحقيق هذه الرؤى.7 التحول نحو العمل عن بُعد والفرق الموزعة: أدت التغيرات العالمية الأخيرة إلى تسريع تبني نماذج العمل عن بُعد والفرق الموزعة جغرافياً. وتشير التوقعات إلى أن حوالي 22% من القوى العاملة في الولايات المتحدة ستعمل عن بُعد بحلول عام 2025.11 هذا التحول يزيد من الحاجة إلى أدوات إدارة مشاريع ذكية تسهل التعاون الفعال، وتتبع التقدم بدقة، وضمان التواصل السلس بين أعضاء الفريق بغض النظر عن مواقعهم، وهو ما يوفره الذكاء الاصطناعي بكفاءة.11 ومع ذلك، تجدر الإشارة إلى أن بناء وتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي ينطوي على تكاليف كبيرة.15 وتشير الأبحاث إلى أن أقل من 15% من المؤسسات في منطقة الشرق الأوسط تقوم بتحديد وقياس تكاليف ومخاطر وقيمة مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بشكل صحيح.12 هذه الفجوة في النضج فيما يتعلق بالتخطيط المالي لمشاريع الذكاء الاصطناعي قد تؤدي إلى فشل المشاريع أو عدم تحقيق العائد المتوقع إذا لم يتم التعامل معها بشكل استراتيجي. وبالتالي، هناك حاجة ماسة إلى تطوير واعتماد أطر عمل دقيقة لنمذجة التكاليف وتخطيط خاص بالمنطقة لمواجهة هذا التحدي. 3. الذكاء الاصطناعي يعيد تعريف منظومة إدارة المشاريع: تطبيقات تحويلية عبر دورة حياة المشروع إن تأثير الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع لا يقتصر على مرحلة واحدة أو جانب محدد، بل يمتد ليشمل كافة مراحل دورة حياة المشروع، بدءاً من التخطيط الأولي ومروراً بالتنفيذ والمتابعة، وصولاً إلى إدارة المخاطر واتخاذ القرارات الحاسمة. يقدم الذكاء الاصطناعي مجموعة من الأدوات والتقنيات التي تعزز الكفاءة والدقة والقدرة على التكيف في كل خطوة.2 أ. التخطيط الاستراتيجي والتنبؤ الدقيق في مرحلة التخطيط، يوفر الذكاء الاصطناعي قدرات تحليلية وتنبؤية فائقة تساهم في وضع أسس متينة لنجاح المشروع. التحليلات التنبؤية (Predictive Analytics): تعتمد التحليلات التنبؤية على استخدام البيانات التاريخية للمشاريع السابقة، مقترنة بخوارزميات التعلم الآلي المتقدمة، للتنبؤ بالجداول الزمنية للمشروع وتكاليفه والموارد المطلوبة بدقة لم تكن متاحة من قبل.2 هذه القدرة تمكن مديري المشاريع من وضع خطط أكثر واقعية، وتحديد الاختناقات المحتملة في مراحل مبكرة، وتخصيص الميزانيات والموارد بشكل أكثر كفاءة وفعالية.2 على سبيل المثال، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤ بتأخيرات محتملة في مشاريع ترحيل البيانات إلى السحابة نتيجة لقيود معينة في النطاق الترددي، واقتراح حلول استباقية مثل ترحيل البيانات غير الأساسية خارج ساعات الذروة.2 كما تتيح أدوات مثل SAP Analytics Cloud استخدام سيناريوهات "ماذا لو" لمحاكاة تأثير المتغيرات المختلفة (مثل تغير تكلفة المواد أو توفر العمالة) على نتائج المشروع الإجمالية، مما يساعد في اتخاذ قرارات تخطيطية أكثر استنارة.18 تخصيص الموارد الذكي (Intelligent Resource Allocation): يتجاوز الذكاء الاصطناعي مجرد التنبؤ بالاحتياجات من الموارد ليشمل تخصيصها بشكل ذكي. تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي مطابقة المهام المحددة في المشروع مع أعضاء الفريق الأنسب لإنجازها، وذلك بناءً على تحليل شامل لمهاراتهم، خبراتهم السابقة، مدى توفرهم، وحتى تقييمات أدائهم في مشاريع مشابهة.2 يضمن هذا النهج الاستخدام الأمثل للموارد البشرية والمادية، ويقلل من احتمالية وجود أعباء عمل غير متوازنة بين أعضاء الفريق، ويساهم في منع الإرهاق، مما يؤدي في نهاية المطاف إلى زيادة الإنتاجية وتحسين جودة العمل المنجز.2 ومن الأمثلة على ذلك، قدرة الذكاء الاصطناعي على توقع احتياجات الموارد المستقبلية بناءً على معالم المشروع المخطط لها وتعديل خطط التوظيف أو التدريب بشكل استباقي لتلبية هذه الاحتياجات في الوقت المناسب.2 ب. التنفيذ والمتابعة الآنية خلال مرحلة التنفيذ، يوفر الذكاء الاصطناعي أدوات فعالة للمتابعة اللحظية وأتمتة المهام، مما يضمن بقاء المشروع على المسار الصحيح. التتبع اللحظي للمشاريع (Real-time Project Tracking) وسير العمل التكيفي: تتمتع أنظمة الذكاء الاصطناعي بالقدرة على مراقبة تقدم المهام والأنشطة المختلفة في المشروع بشكل فوري ومستمر. يمكنها اكتشاف أي انحرافات عن الجدول الزمني المخطط له أو تجاوز للميزانيات المعتمدة، وتنبيه مديري المشاريع وأصحاب المصلحة المعنيين بشكل فوري.2 يوفر هذا التتبع اللحظي رؤية واضحة وشفافة لحالة المشروع لجميع الأطراف، ويمكّن من اتخاذ استجابات سريعة وفعالة لأي تغييرات أو مشكلات طارئة قد تظهر.2 ومن الأمثلة العملية على ذلك، لوحات المعلومات المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تعرض المقاييس الرئيسية للمشروع (مثل نسبة الإنجاز، مؤشرات الأداء، حالة المخاطر) بشكل محدث وفوري.2 علاوة على ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح تعديلات ديناميكية على ترتيب المهام أو إعادة تخصيص الموارد للحفاظ على الإنتاجية عند ظهور مشكلات غير متوقعة.2 أتمتة المهام الروتينية (Automated Task Management): تُعد أتمتة المهام الروتينية والمستهلكة للوقت من أبرز تطبيقات الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تولي مهام مثل إدخال البيانات، تحديث حالة المهام، إرسال التذكيرات لأعضاء الفريق، جدولة الاجتماعات، وحتى إعداد مسودات أولية للتقارير.2 هذه الأتمتة لا توفر الوقت والجهد فحسب، بل تحرر مديري المشاريع وأعضاء الفريق للتركيز على المهام الاستراتيجية والإبداعية ذات القيمة الأعلى التي تتطلب تفكيراً نقدياً وحكماً بشرياً.2 على سبيل المثال، يمكن أتمتة إشعارات اكتمال المهام، كإخطار فريق الاختبار والجودة بمجرد اكتمال عملية نسخ البيانات احتياطياً في مشروع ترحيل أنظمة.2 ج. إدارة المخاطر الاستباقية (Proactive Risk Management) يمثل الذكاء الاصطناعي نقلة نوعية في مجال إدارة المخاطر، محولاً إياها من ممارسة تفاعلية إلى نهج استباقي. التحليل والتنبؤ بالمخاطر: يستطيع الذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من بيانات المشاريع السابقة والحالية، بما في ذلك سجلات المخاطر، تقارير الحوادث، بيانات الأداء، وحتى العوامل الخارجية مثل الظروف الاقتصادية أو التغيرات التنظيمية. من خلال هذا التحليل، يمكنه تحديد الأنماط والارتباطات التي قد تشير إلى مخاطر محتملة، مثل احتمالية تجاوز التكاليف المحددة، أو حدوث تأخيرات في الجدول الزمني، أو ظهور مشكلات في الجودة، أو حتى التعرض لتهديدات سيبرانية.2 هذا الانتقال من إدارة المخاطر التفاعلية (الاستجابة للمخاطر بعد وقوعها) إلى الإدارة الاستباقية (توقع المخاطر واتخاذ إجراءات وقائية قبل حدوثها) يسمح بتقليل التأثير السلبي للمخاطر بشكل كبير، وفي بعض الحالات تجنبها تماماً.2 أمثلة تطبيقية: تتضمن التطبيقات العملية أنظمة الإنذار المبكر التي تراقب بيانات المشروع باستمرار بحثاً عن أي علامات قد تشير إلى خطر وشيك، مثل انخفاض معدلات الإنجاز أو زيادة مفاجئة في التكاليف.2 كما يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح خطط طوارئ بديلة أو تعديلات على خطة المشروع عند ظهور مخاطر معينة.2 وفي سياق الأمن السيبراني، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل المخاطر المحتملة أثناء عمليات ترحيل البيانات الحساسة واقتراح تدابير أمنية إضافية لتعزيز الحماية.2 الذكاء الاصطناعي التوليدي في سجلات المخاطر: يُظهر الذكاء الاصطناعي التوليدي إمكانات واعدة في مجال إدارة المخاطر. يمكن لهذه النماذج المتقدمة المساعدة في إنشاء سجلات مخاطر شاملة ومفصلة بناءً على تحليل بيانات المشروع التاريخية والاتجاهات الحالية في الصناعة أو السوق. كما يمكنها توليد سيناريوهات "ماذا لو" لاستكشاف التأثيرات المحتملة لمختلف المخاطر واقتراح استراتيجيات تخفيف مبتكرة وفعالة.24 وتكمن أهمية هذه الأدوات في قدرتها على تحليل كميات هائلة من البيانات لتحديد المخاطر التي قد لا تكون واضحة للمحلل البشري، وتحديد أولوياتها بناءً على تأثيرها المحتمل واحتمالية حدوثها.24 د. اتخاذ قرارات معززة بالبيانات وإنشاء التقارير الذكية يعزز الذكاء الاصطناعي قدرة مديري المشاريع على اتخاذ قرارات مستنيرة من خلال توفير رؤى قائمة على البيانات وأتمتة عملية إعداد التقارير. دعم اتخاذ القرار: يتمتع الذكاء الاصطناعي بقدرة فائقة على معالجة وتحليل كميات ضخمة من البيانات بسرعة وكفاءة، وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ تدعم اتخاذ قرارات أكثر استنارة وموضوعية. بدلاً من الاعتماد على الحدس أو الخبرة الشخصية فقط، يمكن لمديري المشاريع الاستناد إلى تحليلات دقيقة للبيانات لاتخاذ قرارات استراتيجية وتكتيكية تتعلق بتخصيص الموارد، أو تعديل الجداول الزمنية، أو التعامل مع المخاطر.2 أتمتة التقارير: يساهم الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في أتمتة عملية إنشاء تقارير المشروع. يمكنه تجميع البيانات من مصادر متعددة، وتحليلها، وتقديمها في شكل تقارير دقيقة ومحدثة بشكل دوري أو عند الطلب. هذا لا يوفر فقط الوقت والجهد المبذولين في إعداد التقارير يدوياً، بل يحسن أيضاً من وتيرة الإبلاغ ويضمن حصول جميع أصحاب المصلحة على المعلومات التي يحتاجونها في الوقت المناسب.2 ومن الأمثلة على ذلك، لوحات المعلومات القابلة للتخصيص التي يمكن تصميمها لعرض المقاييس والمؤشرات الرئيسية ذات الصلة بكل صاحب مصلحة، مما يضمن تركيزهم على المعلومات الأكثر أهمية بالنسبة لهم.2 إن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المراحل المختلفة لدورة حياة المشروع ليست منعزلة، بل هي مترابطة وتؤثر في بعضها البعض. فالتحليلات التنبؤية الدقيقة في مرحلة التخطيط، مثل توقع الموارد اللازمة، تؤثر بشكل مباشر على كفاءة التنفيذ والمتابعة. وبالمثل، تعتمد إدارة المخاطر الاستباقية على التتبع اللحظي للبيانات لتحديد المؤشرات المبكرة للمخاطر. هذا الترابط يشير إلى أن القيمة الحقيقية للذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع تتحقق من خلال تكامل هذه الأدوات والتقنيات عبر دورة حياة المشروع بأكملها، مما يخلق نظاماً ذكياً ومترابطاً يعزز الأداء العام للمشروع. مع أتمتة العديد من المهام التقليدية مثل التتبع وإعداد التقارير والجدولة الأولية، يبدأ دور مدير المشروع في التحول بشكل كبير. فبدلاً من أن يكون مجرد "منفذ" للمهام و "مراقب" للتقدم، يتطور دوره ليصبح "محللاً استراتيجياً" قادراً على تفسير الرؤى التي يقدمها الذكاء الاصطناعي، و "مديراً للمخاطر بشكل استباقي" يتخذ إجراءات وقائية بناءً على التنبؤات، و "ميسراً للتعاون المعزز بالذكاء الاصطناعي" داخل فريق العمل ومع أصحاب المصلحة.2 هذا التحول يتطلب بطبيعة الحال اكتساب مهارات جديدة وتطوير قدرات مختلفة. فالذكاء الاصطناعي لا يهدف إلى "استبدال" مديري المشاريع، بل إلى "تعزيز" قدراتهم وتمكينهم من التعامل مع مشاريع أكثر تعقيداً وتحقيق نتائج أفضل وأكثر تأثيراً.1 ومع ذلك، تجدر الإشارة إلى أن فعالية جميع هذه التطبيقات تعتمد بشكل حاسم على جودة البيانات المدخلة وتوفرها.3 فإذا كانت البيانات المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي أو لتشغيل تطبيقاته غير دقيقة، أو متحيزة، أو غير كاملة، فإن المخرجات والقرارات الناتجة ستكون حتماً معيبة، وفقاً لمبدأ "قمامة تدخل، قمامة تخرج". هذا الواقع يؤكد على الأهمية القصوى لوجود استراتيجيات قوية لإدارة البيانات وحوكمتها كشرط أساسي لنجاح تطبيقات الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع. يجب على المؤسسات الاستثمار بشكل جاد في عمليات جمع البيانات وتنظيفها وتوحيدها وتأمينها لضمان الحصول على أقصى استفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعي. جدول 2: أبرز تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مراحل دورة حياة المشروع

مرحلة المشروع تطبيق الذكاء الاصطناعي الفائدة الرئيسية مثال عملي/أداة التخطيط التحليلات التنبؤية للجداول الزمنية والتكاليف والموارد 2 وضع خطط أكثر واقعية، تحديد الاختناقات مبكراً، تخصيص أفضل للميزانيات. SAP Analytics Cloud، توقع تأخيرات ترحيل البيانات 2

تخصيص الموارد الذكي 2 الاستخدام الأمثل للموارد، تقليل أعباء العمل غير المتوازنة، منع الإرهاق. مطابقة المهام بالمهارات، توقع احتياجات الموارد المستقبلية 2 التنفيذ التتبع اللحظي للمشاريع وسير العمل التكيفي 2 رؤية واضحة لحالة المشروع، استجابات سريعة للتغييرات. لوحات معلومات آنية، اقتراح تعديلات ديناميكية على المهام 2

أتمتة المهام الروتينية (تحديث الحالة، التذكيرات) 2 تحرير الفرق للتركيز على المهام الاستراتيجية. أتمتة إشعارات اكتمال المهام 2 المتابعة والتحكم إنشاء التقارير الذكية ولوحات المعلومات المخصصة 2 توفير الوقت، تحسين وتيرة الإبلاغ، توفير معلومات مخصصة للمعنيين. لوحات معلومات تعرض المقاييس ذات الصلة لكل صاحب مصلحة 2 إدارة المخاطر تحديد المخاطر الاستباقي والتنبؤ بها 2 الانتقال من إدارة المخاطر التفاعلية إلى الاستباقية، تقليل التأثير السلبي. أنظمة الإنذار المبكر، سجلات المخاطر المولدة بالذكاء الاصطناعي 2 اتخاذ القرار تحليل البيانات وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ 2 قرارات مستنيرة قائمة على البيانات بدلاً من الحدس. تلخيص كميات كبيرة من المعلومات لدعم قرارات أسرع 21

يقدم هذا الجدول ملخصاً منظماً لكيفية مساهمة الذكاء الاصطناعي في كل مرحلة رئيسية من مراحل دورة حياة المشروع، مما يسهل على القارئ فهم التأثير الشامل والمتكامل لهذه التقنية. كما يوضح بشكل ملموس أن الذكاء الاصطناعي ليس مجرد مفهوم نظري، بل له تطبيقات عملية ومحددة يمكن أن تضيف قيمة فورية لعمليات إدارة المشاريع. ومن خلال ربط هذه التطبيقات بفوائد محددة وأمثلة عملية، يصبح الجدول أداة تعليمية وإقناعية قوية، تعزز الفهم بأن تبني الذكاء الاصطناعي هو رحلة شاملة لتحسين الأداء عبر دورة حياة المشروع بأكملها. 4. تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة ترسم ملامح مستقبل إدارة المشاريع إن التطور في مجال الذكاء الاصطناعي لا يتوقف عند حدود التطبيقات الحالية، بل يمتد ليشمل تقنيات متقدمة لا تزال في طور النضوج، ولكنها تبشر بإحداث قفزات نوعية وتحولات جذرية في ممارسات إدارة المشاريع خلال السنوات القادمة. هذه التقنيات، مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي والتوائم الرقمية والوكلاء الذاتيين، تحمل في طياتها إمكانات هائلة لإعادة تشكيل طريقة تخطيط المشاريع وتنفيذها وإدارتها بشكل كامل. أ. الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI): ثورة تتجاوز المحتوى إلى صميم إدارة المشاريع يُعد الذكاء الاصطناعي التوليدي، وبخاصة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، أحد أبرز التطورات الحديثة في مجال الذكاء الاصطناعي. يتميز هذا النوع من الذكاء الاصطناعي بقدرته على إنشاء محتوى جديد وأصلي، لا يقتصر على النصوص والصور والأكواد البرمجية فحسب، بل يمتد ليشمل مخرجات ذات صلة مباشرة بإدارة المشاريع، مثل صياغة خطط مشاريع أولية، وتوليد سيناريوهات مفصلة للمخاطر، وإعداد مسودات للتقارير الدورية والنهائية.4 في سياق إدارة المشاريع، تتعدد تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي وتشمل: تخطيط المشاريع: يمكن لهذه النماذج المساعدة في صياغة أهداف المشروع بشكل واضح، وتحديد نطاقه بدقة، وإنشاء مسودات أولية لخطط العمل والجداول الزمنية، واقتراح هياكل تقسيم العمل (WBS).24 توليد الحلول والأفكار: يمكن استخدامها كأداة فعالة في جلسات العصف الذهني لتوليد حلول مبتكرة للمشكلات المعقدة التي قد تواجه المشروع، أو لاقتراح بدائل استراتيجية وتكتيكية.4 إدارة المخاطر: يساهم الذكاء الاصطناعي التوليدي في إنشاء سجلات مخاطر مفصلة، وتوليد سيناريوهات "ماذا لو" لاستكشاف التأثيرات المحتملة لمختلف المخاطر، واقتراح استراتيجيات تخفيف مبتكرة ومناسبة لسياق المشروع.24 التواصل والتوثيق: يمكنه المساعدة في صياغة رسائل البريد الإلكتروني الرسمية، وتلخيص محاضر الاجتماعات، وإعداد مسودات لتقارير التقدم، وتطوير المواد التدريبية لأعضاء الفريق أو المستخدمين النهائيين.4 دعم القرار: يمتلك القدرة على تلخيص كميات كبيرة من المعلومات والبيانات المعقدة وتقديمها بطريقة مبسطة وسهلة الفهم، مما يدعم اتخاذ قرارات أسرع وأكثر استنارة من قبل مديري المشاريع وأصحاب المصلحة.21 يمثل الذكاء الاصطناعي التوليدي، بأدوات مثل ChatGPT و DALL-E 25، قفزة نوعية نحو اعتبار الذكاء الاصطناعي "شريكاً إبداعياً" لمدير المشروع، وليس مجرد أداة تحليلية أو تنفيذية. يمكن لهذه التقنية أن توفر وقتاً هائلاً في المهام التي تتطلب إنشاء محتوى أو استكشاف خيارات متعددة، مما يتيح لفريق المشروع التركيز على الجوانب الأكثر استراتيجية وتعقيداً.21 ومع ذلك، لا تخلو هذه التقنية من تحديات، أبرزها مخاطر "الهلوسة" (أي توليد معلومات تبدو مقنعة ولكنها غير صحيحة أو لا تستند إلى الواقع)، بالإضافة إلى قضايا انتهاك حقوق النشر والملكية الفكرية، والاعتماد الكبير على جودة وحيادية البيانات التي تم تدريب النماذج عليها.21 ب. التوائم الرقمية (Digital Twins): محاكاة الواقع لتحسين المستقبل تُعرف التوائم الرقمية بأنها عملية إنشاء نسخة رقمية طبق الأصل (نموذج افتراضي) لأصل مادي قائم (مثل مبنى، أو مصنع، أو معدة معقدة) أو حتى لعملية مشروع كاملة. يتم تحديث هذا التوأم الرقمي ببيانات آنية ومستمرة من نظيره في العالم الحقيقي من خلال شبكة من مستشعرات إنترنت الأشياء (IoT)، مما يجعله بمثابة مرآة ديناميكية تعكس حالة الأصل أو العملية في الزمن الحقيقي.20 تجد التوائم الرقمية تطبيقات واسعة ومؤثرة في إدارة المشاريع، وبصفة خاصة في المشاريع الإنشائية والصناعية والهندسية المعقدة: المحاكاة والتحسين قبل التنفيذ: تتيح التوائم الرقمية لمديري المشاريع والمهندسين اختبار سيناريوهات "ماذا لو" المختلفة المتعلقة بتصميم المشروع، وتدفق العمليات، وتخصيص الموارد، وحتى الاستجابة للأحداث غير المتوقعة، كل ذلك في بيئة افتراضية آمنة ومنخفضة التكلفة قبل الالتزام بتنفيذها على أرض الواقع.20 المراقبة الآنية للأداء: يمكن من خلال التوأم الرقمي تتبع تقدم المشروع وأداء الأصول المختلفة بشكل لحظي، ومقارنة هذا الأداء بالخطط الموضوعة، وتحديد أي انحرافات أو اختناقات محتملة في مراحل مبكرة جداً.20 الصيانة التنبؤية: من خلال تحليل البيانات الواردة من المستشعرات، يمكن للتوأم الرقمي، بالاستعانة بخوارزميات الذكاء الاصطناعي، التنبؤ بأعطال المعدات المحتملة أو حاجة الأصول المختلفة للصيانة قبل حدوثها الفعلي، مما يقلل بشكل كبير من فترات التوقف غير المخطط لها ويخفض تكاليف الصيانة الطارئة.19 إدارة المخاطر: تساعد التوائم الرقمية في تحديد المخاطر التشغيلية المحتملة وتقييم تأثيرها المحتمل على المشروع من خلال عمليات المحاكاة المتقدمة.30 تحسين التعاون: توفر التوائم الرقمية منصة مرئية مشتركة لجميع أصحاب المصلحة في المشروع، مما يمكنهم من الاطلاع على أحدث تطورات حالة المشروع وتصور التغييرات المقترحة أو المنفذة بشكل واضح وموحد.34 تكمن أهمية التوائم الرقمية في قدرتها على تمكين فهم أعمق وأكثر ديناميكية للمشاريع المعقدة، وتقليل المخاطر الكامنة فيها، وتحسين الكفاءة التشغيلية، وخفض التكاليف على مدار دورة حياة المشروع والأصل الذي يمثله.20 ويتعزز دور التوائم الرقمية بشكل كبير عند تكاملها مع الذكاء الاصطناعي؛ حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل الكميات الهائلة من البيانات الواردة من التوأم الرقمي، وتحديد الأنماط المعقدة التي قد لا يلاحظها الإنسان، وتقديم تنبؤات أكثر دقة، وفي بعض الحالات، أتمتة بعض الاستجابات أو التعديلات بناءً على هذه التحليلات.20 ج. الوكلاء الذاتيون (Autonomous AI Agents) في إدارة المشاريع: نحو مستقبل أكثر استقلالية؟ يمثل الوكلاء الذاتيون تطوراً آخر مثيراً للاهتمام في مجال الذكاء الاصطناعي، وهم عبارة عن أنظمة ذكاء اصطناعي مصممة لأداء مهام معقدة واتخاذ قرارات بشكل مستقل إلى درجة معينة، بناءً على أهداف محددة مسبقاً وقدرتها على التعلم من بيئتها والتكيف مع المتغيرات.6 في سياق إدارة المشاريع، تتضمن التطبيقات المحتملة للوكلاء الذاتيين: أتمتة إدارة مهام معينة أو حتى مراحل كاملة من المشروع بشكل مستقل. القيام بعمليات التفاوض وتخصيص الموارد بشكل ديناميكي بناءً على معايير محددة. تحديد المخاطر المحتملة والاستجابة لها بشكل مستقل وسريع. التنسيق بين مختلف الفرق العاملة في المشروع والمقاولين من الباطن. يحمل مفهوم الوكلاء الذاتيين في طياته إمكانية التحول نحو "إدارة مشاريع ذاتية القيادة" في بعض الجوانب، مما قد يغير دور مدير المشروع البشري بشكل جذري.31 ومع ذلك، يواجه هذا التطور تحديات كبيرة تتعلق بالثقة في قرارات هذه الوكلاء، والمساءلة عند حدوث أخطاء، والجوانب الأخلاقية المتعلقة بتفويض سلطة اتخاذ القرار للآلات، والحاجة الماسة إلى إشراف بشري قوي، خاصة في القرارات الحاسمة أو التي تنطوي على تبعات كبيرة.31 من المرجح أن تعمل هذه الوكلاء في المستقبل القريب كـ "أعضاء فريق" أذكياء يتعاونون بشكل وثيق مع المديرين البشريين، بدلاً من أن يحلوا محلهم بالكامل، لا سيما في المشاريع المعقدة التي تتطلب حكماً بشرياً nuanced وإبداعاً وحل مشكلات غير نمطية.31 إن هذه التقنيات المتقدمة – الذكاء الاصطناعي التوليدي، والتوائم الرقمية، والوكلاء الذاتيون – ليست كيانات منفصلة، بل هي متكاملة ويمكن أن تعمل معاً بشكل تآزري. فعلى سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يساعد في إنشاء سيناريوهات معقدة ليتم اختبارها ضمن بيئات التوائم الرقمية، ويمكن للوكلاء الذاتيين أن يعملوا داخل هذه البيئات لاتخاذ قرارات مستقلة بناءً على نتائج المحاكاة والبيانات الآنية. ومع تطور التوائم الرقمية، يمتد مفهوم "المشروع" ليشمل دورة حياة الأصل بأكملها، من التصميم الأولي إلى التشغيل والصيانة وحتى الإيقاف النهائي للخدمة.30 هذا التوسع في النطاق يتطلب من مديري المشاريع اكتساب مهارات جديدة في إدارة البيانات الضخمة والتحليلات طويلة الأجل. يشير هذا التطور المتسارع إلى انتقال تدريجي في دور الذكاء الاصطناعي، من كونه مجرد أدوات مساعدة لتحسين الكفاءة في المهام الحالية (مثل التحليلات التنبؤية) 2، إلى أن يصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي "شريكاً إبداعياً" يساهم في توليد الأفكار والمحتوى.21 ثم تأتي التوائم الرقمية لتوفر "مختبراً افتراضياً" للمشاريع، مما يتيح التجريب والتحسين قبل التنفيذ الفعلي على أرض الواقع.20 وأخيراً، يظهر الوكلاء الذاتيون ككيانات قادرة على تنفيذ مهام معقدة بدرجة من الاستقلالية، مما يطرح تساؤلات جوهرية حول مستقبل الإشراف البشري ودور الإنسان في حلقة اتخاذ القرار.31 إن مستقبل إدارة المشاريع يتجه بوضوح نحو تكامل أعمق وأكثر تعقيداً بين الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي. لن يكون الذكاء الاصطناعي مجرد أداة، بل سيصبح "عضواً فاعلاً" في فريق المشروع، قادراً على المساهمة بشكل استباقي وإبداعي، وحتى مستقل في بعض الجوانب. هذا التحول الجذري يتطلب إعادة التفكير في هياكل الفرق العاملة، وعمليات اتخاذ القرار، وتوزيع المسؤوليات، والأهم من ذلك، طبيعة المهارات المطلوبة من قادة المشاريع في المستقبل.35 ومع تزايد قوة هذه التقنيات وتكاملها، تزداد درجة تعقيد إدارتها وحوكمتها، مما يستدعي من مديري المشاريع والقادة فهماً أعمق ليس فقط للتكنولوجيا نفسها، بل أيضاً لتداعياتها التشغيلية والأخلاقية والقانونية. 5. الشرق الأوسط في قلب ثورة الذكاء الاصطناعي: السعودية والخليج نماذج رائدة لم تعد منطقة الشرق الأوسط، وبخاصة المملكة العربية السعودية ودول الخليج العربي، مجرد متلقٍ سلبي للتطورات التكنولوجية العالمية، بل برزت كلاعب فاعل وطموح يسعى إلى تحقيق الريادة العالمية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. هذا الطموح مدفوع برؤى وطنية جريئة، واستثمارات ضخمة، وإدراك عميق للدور المحوري الذي يمكن أن يلعبه الذكاء الاصطناعي في تحقيق التنمية المستدامة وتنويع الاقتصادات.5 أ. الاستراتيجيات الوطنية للذكاء الاصطناعي ودورها المحوري تُشكل الاستراتيجيات الوطنية للبيانات والذكاء الاصطناعي حجر الزاوية في جهود المنطقة لتبني هذه التقنيات التحويلية. الاستراتيجية الوطنية للبيانات والذكاء الاصطناعي (NSDAI) في المملكة العربية السعودية: تهدف هذه الاستراتيجية الطموحة إلى جعل المملكة العربية السعودية مركزاً عالمياً رائداً في مجال البيانات والذكاء الاصطناعي بحلول عام 2030، والمساهمة بشكل مباشر في تحقيق مستهدفات رؤية السعودية 2030.7 والجدير بالذكر أن 66 هدفاً من أصل 96 هدفاً ضمن رؤية 2030 ترتبط بشكل مباشر أو غير مباشر بالبيانات والذكاء الاصطناعي.7 ترتكز الاستراتيجية على عدة محاور رئيسية تشمل تطوير المواهب الوطنية، وبناء بنية تحتية متقدمة للبيانات والذكاء الاصطناعي، وتشجيع البحث والابتكار، ووضع أطر تنظيمية وأخلاقية داعمة، وتعزيز تبني الذكاء الاصطناعي في القطاعات ذات الأولوية مثل الطاقة، والرعاية الصحية، والمدن الذكية، وإدارة المشاريع الحكومية والخاصة. ومن أبرز المبادرات المنبثقة عن هذه الاستراتيجية تأسيس الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (SDAIA) 6، وإطلاق مبادرة "ساعة الذكاء الاصطناعي" لتعزيز مهارات الطلاب 37، ومشروع "Transcendence" الطموح بميزانية تبلغ 100 مليار دولار لتطوير منظومة تكنولوجية متكاملة.14 وقد تُوجت هذه الجهود بتصنيف المملكة في المرتبة الأولى عالمياً في مؤشر استراتيجية الحكومة للذكاء الاصطناعي.14 استراتيجية الإمارات للذكاء الاصطناعي 2031 وبرنامج BRAIN: تسعى دولة الإمارات العربية المتحدة من خلال استراتيجيتها الوطنية للذكاء الاصطناعي 2031 إلى أن تكون رائدة عالمياً في هذا المجال بحلول عام 2031، وأن يساهم الذكاء الاصطناعي بنحو 20% من الناتج المحلي الإجمالي غير النفطي بحلول ذلك العام.39 تهدف الاستراتيجية إلى تعزيز أداء الحكومة وتسريع وتيرة النمو الاقتصادي في قطاعات رئيسية حيوية مثل النقل، والصحة، والفضاء، والطاقة المتجددة، والمياه، والتكنولوجيا، والتعليم، والبيئة، والمرور. وتستند هذه الاستراتيجية إلى ركائز قوية تشمل بناء نظام بيئي متكامل وداعم للذكاء الاصطناعي، وتطوير المواهب والكفاءات الوطنية، والاستثمار في البنية التحتية الرقمية المتقدمة، ووضع أطر حوكمة وتشريعات مرنة وداعمة للابتكار.6 ومن أبرز مبادرات الإمارات في هذا المجال تعيين أول وزير للذكاء الاصطناعي في العالم 6، وإطلاق مركز دبي المالي العالمي للذكاء الاصطناعي والويب 3.0 39، وتطوير بنية تحتية متطورة لمراكز البيانات، حيث تمتلك الإمارات حالياً 35 مركز بيانات.6 جدول 3: مقارنة بين الاستراتيجيات الوطنية للذكاء الاصطناعي في السعودية والإمارات

السمة المملكة العربية السعودية الإمارات العربية المتحدة اسم الاستراتيجية الاستراتيجية الوطنية للبيانات والذكاء الاصطناعي (NSDAI) 7 استراتيجية الإمارات للذكاء الاصطناعي 2031 39 الهدف الرئيسي الريادة العالمية في البيانات والذكاء الاصطناعي بحلول 2030، دعم رؤية 2030 7 الريادة العالمية في الذكاء الاصطناعي بحلول 2031، مساهمة AI بنسبة ~20% من الناتج المحلي غير النفطي 39 مستهدفات المواهب تدريب 30,000 متخصص بحلول 2025 (قد يكون الرقم محدثاً) 5، إطلاق أكاديمية AI 14، برنامج تنمية القدرات البشرية 9 مركز مواهب الذكاء الاصطناعي 9، التركيز على بناء كفاءات وطنية أبرز المبادرات SDAIA 6، مشروع Transcendence (100 مليار دولار) 14، HUMAIN 16 أول وزير للذكاء الاصطناعي 6، صندوق MGX (100 مليار دولار) 6، مركز دبي المالي العالمي للـ AI والويب 3.0 39، 35 مركز بيانات 6 التركيز القطاعي (إدارة المشاريع) دعم تبني AI في المشاريع الحكومية والخاصة، تحفيز الابتكار في حلول إدارة المشاريع، المشاريع العملاقة (نيوم، إلخ) 9 تحسين كفاءة إدارة المشاريع في قطاعات النقل، الطاقة، البنية التحتية، والمدن الذكية 39

يقدم هذا الجدول مقارنة واضحة بين جهود الدولتين الرائدتين في المنطقة، مما يساعد على فهم التوجهات الاستراتيجية المختلفة وأوجه التشابه. ويسلط الضوء على الالتزام الحكومي العالي في كلا البلدين تجاه الذكاء الاصطناعي، ويساعد المستثمرين والشركات على فهم البيئة التنظيمية والفرص المتاحة في كل سوق. ب. الاستثمارات الضخمة والمشاريع العملاقة (Giga-Projects) تُعد الاستثمارات الضخمة والمشاريع العملاقة محركاً رئيسياً آخر لتبني الذكاء الاصطناعي في المنطقة. دور صندوق الاستثمارات العامة (PIF) وشركة "هيومين" (HUMAIN): أعلن صندوق الاستثمارات العامة السعودي عن إطلاق شركة "هيومين" (HUMAIN)، وهي شركة مملوكة بالكامل للصندوق تهدف إلى العمل والاستثمار عبر كامل سلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي. ستشمل عمليات "هيومين" تطوير وتشغيل مراكز بيانات من الجيل التالي، وتوفير بنية تحتية متقدمة للحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي، وتطوير نماذج وحلول ذكاء اصطناعي متقدمة، بما في ذلك نماذج لغوية عربية كبيرة متعددة الوسائط تُعد من بين الأقوى عالمياً.16 تطمح "هيومين" إلى تعزيز القدرات البشرية ودعم التحول نحو الاقتصاد الرقمي، وستعمل كمركز إقليمي وعالمي للذكاء الاصطناعي في قطاعات استراتيجية حيوية مثل الطاقة، والرعاية الصحية، والتصنيع، والخدمات المالية.16 وكجزء من استراتيجيتها التوسعية، تخطط "هيومين" لإطلاق صندوق رأس مال استثماري بقيمة 10 مليارات دولار أمريكي تحت اسم "HUMAIN Ventures"، يستهدف الشركات الناشئة الواعدة في مجال الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة وأوروبا وأجزاء من آسيا.42 كما تتضمن خطط الشركة استثمارات ضخمة في البنية التحتية لمراكز البيانات، بهدف الوصول إلى قدرة 1.9 جيجاوات بحلول عام 2030، مع خطط للتوسع إلى 6.6 جيجاوات لاحقاً. وقد أبرمت "هيومين" بالفعل صفقات بمليارات الدولارات مع شركات تكنولوجيا أمريكية رائدة مثل Nvidia، وAMD، وAmazon Web Services (AWS)، وQualcomm.42 هذه المبادرات الطموحة تضع المملكة العربية السعودية كلاعب رئيسي ومؤثر في البنية التحتية العالمية للذكاء الاصطناعي، مما يوفر دعماً قوياً لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في جميع القطاعات، بما في ذلك إدارة المشاريع العملاقة التي تشهدها المملكة. تطبيقات الذكاء الاصطناعي في إدارة مشاريع نيوم، البحر الأحمر، القدية وغيرها: تُعتبر المشاريع العملاقة في المملكة، مثل نيوم، ومشروع البحر الأحمر، والقدية، بمثابة مختبرات حية لتطبيق أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي. فمدينة نيوم، على سبيل المثال، تُصمم وتُبنى لتكون مدينة ذكية تعتمد بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي في كافة جوانب إدارتها وتشغيلها اليومي.9 ولا يقتصر دور الذكاء الاصطناعي على مرحلة الإنشاء لهذه المشاريع فحسب، بل يمتد ليشمل العمليات المستمرة بعد الاكتمال، مثل إدارة الخدمات اللوجستية، وتشغيل المرافق، وتحسين تجربة السكان والزوار، وإدارة أنظمة النقل الذكية ذاتية القيادة، وتحسين استهلاك الطاقة والمياه، وإدارة النفايات، وتعزيز الأمن والسلامة، وتخصيص الخدمات للسكان والشركات.40 وفي مراحل الإنشاء، يُستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل مكثف في التخطيط الدقيق للجداول الزمنية، وتخصيص الموارد بكفاءة، ومراقبة الجودة، وتعزيز معايير السلامة في مواقع العمل، وإجراء عمليات محاكاة متقدمة باستخدام نمذجة معلومات البناء (BIM) وتقنيات التوائم الرقمية.32 على الرغم من هذا الطموح الكبير، لا تزال التفاصيل المحددة حول تطبيقات الذكاء الاصطناعي في إدارة هذه المشاريع العملاقة بعد مرحلة الإنشاء شحيحة نسبياً في المصادر المتاحة، مما يمثل فرصة لهذا التقرير لتقديم رؤى استشرافية حول هذا الجانب الهام. ج. تنمية المواهب وبناء القدرات: حجر الزاوية للريادة الإقليمية تُدرك دول المنطقة أن تحقيق طموحاتها في مجال الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل أساسي على توفر الكفاءات والمواهب الوطنية القادرة على تطوير هذه التقنيات وتطبيقها بفعالية. الاعتراف بفجوة المهارات: يُعد نقص المهنيين المهرة في مجال الذكاء الاصطناعي أحد أكبر العوائق التي تواجه إطلاق كامل إمكانات الذكاء الاصطناعي في دول مجلس التعاون الخليجي.47 فعلى الرغم من النجاح الملحوظ في استقطاب المتخصصين من جميع أنحاء العالم، لا تزال أعداد الكفاءات المحلية محدودة مقارنة بالدول المنافسة عالمياً؛ فعلى سبيل المثال، يُقدر عدد المتخصصين في الذكاء الاصطناعي في السعودية بحوالي 5000 متخصص، وفي الإمارات بحوالي 7000 متخصص، بينما يتجاوز هذا العدد 40,000 متخصص في ألمانيا.6 المبادرات الحكومية: لمواجهة هذا التحدي، أطلقت حكومات المنطقة العديد من المبادرات الطموحة. ففي المملكة العربية السعودية، تستهدف الحكومة تدريب 30 ألف متخصص في الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2025 (مع الإشارة إلى أن هذا الرقم قد يكون بحاجة إلى تحديث) 5، كما تم إطلاق أكاديمية الذكاء الاصطناعي 14، ويستفيد برنامج تنمية القدرات البشرية من الذكاء الاصطناعي لتوقع احتياجات سوق العمل من المهارات المستقبلية.9 وفي دولة الإمارات، تم إنشاء مركز مواهب الذكاء الاصطناعي.9 وعلى مستوى دول مجلس التعاون الخليجي بشكل عام، هناك برامج تأهيل وطنية مثل برنامج "مكين" في سلطنة عمان.6 دور القطاع الخاص والجامعات: يبرز هنا الدور الحيوي للتعاون بين الشركات والمؤسسات الأكاديمية ومقدمي خدمات التدريب المتخصص لبناء قوى عاملة ماهرة وقادرة على مواكبة التطورات المتسارعة في مجال الذكاء الاصطناعي.47 إن توفر المواهب المناسبة هو شرط أساسي لنجاح الاستراتيجيات والاستثمارات في مجال الذكاء الاصطناعي. فبدون الكفاءات القادرة على تطوير هذه التقنيات وتطبيقها وإدارتها، ستظل هذه الاستراتيجيات غير قادرة على تحقيق كامل إمكاناتها. لذا، فإن تنمية المواهب المحلية واستقطاب الخبرات العالمية يمثلان أولوية قصوى لدول المنطقة.6 د. دراسات حالة وقصص نجاح من المنطقة بدأت المنطقة بالفعل في جني ثمار تبني الذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات، بما في ذلك إدارة المشاريع. الشركات الناشئة في السعودية: تبرز شركات ناشئة مثل Intelmatix، التي تركز على تحليل البيانات لدعم اتخاذ القرار المؤسسي، كأمثلة على الاستفادة من البيئة الداعمة للذكاء الاصطناعي في المملكة لتحقيق النمو والتوسع.48 قطاع الإنشاءات في الشرق الأوسط: يشهد هذا القطاع تحولاً ملحوظاً بفضل استخدام نمذجة معلومات البناء (BIM) والتوائم الرقمية المعززة بالذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءة التصميم والتنفيذ وتعزيز معايير السلامة. وتُعد مبادرة دبي بفرض استخدام BIM للحصول على تصاريح البناء خطوة هامة نحو تعميم هذه الممارسات المتقدمة.32 ومن الأمثلة الناجحة، استخدام مقاول ياباني لمنصة المحاكاة ALICE Technologies (التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي) لتحسين جدولة مشروع توسعة مطار رئيسي، مما أدى إلى تقليل الجدول الزمني للمشروع بنسبة 10.2%.46 كما أدى تطبيق الذكاء الاصطناعي في إحدى شركات الإنشاءات إلى انخفاض بنسبة 30% في حوادث السلامة وتحسن بنسبة 40% في امتثال العاملين لارتداء معدات الوقاية الشخصية.46 الشركات العالمية في دول مجلس التعاون الخليجي: تستخدم شركات عالمية كبرى مثل IBM، ومايكروسوفت، وجونسون آند جونسون الذكاء الاصطناعي في عملياتها في المنطقة، لا سيما في تخصيص تجارب التعلم وتدريب الموظفين على أحدث التقنيات.50 القطاع العام في دول مجلس التعاون الخليجي: تستفيد المؤسسات الحكومية من حلول الذكاء الاصطناعي مثل Microsoft 365 Copilot GCC لتبسيط العمليات الإدارية وتحسين الإنتاجية.51 وتُعتبر منصة "أبشر" السعودية مثالاً رائداً على استخدام تحليلات البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتقديم أكثر من 300 خدمة عامة للمواطنين والمقيمين عبر الإنترنت بكفاءة وسهولة.9 شركة الاتصالات السعودية (STC): تطبق الشركة تقنيات الذكاء الاصطناعي في عملياتها لتحسين إدارة المخزون والتنبؤ بالطلب على منتجاتها وخدماتها.41 توضح هذه الأمثلة وقصص النجاح الفوائد الملموسة التي يمكن تحقيقها من خلال تبني الذكاء الاصطناعي، وتلهم المزيد من المؤسسات في المنطقة للسير على نفس النهج والاستفادة من الإمكانات الهائلة لهذه التقنية. إن المشهد في منطقة الشرق الأوسط، وخاصة في السعودية ودول الخليج، يتميز بتكامل فريد بين الاستراتيجيات الوطنية الطموحة، والاستثمارات الضخمة، والمشاريع العملاقة التي تعمل كمحفزات للابتكار. الاستراتيجيات الوطنية 38 تدفع عجلة الاستثمارات 16، وهذه الاستثمارات بدورها تمول المشاريع العملاقة 34 وتساهم في تطوير البنية التحتية اللازمة.6 نجاح هذه المشاريع يعزز الثقة في الاستراتيجيات ويجذب المزيد من الاستثمارات والمواهب، مما يخلق حلقة حميدة من النمو والتطور. ولا تمثل المشاريع العملاقة مثل نيوم 9 مجرد مشاريع إنشائية ضخمة، بل هي بمثابة "مختبرات حية" لتطبيق وتطوير أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع وفي بيئات واقعية. الدروس المستفادة من هذه المشاريع يمكن أن تكون ذات قيمة عالمية، وتساهم في ترسيخ مكانة المنطقة كمركز للابتكار. إن تبني الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع في المنطقة ليس مجرد اتجاه تكنولوجي عابر، بل هو جزء لا يتجزأ من عملية تحول اقتصادي واجتماعي شاملة. يعتمد نجاح هذا التبني على التنسيق الفعال بين السياسات الحكومية الداعمة، والاستثمارات الاستراتيجية، وتطوير البنية التحتية المتقدمة، وبناء القدرات البشرية المؤهلة، وتطبيق التقنيات بشكل مبتكر في مشاريع رائدة تخدم أهداف التنمية المستدامة. ومع ذلك، يظل هناك تحدٍ هام يتمثل في ضمان استدامة هذه المشاريع بعد إطلاقها؛ فبينما يتم التركيز بشكل كبير على بناء المشاريع العملاقة باستخدام الذكاء الاصطناعي، هناك حاجة إلى مزيد من الاهتمام بكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة عمليات هذه المشاريع بشكل مستدام وفعال على المدى الطويل بعد اكتمالها. يجب أن تتضمن خطط إدارة المشاريع العملاقة استراتيجيات واضحة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في مرحلة التشغيل والصيانة وتحسين تجربة المستخدم، وليس فقط في مرحلة التصميم والبناء. 6. تحديات تبني الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع: رؤية شاملة وحلول استراتيجية على الرغم من الفرص الهائلة والإمكانات التحويلية التي يوفرها الذكاء الاصطناعي لإدارة المشاريع، فإن رحلة تبنيه لا تخلو من تحديات جوهرية تتطلب فهماً عميقاً ومعالجة استباقية ومنهجية. تتنوع هذه التحديات بين ما هو تقني وأمني، وما هو أخلاقي وتنظيمي، وما هو بشري وثقافي. أ. الأمن السيبراني في عصر الذكاء الاصطناعي مع تزايد الاعتماد على أنظمة الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع، تبرز مخاطر سيبرانية جديدة ومحددة تتطلب استراتيجيات حماية متطورة. المخاطر الناشئة الخاصة بالذكاء الاصطناعي: تسميم البيانات (Data Poisoning): يتمثل هذا الخطر في إدخال بيانات خبيثة أو متحيزة بشكل متعمد إلى مجموعات البيانات المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. الهدف من ذلك هو التأثير على مخرجات النموذج وقراراته المستقبلية، مما قد يؤدي إلى تشويه جداول المشاريع، أو تقديم تقييمات غير دقيقة للمخاطر، أو اتخاذ قرارات تخصيص موارد غير فعالة.52 التلاعب بالنماذج (Model Manipulation / Adversarial Attacks): تتضمن هذه الهجمات إدخال تغييرات طفيفة ومدروسة (غالباً ما تكون غير محسوسة للبشر) على مدخلات نموذج الذكاء الاصطناعي بهدف خداعه وجعله يتخذ قرارات خاطئة، أو يصنف البيانات بشكل غير صحيح، أو حتى يكشف عن معلومات حساسة كان من المفترض أن تظل سرية.23 استغلال ثغرات وحدات الذكاء الاصطناعي (AI Module Vulnerabilities): يمكن أن تحتوي المكونات البرمجية أو المكتبات الجاهزة المستخدمة في بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي على ثغرات أمنية. استغلال هذه الثغرات يمكن أن يفتح الباب أمام المهاجمين للوصول غير المصرح به أو تعطيل النظام.23 سرقة النماذج (Model Theft): يشير هذا إلى الحصول غير المصرح به على نماذج الذكاء الاصطناعي المملوكة فكرياً للمؤسسة. يمثل هذا النوع من الهجوم خسارة كبيرة للملكية الفكرية والميزة التنافسية التي يوفرها النموذج.55 مخاطر OWASP Top 10 لتطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وتداعياتها على إدارة المشاريع: نشر مشروع OWASP (Open Web Application Security Project) قائمة بأبرز 10 مخاطر أمنية تهدد تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). من بين هذه المخاطر: حقن الأوامر (Prompt Injection - LLM01)، والكشف غير المقصود عن معلومات حساسة (Sensitive Information Disclosure - LLM02)، وتسميم بيانات التدريب (Training Data Poisoning - LLM03)، واستهلاك غير محدود للموارد (Unbounded Consumption - LLM10)، وتسرب موجهات النظام (System Prompt Leakage - LLM07).55 إذا كانت أدوات إدارة المشاريع تعتمد على نماذج اللغة الكبيرة (على سبيل المثال، لتوليد التقارير، أو تحليل المخاطر، أو تسهيل التواصل بين الفرق)، فإن هذه الثغرات يمكن أن تؤدي إلى تسرب بيانات المشروع الحساسة، أو اتخاذ قرارات خاطئة بناءً على مخرجات تم التلاعب بها، أو حتى تعطيل خدمات إدارة المشروع الأساسية. لذا، يجب على مديري المشاريع وفرق التطوير أن يكونوا على دراية تامة بهذه المخاطر المحددة وأن يطبقوا استراتيجيات التخفيف المناسبة لحماية مشاريعهم وبياناتهم. استراتيجيات التخفيف وأفضل الممارسات: لمواجهة هذه المخاطر السيبرانية، يجب تبني نهج متعدد الطبقات يشمل: حوكمة بيانات قوية: ضمان جودة ونزاهة البيانات المستخدمة في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، والاعتماد على مجموعات بيانات موثوقة ومتحقق منها.52 التحقق من صحة المدخلات والمخرجات: تطبيق مرشحات صارمة وآليات تحقق للتحقق من صحة المدخلات المقدمة لنماذج الذكاء الاصطناعي ومراجعة المخرجات الناتجة عنها قبل استخدامها في اتخاذ القرارات أو دمجها في أنظمة أخرى.56 التدريب المضاد (Adversarial Training): تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على التعرف على المدخلات الخبيثة أو المضللة ومقاومتها بفعالية.54 ضوابط وصول قوية ومصادقة متعددة العوامل (MFA): تقييد الوصول إلى أنظمة وبيانات الذكاء الاصطناعي بناءً على مبدأ الامتياز الأقل، وتطبيق آليات مصادقة قوية.52 تشفير البيانات وأمن الاتصالات: حماية البيانات الحساسة سواء كانت في حالة سكون أو أثناء نقلها عبر الشبكات.54 المراقبة المستمرة والاختبار (Auditing and Testing): إجراء اختبارات اختراق دورية وعمليات تدقيق أمني شاملة لنماذج وأنظمة الذكاء الاصطناعي لتحديد ومعالجة أي ثغرات محتملة.52 تأمين سلسلة التوريد للذكاء الاصطناعي: التحقق من أمان جميع المكونات والنماذج الجاهزة والأدوات والخدمات المقدمة من أطراف ثالثة والتي يتم دمجها في نظام الذكاء الاصطناعي.52 خطط الاستجابة للحوادث الخاصة بالذكاء الاصطناعي: تطوير وتنفيذ خطط واضحة للاستجابة للحوادث الأمنية التي قد تستهدف أنظمة الذكاء الاصطناعي، وتحديد الإجراءات اللازمة لاحتواء الضرر والتعافي منه.53 إن الأمن السيبراني لم يعد مجرد مسؤولية تقع على عاتق فريق تكنولوجيا المعلومات وحده، بل يجب أن يكون جزءاً لا يتجزأ من استراتيجية إدارة مشاريع الذكاء الاصطناعي الشاملة، ويشارك فيه جميع المعنيين بالمشروع.58 جدول 4: أبرز مخاطر الأمن السيبراني في إدارة المشاريع المعتمدة على الذكاء الاصطناعي واستراتيجيات التخفيف

نوع الخطر الوصف التأثير المحتمل على المشروع استراتيجية التخفيف المقترحة تسميم البيانات (Data Poisoning) 52 إدخال بيانات خبيثة/متحيزة في بيانات تدريب النماذج. قرارات خاطئة، تخصيص غير فعال للموارد، تقديرات غير دقيقة للجداول والميزانيات. حوكمة بيانات قوية، استخدام مجموعات بيانات موثوقة، تدقيق منتظم للبيانات.52 حقن الأوامر في LLM (Prompt Injection) 55 التلاعب بمدخلات نماذج اللغة الكبيرة لتغيير سلوكها أو الكشف عن معلومات. تسرب بيانات المشروع الحساسة، قرارات خاطئة بناءً على مخرجات تم التلاعب بها، تعطيل الخدمات. التحقق الصارم من المدخلات والمخرجات، تصميم موجهات نظام آمنة، اختبارات اختراق متخصصة.56 التلاعب بالنماذج (Adversarial Attacks) 23 إدخال تغييرات طفيفة على مدخلات النموذج لخداعه. قرارات خاطئة، تصنيفات غير صحيحة، كشف معلومات حساسة. التدريب المضاد (Adversarial Training)، تقنيات الدفاع القائمة على النماذج.54 سرقة النماذج (Model Theft) 55 الحصول غير المصرح به على نماذج الذكاء الاصطناعي المملوكة. خسارة الملكية الفكرية، فقدان الميزة التنافسية. ضوابط وصول قوية، تشفير النماذج، تقنيات العلامات المائية للنماذج (Model Watermarking).55 استغلال ثغرات وحدات AI 23 وجود ثغرات في مكونات أو مكتبات الذكاء الاصطناعي المستخدمة. وصول غير مصرح به، تعطيل النظام، تسرب البيانات. تحديث منتظم للمكونات، فحص أمني للمكتبات، تأمين سلسلة التوريد للبرمجيات.52

يوفر هذا الجدول دليلاً عملياً لمديري المشاريع لتحديد وفهم ومعالجة المخاطر السيبرانية الرئيسية المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي. فالذكاء الاصطناعي يقدم أبعاداً جديدة للمخاطر السيبرانية التي قد لا تكون مألوفة لجميع مديري المشاريع. ومن خلال ربط المخاطر التقنية بتأثيرها المباشر على نتائج المشروع وتقديم استراتيجيات تخفيف محددة، تصبح هذه المخاطر أقل ترويعاً وأكثر قابلية للإدارة. وهذا يعزز الوعي بأن أمن الذكاء الاصطناعي هو جزء لا يتجزأ من إدارة المخاطر الشاملة للمشروع. ب. الأخلاقيات والمسؤولية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي يثير استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع اعتبارات أخلاقية هامة يجب التعامل معها بحذر ومسؤولية. التحيز الخوارزمي (Algorithmic Bias): ينشأ التحيز الخوارزمي عندما تعكس نماذج الذكاء الاصطناعي التحيزات الموجودة أصلاً في البيانات التي تم تدريبها عليها، أو عندما تكون عملية تصميم الخوارزمية نفسها متحيزة. هذا يمكن أن يؤدي إلى اتخاذ قرارات غير عادلة أو تمييزية في سياق إدارة المشاريع.60 على سبيل المثال، قد يظهر هذا التحيز في تخصيص الموارد (حيث يتم تفضيل مجموعات معينة من الموظفين أو الموردين على حساب آخرين دون مبرر موضوعي)، أو في تقييم أداء الموظفين (مما قد يؤثر على الترقيات والمكافآت) 67، أو في تقييم المخاطر (حيث يتم تجاهل أو التقليل من شأن المخاطر التي تؤثر بشكل غير متناسب على مجموعات معينة)، أو حتى في عملية اختيار المشاريع التي سيتم تمويلها أو تنفيذها. إن التحيز الخوارزمي لا يقوض مبدأ العدالة والإنصاف فحسب، بل يمكن أن يؤدي أيضاً إلى نتائج مشروع دون المستوى الأمثل، ويضر بسمعة المؤسسة، ويعرضها لمساءلة قانونية. ضمان الشفافية (Transparency) والقابلية للتفسير (Explainability): أحد التحديات الرئيسية في العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي، وخاصة تلك التي تعتمد على نماذج التعلم العميق المعقدة، هو ما يُعرف بمشكلة "الصندوق الأسود". أي، صعوبة فهم الآلية الدقيقة التي يتخذ بها النموذج قراراته.1 تعد الشفافية في كيفية عمل هذه الأنظمة، والقابلية لتفسير مخرجاتها وقراراتها بطريقة يمكن فهمها من قبل المستخدمين وأصحاب المصلحة، أمراً ضرورياً لبناء الثقة، وتحديد وتصحيح الأخطاء والتحيزات المحتملة، وتحقيق المساءلة الفعالة.65 المساءلة (Accountability): عندما تتسبب أنظمة الذكاء الاصطناعي في ضرر ما، أو تتخذ قرارات خاطئة ذات تبعات سلبية، يصبح من الضروري تحديد الجهة المسؤولة عن ذلك. هل هي مسؤولية مطوري النموذج، أم مالكي البيانات، أم المستخدمين الذين اعتمدوا على مخرجات النظام؟ إن وضع أطر واضحة للمساءلة أمر حاسم لضمان الحوكمة الرشيدة لأنظمة الذكاء الاصطناعي وتوفير آليات لتصحيح الأخطاء وتعويض المتضررين.21 الإشراف البشري (Human Oversight): على الرغم من التطورات الهائلة في قدرات الذكاء الاصطناعي، يجب التأكيد على أنه يجب أن يظل أداة لدعم وتعزيز عملية صنع القرار البشري، وليس بديلاً كاملاً عنها، خاصة في القرارات الهامة أو الحساسة أو تلك التي تنطوي على اعتبارات أخلاقية معقدة.21 يضمن الإشراف البشري الفعال بقاء القيم الإنسانية والمبادئ الأخلاقية في صميم عملية صنع القرار، ويوفر آلية للتحقق من صحة مخرجات الذكاء الاصطناعي وتصحيحها عند اللزوم. مبادئ أخلاقيات الذكاء الاصطناعي الصادرة عن الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (SDAIA) وتطبيقها في سياق المشاريع: أصدرت الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (SDAIA) مجموعة من مبادئ أخلاقيات الذكاء الاصطناعي التي تهدف إلى توجيه تطوير واستخدام هذه التقنيات بشكل مسؤول في المملكة. تشمل هذه المبادئ عادةً مفاهيم أساسية مثل العدالة والمساواة، والأمن والمأمونية، والشفافية وقابلية التفسير، والمسؤولية والمساءلة، وتحقيق المنفعة للإنسانية، وحماية الخصوصية.67 في سياق إدارة المشاريع، يمكن ترجمة هذه المبادئ إلى ممارسات عملية عند استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في عمليات التخطيط، وتخصيص الموارد، وتقييم المخاطر، وإدارة الفرق، وتقييم الأداء. يوفر هذا الإطار الوطني توجيهاً هاماً للمؤسسات لضمان تطوير ونشر حلول الذكاء الاصطناعي بطريقة تتوافق مع القيم الأخلاقية وأفضل الممارسات العالمية. جدول 5: المبادئ الأخلاقية الأساسية للذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع وتطبيقاتها العملية

المبدأ الأخلاقي (مستوحى من SDAIA ومبادئ عالمية) شرح موجز مثال تطبيقي في إدارة المشاريع التحدي المحتمل العدالة والإنصاف 60 تجنب التحيز والتمييز غير المبرر في قرارات ومخرجات الذكاء الاصطناعي. ضمان عدم تحيز خوارزميات تخصيص الموارد ضد مجموعات معينة من الموظفين أو الموردين. مراجعة أدوات تقييم الأداء للتأكد من عدالتها. صعوبة اكتشاف وتخفيف جميع أشكال التحيز في البيانات والخوارزميات. الشفافية وقابلية التفسير 60 القدرة على فهم كيف يتخذ نظام الذكاء الاصطناعي قراراته. توفير تفسيرات واضحة لمديري المشاريع حول كيفية وصول أداة الذكاء الاصطناعي إلى توصية معينة بشأن المخاطر أو الجدولة. تعقيد بعض نماذج "الصندوق الأسود" التي يصعب تفسيرها بشكل كامل. المسؤولية والمساءلة 21 تحديد من هو المسؤول عن قرارات وأفعال أنظمة الذكاء الاصطناعي. وضع بروتوكولات واضحة لتحديد المسؤولية في حالة فشل مشروع بسبب قرار خاطئ اتخذته أداة ذكاء اصطناعي أو تم الاعتماد عليه بشكل مفرط. صعوبة تحديد المسؤولية الدقيقة في الأنظمة المعقدة التي تتفاعل فيها عدة عوامل. الأمن والمأمونية 60 ضمان أن أنظمة الذكاء الاصطناعي آمنة ولا تسبب ضرراً. اختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة في إدارة سلامة مواقع البناء للتأكد من موثوقيتها ودقتها في اكتشاف المخاطر. ضمان أمان الأنظمة ضد الهجمات السيبرانية المتطورة التي تستهدف الذكاء الاصطناعي. الإشراف البشري 64 الحفاظ على دور الإنسان في التحكم والموافقة على قرارات الذكاء الاصطناعي الهامة. وجود مدير مشروع بشري يراجع ويوافق على خطط المشاريع المقترحة من قبل الذكاء الاصطناعي قبل اعتمادها النهائي. إيجاد التوازن الصحيح بين الأتمتة والحاجة إلى التدخل البشري. الخصوصية وحماية البيانات 60 حماية البيانات الشخصية والحساسة التي تستخدمها أنظمة الذكاء الاصطناعي. تطبيق تقنيات إخفاء الهوية على بيانات الموظفين المستخدمة لتدريب نماذج تقييم الأداء. ضمان الامتثال للوائح حماية البيانات المتغيرة والمعقدة مثل GDPR.

يساعد هذا الجدول مديري المشاريع على فهم كيفية دمج الاعتبارات الأخلاقية بشكل عملي في مشاريعهم. فالأخلاقيات ليست مجرد مفهوم نظري، بل لها تداعيات عملية على كيفية تصميم واستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. ومن خلال ربط المبادئ الأخلاقية العامة بسيناريوهات محددة في إدارة المشاريع، تصبح هذه المبادئ أكثر واقعية وقابلة للتطبيق، مما يساعد على رفع مستوى الوعي بالمخاطر الأخلاقية المحتملة وتشجيع التفكير النقدي، ويدعم بناء الثقة في استخدام الذكاء الاصطناعي بين أعضاء الفريق وأصحاب المصلحة. ج. تحديات أخرى بالإضافة إلى التحديات الأمنية والأخلاقية، هناك عقبات أخرى قد تواجه المؤسسات في رحلة تبني الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع: جودة البيانات وتوفرها: كما ذُكر سابقاً، تُعد جودة البيانات وتوفرها الأساس الذي تقوم عليه فعالية أنظمة الذكاء الاصطناعي. فبدون بيانات دقيقة وكاملة وذات صلة، ستكون مخرجات النماذج غير موثوقة.1 تكامل الأنظمة: غالباً ما تواجه المؤسسات صعوبة في دمج أدوات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الجديدة مع الأنظمة القديمة (Legacy Systems) والبنية التحتية القائمة لتكنولوجيا المعلومات، مما قد يؤدي إلى إنشاء صوامع بيانات (Data Silos) أو عدم القدرة على تحقيق الاستفادة الكاملة من الحلول الجديدة.10 التكلفة الأولية للاستثمار: يمكن أن تكون تكاليف الحصول على تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، وتطوير النماذج الخاصة، وتدريب الموظفين على استخدامها، مرتفعة نسبياً، مما قد يشكل عائقاً أمام بعض المؤسسات، خاصة الصغيرة والمتوسطة منها.10 مقاومة التغيير: قد يواجه تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي مقاومة من قبل بعض الموظفين بسبب الخوف من فقدان الوظائف، أو عدم الثقة في التكنولوجيا الجديدة، أو الشعور بعدم الارتياح تجاه التغيير في طرق العمل المعتادة.10 فجوة المهارات: يُعد نقص الكفاءات والخبرات المتخصصة القادرة على تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي واستخدامها وإدارتها بفعالية أحد أبرز التحديات التي تواجه المؤسسات في جميع أنحاء العالم، بما في ذلك منطقة الخليج.1 إن هذه التحديات ليست معزولة عن بعضها البعض، بل تتفاعل وتؤثر في بعضها. فعلى سبيل المثال، مقاومة التغيير من قبل الموظفين قد تزداد بسبب المخاوف الأمنية أو الأخلاقية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. كما أن فجوة المهارات قد تؤدي إلى سوء استخدام الأدوات، مما يزيد بدوره من المخاطر الأمنية أو يؤدي إلى تطبيقات غير أخلاقية. لذلك، فإن معالجة هذه التحديات تتطلب نهجاً شاملاً ومتكاملاً يتضمن الاستثمار المدروس في التكنولوجيا، وتطوير القدرات البشرية بشكل مستمر، وبناء ثقافة مؤسسية داعمة للابتكار والتغيير، ووضع أطر حوكمة قوية وواضحة. إن التبني الناجح للذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع ليس مجرد قرار تكنولوجي، بل هو عملية تحول مؤسسي معقدة تتطلب إدارة تغيير استراتيجية، ومعالجة متزامنة للجوانب التقنية والبشرية والأخلاقية والأمنية. الفشل في معالجة أي من هذه الجوانب بشكل كافٍ يمكن أن يعرقل العملية برمتها أو يؤدي إلى نتائج سلبية غير مرغوب فيها. ومع ذلك، فإن قدرة المنطقة، وخاصة السعودية ودول الخليج، على معالجة هذه التحديات بفعالية، لا سيما فيما يتعلق بتطوير الأطر الأخلاقية وتنمية المواهب الوطنية، يمكن أن تميزها عالمياً وتجعلها نموذجاً يحتذى به في التبني المسؤول والمستدام للذكاء الاصطناعي. 7. مستقبل إدارة المشاريع في ظل الذكاء الاصطناعي (حتى 2033 وما بعده): رؤية استشرافية مع تسارع وتيرة التطور التكنولوجي، يستشرف خبراء الصناعة مستقبلاً واعداً لإدارة المشاريع، حيث يلعب الذكاء الاصطناعي دوراً محورياً في إعادة تشكيل الأدوار، وتحديد المهارات المطلوبة، وتعزيز أساليب العمل. تتجه الأنظار نحو عقد قادم حافل بالتحولات، حيث من المتوقع أن يصبح الذكاء الاصطناعي شريكاً لا غنى عنه في تحقيق أهداف المشاريع بكفاءة وابتكار غير مسبوقين. أ. تطور دور مدير المشروع: من المنفذ إلى القائد الاستراتيجي والمُنسق بين الإنسان والآلة مع تولي أنظمة الذكاء الاصطناعي للمهام الروتينية والتحليلية التي كانت تستغرق وقتاً وجهداً كبيراً من مديري المشاريع (مثل جمع البيانات، وتتبع التقدم، وإعداد التقارير الأولية، والجدولة الأساسية)، سيشهد دور مدير المشروع تحولاً جوهرياً. سينتقل التركيز من الإدارة التفصيلية للمهام اليومية إلى الأدوار التي تتطلب حكماً بشرياً عميقاً، وإبداعاً في حل المشكلات، ومهارات قيادية متقدمة.3 ستبرز أدوار جديدة أو معززة لمدير المشروع في عصر الذكاء الاصطناعي، من بينها: المخطط الاستراتيجي: حيث ينصب التركيز الأساسي على تحديد أهداف المشروع الاستراتيجية بعيدة المدى، وضمان مواءمتها التامة مع الأهداف العامة للمؤسسة وتوجهاتها المستقبلية. مدير القيمة (Value Manager): يتجاوز دوره مجرد تسليم المشروع في الوقت المحدد وضمن الميزانية، ليشمل ضمان أن المشروع يحقق القيمة المرجوة للأعمال وأصحاب المصلحة، وقياس هذه القيمة بشكل مستمر. قائد التغيير: يتولى إدارة الجوانب البشرية والثقافية المرتبطة بتبني التقنيات الجديدة، ومعالجة مقاومة التغيير، وبناء ثقافة تحتضن الابتكار والتعاون مع الأنظمة الذكية. وسيط بين الذكاء الاصطناعي وأصحاب المصلحة: يلعب دوراً حاسماً في ترجمة مخرجات وتحليلات الذكاء الاصطناعي المعقدة إلى لغة مفهومة لأصحاب المصلحة غير التقنيين، وضمان فهمهم لهذه المخرجات واستخدامها بفعالية في اتخاذ القرارات.36 المشرف الأخلاقي: يقع على عاتقه ضمان استخدام أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي في المشروع بطريقة مسؤولة وأخلاقية، تتوافق مع المبادئ التوجيهية والقوانين المعمول بها. إن هذا التحول لا يعني اختفاء دور مدير المشروع، بل على العكس، سيتطور ليصبح أكثر استراتيجية وتأثيراً وعمقاً، حيث يتحرر من قيود المهام الروتينية ليركز على القيادة الفكرية والابتكار وتحقيق القيمة الحقيقية.1 ب. المهارات الجديدة المطلوبة لمديري المشاريع لمواكبة هذا التطور في الأدوار، سيحتاج مديرو المشاريع إلى اكتساب وتطوير مجموعة جديدة من المهارات، تشمل كلاً من المهارات الصلبة والناعمة. المهارات الصلبة (Technical Skills): تحليل البيانات والتعامل معها: القدرة على فهم كيفية جمع البيانات، وتنظيفها، وتحليلها، واستخلاص الرؤى القيمة منها لدعم اتخاذ القرارات.36 فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: ليس بالضرورة أن يصبح مديرو المشاريع مبرمجين أو خبراء تقنيين في الذكاء الاصطناعي، ولكن يجب أن يمتلكوا فهماً جيداً لكيفية عمل هذه التقنيات، وما هي قدراتها الحقيقية، وما هي حدودها وقيودها.36 إدارة الأدوات والمنصات المعززة بالذكاء الاصطناعي: الكفاءة في استخدام واختيار وتكوين أدوات إدارة المشاريع التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. المهارات الناعمة (Soft Skills) – والتي أصبحت أكثر أهمية من أي وقت مضى: التفكير النقدي وحل المشكلات المعقدة: القدرة على تحليل المواقف المعقدة، وتقييم الخيارات المتاحة، واتخاذ قرارات سليمة في ظل عدم اليقين.47 القيادة والإلهام: القدرة على قيادة فرق عمل متنوعة تضم كلاً من البشر والأنظمة الذكية، وتحفيزهم نحو تحقيق أهداف المشروع. التواصل الفعال والتعاطف: مهارات تواصل استثنائية للتعامل بفعالية مع أصحاب المصلحة المتعددين، وفهم احتياجاتهم، وإدارة توقعاتهم. إدارة التغيير والمرونة: القدرة على التكيف مع التغيرات السريعة في بيئة المشروع وتبني التقنيات والمنهجيات الجديدة. الإبداع والابتكار: البحث عن حلول جديدة وغير تقليدية للتحديات، وتشجيع ثقافة الابتكار داخل الفريق.4 الذكاء العاطفي والتعاون: فهم وإدارة المشاعر الشخصية ومشاعر الآخرين، وبناء علاقات عمل قوية وتعاونية.50 الوعي الأخلاقي واتخاذ القرارات الأخلاقية: القدرة على تحديد ومعالجة المعضلات الأخلاقية التي قد تنشأ عن استخدام الذكاء الاصطناعي.47 يجب على مديري المشاريع الاستثمار بشكل جاد في تطوير هذه المهارات المتنوعة للبقاء فعالين وذوي صلة في المشهد المستقبلي لإدارة المشاريع.36 جدول 6: المهارات المتطورة لمديري المشاريع في عصر الذكاء الاصطناعي

نوع المهارة المهارة المحددة وصف لكيفية تغيرها أو أهميتها الجديدة في سياق الذكاء الاصطناعي صلبة تحليل البيانات 36 الانتقال من استهلاك التقارير إلى القدرة على تفسير تحليلات الذكاء الاصطناعي المعقدة، وطرح الأسئلة الصحيحة، وتحديد جودة البيانات.

فهم أساسيات AI/ML 36 القدرة على تقييم مدى ملاءمة أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة للمشروع، وفهم مخرجاتها، وتحديد قيودها المحتملة. ناعمة التفكير النقدي وحل المشكلات المعقدة 47 تزداد أهميتها مع تولي الذكاء الاصطناعي للمهام الروتينية، مما يترك المشكلات الأكثر تعقيداً وغير النمطية للحكم البشري.

القيادة والإلهام قيادة فرق مختلطة من البشر والأنظمة الذكية، وبناء الثقة في استخدام التكنولوجيا، وتحفيز الابتكار.

التواصل والتعاطف شرح مفاهيم الذكاء الاصطناعي المعقدة لأصحاب المصلحة، وإدارة التوقعات، وفهم التأثير البشري للتكنولوجيا.

الإبداع والابتكار 4 استخدام الذكاء الاصطناعي كأداة لتوليد الأفكار واستكشاف الحلول غير التقليدية، بدلاً من الاعتماد على الأساليب المجربة فقط.

الوعي الأخلاقي واتخاذ القرارات الأخلاقية 47 القدرة على تحديد ومعالجة التحيزات المحتملة في أنظمة الذكاء الاصطناعي، وضمان الاستخدام المسؤول للتكنولوجيا، والموازنة بين الكفاءة والقيم الإنسانية.

يوضح هذا الجدول أن الذكاء الاصطناعي لا يلغي الحاجة إلى المهارات البشرية، بل يعيد تشكيل طبيعتها ويرفع من مستوى أهمية بعضها، خاصة تلك التي تميز القدرات البشرية الفريدة. ويساعد هذا التصنيف الأفراد والمؤسسات على تحديد مجالات التدريب والتطوير اللازمة لمواكبة متطلبات المستقبل. ج. تعزيز التعاون بين الإنسان والآلة (Human-AI Collaboration) لتحقيق أقصى قيمة يتجه مستقبل إدارة المشاريع نحو نموذج تكاملي يتم فيه تعزيز التعاون بين الإنسان والآلة، بدلاً من النظر إلى الذكاء الاصطناعي كأداة منفصلة أو بديل كامل للعنصر البشري. في هذا النموذج، يركز كل طرف على نقاط قوته الفريدة؛ حيث يتولى الذكاء الاصطناعي مهام تحليل البيانات الضخمة، والتعرف على الأنماط المعقدة، وأتمتة العمليات المتكررة، وتقديم التنبؤات الدقيقة.17 وفي المقابل، يركز البشر على التفكير الاستراتيجي، والإبداع في إيجاد الحلول، واتخاذ القرارات المعقدة التي تتطلب فهماً للسياق وحكماً أخلاقياً، وإدارة العلاقات الإنسانية المعقدة مع أصحاب المصلحة.35 هذا التعاون التآزري بين القدرات التحليلية الفائقة للذكاء الاصطناعي والحكمة والحدس البشري يمكن أن يؤدي إلى تحقيق نتائج أفضل بكثير مما يمكن أن يحققه أي طرف بمفرده، ويفتح آفاقاً جديدة للابتكار والكفاءة في إدارة المشاريع.35 د. نحو إدارة مشاريع ذاتية القيادة (Autonomous Project Management)؟ توقعات وتحديات مع التطورات المتسارعة في مجال الذكاء الاصطناعي، تبرز تساؤلات حول إمكانية الوصول إلى "إدارة مشاريع ذاتية القيادة" في المستقبل. تشير توقعات مؤسسات بحثية مرموقة مثل Gartner إلى أنه بحلول عام 2030، سيتم تشغيل حوالي 80% من المهام التقليدية لمديري المشاريع (مثل جمع البيانات، وتتبع التقدم، وإعداد التقارير) بواسطة الذكاء الاصطناعي.3 هذا التطور يمهد الطريق نحو درجة أعلى من الاستقلالية لأنظمة الذكاء الاصطناعي في سياق إدارة المشاريع. قد يشمل مفهوم إدارة المشاريع الذاتية القيادة إمكانية قيام أنظمة الذكاء الاصطناعي بإدارة جوانب معينة من المشروع، أو حتى مشاريع كاملة في بعض الحالات، بشكل مستقل، مع تدخل بشري محدود أو في نقاط محددة.36 ومع ذلك، يواجه هذا المفهوم تحديات كبيرة تتعلق بالثقة في قرارات الأنظمة الذاتية، وتحديد المساءلة عند حدوث أخطاء، والجوانب الأخلاقية المتعلقة بتفويض سلطة اتخاذ القرار للآلات، والحاجة الماسة إلى بيانات عالية الجودة وغير متحيزة، والقدرة على التعامل مع المواقف غير المتوقعة أو المعقدة التي تتطلب حكماً بشرياً nuanced.1 بالنظر إلى الأفق الزمني حتى عام 2033، من المرجح أن نشهد أتمتة متزايدة للعديد من المهام والعمليات في إدارة المشاريع، وربما ظهور وكلاء ذاتيين (Autonomous Agents) قادرين على تولي مهام محددة بشكل مستقل تحت إشراف بشري. ولكن، يبدو أن الإدارة الذاتية الكاملة للمشاريع المعقدة، خاصة تلك التي تنطوي على مخاطر عالية أو تتطلب تفاعلات إنسانية مكثفة، لا تزال بعيدة المنال وتحتاج إلى إشراف بشري قوي وتدخل استراتيجي. هـ. الذكاء الاصطناعي كأداة لتحقيق الاستدامة في إدارة المشاريع يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على المساهمة بشكل كبير في جعل المشاريع أكثر استدامة من النواحي البيئية والاجتماعية والاقتصادية.8 وتشمل تطبيقاته في هذا المجال: تحسين استخدام الموارد: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل أنماط استهلاك الموارد (مثل الطاقة والمياه والمواد الخام) في المشاريع، واقتراح طرق لتقليل النفايات وتحسين كفاءة الاستخدام.8 التصميم المستدام: يمكن استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي في مراحل التصميم المبكرة للمباني والمنتجات والبنى التحتية لإنشاء تصميمات أكثر كفاءة في استخدام الطاقة، وأقل تأثيراً على البيئة، وأكثر متانة واستدامة على المدى الطويل.44 إدارة سلاسل التوريد الخضراء: يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين عمليات النقل والخدمات اللوجستية لتقليل الانبعاثات الكربونية واختيار الموردين الذين يتبعون ممارسات مستدامة. مراقبة الأثر البيئي: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات البيئية (مثل جودة الهواء والماء، ومستويات التلوث) وتقييم الأثر البيئي للمشاريع بشكل دقيق ومستمر، واقتراح تدابير للتخفيف من هذا الأثر. إن دمج اعتبارات الاستدامة في إدارة المشاريع باستخدام الذكاء الاصطناعي يتماشى مع التوجهات العالمية نحو تحقيق أهداف التنمية المستدامة، وهو أمر بالغ الأهمية للمشاريع العملاقة والطموحة التي تشهدها المنطقة، والتي تهدف إلى تحقيق التنمية مع الحفاظ على البيئة والموارد للأجيال القادمة.8 و. رؤى من مؤسسات بحثية عالمية تؤكد العديد من المؤسسات البحثية والاستشارية العالمية على الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع: Gartner: تتوقع أن 80% من مهام إدارة المشاريع التقليدية سيتم أتمتتها بواسطة الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2030.3 McKinsey: ترى أن الذكاء الاصطناعي يساهم في تسريع وقت وصول المنتجات والمشاريع إلى السوق، ويربط تطوير المنتج بقيمة العميل بشكل أفضل وأكثر مباشرة.22 كما أنه يحول طريقة تطوير الاستراتيجيات من خلال تعزيز قدرات البحث والتحليل والمحاكاة.28 PwC: تؤكد على أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يكون جزءاً لا يتجزأ من استراتيجية الأعمال الشاملة للمؤسسات، وليس مجرد إضافة تكنولوجية.72 وتركز على أهمية استخدام الذكاء الاصطناعي في عمليات التنبؤ والأتمتة وتحويل تجربة العميل وسلاسل التوريد.73 Deloitte: تقدم حلولاً مثل "AI Assist" لتعزيز إنتاجية فرق تطوير البرمجيات في مختلف مراحل دورة حياة المشروع.74 كما تركز على أهمية الجاهزية المؤسسية لتبني الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتسريع وتيرة هذا التبني، وتحقيق ميزة تنافسية من خلاله، مع التأكيد على ضرورة وجود حوكمة قوية وإدارة فعالة للمخاطر.75 Forrester: تشدد على أهمية تدريب القوى العاملة على مهارات التعامل مع الذكاء الاصطناعي، ووضع عمليات وإجراءات للحماية من "هلوسات" الذكاء الاصطناعي (أي المخرجات غير الصحيحة أو المضللة)، واتباع الإرشادات الأخلاقية في جميع التطبيقات.76 كما تشير إلى أن منهجيات إدارة المشاريع الرشيقة (Agile) لا تزال ذات صلة وثيقة في عصر الذكاء الاصطناعي، وأن أدوات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تعزز وتدعم تطبيق هذه المنهجيات بفعالية.77 هذه الرؤى من مؤسسات مرموقة تؤكد على الاتجاهات الرئيسية التي تم استعراضها في هذا التقرير، وتوفر مصداقية إضافية للتحليلات والتوقعات المقدمة. هناك إجماع عام بين هذه المؤسسات على أن الذكاء الاصطناعي سيؤدي إلى أتمتة كبيرة للمهام التقليدية في إدارة المشاريع، وسيتطلب من مديري المشاريع اكتساب مهارات جديدة ومتطورة، وأن التعاون الوثيق بين الإنسان والآلة هو سمة أساسية لمستقبل هذا المجال. إن المستقبل الذي يرسمه الذكاء الاصطناعي لإدارة المشاريع ليس مجرد تطور تدريجي، بل هو تحول نوعي وعميق. المؤسسات ومديرو المشاريع الذين لا يستعدون لهذا التحول من خلال تطوير المهارات، وتبني الأدوات الجديدة بوعي، وإعادة التفكير في العمليات والإجراءات، قد يجدون أنفسهم متخلفين عن الركب في عالم يزداد تنافسية وتعقيداً. فالمهام الروتينية والتقليدية في إدارة المشاريع ستُؤتمت بشكل كبير بواسطة الذكاء الاصطناعي 3، مما يعني أن المهارات التي تركز على هذه المهام (مثل جمع البيانات اليدوي، وإعداد التقارير الأساسية) ستصبح أقل قيمة نسبياً. وفي المقابل، ستزداد أهمية المهارات التي لا يستطيع الذكاء الاصطناعي تكرارها بسهولة أو استبدالها بالكامل: القيادة الفكرية، والتفكير الاستراتيجي، والإبداع في حل المشكلات، والذكاء العاطفي في التعامل مع الفرق وأصحاب المصلحة، والحكم الأخلاقي في اتخاذ القرارات.36 سيتطور دور مدير المشروع من كونه "مدير مهام" إلى "قائد قيمة" و "منسق للذكاء البشري والاصطناعي".36 لذلك، فإن البقاء في طليعة هذا التحول يتطلب من مديري المشاريع أن يصبحوا "متعلمين مدى الحياة"، وأن يتبنوا عقلية النمو المستمر، وأن يكونوا على استعداد دائم للتكيف مع الأدوات والمنهجيات الجديدة التي تظهر. والمؤسسات التي تدعم هذا التطور من خلال توفير فرص التدريب والتطوير المستمر، وتعزيز ثقافة الابتكار والتجريب، ستكون هي الأكثر قدرة على النجاح والازدهار في عصر الذكاء الاصطناعي. الرسالة الرئيسية هنا يجب ألا تكون الخوف من الإحلال الوظيفي، بل الاستعداد للتطور والارتقاء بالمهارات للاستفادة من القدرات الجديدة الهائلة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي. 8. خارطة طريق استراتيجية لتبني الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع: توصيات للقادة والمؤسسات إن تسخير قوة الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع بفعالية ومسؤولية يتطلب رؤية استراتيجية واضحة ونهجاً منظماً. فيما يلي مجموعة من التوصيات والإرشادات العملية الموجهة للقادة والمؤسسات الراغبة في الشروع في هذه الرحلة التحويلية أو تسريع وتيرتها. أ. تحديد الاحتياجات ووضع الاستراتيجية تقييم الوضع الحالي وجاهزية الذكاء الاصطناعي (AI Readiness): قبل الشروع في أي مبادرات كبرى، يجب على المؤسسة إجراء تقييم شامل لوضعها الحالي. يشمل ذلك فهم مدى نضجها فيما يتعلق بالبنية التحتية للبيانات، والأنظمة التقنية القائمة، والمهارات المتوفرة لدى الموظفين، والثقافة التنظيمية السائدة تجاه التكنولوجيا والتغيير.65 هذا التقييم يساعد في تحديد نقاط القوة والضعف والفرص المتاحة. تحديد حالات الاستخدام ذات القيمة العالية: لا ينبغي تبني الذكاء الاصطناعي لمجرد مواكبة الاتجاهات، بل يجب التركيز على المجالات التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحقق فيها أكبر تأثير إيجابي وملموس على أهداف المشروع وأهداف المؤسسة ككل. ينصح الخبراء في BCG بالتركيز على القيمة المتوقعة، سواء كانت توفيراً في التكاليف، أو زيادة في الكفاءة، أو تحسيناً في جودة المخرجات.78 وضع رؤية وأهداف واضحة لتبني الذكاء الاصطناعي: يجب أن تكون استراتيجية تبني الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع جزءاً لا يتجزأ من استراتيجية الأعمال الشاملة للمؤسسة، ومتوافقة مع رؤيتها وأهدافها بعيدة المدى.72 يجب تحديد أهداف واضحة وقابلة للقياس لهذه الاستراتيجية. البدء بمشاريع تجريبية صغيرة (Pilots): بدلاً من محاولة تطبيق الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع دفعة واحدة، يُفضل البدء بمشاريع تجريبية صغيرة ومحددة النطاق. هذا النهج يسمح باختبار الفرضيات، وتقييم فعالية الأدوات والتقنيات المختلفة، وتعلم الدروس المستفادة، وبناء الثقة والقبول داخل المؤسسة قبل التوسع في التطبيق.21 ب. اختيار الحلول وبناء البنية التحتية اختيار مزودي الخدمة والأدوات الموثوقة: يتطلب سوق الذكاء الاصطناعي المتنامي إجراء عملية عناية واجبة دقيقة عند اختيار مزودي الخدمات والحلول التقنية. يجب تقييم خبرة الموردين، وموثوقية حلولهم، وقدرتهم على تقديم الدعم الفني اللازم، ومدى توافق حلولهم مع متطلبات المؤسسة الأمنية والتنظيمية.79 الاستثمار في البنية التحتية للبيانات والسحابة: كما تم التأكيد مراراً، تُعد البيانات عالية الجودة والبنية التحتية المرنة والقابلة للتطوير (مثل الحوسبة السحابية) من المتطلبات الأساسية لنجاح تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يجب على المؤسسات الاستثمار في جمع البيانات وتنظيفها وتوحيدها وتأمينها، وتوفير البنية التحتية اللازمة لمعالجتها وتخزينها.73 النظر في بناء "مصنع ذكاء اصطناعي" (AI Factory): بالنسبة للمؤسسات الكبيرة التي تخطط لتبني الذكاء الاصطناعي التوليدي على نطاق واسع، قد يكون من المفيد النظر في إنشاء "مصنع ذكاء اصطناعي". وهو نموذج تشغيلي مصمم خصيصاً لتسريع تطوير ونشر حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي وتحقيق العائد على الاستثمار بشكل أسرع.72 ج. بناء القدرات وتنمية المواهب تدريب وتطوير الموظفين الحاليين: يجب تزويد الموظفين الحاليين، وخاصة مديري المشاريع وأعضاء فرق العمل، بالمهارات والمعرفة اللازمة لفهم واستخدام أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي بفعالية. يشمل ذلك التدريب على تحليل البيانات، وفهم أساسيات الذكاء الاصطناعي، وكيفية التعامل مع الأدوات الجديدة.21 استقطاب المواهب المتخصصة في الذكاء الاصطناعي: قد تحتاج المؤسسات إلى استقطاب خبراء متخصصين في مجال الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات لدعم جهودها في تطوير وتطبيق الحلول المتقدمة.6 تعزيز ثقافة التعلم المستمر والتجريب: يجب تشجيع الموظفين على التعلم المستمر ومواكبة التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي، وتوفير بيئة آمنة للتجريب والابتكار واستكشاف إمكانات الأدوات الجديدة.21 د. ضمان الحوكمة الرشيدة والأخلاقيات والأمن إنشاء أطر حوكمة واضحة للذكاء الاصطناعي: يجب على المؤسسات وضع سياسات وإجراءات واضحة تحكم تطوير ونشر واستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي. يشمل ذلك تحديد الأدوار والمسؤوليات، وعمليات اتخاذ القرار المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، وآليات المراجعة والرقابة.21 تضمين المبادئ الأخلاقية في جميع المراحل: يجب أن تكون الاعتبارات الأخلاقية (مثل العدالة، والشفافية، والمساءلة، والخصوصية) جزءاً لا يتجزأ من جميع مراحل دورة حياة نظام الذكاء الاصطناعي، بدءاً من التصميم والتطوير ومروراً بالاختبار والنشر وانتهاءً بالتشغيل والصيانة.47 تطبيق تدابير أمن سيبراني قوية: يجب حماية بيانات وأنظمة الذكاء الاصطناعي من التهديدات السيبرانية من خلال تطبيق تدابير أمنية قوية وشاملة، كما تم تفصيله سابقاً.54 ضمان الامتثال للوائح والقوانين: يجب على المؤسسات ضمان امتثال تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لجميع اللوائح والقوانين المعمول بها فيما يتعلق بحماية البيانات، والخصوصية، وحقوق الملكية الفكرية، وغيرها من الجوانب التنظيمية.21 هـ. قيادة التغيير وتعزيز التبني دور القيادة العليا في الدعم والرعاية: يُعد دعم والتزام القيادة العليا في المؤسسة عاملاً حاسماً لنجاح مبادرات تبني الذكاء الاصطناعي. يجب على القادة توفير الرؤية والموارد والدعم اللازم لهذه المبادرات.71 التواصل الفعال ومعالجة المخاوف: يجب على القيادة التواصل بفعالية مع الموظفين حول فوائد الذكاء الاصطناعي، وشرح كيف يمكن لهذه التقنيات أن تساعدهم في أداء وظائفهم بشكل أفضل، ومعالجة أي مخاوف قد تكون لديهم بشأن تأثير الذكاء الاصطناعي على أدوارهم أو مستقبلهم الوظيفي. تشجيع التعاون بين الفرق المختلفة: يتطلب تبني الذكاء الاصطناعي بفعالية تعاوناً وثيقاً بين فرق العمل المختلفة، مثل فرق إدارة المشاريع، وفرق تكنولوجيا المعلومات، وفرق علوم البيانات، ووحدات الأعمال المختلفة. يجب على القيادة تشجيع هذه الثقافة التعاونية.36 إن خارطة الطريق لتبني الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع يجب أن توازن بين الطموح التكنولوجي والواقعية التشغيلية. لا يتعلق الأمر فقط بتبني أحدث التقنيات، بل بدمجها بطريقة مستدامة تحقق قيمة حقيقية وملموسة للمؤسسة والمشروع. ويجب إدراك أن تبني الذكاء الاصطناعي ليس مجرد مشروع تكنولوجي ينتهي باكتماله، بل هو عملية تحول ثقافي مستمرة تتطلب تغيير طريقة تفكير وعمل الموظفين على جميع المستويات. تلعب القيادة دوراً حاسماً في تسهيل هذا التحول وتوجيهه نحو تحقيق الأهداف المرجوة.65 تبدأ هذه الرحلة بفهم واضح للاحتياجات الاستراتيجية للمؤسسة والقيمة المضافة التي يمكن أن يوفرها الذكاء الاصطناعي.78 يتبع ذلك مرحلة اختيار الأدوات والحلول المناسبة والاستثمار في بناء البنية التحتية اللازمة للبيانات والتكنولوجيا.73 وبالتوازي مع ذلك، يجب التركيز على بناء القدرات البشرية من خلال برامج التدريب والتطوير واستقطاب المواهب المتخصصة، لأن التكنولوجيا وحدها لا تكفي لتحقيق النجاح.21 ويجب أن يتم كل ذلك ضمن إطار قوي للحوكمة الرشيدة والمبادئ الأخلاقية والتدابير الأمنية لضمان الاستخدام المسؤول والموثوق للذكاء الاصطناعي.23 وأخيراً، تتطلب القيادة الفعالة إدارة التغيير بحكمة وتعزيز ثقافة مؤسسية تحتضن الابتكار وتشجع على التعاون المثمر بين الإنسان والآلة.36 إن خارطة الطريق الناجحة هي تلك التي تتبنى نهجاً شمولياً ومتكرراً (iterative)، حيث يتم التعلم من التجارب والتكيف مع المتغيرات بشكل مستمر. لا توجد وصفة سحرية واحدة تناسب جميع المؤسسات، ويجب على كل مؤسسة تكييف هذه المبادئ العامة مع سياقها الخاص واحتياجاتها الفريدة. ونظراً للتركيز الكبير في منطقة الخليج، وخاصة في المملكة العربية السعودية، على بناء أطر حوكمة قوية للذكاء الاصطناعي 6 والتحدي المتمثل في سد فجوة المواهب 6، يجب أن تعطي المؤسسات في هذه المنطقة أولوية خاصة لهذين الجانبين الحاسمين في خرائط طريقها نحو تبني الذكاء الاصطناعي. 9. خاتمة: الذكاء الاصطناعي – ليس مجرد أداة، بل شريك استراتيجي في بناء مستقبل المشاريع لقد استعرض هذا التقرير التحول العميق الذي يُحدثه الذكاء الاصطناعي في عالم إدارة المشاريع، مسلطاً الضوء على النمو الهائل للسوق، والتطبيقات التحويلية عبر دورة حياة المشروع، والتقنيات المتقدمة التي ترسم ملامح المستقبل. كما أبرز الدور الريادي الذي تلعبه المملكة العربية السعودية ودول الخليج العربي في تبني هذه التقنيات، مدفوعة برؤى وطنية طموحة واستثمارات استراتيجية. ولم يُغفل التقرير التحديات الجوهرية المتعلقة بالأمن السيبراني، والأخلاقيات، وتنمية المواهب، مؤكداً على أهمية معالجتها بنهج شامل ومسؤول. إن مستقبل إدارة المشاريع يتجه بوضوح نحو تكامل أعمق بين الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي. لن يظل الذكاء الاصطناعي مجرد أداة مساعدة، بل سيرتقي ليصبح شريكاً استراتيجياً، ومستشاراً ذكياً، وعضواً فاعلاً في فرق المشاريع. هذا التحول سيفتح آفاقاً جديدة للكفاءة التشغيلية، والقدرة على التنبؤ الدقيق، والابتكار في إيجاد الحلول، وتحقيق المشاريع الطموحة التي كانت تبدو في السابق بعيدة المنال. تمتلك منطقة الشرق الأوسط، وبخاصة المملكة العربية السعودية ودول الخليج، فرصة فريدة ليس فقط لتبني أحدث تطبيقات الذكاء الاصطناعي في إدارة مشاريعها، بل لقيادة الابتكار في هذا المجال وتصديره إلى العالم. إن الجمع بين الرؤى الوطنية الطموحة، والاستثمارات الضخمة في البنية التحتية والمواهب، والمشاريع العملاقة التي تُعد بمثابة حقول تجارب فريدة، يُهيئ بيئة مثالية للريادة الإقليمية والعالمية.5 إن مستقبل إدارة المشاريع في المنطقة لا يتعلق فقط بـ "فعل الأشياء بشكل صحيح" من خلال زيادة الكفاءة، بل يتعلق أيضاً بـ "فعل الأشياء الصحيحة" من خلال تعزيز القدرة على اتخاذ قرارات استراتيجية مستنيرة، وتحفيز الابتكار، وتحقيق أهداف التنمية المستدامة. إن الرحلة نحو دمج الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع هي رحلة مستمرة تتطلب التزاماً بالتعلم والتكيف والابتكار. والمؤسسات والقادة الذين يتبنون هذا التحول برؤية واضحة وشجاعة استراتيجية سيكونون هم بناة مستقبل المشاريع الأكثر نجاحاً وتأثيراً. دعوة للعمل هل تتطلعون إلى استكشاف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُحدث ثورة في إدارة مشاريعكم ويرتقي بها إلى مستويات جديدة من النجاح؟ تواصلوا معنا اليوم لنبدأ معاً رحلة التحول نحو مستقبل أكثر ذكاءً وكفاءة وابتكاراً. الخلاصة النقاط الرئيسية يشهد سوق الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع نمواً عالمياً وإقليمياً متسارعاً، مدفوعاً بالبيانات الضخمة، والحوسبة السحابية، وتطور الخوارزميات، وزيادة الاستثمارات، خاصة في السعودية والخليج. يقدم الذكاء الاصطناعي تطبيقات تحويلية عبر كامل دورة حياة المشروع، تشمل التخطيط التنبؤي، تخصيص الموارد الذكي، التتبع الآني، أتمتة المهام، إدارة المخاطر الاستباقية، ودعم اتخاذ القرارات. تقنيات متقدمة مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي، والتوائم الرقمية، والوكلاء الذاتيين، تبشر بمستقبل أكثر ذكاءً وتكاملاً لإدارة المشاريع. تقود المملكة العربية السعودية ودولة الإمارات العربية المتحدة المنطقة في تبني الذكاء الاصطناعي من خلال استراتيجيات وطنية طموحة واستثمارات ضخمة ومشاريع عملاقة. يواجه تبني الذكاء الاصطناعي تحديات هامة تتعلق بالأمن السيبراني (مثل تسميم البيانات والتلاعب بالنماذج)، والأخلاقيات (التحيز، الشفافية، المساءلة)، وجودة البيانات، والتكلفة، ومقاومة التغيير، وفجوة المهارات. يتطور دور مدير المشروع ليصبح أكثر استراتيجية وقيادة، مع تزايد أهمية المهارات الناعمة والقدرة على التعاون الفعال بين الإنسان والآلة. تتطلب الاستفادة من الذكاء الاصطناعي خارطة طريق استراتيجية تشمل تقييم الجاهزية، اختيار الحلول المناسبة، بناء القدرات، ضمان الحوكمة الرشيدة، وقيادة التغيير بفعالية. تواصل معنا لمعرفة المزيد!{:.btn.btn-primary.mt-4} المصادر التي تم الاقتباس منها حالة الذكاء الاصطناعي في عام 2025: أهم النقاط المستفادة من أحدث تقرير ..., تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.unite.ai/ar/%D8%AD%D8%A7%D9%84%D8%A9-%D8%A7%D9%84%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-%D9%81%D9%8A-%D8%B9%D8%A7%D9%85-2025%3A-%D8%A3%D9%87%D9%85-%D8%A7%D9%84%D9%86%D9%82%D8%A7%D8%B7-%D8%A7%D9%84%D9%85%D8%B3%D8%AA%D9%81%D8%A7%D8%AF%D8%A9-%D9%85%D9%86-%D8%A3%D8%AD%D8%AF%D8%AB-%D8%AA%D9%82%D8%B1%D9%8A%D8%B1-%D9%84%D9%85%D8%A4%D8%B4%D8%B1-%D8%A7%D9%84%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-%D9%84%D8%AC%D8%A7%D9%85%D8%B9%D8%A9-%D8%B3%D8%AA%D8%A7%D9%86%D9%81%D9%88%D8%B1%D8%AF/ Top 10 Ways AI is Transforming Project Management in 2025, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://mem.grad.ncsu.edu/2025/04/29/top-10-ways-ai-is-transforming-project-management-in-2025/ AI in Project Management: Is the Future Already Here? - Epicflow, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.epicflow.com/blog/ai-in-project-management-is-the-future-already-here/ AI in Project Management: Key Benefits, Tools, and Trends | DataCamp, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.datacamp.com/blog/ai-in-project-management الذكاء الاصطناعي في ميزانية السعودية 2025: مسار الثورة الاقتصادية والتكنولوجية - العربية, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.alarabiya.net/aswaq/opinions/2024/11/30/%D8%A7%D9%84%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-%D9%81%D9%8A-%D9%85%D9%8A%D8%B2%D8%A7%D9%86%D9%8A%D8%A9-%D8%A7%D9%84%D8%B3%D8%B9%D9%88%D8%AF%D9%8A%D8%A9-2025-%D9%85%D8%B3%D8%A7%D8%B1-%D8%A7%D9%84%D8%AB%D9%88%D8%B1%D8%A9-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D9%82%D8%AA%D8%B5%D8%A7%D8%AF%D9%8A%D8%A9-%D9%88%D8%A7%D9%84%D8%AA%D9%83%D9%86%D9%88%D9%84%D9%88%D8%AC%D9%8A%D8%A9 The GCC AI Pulse: Mapping the Region's Readiness for an AI-Driven Future | BCG, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.bcg.com/publications/2025/the-gcc-ai-pulse-mapping-the-regions-readiness-for-an-ai-driven-future دور سدايا في تحقيق رؤية السعودية 2030, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://sdaia.gov.sa/ar/SDAIA/SdaiaStrategies/Pages/sdaiaAnd2030Vision.aspx How AI is powering the next wave of transformation in Saudi Arabia, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://fastcompanyme.com/fastco-work/how-ai-is-powering-the-next-wave-of-transformation-in-saudi-arabia/ AI for Public Good: Advancing Inclusive, Data-Driven, and Future-Ready Societies, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.newmetrics.net/insights/ai-for-public-good-advancing-inclusive-data-driven-and-future-ready-societies/ Project Management Software 2025 Trends and Forecasts 2033 ..., تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.archivemarketresearch.com/reports/project-management-software-559151 AI in Project Management Global Market Report 2025 - GII Research, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.giiresearch.com/report/tbrc1668732-ai-project-management-global-market-report.html Measuring the cost of AI projects in the Middle East: A comprehensive analysis, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.rolandberger.com/en/Insights/Publications/Measuring-the-cost-of-AI-projects-in-the-Middle-East-A-comprehensive-analysis.html Saudi Arabia AI In Project Management Market Size & Outlook, 2030, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.grandviewresearch.com/horizon/outlook/ai-in-project-management-market/saudi-arabia Saudi Arabia - Smart Data & AI Summit 2025, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.saudi.smartdataseries.com/ar/ 4 توقعات من "وول ستريت" للذكاء الاصطناعي وأسهمه خلال 2025.. فما هي؟, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.cnbcarabia.com/132315/2024/29/12/4-%D8%AA%D9%88%D9%82%D8%B9%D8%A7%D8%AA-%D9%85%D9%86-%22%D9%88%D9%88%D9%84-%D8%B3%D8%AA%D8%B1%D9%8A%D8%AA%22-%D9%84%D9%84%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-%D9%88%D8%A3%D8%B3%D9%87%D9%85%D9%87-%D8%AE%D9%84%D8%A7%D9%84-2025..-%D9%81%D9%85%D8%A7-%D9%87%D9%8A%D8%9F HRH Crown Prince launches HUMAIN as global AI powerhouse - PIF, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.pif.gov.sa/en/news-and-insights/press-releases/2025/hrh-crown-prince-launches-humain-as-global-ai-powerhouse/ An Authoritative Study on the Near Future Effect of Artificial Intelligence on Project Management Knowledge Areas - MDPI, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.mdpi.com/2071-1050/13/4/2345 أفضل 10 برامج للتحليلات التنبؤية لاتخاذ قرارات قائمة على البيانات - ClickUp, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://clickup.com/ar/blog/126781/predictive-analytics-software ما هي التحليلات التنبؤية؟ | التعريف، الأهمية، الأمثلة - SAP, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.sap.com/mena-ar/products/data-cloud/cloud-analytics/what-is-predictive-analytics.html dga.gov.sa, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://dga.gov.sa/sites/default/files/2022-08/%D8%A7%D9%84%D8%AA%D9%88%D8%A3%D9%85%20%D8%A7%D9%84%D8%B1%D9%82%D9%85%D9%8A.pdf Generative AI in Project Management: A Guide for Project Teams, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.consultancy.eu/news/11635/generative-ai-in-project-management-a-guide-for-project-teams How an AI-enabled software product development life cycle will fuel innovation - McKinsey, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/how-an-ai-enabled-software-product-development-life-cycle-will-fuel-innovation إدارة المخاطر في الذكاء الاصطناعي | IBM, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.ibm.com/sa-ar/think/insights/ai-risk-management How Generative AI Is Changing the Way We Manage Projects, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.novelvista.com/blogs/ai-and-ml/how-ai-change-project-management AI For Project Management: The 15 Tools You Need In 2024 | PPM Express, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.ppm.express/blog/tools-ai-for-project-management ما المقصود بالذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)؟ كيف يعمل؟ - Oracle, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.oracle.com/ae-ar/artificial-intelligence/generative-ai/what-is-generative-ai/ أفضل 10 أدوات ذكاء اصطناعي للأعمال في 2025 - Guru, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.getguru.com/ar/reference/ai-tools-for-business How AI is transforming strategy development - McKinsey, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.mckinsey.com/capabilities/strategy-and-corporate-finance/our-insights/how-ai-is-transforming-strategy-development ما المقصود بتقنية التوأم الرقمي؟ - AWS, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://aws.amazon.com/ar/what-is/digital-twin/ How Is AI Transforming Digital Twin in the Industry? - - Datategy, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.datategy.net/2025/02/10/how-is-ai-transforming-digital-twin-in-the-industry/ Accelerating AI At The Industrial Edge With Digital Twins - Forbes, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.forbes.com/sites/delltechnologies/2025/04/30/accelerating-ai-at-the-industrial-edge-with-digital-twins/ How AI and Advanced Technologies are Transforming the Middle East Construction Industry, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://firstbit.ae/blog/news-events/ai-and-advanced-technologies-transform-the-middle-east-construction-industry/ Artificial Intelligence-Augmented Digital Twins - An-Najah Staff, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://staff.najah.edu/media/conference/2024/01/25/Book_Artificial_Intelligence_-_Augmented_Digital_Twins_-Rani_article.pdf APPLIED AI IN NEOM CONSTRUCTION PROJECTS: THE POTENTIAL IMPACT OF AI IN ENHANCING PROJECTS SUCCESS - Acta Informatica Malaysia (AIM), تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://actainformaticamalaysia.com/archives/AIM/1aim2024/1aim2024-32-44.pdf Optimizing human-AI collaboration in deal management: A holistic framework, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.researchgate.net/publication/391149396_Optimizing_human-AI_collaboration_in_deal_management_A_holistic_framework The Impact of Artificial Intelligence on Program Management Jobs Worldwide: Challenges, Opportunities, and Implications - ResearchGate, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.researchgate.net/publication/382533243_The_Impact_of_Artificial_Intelligence_on_Program_Management_Jobs_Worldwide_Challenges_Opportunities_and_Implications مشروع الذكاء الاصطناعي في السعودية | رؤية 2030 - 3arabi.ai, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://3arabi.ai/%D9%85%D8%B4%D8%B1%D9%88%D8%B9-%D8%A7%D9%84%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A/ AI in the National AI Strategies of the Arab Region, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.arab-reform.net/publication/ai-in-the-national-ai-strategies-of-the-arab-region/ Inside UAE and Dubai's Bold AI Strategy | Digital Bricks, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.digitalbricks.ai/blog-posts/inside-uae-and-dubais-bold-ai-strategy الذكاء الإصطناعي و مشروع نيوم - منصة فهم, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://fihm.ai/%D8%A7%D9%84%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D9%84%D8%A5%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-%D9%88-%D9%85%D8%B4%D8%B1%D9%88%D8%B9-%D9%86%D9%8A%D9%88%D9%85/ Challenges of Successful Implementation of Artificial Intelligence in Logistics Project Management at Saudi Telecom Company, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://journals.ajsrp.com/index.php/jeals/article/download/8782/7751/12481 PIF's HUMAIN to launch $10bn AI fund in global tech push - Arab News, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.arabnews.com/node/2602454/business-economy مشروع نيوم: آخر التطورات في مدينة المستقبل, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://futurnews.net/%D9%85%D8%B4%D8%B1%D9%88%D8%B9-%D9%86%D9%8A%D9%88%D9%85/ AI and Sustainability: How the UAE is Using AI to Tackle Climate Change, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.wdcstechnology.ae/ai-and-sustainability-how-the-uae-is-using-ai-to-tackle-climate-change Saudi Giga Projects undergo recalibration, not retreat: Experts - ZAWYA, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.zawya.com/en/business/real-estate/saudi-giga-projects-undergo-recalibration-not-retreat-experts-djdkzg7r The Role of Artificial Intelligence in Construction Project Management - FirstBit ERP, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://firstbit.ae/blog/guides/the-role-of-artificial-intelligence-in-construction-project-management/ Bridging AI talent gap key to unlocking GCC retail's future: Al Futtaim - SAMENA Daily News, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.samenacouncil.org/samena_daily_news?news=105403 Impact of AI Tools on Start-up Growth in Saudi Arabia: Case Study - ResearchGate, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.researchgate.net/publication/390475375_Impact_of_AI_Tools_on_Start-up_Growth_in_Saudi_Arabia_Case_Study أفضل 10 شركات للذكاء الاصطناعي في الشرق الأوسط وأفريقيا - العربية, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.alarabiya.net/technology/ai/2025/01/17/%D8%A3%D9%81%D8%B6%D9%84-10-%D8%B4%D8%B1%D9%83%D8%A7%D8%AA-%D9%84%D9%84%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-%D9%81%D9%8A-%D8%A7%D9%84%D8%B4%D8%B1%D9%82-%D8%A7%D9%84%D8%A3%D9%88%D8%B3%D8%B7-%D9%88%D8%A3%D9%81%D8%B1%D9%8A%D9%82%D9%8A%D8%A7 Rise of AI in Learning and Development: A GCC Leadership Blueprint | Zinnov, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://zinnov.com/global-talent/rise-of-ai-in-learning-and-development-a-gcc-leadership-blueprint-blog/ How Microsoft 365 Copilot GCC is Driving Digital Transformation in the Public Sector, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.charterglobal.com/microsoft-365-copilot-gcc-for-government/ LLM Security 101: Protecting Large Language Models from Cyber Threats - Qualys Blog, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://blog.qualys.com/product-tech/2025/02/07/llm-security-101-protecting-large-language-models-from-cyber-threats AI Security Risks Uncovered: What You Must Know in 2025 | TTMS, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://ttms.com/ai-security-risks-explained-what-you-need-to-know-in-2025/ AI Security: Risks, Frameworks, and Best Practices - Perception Point, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://perception-point.io/guides/ai-security/ai-security-risks-frameworks-and-best-practices/ OWASP Top 10 for Large Language Model Applications | OWASP ..., تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/ OWASP Top 10 LLM, Updated 2025: Examples & Mitigation Strategies - Oligo Security, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.oligo.security/academy/owasp-top-10-llm-updated-2025-examples-and-mitigation-strategies What's New in the 2025 OWASP Top 10 for LLMs - AppSecEngineer, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.appsecengineer.com/blog/whats-new-in-the-2025-owasp-top-10-for-llms How can tech leaders manage emerging generative AI risks today while keeping the future in mind? - Deloitte, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www2.deloitte.com/us/en/insights/topics/digital-transformation/four-emerging-categories-of-gen-ai-risks.html Cybersecurity Pulse Report 2025: Security Implications of AI, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.bankinfosecurity.com/cybersecurity-pulse-report-2025-security-implications-ai-a-27951 White Paper: NXP Ethical Framework for Artificial Intelligence, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.nxp.com/docs/en/white-paper/AI-ETHICAL-FRAMEWORK-WP.pdf Towards a conceptual framework for ethical AI development in IT systems - ResearchGate, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.researchgate.net/publication/379429840_Towards_a_conceptual_framework_for_ethical_AI_development_in_IT_systems What Are The Ethical Considerations For Ai Development? → Question - Climate → Sustainability Directory, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://climate.sustainability-directory.com/question/what-are-the-ethical-considerations-for-ai-development/ The ethical implications of cloud automation: Balancing efficiency with accountability - | World Journal of Advanced Research and Reviews, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://journalwjarr.com/sites/default/files/fulltext_pdf/WJARR-2025-1164.pdf Top 10 Ethical Considerations for AI Projects | PMI Blog, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.pmi.org/blog/top-10-ethical-considerations-for-ai-projects 4 Ethical Considerations in AI Project Management - Planisware, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://planisware.com/resources/ai-ppm/4-ethical-considerations-ai-project-management Ethical and Legal Considerations of AI in IT Project Management: Addressing AI Biases, Data Privacy, and Governance | Journal of Computer Science and Technology Studies, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://al-kindipublisher.com/index.php/jcsts/article/view/9074 (PDF) Employees' perceptions of the fairness of AI-based performance prediction features, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.researchgate.net/publication/388284941_Employees'_perceptions_of_the_fairness_of_AI-based_performance_prediction_features AI Governance 360 - Swiss Cyber Institute, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://swisscyberinstitute.com/artificial-intelligence-governance-360/ Project management forum highlights AI's growing impact on industry | Arab News PK, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.arabnews.pk/node/2601327/saudi-arabia إدارة الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية.. الفرص والتحديات التنظيمية - شركات مباشر, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://sharikatmubasher.com/media-hub/experts-thoughts/6238?lang=ar The role of artificial intelligence in project management performance - Growing Science, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.growingscience.com/jpm/online/jpm_2025_20.pdf Artificial intelligence everywhere: PwC, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.pwc.com/us/en/services/ai.html Data, analytics and AI - PwC, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.pwc.com/us/en/services/consulting/business-transformation/data-analytics.html AI Assist™ - Generative AI Development Services & AI Consulting | Deloitte US, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www2.deloitte.com/us/en/pages/consulting/solutions/ai-consulting.html Generative AI services - Deloitte, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.deloitte.com/global/en/what-we-do/capabilities/gen-ai-services.html Forrester: Prepare Your Entire Workforce for AI Now - Software AG, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.softwareag.com/en_corporate/resources/process-management/ar/forrester-prepare-workforce-for-ai.html Amid The AI Hype, Agile Still Remains Relevant In 2025 - Forrester, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.forrester.com/blogs/amidst-the-ai-hype-agile-still-remains-relevant-in-2025/ The CIO's Role in AI Transformation and Productivity | BCG, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.bcg.com/publications/2025/cios-role-in-ai-transformation-and-productivity Artificial Intelligence 2025 - UAE | Global Practice Guides - Chambers and Partners, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://practiceguides.chambers.com/practice-guides/artificial-intelligence-2025/uae/trends-and-developments From Potential to Profit: Closing the AI Impact Gap | BCG, تم الوصول بتاريخ ‎مايو 31, 2025، https://www.bcg.com/publications/2025/closing-the-ai-impact-gap