لما نظام ذكاء اصطناعي يفشل على المستوى التنفيذي، نادرًا ما تكون المشكلة في الكود — غالبًا بتكون فجوة في الحوكمة: مفيش ملكية واضحة لمخاطر الخصوصية، مفيش عملية مراجعة للبنية التقنية، ومفيش حد فاهم التصميم التقني والتعرض التنظيمي مع بعض. هذه الدورة التدريبية موجهة لكبار القادة اللي بيحملوا المسؤولية دي، وبتغطي التصميم التقني وحوكمة البيانات وقوانين الخصوصية ومهارات القيادة اللازمة لاتخاذ قرارات استراتيجية سليمة وسط تغيّر مستمر في التقنية والتنظيم.

تقدّم أكاديمية الزمالة العربية البريطانية هذا البرنامج ليبني فهمًا عمليًا لبنية أنظمة الذكاء الاصطناعي في سياق الأعمال العالمية، بحيث يقدر المشارك يترجم القرارات التقنية لقيمة فعلية للمؤسسة بدل ما يسيبها بالكامل للفرق التقنية.

من أبرز محاور البرنامج:

• هياكل الإدارة الاستراتيجية للذكاء الاصطناعي
• الإشراف على الخصوصية والامتثال على المستوى التنفيذي
• القرارات الجوهرية المتعلقة بالهندسة التقنية
• قيادة وتنفيذ خطط التحول الرقمي
• تطبيق أنظمة حوكمة فعالة

الفئة المستهدفة

• مديرو تكنولوجيا المعلومات والمهندسون المعماريون المؤسسيون
• قادة التحول الرقمي
• مسؤولو حماية البيانات ومديرو الخصوصية
• مسؤولو الامتثال والمديرون القانونيون
• قادة أمن المعلومات وإدارة المخاطر

في هذه الدورة، هيقدر المشارك يعمل الآتي:

• يصمم خطط تنفيذ فعالة لحوكمة البيانات وأنظمة الذكاء الاصطناعي، باستخدام دراسات حالة واقعية تربط الأفكار بالتطبيق العملي.
• يتقن اتخاذ القرارات الاستراتيجية في حوكمة الذكاء الاصطناعي من خلال دراسة الأطر التنظيمية ومتطلبات الخصوصية والهندسة التقنية في أسواق الشرق الأوسط والأسواق الدولية.
• يقود التحول المؤسسي ويسيطر على المخاطر من خلال أطر امتثال معترف بها — زي PDPL وتوجيهات SAMA وقوانين الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي — مع بناء أنظمة حوكمة تدعم الابتكار والامتثال مع بعض.
• يربط بين خصوصية البيانات وهندسة الأنظمة واحتياجات المؤسسة في إطار متكامل واحد يدعم قيادة الفرق متعددة التخصصات.
• يبني وينفذ استراتيجيات ذكاء اصطناعي مستدامة مبنية على التقنيات المتطورة والمتطلبات التنظيمية المؤكدة وأساليب التنفيذ العملية.

الوحدة الأولى: أطر الخصوصية وأساسيات البيانات

• الإطار العالمي للخصوصية
• التركيز الإقليمي
• أنظمة تصنيف البيانات
• إدارة دورة حياة البيانات
• نماذج تشغيل حوكمة البيانات

الوحدة الثانية: تقييم البيانات وحمايتها

• تقييمات تأثير الخصوصية
• نماذج تقييم مخاطر الخصوصية
• تقييمات تأثير حماية البيانات
• تقنيات إخفاء هوية البيانات
• معايير التشفير

الوحدة الثالثة: ترسيخ الحوكمة والاستعداد لما هو قادم

• التكامل المؤسسي وهيكل حوكمة الخصوصية
• تطوير مقاييس الخصوصية والاستجابة للحوادث
• موضوعات ناشئة في مجال الخصوصية
• تقنيات الذكاء الاصطناعي المحافظة على الخصوصية والتعلم الموحد (Federated Learning)

الوحدة الرابعة: أساسيات بنية الذكاء الاصطناعي والسياسات الإقليمية

• أنماط بنية الذكاء الاصطناعي المؤسسية
• البنية التحتية للذكاء الاصطناعي على السحابة مقابل البنية المحلية
• سياسة السعودية "السحابة أولاً" (تم التحقق منها)
• الإرشادات المنشورة فعليًا من هيئة تنظيم الاتصالات الإماراتية

الوحدة الخامسة: مكوّنات البنية الأساسية والإشراف عليها

• منصات تطوير النماذج وبنية خطوط بيانات الذكاء الاصطناعي
• إدارة واجهات برمجة التطبيقات (APIs) وبنية الخدمات المصغّرة
• مجالس مراجعة البنية وعمليات إدارة التغيير
• مراقبة الأداء وتخطيط السعة

الوحدة السادسة: التسليم والاختبار والبنية الناشئة

• التكامل والنشر المستمر
• أطر اختبار A/B واستراتيجيات الاختبار
• اختبار الأداء
• اتجاهات ناشئة: بنية الذكاء الاصطناعي الطرفي (Edge AI) وأنظمة التعلم الموحد