0

منهجية ريفاي (™REVAI)

تقييم الجاهزية • التمكين • تحقيق القيمة المضافة

REVAI – منهجية تقييم الجاهزية والتمكين وخلق القيمة في الذكاء الاصطناعي

منهجية ريفاي (REVAI™)

تحويل رؤية الذكاء الاصطناعي إلى تأثير مستدام وقابل للقياس


ريفاي (REVAI™) هي منهجية كايزن لتسريع التحول في الذكاء الاصطناعي من الرؤية إلى التأثير القابل للقياس. وهي مبنية على نموذج التغيير الثلاثي (D³ Change Model)، لتدمج الحوكمة والاستراتيجية والتكنولوجيا وقياس الأثر في نظام تشغيل واحد. وبدعم من منصة (AI-Accelerator™) للذكاء الاصطناعي، تضمن منهجية ريفاي (REVAI™) حلولاً جاهزة للجهات التنظيمية، والتبني المستدام، والتحسين المستمر. ومن خلال المزج بين المواءمة التنظيمية السعودية مع أفضل الممارسات العالمية، فإنها تمكّن المؤسسات من إطلاق قيمة حقيقية من الذكاء الاصطناعي مع دفع الابتكار والقدرة التنافسية على المدى الطويل.

العناصر المكونة لمنهجية ريفاي (™REVAI)

03

ممكنات المنهجية

الأدوات العملية - نماذج الذكاء الاصطناعي، ومنصات البيانات الضخمة، وتكامل إنترنت الأشياء، وأطر الحوكمة، ولوحات قياس الأثر - التي تمكّن المؤسسات من تنفيذ مبادرات التحول الناجحة في مجال الذكاء الاصطناعي وتوسيع نطاقها واستدامتها.

02

نموذج التغيير الثلاثي

المحرك الأساسي للمنهجية، الذي يوجه عملية التحول في الذكاء الاصطناعي عبر ثلاث مراحل: اكتشاف الفرص، وتصميم استراتيجيات وهياكل مصممة خصيصاً، وتقديم تأثير قابل للتطوير والقياس والاستدامة.

01

محركات المنهجية

الروافع الاستراتيجية - تقييمات النضج والحوكمة والأخلاقيات والحلول القطاعية وقياس عائد الاستثمار وإدارة التغيير - التي توجه المؤسسات لتبني الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول، وتعظيم الأثر، واستدامة التحول.

يحدد برنامج اكتشاف الأهداف جاهزية المؤسسة للذكاء الاصطناعي والفرص والتحديات التي تواجهها. ويوفر فهمًا واضحًا للنضج الحالي ويضع الأساس للتحول عالي التأثير والمتوافق مع الجهات التنظيمية في مجال الذكاء الاصطناعي:

    • تقييم الحالة الراهنة: تقييم النضج والحوكمة ومشهد البيانات.
    • المقارنة المعيارية وأفضل الممارسات: المقارنة بالمعايير العالمية والقادة المحليين.
    • تحديد الفرص: تسليط الضوء على حالات استخدام الذكاء الاصطناعي ذات القيمة العالية في قطاعات محددة.
    • تحليل الثغرات والتوصيات: تحديد الثغرات والمخاطر وخارطة طريق التحسينات الأولية.
يترجم برنامج تصميم الحلول رؤية الذكاء الاصطناعي إلى استراتيجيات وأطر عمل وبنى قابلة للتنفيذ. فهو يصيغ حلولاً مصممة خصيصاً تتماشى مع الأهداف التنظيمية والأولويات الوطنية والمعايير التنظيمية لضمان التحول الفعال والمستدام:

    • المواءمة الاستراتيجية: تحديد رؤية الذكاء الاصطناعي وأهدافه وربطه بأولويات العمل.
    • نموذج التشغيل المستهدف: بناء الحوكمة والهياكل والموارد اللازمة لتنفيذ الذكاء الاصطناعي.
    • هندسة الحلول وخارطة الطريق: تصميم المخططات الفنية وتحديد أولويات حالات استخدام الذكاء الاصطناعي القابلة للتطوير.
    • التحقق من الصحة والجاهزية: اختبار الجدوى وتنقيح الاستراتيجيات وتأكيد الجاهزية التنظيمية.
يعمل برنامج تنفيذ الحلول على تحويل استراتيجيات الذكاء الاصطناعي إلى نتائج على أرض الواقع. وهو يركز على تنفيذ الحلول وقيادة التبني وقياس الأثر لضمان قابلية التحول واستدامته وتحسينه باستمرار:

    • التجريب والنشر: إطلاق حالات استخدام الذكاء الاصطناعي ذات الأولوية واختبارها في إعدادات محكومة.
    • التكامل والتوسع: تضمين الحلول في أنظمة المؤسسة والتوسع على مستوى المؤسسة.
    • التبني وتمكين التغيير: تدريب الفرق، وإشراك أصحاب المصلحة، وبناء المواءمة الثقافية.
    • قياس الأثر والتحسين المستمر: تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية، وقياس العائد على الاستثمار، وتحسين مناهج الاستدامة.
عودة

نموذج التغيير الثلاثي

يعمل نموذج التغيير الثلاثي (D³ Change Model) على اكتشاف الرؤى وصياغة الاستراتيجيات وتفعيلها بما يحقق أثرًا مستدامًا لتحول الذكاء الاصطناعي.
البروفيسور إبراهيم الجراح، خبير أول في الذكاء الاصطناعي
1. أطر الاستراتيجية والنضج

تقييم القدرات الحالية من خلال أطر النضج، وتحديد الثغرات، ووضع خارطة طريق استراتيجية، وبناء حالة العمل للاستثمارات المقترحة.

2. نماذج حوكمة البيانات والأخلاقيات

بناء استراتيجيات شاملة للبيانات، وتصميم أطر حوكمة متوافقة مع اللوائح المحلية (NDMO)، وتقييم الأثر الأخلاقي لضمان الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي.

3. مناهج تصميم الحلول القطاعية

تطوير حلول مخصصة لقطاعات حيوية (الصحة، والتمويل، والطاقة، والمدن الذكية) باستخدام نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق ونماذج الرؤية الحاسوبية.

4. نماذج قياس الأثر والعائد على الاستثمار
تحديد مؤشرات الأداء المالي وغير المالي، وتطوير نماذج قياس الذكاء الاصطناعي والعائد على الاستثمار وربطها بالأهداف الاستراتيجية.
5. منهجيات التمكين وإدارة التغيير
تصميم برامج لتطوير القدرات الوطنية وتطبيق منهجيات إدارة التغيير لضمان تبني الحلول الجديدة والتغلب على مقاومة التغيير.
عودة

محركات المنهجية

القوى الاستراتيجية التي توجه المؤسسات في رحلة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، بما يضمن أن تُحدث كل مبادرة تأثيراً هادفاً. وهي تشمل تقييمات نضج الذكاء الاصطناعي لتحديد خطوط الأساس، وأطر الحوكمة لفرض الهيكلية، والمواءمة الأخلاقية والتنظيمية لبناء الثقة، والحلول الخاصة بالقطاع لزيادة الملاءمة إلى أقصى حد، وقياس عائد الاستثمار لإثبات القيمة، وإدارة التغيير لضمان التبني. توفر هذه الدوافع مجتمعةً التوجيه والانضباط اللازمين لتحويل الذكاء الاصطناعي من مشاريع معزولة إلى قدرات مستدامة على مستوى المؤسسة.
قدّمت شركة Kaizen ورش عمل حول كتالوج البيانات لصالح شركة وقاء، مما أتاح إدارة البيانات الوصفية وتصنيف البيانات وملكيتها وتحسين الحوكمة لاتخاذ القرارات.
1. مجموعة نماذج التعلم الآلي
يتضمن نماذج التعلم العميق (CNN, RNN)، ونماذج الكشف عن الشذوذ، ومحركات التوصيات، ونماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحليل البيانات غير المنظمة.
2. منصات البيانات الضخمة وإنترنت الأشياء

تشمل منصات لاستيعاب كميات هائلة من البيانات وتخزينها ومعالجتها، بالإضافة إلى منصات إنترنت الأشياء لجمع بيانات المستشعرات في الوقت الفعلي.

3. أدوات الحوكمة والأخلاقيات

تضمين أطر عمل حوكمة البيانات، وقواميس البيانات، وأدوات تقييم الأثر الأخلاقي، وقوائم مراجعة الامتثال التنظيمي لضمان الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي.

4. منصات قياس الأثر والأداء

تضمين أطر عمل الذكاء الاصطناعي-العائد على الاستثمار ونماذج تحليل التكلفة والعائد ولوحات المعلومات التفاعلية لتتبع الأداء والقيمة المحققة من مبادرات الذكاء الاصطناعي.

5. إدارة التغيير وأدوات تطوير القدرات وإدارة التغيير

تضمين أطر الكفاءة، ومنصات التعلم الإلكتروني، وأدوات تقييم أثر التغيير لضمان بناء القدرات اللازمة واعتماد الحلول الفعالة.

عودة

ممكنات المنهجية

الأدوات والتقنيات العملية التي تدعم تحول الذكاء الاصطناعي وتجعل الاستراتيجية قابلة للتنفيذ. وهي تشمل نماذج التعلم الآلي المتقدمة، ومنصات البيانات الضخمة وإنترنت الأشياء، وأطر الحوكمة، ولوحات معلومات التأثير التي تراقب الأداء والنتائج. من خلال الجمع بين هذه العوامل التمكينية ومنصة (™Accelerator AI-) من كايزن، يمكن للمؤسسات وضع نماذج أولية لحلول الذكاء الاصطناعي ودمجها وتوسيع نطاقها بسرعة. وهذا يضمن ألا تكون كل مبادرة قوية من الناحية التقنية فحسب، بل أن تكون جاهزة من الناحية التنظيمية وقابلة للقياس وقادرة على تحقيق قيمة طويلة الأجل في مختلف القطاعات.
قدّمت شركة Kaizen ورش عمل حول كتالوج البيانات لصالح شركة وقاء، مما أتاح إدارة البيانات الوصفية وتصنيف البيانات والذكاء الاصطناعي والملكية وتحسين الحوكمة لاتخاذ القرارات.

كيف تعمل المنهجية؟

التطبيق الناجح للمنهجية في خطوات

توفر منهجية رفاي (REVAI™) مسارًا منظمًا لتحويل الذكاء الاصطناعي من رؤية إلى تأثير مستدام وقابل للقياس. وتتمحور هذه المنهجية حول الاستراتيجية وعوامل التمكين والتحسين المستمر، وهي تضمن تبني المؤسسات للذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول، ومواءمته مع اللوائح، وتحقيق نتائج ملموسة. توجه المراحل التالية التنفيذ بأهداف واضحة ونطاق محدد وبوابات خروج قابلة للقياس.
المرحلة 1 - التهيئة والتصميم
    • الهدف: إنشاء الحوكمة، ونموذج التشغيل، والأساس التقني منصة الذكاء الاصطناعي (AI-Accelerator™).
    • النطاق: تحديد الأدوار، ومواءمة محركات/ممكنات، وتأكيد مؤشرات الأداء الرئيسية/التصنيف، وتعيين الإشراف على البيانات، وتهيئة تقنيات التقييم.
    • شروط اجتياز المرحلة: الموافقة على ميثاق التعبئة، والتحقق من صحة قاموس مؤشرات الأداء الرئيسية، وتفعيل سياسات الحوكمة، وتهيئة لوحات المعلومات.
المرحلة 2 - المقايسة والاكتشاف
    • الهدف: تقييم النضج المؤسسي للذكاء الاصطناعي وقدراته وفرصه.
    • النطاق: إجراء تقييمات النضج الأساسية، والمقارنة بالمعايير المحلية/العالمية، وتحديد الفرص والثغرات القطاعية.
    • شروط اجتياز المرحلة: تقرير الاكتشاف الذي تم تسليمه مع خريطة الفرص وثغرات النضج والتوصيات ذات الأولوية.
المرحلة 3 - التصميم ووضع الاستراتيجيات
  • الهدف: تشكيل استراتيجية الذكاء الاصطناعي والحوكمة ونموذج التشغيل.
  • النطاق: تحديد رؤية الذكاء الاصطناعي، ونموذج التشغيل المستهدف، وخارطة الطريق، وبنية الحلول، والتحقق من صحة حالات الاستخدام.
  • شروط اجتياز المرحلة: استراتيجية الذكاء الاصطناعي المعتمدة وخارطة الطريق وحالة العمل المعتمدة من القيادة.
المرحلة 4 - التسليم (التشغيل التجريبي والنشر)
    • الهدف: تنفيذ المشاريع التجريبية والتحقق من صحة الأثر.
    • النطاق: تنفيذ المشاريع التجريبية ذات الأولوية، وقياس مدى اعتمادها والعائد على الاستثمار، وتحسين الحوكمة والنماذج.
    • شروط اجتياز المرحلة: تم نشر حلول تجريبية مع التحقق من صحة الأداء مقابل مؤشرات الأداء الرئيسية.
المرحلة 5 - التوسع وإضفاء الطابع المؤسسي
    • الهدف: توسيع نطاق حلول الذكاء الاصطناعي عبر المؤسسة وتضمينها في الأنظمة.
    • النطاق: توسيع نطاق التجارب التجريبية، والاندماج في العمليات، وتوسيع أطر الحوكمة، وبناء اعتماد على مستوى المؤسسة.
    • شروط اجتياز المرحلة: اكتمل التنفيذ على مستوى المؤسسة، وتم دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات الأساسية.
المرحلة 6 - التحسين المستمر وتحقيق الفوائد
    • الهدف: استدامة التحول وتعظيم القيمة.
    • النطاق: مراقبة عائد الاستثمار، وتحديث الاستراتيجية، وتحفيز التحسين المستمر، وتعزيز تنمية المواهب.
    • شروط اجتياز المرحلة: تتبع الفوائد على لوحات التحكم، وتشغيل دورة التحسين المستمر، ومواءمة المبادرات المستقبلية مع الفرص الجديدة.

هل لديك أي استفسارات؟

احصل على استشارة مجانية

سيتصل بك أحد مستشارينا قريباً.