- الحصول على الرابط
- X
- بريد إلكتروني
- التطبيقات الأخرى
تحوّل القيادة في عصر الذكاء الاصطناعي
من "المتحكّم" إلى "الميسّر" و"الموجّه" في المنظمات السعودية – دراسة في ضوء متطلبات الحوكمة والامتثال
إعداد: د. محمد عيدروس باروم
1) المقدمة
تشهد المنظمات السعودية تحوّلًا جذريًا في بيئة العمل بفعل تبنّي تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي والتحليلي. لم يعد الدور الإداري التقليدي القائم على الرقابة المباشرة وتوزيع المهام كافيًا لضمان الكفاءة والابتكار؛ فالأنظمة الذكية تتولى جزءًا كبيرًا من المهام الروتينية، ما يفرض إعادة تعريف دور القيادة من “مُتحكّم” إلى “مُيسّر” و“مُوجّه” و“حارس حوكمة”.
وفي ظل رؤية المملكة 2030 والاستراتيجية الوطنية للبيانات والذكاء الاصطناعي (NSDAI)، يترافق التبنّي المسؤول لهذه التقنيات مع التزام صارم بلوائح نظام حماية البيانات الشخصية (PDPL)، ومبادئ SDAIA للأخلاقيات، ومتطلبات SAMA للحوكمة التقنية. وهنا يصبح هذا التحوّل القيادي ضرورة تشغيلية وامتثالية معًا.
2) مشكلة الدراسة
رغم الزخم الكبير في تبنّي الذكاء الاصطناعي في القطاعات السعودية، لا يزال الدور العملي للمدير المتوسط في طور التكيّف: ما الذي تغيّر فعليًا في مسؤوليات اليوم-بيوم؟ وكيف تتكيّف الكفاءات القيادية لضمان قيمة مضافة مع التزام فعلي بـ PDPL ومبادئ SDAIA وإطارات SAMA؟
3) أسئلة الدراسة
السؤال الرئيس: كيف يؤثر تبنّي الذكاء الاصطناعي في المنظمات السعودية على أدوار ومسؤوليات المدير المتوسط، وما الكفاءات القيادية الجديدة المطلوبة في ظل متطلبات الحوكمة والامتثال المحلية؟
إلى أي مدى يُعاد توزيع وقت المدير المتوسط بين المهام الروتينية والمهام الاستراتيجية؟
ما الكفاءات ذات الأولوية في بيئة هجينة خاصة المرتبطة بـ PDPL و SDAIA؟
ما أثر أدوات الذكاء الاصطناعي على الأداء والامتثال ورضا الفريق؟
4) أهداف الدراسة
توصيف الانتقال من Manager-as-Controller إلى Manager-as-Facilitator/Coach/Governance Guardian.
بناء إطار كفاءات قيادية يتضمن حوكمة الذكاء الاصطناعي والامتثال السعودي.
اقتراح مؤشرات أداء (KPIs) لنضج الدور الإداري والامتثال.
تقديم توصيات تنفيذية للقيادات العليا والموارد البشرية.
5) أهمية الدراسة
علميًا: سد فجوة عربية بدمج التحول القيادي والحوكمة الرقمية في السياق السعودي.
عمليًا: تمكين المؤسسات الخاضعة للرقابة من تطوير أدوار قيادية وهياكل حوكمة تحقق قيمة من الذكاء الاصطناعي دون الإخلال بالامتثال.
6) المنهجية
تصميم مختلط (Mixed Methods): يجمع بين تحليل كمي وتحليل نوعي.
الجانب الكمي: استبيان لعدد من المديرين المتوسطين (N≥300) في قطاعات: مالي، صحي، حكومي، صناعي.
الجانب النوعي: دراسات حالة ومقابلات شبه موجهة مع مديرين متوسطين ومسؤولي امتثال وأمن سيبراني، تُختار استنادًا إلى مؤشر نضج التبني الذي يشمل: سياسة داخلية للذكاء الاصطناعي، نشر أدوات على نطاق واسع، ومسؤول رسمي لحوكمة الذكاء الاصطناعي أو امتثال PDPL.
التحليل: إحصاء وصفي + انحدار/PLS، وترميز موضوعي للمقابلات ومثلثية النتائج.
7) الإطار النظري والمعياري
7-1) الإطار النظري
الاستبدال مقابل التعضيد: الذكاء الاصطناعي يُعضّد الحكم البشري أكثر مما يستبدله.
التفويض المدفوع بالبيانات: قرارات أقل يدويّة وأكثر استنادةً للبيانات.
القيادة المعززة بالذكاء الاصطناعي: توسيع قدرة المدير المتوسط على اتخاذ القرار دون التخلّي عن المساءلة.
7-2) الإطار التنظيمي السعودي
SDAIA (الأخلاقيات): العدالة، الشفافية، المساءلة، الأمان في تصميم النماذج.
PDPL: ضبط دورة حياة البيانات داخل أنظمة الذكاء الاصطناعي.
SAMA: ضوابط إدارة المخاطر التقنية والنماذج الآلية في المؤسسات المالية.
8) مراجعة الأدبيات
الأدبيات الدولية (Harvard Business Review, MIT Sloan, McKinsey, OECD) تؤكد انتقال الإدارة من الإشراف إلى التيسير. محليًا، تقارير SDAIA ووزارة الموارد البشرية توثق تحول الأدوار وصعود المهارات المرتبطة بالحوكمة والأخلاقيات.
9) النموذج المفاهيمي المقترح
التبنّي التنظيمي للذكاء الاصطناعي (درجة الاستخدام + نوع الأدوات + الامتثال لـ PDPL/SDAIA/SAMA) ⟶ إعادة توزيع الدور الإداري للمدير المتوسط (انخفاض الروتيني + ارتفاع التيسير/الإرشاد + إشراف حوكمي) ⟶ النتائج (تحسن الأداء، جودة القرار، الامتثال، الرضا).
وسائط/معدّلات: نضج الحوكمة، جودة البيانات، ثقافة التعلم، تدريب فعّال.
10) الكفاءات القيادية الجديدة
1) محو الأمية البياناتية والتنظيمية: تحيّزات النماذج وقراءة المؤشرات مع الالتزام بـ PDPL وSDAIA.
2) إدارة فرق الإنسان–الآلة مع المساءلة: حدود تفويض واضحة ومراجعة بشرية إلزامية (HITL).
3) التيسير والإرشاد: تحويل الاجتماعات من متابعة حالة إلى تحسين عملية وحل مشكلات سريع.
4) حوكمة الذكاء الاصطناعي والأخلاقيات: سياسات استخدام مسؤول، شفافية (Explainability)، أمن وخصوصية.
5) قيادة التغيير المسؤول: معالجة مقاومة الفرق وبناء أبطال تبنّي داخليين.
6) هندسة الطلبات وتصميم عمليات قابلة للتدقيق: مدخلات فعّالة وسجلات تدقيق (Audit Trails).
11) أمثلة قطاعية سعودية
مالي: مدير ائتمان يراجع مخرجات نموذج تقييم المخاطر ويتدخل في الحالات الحدّية وفق إطار SAMA.
صحي: مدير عيادة يشرف على مساعد ذكي لخدمة المرضى، مع امتثال صارم لـ PDPL.
حكومي: مدير مركز خدمة يستخدم تحليلات شكاوى آلية لتصميم تحسينات شفافة وعادلة.
12) فرضيات الدراسة
ف1: ارتفاع تبنّي أدوات الذكاء الاصطناعي يخفض الوقت المصروف على الروتيني.
ف2: ارتفاع التبنّي يزيد وقت التيسير والإرشاد وإشراف الحوكمة.
ف3: نضج الكفاءات والامتثال يتوسّط العلاقة بين التبنّي وتحسن الأداء.
13) مؤشرات الأداء (KPIs)
RDR-Index: انخفاض ≥20% في وقت التنسيق خلال 9 أشهر.
Coaching Minutes/FTE: ارتفاع موثّق في دقائق الإرشاد.
AI Adoption Quality: نسبة المهام المؤتمتة ذات مراجعة بشرية وسجلات تدقيق.
Outcome Uplift: تحسن سرعة التسليم والجودة مع عدم تسجيل مخالفات امتثالية.
14) اعتبارات الحوكمة والمخاطر
حماية البيانات والخصوصية (PDPL)، مراجعة بشرية للقرارات الحساسة (HITL)، سجل تدقيق إلكتروني، أمن المعلومات، وإدارة الموردين، مع تحققات دورية من نزاهة النماذج وخلوّها من التحيّز.
15) النتائج المتوقعة
تقليص الروتيني وتوسّع دور المدير المتوسط في التوجيه والتيسير وحراسة الحوكمة، وتحسن الأداء والرضا الوظيفي الناتج عن التبنّي المسؤول.
16) التوصيات التنفيذية
1) إعادة تعريف الوصف الوظيفي: إدراج مسؤوليات حوكمة الذكاء الاصطناعي وامتثال PDPL.
2) برنامج كفاءات وطني/مؤسسي: بالشراكة مع SDAIA والمؤسسة العامة للتدريب التقني.
3) حزمة حوكمة المدير المتوسط (Governance Kit): قائمة تدقيق شهرية للامتثال، نموذج توثيق قرارات HITL، وبطاقة أداء رقمية للامتثال.
4) ربط الحوافز: بالمخرجات التشغيلية ومؤشرات الامتثال وجودة البيانات.
5) مراكز تميّز (AI Governance CoEs): دعم فني–حوكمي وضمان مواءمة الحلول مع SDAIA/PDPL/SAMA.
17) حدود الدراسة
احتمالية التحيّز الذاتي في قياس التبنّي، فروق قطاعية قد تحدّ من التعميم، والحاجة لتحديث الأدوات مع تطور التقنية واللوائح.
18) قائمة المراجع
هيئة البيانات والذكاء الاصطناعي (SDAIA). (2023). الإطار الوطني لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي.
نظام حماية البيانات الشخصية (PDPL). (2023). المملكة العربية السعودية.
البنك المركزي السعودي (SAMA). (2024). إطار الحوكمة التقنية والمخاطر الرقمية.
مجلس الشؤون الاقتصادية والتنمية. (2023). تقرير التحول الرقمي ومهارات المستقبل في سوق العمل السعودي.
وزارة الموارد البشرية والتنمية الاجتماعية. (2024). مستقبل المهارات في المملكة العربية السعودية.
SDAIA Research Center. (2024). AI Readiness and Governance in Saudi Organizations.
Harvard Business Review. (2025). How AI Is Redefining Managerial Roles.
MIT Sloan Management Review. (2025). How to Scale GenAI in the Workplace.
McKinsey Global Institute. (2024). Generative AI and the Future of Work.
OECD. (2024). Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills.
World Economic Forum. (2025). Future of Jobs Report 2025.
19) مسرد المصطلحات (Glossary)
- SDAIA
- الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي.
- PDPL
- نظام حماية البيانات الشخصية السعودي.
- SAMA
- البنك المركزي السعودي – أطر الحوكمة التقنية والمخاطر.
- NSDAI
- الاستراتيجية الوطنية للبيانات والذكاء الاصطناعي.
- HITL
- Human-In-The-Loop: المراجعة البشرية الإلزامية للقرارات الحساسة.
- AI Governance
- حوكمة الذكاء الاصطناعي: سياسات وإجراءات الاستخدام المسؤول.
- Compliance
- الامتثال: الالتزام بالأنظمة والسياسات.
- Audit Trail
- سجل تدقيق إلكتروني لتتبع القرارات والإجراءات.
- Facilitator/Coach
- الميسّر/الموجّه: الدور القيادي الحديث للمدير المتوسط.
- RDR-Index
- مؤشر إعادة توزيع الدور الإداري (Reduction of Routine Duties Index).
© 2025 جميع الحقوق محفوظة
الدكتور محمد عيدروس باروم
يُسمح بالاقتباس لأغراض علمية وغير ربحية مع الإشارة إلى المصدر
- الحصول على الرابط
- X
- بريد إلكتروني
- التطبيقات الأخرى
تعليقات
إرسال تعليق