ما الذي أركّز عليه الآن

ما الذي أقوده الآن

أقود حاليًا عدّة برامج ذكاء اصطناعي وتحوّل رقمي بالتوازي — مبادرات متعدّدة على مقياس ضخم تشمل الخدمات للمواطنين، العمليات الداخلية، وطبقة المنصّة التي تربطها معًا. العمل بطبيعته بشكل محفظة، لا مشروع واحد: برنامج تنسيق رئيسي يمثّل المحور، تحيط به مبادرات داعمة تعمل بالتوازي.

الـ workstreams المتكرّرة عبر هذه البرامج:

• بنية التنسيق متعدّد الوكلاء — الانتقال إلى ما بعد نمط المساعد الواحد، نحو طبقة توجيه تنسّق وكلاء خدمة متخصّصين عبر الجهات، مع تسليم السياق والمراقبة على مستوى المنصّة.
• إدخال الخدمات بنمط MCP — توحيد الطريقة التي تكشف بها الخدمات الحكومية قدراتها لطبقة الذكاء الاصطناعي بحيث تنخفض الكلفة الهامشية لإضافة كلّ خدمة جديدة بمرور الوقت.
• منصّة معرفة RAG عبر +٨٥ مصدرًا — خطوط استرجاع لكلّ مصدر مع منطق تحديث ووصول وجودة خاصّ به، يجمعها التنسيق وقت التشغيل حسب النيّة.
• حوكمة إدارية لدورة حياة الذكاء الاصطناعي — مطالبات ونماذج ووكلاء وسياسات تُراجع وتُطلق ببوّابات واضحة، لا تحديثات ارتجالية.
• تقييم Platform-vs-Custom — برنامج إثبات مفهوم منظَّم (حاليًا Airia POC) لموازنة استراتيجيات platform/custom/hybrid مقابل سرعة الوصول للسوق، توافق الحوكمة، والاستدامة طويلة الأمد.
• تنسيق أصحاب المصلحة عبر الجهات — توحيد عدّة جهات حكومية وموردين وفرق تقنية وقيادات على اتجاه معماري مشترك، دون أن يشعر أيٌّ منهم بأنّه مُهمَّش.
• AI Governance & Validation Framework — توسيع انضباط الحوكمة من البرامج السابقة إلى المحفظة الجديدة، بحيث تشحن كلّ قدرة ذكاء اصطناعي بقابلية للتفسير، مسارات تدقيق، رصد التحيّز، ومؤشّرات أداء واضحة.

الخيط الموحِّد عبر كلّ هذا: وقت أقلّ على العروض، ووقت أكثر على الواقع التشغيلي الذي يقرّر هل يستحقّ الذكاء الاصطناعي في الحكومة مكانه في الإنتاج.

ما الذي أكتبه

مقالان في مسوّدة نشطة:

• دليل ميداني لأنماط تكامل الأنظمة متعدّدة الوكلاء في البيئات المُنظَّمة — ما الذي يعمل، وما الذي لا يعمل، وأين يقع MCP.
• نظرة صادقة لما يجمع ٤٠٪ من مشاريع الذكاء الاصطناعي العاملة الملغاة فعلًا، بناءً على توقّعات Gartner ٢٠٢٥ وما أراه عمليًّا.

أوّل مقال نُشر هو “الذكاء الاصطناعي متعدّد الوكلاء في الحكومة ليس مشكلة شات بوت”. ابدأ منه إن كنت جديدًا.

ما الذي أتعلّمه

• Agno وLangGraph وCrewAI — مقارنة كيف يعالج كلٌّ منها تنسيق الوكلاء، إدارة الحالة، واستخدام الأدوات في ظلّ قيود حوكمة واقعية.
• أدوات LLM المحلّية على المقياس — ما يلزم لتشغيل Ollama ونماذج عائلة Llama في الإنتاج للإجابات المُؤصَّلة بالاسترجاع في بيئات حسّاسة لإقامة البيانات.
• أنماط تقييم أنظمة الوكلاء — كيف تُقاس الجودة على تدفّقات وكلاء متعدّدة الخطوات، بعيدًا عن المقاييس أحادية الدور. الأدبيات شحيحة، والممارسة أشحّ.

ما الذي أقرؤه

• Designing Data-Intensive Applications — Martin Kleppmann (إعادة قراءة فصل نماذج الاتّساق لأنّه لا يتوقّف عن الأهمّية).
• Build — Tony Fadell.
• Pulse of the Profession من PMI — للنظرة المؤسّسية لتبنّي الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع.
• مواصفات Anthropic Model Context Protocol، مرارًا.

لا أعمل على

• العملات الرقمية أو أيّ شيء بـ blockchain.
• مشاريع جانبية لا ترتبط بعملي الفعلي في التسليم.
• إسهامات مفتوحة المصدر للأشهر الستّة القادمة — العمل اليومي ممتلئ.

السفر

مقرّي في الإمارات ولا أخطّط للسفر. منفتح على لقاءات في دبي والشارقة وأبوظبي إن كنت في المنطقة.

آخر تحديث مايو ٢٠٢٦. التحديث القادم عند تحوّل ذي معنى في البرنامج أو التركيز الكتابي.