PENTA AI APPLIED ACADEMY
PENTA ACADEMY · COURSE CATALOG

الذكاء الاصطناعي في عملك

نعلّم المتخصص كيف يستخدم الذكاء الاصطناعي في عمل يعرفه. لا ندرّس المهنة من الصفر.

٥ مسارات بمحتوى مكتوب ضمن هذه الخريطة. لكل مسار أساسي ومتقدم؛ خطة المنهج لا تعني أن التسجيلات والمعامل جاهزة.

الدروس ومواد التدريب مكتوبة — اعتماد التشغيل منفصل

بناء مساعد ذكي وسير عمل قابل للتسليم

حوّل مهمة متكررة إلى حل يستقبل الطلب، يفهمه، يجهز الإجراء، ويطلب الموافقة قبل التنفيذ. تتخرج بمشروع يمكن عرضه واختباره، لا بمجموعة أوامر محفوظة.

يتعلم المتدرب التفكير كمصمم حل وليس كمستخدم أداة فقط. يبدأ بتحديد المشكلة والقيمة المتوقعة، ثم يرسم مسار البيانات والقرارات، ويبني نسخة أولى، ويضيف معالجة الأخطاء والمراجعة البشرية، وينتهي بحزمة تسليم يستطيع عرضها على عميل أو استخدامها داخل شركته.

مناسب لمن؟ مستقلون، ومستشارو عمليات، ومطورو حلول، وفرق تشغيل، وأشخاص يريدون دخول مجال الأتمتة

قبل أن تبدأ: إجادة استخدام أدوات العمل الرقمية وفهم عملية عمل بسيطة؛ لا يشترط احتراف البرمجة.

نطاق الدورة: ليس كورسًا لحفظ أزرار إن إيت إن ولا مجموعة أوامر جاهزة. هو تدريب على تصميم حل له مدخلات وقواعد وحدود فشل وموافقة بشرية ومؤشر نجاح.

حالة الإضافة: أُضيف ٥ شابترات و٣٠ جزءًا لكل مستوى، مع شرح وأمثلة وأسئلة وملفات تطبيق. تسجيل الصوت واعتماد المحتوى وربط المعمل الخارجي بوابات مستقلة.

المستوى الأساسي

  1. اختيار مهمة لها قيمة قابلة للقياس وتحديد الوضع الحالي قبل الأتمتة
  2. بناء المسار الأساسي على إن إيت إن وفهم انتقال البيانات بين الخطوات
  3. استخدام واجهات الربط وإشعارات الويب والتحقق من الهوية بطريقة آمنة
  4. إضافة مهمة ذكاء اصطناعي بمخرج منظم وقواعد واضحة لقبوله أو رفضه
  5. اختبار حالات الفشل وإضافة مسار للمراجعة اليدوية بدل توقف النظام

التسليم المطلوب: ثلاث مهام صغيرة قابلة للتشغيل: تنظيم طلب، واستخراج بيانات مستند، وتجهيز ملخص موثق. لكل مهمة حالات اختبار ومراجعة بشرية.

المستوى المتقدم

  1. إضافة أدوات أو بحث داخل معرفة معتمدة عند الحاجة فقط
  2. إدارة حالة العملية ومنع التكرار وإعادة المحاولة دون مضاعفة التنفيذ
  3. تصميم تدخل بشري ومصفوفة موافقات حسب نوع الإجراء وقيمته
  4. بناء موصل للقراءة والكتابة بصلاحيات محدودة وسجل واضح
  5. مراقبة الجودة وتقييم النتائج وإعداد حزمة تسليم وتشغيل للعميل

التسليم المطلوب: مشروع واحد متصل بنظام تجريبي، مع موافقة قبل الكتابة، ومنع التنفيذ المكرر، وسجل تشغيل، ودليل تسليم وصيانة.

تطبيقات تتدرب عليها

  • استقبال طلب من نموذج وتحويله إلى حالة مرتبة مع مسؤول وموعد
  • قراءة مستند واستخراج بياناته في شكل منظم ثم طلب مراجعة بشرية
  • تجميع بيانات من أكثر من أداة وإرسال ملخص قابل للتنفيذ
  • إنشاء مهمة وتصعيدها ثم تسجيل نتيجة التنفيذ في النظام الأصلي

البيانات: جداول بيانات، وإيرتيبل، وإشعارات ويب، وواجهات برمجة تطبيقات، وأحداث عمل تجريبية

مشروع المستوى المتقدم: سير عمل متصل ببيئة تجريبية، يحتوي على وكيل ذكي وموافقة بشرية وإعادة تسجيل للنتيجة واختبار جودة

مثال درس: يصل طلب عميل ناقص البيانات. تشاهد شرحًا يفرّق بين الاستخراج والتخمين، ثم تجيب عن سؤال قصير، وتبني مسارًا يطلب البيانات الناقصة بدل اختلاقها، وتختبره على حالات جديدة.

تقييم المشروع: يُقبل المشروع إذا اجتاز حالات النجاح والفشل المتفق عليها، ولم ينفذ إجراءً غير مصرح به، وأمكن تتبع كل خطوة وإعادة تشغيل الحالة دون تكرار أثرها. لا تعني الشهادة وحدها جاهزية تنفيذ أي مشروع للعميل.

افتح المنهج الموجود
مسار موجود — المطابقة التفصيلية قيد المراجعة

الذكاء الاصطناعي للمبيعات: من الاجتماع إلى متابعة وعرض جاهزين

لمتخصص يعمل في المبيعات بالفعل؛ يتعلم كيف يستخدم الذكاء الاصطناعي في مهامه الحالية، ثم يحول خطوة واحدة من عملية البيع إلى سير عمل قابل للقياس.

لا نعلّم المتدرب كيف يبيع من الصفر. نأخذ عملية البيع الموجودة لديه ونوضح أين يختصر الذكاء الاصطناعي وقت البحث والتحضير والكتابة والتحديث، وأين يجب أن تبقى الكلمة الأخيرة للبائع. في المستوى المتقدم يبني المتعلم مسارًا يقرأ من نظام العملاء ويجهز الإجراء التالي دون إرسال أي شيء قبل المراجعة.

مناسب لمن؟ موظفو المبيعات وتطوير الأعمال، ومديرو الحسابات، ومديرو المبيعات، والمؤسسون

قبل أن تبدأ: فهم عملي لرحلة العميل وخط المبيعات ومراحل الفرصة؛ الكورس لا يعلّم الإغلاق أو التفاوض من الصفر.

نطاق الدورة: ليس كورس مبيعات. نحن لا نشرح التأهيل أو تحديد العميل المثالي كعلم؛ بل نستخدم قواعد الشركة الموجودة لنعلم المتخصص كيف يدعمها بالذكاء الاصطناعي ويختبر جودة الناتج.

حالة الإضافة: المسار موجود بالأساسي والمتقدم، ويشمل ملخص الحساب والاجتماع والعرض والمتابعة. وجوده لا يثبت تشغيل الربط أو قياس أثره في الشركة.

المستوى الأساسي

  1. فهم إمكانيات الذكاء الاصطناعي وحدوده في مهام المبيعات اليومية
  2. إجراء بحث موثق عن الحساب مع مراجعة المصادر قبل استخدامه
  3. صياغة رسائل مخصصة وفق دليل الشركة دون إرسال عشوائي أو مزعج
  4. إعداد الاجتماع وتلخيص الملاحظات وتحويلها إلى تحديث جاهز لنظام العملاء
  5. مراجعة جودة المخرج وقياس الوقت قبل الاستخدام وبعده

التسليم المطلوب: حقيبة عمل للبائع: ملخص حساب موثق، وتحضير اجتماع، وتلخيص ملاحظاته، ورسالة متابعة، ومسودة عرض من أسعار وشروط معتمدة.

المستوى المتقدم

  1. رسم خطوة موجودة في عملية البيع وتحديد نقطة بدايتها ونهايتها
  2. قراءة بيانات نظام إدارة العملاء من بيئة تجريبية أو اتصال للقراءة فقط؛ باستخدام قالب موجه داخل بيئة تدريب سمارت لاير، دون اشتراط برمجة احترافية.
  3. اقتراح الخطوة التالية وتجهيز المسودة مع موافقة بشرية قبل التنفيذ
  4. تجميع العرض من معلومات المنتج والسعر والشروط المعتمدة
  5. قياس زمن الاستجابة أو اكتمال المتابعة أو مدة تجهيز العرض

التسليم المطلوب: مساعد متابعة على بيانات تجريبية داخل بيئة تدريب سمارت لاير، يجهز الخطوة التالية وتحديث سجل العميل وينتظر الاعتماد قبل التنفيذ.

تطبيقات تتدرب عليها

  • إعداد ملخص موثق عن حساب قبل التواصل معه
  • تحويل ملاحظات الاجتماع إلى ملخص وخطوة تالية وتحديث مقترح للنظام
  • صياغة متابعة مخصصة وفق دليل الشركة دون إرسال تلقائي
  • تجهيز مسودة عرض من منتجات وأسعار وشروط معتمدة ثم تمريرها للموافقة

البيانات: بيانات تجريبية من نظام إدارة العملاء، والحسابات والأنشطة، ومعلومات المنتج والأسعار المعتمدة

مشروع المستوى المتقدم: سير عمل من العميل المحتمل إلى الاجتماع، أو مسار لتجهيز عرض سعر مع خط أساس واختبار قبل وبعد

مثال درس: لديك ملاحظات اجتماع غير مرتبة. تتعلم كيف تستخرج الالتزام والموعد والمسؤول، ثم تطبق على حالة، وتقارن الناتج بالملاحظات الأصلية، وتراجع أي وعد أضافه المساعد من عنده.

تقييم المشروع: تنفذ المهمة نفسها قبل التدريب وبعده على حالات متكافئة. نقيس زمن التجهيز واكتمال المعلومات وصحة السعر والخطوة التالية. معدل الرد والإيراد لا يدخلان نتيجة التعلم إلا في تجربة فعلية لها مدة وعينة مناسبتان.

افتح المنهج الموجود
مسار موجود — المطابقة التفصيلية قيد المراجعة

الذكاء الاصطناعي للمالية: تقرير أسرع وكل رقم له مصدر

لمتخصص مالية يفهم الأرقام أصلًا؛ يتعلم استخدام الذكاء الاصطناعي فوق ملفات وتقارير وعمليات قائمة، مع التحقق من كل نتيجة قبل أي أتمتة.

يعامل الكورس الذكاء الاصطناعي كمساعد للتحليل والشرح وتجميع الاستثناءات، لا كبديل عن القواعد المحاسبية أو إكسل أو المراجع المالي. يتدرب المتعلم على العمل ببيانات منظمة، وربط كل استنتاج بمصدره، ثم يبني في المستوى المتقدم مسارًا ماليًا محدودًا يمكن مراجعته وإيقافه.

مناسب لمن؟ محللو المالية والتخطيط، والمحاسبون، والمراقبون الماليون، ومستشارو أنظمة تخطيط الموارد

قبل أن تبدأ: فهم القوائم المالية والموازنة مقابل الفعلي، أو الذمم المدينة والدائنة حسب المسار؛ الكورس لا يعلّم المحاسبة من البداية.

نطاق الدورة: ليس كورس مالية. الذكاء الاصطناعي لا يحسب بدل القواعد ولا يعتمد قيدًا محاسبيًا؛ دوره هو المساعدة في التفسير وتجميع الحالات الشاذة وصياغة تقرير تحت مراجعة مالية.

حالة الإضافة: المسار موجود بالأساسي والمتقدم، ويشمل فحص البيانات والتقارير والانحرافات. مشروع التقرير الدوري والمراجعة يحتاجان اختبار التنفيذ الفعلي.

المستوى الأساسي

  1. فهم دور الذكاء الاصطناعي في المالية ومخاطر الخطأ والثقة الزائدة
  2. استخدام ملفات مالية بأمان مع فحص أولي لجودة البيانات
  3. مساعدة الذكاء الاصطناعي في تفسير الانحرافات وتجهيز سيناريوهات أولية
  4. إخراج نتيجة منظمة وربط كل استنتاج بالرقم والمصدر المستخدم
  5. التحقق من الناتج باستخدام القواعد وإكسل وقائمة مراجعة مالية

التسليم المطلوب: ملف فحص بيانات، وجدول انحرافات محسوب بالقواعد، ومسودة تعليق إداري تربط كل جملة رقمية بمصدرها وقائمة مراجعة.

المستوى المتقدم

  1. رسم عملية مالية موجودة وتحديد ما تنفذه القواعد وما يساعد فيه الذكاء الاصطناعي
  2. قراءة ملف تصدير أو واجهة ربط من بيئة تجريبية بصلاحيات محدودة؛ باستخدام قالب موجه داخل بيئة تدريب سمارت لاير، دون اشتراط برمجة احترافية.
  3. اكتشاف الاستثناءات ثم تلخيصها وترتيبها للمراجعة
  4. تصميم الموافقة وسجل المراجعة قبل أي إجراء
  5. بناء مشروع في التقارير أو الذمم وقياس الوقت والدقة قبل وبعد

التسليم المطلوب: مسار إعداد تقرير دوري في بيئة التدريب: قراءة الملف، وفحصه، وحساب المؤشرات، وكتابة التفسير، ثم إيقاف التسليم حتى يعتمد المراجع النتيجة.

تطبيقات تتدرب عليها

  • فحص ملف مالي واكتشاف الأعمدة الناقصة أو الصيغ غير المتسقة
  • إعداد مسودة تفسير للانحرافات مع الإشارة إلى الأرقام المستخدمة
  • تلخيص قائمة استثناءات وترتيبها حسب القيمة والخطر
  • إنتاج حزمة تقرير إداري تمر على قائمة تحقق ومراجعة بشرية

البيانات: قوائم مالية، وموازنة وفعلي، وذمم مدينة ودائنة، وبيانات اختيارية لدورة الطلب والتحصيل

مشروع المستوى المتقدم: حزمة تقرير إداري شبه آلية، أو سير عمل لاكتشاف استثناءات دورة الطلب والتحصيل ومتابعتها

مثال درس: المصروفات ارتفعت عن الموازنة. يَحسب الجدول الفرق، ويساعد الذكاء الاصطناعي في صياغته. يتعلم المتدرب أن الارتفاع حقيقة، أما سببه ففرضية لا تُعرض كحقيقة دون مستند مؤيد.

تقييم المشروع: نراجع تطابق الأرقام مع الحساب المرجعي، وإمكانية تتبع كل استنتاج، وزمن الإعداد والمراجعة معًا. أي رقم مختلق أو تغيير محاسبي غير معتمد يمنع قبول المشروع.

افتح المنهج الموجود
مسار موجود — المطابقة التفصيلية قيد المراجعة

الذكاء الاصطناعي للموارد البشرية: أنجز المهام وراجع القرارات

لمتخصص موارد بشرية يعرف التوظيف وعمليات الأفراد بالفعل؛ يتعلم استخدام الذكاء الاصطناعي بأمان في مهامه وبياناته، ثم يبني حالة استخدام صغيرة تحت مراجعة بشرية.

الكورس لا يقرر من يُقبل أو يُرفض، ولا يفسر سلوك الموظفين بطريقة سحرية. يبدأ من مهام إدارية وتحليلية موجودة عند فريق الموارد البشرية، ويعلم المتدرب كيف يخفي البيانات الحساسة، ويختبر الانحياز والدقة، ويستخدم النتائج على مستوى مجموعات آمنة، ثم يبني أداة مساعدة أو مسار تنسيق محدود.

مناسب لمن؟ موظفو الموارد البشرية، ومسؤولو التوظيف، وشركاء الأعمال، ومحللو بيانات الأفراد، ومستشارو الموارد البشرية

قبل أن تبدأ: خبرة أو فهم عملي لعمليات الموارد البشرية أو استقطاب المواهب؛ الكورس لا يعلّم التوظيف أو الأداء أو الاحتفاظ كمنهج موارد بشرية.

نطاق الدورة: ليس كورس موارد بشرية. لا نشرح كيف تجري المقابلة أو تحكم على المرشح؛ نعلّم المتخصص أين يستخدم الذكاء الاصطناعي، وما البيانات المسموح بها، وكيف يراجع الانحياز والدقة قبل الاعتماد.

حالة الإضافة: المسار موجود بالأساسي والمتقدم. تحليل حركة الموظفين على مستوى مجموعات وتنسيق المقابلات يحتاجان مطابقة وتوسعة مخصصة؛ لا نعتبر وجود المسار تغطية كاملة لكل عرض الملف.

المستوى الأساسي

  1. فهم إمكانيات الذكاء الاصطناعي في الموارد البشرية ومخاطر الخصوصية والانحياز
  2. استخدام آمن على بيانات مجهولة الهوية وسياسات معتمدة
  3. مساعدة الذكاء الاصطناعي في المسودات والملخصات والأعمال الإدارية دون اتخاذ القرار
  4. تحليل ملف تصدير موجود على مستوى مجموعات دون تدريس علم الموارد البشرية
  5. تقييم الدقة والانحياز وإضافة مراجعة بشرية قبل الاستخدام

التسليم المطلوب: حقيبة للمتخصص: تلخيص سيرة ذاتية بمعايير الوظيفة المعتمدة دون ترتيب آلي للمرشحين، ومسودة تواصل، وإجابة موثقة من سياسة داخلية، وملخص حركة الموظفين على مستوى المجموعات.

المستوى المتقدم

  1. رسم عملية موارد بشرية موجودة واختيار خطوة منخفضة المخاطر
  2. قراءة ملف تصدير من نظام الموارد البشرية أو بيئة تجريبية؛ باستخدام قالب موجه داخل بيئة تدريب سمارت لاير، دون اشتراط برمجة احترافية.
  3. بناء تنسيق مواعيد أو مساعد سياسات أو تحليل مجموعة
  4. تطبيق صلاحيات الوصول وسجل المراجعة والموافقة
  5. قياس الوقت الموفر أو جودة الناتج أو اكتمال التدخل المتفق عليه

التسليم المطلوب: يختار المتعلم مشروعًا واحدًا: تنسيق مقابلة بعد موافقة المسؤول، أو مساعد للسياسات من مصادر معتمدة، أو تقرير حركة موظفين موثق. التنفيذ في بيئة تدريب منفصلة عن أنظمة العمل.

تطبيقات تتدرب عليها

  • تحويل سياسة معتمدة إلى مساعد يجيب من النص ويذكر المصدر
  • تلخيص طلبات أو مراسلات إدارية دون كشف بيانات حساسة
  • تنسيق مواعيد المقابلات وإرسال التذكير بعد موافقة مسؤول التوظيف
  • تحليل دوران الموظفين على مستوى مجموعات دون إصدار حكم فردي أو ادعاء سبب يقيني

البيانات: وظائف وسير ذاتية صناعية، وبيانات دورة حياة موظف مجهولة الهوية، وحضور، وسياسات معتمدة

مشروع المستوى المتقدم: مساعد سياسات للموارد البشرية، أو لقطة تحليل دوران، أو مسار آمن لتنسيق المقابلات

مثال درس: تريد الإجابة عن سؤال إجازة من لائحة الشركة. يحدد المتعلم الفقرة المعتمدة، ويطلب إجابة تستشهد بها، ويختبر حالة لا تغطيها اللائحة؛ النتيجة الصحيحة فيها إحالة السؤال للمسؤول، لا اختراع سياسة.

تقييم المشروع: نقيس زمن إنجاز المهمة وصحة الاستناد إلى المصدر وعدم كشف بيانات غير لازمة. لا نقبل قرار قبول أو رفض مرشح آليًا، ولا ادعاء معرفة سبب الاستقالة من ارتباط إحصائي وحده.

افتح المنهج الموجود
الدروس ومواد التدريب مكتوبة — اعتماد التشغيل منفصل

الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء: رد موثوق وتسليم واضح للموظف

لممارس خدمة عملاء يفهم السياسات واتفاقيات الخدمة؛ يتعلم كيف يجعل الذكاء الاصطناعي مساعدًا موثقًا داخل طريقة العمل الحالية، ثم يبني مسار حل بحدود وتصعيد واضح.

ينطلق الكورس من تذكرة حقيقية وسياسة معتمدة، لا من روبوت دردشة عام. يتعلم المتدرب كيف يطلب من الذكاء الاصطناعي تلخيص الحالة والبحث في المعرفة وتجهيز رد، وكيف يرفض النظام الإجابة أو يصعدها عندما تكون الثقة منخفضة أو الحالة حساسة. في المستوى المتقدم يبني مسارًا كاملًا داخل بيئة تجريبية.

مناسب لمن؟ موظفو الدعم، وقادة الفرق، وفرق تجربة العميل، ومديرو المعرفة، وبناة الأتمتة

قبل أن تبدأ: فهم طريقة خدمة العملاء داخل المؤسسة وسياساتها واتفاقيات مستوى الخدمة؛ الكورس لا يعلّم أسلوب التعامل مع الشكاوى من الصفر.

نطاق الدورة: ليس كورس خدمة عملاء ولا عرضًا لروبوت دردشة. نستخدم العملية والسياسات القائمة لتعليم الاستناد إلى مصدر، وفحص الجودة، ودرجة الثقة، والتصعيد البشري؛ ولا نترك النموذج يختلق سياسة أو وعدًا للعميل.

حالة الإضافة: أُضيف ٥ شابترات و٣٠ جزءًا لكل مستوى، مع شرح وأمثلة وأسئلة وملفات تطبيق. تسجيل الصوت واعتماد المحتوى وربط المعمل الخارجي بوابات مستقلة.

المستوى الأساسي

  1. فهم إمكانيات الذكاء الاصطناعي وحدوده في التعامل مع العملاء
  2. كتابة ملخص ومسودة رد من سياسة معتمدة
  3. استرجاع المعرفة وإظهار المصدر مع الإجابة
  4. تصنيف وتوجيه حالات موجودة على بيانات تعليمية
  5. قياس القبول والهلوسة وإعادة الفتح على عينة مراجعة

التسليم المطلوب: مجموعة ردود موثقة، وقالب تلخيص للمحادثات، وقائمة مراجعة للجودة، وقواعد واضحة للحالات التي تحتاج إحالة بشرية.

المستوى المتقدم

  1. رسم مسار التذكرة الحالي وتحديد نقاط القرار والتصعيد
  2. قراءة نظام التذاكر وقاعدة المعرفة من بيئة تجريبية أو اتصال للقراءة فقط؛ باستخدام قالب موجه داخل بيئة تدريب سمارت لاير، دون اشتراط برمجة احترافية.
  3. تحديد حد للثقة وتسليم الحالة للإنسان عند عدم كفاية الدليل
  4. تنفيذ إجراءات محدودة بعد الموافقة وإطلاق تصعيد اتفاقية الخدمة
  5. بناء مشروع يقيس مدة الحل والجودة ونسبة إعادة الفتح

التسليم المطلوب: مساعد تجريبي يقرأ قاعدة معرفة معتمدة، ويصنف التذكرة، ويجهز الرد والمصدر، ويسلم الحالة للموظف عند غياب الدليل أو حساسية الطلب.

تطبيقات تتدرب عليها

  • تلخيص محادثة طويلة في سياق واضح للموظف التالي
  • إعداد رد من سياسة أو قاعدة معرفة مع ذكر المصدر المستخدم
  • تصنيف التذكرة وتحديد أولويتها واقتراح الفريق المناسب
  • تسليم الحالة الحساسة للإنسان مع ملخص كامل بدل بدء الحوار من جديد

البيانات: تذاكر ورسائل وأحداث حالة واتفاقيات خدمة وقاعدة معرفة معتمدة وتسميات جودة

مشروع المستوى المتقدم: مسار مساعدة في الحل يعرض المصدر ودرجة الثقة ويسلم الحالة للإنسان عند الحاجة

مثال درس: عميل يطلب استردادًا لا تغطيه السياسة. يتعلم المتدرب التمييز بين الرد المهذب والموافقة غير المصرح بها، ثم يختبر مساعدًا يوضح حدود المعلومات ويحيل الطلب بدل اعتماد الاسترداد.

تقييم المشروع: عينة حالات متنوعة يراجعها مسؤول جودة: صحة الرد ومصدره، وصحة الإحالة، وزمن التجهيز. الرضا ومدة الحل الفعلية يقاسان في تجربة تشغيل منفصلة، لا من محاكاة تعليمية.

افتح المنهج الموجود

بقية مسارات الأكاديمية

التسويق، والأطباء والعيادات، والصيدلة، وأتمتة المبيعات مستمرة ضمن الأكاديمية. هذه الخريطة تضيف المسارين الجديدين دون استبدال المسارات الحالية.