Free previewمعاينة مجانية Enrol in the full courseسجّل في الدورة كاملة
Lesson 1: What AI changes for managersالدرس 1: ما الذي يغيّره الذكاء الاصطناعي للمديرين
1
Lesson 1الدرس 1

What AI changes for managersما الذي يغيّره الذكاء الاصطناعي للمديرين

8 screens8 شاشات

AI is now a management question

AI tools are cheap and everywhere. What separates organisations that get real value from those that don't is rarely the technology. It is management: choosing the right work, redesigning jobs, leading people and measuring results.

Throughout this course you will follow Nahrawan Insurance, a Baghdad insurer with 420 staff and 9 branches (an example built for this course). In January, the CEO, Ms. Intisar, asked her COO, Karim, to lead the company's use of AI. Staff were already pasting customer letters into free public tools, nobody knew what it was worth, and some people were worried about their jobs.

ISHTAR Academy explainer.

الذكاء الاصطناعي أصبح مسألة إدارية

أدوات الذكاء الاصطناعي رخيصة ومتاحة في كل مكان. وما يميز المؤسسات التي تحقق منها قيمة حقيقية عن غيرها نادراً ما يكون التقنية نفسها، بل الإدارة: اختيار العمل المناسب، وإعادة تصميم الوظائف، وقيادة الناس، وقياس النتائج.

ستتابع طوال هذه الدورة شركة النهروان للتأمين، وهي شركة تأمين في بغداد فيها 420 موظفاً موزعين على 9 فروع (مثال أُعدّ لهذه الدورة). في كانون الثاني طلبت المديرة التنفيذية السيدة انتصار من مدير العمليات كريم أن يقود استخدام الشركة للذكاء الاصطناعي. كان الموظفون يلصقون رسائل العملاء في أدوات عامة مجانية، ولم يكن أحد يعرف قيمة ذلك، وكان بعضهم قلقاً على وظيفته.

فيديو توضيحي من أكاديمية عشتار.

Three ways AI creates value

Three cards: automate, augment and create

Automate and augment improve the work you already do. Create changes what you offer customers. Most organisations start with the first two: they are cheaper, faster to prove and teach the organisation how to work with AI. The bigger bets come once you have data, skills and trust.

ثلاث طرق يصنع بها الذكاء الاصطناعي القيمة

ثلاث بطاقات: الأتمتة والتعزيز والابتكار

الأتمتة والتعزيز تحسّنان العمل الذي تقوم به أصلاً، أما الابتكار فيغيّر ما تقدمه للعملاء. تبدأ معظم المؤسسات بالطريقتين الأوليين لأنهما أرخص وأسرع في إثبات النتائج، وتعلّمان المؤسسة كيف تعمل مع الذكاء الاصطناعي. أما الرهانات الأكبر فتأتي حين تتوفر البيانات والمهارات والثقة.

AI changes tasks, not whole jobs

Table of a claims handler weekly tasks and how much AI can help with each

Karim did not ask "which jobs can AI do?". He asked "which tasks inside each job can AI help with?". A claims handler's 40-hour week splits clearly: about 21 hours of typing and standard letters where AI helps a lot, and 14 hours of calls and difficult decisions where people matter most.

Thinking in tasks gives you better use cases, and a more honest conversation with staff about how their work will change.

الذكاء الاصطناعي يغيّر المهام لا الوظائف كاملة

جدول بمهام موظف المطالبات الأسبوعية ومدى مساعدة الذكاء الاصطناعي في كل منها

لم يسأل كريم: «ما الوظائف التي يستطيع الذكاء الاصطناعي أداءها؟» بل سأل: «ما المهام داخل كل وظيفة التي يمكنه المساعدة فيها؟». أسبوع موظف المطالبات البالغ 40 ساعة ينقسم بوضوح: نحو 21 ساعة من الإدخال والخطابات المعتادة يساعد فيها الذكاء الاصطناعي كثيراً، ثم 14 ساعة من الاتصالات والقرارات الصعبة يكون فيها دور الناس هو الأهم.

التفكير بالمهام يمنحك حالات استخدام أفضل، وحواراً أصدق مع الموظفين حول كيف سيتغير عملهم.

What the evidence says

Table of four studies on AI at work and their lessons for managers

ماذا تقول الأدلة

جدول بأربع دراسات عن الذكاء الاصطناعي في العمل ودروسها للمديرين

Your role is not to become a technician

Cycle of six things only managers can do

You do not need to know how the models work inside. You do need to do six things nobody else in the organisation can do for you:

  • Set direction: link AI to the goals your team is measured on.
  • Choose use cases: pick the work where AI fits, and say no to the rest.
  • Redesign work: change the process, not just add a tool on top.
  • Lead people: address fears, build skills and set expectations.
  • Manage risk: decide where a person must check or decide.
  • Measure value: baseline, track and report honestly.

دورك ليس أن تصبح فنياً

دائرة بستة أمور لا يقوم بها إلا المديرون

لا تحتاج إلى معرفة كيف تعمل النماذج من الداخل، لكنك تحتاج إلى القيام بستة أمور لا يستطيع أحد غيرك في المؤسسة القيام بها نيابة عنك:

  • تحديد الاتجاه: ربط الذكاء الاصطناعي بالأهداف التي يُقاس عليها فريقك.
  • اختيار حالات الاستخدام: انتقاء العمل الذي يناسبه الذكاء الاصطناعي ورفض ما سواه.
  • إعادة تصميم العمل: تغيير الإجراء لا مجرد إضافة أداة فوقه.
  • قيادة الناس: معالجة المخاوف وبناء المهارات وتوضيح التوقعات.
  • إدارة المخاطر: تحديد أين يجب أن يراجع شخص أو يقرر.
  • قياس القيمة: قياس الوضع الأساسي ومتابعته والإبلاغ عنه بأمانة.

Where Nahrawan stood in January

Karim spent his first two weeks listening. He found:

  • Staff in at least four departments using free public AI tools, some with customer details.
  • Two vendors offering "AI claims solutions" with impressive demos and no numbers from real customers.
  • Nobody had measured how long a claim took to enter or how many records had errors.
  • Strong interest from younger staff and real worry among experienced handlers.

أين كانت النهروان في كانون الثاني

أمضى كريم أول أسبوعين في الاستماع، فوجد ما يلي:

  • موظفون في أربعة أقسام على الأقل يستخدمون أدوات ذكاء اصطناعي عامة مجانية، وبعضهم يُدخل فيها بيانات العملاء.
  • مورّدَين يعرضان «حلول ذكاء اصطناعي للمطالبات» بعروض مبهرة ودون أي أرقام من عملاء حقيقيين.
  • لم يقِس أحد كم يستغرق إدخال المطالبة ولا كم سجلاً فيه أخطاء.
  • اهتماماً كبيراً لدى الموظفين الأصغر سناً، وقلقاً حقيقياً لدى موظفي المطالبات ذوي الخبرة.

Exercise: map one job into tasks

  1. Choose one role in your team that many people do.
  2. List the five to eight tasks that fill a typical week, with rough hours for each.
  3. Mark each task high, medium or low for how much AI could help, using the table in this lesson as a guide.
  4. Circle the one task with the most hours marked high. That is a candidate for lesson 3.

تمرين: قسّم وظيفة إلى مهام

  1. اختر دوراً واحداً في فريقك يؤديه عدد كبير من الأشخاص.
  2. اكتب المهام من خمس إلى ثمانٍ التي تملأ أسبوعاً معتاداً، مع عدد تقريبي من الساعات لكل منها.
  3. صنّف كل مهمة عالية أو متوسطة أو منخفضة بحسب مدى مساعدة الذكاء الاصطناعي، مستعيناً بالجدول في هذا الدرس.
  4. ضع دائرة حول المهمة ذات الساعات الأكثر والمصنفة عالية، فهي مرشحة للدرس الثالث.

In the customer support study, which agents gained the most from AI?

  • The most experienced agents
  • New and less-skilled agents
  • Gains were the same for everyone

Resolutions per hour rose 14% on average and 34% for new and less-skilled agents.

Why did Karim map tasks instead of jobs?

  • AI usually helps with parts of a job, so tasks give better use cases
  • To decide which jobs to cut
  • Because vendors price AI per task

AI changes tasks inside jobs. Mapping tasks finds where it helps and supports an honest talk with staff.

في دراسة خدمة العملاء، أي الموظفين استفادوا أكثر من الذكاء الاصطناعي؟

  • الموظفون الأكثر خبرة
  • الموظفون الجدد والأقل مهارة
  • كانت الاستفادة متساوية للجميع

ارتفع عدد المشكلات المحلولة في الساعة بنسبة 14% في المتوسط، وبنسبة 34% للموظفين الجدد والأقل مهارة.

لماذا قسّم كريم العمل إلى مهام بدلاً من الوظائف؟

  • لأن الذكاء الاصطناعي يساعد عادة في أجزاء من الوظيفة، فتعطي المهام حالات استخدام أفضل
  • ليقرر أي الوظائف يلغي
  • لأن المورّدين يسعّرون الذكاء الاصطناعي بالمهمة

الذكاء الاصطناعي يغيّر المهام داخل الوظائف، وتقسيم العمل إلى مهام يكشف أين يساعد ويدعم حواراً صادقاً مع الموظفين.

ISHTAR for Training & HR Developmentعشتار للتدريب وتنمية الموارد البشرية