Deloitte تُضاعف رهانها على الذكاء الاصطناعي عبر نشر Anthropic—بعد ساعات من رد الأموال لحكومة بسبب تقرير مليء بأخطاء الذكاء الاصطناعي

## العنوان والملاحظة التحذيرية ستطرح Deloitte Claude الخاص بـ Anthropic عبر ما يقرب من 500,000 موظف. وتصف TechCrunch ذلك بأنه أكبر نشر مؤسسي لـ Anthropic حتى الآن. في اليوم نفسه، قالت DEWR الأسترالية إن Deloitte سترد الدفعة النهائية لمراجعة ضمان. احتوى التقرير على هلوسات مولدة بالذكاء الاصطناعي وقد تم تصحيحه منذ ذلك الحين من قبل القسم. ## ما الذي حدث ولماذا يهم ستقوم Deloitte وAnthropic ببناء منتجات امتثال بشكل مشترك للقطاعات المنظمة. كما يخططون لشخصيات وكلاء مخصصة بحسب الإدارات للمحاسبين ومهندسي البرمجيات. الوعد واضح. سيعمل مساعدون بمستوى المؤسسات داخل سير العمل مع ضوابط، وإثبات المصدر، ومراجعة. يُظهر التوقيت أيضًا المخاطر. شملت مراجعة الضمان بقيمة A$439,000 الخاصة بـ DEWR استشهادات غير موجودة واقتباسًا منسوبًا خطأً، وفقًا للتغطية. نشر القسم نسخة مصححة وقال إن التوصيات لم تتغير. الضرر على الثقة وقع بالفعل. ## زاوية المغرب يتسارع اعتماد الذكاء الاصطناعي في المغرب عبر القطاعين الخاص والعام. الدرس من يوم العناوين الخاص بـ Deloitte بسيط. تحرك بسرعة، لكن لا تكسر الثقة. الحوكمة والتحقق والإشراف البشري غير قابلة للتفاوض. لدى المغرب ممكنات رئيسية. تدعم Digital Development Agency الرقمنة الوطنية، وتروج علامة MoroccoTech للنظام البيئي. تنظم CNDP حماية البيانات بموجب القانون 09-08. سيجلس ذلك الإطار تحت أي نشر للذكاء الاصطناعي في الحكومة والقطاع المالي. تقوم الجامعات ببناء قنوات المواهب. Mohammed VI Polytechnic University وAl Akhawayn University ومدارس الهندسة تُشغّل برامج في الذكاء الاصطناعي والبيانات. ## زخم الشركات الناشئة والبنية التحتية تستخدم الشركات الناشئة المغربية الذكاء الاصطناعي بالفعل بطرق عملية. مثال بارز هو ATLAN Space التي تبني أنظمة طائرات بدون طيار ذاتية التشغيل للمراقبة البحرية. البنية التحتية المحلية تتحسن. يمكن لمزوّدي مراكز البيانات في المغرب دعم أعباء عمل الذكاء الاصطناعي التي تتطلب إقامة البيانات وكمونًا منخفضًا. تدعم الحاضنات وأذرع الاستثمار المؤسسي التقنيات العميقة. البرامج المرتبطة بـ UM6P ومحاور أخرى ترعى البحث التطبيقي والشركات الجديدة. ## استخدامات عملية تتشكل في المغرب يركز المتبنون الأوائل على مكاسب ملموسة. تتجلى هذه الأنماط في التجارب التشغيلية والأنظمة الإنتاجية. - دعم العملاء: تستخدم شركات الاتصالات والبنوك روبوتات الدردشة للفرز والأسئلة الشائعة بالعربية والفرنسية. - أتمتة الأعمال الخلفية: التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، تصنيف المستندات، وتوجيه الفواتير والمطالبات. - الزراعة: الاستشعار عن بُعد والتحليلات لتخطيط الري ورؤى الإنتاج. - الصناعة: تجارب الصيانة التنبؤية باستخدام بيانات المستشعرات واكتشاف الشذوذ. - المبيعات والخدمة: أدوات مساعدة الوكلاء التي تصوغ رسائل البريد الإلكتروني، وتلخص المكالمات، وتقترح الإجراءات التالية. هذه الحالات لا تتطلب أبحاثًا حدّية. إنها تتطلب بيانات نظيفة ومؤشرات أداء رئيسية واضحة وانضباطًا تشغيليًا. ## دروس من نشر Deloitte لقادة المغرب التوسع العدواني قادم لمساعدي الذكاء الاصطناعي. ستضغط خطة Deloitte-Anthropic على الأقران والموردين والعملاء لمواكبة ذلك. ينبغي للشركات المغربية توقع نشرات وكلاء مماثلة من مزوّدين عالميين. يشمل ذلك الخدمات المهنية، والتعهيد الخارجي للعمليات (BPO)، ومكامل الأنظمة العاملين في الدار البيضاء وما بعدها. يقدم حادث رد الأموال ثقلًا معاكسًا. لا يمكنك نشر الذكاء الاصطناعي التوليدي على نطاق واسع دون ضوابط صارمة وإفصاح. ## ابنِ الضوابط قبل الوكلاء ضع القواعد والبنية الأساسية أولًا. ثم توسّع. - السياسة: اكتب سياسة استخدام الذكاء الاصطناعي التي تغطي استخدام البيانات، والإفصاح، والمهام المحظورة. - الإنسان في الحلقة: اشترط المراجعة لمخرجات العملاء والمخرجات عالية المخاطر. - التوليد المُعزَّز بالاسترجاع: أسّس الإجابات على قواعد معرفة معتمدة مع استشهادات قوية. - سجلات التدقيق: دوّن المطالبات والمصادر والمراجعين والقرارات لأغراض الامتثال والتعلّم. - مرشحات السلامة: طبّق فحوصات السُمّية والمعلومات الشخصية (PII) والسياسات قبل خروج المحتوى من النظام. - الاختبار الهجومي (Red-teaming): اختبر الهلوسة والتحيز وحقن المطالبات باستخدام سيناريوهات واقعية. ## إثبات الدقة والإنتاجية بالأرقام يجب أن تكون الادعاءات قابلة للقياس. اربط وكلاء الذكاء الاصطناعي بمقاييس الأعمال وعتبات الامتثال. - الدقة: تتبّع معدلات الأخطاء الواقعية وصحة الاستشهادات لكل حالة استخدام. - زمن الاستجابة: قِس أوقات الاستجابة مقابل التزامات الخدمة. - الإنتاجية: قِس زيادات إتمام المهام لكل محلل أو وكيل. - تكلفة الخدمة: قارن تكاليف الوحدة قبل النشر وبعده. - التصعيد: راقِب معدلات المراجعة البشرية وأسباب التجاوز. استخدم مجموعات بيانات احتياطية وتقييمات عمياء. انشر النتائج داخليًا ولدى العملاء حيثما كان مناسبًا. ## الشراء والعناية الواجبة بالباعة في المغرب اطرح أسئلة صعبة قبل النشر. واؤمها مع التزامات CNDP وقواعد القطاعات. - إقامة البيانات: أين تُخزَّن البيانات وتُعالَج؟ هل يمكنك إبقاء البيانات في المغرب أو المنطقة؟ - التحكم في الوصول: من يمكنه الوصول إلى المطالبات والمخرجات والتضمينات (embeddings)؟ هل يُفرض الوصول المعتمد على الدور؟ - منشأ المصادر: كيف تُولَّد الاستشهادات وتُحفَظ وتُتحقَّق؟ - تحديثات النماذج: كيف تُختبر تغييرات النموذج، وتُعتمد، وتُسترجع (rollback)؟ - دعم اللغة: كيف يؤدّي النموذج بالفرنسية والعربية والعربية المغربية (الدارجة)؟ - أدلة الاختبار الهجومي: ما الاختبارات الخصومية التي أُجريت على حالة استخدامك؟ - ترشيح المحتوى: ما السياسات والمرشحات التي تحجب المحتوى الحساس أو غير القانوني؟ - الاستجابة للحوادث: ماذا يحدث عند ظهور أخطاء في مخرجات العملاء؟ - حدود التكلفة والاستخدام: كيف تُضبط التكاليف وتُتنبّأ ويُنبَّه بها؟ ضمّن أهداف مستوى الخدمة لمعدلات الأخطاء، وزمن الاستجابة، ووقت التشغيل. واربط المدفوعات أو العقوبات بالنتائج حيثما أمكن. ## واقع اللغة والبيانات في المغرب العديد من نماذج الأساس تؤدّي بشكل أفضل بالإنجليزية. الأداء بالفرنسية قوي، والعربية الفصحى الحديثة تتحسّن. تظل الدارجة والأنماط الأمازيغية ممثَّلة تمثيلًا ناقصًا في مجموعات التدريب. توقّع دقة أقل دون تكييف مجالي. خفّف ذلك بمجموعات بيانات محلية وقواميس مصطلحات. أضِف الاسترجاع فوق محتوى داخلي مُنتقى بالفرنسية والعربية. استثمر في الوسم لسير العمل ذي الأولوية. يمكن أن تكون المكاسب كبيرة في مراكز الاتصال والعمليات ذات العبء الامتثالي العالي. ## كيف يمكن لمؤسسات المغرب التجربة بشكل مسؤول ابدأ بشكل صغير، قِس، ثم توسّع. يخفّف النهج المحدّد زمنيًا المخاطر ويُبني الثقة. - 0–90 يومًا: اختر حالتي استخدام بمؤشرات أداء رئيسية واضحة. أنشئ الاسترجاع على مستندات مُنتقاة. نفّذ سير عمل المراجعة. درّب المراجعين. - 90–180 يومًا: توسّع إلى ثلاثة فرق إضافية. أضِف تقييمًا مؤتمتًا. ابدأ توحيد المزوّدين وحوكمة التكلفة. - 6–12 شهرًا: ادمج مع الأنظمة الأساسية. رسّم الإفصاح في مخرجات العملاء. انتقل إلى خدمات مشتركة لاستضافة النماذج والمراقبة. أبقِ فرق الأمن والبيانات ضمن الحلقة. اجعل مجلس الذكاء الاصطناعي أو مجموعة التوجيه مسؤولة. ## ما تُشير إليه خطوة Deloitte للقطاعات المنظمة في المغرب سيشهد عمل التدقيق والمخاطر والتحول تغييرًا. سيُعدّ المساعدون أوراق العمل، ويُلخّصون اختبارات الضوابط، ويُشيرون إلى الشذوذات للمراجعة. في المالية والتأمين، يمكن لمساعدي الوكلاء صياغة تقارير والتحقق من المراجع التنظيمية. سيوافق المراجعون البشريون على المخرجات. في الرعاية الصحية، يمكن لمساعدي التلخيص والترميز تقليل الوقت الإداري. يجب أن تقود الخصوصية وسلامة المرضى التصميم والموافقة. في القطاع العام، يمكن لدعم المواطنين ومعالجة المستندات أن يكتسبا سرعة. يجب تضمين الشفافية وآليات التظلّم. ## ما الذي يجب مراقبته لاحقًا تتبّع معالم ملموسة، لا شعارات. فهي ستفصل الجوهر عن الاستعراض. - ميزات المنتج: سجلات التدقيق وروابط المصادر والضوابط المعتمدة على الدور في المساعدين المؤسسيين. - إثباتات الدقة: تقييمات مستقلة على مهام بالفرنسية والعربية والدارجة ذات صلة بالمغرب. - معايير الإفصاح: بيانات واضحة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في مخرجات الاستشارات والتقارير العامة. - نماذج الشراء: قوالب تتطلب إثبات المصدر وخطط المراجعة للمحتوى المولّد بالذكاء الاصطناعي. - المهارات: برامج تدريبية جديدة لتصميم المطالبات والتقييم وإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي في المؤسسات المغربية. - الاستضافة المحلية: خيارات لإبقاء البيانات والنماذج بالقرب من المستخدمين في المغرب لتلبية احتياجات الكمون والامتثال. ## الخلاصة للمغرب يُظهر نشر Deloitte إلى أين تتجه المؤسسات. سيعيش وكلاء الذكاء الاصطناعي داخل سير العمل الأساسية. يُظهر رد الأموال أين يمكن أن يفشلوا. يمكن للهلوسات والمراجعة الضعيفة أن تُلحق ضررًا بالمصداقية بين عشية وضحاها. بالنسبة للمغرب، الفرصة عملية وقريبة الأجل. حقّق مكاسب قابلة للقياس مع حماية المواطنين والعملاء والمؤسسات. ابنِ الضوابط أولًا. ثم وسّع المساعدين بثقة. ## أبرز النقاط المستخلصة - التوسع دون ثقة يُعدّ عبئًا؛ الإفصاح والمراجعة إلزاميان. - ابدأ بحالات استخدام مؤسَّسة على الاسترجاع بالفرنسية والعربية. - قِس الدقة والإنتاجية، وانشر النتائج. - اطلب إثبات المصدر والتسجيل ومعايير اللغة من المزوّدين. - استخدم حماية البيانات المغربية كخط أساس، ثم تجاوزها عمليًا.