حوكمة برمجيات الذكاء الاصطناعي في الوحدات الحكومية العُمانية عبر دورة الحياة

حوكمة برمجيات الذكاء الاصطناعي في الوحدات الحكومية العُمانية

نظام AI هو أيضًا نظام برمجي

قد تبدو حوكمة الذكاء الاصطناعي مجالًا منفصلًا، لكن معظم تطبيقات AI الحكومية تعمل داخل نظام برمجي أو خدمة رقمية أو تكامل تقني.

ولهذا فإن حوكمة AI يجب أن ترتبط بحوكمة دورة حياة البرمجيات.

أصدرت وزارة النقل والاتصالات وتقنية المعلومات التعميم رقم 20/2025 بتاريخ 9 أكتوبر 2025 بشأن حوكمة تطوير واستخدام ونشر البرمجيات في الوحدات الحكومية.

وتوضح الوزارة أن الإطار يركز على الامتثال التنظيمي، والأمن السيبراني، وحماية البيانات، وضمان الجودة، والتوثيق، وإدارة المخاطر، وإجراءات الموافقة، والاتساق مع سياسات التحول الرقمي الوطنية.

هل التعميم خاص بالذكاء الاصطناعي؟

لا. هو إطار لحوكمة البرمجيات الحكومية بصورة عامة.

لكن عندما يكون نظام AI جزءًا من برنامج أو تطبيق أو خدمة حكومية، تصبح هذه الحوكمة طبقة منطبقة على دورة حياته التقنية إلى جانب متطلبات AI المتخصصة.

دورة حياة موحدة

يمكن للمؤسسة دمج حوكمة AI في دورة حياة برمجية واحدة:

Idea → Use Case → Design → Data → Develop/Procure → Test → Approve → Deploy → Operate → Monitor → Change → Retire

هذه دورة حياة تحليلية من Siyada AI وليست تسمية رسمية للتعميم.

مرحلة الفكرة وحالة الاستخدام

قبل التطوير، يجب أن يكون الغرض واضحًا.

يجب توثيق المشكلة، والمستخدمين، والقرار أو الخدمة، والأثر المتوقع، والبدائل، والمخاطر الأولية.

التصميم

في مرحلة التصميم يجب أن تدخل الحوكمة مبكرًا. من الأسئلة المهمة: هل نحتاج AI أصلًا؟ هل توجد بيانات مناسبة؟ هل سيؤثر النظام في أفراد؟ هل يحتاج إشرافًا بشريًا؟ هل سيستخدم مزودًا خارجيًا؟ وهل توجد قيود سحابية أو أمنية؟

التطوير أو الشراء

ليست كل الأنظمة مطورة داخليًا. إذا كانت الخدمة مشتراة، يصبح Vendor Governance جزءًا من دورة الحياة.

يجب فحص خصائص الخدمة، والبيانات، والعقد، والتحديثات، والأمن، والاعتماديات، وخطة الخروج عند الحاجة.

الاختبار

ضمان الجودة في نظام AI لا يقتصر على اختبار أن الشاشة تعمل.

يجب أن يشمل، بحسب الاستخدام، أداء النموذج وحالات الخطأ والبيانات والقيود والأمن والتكاملات والإشراف البشري وسيناريوهات الفشل.

هذه التفاصيل [ممارسة تنفيذية] ويتم تحديدها حسب المخاطر.

الموافقة

تؤكد حوكمة البرمجيات على إجراءات الموافقة.

في AI، يجب أن تكون الموافقة مرتبطة بالأدلة لا بالانطباع.

يمكن أن تتضمن قرارًا يوضح من وافق، وما النسخة، وما الشروط، وما المخاطر المقبولة، وما القيود، ومتى يجب إعادة التقييم.

النشر والتشغيل

عند النشر يجب التأكد من أن البيئة الفعلية تطابق ما تم اختباره.

وتحتاج أنظمة AI إلى متابعة بعد الإطلاق، مثل الأداء والأخطاء والاستخدام غير المتوقع والحوادث وشكاوى المستخدمين والانحراف والتغييرات لدى المورد .

التغيير

هذه المرحلة مهمة جدًا في AI. قد يتغير النموذج أو البيانات أو المورد أو الغرض.

[ممارسة تنفيذية] يمكن تصنيف التغييرات إلى تغيير بسيط، أو تغيير يحتاج مراجعة محدودة، أو تغيير جوهري يحتاج إعادة تقييم واعتماد. التصنيف نفسه ليس متطلبًا رسميًا باسم محدد، لكنه يساعد في تطبيق الحوكمة.

التقاعد

حتى إنهاء النظام يحتاج حوكمة: حذف البيانات، والاحتفاظ بالسجلات اللازمة، وإغلاق التكاملات، وإلغاء المفاتيح والحسابات، وإنهاء العقود، ونقل الخدمة، والحفاظ على الأدلة عند الحاجة.

العلاقة مع التحول الرقمي الحكومي

اللائحة التنظيمية للتحول الرقمي الحكومي الصادرة بالقرار الوزاري 108/2025 تحدد الأدوار والصلاحيات والمسؤوليات بين الأطراف المعنية وتدعم تنفيذ المشروعات الرقمية ضمن إطار حكومي موحد.

لذلك فإن مشروع AI الحكومي يجب فهمه كجزء من منظومة التحول الرقمي، وليس كمختبر تقني منفصل عن الحوكمة الحكومية.

الخلاصة

أفضل طريقة لدمج AI Governance في الحكومة ليست إنشاء مسار منفصل ينافس دورة حياة البرمجيات، بل إدخال ضوابط AI داخل نقاط القرار الموجودة أصلًا.

عندها تصبح الحوكمة جزءًا من:

التصميم → التطوير/الشراء → الاختبار → الموافقة → التشغيل → التغيير → التقاعد

وهذا يقلل الفجوة بين سياسة AI وبين الطريقة التي تبنى وتدار بها الأنظمة فعليًا.

راجعت Siyada AI الحالة التنظيمية بتاريخ 9 سبتمبر 2026.