Ali Said Jaboob

Specialised in Management field

[Dr. Said Jaboob @DrJaboob1]

كتبه: د. سعيد بن سالم جعبوب

مستقبل الاعتماد الأكاديمي وجودة التعليم والجامعات خلال 5 سنوات فقط:

نظام الاعتماد الأكاديمي (Accreditation) الذي حكم التعليم العالي لعقود طويلة يقترب من لحظة نهاية تاريخية، لأن الأسس التي بُني عليها هذا النظام لم تعد متوافقة مع العالم الذي يتشكل اليوم تحت تأثير الذكاء الاصطناعي والتغير السريع في سوق العمل.
فالاعتماد الأكاديمي التقليدي نشأ في عصر كانت فيه الجامعات هي المصدر الرئيسي للمعرفة، وكانت قيمة التعليم مرتبطة بالمباني الجامعية، والساعات المعتمدة، وعدد سنوات الدراسة، وهيكل البرامج الأكاديمية. لذلك كان التركيز على تقييم المنظومة التعليمية نفسها أكثر من تقييم القدرة الحقيقية للفرد على الأداء والعمل.

لكن خلال السنوات الخمس القادمة وربما حتى 3 سنوات، قد يتغير هذا المفهوم جذريا، فمع صعود الذكاء الاصطناعي، لم تعد المعرفة نادرة أو محصورة داخل الجامعات، بل أصبحت المعرفة والذكاء والإبداع متاحة فوريا للجميع (intelligence transition ). كما أن المهارات المطلوبة في سوق العمل بدأت تتغير بسرعة أكبر من قدرة الجامعات على تحديث مناهجها وبرامجها وأكبر من قدرة قطاع الصناعة على استيعاب هذا التحول (Thinking moves faster than institutions and industries).

من هنا فالاعتماد الأكاديمي سيتحول تدريجياً من اعتماد المؤسسات إلى اعتماد القدرات ومن اعتماد مصدر التعليم إلى اعتماد المتعلم. أي أن القيمة لن تكون في اسم الجامعة أو عدد الساعات الدراسية، بل في قدرة الشخص على تنفيذ العمل الحقيقي، والتكيف مع التكنولوجيا، واستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بفعالية، وستظهر أنظمة جديدة تعتمد على التحقق المستمر من المهارات من خلال الأداء العملي، والمشاريع الفعلية، والتحليل الذكي لقدرات الأفراد، بدلاً من الاعتماد على شهادة جامعية ثابتة غير كافية بعد سنوات قليلة.

وفي هذا المستقبل أي خلال الخمس سنوات القادمة، ستفقد الجامعات تماما دورها التقليدي كمحتكر للذكاء وصناعة المعرفة الخ، وتتحول إلى جزء من منظومة تعليمية أوسع تقودها منصات رقمية وشركات تقنية وأنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على تقديم تعلم شخصي وفوري ومستمر. كما ستبدأ الشركات نفسها ببناء نماذج اعتماد (accreditation ) خاصة بها تعتمد على نتائج العمل المباشر وليس على المؤهلات الأكاديمية التقليدية.

لذلك، فإن التغير القادم لا يتعلق فقط بتطوير أنظمة الاعتماد، بل بإعادة تعريف معنى التعليم والكفاءة والشرعية المهنية بالكامل. السؤال الأكثر أهمية سيكون ماذا تستطيع أن تنجز فعليا باستخدام المعرفة والذكاء الاصطناعي.

هذا التحول بلا شك سيجعل الاعتماد الأكاديمي التقليدي أقل مركزية خلال فترة قصيرة جدا، وسيؤدي إلى ظهور نماذج جديدة أكثر مرونة وديناميكية ترتبط بالأداء الحقيقي والتعلم المستمر.
النظرة العميقة هنا ليست أن الاعتماد سيتغير فقط، بل أن مفهوم من يملك حق الاعتراف بالكفاءة البشرية سيتغير بالكامل، لأن سوق العمل سيتغير كليا (إنسان ووكيل ذكاء اصطناعي ) المعرفة ليست بشرية فقط (tech centric +human centric ) والذكاء والمعرفة أصبحت سلعا رائجة. لذلك الطرح الآتي أصبح قديما جدا ومتهالك: الجامعات تحتكر المعرفة، وهيئات الاعتماد تمنح الشرعية للجامعات، والشركات تثق بالشهادات!

ونحن في عام 2026م سوق العمل بدأ بالاهتمام بما يستطيع الإنسان أو الوكيل الذكي (AI Agent) فعله فعلياً، وليس أين درس. الأهم من ذلك هو أن الجامعات ونحن في عام 2026 لم تعد هي الجهة المركزية في الاقتصاد المعرفي والرقمي، بل أصبحت مجرد جزء من منظومة أوسع تقودها شركات التقنية، المنصات الذكية، أنظمة الذكاء الاصطناعي.

في هذه الحالة، سؤالي لكم هل ستفقد هيئات الاعتماد التقليدية سلطتها أيضا، وهل السوق سيبدأ بإنتاج اعتماداته الخاصة المبنية على الأداء الحقيقي المباشر في المرحلة الأولى من ظهور سوق العمل الهجين وفي المرحلة الأولى من انتشار المعرفة والذكاء والإبداع كسلع رائجة.

رائد الأعمال ونحن في عام 2026 أصبح يتعلم بطريقة أسرع من الجامعات وقطاعات الصناعة ، وهذا هو المتطلب الحقيقي لوجود رائد أعمال حقيقي في عصر المعرفة والذكاء المفتوحة (intelligence transition , open knowledge ecosystem )

[Dr. Said Jaboob @DrJaboob1]

لم تعد قطاعات الصناعة والأعمال (industries) تركز على التحول الرقمي بعد الآن، خصوصًا خلال الفترة 2025–2028، بل إنها تتجه نحو مفهوم الأتمتة الإدراكية الكاملة (full cognitive automation )، وهذا يحدث بالفعل الآن.

لذلك على المستوى الاقتصادي عندما يقوم الذكاء الاصطناعي بأتمتة معظم الأعمال المعرفية والإدراكية بسرعة كبيرة، سيغير هذا جذريا مستقبل الوظائف، والتعليم، والحكومات، والشركات حتى قبل 2030.

[M.A Almaashani-محمود المعشني @ma_droit87]

💡جانب من محاضرة اليوم "شرح قانون حالة الطوارئ العماني"⚖️

اللهم إحفظ بلادنا الغالية و وفق سلطاننا الجليل لكل خير.🥇

[Ali Said Jaboob @AliSaidJaboob1]

@ma_droit87 مبدع صديقي العزيز، وفقك الله دائماً

[Dr. Said Jaboob @DrJaboob1]

مقال باللغة الإنجليزية عن الحوسبة العصبية ومستقبل الذكاء الاصطناعي

By: Dr Said Jaboob
A new paradigm shift

Neuromorphic computing will make AI truly scalable by enabling us to tackle problems that are currently intractable due to the limited availability of suitable compute resources. It represents a promising frontier in which the capabilities of AI can be amplified manifold.

Neuromorphic computing is a brain inspired paradigm that mirrors how humans process information. Two major projects are already underway in this space: DARPA’s SyNAPSE program and the EU’s Human Brain Project. Unlike conventional Von Neumann architectures, neuromorphic systems rely on spike based inputs that encode information through time, intensity, and amplitude. These spikes can be translated into binary signals. In neuromorphic architectures, information and processing are stored across neurons and synapses, an approach known as collocated processing. By contrast, Von Neumann machines maintain a strict separation between processing (CPU) and memory (storage). The most fundamental distinction is that neuromorphic systems are inherently parallel, with neurons and synapses operating simultaneously.

Another key advantage of neuromorphic systems is their effortless scalability: adding neuromorphic chips directly increases the number of available neurons and synapses. Their operations are asynchronous and event-driven, allowing temporal distribution of workload across the architecture. This design results in faster execution times and high-bandwidth output. Because only specific spatial regions of the system activate during computation and because these regions operate in parallel energy consumption is remarkably low. Operations also incorporate temporal noise or randomness, enabling the simulation of a variety of algorithms. For this reason, neuromorphic systems are highly suitable for edge devices, which typically operate under tight power constraints.

Furthermore, because neuromorphic architectures are modeled on neuronal structures, they are ideal candidates for executing modern AI and machine learning workloads. However, since neuromorphic systems currently mimic only neurons and synapses, an open research question remains: are these the only computational elements in the biological brain. Other cell types may also contribute to cognitive processing.

Today, two dominant paradigms of neural computation coexist: those that run on neuromorphic hardware and the conventional AI systems built on Von Neumann architectures. In response, researchers have developed hybrid chips such as Tianjic that support both computational models. Most neuromorphic hardware is still silicon based, but recent research points to promising alternative materials, including channel doped biomembranes and ferroelectric components, which could further scale performance and improve throughput.

The emerging term Spiking Neural Networks (SNNs) describes the computational model used in neuromorphic systems. In SNNs, each neuron accumulates charge from inputs or neighboring neurons and fires once a threshold is reached. This asynchronous firing triggers subsequent neurons, creating a domino effect that drives computation. Forgetfulness is implemented through charge leakage over time. Neurons exhibit axonal delays, which postpone signal transmission, while synapses carry weights and introduce additional delays together creating an asynchronous and event driven computing process.

In summary, neuromorphic computing possesses all the essential capabilities to transform and revolutionize the future of computation, paving the way for highly efficient, high intensity AI systems in the near future.

[Dr. Said Jaboob @DrJaboob1]

لماذا تراجعت الدول الغربية عن وعودها في الهيدروجين الأخضر؟ هل لأن الهيدروجين الأخضر كذبة؟!

لا شك أن هناك إشكالات واضحة في السياسات العالمية للطاقة، لكن امتناع الدول الغربية عن شراء الهيدروجين لا أراه تراجعا عن التزامات سياسية، بل انعكاسا لتوجه اقتصادي عميق وكبير نحو نماذج طاقية محلية فائقة الكفاءة، تديرها أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على موازنة الإنتاج والاستهلاك لحظيًا. ومع توسيع قاعدة هذه الأنظمة، ستتقلص الحاجة إلى أسواق طاقة دولية، وهو ما يجعل الرهان على مشاريع تصديرية ضخمة أقل جدوى وقيمة مما نتصور الآن. لذلك هذا التحول في المنهجية يتجاوز بكثير مناقشة مقولة صحة الوعود الغربية من إخفاقها.

التحول الأكبر والأهم يتمثل في صعود اقتصاد المعرفة الفائق (hyper knowledge economy)، وهو اقتصاد يقوم على قدرة الذكاء الاصطناعي على إنتاج المعرفة ذاتيا، وتوليد الحلول الصناعية والعلمية بشكل فوري، وإعادة تشكيل سلاسل القيمة، بحيث تصبح المعرفة وليس الطاقة المورد الأهم في تحديد مكانة الدول. إن ما يجري ويحدث في الغرب هو مرحلة انتقالية نحو اقتصاد تتراجع فيه أهمية وسيطرة أسواق النفط والغاز والهيدروجين في تحديد مسارات القوة الاقتصادية المستقبلية. الخطر الحقيقي على الدول المنتجة للطاقة ليس في جدوى الهيدروجين الأخضر ولا في سياسات الحياد الصفري، بل في تأخر التحول نحو اقتصاد الذكاء والمعرفة الفائقة.

القضية الجوهرية ليست في كون الهيدروجين كذبة بل في البنية العقلية التي نناقش بها وننظر من خلالها إلى مستقبل ملف الطاقة، الدول الكبرى لا تعدّ نفسها لعصر الهيدروجين بل لعصر ما بعد الطاقة (Post Energy Era)، وليس المقصود أن هذا العصر سيكون بلا طاقة، بل أنه سيكون بدون أسواق طاقة عالمية مثل ما نرى اليوم. الغرب لا يريد استيراد الهيدروجين والسبب الرئيسي هو أنه يعمل على تصغير احتياجاته للطاقة الخارجية وليس على نقل احتياجاتهم من الطاقة التقليدية إلى الهدروجين ولا من منتج إلى منتج آخر. الخطر الأكبر والرئيسي يرتبط بهيكلة الاقتصادات (economic structure ).
أنظمة الطاقة خلال السنوات القريبة ستصبح محلية، عالية الكفاءة، ومحكومة بمنصات ذكاء اصطناعي تدير الإنتاج والاستهلاك لحظيًا، ما يعني أن الحاجة إلى أسواق طاقة دولية قد تتراجع جذريًا. الموارد التي نتحدث عنها الآن على سبيل المثال هي النفط، الغاز، المعادن، الهيدروجين الخ لكن في المستقبل القريب وخلال عقد من الزمن ستكون الدول مصنفة وفق قوة الذكاء الاصطناعي الوطني وقدرة الإنتاج المعرفي الفوري وسرعة توليد الأفكار السوقية الخ. لذلك العالم يتجه نحو اقتصاد جديد يجعل أسواق الطاقة أقل أهمية وهذا ما جعل الهيدروجين يُنظر له كذبة.
خلال العقد الماضي كانت هناك ملفات عالمية كبرى وهي ملف التحول الرقمي الذي أنتج الاقتصاد الرقمي وملف تغير المناخ (تحول الطاقة ، الحياد الصفري) والذي أنتج الاقتصاد القليل أو المنزوع الكربون ، لكن ثورة الذكاء الاصطناعي جعلت من الأول حقيقة حيث تم تجاوز مفهوم الاقتصاد الرقمي إلى واقع آخر مرتبط بأنظمة الذكاء الاصطناعي المدعومة بالأتمتة الكاملة كمرحلة سابقة لاقتصاد المعرفة الفائقة، بينما ستندمج تكنولوجيا المناخ والطاقة النظيفة تحت هذا الاقتصاد كأحد ركائز تكنولوجيا المستقبل .

التأخر في التحول يُعد بمثابة انتحار استراتيجي.

@almashani21

[Ali Said Jaboob @AliSaidJaboob1]

@ma_droit87 كل التوفيق عزيزي، دائماً مبدع وحضور مميز.

[M.A Almaashani-محمود المعشني @ma_droit87]

جانب من محاضرة " قانون حقوق الأشخاص ذوي الإعاقة " كل التقدير للجميع و في مقدمتهم ذوي الهمم🏅🏅

[M.A Almaashani-محمود المعشني @ma_droit87]

جانب من محاضرة" انضمام سلطنة عمان إلى العهد الدولي الخاص بالحقوق المدنية و السياسية...قراءة قانونية"
⚖️

[M.A Almaashani-محمود المعشني @ma_droit87]

نشر الثقافة القانونية واجب ⚖️

[M.A Almaashani-محمود المعشني @ma_droit87]

مهمة أخرى ..اليوم بإذن الله ⚖️

[Dr. Said Jaboob @DrJaboob1]

By: Dr. Said Jaboob
Review of the UNESCO Report on “AI and The Future of Education”, 2025

The report criticizes current systems and models of higher education; however, it does not define what replaces them. It fails to outline a post-university model, treating universities as repairable institutions instead of obsolete architectures in need of reinvention.

In higher education industry, the focus has been recently on consumers (learners), rather than providers or sources of education. The power of learners has grown significantly, giving them greater control over their choices: what, where, when, and how to learn. The emphasis has also begun to shift from the educational process to its outcomes, and from institutions and programs to students and learners themselves; and undoubtedly, the wave coming down the road is definitely beyond this.

Given the discussion above, along with the pace and scale of AI-led knowledge systems, yet the report does not propose governance or institutional prototypes for this transition.

The document also assumes that multilingualism and communication training will remain at the core of educational goals, while it does not anticipate the collapse of language learning, as a human-exclusive competence; and the command of language as a human super-power through which much of education is handled. In fact, being hacked by AI, the truth is that currently, knowledge production is not anymore human-centric. Hence, universities and other knowledge hubs will no more be the only source of knowledge production.

The report still frames education around acquiring human knowledge. Indeed, such knowledge-based economy is coming to its end. AI now creates, produces and disseminates knowledge. The report misses this shift from human-centric knowledge to tech-centric knowledge and the shift from conventional IP models to tech-centric ones. Now, we have new engines of deep knowledge and ability that can turbocharge discovery and invention and this comes through technology. Hence, the structure of knowledge base is changing. The cost of production of knowledge will reduce to zero marginal costs and the new scientific cultural knowledge, will be widely open source and available to everyone.

Nowadays, the value resides only in intangible assets such data, algorithms, software, and digital content; and digital products can be copied and distributed at zero marginal costs.
In the course of a few years, we will have AI agents that get to know us deeply and work for us. So, being an autodidact, an adaptable and flexible mind, is going to be the critical skill; and certainly humans will become system architects, managing teams of companions or agents that help to perform tasks.

The report is silent on the fact that we are all experiencing the following, even now in 2025:

- Equal access to knowledge
- Equal access to intelligence
- Equal access to creativity

And that the speed of knowledge shift is mind-blowing and will continue to be.

The report, in general, overlooks the rise of AI agents as producers and consumers of knowledge, which erodes the foundational logic of universities and labor markets. In five years, education will be less about learning to learn and work, and more about learning to coexist with autonomous knowledge producers, yet the UNESCO report remains within 20th-century capacity building concepts.

[Dr. Said Jaboob @DrJaboob1]

SOCaaS – Security Operations Centre As A Service

Managing security infrastructure of companies over cloud has been in vogue for quite some time now. The main advantage of such an approach is that it allows for real time threat detection and resolution thus relieving an enterprise from spending exorbitantly in maintaining its own in-house Security Operations Centre. Thus, this approach provides access to advanced security features to companies at fraction of the actual cost.
The major disadvantage of pitching for a cloud based security solution even though it being intelligent, is that it violates the very dictum of commonly professed security mantra that the security of the data should not be managed by systems that are remote and not easily accessible. The following sentiments highlight the potential pitfalls of trusting the cloud based security infra.
1. Compliance issues may crop up questioning data residency concerns if the data security is relegated to the cloud. The major concern may stem from financial companies that have to comply with strict restrictions related to compliance often monitored by central banks. Locally managed security service provider (MSSP) may still be the preferred choice even though they may not be the state-of-the-art.
2. AI assisted cloud based SoC may sound enticing, but if the AI models are used locally in internally implemented SoCs, it may a better option as besides providing absolute control, these models can be self-hosted and be open-source thus maintaining both data privacy and secured residency.
3. Cloud based SoCs, does not entail full control of the security infrastructure, for example, we cannot manage downtimes (unavailability), and also a subscriber also has no control whatsoever in case the SoC is compromised. A false sense of security is one of the biggest threat one can ever face.
4. The regular security updates and patches of the cloud-based SoC may not be properly communicated thus leaving the subscriber in lurch whether the hosted infrastructure is up-to-date. New threats may not be mapped making the whole system vulnerable.
5. Whereas, traditionally managed security service provider (MSSP) can provide real-time network monitoring, firewall management, which certainly cannot be offloaded to cloud considering the seriousness of the access to sensitive information. Besides, MSSP can help in customizing specific security needs which may not be always be a possibility in cloud-based SoCs. If these MSSPs are further augmented with an AI-engine that discerns and ratifies security policies 24/7, they can compete with any cloud-hosted SoC on all fronts.
@G42ai

[Dr. Said Jaboob @DrJaboob1]

#AI
A friend asked me a question about AI ability and AbeI-Rufini theorem and my response was as following:

AI basically leverages data (existing knowledge) and compute (processing power and pattern recognition) to solve and analyse problems. Any problem whose solution space extends beyond the current knowledge base and requires a form of reasoning or rigor not yet captured in existing data, generally falls outside #AI purview. Rare exceptions could be where a particular problem angle was not properly explored by humans.
The quintic equation falls in this above explained domain, as #AbeI-Rufini theorem proves it mathematically that the 5 degree polynomial equation cannot have a general radical formula. #For AI to solve it, it has to either:
•Discover entirely new mathematical structures beyond radicals (not in its training data)
•Prove that such structures enable solutions (requiring novel mathematical reasoning)
For example: #AlphaFold (protein structure prediction) succeeded as large protein structure datasets existed and AI just had to use compute to predict 3D protein structure for the corresponding amino acid sequence. Same can be said of #AlphaGo for solving complex Go game scenarios.
AI cannot solve consciousness puzzle as it cannot undergo first person subjective experience, like we humans can. Similarly AI cannot solve origin of life question as it has insufficient data of biochemical pathways that led to the evolution of life.
AI’s #DeepMind crafted a fast way for performing matrix multiplication, as this was within the mathematical boundaries but a faster algorithmic formula was not thought of by humans.
I would say AI power is more concentrated on interpolation, optimization and scaling. It lacks, when it comes to extrapolation beyond knowledge, mathematically unsolvable challenges, and also to some extent developing novel frameworks.

But soon AI will help us to deal with higher #complex realities that are beyond our understanding (hyperobjects).

[Dr. Said Jaboob @DrJaboob1]

هناك موجات اضطراب تكنولوجي قادمة خلال ال5 سنوات القادمة عالمياً (تحول تام للإجادة الفردية وعدم جدوى اختبار توماس) :

في البداية يجب معرفة أن ملف التحول الرقمي عالميا بنهاية 2025م بدأ بالتحول التام نحو مفهوم وموجة جديدة مرتبطة بأنظمة الذكاء الاصطناعي المدعومة بالأتمتة (AI powered automation systems ) ، وأن الاقتصادات بدأت تتحول من اقتصاد قائم على المعرفة البشرية إلى اقتصاد رقمي ثم اقتصاد فائق المعرفة ، وهذه جميعا مرتبطة بالخمس سنوات القادمة.

لذلك بالإشارة إلى اختبار توماس الدولي ومنظومة الإجادة الفردية والسمات الشخصية عالميا، لن أتطرق هنا للعيوب المنهجية في اختبار توماس وآليته القائمة على تحليل الحالة الانفعالية أو السلوك الاجتماعي من خلال استبانات لفظية بسيطة، وفلسفته القائمة على تصنيف البشر في أربعة محاور (D, I, S, C) (الهيمنة، التأثير، الثبات، الالتزام والتقيد بالقواعد). فهو في الأصل مبني على الملاحظة الانفعالية وليس على تحليل السمات؛ بل سأتطرق إلى صعود الخوارزميات التنبؤية التي ستستنتج الشخصية حيث سيسقط علم القياس السلوكي بسبب الذكاء الاصطناعي التنبؤي خلال أقل من 3 سنوات. اختبار توماس يفترض أن الشخصية ثابتة نسبيا (Dominance – Influence – Steadiness – Compliance). لكن في بيئة يقودها وكلاء ذكاء اصطناعي متغيرون باستمرار، ستصبح الشخصية ديناميكية وهجينة. فالفرد أو الموظف في بيئة العمل الرقمية سيكون لديه شخصيات متعددة تتفاعل حسب المهام والوكلاء المحيطين به. اختبار توماس سيختفي في السنوات القادمة؛ فهو لا يستطيع التقاط التحولات الدقيقة في الذات الرقمية أو فهم كيف تتبدّل الشخصية مع كل بيئة معرفية جديدة. في الخمس سنوات القادمة ستظهر أنظمة المطابقة الإدراكية (Cognitive Matching Engines) التي تقيس توافق الشخص مع مهمة أو فريق عبر تحليل شبكته المعرفية، لا إجاباته على الأسئلة. سيتم تحليل أنماط التفكير اللحظية، سرعة المعالجة، والاستجابة للغموض بدلا من تصنيفه إلى D أو I أو S أو C.

هنا ستبدأ منظومة المفاهيم المرتبطة بالسمات الشخصية الثابتة بالانهيار، حيث سيكون وكيل الذكاء الاصطناعي الشخصي (التوأم الرقمي للموظف ) منتشرا في كل بيئات العمل، يرافق الموظف في كل لحظات عمله، في البريد ، القرارات ، السلوك ، المحادثات الرقمية الخ. ستبدأ موجة التركيز هنا على الذكاء التفاعلي بين الشخص أو الموظف وبين وكيله الرقمي (digital twin). لذلك التنافسية في العمل لن تكون بشرية فقط بل ستكون بشر + وكلاء ذكاء اصطناعي والأداء الكلي للاثنين سيقاس كمؤشر إنتاجية موحد. السلوك البشري سيكون معلوماً والشخصية ستكون متغيرة وغير ثابتة.

ما هو مستقبل أدوات التقييم السلوكي في بيئة العمل وخاصة في السنتين القادمات ؟
هذا موضوع جدا مهم ، وهناك تحولات كبيرة وخاصة في أوروبا مع حراك الذكاء الاصطناعي وقوانينه وانتشار تقنيات قراءة الانفعالات وتحليل السلوك الانفعالي (mass intimacy)

[Dr. Said Jaboob @DrJaboob1]

كيف ستكون الاقتصادات وسوق العمل العالمي خلال أقل من عشر سنوات (الاستعمار المعرفي) :

اقتصاد المعرفة الفائقة سينتشر في كثير من دول العالم خلال سنتين إلى 5 سنوات من الآن، وستنفرد بعض الدول بتخصيص المعرفة الفائقة وتطبيقها وهنا ستبدأ مرحلة الاستعمار المعرفي، حيث سيتلاشى دور المعرفة البشرية والمؤسسات الرائدة في صناعة وإنتاج المعرفة البشرية بحيث يتراجع دورها وتفقد نماذجها زخمها وكفاءتها في صناعة وإنتاج المعرفة .
الشركات الضخمة والدول المستثمرة في الذكاء الاصطناعي ستتحكم بمنظومة الاستعمار المعرفي في جميع القطاعات.
ستجعل من سوق العمل العالمي سوق ديناميكي لا يمكن التنبؤ بمتغيراته بحيث يعتمد على إتقان مهارات مختلفة وبشكل دائم ومستمر طوال حياة الشخص وخلال مسيرته المهنية (flexible mind, adaptability ). ستجعل المسيرة المهنية في العمل لا تعتمد على الترقية ولا المرور بتسلسل وظيفي معين (profession X, promotion )؛ وذلك بسبب سهولة الوصول للذكاء (access to intelligence ) وسهولة الوصول للمعرفة الفائقة. ستجد آلاف الرؤساء التنفيذيين ممن لا تتجاوز أعمارهم 15-18 عاماً.
ستنفصل الاقتصادات عن مؤسسات إنتاج المعرفة البشرية مثل الجامعات وغيرها ، وستسيطر الشركات والجهات التي لديها استثمارات ضخمة والتي استطاعت بناء منظومات ذكاء اصطناعي متقدمة في التحكم باضطراب الاقتصادات وتغيير النماذج المالية في جميع القطاعات الحيوية وهنا ستجد الكثير من المؤسسات والجهات والدول نفسها أمام ثورة تحوّل شاملة في تركيبة الاقتصادات ومهارات العمل والحياة (economic structure , life and job skills)

الفلسفة القائمة على المعادلة التالية ستختفي :
مؤسسات صناعة المعرفة والبحث والتطوير البشرية = صناعة كفاءات+ بناء اقتصادات+ إنتاج ملكية فكرية تتحول لمنتجات وشركات وطنية الخ

المعادلة التي ستفرض نفسها هي المعادلة التالية:

منظومة ذكاء اصطناعي = اقتصادات فائقة المعرفة + ناتج إجمالي محلي ضخم + سوق عمل ديناميكي + شركات ضخمة الخ

منتجات الثقافة غير البشرية الناتجة عن ذكاء غير بشري (non human intelligence ) ستتفوق وبشكل كبير جدا جدا على منتجات الثقافة البشرية الناتجة عن ذكاء بشري.

[Dr. Said Jaboob @DrJaboob1]

الذكاء الاصطناعي ومستقبل مؤسسات تأهيل القادة ومؤسسات التخطيط الاستراتيجي عالمياً:
نموذج مؤسسات تأهيل القادة لا يختلف كثيرا في تطوّره عن نموذج التعليم العالي القائم حاليا من حيث أنه لا يواكب فجوة الزمن مقابل السرعة، ولا فجوة المحتوى مقابل الواقع الخ، دورات طويلة واستراتيجيات تمتد لسنوات.
منظومة القياس الخطي ستنهار تماماً بدون أدنى شك خلال السنوات القليلة القادمة لأن الواقع الذي سنعيشه سيكون واقعا غير خطيا من كل النواحي بسبب حراك الذكاء الاصطناعي ووكلاء الذكاء الاصطناعي AI agents .
ستكون هناك توائم رقمية حية لكل مؤسسة تساعد على اتخاذ القرارات اللحظية وتستخدم لتدريب المراقبين (القادة) على حراك هذه المؤسسات.

أهمية الأفراد والقادة ستتمركز حول الشرعية وبناء الثقة في مراقبة أداء هذه المنظومات، حيث سيحدث تحول نوعي في التحول من السلطة إلى الشرعية (السلطة لا تتمحور حول الفرد) حيث سيتولى وكلاء الذكاء الاصطناعي وأنظمة الذكاء الاصطناعي السلطة في أداء المهام،

[Dr. Said Jaboob @DrJaboob1]

الخطط السنوية والإجادة المؤسسية والتخطيط الاستراتيجي خلال 5 سنوات من الآن:

ستصبح المؤشرات بشكل عام استباقية وليست انعكاسية بمعنى أن المؤشرات ستتحول من تتبع ما حدث وفق آلية القياس إلى التنبؤ بما سيحدث وذلك من خلال قياس المستقبل بدلا من الماضي، حيث ستتشكل العمليات لحظيا ولن يكون هناك خط أساس ثابت للمقارنة، فنظرية الافتراض الخاطئ لثبات خط الأساس ستختفي.
منظومة القياس الخطي ستنهار لأنها لا تستطيع قياس واقعاً غير خطي حيث سيكون التكيف لحظي لجميع الخطط ولن تكون هناك خطط سنوية أو خمسية وفق ما هو متعارف عليه الآن.

فعلى سبيل المثال الإجادة المؤسسية تسعى دائما لتوحيد الجميع حول أفضل الممارسات لكن الميزة في السنوات القادمة ستأتي من خلال الاختلاف وليس التشابه ومن خلال التجريب السريع. الإجادة ستكون إجادة لحظية يقودها وكلاء الذكاء الاصطناعي.

الخطط بشكل عام تفترض وجود عملية مستقرة وخط أساس ثابت للمقارنة، صلاحية القياس والاقترانات النسبية لن تكون مجدية خلال أقل من 5 سنوات. التقييم الدوري البطئ سواء الربع سنوي أو غيره لن يكون مواكبا لأن القرارات المؤثرة ستتخذ خلال دقائق، لذلك سيتم التحول من التقييم الدوري إلى المراقبة اللحظية. آلية التقييم الربع سنوية ستفقد صلتها بالواقع في عصر المعرفة الفائقة السرعة.

[Dr. Said Jaboob @DrJaboob1]

مستقبل مفهوم الإجادة الفردية خلال الخمس سنوات القادمة وربما خلال 2-3 سنوات فقط (رؤية شخصية):

لاشك بأن المنافسة التقليدية القائمة على من يقرأ أكثر، من يتعلم أكثر، من يعمل أكثر ستموت، وسيصبح الجميع قادرين على الوصول لنفس الذكاء، وستتلاشى الفوارق (intelligence revolution ). ستصبح النتيجة كالآتي:

•المتفوق والمتوسط والجيد والمقبول سيتساوون.
•الجهد الفردي سيفقد وزنه أمام إمكانيات متاحة للجميع (equal access to creativity & intelligence). سيكون هناك وصول متساو للإبداع ووصول متساو للذكاء وستكون منظومة المعرفة مفتوحة (open knowledge ecosystem )
وهذا سيقود إلى تفكيك كامل لمنطق الإجادة الفردية.

المهارات التي تمثل معيار التميز ستصبح سلعة مجانية: الكتابة، الترجمة، التصميم، التحليل، البرمجة ، البحث وحتى الابتكار وسيفقد التخطيط الاستراتيجي كامل وزنه وأهميته. سينتشر وكلاء الذكاء الاصطناعي في كل البيئات حتى البيئات المعقدة وستموت كثير من النماذج المالية لكثير من القطاعات. الإجادة الفردية كمعيار للنجاح الشخصي، ستفقد معناها جذريًا.
المرحلة القادمة سترتبط بالذكاء الشبكي على الأقل خلال الخمس سنوات القادمة، حيث ستذوب الحدود بين الفرد والجماعة، وبين الإنسان والآلة وسيكون هناك محرك رئيسي لصناعة المعرفة لا يتمحور أو يتمركز حول البشر (tech centric) وستفقد المعرفة البشرية ومؤسسات صناعة وإنتاج المعرفة البشرية جزءً كبيرا جدا من ثقلها وسيعاد تشكيل الاقتصادات والنماذج المالية لقطاعات الصناعة والإنتاج .

من يطّلع على تغريداتي السابقة حول تحولات المعرفة ، ونماذج الملكية الفكرية والاقتصادات الخ ستظهر له الصورة كاملة حول ما سيحدث.

[Dr. Said Jaboob @DrJaboob1]

🚀 Join us on Aug 20, 2025 for
AI Horizons: Transforming Sectors & Industries in the Coming 5 Years 🌍✨

Discover how AI is reshaping education, healthcare, finance, business & more.

📅 Online | 🕓 16:30–18:00 GST
📲 Register via WhatsApp: [phone]

#AI #Foresight #Future #Webinar