تدريب الذكاء الاصطناعي بقسيمة التعليم: ما كفاءات الذكاء الاصطناعي المهمة في إدارة تقنية المعلومات عام 2026

لا يتوقف تمويل وكالة العمل (Agentur für Arbeit) لتدريب في الذكاء الاصطناعي على الموضوع نفسه: فلا يوجد برنامج تمويل خاص بالذكاء الاصطناعي، وقسيمة التعليم وفق § 81 SGB III تسري على كل المواضيع. والشرط أن تكون محتويات الذكاء الاصطناعي جزءًا من تدريب معتمد وفق AZAV، وأن تكون وكالة العمل قد قدّمت لك استشارة قبل البدء، وأن يكون التدريب ضروريًا لاندماجك المهني. ويشرح هذا الدليل كفاءات الذكاء الاصطناعي المهمة في إدارة تقنية المعلومات عام 2026، وما تطلبه لائحة الذكاء الاصطناعي الأوروبية، وكيف تجد جهات تدريب معتمدة.

ما كفاءات الذكاء الاصطناعي المهمة في إدارة تقنية المعلومات عام 2026؟

ليس المهمّ في إدارة تقنية المعلومات إتقان استخدام أداة ذكاء اصطناعي بعينها، بل التحقق من مخرجاتها. فالنموذج اللغوي يصوغ العبارات الخاطئة أيضًا بشكل مقنع: خيار إعداد مختلَق، أو مسار خاطئ، أو أمر غير موجود، أو مهلة قانونية خاطئة. لذلك على من يستخدم الذكاء الاصطناعي في الإدارة أن يتحقق من كل مخرَج بمقارنته بالمصدر الأولي (Primärquelle)، أي بحالة النظام الفعلية، أو ملف الإعدادات، أو وثائق الشركة المصنِّعة، أو تشغيل تجريبي، أو نص القانون. هكذا يصف المفهومُ التعليمي للتدبير (Maßnahmekonzept) لدى أكاديمية IHQ هذا المبدأ (بتاريخ 10.09.2026). ويذكر خمس حالات استخدام من عمل الإدارة المعتاد:

• تحليل السجلات وتحديد موضع الخطأ (Logauswertung und Fehlereingrenzung): تمرير مقتطفات السجلات بعد تنقيحها إلى أداة الذكاء الاصطناعي، ثم تأكيد فرضيتها عن الخطأ أو دحضها على النظام نفسه.
• إنشاء السكربتات وقوالب الأتمتة والتحقق منها، مثل سكربتات Bash وAnsible-Playbooks: فحصها فحصًا ساكنًا دون تشغيلها (statisch)، وقراءتها سطرًا سطرًا مقارنةً بالمتطلب، وتجربتها أولًا في بيئة اختبار.
• تحليل ملفات الإعدادات ومراجعتها بمساعدة الأداة، وعدم تطبيق إلا النتائج المؤكَّدة.
• صياغة مسودات للتوثيق التقني بمساعدة الأداة، مثل كتيّبات التشغيل (Runbooks) وسجلات التغيير ومخططات الشبكة، والتحقق من كل عبارة فيها بمقارنتها بحالة النظام.
• إعداد البلاغات والملاحظات اللافتة، مثل بلاغات الحوادث الأمنية، دون تمرير بيانات خام سرية إلى خدمة الذكاء الاصطناعي.

ويُضاف إلى ذلك كفاءتان تسريان في كل حالة استخدام: التعامل الصحيح مع السجلات والإعدادات وعناوين IP وبيانات الدخول والبيانات الشخصية تجاه خدمات الذكاء الاصطناعي الخارجية، والتوثيق القابل للتتبّع للقرار الذي تتخذه بنفسك. ولا يُقصد بذلك تشغيل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، ولا تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ولا حوكمة الذكاء الاصطناعي (KI-Governance) بوصفها مهنة قائمة بذاتها.

Cisco تُدرج الذكاء الاصطناعي في امتحان CCNA

أن الذكاء الاصطناعي صار جزءًا من إدارة الشبكات يظهر في الإصدار الجديد من امتحان Cisco «200-301 CCNA v2.0». يبدأ هذا الإصدار في 03.02.2027؛ وآخر يوم لامتحان الإصدار الحالي v1.1 هو 02.02.2027. والجديد هو المجال (Domäne) «AI, and Network Operations and Management» بوزن 10 %. وبنوده الفرعية: دور الذكاء الاصطناعي الوكيلي (agentische KI) في تشغيل الشبكات؛ واختيار موجِّه (Prompt) لنظام ذكاء اصطناعي توليدي مع مراعاة تصنيف البيانات وصيغة المخرجات والدور (Persona) والتعليمات؛ ومناهج إدارة الشبكات بما فيها البنية التحتية كرمز (Infrastructure as Code)؛ ووظيفة SNMP؛ وآليات إدارة الإعدادات مثل Ansible؛ وتفسير رسائل Syslog. ولا يرتبط بالذكاء الاصطناعي مباشرةً إلا أول بندين فرعيين. وبحسب وصف الامتحان قد يُطلب تقييم مخرجات وتوصيات الذكاء الاصطناعي الوكيلي والمساعدين الرقميين للشبكات. يستغرق امتحان CCNA ‏120 دقيقة، ولا يُقدَّم إلا بالإنجليزية واليابانية. أما الإصدار الذي ستؤدي امتحانه فيتوقف على موعد امتحانك.

لائحة الذكاء الاصطناعي: ما تشترطه المادة 4 وما لا تشترطه

منذ 02.02.2025 تسري المادة 4 (Art. 4) من لائحة الذكاء الاصطناعي الأوروبية (KI-Verordnung، اللائحة (EU) 2024/1689). وهي موجَّهة إلى مزوّدي أنظمة الذكاء الاصطناعي (Anbieter) ومشغّليها (Betreiber). والمشغّل هو من يستخدم نظام ذكاء اصطناعي على مسؤوليته الخاصة، إلا في الاستخدام الشخصي البحت غير المهني (Art. 3 Nr. 4)، أي مثلًا صاحب عمل يستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي في قسم تقنية المعلومات. وفي الصيغة الأصلية كان على المزوّدين والمشغّلين أن يضمنوا «قدر استطاعتهم» (nach besten Kräften) أن يمتلك موظفوهم قدرًا كافيًا من الكفاءة في الذكاء الاصطناعي (KI-Kompetenz).

ومنذ 27.07.2026 تسري المادة 4 بصيغة اللائحة (EU) 2026/1744: يتخذ المزوّدون والمشغّلون تدابير لدعم تنمية الكفاءة في الذكاء الاصطناعي لدى موظفيهم ولدى الأشخاص الآخرين الذين يشغّلون أنظمة الذكاء الاصطناعي ويستخدمونها نيابةً عنهم. ولا يُلزَمون صراحةً بضمان مستوى معيّن من الكفاءة في الذكاء الاصطناعي. والجديد أيضًا أن المفوضية الأوروبية والدول الأعضاء تدعم التطبيق، ولا سيما لدى الشركات الصغيرة والمتوسطة. ويُقصد بالكفاءة في الذكاء الاصطناعي بحسب Art. 3 Nr. 56 المهارات والمعارف والفهم اللازمة لاستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي عن دراية، وللوعي بفرصها ومخاطرها والأضرار التي قد تسبّبها.

هكذا تموّل قسيمة التعليم تدريبًا في الذكاء الاصطناعي

تُنظَّم قسيمة التعليم في § 81 SGB III. والقانون محايد تجاه الموضوع: فالتدريب في الذكاء الاصطناعي يُموَّل وفق القواعد نفسها التي يُموَّل بها أي تدريب آخر. ويذكر § 81 Abs. 1 SGB III ثلاثة شروط:

• أن يكون التدريب ضروريًا لاندماجك المهني عند البطالة أو لتفادي بطالة وشيكة. ولدى العاطلين عن العمل يُعدّ ضروريًا أيضًا إذا كانت الكفاءات المهنية الموسَّعة تحسّن القابلية للتوظيف وكان ذلك مناسبًا بحسب وضع سوق العمل (§ 81 Abs. 1a SGB III).
• أن تكون وكالة العمل قد قدّمت لك استشارة قبل بدء المشاركة.
• أن تكون جهة التدريب والتدبير معتمدَين للتمويل (AZAV).

لم نجد على موقع arbeitsagentur.de تصريحًا صريحًا من وكالة العمل الاتحادية بشأن تدريبات الذكاء الاصطناعي (الوضع في 24.10.2026): فلا صفحة قسيمة التعليم ولا النشرة 6 (Merkblatt 6) ولا التعليمات المهنية (Fachliche Weisungen) تذكر الذكاء الاصطناعي. وأن تدريب الذكاء الاصطناعي قد يكون قابلًا للتمويل أمرٌ يُستنتج من القواعد العامة المذكورة أعلاه. وهذا استنتاجنا من القانون، لا تعهّد من الوكالة: فوكالة العمل هي التي تقرّر بعد الاستشارة، في كل حالة على حدة، ما إذا كنت ستحصل على قسيمة التعليم.

منذ 01.01.2025 يحصل عملاء مركز العمل (Jobcenter) أيضًا على التمويل عبر وكالة العمل. ويقتصر دور مركز العمل على تحديد الحاجة إلى التمويل والتحقق الأولي من الأهلية؛ ثم تقدّم وكالة العمل الاستشارة وتتحقق من الشروط تحققًا نهائيًا. وتذكر قسيمة التعليم دائمًا هدفًا تعليميًا محددًا (Bildungsziel)، وتكون عادةً محدودة إقليميًا، وصالحة ثلاثة أشهر كحد أقصى. ومع قسيمة تعليم موافَق عليها تتحمّل وكالة العمل تكاليف التدريب.

سير الإجراءات: من الرغبة إلى أول يوم في الدورة

1. الاطلاع على العروض المعتمدة: في mein NOW، بوابة البحث عن التدريب التابعة لوكالة العمل الاتحادية، تبحث عن التدريبات التي يمكن تمويلها بقسيمة التعليم. دوّن محتوى العروض التي تناسب هدفك وحجمها وشكل التدريس فيها.
2. تحديد موعد للاستشارة: إن كنت من عملاء وكالة العمل فلديها، وإن كنت من عملاء مركز العمل فلدى مركز العمل أولًا. فهو يحدّد الحاجة إلى التمويل، ثم تقدّم وكالة العمل الاستشارة.
3. في مقابلة الاستشارة تشرح لماذا يُعدّ التدريب ضروريًا لاندماجك المهني. وتقدّم الطلب بنفسك: فالوكالة لا تقبل طلبًا تقدّمه جهة تدريب بتوكيل منك.
4. مراجعة قسيمة التعليم: فهي تذكر هدفك التعليمي، وتكون عادةً محدودة إقليميًا، وصالحة ثلاثة أشهر كحد أقصى.
5. التأكد مع جهة التدريب من أن دورتها معتمدة وفق SGB III وتناسب الهدف التعليمي المذكور في القسيمة، ثم التسجيل وتقديم الوثائق في الوقت المناسب قبل البدء. ويجب أن يقع أول يوم مشاركة ضمن مدة صلاحية القسيمة، وإلا فقدت صلاحيتها.

كم تستغرق الموافقة؟

لا تذكر وكالة العمل الاتحادية مدة معالجة بالأيام أو الأسابيع. والثابت فقط هو المهل المتعلقة بالقسيمة: تجري الاستشارة قبل البدء، وتصلح القسيمة ثلاثة أشهر كحد أقصى، ويجب أن يقع أول يوم مشاركة ضمن هذه المدة. ولدى عملاء مركز العمل تأتي خطوتان متتاليتان: أولًا التحقق الأولي في مركز العمل، ثم الاستشارة والقرار في وكالة العمل. لذلك احسب المواعيد عكسيًا انطلاقًا من موعد بدء الدورة: حدّد موعد الاستشارة مبكرًا، وقدّم وثائقك في الوقت المناسب قبل البدء.

ما تخطط له وكالات العمل: برلين مثالًا

الأهداف التعليمية التي تريد منطقةٌ ما تمويلها مذكورة في تخطيط أهداف التدريب (Bildungszielplanung). وفي تخطيط أهداف التدريب لبرلين 2026 الصادر عن وكالات العمل ومراكز التوظيف لا يرد الذكاء الاصطناعي إلا في التمهيد، بوصفه أحد المحرّكات التي تغيّر الاقتصاد. وفي مجال تقنية المعلومات لا يُعدّ الذكاء الاصطناعي هدفًا تعليميًا مستقلًا؛ إذ جاء فيه أن الكفاءات الرقمية الأساسية القائمة، مثل البرمجة وأمن تقنية المعلومات والتطبيقات السحابية وإدارة البيانات، ينبغي تعميقها إلى مستوى الخبراء والمتخصصين. ومن أهم المجالات، من بين أمور أخرى، أمن تقنية المعلومات وحماية البيانات، وتحليل البيانات والأتمتة، والبنية التحتية الرقمية وتقنيات الشبكات. وبالنسبة للاستشارة في برلين يعني ذلك: علّل التدريب الذي يتضمن محتوى في الذكاء الاصطناعي بالهدف المهني الذي تنتمي إليه هذه الكفاءة، لا بالذكاء الاصطناعي وحده.

العثور على جهات تقدّم تدريب الذكاء الاصطناعي بقسيمة التعليم

لا يمكنك استخدام قسيمة التعليم إلا لدى جهة تدريب تملك اعتمادًا لجهة التدريب (Trägerzulassung)، واعتمادًا للتدبير (Maßnahmezulassung) وفق AZAV للتدريب الذي اخترته. وللبحث تحيل وكالة العمل الاتحادية إلى mein NOW. ولم نجد قائمة رسمية خاصة بتدريبات الذكاء الاصطناعي وحدها. ولا نذكر جهات أخرى عمدًا، لأننا لم نتحقق من عروضها؛ والمرجع هو القيد الحالي في mein NOW. وفي أكاديمية IHQ (جهة معتمدة وفق AZAV برقم EPZ-25-15-T) تُعدّ وحدات الذكاء الاصطناعي جزءًا ثابتًا من دورة مسؤول تقنية المعلومات مع وحدات الذكاء الاصطناعي (التدبير 962/128/2026)؛ ولا تقدّم تدريبًا في الذكاء الاصطناعي وحده. هذه الأسئلة تساعدك في المقارنة:

• الاعتماد: هل تملك جهة التدريب والتدريب نفسه اعتمادًا وفق AZAV، وهل يوجد رقم تدبير (Maßnahmennummer)، وهل العرض مدرج في mein NOW؟ فمن دون اعتماد جهة التدريب واعتماد التدبير لا يمكن استخدام القسيمة.
• الهدف التعليمي: هل يناسب العرض الهدف التعليمي المذكور في قسيمتك؟
• محتوى الذكاء الاصطناعي: ما الوحدات، وكم وحدة تدريسية، وما مقدار الجانب العملي؟ هل تتعلّم استخدام أداة فقط، أم أيضًا التحقق من مخرجاتها بمقارنتها بالمصدر الأولي؟
• حماية البيانات: ما خدمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة في الدروس، وهل يوجد عقد لمعالجة البيانات بالتكليف (Auftragsverarbeitung)، وهل تُستخدم مدخلاتك لتدريب النماذج (Training)؟
• الشهادة: هل تحصل على شهادة جهة التدريب (Trägerzertifikat)، أم على شهادة من الشركة المصنِّعة، أم على شهادة منظَّمة بموجب القانون العام (öffentlich-rechtlich)؟ فشهادة جهة التدريب ليست شهادة معترفًا بها من الدولة.
• الصيغة: دوام كامل أم جزئي، دروس مباشرة مع معلّم أم تعلّم ذاتي، وفي أي أوقات تكون الدروس؟

لم نتحقق من عروض غرف الصناعة والتجارة (IHK) في مجال الذكاء الاصطناعي. وتسري عليها القاعدة نفسها التي تسري على كل جهة: لا يُموَّل بقسيمة التعليم إلا ما هو معتمد وفق AZAV. ويكون التدريب بقسيمة التعليم «مجانيًا» بمعنى أن وكالة العمل تتحمّل تكاليف التدريب بعد الموافقة؛ أما حصولك على القسيمة فتقرّره الوكالة في كل حالة على حدة.

دورة مسؤول/ة تقنية المعلومات مع وحدات الذكاء الاصطناعي في أكاديمية IHQ

لا تقدّم أكاديمية IHQ تدريبًا مستقلًا في الذكاء الاصطناعي، بل تنقل كفاءات الذكاء الاصطناعي بوصفها جزءًا ثابتًا من دورة مسؤول تقنية المعلومات مع وحدات الذكاء الاصطناعي (IT-Administrator/in mit KI-Modulen، التدبير 962/128/2026، رقم اعتماد AZAV: EPZ-25-15-T). تتكوّن الدورة من ثلاثة أجزاء تدريسية: إدارة Linux والخوادم (520 وحدة تدريسية، منها 120 لـ Windows Server)، وإدارة الشبكات (520)، وأمن تقنية المعلومات مع الأمن السيبراني (Cyber Security، ‏720). ثم يأتي شهران من التدريب العملي في شركة. وفي كل جزء تلي الوحداتِ التخصصية (Fachmodule) وحداتٌ فرعية للذكاء الاصطناعي (KI-Teilmodule)؛ ومجموعها 136 من أصل 1.760 وحدة تدريسية (7,7 %).

هذه الحصة الصغيرة مقصودة. فالذكاء الاصطناعي هنا يصف طريقة العمل، لا مجالًا تخصصيًا مستقلًا: فمن يريد التحقق من مخرجات الذكاء الاصطناعي يحتاج قبل كل شيء إلى المعرفة التخصصية من الوحدات التدريسية الـ 1.624 الأخرى. ولذلك تأتي الوحدات الفرعية للذكاء الاصطناعي دائمًا بعد الوحدة التخصصية المرتبطة بها ولا تحلّ محلها أبدًا. وفي الوحدات التخصصية يعمل المشاركون دون ذكاء اصطناعي إلى أن يجتازوا اختبار مستوى التعلّم (Lernstandskontrolle). أما المعلّم فيعرض استخدام الذكاء الاصطناعي منذ البداية في جميع الوحدات التخصصية: إذ يتحقق من المخرجات مقارنةً بالمصدر الأولي وهو يشرح تفكيره بصوت مسموع، ويعرض صراحةً المخرجات الخاطئة أيضًا. ولا توجد لذلك وحدات تدريسية خاصة.

الوحدات الفرعية للذكاء الاصطناعي في كل جزء

تدلّ الحروف في جميع الأجزاء على حالة الاستخدام نفسها: a التعامل مع البيانات والتحقق، b السجلات والأحداث، c مراجعة الإعدادات، d السكربتات والأتمتة، e التوثيق، f البلاغات. والوحدة الفرعية الأولى في كل جزء (a) محتوى إلزامي. ويبلغ الجانب العملي في جميع الوحدات الفرعية للذكاء الاصطناعي 70 %؛ ويجري العمل بأداة الذكاء الاصطناعي في بيئة المختبر الافتراضية الخاصة بكل مشارك، مع مهام ثابتة لاكتشاف الأخطاء. المصدر: المفهوم التعليمي للتدبير (Maßnahmekonzept) لدى أكاديمية IHQ، بتاريخ 10.09.2026.

محضر التحقق (Verifikationsprotokoll)

يثبت المشاركون كفاءتهم في الذكاء الاصطناعي بوثيقة موحّدة هي محضر التحقق. وله ستة حقول:

1. المهمة وفرضيتك الأولية
2. البيانات المُمرَّرة مع تصنيفها وتنقيحها
3. مخرَج أداة الذكاء الاصطناعي
4. المصادر الأولية التي رُجع إليها
5. نتيجة التحقق: مؤكَّد أو مرفوض أو مصحَّح، مع التعليل في كل حالة
6. القرار والتنفيذ

تُحتسب محاضر التحقق في كل جزء بـ 15 من أصل 100 نقطة في التقييم الختامي (Leistungsfeststellung). ومن دون الحد الأدنى من المحاضر الكاملة لا يُجتاز التقييم الختامي: محضران في إدارة Linux والخوادم وفي إدارة الشبكات، وثلاثة في أمن تقنية المعلومات. ويُستبعد الذكاء الاصطناعي في اختبارات مستوى التعلّم وفي النقاش المهني (Fachgespräch)، حتى تُقيَّم المعرفة التخصصية بمعزل عن الأداة. وتذكر شهادة الجزء (Bausteinzertifikat) الوحدات مع عدد وحداتها التدريسية، بما في ذلك حصة الذكاء الاصطناعي. وجميع شهادات أكاديمية IHQ شهادات جهة تدريب (Trägerzertifikate) وليست شهادات معترفًا بها من الدولة.

حماية البيانات: ما يجوز تمريره إلى خدمة الذكاء الاصطناعي وما لا يجوز

في الدروس لا يُسمح إلا بخدمة الذكاء الاصطناعي التي توفّرها أكاديمية IHQ؛ ويُمنع استخدام خدمات الذكاء الاصطناعي الأخرى في الدروس وفي أعمال المشاريع. ويضع المفهوم التعليمي للتدبير متطلبات ثابتة لهذه الخدمة: عقد لمعالجة البيانات بالتكليف (Auftragsverarbeitung) وفق Art. 28 DSGVO، والمعالجة داخل الاتحاد الأوروبي أو على أساس قرار ملاءمة (Angemessenheitsbeschluss) أو بنود تعاقدية قياسية (Standardvertragsklauseln)، وعدم استخدام المدخلات والمخرجات لتدريب النماذج، وحذف المدخلات بعد مهلة تعاقدية قصيرة، وحسابات شخصية بأسماء مستعارة (pseudonymisiert) دون بيانات إضافية عن المشاركين. وتوضّح معلومات حماية البيانات (Datenschutzinformation) الخدمةَ والجهةَ المزوِّدة ومكانَ المعالجة ومهلَ الحذف. وللبيانات مخطط ثابت:

• مسموح: بيانات مختبرية اصطناعية (synthetisch) من بيئة المختبر. ولا تُستخدم بيانات حقيقية في الدروس نفسها.
• بعد التنقيح والموافقة فقط: مقتطفات من أنظمة حقيقية، مثلًا من شركة التدريب العملي، إذا أُزيلت منها العناوين والأسماء والمعرّفات والأسرار، ووافقت الشركة على الخدمة.
• ممنوع أبدًا: البيانات الشخصية، وبيانات الدخول، والمفاتيح التشفيرية، وبيانات الحوادث الخاصة بأطراف ثالثة.

ويُمنع أيضًا تنفيذ سكربتات لم يُتحقَّق منها، أو تطبيق إعدادات لم تُجرَّب في بيئة اختبار. وبصفتها مشغّلة لخدمة الذكاء الاصطناعي تخضع أكاديمية IHQ نفسها للمادة 4 من لائحة الذكاء الاصطناعي: إذ يتلقّى معلّموها تدريبًا قبل أول مهمة تدريس لهم ثم سنويًا، يتضمّن ثماني ساعات زمنية (Zeitstunden) عن العمل بالذكاء الاصطناعي في الدروس.

الأسئلة الشائعة (FAQ)