كيف أستخرج قواعد العمل من نظامي القديم بالذكاء الاصطناعي؟

تستخرج قواعد العمل من نظامك القديم في 3 خطوات: يقرأ الذكاء الاصطناعي الشيفرة ويكتب كل قاعدة جملة واضحة مربوطة بالسطر الذي جاءت منه، ثم يراجعها صاحب العملية ويؤكدها أو يصححها، ثم تقارنها بما يفعله النظام فعلا على فواتير حقيقية. أداة مثل AWS Transform للحاسب المركزي تكتب القواعد متطلبات قابلة للمراجعة، وفي إعلان Thought Machine مع أمازون في 29 سبتمبر 2026 يمر الاستخراج بـ 4 مراحل آخرها توقيع بشري. لا تكتب سطرا جديدا قبل أن تؤكد القواعد.

في الجزء الثالث خرجت بجرد وقرار مبدئي لكل نظام. الأنظمة التي قررت إعادة بنائها أو تحويلها هي التي تحتاج هذه الخطوة أولا.

لماذا قواعد العمل أثمن ما في نظامك القديم

قاعدة العمل هي الطريقة التي تحسب بها شركتك شيئا أو تقرره: كيف يحسب الخصم لعميل الجملة، ومتى تضاف غرامة التأخير، ومن يوافق على أمر شراء فوق حد معين، وكيف يقرب المبلغ عند التقسيط. هذه القواعد تراكمت عبر سنوات من التعديلات، وكثير منها لم يكتب في أي مستند.

• في الشيفرة: شروط وحسابات كتبها مبرمج قبل سنوات بطلب من مدير لم يعد في الشركة.
• في قاعدة البيانات: جداول أسعار ونسب وحدود يعدلها أحدهم يدويا دون أن يعرف من يعتمد عليها.
• في رؤوس الموظفين: الاستثناءات التي يعالجها المحاسب بيده لأن النظام لا يعالجها.
• في ملفات الجداول: معادلات تكمل ما ينقص النظام، كما شرحنا في أي ورقة هي النظام الحقيقي.

إذا أعدت بناء النظام دون هذه القواعد فستبني نظاما جديدا يحسب بطريقة مختلفة، ولن تكتشف ذلك إلا حين يعترض عميل على فاتورة. لذلك القواعد هي ما يجب أن ينتقل، أما لغة البرمجة القديمة فهي مجرد وعاء.

كيف يقرأ الذكاء الاصطناعي الشيفرة ويكتب القواعد

كان استخراج القواعد عملا يدويا طويلا: مبرمج يقرأ الشيفرة سطرا سطرا ويكتب ما فهمه. أدوات اليوم تقرأ الشيفرة كلها، وتتبع من أين يأتي كل رقم وأين يذهب، ثم تكتب ما تجده بلغة مفهومة. مثال واحد: تقول أمازون في صفحة AWS Transform للحاسب المركزي إن الخدمة تستخرج كل قاعدة عمل من الشيفرة وتربطها بأصلها، ثم تولد متطلبات جاهزة للتطوير يراجعها فريقك، وكل متطلب يعود إلى السطر الذي جاء منه. هذا وصف أمازون لخدمتها، لا نتيجة مضمونة.

الصيغة التي تكتب بها القاعدة مهمة. من الصيغ المعروفة EARS، أي الطريقة السهلة لكتابة المتطلبات، التي طورها أليستر مافين وزملاؤه في رولز رويس ونشرت أول مرة عام 2009. فكرتها أن كل قاعدة تكتب بترتيب ثابت: الحالة، ثم الحدث، ثم ما يجب أن يفعله النظام. ولها 5 أنماط أساسية، هذه أمثلة توضيحية من أعمال الشركات:

قيمة هذه الصيغة أن صاحب العملية يستطيع قراءتها والحكم عليها دون أن يعرف البرمجة. جملة واحدة لكل قاعدة، يقول عنها نعم أو لا أو ناقصة.

مثال من البنوك: نية العمل لا ترجمة السطور

أوضح مثال حديث جاء من البنوك، حيث تعيش قواعد الفائدة والرسوم والسداد في شيفرة COBOL على أجهزة الحاسب المركزي منذ عقود. COBOL لغة برمجة قديمة ما زالت تشغل أنظمة كثيرة في البنوك والتأمين. في إعلان 29 سبتمبر 2026 قالت Thought Machine، وهي شركة تقنية بنكية، إنها تعمل مع أمازون على مسار لا يترجم الشيفرة سطرا بسطر، بل يستخرج نية العمل الخالصة. وبحسب الإعلان يمر المسار بـ 4 مراحل:

1. الاستخراج: تقرأ AWS Transform التطبيقات القديمة وتستخرج منطق العمل في مواصفات بصيغة EARS.
2. الدمج: تجمع مئات النسخ المكررة من المنتج نفسه في مواصفات حديثة مختصرة.
3. البناء: يولد وكلاء الذكاء الاصطناعي المنتجات المالية واختباراتها بلغة Python.
4. التحقق: مراجعة بشرية يملك فيها فريقا الهندسة والمخاطر في البنك صلاحية التوقيع الصريح.

لاحظ الدرسين: مرحلة الدمج تكشف أن النظام القديم يحمل نسخا كثيرة من القاعدة نفسها، والمرحلة الأخيرة بشرية بالكامل. هذه ادعاءات الشركتين عن مسارهما، ومثالهما بنكي، لكن الطريقة نفسها تصلح لأي شركة: استخرج، وادمج المكرر، ثم ابن، ولا تعتمد شيئا قبل توقيع صاحب القرار.

لماذا يؤكد صاحب العملية كل قاعدة

الذكاء الاصطناعي يقرأ ما تفعله الشيفرة، لا ما تريده الشركة. والفرق بينهما هو المكان الذي تقع فيه أخطاء التحديث:

• شيفرة لا تعمل: قد يستخرج قاعدة من جزء لم يعد يستخدم منذ سنوات، فيبدو كأنه قاعدة حية.
• خطأ قديم صار عادة: النظام يقرب المبلغ بطريقة خاطئة، والموظفون يصححونها يدويا. القاعدة المستخرجة ستنقل الخطأ إن لم يقل أحد إنه خطأ.
• قاعدة خارج الشيفرة: الاستثناء الذي يعالجه المحاسب بيده لن يظهر أبدا في الاستخراج.
• قواعد متعارضة: نسختان من حساب الخصم في مكانين مختلفين. أيهما الصحيح قرار عمل لا قرار تقني.

لذلك اجعل لكل قاعدة مالكا من جهة العمل يوقع عليها: مدير المبيعات لقواعد الخصم، والمدير المالي لقواعد الغرامات والموافقات. والقواعد المؤكدة تصبح أساس دفتر الشروط للنظام الجديد، وطريقة كتابته شرحناها في دليل كتابة متطلبات المشروع البرمجي. وانتبه إلى أن الشيفرة وقواعد البيانات قد تحمل بيانات عملاء أو موظفين، فأي أداة تقرؤها خارج المملكة تحتاج المراجعة التي شرحناها في الجزء الثالث مع إرشادات الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي.

نظرة أوريجامي

عندما نحدث نظاما قديما نعامل قواعد العمل كأهم ما ننقله، لا الشيفرة. نستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي لقراءة الشيفرة وكتابة القواعد جملا واضحة بسرعة لم تكن ممكنة من قبل، لكننا لا نعتبر قاعدة واحدة نهائية قبل أن يقرأها صاحب العملية ويوقع عليها.

ثم نختبر كل قاعدة مؤكدة على بيانات حقيقية من النظام القديم قبل أن نكتب النظام الجديد حولها، حتى يحسب الجديد كما تتوقع الشركة لا كما تخمن الأداة. إذا أردت أن ترى كيف نعمل، اطلع على خدماتنا.

تمرين هذا الأسبوع: قاعدة واحدة وثلاث فواتير

لا تنتظر أداة لتبدأ. اختر قاعدة واحدة يكثر حولها النقاش، مثل حساب الخصم أو غرامة التأخير، واتبع هذه الخطوات:

1. اطلب من صاحب العملية أن يكتب القاعدة في جملة واحدة بصيغة: عندما...، يجب على النظام أن...
2. اسحب 3 فواتير حقيقية من النظام طبقت عليها القاعدة: واحدة عادية، وواحدة على الحد، وواحدة فيها استثناء.
3. احسب كل فاتورة يدويا بالجملة المكتوبة، وقارن النتيجة بما أخرجه النظام.

إذا تطابقت الثلاث فالقاعدة موثقة. وإذا اختلفت واحدة فقد وجدت قاعدة مخفية أو خطأ قديما، وهذا بالضبط ما يجب أن تعرفه قبل أي تحديث.

في الجزء القادم

صار عندك قواعد مؤكدة لنظامك. الآن يأتي القرار الكبير: هل تنقل النظام كما هو، أم تحول شيفرته إلى منصة حديثة، أم تعيد بناءه حول القواعد التي استخرجتها، أم تستبدله بمنتج جاهز وتحتفظ بالبيانات فقط؟ في الجزء الخامس نقارن هذه الطرق في جدول: متى يناسب كل منها، وماذا يحفظ، وماذا يخاطر به، ومن يجب أن يشارك فيه.

مصادر

• AWS Transform للحاسب المركزي: الصفحة الرسمية — استخراج قواعد العمل وربطها بالشيفرة الأصلية وتوليد متطلبات قابلة للمراجعة والتحقق من التكافؤ.
• Thought Machine وأمازون: إعلان 29 سبتمبر 2026 — المراحل الأربع: الاستخراج بصيغة EARS والدمج والبناء والتحقق البشري.
• EARS: الدليل الرسمي من أليستر مافين — الصيغة وأنماطها الخمسة وتاريخ نشرها عام 2009.
• الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي: حماية البيانات الشخصية.