من التخطيط إلى النشر: الذكاء الاصطناعي في خدمة الإحصاء الرسمي

شارك مركز الإحصاء – أبوظبي في «ملتقى كيزاد 2026» الذي عُقد في مركز أبوظبي الوطني للمعارض «أدنيك»، واستعرض هناك وكيله الذكي «سهيل» الذي يُعرَّف بأنه «مساعد المحفظة الإحصائية». يساعد «سهيل» الجهات الحكومية والشركات الصناعية على تحويل أولوياتها ومتطلباتها التشغيلية إلى احتياجات إحصائية محددة، ويعمل بإشراف فرق جودة متخصصة. وقال المدير العام للمركز عبدالله غريب القمزي إن المركز يربط التخطيط الإحصائي باحتياجات المستخدمين من خلال الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي.

وعرض المركز أيضاً مبادرة «البيانات من أجل الصالح العام» لتبادل البيانات بين القطاعين الحكومي والخاص تبادلاً آمناً ومسؤولاً يحفظ سريتها، ومنصة «بيان» الرقمية التي تقدم لوحات معلومات تفاعلية وتقارير رسمية عن الأداء الاقتصادي والسكان وسوق العمل. نشرت الخبر وكالة أنباء الإمارات وصحيفة الإمارات اليوم في 15 أكتوبر 2026، ولم يتضمن أي أرقام.

«سهيل» أداة لتحديد الاحتياجات الإحصائية، ولا ينتج الإحصاءات بنفسه. فالذكاء الاصطناعي هنا يدعم مرحلة التخطيط وفهم احتياجات المستخدمين.

أصدر صندوق النقد الدولي في 10 مارس 2026 ورقة الإدارات رقم 26/04 بعنوان «StatGPT: الذكاء الاصطناعي للإحصاءات الرسمية». أعدّها جيمس تيبريك والبشير بوخروعة وجيف دانفورث ونيفاشيني هاريكريشنان ضمن مبادرة لإدارة الإحصاءات في الصندوق. وتنطلق الورقة من تحديين مزمنين يحدّان من أثر الإحصاءات الرسمية، هما سهولة الوصول إلى البيانات وقابليتها للتفسير.

وتخلص الورقة إلى أن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي الجاهزة، مثل ChatGPT وGemini، تجيد تلخيص النصوص لكن أداءها ضعيف في تقديم الإحصاءات الرسمية، فكثيراً ما تعطي أرقاماً «معقولة على نحو خطير لكنها خاطئة». أما StatGPT فلا يستخدم النماذج اللغوية الكبيرة لتوليد الإحصاءات، وإنما لصياغة استعلامات منظمة موجهة إلى واجهات برمجة التطبيقات (API) لدى الأجهزة الإحصائية الرسمية، فيسترجع الرقم المنشور كما هو.

وتقترح الورقة خارطة طريق لإحصاءات رسمية جاهزة للذكاء الاصطناعي على ثلاثة محاور: إتاحة البيانات المفتوحة عبر واجهات برمجة التطبيقات، وإثراء معايير البيانات الوصفية، وتعزيز حوكمة البيانات حتى تبقى الإحصاءات الرسمية مرجعاً موثوقاً. ويمكن تنزيل الورقة مجاناً بصيغة PDF من موقع الصندوق.

أطلق المكتب الوطني للإحصاء في الهند (MoSPI) في 6 فبراير 2026 نسخة تجريبية من خادم يعمل ببروتوكول سياق النموذج (MCP) لبوابته eSankhyiki. ويتيح الخادم ربط أدوات الذكاء الاصطناعي والمساعدات الذكية مباشرة بمجموعات البيانات الرسمية، فلا يحتاج المستخدمون إلى تنزيل الملفات وإعادة تنسيقها.

وضم الإطلاق سبع مجموعات بيانات: المسح الدوري للقوى العاملة، ومؤشر أسعار المستهلك، والمسح السنوي للصناعات، والرقم القياسي للإنتاج الصناعي، وإحصاءات الحسابات القومية، ومؤشر أسعار الجملة، والإحصاءات البيئية. وهذه الخطوة مثال عملي على جعل الإحصاءات الرسمية «جاهزة للذكاء الاصطناعي» في مرحلة النشر.

أكاديمية PARIS21 منصة تعلّم مجانية عبر الإنترنت تابعة لـPARIS21 ومخصصة لمجتمع الإحصاء. وتقدم دورات تفاعلية ذاتية الإيقاع ووحدات لبناء المهارات، في موضوعات منها تخطيط البيانات والتواصل بشأن البيانات.

المنصة متاحة في أي وقت ولا ترتبط بمواعيد تسجيل أو جداول زمنية محددة، فيستطيع العاملون في الأجهزة الإحصائية التعلّم بالسرعة التي تناسب أعباءهم اليومية، ويمكن للفرق أيضاً استخدامها ضمن خطط بناء القدرات الداخلية.

نشر مكتب التحليل الاقتصادي الأمريكي (BEA) في 2 أكتوبر 2026، في مجلة Survey of Current Business، عرضاً بحثياً بعنوان «استخدام الذكاء الاصطناعي والتغيرات في الأداء الاقتصادي». يستند العرض إلى ورقة عمل أعدّها تينا هايفيل وجون د. صامويلز من المكتب، وكريستوس أ. ماكريديس من Gallup وجامعتي ولاية أريزونا وستانفورد. وتجمع الدراسة ثلاثة مصادر: بيانات لوحة Gallup عن استخدام العاملين للذكاء الاصطناعي، ومسح اتجاهات الأعمال وآفاقها (BTOS) لدى مكتب الإحصاء الأمريكي عن تبني المنشآت له، وبيانات LEHD وBEA عن التوظيف والدخل والناتج الحقيقي حسب الولاية والنشاط الاقتصادي.

وتبيّن النتائج أن نسبة العاملين الذين أفادوا بأي استخدام للذكاء الاصطناعي ارتفعت من نحو 20% في منتصف 2023 إلى قرابة 50% مطلع 2026، وأن نسبة الاستخدام المتكرر ارتفعت من نحو 10% إلى أكثر من 25%. أما التبني وفق المنشآت فارتفع من نحو 4% إلى 18% خلال فترة مماثلة. وتزيد تقديرات العاملين على تقديرات المنشآت بنحو 15 إلى 32 نقطة مئوية، لكن المقياسين مرتبطان ارتباطاً قوياً عبر الأنشطة، إذ يبلغ معامل الارتباط 0.93.

وسجلت تقاطعات الولاية والنشاط التي يرتفع فيها استخدام العاملين للذكاء الاصطناعي نمواً أقوى في الناتج الحقيقي بعد 2020، وكانت فروق التوظيف إيجابية بوجه عام لكنها أقل دقة في التقدير. ويشير المكتب إلى احتمال السببية العكسية، ويصف العمل بأنه خطوة أولى في مشروع قياس أوسع.