AR
“تنبيه!”
وصل Alert جديد.
ولكن عندما تفتحه...
ما موضوع هذا Alert؟
أين حدث؟
متى حدث؟
ما مدى سرعة الحاجة إلى مراجعته؟
ومن المسؤول عن الخطوة التالية؟
إذا وصل Notification بسرعة كبيرة، لكن الشخص الذي استلمه لا يزال بحاجة إلى قضاء الوقت في البحث عن إجابات لكل هذه الأسئلة، فقد لا يكون هذا الإشعار قادرًا على دعم Workflow بشكل كامل.
لذلك يرى Clong-1 Ai أن:
الإشعار الجيد لا ينبغي أن يقتصر على إخبارنا بأن “شيئًا ما حدث”.
بل يجب أن يساعد الفريق على فهم:
“هناك شيء هنا قد يحتاج إلى مزيد من المراجعة.”
بالنسبة إلى Canal One، لا تُقاس سرعة النظام فقط بمدى سرعة AI في Detect لحدث ما.
بل تشمل أيضًا مدى سرعة وصول المعلومات المهمة إلى الأشخاص المعنيين، في الوقت المناسب، وبصيغة سهلة الفهم.
عندما نسمع مصطلح Real-Time Notification، قد تكون السرعة أول ما يتبادر إلى أذهاننا.
يقوم AI بـ Detect لشيء ما.
يرسل النظام Alert.
يظهر Notification.
انتهى الأمر.
لكن في Workflow الحقيقي، سرعة الإرسال ليست سوى جزء واحد من العملية.
حتى إذا وصل Alert بسرعة كبيرة، تخيل أن الرسالة تقول فقط:
“Warning!”
من دون Location.
ومن دون Event Type.
ومن دون معلومات ذات صلة.
ومن دون توضيح لما يجب فعله بعد ذلك.
قد يضطر الشخص الذي تلقى التنبيه إلى فتح أنظمة أخرى للبحث عن الإجابات.
لذلك يجب أن يساعد Notification الجيد في تقليل المسافة بين:
“حدث Event”
و
“فهم الشخص المعني لما حدث وقدرته على بدء Review.”
بالنسبة إلى Clong-1 Ai، يجب أن يجمع Real-Time Notification الجيد بين:
السرعة + الصلة + سياق سهل الفهم
وليس السرعة وحدها.
عند وقوع Event، لا يحتاج الأشخاص بالضرورة إلى رؤية كل Data الموجودة في النظام فورًا.
ما قد يحتاجه الفريق أولًا هو المعلومات الأساسية التي تساعده على فهم الموقف بسرعة أكبر.
مثل:
ما نوع Event الذي حدث؟
في أي Location؟
متى حدث؟
أي نظام أو AI Detection قام باكتشافه؟
هل توجد صور CCTV أو Sensor Data ذات صلة؟
ومن الشخص أو الفريق الذي ينبغي أن يقوم بـ Review لهذا Event بعد ذلك؟
يمكن لهذه المعلومات أن تحول Notification من:
“هناك Alert!”
إلى:
“تم اكتشاف Event يطابق الشروط المحددة هنا، وهذه هي المعلومات ذات الصلة لمواصلة المراجعة.”
لا يريد Clong-1 Ai أن يكون Alert هو الإجابة النهائية.
بل يريد أن يكون نقطة بداية مفيدة لـ Human Review.
تخيل وقوع Security Event،
لكن Notification تم إرساله إلى شخص غير مسؤول عنه.
أو ظهور بيانات Environment أدت إلى Alert،
لكن Alert ظهر على شاشة فريق لا يتولى مسؤولية هذا المجال.
مهما كانت سرعة إرسال النظام للمعلومات، فقد لا يكون Workflow فعالًا بالشكل المطلوب.
لذلك فإن السؤال المهم ليس فقط:
“هل يستطيع النظام إرسال Alert؟”
بل يجب أن نسأل أيضًا:
“إلى من يجب أن يرسل النظام التنبيه؟”
لهذا تنظر ASAP، أو All Smart AI Platform، إلى Notification باعتباره جزءًا من Workflow الكامل.
فقد تكون أنواع Events المختلفة مرتبطة بأشخاص مختلفين.
قد يحتاج Safety Alert إلى الوصول إلى فريق معين.
وقد يحتاج Security Event إلى الوصول إلى فريق آخر.
وقد يرتبط Environment Monitoring بمجموعة أخرى من المسؤولين.
لذلك ينبغي أن يراعي Notification Design كلًا من Event, Context, User, and Workflow
لمساعدة المعلومات ذات الصلة على الوصول إلى الأشخاص المعنيين بصورة أكثر ملاءمة.
قد نفكر أحيانًا:
“إذا كان الأمر مهمًا، فلنرسل التنبيه إلى الجميع حتى لا يفوته أحد.”
قد يبدو ذلك أكثر أمانًا.
لكن إذا تحول كل Event إلى Alert،
وتم إرسال كل Alert إلى الجميع،
فلن يمر وقت طويل قبل أن تبدأ Notifications في ملء الشاشة.
تنبيه لهذا.
وتنبيه لذاك.
وتنبيه آخر.
وفي النهاية، قد يصبح Alert المهم فعلًا مجرد Notification آخر وسط عدد كبير من الرسائل.
هذا هو تحدي Alert Overload.
لذلك لا ينبغي قياس نظام الإشعارات الجيد فقط بالسؤال:
“كم Alert أرسل النظام اليوم؟”
بل ينبغي أن نسأل:
“هل كان Alert ذا صلة بالشخص الذي استلمه، وهل ساعده على متابعة عمله؟”
لأن الهدف ليس إنشاء أكبر عدد ممكن من Notifications.
بل مساعدة Relevant Information على الوصول إلى Relevant People.
يريد Clong-1 Ai التأكيد على هذه النقطة:
Detection ≠ Final Decision
عندما يحدد AI Detection شيئًا يطابق الشروط المحددة مسبقًا، فهذا يعني أن النظام وجد معلومات قد تحتاج إلى مزيد من المراجعة.
ولا يعني ذلك أن AI قد حدد السياق الكامل للموقف واتخذ القرار بالفعل.
لذلك قد يكون Workflow بالشكل التالي:
Monitor → Detect → Analyze → Alert → Human Review → Decide → Respond
يساعد AI في Monitor, Analyze, and Detect.
وتساعد ASAP في Connect and Organize للمعلومات.
ويساعد Real-Time Notification في إرسال Alert.
بينما يستمر الأشخاص في Review, Decide & Respond.
وبذلك يعمل Notification كجسر بين:
AI Detection
و
Human Decision.
إذا كان هذا الجسر ينقل معلومات غير مكتملة، أو يصعب فهمها، أو يرسلها إلى الشخص الخطأ، فقد يظل Workflow ككل غير سلس حتى لو كان AI يعمل بشكل جيد.
ولهذا يُعد Notification Design جزءًا من Human-Centric AI.
في AI Video Analytics، يمكن للنظام المساعدة في Detect لـ Events من CCTV وفق Use Cases المحددة.
مثل:
Intruder Detection
PPE Safety
Smoke and Fire AI Detection
Suspicious Object Detection
License Plate Recognition
أو Use Cases أخرى مناسبة للموقع.
لنقارن بين Notificationين.
الأول يقول ببساطة:
“Intruder Detected.”
أما الآخر فيساعد الفريق على معرفة وقت Detect للـ Event، ومكان حدوثه، والكاميرا التي اكتشفته، وما إذا كانت هناك صور أو معلومات ذات صلة يمكن استخدامها لمواصلة Review.
هذا لا يعني تلقائيًا أن AI في المثال الثاني أكثر ذكاءً.
بل يعني أن Information Context تم تصميمه بما يناسب الشخص الذي يحتاج إلى استخدام هذه المعلومات.
لذلك يرى Clong-1 Ai أن Notification لا ينبغي فصله عن User Experience.
لأن المهم ليس فقط:
ما الذي يعرفه النظام
بل أيضًا:
كيف يشرح النظام ما يعرفه بطريقة يستطيع الناس فهمها.
لا تأتي Notifications من CCTV أو AI Video Analytics فقط.
يمكن لـ ASAP الاتصال بـ Data وIntelligent Devices وفق Solution وInfrastructure المناسبين.
وفي مجال Environment، قد يشمل ذلك معلومات من:
Water Level Monitoring
Air Quality Monitoring
Temperature Monitoring
أو Sensors أخرى ذات صلة.
تخيل أن Sensor اكتشف قيمة تتجاوز Threshold المحدد مسبقًا.
مجرد إرسال:
“Threshold Exceeded”
قد لا يوفر للشخص الذي تلقى التنبيه معلومات كافية لفهم الموقف.
لكن إذا تمكن Notification من ربط المعلومات ذات الصلة، مثل Location وSensor والوقت والقيمة التي أدت إلى Alert،
فسيحصل الفريق على نقطة بداية أوضح لإجراء Review.
والمبدأ هنا هو نفسه في AI Detection.
Alert ليس Final Decision.
بل هو وسيلة للقول:
“هناك معلومات هنا تطابق الشروط المحددة. دعونا نلقي نظرة أقرب.”
لا يقضي الأشخاص يوم العمل بالكامل أمام الشاشة نفسها.
فالبعض يعمل في Control Room.
والبعض يعمل في الميدان.
والبعض يقوم بجولات تفقدية في مناطق مختلفة.
وقد يحتاج البعض إلى تلقي المعلومات عبر Mobile Device.
وقد تتطلب بعض Events وجود إشارة صوتية أو مرئية في الموقع.
لذلك تدعم ASAP مفهوم Real-Time Notification عبر قنوات وأجهزة متعددة وفق Solution، مثل LINE Official Account وAndroid / iOS Applications وDirect Message وPortable Radio وWired Telephone وStrobe Light / Siren وAPI.
لكن دعم قنوات متعددة لا يعني أن كل Alert يجب أن يُرسل عبر جميع القنوات في الوقت نفسه.
المهم هو التصميم وفق:
People + Event + Urgency + Workflow
لأن القناة المناسبة لـ Security Control Room قد لا تكون هي نفسها القناة المناسبة للفريق الميداني.
ويجب أن يصل Notification الجيد إلى المكان الذي يستطيع فيه الأشخاص ملاحظته واتخاذ الخطوة التالية المناسبة فعليًا.
إذا أخبر Notification المستخدم بوقوع Event، لكنه اضطر بعد ذلك إلى مغادرة Notification والبحث في CCTV، ثم فتح Dashboard في نظام آخر، ثم البحث عن Sensor Data على Platform أخرى،
فسيظل الفريق يقضي الوقت في ربط المعلومات يدويًا.
وهنا يأتي دور Smart Integration وUnified Monitoring.
تم تصميم ASAP للمساعدة في ربط People, Data, and Intelligent Devices.
وعندما يمكن Integrate للأنظمة ذات الصلة بصورة مناسبة، يمكن ربط Events والمعلومات الداعمة ضمن Context يسهل على الفريق متابعة Review من خلاله.
الهدف ليس وضع كل Data Source داخل Notification واحد.
فقد يؤدي ذلك ببساطة إلى شكل آخر من Information Overload.
بل الهدف هو اختيار:
Relevant Data
للـ
Relevant Event
وإرسالها إلى
Relevant Person.
وهذا هو مفهوم Smart Integration من منظور الإشعارات.
هناك فرق مهم بين دعم اتخاذ القرار واتخاذ القرار بدلًا من الشخص.
Clong-1 Ai موجود لدعم الأول.
عندما يحتوي Notification على معلومات ذات صلة، ويكون سهل الفهم، ويصل إلى الشخص المناسب، يمكن للفريق استخدام هذه المعلومات لإجراء Review واتخاذ القرار وفق SOP الخاص به.
قد يساعد AI في القول:
“تم اكتشاف شيء يطابق الشروط المحددة.”
وقد تساعد ASAP في جمع Context.
ويساعد Notification في إيصال المعلومات إلى الفريق.
لكن الأشخاص يظلون هم من يحددون:
ماذا حدث بالفعل؟
هل هناك حاجة إلى اتخاذ إجراء؟
ما الإجراء المناسب؟
ومن المسؤول عن الخطوة التالية؟
يتوافق هذا النهج مع Human-Centric AI وAI Governance وAI Security & Explainability.
لأن التكنولوجيا الجيدة ينبغي أن تعزز قدرات الأشخاص،
لا أن تخرجهم من عملية اتخاذ القرار.
قبل تصميم Alert، يرى Clong-1 Ai أن السؤال الأهم قد لا يكون:
“ما الذي يستطيع النظام إرساله؟”
بل ربما يكون:
“ما الذي يحتاج الشخص الذي سيتلقى التنبيه إلى معرفته حتى يتمكن من متابعة عمله؟”
قد يحتاج موظفو Security إلى نوع معين من المعلومات.
وقد يحتاج فريق Safety إلى معلومات مختلفة.
وقد يركز فريق Environment على قيم Sensor وThresholds.
أما الإدارة فقد تحتاج إلى رؤية الصورة العامة أكثر من تفاصيل كل Event.
لذلك ينبغي أن يبدأ Notification Design من User Requirements وWorkflows الفعلية.
وهذه هي فكرة Human-Centric Design.
لأن Notification الجيد لشخص ما قد لا يكون Notification المناسب لشخص آخر.
لذلك يجب تصميم النظام وفق سياق الاستخدام،
بدلًا من إرسال الرسالة نفسها إلى الجميع لمجرد أن ذلك أسهل.
بالنسبة إلى Clong-1 Ai، لا يكمن مستقبل Smart Notification في عدد الملايين من Notifications التي يستطيع النظام إرسالها.
بل في ما يحدث عند ظهور معلومات مهمة.
هل يستطيع النظام المساعدة في Detect لها؟
هل يستطيع Connect للـ Context ذي الصلة؟
هل يستطيع Alert الأشخاص المناسبين؟
وعندما تصل إليهم المعلومات،
هل يستطيعون فهمها بالسرعة الكافية لبدء Review وRespond؟
لهذا تنظر Canal One إلى Notification باعتباره جزءًا من Intelligent System.
وليس مجرد Pop-up يظهر بعد قيام AI بـ Detect لشيء ما.
بل هو جزء من عملية مترابطة:
Data → AI Detection → Context → Alert → Human Review → Decision → Response
من خلال ASAP Platform, Smart Integration, Unified Monitoring, and Real-Time Notification.
للمساعدة في جعل People Safer, Businesses Smarter, and Environments More Responsive
من خلال تكنولوجيا Ethical, Seamless, and Human-First.
وإذا سألتم Clong-1 Ai:
“كيف يجب أن يكون الإشعار الجيد؟”
فسيجيب Clong-1 Ai:
“ليس من الضروري أن يكون Alert الذي يقول أكثر، بل يجب أن يكون Alert الذي يساعد الأشخاص المعنيين على فهم ما حدث بسرعة، ومعرفة المعلومات التي ينبغي مراجعتها بعد ذلك، والاستعداد بشكل أفضل لاتخاذ القرار في الوقت المناسب وفق Workflow الخاص بهم.”
وماذا عنكم؟
إذا كان بإمكانكم الاختيار، فما أول شيء تريدون أن يخبركم به Notification؟
هل تريدون رؤية Event أو Location أو الوقت أو صور CCTV أو Sensor Data أو مستوى الأولوية، أم معلومات أخرى تجعل عمل فريقكم أسهل؟
يرغب Clong-1 Ai في سماع آرائكم.
لأن Smart Notification الجيد لا ينبغي أن يبدأ بما يريد النظام قوله، بل بما يحتاج الناس إلى معرفته.
